Кто нашёл больше багов — агент или человек? Мои замеры 11 недель работы с AI-тестировщиком

Снабженец строительного объекта отправляет ведомость металлопроката одновременно в 4-5 заводов и заказывает у того, кто первым прислал точный расчет. На производстве инженер-сметчик тратит от 4 до 8 часов на ручной перенос номенклатуры и сверку коэффициентов по бумажным справочникам ГОСТ. Популярная идея «скормить скан ведомости в ChatGPT» на реальном заказе ведет к прямому кассовому разрыву: при расчете партии швеллера 16П модель ошиблась в массе на 41% в минус, что дает 126 720 рублей чистого убытка на одной строке. В статье разбираем трехслойную архитектуру решения: как подружить нечеткий семантический парсинг сканов (OpenCV + Vision API) с детерминированным расчетным ядром на Python

Представьте: вы ставите задачу, а ИИ не просто предлагает кусок кода, а сам разбирает её на этапы, пишет и проверяет решение, ищет ошибки, готовит документацию. И всё это — в рамках одного рабочего процесса. Похоже, для некоторых разработчиков это уже не сценарий из будущего. В нашем исследованииi четверть участников — 25% из 190 опрошенных программистов — рассказали, что используют ИИ‑агентов или оркестрацию нескольких ИИ. Мы посмотрели на результаты и решили разобраться: что именно разработчики уже готовы делегировать нейросетям, какие инструменты выбирают и чего им пока все‑таки не хватает.

Anthropic представила Claude Meetings — функцию, которая позволяет приглашать ИИ-помощника на видеовстречи. Во время разговора Claude может отвечать на вопросы, искать информацию в подключённых сервисах, создавать документы и доски для совместной работы. Участники смогут сразу редактировать подготовленные материалы, чтобы закончить встречу с согласованным черновиком. Бета-версия постепенно становится доступна подписчикам Claude Team и Enterprise. Первой поддерживаемой платформой стал Google Meet; интеграции с другими сервисами видеоконференций Anthropic обещает добавить позднее.