Диджитал Лекторий Газпромбанк.Тех

В понедельник с новиночками: мы обновили стандарт разработки в Газпромбанк.Тех 💙 Главное — лестница ИИ-навыков, общая для всех направлений. Растет она вместе с грейдом: от джуна, который формулирует задачу и проверяет результат, до эксперта, который задает стандарты разработки на весь банк 😎 Для чего нужны изменения и что теперь нужно уметь, чтобы не отставать от прогресса? Ответы и все подробности — в статье 🎩 Мы в МАКС

Сварщик, преподаватель кафедры наноматериалов, летчик-инструктор и пилот спортивной авиации — что их объединяет? 🧐 Это женщины, которые выбрали профессию по душе 💙 Сегодня мы на профориентационном форуме «Россия — мои горизонты». Дискуссию о «неженских» профессиях модерирует Юлия Иванова, начальник управления цифровых коммуникаций и продвижения технологического бренда Газпромбанка. Можешь устраиваться поудобнее и включать трансляцию — ссылочка на нее вот 🤩 Мы в МАКС

Зочем ждать прода, если уязвимость можно поймать раньше? 🖥 Разбираемся, что такое DevSecOps, зачем нужны SAST, ну и как все это работает вместе с CI/CD 🐱 Ежели хочется докопаться до самой сути — статья уже ждет тебя тут 📖 Мы в МАКС

Коллэга, поздравляем тебя с 1 сентября, ну и с первым днем осени (ну а как с осенью-то не поздравить, чай поди три месяца еще) 🤒 Раз сегодня День знаний, принесли тебе аж две лекции. Ибо новые скиллы лишними не бывают, особенно если их потом можно применить в работе. Разбираем материал как горячие пирожочки 👂

«Как стать первоклассным инженером» — Максим Морев о качествах, которые нужны инженеру, дабы не только код писать, но и расти в профессии

«Путь системного аналитика: от BPMN до работы с кодом» — Дмитрий Родичев о развитии в системном анализе и о том, куда профессия движется дальше

Смотрите, учитес, применяйте. А мы скоро принесем кое-что интересное 🦵 Мы в МАКС

Солнечно-теплейшей пятницы, коллега! А мы сегодня на Квантовом марафоне 🖥 Пока участники разбирались с алгоритмами и постквантовой криптографией, мы подготовили для них активности — от кибер-викторины до кастомных настолок и логических задачек 😎 Вощем, показываем все в реальном времени — смотри видео 👇 Мы в МАКС

Прямо сейчас о нашем кейсе рассказывает Екатерина Козина, системный аналитик Департамента аналитики и внедрения технологий Газпромбанк.Тех. Подключайся к трансляции 💙

Сегодня в 14:00 стартует трансляция «Лидеры цифровой трансформации: марафон вызовов» 😎 Будет подробный разбор задач от постановщиков и практические советы для участников хакатона. 💙 Наш кейс-вызов для ИТ-специалистов: «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

А у тебя есть талисман с работы? Или какой-то другой особенный предмет? 🏆 А вот у нас такие штуки точно есть! Спрятали их в офисе игре по нашему офису 🤫 Предлагаем попробовать себя в роли Шерлока и найти все 14 артефактов. Переходи в игру по ссылке 📱 Мы в МАКС

Бизнес еще ничего не заметил, а в мониторинге уже все видно 🧠 Вощем, несем тебе крутяцкий материал: в статье про 35 млн алертов, anomaly detection, RUM, OpenTelemetry и, внезапно, эффект арбуза 🤨 Узнай, как создать платформу, которая обрабатывает 6,5 млн метрик в секунду, а еще как связать метрики с бизнес-процессами и зачем командам MaaS 😎 Приятного чтения, подпещек 😘 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 стоит очередь из коллег. Поэтому для увеличения эффективности следует разводить задачи по категориям. Архитектура, планирование, разбор незнакомого легаси идут на умную модель, все остальное — переименовать переменные, дописать тест, найти файл по куску кода забирает младшая версия. Продвинутые оркестраторы делают это сами: анализируют формулировку задачи, прикидывают сложность и выбирают модель без вашего участия. Сюда же делегирование по умениям: модель без зрения передает скриншот мультимодальной, забирает описание и работает дальше.

5️⃣ MCP (Model Context Protocol) и права

Веса модели застыли на моменте обучения, поэтому про вашу джиру, ваш прод и вчерашний релиз библиотеки она не знает ничего. MCP это общий разъем, через который агент дотягивается до внешних систем: Anthropic открыла протокол в конце 2024 года, а в декабре 2025 передала его Linux Foundation, и теперь в управлении участвуют OpenAI, Google, Microsoft и AWS. Что обычно ставят первым: Context7 подтягивает документацию нужной версии. Playwright открывает браузер и проверяет, что форма отправляется, а не просто отрисовалась. GitHub достает issue и пулл-реквесты, Sentry приносит боевые ошибки.

