[Перевод] Как мы создали и внедрили AI-разработчика: опыт EXANTE
![[Перевод] Как мы создали и внедрили AI-разработчика: опыт EXANTE](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/d47/4a4/c48/d474a4c48d4c9c95ee28df007a812ad7.png)
Codey ведёт задачу от Jira до работающей фичи. Рассказываем, как устроена наша мультиагентная AI-система и почему для внедрения AI в разработку одной сильной модели мало: нужны чёткие требования, подготовленные проекты и измеримые проверки. Читать далее
Мы публикуем лишь краткий анонс. Все права на материал принадлежат Хабр — ИИ.
Ещё по теме
🤖FalangFlow: новый конструктор бизнес процессов с открытым кодом
Я здесь уже рассказывал про Falang (friendly algorithmic language) - универсальное решение для построения блок схем. Тогда у меня было неско…
FRIDA Decisions: быстро думать на русском
FRIDA Decisions — открытая модель быстрого мышления для русского языка. Она выбирает вариант из списка, ставит оценку по шкале, отвечает «да…
🤖Лабораторная работа №4
Что произойдет, если AI-программист будет получать контекст не из собственного чата, а из функциональной и архитектурной модели проекта?ERP…
🤖ChatGPT научился создавать интерфейс под каждый запрос налету
OpenAI завезли очень красивую фичу Intelligent UI. GPT‑6 теперь собирает прямо в диалоге интерактивные интерфейсы с кнопками, формами, графи…
🤖MWS AI Vision Bench: что изменилось за год и зачем мы добавляем антифрод
Год назад мы выложили в открытый доступ MWS AI Vision Bench — бенчмарк для оценки мультимодальных моделей на русскоязычных документах. За эт…
🤖Как использование нейросетей изменило игровую индустрию и homebrew-cцену
Игровая индустрия прошла максимально сложный путь развития: от чего-то максимально локального до мейнстрима у всех возрастов, по пути успев…