Интеграция «Марта AI» с экосистемой «1С»!

ИИ-агент «Марта AI» в «Битрикс24» теперь обладает уникальной возможностью напрямую взаимодействовать с базами данных «1С»! 🚀✨

Это открывает возможности для оптимизации процессов. Пользователи могут задавать вопросы в чате, и продвинутый агент автономно устанавливает соединение, обеспечивая мгновенный доступ к критически важным инсайтам.

🔹 Ключевые направления трансформации запросов
• Управление запасами: Агент обрабатывает запросы в свободной форме, предоставляя актуальные данные об остатках на складах в режиме реального времени.
• Аналитика продаж: Мгновенная выгрузка документов реализации за конкретные периоды и формирование сводных отчетов для принятия стратегических решений.
• Финансовый мониторинг: Полная прозрачность данных о дебиторской задолженности контрагентов на любую выбранную дату.
• Доступ к справочникам: Бесшовный доступ к ключевым справочникам «1С» для обеспечения целостности данных.

🚀 Создание собственных сценариев успеха
Пользователям теперь имеют возможность создавать собственные сценарии, указывая название и описание. Агент взаимодействует с «1С», получает данные и выводит результат в виде удобной таблицы прямо в чате, создавая уникальный пользовательский опыт.

⚙️ Настройка подключения
Для интеграции агента «Марта» и других ИИ-агентов с базами «1С» достаточно настроить подключение через MCP (Model Context Protocol). Этот протокол позволяет ИИ-агентам взаимодействовать с базами знаний и внешними сервисами, открывая новые горизонты для нашего профессионального роста.

Стресс-тесты в рекрутинге — это уже почти миф о «жёстком отборе» 😏. Говорят, что там проверяют не знания, а как ты выдержишь давление. Но проблема в том, что часто это измеряет не профессионализм, а просто реакцию на искусственно созданный дискомфорт. Честно говоря, выглядит это странно.

Читай полный текст статьи. 📄

Почему нейросети внезапно показали слабые места проектов

Когда начали массово говорить про ИИ в управлении проектами, многие почему-то представили себе почти магию. Нажал кнопку — и нейросеть сама написала ТЗ, собрала риски, провела встречу, а заодно успокоила заказчика и нашла виноватого в просрочке.

На практике всё оказалось… гораздо прозаичнее. И в этом, наверное, главная польза.

ИИ не заменяет руководителя проекта. Он скорее похож на очень быстрого стажёра. Который не устаёт. Не спорит. Не уходит на перекур. Но при этом может уверенно написать полную ерунду, если задача сформулирована как попало.

И вот тут начинается самое интересное.

Большинство проблем в проектах вообще не про инструменты. Не про Jira. Не про Scrum. И даже не про сроки. Они про неясность мыслей. Люди садятся на встречу и два часа обсуждают «интеграцию». Потом расходятся — и у каждого в голове своя интеграция. Один думал про API. Второй про Excel. Третий вообще про “ну потом разберёмся”.

ИИ эту проблему очень хорошо подсвечивает. Иногда даже неприятно.

Вот попробуйте написать промпт вроде:
«Составь структуру ТЗ для автоматизации согласования договоров с учётом ролей, рисков и интеграций» — и внезапно выяснится, что половина требований в голове существует как туман. Вроде понятно… но не до конца.

И вот это, кстати, ценная штука.

Нормальное использование ИИ в проектах — не “думать вместо человека”. Скорее наоборот. Заставлять думать чётче и полнее.

Сейчас многие используют нейросети как рабочий черновик:
— набросать структуру отчёта;
— собрать реестр рисков;
— подготовить вопросы к интервью с заказчиком;
— сделать summary встречи;
— превратить хаотичный поток сообщений в список задач.

Не идеально. Иногда криво. Иногда с галлюцинациями. Но экономия времени всё равно ощущается очень быстро.

Особенно на рутине, которая раньше съедала голову к вечеру.

И смешно другое. Раньше хорошего менеджера проекта отличало умение быстро писать документы. Сейчас всё больше ценится другое — умение правильно задавать контекст. По сути, нормально формулировать мысли. Без воды. Без “ну вы поняли”.

Странно, конечно. Технологии вроде становятся сложнее, а главным навыком постепенно опять становится обычная человеческая ясность мысли.

А как у вас обстоят дела с нейронками на проектах? Делитесь в комментариях!

🔐 Как защитить себя и свои данные в интернете? Слушайте подкаст в нашем канале в Max!

