Доклад будет полезен тем, кто хочет встроить LLM-агента в свой рабочий процесс через OpenCode.
На кейсе из Дринкит покажу, как работать со Shared Transitions в нетривиальных условиях — с блюром, затемнениями и другими визуальными эффектами. Отдельно обсудим сложности, с которыми...
Вместо попыток бесконечно улучшать промпты мы начали собирать вокруг модели экзокостюм для разработчика: harness и scaffold, skills, базу знаний, CLI-инструменты, оркестрацию, изолированное окружение и систему проверок
В докладе покажем, как выглядит надёжный процесс работы с AI-агентами на всех этапах Android-разработки: от требований, дизайна и архитектуры до написания кода, ревью и проверки приложения...
Расскажу и покажу, как это работает, на чём основано и как подобные приложения разбирать и изучать.
Казалось бы — бери и пользуйся! Но выяснилось, что эти комбайны плохо натягиваются на крупные инфраструктуры со своими требованиями и платформами.
В докладе расскажу о том, как собрать мобильную ферму для тестирования на минимальном наборе оборудования и ПО и из каких модулей она состоит, какие инженерные решения...
Поговорим про кризис вакансий, AI-трансформацию бизнеса, собеседования, портфолио, резюме, развитие технических и продуктовых навыков.
Это не замена разработчика, а новый уровень продуктивности: задачи, которые раньше откладывались из-за нехватки времени или свободных рук, теперь выполняются систематически и без постоянного участия человека.
В докладе Александр Водолазских рассказывает о том, как управлять командой легко и даже весело, как справляться с трудностями в работе с помощью юмора, где проходят границы...
Интервью — это попытка за час понять, как человек проявит себя в реальной работе. Но часто за правильными ответами не видно будущих проблем, а сильные кандидаты...
Компилятор ART совсем не прост, и на самом деле многие идеи из него сейчас пытаются внедрять в большой Java.
Павел Агалецкий о том, почему модели ошибаются даже при наличии строгих схем, что они на самом деле видят в контексте, и как меняется их поведение, когда...
Разберём конкретные метрики, антипаттерны и портрет специалиста, который превращает хаотичные процессы в работающую систему, инвестируя в скорость и качество одновременно.
Это выпуск про мой рабочий процесс с AI в разработке: как я использую Claude, Claude Code и AI coding не ради хайпа, а чтобы быстрее пройти...
Будет честный разбор ошибок: что не взлетело с первого раза, что пришлось переделывать и какие компромиссы мы приняли, чтобы «запустить быстро», как обычно хочет бизнес.
За полтора часа мастер-класса поделюсь своими подходами и лайфхаками, пройдём полный цикл создания продукта.
Фокус — не на рекламе конкретных инструментов, а на изменении роли разработчика, архитектуры приложений и процессов проверки качества кода.
Спецификации, чек-листы, скептицизм к результату — навыки QA уже заточены под работу с LLM. Осталось выстроить систему вокруг: guardrails в коде, правила в процессах и культуру...
В докладе расскажу про создание AI QA-агента, который выполняет тест-кейсы так же, как человек: запускает приложение, проходит сценарии, анализирует экраны с помощью VLM-модели и автоматически сравнивает...
