Обзор: Автоматизация, ИИ-инструменты и сборка серверов для разработчиков

Коротко

• Автоматизация откликов на hh.ru сталкивается с антифрод-системами, требующими имитации поведения человека.
• Интеграция GigaChat в платформу n8n открывает возможности для автоматизации с отечественными LLM.
• Новые функции в Cursor IDE (OpenSpec, Beads) призваны улучшить контекстную работу с ИИ-ассистентами.
• Сборка рабочей станции для ML/Data Science требует учета специфики охлаждения и питания мощных GPU.
• Создана настольная игра, моделирующая хаос в IT-разработке и гонку за релизами.

Автоматизация поиска работы

Что случилось

Разработчики столкнулись с проблемой автоматизации откликов на вакансии на hh.ru. Прямые запросы к API блокируются антифрод-системами платформы.

Почему важно

Это классический пример борьбы автоматизации и защиты систем. Задача, кажущаяся технически простой, упирается в необходимость эмулировать человеческое поведение, что усложняет разработку.

Кому важно

Разработчикам, занимающимся RPA (Robotic Process Automation), парсингом данных и всем, кто хочет автоматизировать взаимодействие с веб-сервисами, защищенными от ботов.

Что делать

Изучать методы обхода антифрод-защит с помощью Headless Chrome, имитирующего действия реального пользователя (задержки, движение мыши, поведенческие паттерны).

Источник

Автоматизация рутины на hh.ru: Как мы учили Headless Chrome притворяться живым человеком (RPA против Anti-Fraud)

Интеграция отечественных LLM

Что случилось

Разработчики интегрировали нейросеть GigaChat от Сбера в платформу автоматизации n8n, которой изначально не было в списке поддерживаемых сервисов.

Почему важно

Это расширяет возможности автоматизации бизнес-процессов с использованием отечественных технологий искусственного интеллекта, например, для фильтрации и классификации лидов.

Кому важно

Компаниям и разработчикам, стремящимся использовать российские AI-решения в своих продуктах и внутренних автоматизациях, особенно в свете требований импортозамещения.

Что делать

Изучать API доступных отечественных LLM (GigaChat, YandexGPT) и создавать кастомные узлы (nodes) для их интеграции в популярные платформы типа n8n или Make.

Источник

Сбер проник в n8n и фильтрует нам лидов: как мы подключили Отечественную нейросеть к автоматизациям

Эволюция ИИ-ассистентов в разработке

Что случилось

В популярной IDE Cursor появились новые функции OpenSpec и Beads, направленные на решение проблемы потери контекста при работе с ИИ-ассистентами.

Почему важно

Повышает эффективность pair-programming с ИИ, позволяя ассистенту лучше «понимать» бизнес-задачу и историю обсуждения, что критично для сложных проектов.

Кому важно

Разработчикам, активно использующим Copilot, Cursor или аналогичные инструменты для ежедневного написания кода и желающим повысить их осмысленность и релевантность ответов.

Что делать

Ознакомиться с новыми функциями Cursor, такими как явное документирование требований (OpenSpec) и работа с «бусинами» контекста (Beads), чтобы структурировать взаимодействие с ИИ.

Источник

Upgrade: OpenSpec и Beads в Cursor

Сборка ML-сервера своими руками

Что случилось

Описан практический опыт и сложности сборки мощной рабочей станции для машинного обучения и Data Science, предназначенной для размещения под столом.

Почему важно

Позволяет получить высокопроизводительную среду для экспериментов с нейросетями локально, но требует глубокого понимания аппаратной части, особенно систем охлаждения и электропитания для нескольких GPU.

Кому важно

Data Scientist'ам, ML-инженерам и исследователям, которые хотят собрать собственный мощный сервер для обучения моделей, избегая облачных затрат или ограничений.

Что делать

Тщательно планировать сборку: выбирать материнскую плату с достаточным количеством слотов PCIe, мощный блок питания (от 1200W), продумывать систему жидкостного или воздушного охлаждения для нескольких видеокарт.

Источник

Рабочие станции для ML и Data Science — как собрать сервер под столом

Мониторинг производительности БД

Что случилось

Представлено практическое руководство по созданию инструмента для перехвата и анализа медленных запросов в распределенной СУБД StarRocks.

Почему важно

Помогает поддерживать производительность аналитических систем, вовремя выявляя проблемные запросы (например, с полным сканированием таблицы) и автоматизируя их обработку (kill).

Кому важно

Администраторам и инженерам данных, работающим со StarRocks, ClickHouse или аналогичными высокопроизводительными аналитическими базами данных.

Что делать

Внедрять систему мониторинга на основе правил (пороги по времени, количеству прочитанных строк), интегрировать ее с Grafana для визуализации и с системами оповещений, например, Feishu.

Источник

Инструмент перехвата медленных запросов StarRocks

Риски и неопределенности

• Автоматизация против правил: Использование RPA для обхода антифрод-систем на сайтах по поиску работы может привести к блокировке аккаунта.
• Аппаратные сложности: Сборка ML-сервера сопряжена с рисками перегрева и нестабильной работы при неправильном расчете тепловыделения и питания.
• Зависимость от вендора: Интеграция специфичных API, как у GigaChat, создает привязку к экосистеме одного поставщика.
• Контекст ИИ: Несмотря на улучшения, проблема потери контекста ИИ-ассистентами в долгих сессиях разработки может сохраняться.

Сегодняшние материалы подчеркивают тренд на углубленную, «умную» автоматизацию, которая борется с защитными механизмами, интегрирует новые AI-модели и требует от инженеров знаний как в software, так и в hardware. Ключевой вызов — делать это надежно, эффективно и с учетом специфики целевой платформы.