Переходите в наш канал MAX — в подкасте поднимаем темы, которые важны каждому, кто работает с данными, почтой, мессенджерами и облачными сервисами:
✅ Как создавать надёжные пароли и зачем нужен менеджер паролей
✅ Как распознать фишинг и не попасться на уловки мошенников
✅ Что делать, если аккаунт взломали или произошла утечка данных
✅ Как безопасно работать в публичных сетях и на личных устройствах
Короткая запись, которую удобно послушать по пути или на обеденном перерыве 😉

А если хотите глубже погрузиться в тему, приглашаем на практический курс «Информационная безопасность и кибергигиена для каждого»! Программа и запись на сайте

💬 Есть вопросы по подкасту или курсу? Пишите в комментарии — с радостью ответим!

Как превратить любую книгу в Claude Skill

Метод: из книги — в slash-команду, которую можно запускать когда угодно

Формула: КНИГА → МЕТОД → SKILL.md → /КОМАНДА

Шаг 1. Выбери правильную книгу

✅ Подходят: книги с воспроизводимыми методами, фреймворками или чек-листами.
❌ Не подходят: художественная литература, мемуары, сторителлинг.

Шаг 2. Простерируй двумя вопросами

Задай себе или Claude: Опиши метод книги пошагово. Какие ключевые вопросы задаёт автор?

Шаг 3. Собери SKILL.md

Скопируй промт и открой в Claude Opus 4.7 + Extended Thinking.
Пример промта:

«Используй skill-creator, чтобы собрать скилл из книги „[НАЗВАНИЕ]“ автора [АВТОР].
Скилл должен активироваться, когда я прошу Claude сделать [конкретная задача].
Преврати идею в рабочий скилл: напиши глубокую инструкцию, план шагов и правила.»

Шаг 4. Протестируй перед установкой

Проверь 5 вещей:
🔸Пробовал 5 формулировок того же запроса?
🔸Пробовал 3 нерелевантных запроса?
🔸Спроси Claude: «Когда бы ты использовал этот скилл?»
🔸Что он НЕ должен делать?
🔸Спроси Claude: «Как ещё улучшить скилл?»

Шаг 5. Установи

Кликни по пути:
Settings
Capabilities
Skills
Upload
Вставь SKILL.md и установи скилл. После установки он готов к запуску командой [/книга]-apply.

Шаг 6. Итерируй

После 5–10 реальных запусков улучши:
Описание — уточни, когда и зачем использовать скилл.
SKILL.md — убери лишнее, упрости шаги и правила.
Примеры — добавь реальные кейсы и точные выходы.
Версификация — создай версии и веди историю изменений.

Самые сильные люди часто считают себя неудачниками

Самооценка вообще странная штука. Особенно у людей, которые действительно что-то умеют.

Почему-то чаще всего фразу «что-то ничего особенного не добился» можно услышать не от случайного человека, а от того, кто тащил проекты в разваленных командах, вытаскивал бизнес из хаоса, принимал решения, после которых другие потом спокойно работали и получали зарплату. Но внутри у него всё равно сидит ощущение, будто недостаточно. Будто “нормальные успешные люди” выглядят как-то иначе.

И, кажется, проблема не только в амбициях.

Просто в тяжёлый период человек начинает смотреть на себя через текущую боль. Через просевшие доходы. Через отказ после собеседования. Через долги, тревогу, подвешенность. Психика вообще не любит нюансы. Она быстро склеивает одно с другим. Если сейчас плохо — значит и сам человек какой-то “не такой”.

Хотя это вообще разные вещи.

Временный кризис не обнуляет опыт. Как плохая погода не делает плохим сам город. Да, банальное сравнение, но всё же.

Самое неприятное начинается дальше. Когда сильный специалист постепенно ужимается сам внутри себя. Начинает тише говорить о своих навыках. Соглашается на работу ниже уровня. Теряет наглость просить нормальные деньги. И вот это уже бьёт сильнее самого кризиса.

Потому что рынок, честно говоря, редко приходит и говорит: “а ну-ка покажите человека с глубиной мышления и устойчивостью”. Рынок чаще забирает тех, кто хотя бы не перестал видеть в себе ценность.

И тут важная вещь. Компетенции не исчезают только потому, что сейчас тяжело. Способность думать, принимать сложные решения, держать ответственность — это не месячная премия, которая сегодня есть, а завтра нет.

Просто иногда человеку нужен не новый навык. А момент, чтобы перестать смотреть на себя глазами собственного страха.

Забавная штука получается. Люди так долго мечтали о помощнике, который будет думать вместе с ними. А когда он наконец появился — выяснилось, что мозг довольно быстро начинает сдавать позиции. Буквально за 10 минут. По крайней мере, так говорят в новом исследовании про использование ИИ.

