Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
Popolama — новый сервис для учёта общих расходов в путешествиях и компаниях
Команда разработчиков превратила неудобный опыт совместной поездки в Японию в сервис Popolama — он сам считает, кто кому должен после общих трат в путешествии.
Как автор Хабра создал ИИ-ассистента на Hermes Agent для семьи и саппорта в Telegram
Автор Хабра рассказал, как завёл групповой чат в Telegram с женой и ИИ-агентом Hermes Agent — и жена начала добавлять фичи проекту голосовыми сообщениями.
INFERA AI.Firewall и подход Agent Runtime Security для защиты ИИ-агентов бизнеса
В 2025–2026 годах компании массово переходят на автономных ИИ-агентов, и классических WAF, DLP и LLM Firewall уже недостаточно — так формируется Agent Runtime Security.
Автор Хабра предупредил: бездумное использование ИИ ведёт к вырождению специалистов
Автор Хабра рассуждает, как бездумное использование ИИ без критического анализа результатов может привести к постепенной потере квалификации специалистов.
Диасофт объяснила, почему выбрала не ESB, а платформу Digital Q.Integration
Диасофт объяснила, почему создала не очередную ESB, а интеграционную платформу Digital Q.Integration с независимыми микросервисами-коннекторами и общим транспортным уровнем.
ИИ-агент для склада в Джеймикс получил доступ на запись: безопасность и аудит
Разработчики Джеймикс дали ИИ-агенту склада на базе Spring AI право менять данные и разобрали вопросы безопасности, аудита действий модели и транзакций.
HashiCorp выпустила Terraform MCP Server 1.0 — ИИ-мост к Terraform Registry
HashiCorp перевела Terraform MCP Server в GA: сервер связывает LLM-агентов с Terraform Registry, чтобы ИИ писал актуальные HCL-конфигурации, а не по устаревшим данным.
Как внедрять AI-агентов в легаси-код, чтобы избежать тихих регрессий в проде
Habr перевёл гайд о внедрении AI-агентов в легаси-системы: тесты, документация и границы компромиссов, чтобы агент не откатывал рефакторинг на тысячи строк назад.
Экономика роботов: почему хирургические машины окупаются, а сборщики фруктов — пока нет
Аналитическое эссе на Habr объясняет, почему окупаемость робота зависит не от экономии на зарплатах, а от порога ценности, который задаёт сам покупатель.
MTS AI рассказала на Habr, как меняют обучение CV-моделей сегментации в Luna Line
Вторая часть разбора MTS AI на Habr о поиске оптимального рецепта обучения CV-моделей линейки Luna Line — теперь речь про сегментацию, а не классификацию.
AI-агенты в продакшене: шесть архитектурных ошибок, из-за которых они не доживают до запуска
Разбор на Habr объясняет, почему AI-агенты, уверенно работающие на демо, в продакшене выдают пустые ответы, зацикливаются и теряют контекст в диалогах.
Соло-разработчик Sunarius: нейросети не сделали RPG за него, но снизили порог входа
Разработчик постапокалиптической RPG Sunarius третий год делает игру в одиночку и рассказывает, как нейросети снизили порог входа в проект такого масштаба.
Синтетические покупатели: PwC и Bain о новом инструменте для e-commerce
Синтетические покупатели — ИИ-модели, имитирующие реакцию реальных клиентов, — помогают e-commerce компаниям тестировать цены, рекламу и товары до выхода на рынок, пишут в Bain и PwC.
Midjourney vs Nano Banana Pro vs FLUX 2 Max: сравнение нейросетей для картинок 2026
BotHub сравнил шесть нейросетей для генерации изображений — Midjourney v7, Qwen Image 2 Pro, FLUX 2 Max, Nano Banana Pro, GPT Image 2 и Grok Imagine — на одинаковых промптах.
ИИ-кодогенерация незаметно стирает понимание архитектуры в командах разработки
Автор Habr объясняет, почему массовое использование ИИ для кодогенерации приводит к тому, что через пару лет никто в команде не понимает архитектуру системы целиком.
Эксперт PWN AI Артём Семёнов: как агенты ИИ удаляют файлы и взламывают себя
Автор Telegram-канала PWN AI Артём Семёнов рассказал Хабру, как выросла поверхность атак на ИИ-агентов и MCP-протоколы и почему системный промпт — не граница безопасности.
AI-агент — это LLM в цикле на 20 строк кода: где начинается сложность
Habr-автор объясняет, чем настоящий AI-агент отличается от промпта и чат-бота, и показывает, что в основе агента — LLM в цикле длиной всего в 20 строк кода.
Как agentic AI меняет структуру команд: разбор доклада AWS и тысяч публикаций
Автор Habr, ранее избегавший тем фронтир-моделей и AI-агентов, разбирает доклад AWS и тысячи публикаций о том, как крупные технологические компании перестраивают структуру команд.
Разработчик заменил повторное объяснение контекста нейросети воркфлоу LLM Wiki
Автор Habr описал воркфлоу LLM Wiki: модель не просто отвечает на вопросы по документам, а постепенно пополняет базу знаний в Obsidian через Codex.
AGIMA провела корпоративный AI-хакатон в поддержку спортивного фестиваля RUNIT
Сотрудники AGIMA целый месяц разрабатывали онлайн-игры на корпоративном AI-хакатоне, приуроченном к фестивалю RUNIT, который прошёл 5 июля 2026 года.
Глава Минобрнауки Валерий Фальков: ИИ обесценивает дипломные работы студентов
Министр науки и высшего образования Валерий Фальков заявил, что из-за развития ИИ курсовые и дипломные работы перестали показывать реальный уровень подготовки студентов.
Инженер Контура сравнил волшебников и колдунов D&D с эпохой LLM на Habr
Старший тестировщик "Контура" Александр Овчинников опубликовал на Habr эссе, где смена классов волшебника на колдуна в D&D — метафора того, как LLM меняют работу специалистов.
Инженер собрал локальный RAG-сервис для документации CAD API на Habr
На Habr описан локальный RAG-сервис для документации CAD API — способ автоматизировать рутинные операции проектирования без передачи данных во внешние облачные сервисы.
Один и тот же бенчмарк LLM дал 28% и 76% — разница только в способе вопросов
На бенчмарке LLM по корпоративным документам одна и та же модель показала от 28% до 76% — разброс объясняется способом подачи запросов, а не моделью.
Как контекстная инженерия делает слабую локальную LLM надёжным агентом
Автор на Habr показал: для локальной LLM на закрытом контуре качество агента определяет не размер модели, а то, как устроен её контекст.
AlpinaGPT внедрила мультиагентную систему Evolver и сократила код-ревью до 15 минут
CTO AlpinaGPT Сергей Андриянов рассказал, как мультиагентная система Evolver ускорила код-ревью с двух суток до пятнадцати минут и освободила около 100 часов работы команды в месяц.
Prompt Warrior: скилл превращает логи Claude Code в RPG-лист персонажа
Опенсорсный скилл Prompt Warrior превращает логи сессий Claude Code в геймифицированный психологический портрет с достижениями и биографией.
Разработчик оптимизировал ML-библиотеку lancetnic для обучения на 16 ГБ RAM
Автор open-source библиотеки lancetnic нашёл причины, из-за которых обучение на 25 тысячах текстовых строк перегружало 16 ГБ оперативной памяти.
ЮMoney построила RAG-платформу и AI-ассистента «Юджин» для поиска по корпоративной Wiki
ЮMoney рассказала, как объединила корпоративные знания и LLM в AI-ассистенте «Юджин» — он заменил обычный поиск по внутренней Wiki и понимает смысл вопроса, а не набор ключевых слов.
Python в ИИ: почему язык в 70 раз медленнее C и теряет позиции на edge
ИИ-индустрия в основном работает на Python, который в 70 раз медленнее C и занимает 26-е место из 27 по энергоэффективности среди языков программирования.