ИИшная — митап про нейросети в IT. Спикеры из ЮMoney и Сбера рассказали, как искусственный интеллект меняет всю индустрию разработки и помогает в повседневных задачах.
О чём были доклады
Агентные инструменты разработчика для задач вне разработки
Борис Шрайнер, руководитель направления Академии технологий, данных и кибербезопасности в СберУниверситет ⓘ
Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи
Александр Михайлов, руководитель группы разработки инструментов тестирования ЮMoney ⓘ
Агентный LLM-сервис для доступа к аналитической информации
Артём Мыркин, старший аналитик данных ЮMoney ⓘ
Агентные инструменты разработчика для задач вне разработки — Борис Шрайнер, руководитель направления Академии технологий, данных и кибербезопасности, СберУниверситет
Кодовые агенты: Claude Code, Cursor и другие — созданы для разработчиков. Но их настоящая сила в том, как они работают с текстами: собирают файлы, структурируют данные, объединяют результаты из разных источников. Обсудим, как применять агентные инструменты разработчика для повседневных рабочих задач.
00:00 — Вступление от ведущих: о компании, о митапах. 06:18 — О спикере 06:59 — С чего все началось? 07:44 — Принцип вайб-кодинга 09:13 — Агентные инструменты разработки 10:53 — Примеры задач не разработки 13:14 — Дополнительная информация про инструменты 16:18 — О формате Markdown (.md) 17:51 — Приложение Obsidian 19:23 — Инструмент Marktext 19:50 — Obsidian Web Clipper 20:14 — Хранение промптов 21:06 — Режимы работы с файлами 21:47 — Что агент делает с текстами 23:00 — Память проекта 24:06 — Инструмент затачивается 25:22 — Код для мелких задач 26:00 — Не перегружай агента 26:41 — Работа с базой знаний 27:37 — Кейсы применения агентских систем 29:10 — Завершение
Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи — Александр Михайлов, руководитель группы разработки инструментов тестирования, ЮMoney
Как понять, какая модель действительно лучше справится с вашей задачей? Расскажем на примере нашего инструмента для оценки моделей с помощью LLM-судьи.
00:00 — Вступление от ведущего 02:03 — О спикере и о докладе 03:57 — Авторевью кода с помощью LLM 05:45 — Стало лучше или хуже? 07:17 — Что такое LLM-судья? 07:48 — Методики оценки 09:06 — Готовые решения 09:31 — Langfuse 10:41 — Пример оценки LLM 12:27 — Боль и разочарование: UI-ограничения, архитектурные ограничения 14:00 — Как работает UI-обёртка? 14:43 — Датасеты 17:48 — Отчёты 20:18 — Оценка LLM-пайплайнов 21:24 — Недостатки 22:23 — Собственный сервис 23:10 — Итоги и выводы 24:08 — Результаты скоринга 25:22 — Выводы
Агентный LLM-сервис для доступа к аналитической информации — Артём Мыркин, старший аналитик данных, ЮMoney
Покажем архитектуру, возможности и основные компоненты сервиса. Расскажем, с какими сложностями столкнулись, как готовим данные и тестируем качество ответов. Поделимся планами развития новых фичей и возможностей.
00:00 — Вступление от ведущего 00:35 — Вступление спикера: о себе, о докладе 01:19 — С чего всё началось 02:00 — Проблема, которую мы решаем 03:20 — Сервис сегодня 04:04 — Граф, петли и память 06:30 — Подготовка данных для ответа: ключевые ноды 18:20 — SQL и подготовка ответа 24:04 — Наблюдаемость и тестирование 29:14 — Планы на будущее