AI4Dev — AI for Development
5.33K subscribers
187 photos
57 videos
5 files
350 links
Что надо знать, чтобы остаться востребованным ИТ специалистом в мире с LLM?

• Обзоры продуктов, фреймворков и способы взаимодействия с LLM для разработки софта

• Реальные кейсы, pet и бизнес проекты с LLM

• Публичные лекции

В будущее берут не всех!
Download Telegram
Live stream finished (59 minutes)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кажется, что достаточно объединить несколько LLM-агентов, разрешить им общаться — и получится коллективный интеллект. Но сразу возникают вопросы: кто координирует агентов, как они распределяют задачи, что происходит без центрального управляющего узла и откуда появляется эмерджентное поведение?

⚡️Анна Авдюшина, кандидат технических наук и инженер центра «Сильный ИИ в промышленности» университета ИТМО, рассказала о том, как сформировать роевой интеллект на LLM.

На лекции поговорили про:
→ централизованные и децентрализованные архитектуры;
→ топологии взаимодействия агентов;
→ коммуникацию и распределение задач;
→ коллективное и эмерджентное поведение;
→ когда несколько агентов действительно лучше одного.


🎥 Запись доступна здесь и на других площадках:

YouTube
RuTube
ВКонтакте
ЯндексМузыка
Mave
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🤡1
Личная команда агентов: как кратно улучшить результаты LLM 🦾

Лёша Берёзка, техлид iOS и автор канала о разработке, покажет команду агентов, которая применяется в "Додо Пицце" для разработки мобильных приложений.

В эфире разберем:
➡️ За счет чего команда выдает результаты лучше, чем один агент
➡️ Как сделать автообучение этой команды
➡️ Где её специально ограничили, чтобы получать более стабильные результаты

Когда?
Завтра, 21 октября, в 13:00.

Смотрите на YouTube, в ВК или прямо в этом канале — и задавайте вопросы Лёше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍4
Live stream started
Live stream finished (1 hour)
🔴 МЫ УЖЕ В ЭФИРЕ!

ИИ отбирает работу в IT? Джунам закрыли вход, а прежние вакансии уже не вернутся?

Прямо сейчас вместе с Алёной Владимирской, Жемалом Хамидуном, Егором Рудомёткиным и HR-директором «Диасофта» Александром Черных разбираемся:

— действительно ли компании заменяют сотрудников искусственным интеллектом;
— почему сокращается найм начинающих разработчиков;
— что происходит с бюджетами и IT-проектами;
— какие специалисты останутся востребованными;
— чего ждать от рынка труда в 2027 году.

Подключайтесь прямо сейчас и задавайте вопросы участникам в чате:

▶️ Смотреть эфир
👍2🔥2💩1
МЫ УЖЕ В ЭФИРЕ!
ИИ экономит бизнес — или может его разорить?
Почему дешёвый эксперимент с нейросетью после масштабирования превращается в огромные счета за LLM, токены, API, GPU и работу AI-агентов? Может ли неудачная экономика ИИ довести стартап до кассового разрыва — и когда автоматизация действительно обходится дешевле сотрудников?

Сегодня в прямом эфире разбираемся:

— как считать реальную стоимость внедрения ИИ и его ROI;
— почему расходы резко растут после перехода от пилота к промышленной эксплуатации;
— что выгоднее: внешний API, облачная инфраструктура или локальная модель;
— почему многошаговые AI-агенты иногда оказываются дороже людей;
— может ли AI-продукт жить с отрицательной юнит-экономикой;
— где ИИ действительно сокращает расходы, а где лишь создаёт новые;
— как экономить с помощью AI FinOps, model routing, prompt caching и небольших специализированных моделей.

Участники дискуссии:

🔹 Mikhail Savchenko (Михаил Савченко) — Founder & AI Architect в INITE, специалист по agent-first автоматизации, мультиагентным системам, CRDT, local-first архитектурам и Graph RAG.
🔹 Артём Демидов — основатель студии AI-разработки AINEX LAB, преподаватель НГТУ, Skypro и Znania. Более 10 лет в разработке и более четырёх лет в AI.
🔹 Татьяна Матвиенко — эксперт по операционной эффективности и трансформации бизнес-процессов, основатель «КЛАРИТУС Консалтинг».
🔹 Юрий Прозоров — Product / Engineering Lead в «Омни Сейл».
🔹 Денис Тимощук — Solution-партнёр, «Диасофт».

Подключайтесь прямо сейчас и задавайте вопросы участникам в чате:|

▶️ Смотреть трансляцию

#ИИ #LLM #AI #AIагенты #экономикаИИ #нейросети #автоматизациябизнеса
👍4🔥1👏1🤡1
Как подготовить сайт к использованию агентами

Агенты уже ходят по вашему сайту. За год запросы AI-агентов в сети Cloudflare выросли больше чем на 1 700%, а HUMAN Security насчитала +7 851% агентного трафика за 2025 год. Frontier-модели (самые мощные, облачные) справятся почти с любой вёрсткой. Локальным моделям приходится сложнее, а именно их компании разворачивают в закрытом контуре, чтобы данные не уходили к внешним провайдерам. DOM обычной страницы занимает 10–100 тысяч токенов и не влезает в их контекст. На «сыром» HTML такие модели теряют точность, а к prompt injection через контент страницы примерно в три раза уязвимее крупных.

