«Абсолют банк» внедрил систему многофакторной аутентификации для сотрудников московского офиса

Привет, Хабр! Меня зовут Дима Борщевский, я QA Engineer в Авито Товары и работаю в IT около десяти лет. В последнее время я разбираюсь, какую часть подготовки мобильных E2E-тестов можно передать ИИ-агенту без снижения требований к качеству. Сгенерировать несколько строк на Kotlin или Swift несложно. Сложнее получить изменение, которое использует инфраструктуру конкретного проекта, подготавливает воспроизводимые данные, проверяет результат каждого действия, компилируется и запускается. Обычного запроса в духе «напиши E2E-тест оформления заказа» для этого недостаточно. В статье я разберу подход, оформленный как универсальный скилл для мобильных E2E-тестов. Он поддерживает Android и iOS, но не навязывает общий фреймворк: источником правил остаётся целевой репозиторий.

Путь к локальному LLM: как требвоания по ИБ и “дух авантюризма” привели меня к 125B-модели под столом - и почему агенты больше не просят облако ИИ-агенты у меня не демо для презентаций, а производственная сила: пишут код, расследуют инциденты по трассировкам, формируют постанвоки и прототипы, развивают платформы и закрывают кучу процессов бекофиса. Внутри компании у нас уже давно идет процесс ИИзации процессов и повышения личной эффективности за счет ИИ-агентов. Но чем больше они работают, тем настойчивее вопрос - сначала от ИБ Заказчиков, потом и мой собственный для контроля использовании ИИ во внутренних командах: а куда именно уходят постановки задач, куски кода и данные?

Привет, Хабр! Меня зовут Анна Саботович, я веду внедрение AI-ревьюера в продуктовой группе Garage Eight, и самый частый вопрос, который мне задают: «Ну и когда он заменит человека?» Отвечу сразу: на части кода уже заменил. В октябре наши iOS-команды сняли третий обязательный апрув на merge request (MR). Теперь в продуктовых репозиториях их не больше двух, при этом в репозитории ревьюера за тот же октябрь влили 35 MR, и апрув кого-то, кроме автора, есть только у шести. Во внутреннем сервисе аналитики разработки влили 69 MR, и ни в одном нет апрува другого человека: автор мержит сам. Хочу рассказать, как мы учились доверять AI и что планируем делать дальше.