Проверили Инфостарт MCP на рабочих задачах 1С: что получилось

Прогноз продаж сродни прогнозу погоды — его можно построить лишь в определенном приближении. Десятки тьсяч позиций, тысячи площадок, промоакции, логистические и другие факторы влияния — можно учесть максимум мелочей, и все равно остаются случайности, которые не укладываются ни в одну формулу. Однако даже если идеал недостижим, можно построить прогноз, который будет отклоняться от него совсем незначительно. Меня зовут Юлия Трусова, я руководитель домена Логистика в Lenta Tech. В этой статье я расскажу, как устроено прогнозирование спроса и как современные методики помогают свести эту погрешность к минимуму. Тем, кто захочет углубиться в тему и технические подробности, может быть интересен наш материал «Как машинное обучение помогает «Группе Лента» прогнозировать спрос»

Методике продаж Нила Рекхэма почти 40 лет, а продажи за это время успели сильно поменяться. С нейросетями собрать информацию о клиенте (чем занимается компания, какой у неё оборот, сколько продавцов) стало делом нескольких минут. Если после этого спросить заказчика о том, что лежит на его же сайте, в лучшем случае он удивится, в худшем поднимет продавца на смех. Мы поговорили с практиком о том, какие вопросы из методики ещё работают в продаже сложных систем, а какие пора оставить в прошлом.

В начале 2026 года на новогодних праздниках у меня было много свободного времени, и я поставил Claude Code. До этого я уже писал код с ИИ в Cursor и Windsurf, но только на знакомых языках и смотрел весь написанный код. С CLI-агентами всё пошло иначе: я пробовал Claude Code, потом OpenCode и быстро захотел управлять агентом не только из-за компьютера, но и с телефона. Так появился opencode-telegram-bot — Telegram-клиент для OpenCode. Сейчас у него 1298 звезд на GitHub и 48 контрибьюторов. В статье расскажу, как инструмент для себя вырос в open-source-проект и что я понял, пока его развивал.