DevNotes Live

Некоторые промежуточные итоги 2025

Каждый год я делаю подборку-дайджест постов со ссылками — это помогает мне управлять содержанием канала, предлагает определённую навигацию для читателей и позволяет управлять знаниями и ссылками.
Наверное, будет правильно также указать несколько больших проектов прошлого года.

1. Автоматизация эвристик и ИИ-чекеры ошибок.

Год начался с публикации проекта на Хабре о наших попытках использовать чекеры и системы проверок интерфейсов и веб-страниц при помощи больших языковых моделей. https://habr.com/ru/companies/rostelecom/articles/881358/

Одновременно сразу несколько исследовательских групп в мире проводили аналогичные или похожие исследования, на мой взгляд, связанные с VLM-аналитикой видео. (Например, «Applying Large Language Model to User Experience Testing» by Nien-Lin Hsueh, Hsuen-Jen Lin and Lien-Chi Lai в китайском журнале инженерии, и более сложный «Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models».) В целом, это происходит по всему миру: некоторые SaaS-продукты для управления разработкой и задачами внедряют сервисы записи видео. Мне это напоминает эксперименты Тейлора с видеозаписями рабочих на станках, после чего записи скармливают LLM — такое взаимодействие позволяет анализировать действия и управлять разработкой.

Проект анализа взаимодействий всё ещё идёт. У нас есть мощная методология, которая учитывает когнитивную инженерию систем и систему ошибок. Надеюсь увидеть новые релизы нашего проекта в будущем: больше стандартизации и автоматизации интерфейсов.

В общем, скоро кое-что покажем про автоматизацию проверок UX в Ростелекоме! :)

2. RAG и инженерия знаний для проектов философии. Стоит отметить проект создания Retrieval-Augmented Generation на полном собрании сочинений выдающегося философа Александра Гельевича Дугина. Он был разработан специально для Форума будущего 2050 (в Москву аж отец Илона Маска приехал специально для этого мероприятия). Корпус текстов философа насчитывал порядка 70 томов, всех твитов и постов в соцсетях, включал онтологию для разметки знаний и учитывал связи между фактами. Кроме того, была интегрирована лента новостей, чтобы размеченные знания для LLM учитывали новые события. Были и попытки визуализации.

Предполагаю, что подобные разработки станут важной частью национальных проектов по созданию RAG для сложных отраслей знания — digital humanities. Проект выключен, но некоторые скриншоты — в комментариях.
Если нужен RAG — пишите, у меня есть команда разработки, весьма выдающихся профессионалов, с которыми честь для меня работать: https://lilalogos.github.io/Harpocrat/

3. Цифровое востоковедение - странная отрасль. Совместно с проектом «Южная Луна» мы сделали проект, который, несмотря на лёгкий оттенок шутливости, кажется мне занятным и имеющим определённое будущее. Цифровая версия «Книги Перемен» позволяет получить предсказание, сгенерированное языковой моделью (которая, как известно, просто градиентный спуск), и интерпретацию. В каком-то смысле мы сами галлюцинируем, когда воспринимаем то, что написано LLM, доверяя её стохастической интуиции. LLM дают креативные, умные и, следовательно, кажущиеся правдивыми ответы, хотя мы должны понимать: эти ответы — лишь некоторые из возможных среди тысяч различных и противоречивых!

https://south-moon.ru/
Естественно, это ещё и оммаж Филиппу Дику.

4. Гонка за трекингом результатов исследований.
Здесь я бы выделил свою публикацию на площадке «Корус Консалтинг» относительно метрик расчёта: https://korusconsulting.ru/blog/biznes/kak-ux-issledovaniya-pomogayut-uvelichit-pribyl-biznesa/

Но основная идея очень простая: на мой взгляд, никто не придумал ничего лучше вычитания ROI. Единственная нормальная экономическая эффективность — это разница в исправлениях в начале и в конце. Собственно, эта моя колонка — просто пересказ «Cost-Justifying Usability: An Update for the Internet Age». Желающие могут посмотреть в «Цифровом геноциде» и пособие Nielsen Norman по примерам расчётов ROI: https://t.me/gulagdigital/3048

2 views19:32