От проблемы до технической реализации — опыт создания ИИ‑ассистента для Росатома за 48 часов хакатона АтомикХак 2.0
Представьте: новый сотрудник крупной корпорации ищет ответ на рабочий вопрос. Он открывает внутренний портал, видит сотни PDF‑инструкций, тысячи записей в базе знаний службы поддержки. Час поиска, звонки коллегам, еще час изучения документов. В итоге — либо неточный ответ, либо решение отложить задачу.
Всем привет! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «AI is Making Developers Dumb». Перевод выполнен человеком, а не LLM :)
В IT-командах ЮMoney юзают GigaCode — это ИИ-ассистент российского происхождения, основанный на больших языковых моделях (LLM). Рассказали, что о нём думаем: какие есть плюсы, что хотелось бы доработать и как использовать во благо рабочим задачам.
Удалённая работа прошла путь от временного решения до полноценной культуры, но то, что нас ждёт в ближайшие 5 лет, будет куда глубже, сложнее и, возможно, слегка пугающе. В статье рассматриваются технические тренды, изменения в бизнес-моделях, новые профессии, появление метавселенных как офисов и то, как будут выглядеть рабочие будни программиста в 2030 году. Всё это — на фоне кода, серверов и попыток запустить dev-среду в XR-шлеме.
Давайте признаем, что иногда написание кода может быть сущим мучением. Все мы хоть раз смотрели на пустой экран, пытаясь вспомнить тот самый специфический синтаксис или в попытке отладить проблему, которая буквально выводила нас из себя.
Конечно, сейчас уже есть инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot, ChatGPT и Claude, которые пытаются облегчить нам жизнь. Но давайте будем честны — они также заставляют нас желать большего.