⚡️ Что с этим делать, расскажет Роман Троицкий — руководитель направления по исследованию данных в ПАО Сбербанк, студент магистратуры ИТМО "Программная инженерия", член программного комитета конференций Сбера и HolyJS, автор телеграм-канала.

Большую часть проблемы закрывают давно знакомые практики: контент в серверном HTML, семантическая разметка, чистое дерево доступности, корректные HTTP-статусы. Разберём, что из этого даёт 80% эффекта, какие новые протоколы (llms.txt, Markdown для агентов, WebMCP, MCP) внедрять сейчас, а какие подождут, и как проверить свой сайт.

Когда?
Завтра, 31 октября, в 12:00.

Смотрите на YouTube или в ВК — и задавайте вопросы Роману!
🔥6👍2👏1💩1😍1
Live stream started
Live stream finished (1 hour)
Как ИИ переписывает большие кодовые базы, которыми пользуются миллионы, на примере Bun (runtime среда для JS/TS).

Bun переписали с Zig на Rust за 11 дней. Claude Fable 5 перевёл 535 496 строк, на пике параллельно работали 64 агента, токенов сожгли примерно на $165 000. Вручную такой перенос занял бы у трёх инженеров год. Bun заменяет Node.js одним бинарником с рантаймом, бандлером, пакетным менеджером и тест-раннером. JavaScript в нём исполняет движок JavaScriptCore, его не трогали. На Rust переехало всё вокруг движка.

В декабре 2025 Anthropic купила Bun, на нём работает Claude Code, это критическая инфраструктура, падение Bun означает падение Claude Code. Было две причины переписывать: первая в правилах сообщества Zig - они не принимают код от ИИ, а команда Anthropic пишет агентами. Вторая в утечках памяти. JavaScriptCore чистит память сборщиком мусора, код на Zig освобождал её вручную. На стыке двух подходов утечки годами не удавалось вычистить до конца. В Rust такие ошибки ловит компилятор.

Это не совсем реверс-инжиниринг. Исходники были на руках, и автор Bun Джаред Самнер сам называет работу механическим переводом без редизайна. Результат проверяли примерно 60 тысячами тестов на TypeScript (На что, кстати, создатель Zig Эндрю Келли интересуется, почему этих тестов, которые пропускали баги в версии на Zig, хватает для релиза миллиона строк без ревью).

При этом с середины июня Claude Code работает на Rust-порте, а Bun скачивают больше 22 млн раз в месяц. Так что уже несколько месяцев миллионы разработчиков каждый день запускают код, который человек целиком не читал. Пока все работает и видимо таких проектов с каждым месяцем будет все больше.
👍3🔥3
Агент пишет код, вы пишете ТЗ: куда переехала работа в разработке с AI

Агент пишет код быстро и уверенно. Он никогда не скажет «нет» и никогда не признается, что не понял задачу. Поэтому узким местом в разработке теперь стала не скорость написания кода, а постановка и проверка.

Евгений Холин, тимлид и разработчик в АО БКМ и автор канала о разработке, разберет на реальных случаях, как итерации переезжают с этапа кода на этап ТЗ, почему разработчик частично берёт на себя роль аналитика и как построить работу так, чтобы агент сам ловил свои ошибки.

В эфире:
— Почему «работает на демо» ещё не значит «работает в системе», и как продукт разваливается через несколько фич без критического взгляда инженера.
— ТЗ в контексте проекта: чем оно отличается от промпта и почему пишется не так, как ТЗ для человека.
— Как резать задачу для агента. Список правок «измени тут, измени там» против проверяемой цели. Случай, когда агент выполнил все пункты и пропустил целый сценарий.
— Самопроверка агента: триангуляция «БД = API = страница», и почему способ проверки — тоже часть ТЗ.
— Проверки покрывают план, а не реальность. История о том, как в SaaS «потерялись» онлайн-чеки: платёжка спокойно принимала оплату без них, а штраф за это от 10 000 ₽.
— Продумывать дорого, контролировать дёшево. Как ТЗ, написанные заранее, позволили вести несколько проектов, тратя на контроль около 10% дня.

⚡️Каждый тезис построен на реальном случае из практики: как было поставлено, что сделал агент, что пошло не так и что поменяли в процессе.

Кому будет полезно?
Разработчикам и тимлидам, которые уже используют агентов и упёрлись в качество результата, а также аналитикам — их роль в этой схеме меняется сильнее всех.

Когда?
Завтра, 3 ноября, в 12:00.

➡️ Смотрите на YouTube или в ВК — и задавайте вопросы Евгению!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥1🤡1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Личная команда агентов: как кратно улучшить результаты LLM 🦾

Лёша Берёзка, техлид iOS и автор канала о разработке, показал команду агентов, которая применяется в "Додо Пицце" для разработки мобильных приложений.

В эфире разбираем:
➡️ За счет чего команда выдает результаты лучше, чем один агент
➡️ Как сделать автообучение этой команды
➡️ Где её специально ограничили, чтобы получать более стабильные результаты

🎥 Запись доступна здесь и на других площадках:

YouTube
RuTube
ВКонтакте
ЯндексМузыка
Mave
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤1