Habr AI
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
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.
GitHub стал однообразнее после ChatGPT? Исследование кода за 2019–2025 годы
Исследователь проверил, стал ли открытый код на GitHub более однообразным после массового распространения ChatGPT и AI-инструментов для разработки.
LLM-агенты и SOC: разработчики построили базу данных о киберугрозах на RAG
На Habr описали архитектуру базы о киберугрозах для LLM-агентов и SOC: PDF, CVE и статьи по безопасности свели в единый RAG-пайплайн с поиском через HTTP API.
Станислав Львовский: ИИ — главное событие в культуре со времён письменности
Писатель и исследователь Станислав Львовский выступил в лондонском книжном магазине Idiot Books с докладом об ИИ и написал эссе «Они говорящие» о его влиянии на культуру.
МТС AI открыла код AVI — внешнего фильтра, который держит LLM в рамках закона без дообучения
МТС AI выложила на GitHub рабочий сервис AVI — независимый от модели фильтр, который проверяет запросы и ответы LLM на нарушения закона, токсичность и этичность.
Habr: агентская память снимает технический шум с чатов гибридных команд разработки
Автор Habr показал, как команда переносит требования, решения и дефекты из человеческих чатов в отдельный слой агентской памяти для совместной работы людей и ИИ.