И тут даже не сам факт интересен. Не то, что “все тупеют”. Это слишком простое объяснение. Скорее другое. Мозг, кажется, очень любит экономить силы. Вот прям как человек, который однажды купил робот-пылесос и через месяц уже ленится донести носок до корзины. Потому что “ну потом”.
С мышлением примерно так же.

Раньше, чтобы что-то понять, приходилось сидеть, ковыряться, перечитывать. Иногда даже злиться. Особенно когда текст сложный или задача кривая. А сейчас появляется соблазн: спросить у ИИ и получить красивый ответ за 10 секунд. Без паузы. Без внутреннего трения. Без того самого неприятного ощущения, когда мысль не складывается.

Проблема только в том, что мышление вообще-то и рождается внутри этого трения. В этой медленной возне с идеями. Когда голова немного перегревается. Когда хочется закрыть ноутбук и пойти делать чай.

Самое странное — люди начали путать доступ к ответу с пониманием. Это, наверное, главный побочный эффект всей истории. Если текст выглядит умно, структурно и уверенно, мозг автоматически ставит галочку: “понял”. Хотя по факту часто произошло только одно — информация проскользнула мимо красивым слайдом.

И ведь ИИ сам по себе не делает человека глупее. Калькуляторы тоже не уничтожили математику. Навигаторы не стерли чувство пространства полностью. Но они изменили привычки. Вот и здесь, похоже, происходит то же самое.

Мышление постепенно превращается не в процесс поиска, а в процесс выбора из готовых вариантов. Почти как доставка еды. Нажал кнопку — получил результат. Удобно. Быстро. Даже вкусно иногда.
Только мозг почему-то любит не комфорт. А нагрузку. Такая вот неприятная конструкция у него.

📉 Рынок ПО в России растёт в 2 раза медленнее мирового

Несмотря на импортозамещение, российские компании продолжают покупать иностранный софт через другие страны. Это тормозит развитие локального рынка.

По данным с конференции ЦИПР, сравнение 2020–2025 гг.:

✉️ Почтовые приложения:
🌍 Мир: 46млрд→105,5 млрд
🇷🇺 Россия: 5,5 млрд → 6,98 млрд руб. (рост минимальный)

💾 Резервное копирование
🌍 Мир: 7,8млрд→14,2 млрд
🇷🇺 Россия: 9,7 млрд → 9,1 млрд руб. (падение)

🖥 Виртуализация
🌍 Мир: 40млрд→110 млрд
🇷🇺 Россия: 10,7 млрд → 19,4 млрд руб.

☁️ Облачные платформы
🌍 Мир: 96млрд→419 млрд
🇷🇺 Россия: 28 млрд → 235 млрд руб.

Вывод: отечественные заказчики не спешат переходить на локальные решения, предпочитая привычных западных вендоров. Разрыв в темпах роста сохраняется.

📌 Источник

Иногда на собеседовании кандидат кажется идеалом, а через пару месяцев выясняется, что это совсем не тот человек, которого ждали. Красиво отвечает, но в реальной работе не выдерживает ни ответственности, ни конфликтов, ни общих правил.

В статье разбираем, почему «правильные» ответы не показывают, как человек ведёт себя в обычной рабочей жизни, и какие вопросы помогают увидеть реальный характер сотрудника. 🤔📝

Alibaba представила Qwen3.7-Max: ИИ-агент, который работает 35 часов без остановки

Alibaba анонсировала Qwen3.7-Max — свою новую флагманскую модель, позиционируемую как «фундамент для агентов будущего». Но главная интрига не в громких словах, а в том, на что оказался способен этот ИИ.

🔥 Что заставило обратить на себя внимание

В одном из тестов модель 35 часов автономно оптимизировала программное ядро для аппаратной архитектуры, которую никогда раньше не видела. Она самостоятельно проводила эксперименты, исправляла ошибки, переписывала код и совершила более 1000 инструментальных вызовов. Итог — ускорение в 10 раз. Для сравнения: модели конкурентов остановились на 7.3x и ниже.
Но главный вопрос не в цифрах. Alibaba заявляет, что Qwen3.7 способна на длительное стратегическое планирование — не терять контекст, не деградировать и не «залипать» через сотни шагов. Справится ли она с реальной инженерной задачей, где нет готового решения? Или это всё ещё просто очень сложная система подбора паттернов?

🔧 Что ещё интригует:
Модель одинаково хорошо работает в Claude Code, OpenClaw и собственных фреймворках Alibaba — разработчики специально тренировали её не под один инструмент, а на способность решать задачу любым способом.

Подробности о том, как китайский техногигант видит будущее ИИ-агентов и какие ещё возможности раскрыли в Qwen3.7-Max — в официальном блоге компании.

👉 Источник: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7