Главное помнить — никакой прием не заменит последнего слова разработчика: код, который уходит в мастер, все равно остается вашим. Мы в МАКС 💙

Завершаем рабочую недельку подборкой лайфхаков для работы с ИИ-агентами 👏 Читай, делись, используй в работе 😎 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 стоит очередь из коллег. Поэтому для увеличения эффективности следует разводить задачи по категориям. Архитектура, планирование, разбор незнакомого легаси идут на умную модель, все остальное — переименовать переменные, дописать тест, найти файл по куску кода забирает младшая версия. Продвинутые оркестраторы делают это сами: анализируют формулировку задачи, прикидывают сложность и выбирают модель без вашего участия. Сюда же делегирование по умениям: модель без зрения передает скриншот мультимодальной, забирает описание и работает дальше.

5️⃣ MCP (Model Context Protocol) и права

Веса модели застыли на моменте обучения, поэтому про вашу джиру, ваш прод и вчерашний релиз библиотеки она не знает ничего. MCP это общий разъем, через который агент дотягивается до внешних систем: Anthropic открыла протокол в конце 2024 года, а в декабре 2025 передала его Linux Foundation, и теперь в управлении участвуют OpenAI, Google, Microsoft и AWS. Что обычно ставят первым: Context7 подтягивает документацию нужной версии. Playwright открывает браузер и проверяет, что форма отправляется, а не просто отрисовалась. GitHub достает issue и пулл-реквесты, Sentry приносит боевые ошибки.

Главное помнить — никакой прием не заменит последнего слова разработчика: код, который уходит в мастер, все равно остается вашим. Мы в МАКС 💙

Почему две одинаковые команды могут работать с совершенно разной скоростью? 🧐 Если коротко, то на результат влияют процессы, инженерные практики, стандарты и метрики. Подробнее разбираемся в этом в новом выпуске подкаста «Техно.Логично»: ▶️ Что такое инженерная культура и как она меняет скорость разработки ▶️ Что такое DORA-метрики и как они помогают сравнивать эффективность ▶️ Из чего состоит современный процесс деливери ▶️ Как ИИ меняет профессию ИТ-специалиста Делимся ссылочками и на видео, и на аудио — смотри и слушай на здоровье 🤝 📺 RUTUBE 🎵 Я.Музыка Мы в МАКС

Как зайти в новую команду и не выгореть на старте 🔥 Испытательный срок — это не только про то, чтобы показать себя. Заодно нужно привыкнуть к новым задачам, людям и правилам команды. Собрали несколько советов, как пережить испыталку без лишней суеты 👌 

1. Сверь ожидания Неприятно спустя три месяца узнать, что ты все это время отлично работал, но совсем не над тем. Поэтому лучше заранее обсудить с руководителем приоритеты и ожидания, даже если они кажутся банальными.

2. Встройся в команду Сразу познакомься с теми, с кем будешь работать. Узнай, как удобнее коммуницировать, где обсуждают задачи и как обычно принимают решения.

3. Собери контэкст Разберись, кто за что отвечает, где лежит документация, какие есть негласные правила и далее по списку. Внутренняя вики, чаты, бадди и коллеги здесь часто полезнее, чем бесконечные вопросы лиду.

 4. Не пытайся сразу все оптимизировать Хорошая инициатива — не обязательно большой проект. Иногда достаточно убрать один маленький костыль, который давно всем мешает.

5. И главное — не включай режим 24/7 Если ты начинаешь работать до ночи и отвечать в любое время, команда быстро решит, что это твоя норма. Ну и ждать дальше от тебя будут того же самого, а это прямой путь к выгоранию. Короче, ворк-лайф баланс соблюдать точно нужно.

А как бы ты дополнил этот список? Пиши в комменты 🤗 Мы в МАКС

Новый навык в копилку? Кажется, мы знаем, с чего начать 🤓 Несем тебе кладезь полезных курсов по бизнес-анализу. Скорее заходи в Финтех Хаб Банка России и смотри материалы от наших экспертов:

«Бизнес-анализ: базовый» — разбираемся с основами. Анализируем процессы, ищем решения, смотрим на клиентский путь и учимся ставить требования.

«Бизнес-анализ: продвинутый» — для тех, кто готов идти дальше. Здесь GAP-анализ, гиперавтоматизация, работа с бэклогом и оценка эффекта от изменений.

Заниматься можно хоть сейчас — все уже открыто по ссылочкам. И на сладёненькое: после прохождения итогового тестирования можно получить сертификат для твоего портфолио 😎 Мы в МАКС

Должны признаться — мы твои главные фанаты 😏 Мы уже знаем, что ты любишь технологии. Осталось выяснить — какое направление ты выбираешь для своих проектов? Голосуй в опросе 📎 

Начинаем неделю с полезного — несем тебе новую статью, коллэга 😎 Разбираемся, как админить корпоративную BI-систему на базе Sigla Vision: следить за ее состоянием, анализировать действия пользователей, мониторить обновления датасетов и быстро ловить аномалии. А еще делимся готовым SQL-кодом для PostgreSQL — его можно развернуть и взять за основу для собственного решения. Если хочешь глубже разобраться в администрировании BI-систем, читай статью по ссылке 🐈 Мы в МАКС