Кейсы

Агентная правка багов, ч. 1: всё для отладки

ZOLT®AI / NEWS

Соавтор статьи — Сергей Левенец, CTO в команде ТестОпс. Что останется делать людям, когда код будут писать машины? Практика показывает — на удивление много, без работы никто не останется. В двух статьях мы опишем реальный опыт создания внутреннего агента для исправления багов в команде ТестОпс. Расскажем, сколько такой агент экономит, как его отлаживать, и чем автоматическая правка отличается от диалога с Claude Code. В команде ТестОпс разработка поставила себе задачу: ноль багов в бэклоге. Эта амбициозная задача запустила большую работу по исследованиям и разработке, в результате которой родился агент, способный исправлять и проверять баги. Команда стихийно назвала его «Агент Смит». Написать первую версию агента было делом двух-трёх дней. Гораздо сложнее оказалось внести в него экспертизу — то есть отладить его шаги и настроить помощников.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью
КейсыHabr AI

Внедряем ИИ. Между увольнением и ненавистью

Внедренца ИИ ждёт молот руководства сверху и вилы сотрудников снизу. Почему инструкции и тулзы не работают, пока не продана сама идея перемен — и при чём тут конвейер зарабатывания денег?

Обложка: Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026
КейсыHabr AI

Внедрение IDM, дискуссия ИБ-Пророков и платформы кибербезопасности: что мы узнали на GISDAYS 2026

Продолжаем обзор GISDAYS. 2 октября состоялся третий, бизнес-день форума. В его фокусе были прикладные сценарии защиты бизнеса: от риск-менеджмента до реагирования на инциденты. Также участники обсудили поиск решений для защиты государства, бизнеса и критической инфраструктуры от уязвимостей, утечек данных, шифровальщиков и других угроз. В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как проходил бизнес-день мероприятия, а сегодня завершим его обзор и представим другие не менее интересные выступления экспертов (любое из заинтересовавших вы можете просмотреть целиком).

КейсыHabr AI

Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца

Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным. В последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет. С рецептурами масел у «Газпром нефти» было именно так — покупать было вообще не у кого, потому что такого продукта никогда не существовало. Разбираюсь, как компания построила свою нейросеть «Алхимик» и что это меняет для остальной отрасли. Узнать рецепт