чат Газпромбанк.Тех 💙

Что общего у инженерной культуры, DORA-метрик и технологических сообществ? ❓На первый взгляд — не так уж много. Но именно из таких элементов складывается среда, в которой инженеры могут работать эффективнее, обмениваться знаниями и вместе улучшать процессы разработки. В новом выпуске «Техно.Логично» разбираемся: 💬 как сообщества влияют на инженерные стандарты 💬 зачем измерять инженерную культуру 💬 какие компетенции становятся особенно важными 💬 и как ИИ меняет привычный подход к разработке. Получился разговор о том, как культура внутри инженерной команды превращается в изменения в технологиях и процессах 😀 ▶️ Смотреть ▶️ Слушать Мы в МАКС 🐱

Собрали 5 приемов от наших инженеров, которые улучшают работу с ИИ-агентами 🐱 1️⃣AGENTS md Это файл в корне репозитория, который агент читает раньше всего остального. Туда стоит выписать то, что новичок в вашей команде узнает в первую неделю: какой командой собирается проект, как поднять локальное окружение, чем прогнать тесты, куда лучше не лезть. А теперь про сам прием: мало один раз написать этот файл, его надо проверить. Попросите агента выполнить оттуда каждую команду по очереди и вычеркнуть те, которые не отработали. Формат придумали в OpenAI летом 2025 года, сейчас он под управлением Linux Foundation и лежит уже в 60 тысячах репозиториев. 2️⃣ Режим планирования Почти у каждого агента есть режим, в котором ему запрещено трогать файлы: он только читает код и пишет план работ. Звучит как лишний шаг, но именно тут вы ловите непонимание задачи на начальном этапе. Прочитать двадцать строк плана можно за минуту, а вот вычитывать четыреста строк неправильных правок по всему проекту вы будете долго. Хитрость же в том, чтобы не оставлять план в чате. Попросите агента сохранить его отдельным файлом в репозитории и разбить на пункты с чекбоксами, которые он будет отмечать по мере выполнения. Дальше вы читаете этот файл как обычную постановку задачи: вычеркиваете лишнее, дописываете ограничения, поправляете формулировки, если агент понял вас не так. И только потом запускаете работу. 3️⃣ Субагенты Все, что агент прочитал, остается висеть в контексте: один поиск по проекту легко выдает под тысячу строк, и они оседают в вашем диалоге. Чем его больше, тем хуже модель держит исходную задачу. Поэтому поисковую работу стоит отдавать субагенту. Он уходит в свою сессию, изменяет там сколько нужно файлов и возвращает выжимку строк на тридцать. Ваш основной диалог остается чистым. 4️⃣ Роутинг задач по моделям Большая модель точнее работает со сложными задачами, но у нее есть ряд минусов: она медленная, дорогая, а на общей инфраструктуре на ее использование ст

Сегодня в 14:00 стартует трансляция «Лидеры цифровой трансформации: марафон вызовов» 😎 Будет подробный разбор задач от постановщиков и практические советы для участников хакатона. 💙 А в 15:00 наш системный аналитик, Екатерина Козина, расскажет о нашем кейсе-вызове «Сервис для автоматизированного сбора и анализа зарождающихся трендов (слабые сигналы) в научно-технологических отраслях» Почему стоит смотреть: ▶️ Узнаешь о правилах, задачах и призах хакатона ▶️ Сможешь задать вопросы экспертам в прямом эфире ▶️ Вдохновишься на собственные кейсы Скорее врывайся в эфир ⚡ Мы в МАКС