Две главные причины подобного поведения — это эмоциональное истощение и отсутствие понятных карьерных перспектив.
ПодробнееНаиболее востребованными среди технологий ИИ остаются решения для обработки визуальных данных и текста — к ним обращаются порядка двух третей организаций, уже применяющих искусственный интеллект.
Подробнее
В поисках золотого промпта
У многих отношение с нейросетями заканчивается на уровне копипасты из чат-системы в редактор кода, документов, презентаций или чат с коллегами
Эти мясные прокси полагают, что в этом и заключается "уверенное владение агентами"
Они коллекционируют промпты. Этот "для анализа рынка", а вот этот "чтобы в коде ошибки нашел", о а этот "на праздничный день", пусть в серванте постоит. А те что "инженеры посерьезнее", даже обсуждают, что правильно такие промпты хранить и версионировать как код хД
А еще, есть поверье, что где-то есть волшебный чудо-промпт, который решает все проблемы моделей, надо лишь его найти 🙈
К чему я все. Это огромное заблуждение, питаемое популизмом из тиктоков с одной стороны, и нежеланием думать и разбираться с другой.
На самом деле научиться окружать себя эффективно работающими агентами, научится писать вместе с ними писать код, вести продуктовую работу, операционную деятельность, крафтить софт под потребность, делегировать работу и управлять результатом — дело не простое, требующее большого времени, когнитивного ресурса и усилий
И только так, находясь постоянно в процессе изучения и экспериментирования с неотрывным применением в работе, ты не упустишь происходящую вокруг трансформацию. Это сравнимо с диджитализацией, когда "эти ваши компьютеры" стали появляться в офисах, дома и на производствах. Если так посмотреть — вы сейчас представители диджитал-нейтив. У вас хобби, развлечения, работа, образование, потребление — все завязано на гаджеты, интернет и цифровые сервисы. Они настолько естественно интегрированы в вашу жизнь, что вы этого не замечаете, да и не можете представить, как будет без них (это чо, опять карты доставить бумажные, зубрить все знания и таскать с собой макулатуру стопками?)
Вот ровно такой же нативный адопшен должен произойти и с агентами. Маленькие умные интеллектуальные (в достаточной мере) штучки, которые будут вас окружать: делать куски работы, управлять потоками информации, где-то, руководствуясь заданными вами директивами автономно выполнять задачи, а где-то — понимая, что нужно принять решение, дать развилку или подтвердить критичное действие — обращаться к вам за подтверждением
И чем раньше вы начнете это осваивать, тем больше у вас будет преимуществ в этом новом мире. Те «кто знает как» всегда ценятся несопоставимо больше чем бездумные пользователи, для которых технология неотличима от магии
И я не только про инженеров. Белые воротнички, это в первую очередь про вас)

А что такое это ваш «хороший код»?
Чтобы агенты выдавали «хороший код», критерии хорошести нужно сформулировать и выписать на бумажку (внезапно)
Звучит просто, но спросите трёх разработчиков и получите три разных ответа. И на поверку окажется, что большинство будет бездумно называть какие-то фреймворки, паттерны и аббревиатуры. Но это не критерии. Это способы обеспечить свойства, которыми должен обладать софт
Так какими же свойствами обладает хороший код?
1. Дёшево расширять. Средний разработчик разбирается без боли, вносит изменение, чинит баг. Для этого: понятная структура, доменная семантика в названиях, единая ответственность, комментарии отвечают «зачем», а не «что», низкая когнитивная сложность.
2. Легко эксплуатировать. Ошибки не проглатываются: ожидаемые исключения нормализуются, остальные отправляются в Sentry
3. Просто отлаживать. Можно запустить в разных конфигурациях, подменить провайдеры, воспроизвести состояние и ошибку, заглянуть в кишки
4. Удобно тестировать. У модулей чёткие границы и контракты, зависимости ослаблены через интерфейсы и фасады. Каждый модуль тестируется изолированно, внешние зависимости легко мокируются. Есть пирамида тестов, тулинг и правила покрытия
А также масштабируемость, безопасность, надёжность, отказоустойчивость, и этот список можно продолжать плюс-минус бесконечно. Всё это правильные слова, но каждое свойство стоит денег и фокуса команды, и нужно правильно выбирать, какие из них прокачивать
А что на самом деле определяет требования к коду, так это ответ на вопрос: "*Что это за проект и какие вызовы его ждут*?"
• Лендинг для регистрации на мероприятие? Его выкинут сразу после? Пишите хоть ногами, лишь бы не весил тонну и работала регистрация. Каждый час, вложенный в архитектуру, тут потерян.
• Нагруженный сервис? Он станет центральной шиной для оформления заказов в крупнейшем маркетплейсе страны? Упарываемся в надёжность и масштабируемость, даже если каждая фича будет стоить втрое дороже. Час простоя исчисляется многомиллионными потерями, а нестабильность за пару месяцев уведёт аудиторию к конкуренту.
• Прошивка марсохода? Он полетит на другую планету, где нельзя подойти и передёрнуть питание? Откажемся от половины конструкций языка и будем дублировать системы. Любой отказ или ошибка вычисления из-за высокоэнергетического излучения превращает его в очень дорогой кирпич.
Три проекта, три разных «хороших кода». Список свойств один и тот же, разные только веса. И расставляет их не вкус разработчика, а будущее проекта
Именно это мы и должны сделать: разобраться, что за проект и какое будущее его ждёт, и из этого вывести архитектурные требования. А дальше запустить туда агентов, кожаных или ИИ-шных, уже не важно. Агенты тут ничего не изменили, они лишь заставили выписать то, что раньше жило в голове у сеньора
А какие требования к архитектуре и коду вы выдвигаете агентам у себя в проектах?
В среднем из пяти откликов на вакансию реально подходит лишь один кандидат. При этом статистика заметно варьируется в зависимости от отрасли: например, в сегменте e-commerce релевантными оказываются больше половины всех откликов, тогда как в промышленности — лишь один из четырнадцати.
ПодробнееПочти половина крупных компаний вовсе отказывается от внедрения агентов из-за недостаточной зрелости внутренних процессов, инфраструктуры данных и сложностей, связанных с интеграцией ИИ в существующие корпоративные системы.
Подробнее
Кроме того, к 2028 году в рамках реализации программы развития электронного машиностроения в России планируется создать 160 дополнительных рабочих мест.
ПодробнееНа новой позиции он будет отвечать за развитие аналитической экспертизы и единой платформы данных, которая применяется во всех продуктах кластера.
Подробнее