Нейросети [Podlodka, Влад Дьяченко, Сергей Хабаров, Даниэл Гараян] Podlodka AI Crew. AI-агенты в разработке (2026)

M()eSTRo

МОДЕРАТОР
Автор: Podlodka, Влад Дьяченко, Сергей Хабаров, Даниэл Гараян
Название: Podlodka AI Crew. AI-агенты в разработке (2026)

1772960086015.png



Тема сезона: «AI-агенты в разработке»
AI перестал быть экспериментальной технологией, теперь это полноценный инструмент в работе команд разработки.
В этом сезоне разбираем практическое использование AI-агентов и ассистентов в разработке: где они реально ускоряют работу, а где ломают процессы и требуют человеческой экспертизы. Говорим не про «попробовали промпт», а про встраивание AI в ежедневные инженерные задачи.

В программе реальные кейсы из команд разработки:
- ускорение code review без потери качества;
- валидация ADR и RFC с помощью AI и снижение нагрузки на архитектурные комитеты;
- поддержка и обновление технической документации на основе кода;
- автоматизация базовых QA-задач и работа с тестами;
- использование AI при разборе инцидентов и первичном анализе продакшен-логов;
- композиция и оркестрация AI-агентов для сложных инженерных задач.

Сезон для тех, кто хочет меньше магии и хайпа и больше рабочих решений, которые можно унести в команду и применять в продакшене.

Программа

16 февраля, пн


1) Воркшоп «Чему мы научились, внедряя AI в tech-компанию». Даниэл Гараян.
Когда говорят об использовании ИИ в разработке, чаще всего имеют в виду генерацию кода. На практике внедрение ИИ в масштабе зрелой IT-компании оказывается значительно сложнее. За последний год мы прошли этот путь, интегрируя ИИ в рабочие процессы более чем 500 инженеров, и извлекли несколько важных уроков, которыми стоит поделиться.

2) Воркшоп «Автоматизация daily standup». Александр Джумурат

17 февраля, вт

1) Воркшоп «Субагенты: собираем виртуальную команду». Николай Шейко
Субагенты для кодинга – практический туториал по переходу от микроменеджмента агента к тимлидству над автономной командой. Результат – готовая система без хрупкого оверинжиниринга и универсальные подходы для дальнейшей настройки под процессы вашей команды

2) Воркшоп «Создаём персонального куратора контента с n8n». Сергей Хабаров
Персональный фильтр контента за вас. За час создадим n8n автоматизацию: собираем контент с YouTube, Telegram, из рассылок → агент анализирует текст по вашим критериям → отправляет только релевантное. Уходите с работающим сценарием для масштабирования для своей команды

18 февраля, ср

1) Воркшоп «AI-first разработка: Claude Code как напарник, а не волшебная кнопка». Федор Догов
Как перестроить рабочий процесс, чтобы получить максимум от AI-ассистента. Покажу конкретные сценарии использования для backend-разработки, подводные камни и паттерны эффективной работы с Claude Code.

2) Бар «Бар». Все участники сезона

19 февраля, чт

Воркшоп «AI-Driven QA: Claude, тестирование API и визуальные тесты». Влад Рыжков
Как превратить AI из обычного чат-бота в эксперта, который "знает" ваш проект изнутри?
Посмотрим как использовать системные инструкции и файлы контекста (Claude.md, .и др.), чтобы помочь Claude лучше понимать специфику вашего проекта. Разберем практические приемы работы с Claude для некоторых задач QA инженера: анализ требований и генарция ручных тест кейсов, генерация API тестов, применение AI для проверки UI и мультиязычных интерфейсов.

20 февраля, пт

1) Доклад «AI в SRE: практические кейсы внедрения и измеримый эффект». Иван Юрченко
Расскажу, как мы использовали AI в SDLC: для автогенерации постанализа инцидентов, создания SRE-ассистента и системы анализа логов LogAnalyzer. Покажем, какие задачи эксплуатации реально выигрывают от AI, а где его применение не оправдано. Разберём архитектуру решений (интеграции, модели, безопасность) и подходы к оценке качества: метрики точности и полноты, а также экспертную оценку. В финале — бенчмарки из продакшена и опыт работы с организационными барьерами и доверием к AI.

2) Доклад «Spec-Driven Development или Метод Ральфа». Влад Дьяченко
Вокруг AI-разработки много шума: мультиагентные системы, оркестрация, swarms. Но с выходом Claude Opus 4.5 и GPT-5.2 фокус смещается к более простому и фундаментальному подходу, который на практике оказывается эффективнее. В докладе я разберу Spec-Driven Development (метод Ральфа): как создавать насыщенные контекстом промпты, превращающие ИИ из «галлюцинирующего ассистента» в надёжного рабочего партнёра.

Спикеры:
Влад Дьяченко, Сергей Хабаров, Даниэл Гараян, Иван Юрченко, Федор Догов, Николай Шейко

Скачать
Скрытое содержимое! Войти Зарегистрироваться
 
Поддержка
Тех Поддержка
Напишите нам, мы онлайн!

Pешаем ваши проблемы на форуме!

Похожие темы

Сверху Снизу