Что бьёт сильнее по бюджету — лицензии или штат разработчиков? Где рисков больше — в опенсорс-инструментах или у вендоров? Реально ли собрать зрелый DevSecOps только из открытых компонентов? Универсальный рецепт существует или всё зависит от размера и зрелости компании?
Денис Макрушин и другие эксперты устроят настоящий батл мнений, чтобы разобраться во всех этих вопросах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍9🔥8✍3
Мы в SourceCraft любим опенсорс и всё хорошее, что вокруг него происходит. Yandex Open Source Jam уже совсем скоро, и программа обещает быть насыщенной:
📍 опенинг c Серёжей Бережным📍 доклад Андрея Кулешова о том, как крупные опенсорс-платформы справляются с вызовами безопасности📍 дискуссия, как открытый код влияет на разработку, бизнес и науку📍 открытый разговор и живой нетворкинг — поговорим обо всём, что давно хотелось обсудить
А на площадке будет настоящая жара:
А пока ждём встречи и трансляции, можно посмотреть, как это было в прошлый раз, и окунуться в атмосферу вечера по фото.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤6👍4🤔1
Как за 10 дней на SourceCraft появился AI-ассистент преподавателя урбанистики?
Команда StreetCode на хакатоне AI Product Hack 2025 создала «Джейн» — AI-ассистента преподавателя урбанистики для Университета ИТМО.
Проблема. Универсальные AI-инструменты не учитывают контекст курса и пройденный студентами материал. Преподаватели в итоге тратят часы на повторные проверки и однотипные комментарии.
Решение. «Джейн» — телеграм-бот, который принимает студенческие работы, анализирует их через материалы курса и выдаёт точечные рекомендации. Поддерживающе, но с лёгкой критикой — почти как живой наставник.
За 10 дней команда прошла путь от идеи до прототипа: собрала RAG-архитектуру, внедрила проверку безопасности и протестировала бота на реальных студенческих работах.
Чьё имя носит «Джейн» и как для команды прошёл хакатон — в статье на Хабре. А на SourceCraft можно поддержать репозиторий реакцией и посмотреть, как устроен проект изнутри.
Команда StreetCode на хакатоне AI Product Hack 2025 создала «Джейн» — AI-ассистента преподавателя урбанистики для Университета ИТМО.
Проблема. Универсальные AI-инструменты не учитывают контекст курса и пройденный студентами материал. Преподаватели в итоге тратят часы на повторные проверки и однотипные комментарии.
Решение. «Джейн» — телеграм-бот, который принимает студенческие работы, анализирует их через материалы курса и выдаёт точечные рекомендации. Поддерживающе, но с лёгкой критикой — почти как живой наставник.
За 10 дней команда прошла путь от идеи до прототипа: собрала RAG-архитектуру, внедрила проверку безопасности и протестировала бота на реальных студенческих работах.
Чьё имя носит «Джейн» и как для команды прошёл хакатон — в статье на Хабре. А на SourceCraft можно поддержать репозиторий реакцией и посмотреть, как устроен проект изнутри.
❤15🔥13👍6👎1
Людям всегда интересно заглядывать в будущее — особенно когда речь про искусственный интеллект и технологии.
Дима Иванов поделился трендами, прогнозами и исследованиями в своём докладе на big tech night.
О чём выступление
00:00 — Интро
01:55 — Не все прогнозы сбываются
05:10 — Результаты исследования: как инструменты разработки меняют рабочие процессы
05:38 — Тренды в инструментах
08:17 — Эволюция ИИ-средств в разработке
16:37 — Как изменились опенсорсные модели
17:24 — Несколько цитат о будущем
18:37 — Цикл разработки сегодня
24:31 — ИИ для разработки в Яндексе
29:39 — Эпилог
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍3❤2