БлогБлог

Инструменты, задачи и пошаговый план на первые 30 дней — для тех, кто прочитал много статей про ИИ, но так и не начал.

Пошагово показываем, как перейти от идеи «нам нужен ИИ» к работающему решению с понятными метриками и ответственными.

Не вся автоматизация требует ИИ. Разбираем, где генеративные модели действительно полезны и как соединить их с обычной бизнес-логикой.

Рассматриваем ИИ не как отдельный чат, а как слой внутри реальных бизнес-процессов компании.

ИИ может экономить время, но требует правил. Разбираем риски, которые стоит учесть ещё до пилота.

В тот августовский летний день я занимался своими исследованиями финансового рынка и приводил в порядок заметки в Obsidian. В какой-то момент я загрузил два CSV-файла, затем удалил их через Проводник Windows и обнаружил, что Obsidian стал подтормаживать. Причём тормозило не всё приложение. Редактор работал прекрасно, поиск тоже. А вот при переключении разделов настроек появлялась неприятная задержка. И эта история не простой баг-хаунтинг.

Слева Seedance поставил двух Зин; в центре опорный лист; справа выбранный кадр Kling с одной Зиной. Мы собираем вертикальный мультсериал «Лесная улица» из облачных моделей: в этой пробе серия на 24 секунды, постоянные герои, русская речь. За 29–31 октября 2026 года одну серию пересобрали примерно десятью способами на Wan, Kling, Veo, Seedance, GPT Image и Nano Banana Pro. Ниже — порядок шагов, который сложился после испытаний, таблица расходов, пары «брак / исправление» и список того, что мы так и не починили. Ограничение одно: зрительских чисел по этому способу пока нет, речь только о производстве. На 31 октября опубликованы «А телефон куда?» и «Подменишь?». «Агитация запрещена» и «Посидеть потом» ниже — производственные пробы.

В 1959 году создатели COBOL надеялись, что код на нём смогут читать менеджеры. Потом были черепашка Logo, советский ДРАКОН, Visual Basic, no-code платформы, теперь нейросети. Новые инструменты забирали у человека часть рутины и каждый раз упирались в одно и то же: решать, что строить, замечать, когда система ведёт себя не так, и поворачивать её в нужную сторону приходилось людям. Под катом разбираю четыре больших обещания обойтись без программиста и разбираюсь, почему человек всегда оставался у руля.

Казалось бы, обучение — это процесс, непосредственно связанный с нервной деятельностью. Неслучайно вычислительная единица в составе перцептрона и самообучающихся сетей названа именно «нейроном». Двухчастную работу «Нейронные сети для начинающих» о том, в каких отношениях искусственные нейроны напоминают естественные, написал на Хабре в 2016 и 2017 годах уважаемый @Arnis71 (свыше миллиона семисот двадцати тысяч просмотров у первой части — наверное, не рекорд Хабра, но полюбуйтесь, сколько закладок). Однако обучение, усваивание — это функция, которую у человека могут выполнять не только нейроны, но и, например, астроциты. Об этих удивительных клетках мозга я ранее рассказывал на Хабре в статье «Звёзды у нас в голове. О роли астроцитов в работе нейронных сетей». Сегодня хочу затронуть ещё более удивительную тему — механизмы обучения у одноклеточных.

Очевидный факт: ИИ-агент умеет действовать самостоятельно — запускать программы, управлять файлами и часами напролет последовательно решать поставленную задачу. Вроде бы новый дивный мир разработчика, но есть проблема: чем больше у агента свобод, тем больше это сулит проблем. Летом 2026 года агенты OpenAI покинули песочницу и пошли работать в интернет, попутно атаковав HuggingFace. Инцидент поставил перед ИИ-инженерами задачу: нужно найти способ ограничить агентов, чтобы те ни при каких обстоятельствах не могли покинуть изолированные среды. Но агенты хитрые и очень быстро находят способы обойти даже самые жесткие правила. Однако есть одно слабое место. Сегодня поговорим о системе Hard Stop, предложенной в одноименной научной работе. Это стоп-кран между агентом и ОС, который должен остановить процессы агента раньше, чем тот успеет навредить.

Когда в разгар отладки у консольного ИИ-агента кончается пятичасовой лимит, хочется пересесть на другого агента, у которого ещё есть лимиты. Популярный приём с выгрузкой сводки в файл HANDOFF.md часто подводит: качество пересказа силами самой модели оказывается не очень, теряются детали контекста, и задачу приходится объяснять заново следующему агенту (при этом ещё и тратятся лишние токены). В статье разберём, как забрать живую сессию из локальных логов без потери смысла и одной командой передать эстафету другому агенту или перенести работу вместе с несохранёнными файлами на другой ПК.

Как выбрать систему для автоматизации договорной работы: 5 критериев оценки, обзор Directum, ELMA365, 1С:Договоры, Docsvision, TESSA и ТЕЗИС, сравнение ИИ-сервисов, интеграций с ЭДО и поставки. — Читать дальше «ТОП-6 систем для работы с договорами в 2026 году»