Программисты делают бизнес
رفتن به کانال در Telegram
Блог основателей и сотрудников компании KTS. Не душно о бизнесе, проджект менеджменте и разработке. https://kts.tech Также мы: @inside_ai_tech, @metaclass, @kts_specials, @kod_v_kaske Welcome!
نمایش بیشتر4 108
مشترکین
+5324 ساعت
+567 روز
+6430 روز
در حال بارگذاری دادهها
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
نوامبر '26نوامبر '26
نوامبر '26
+61
در 0 کانالها
اکتبر '26
+75
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '26
+80
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '26
+73
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+113
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+83
در 3 کانالها
Get PRO
مه '26
+63
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+61
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '26
+110
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+95
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+155
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+104
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+116
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+189
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+140
در 4 کانالها
Get PRO
اوت '25
+259
در 5 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+140
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+202
در 3 کانالها
Get PRO
مه '25
+225
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+222
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '25
+105
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+92
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+73
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+80
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+91
در 5 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+92
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+68
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+66
در 2 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+87
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+99
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+65
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+83
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+67
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+72
در 3 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+54
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+65
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+64
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+88
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+86
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+97
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+64
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+85
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+205
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+62
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+51
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+68
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+110
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+184
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+139
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+104
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+104
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+178
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+49
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+268
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+30
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+57
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+136
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+155
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+193
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+55
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+15
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+92
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+30
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+154
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+28
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+210
در 0 کانالها
Get PRO
مه '21
+491
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '21
+431
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 06 نوامبر | 0 | |||
| 05 نوامبر | +53 | |||
| 04 نوامبر | +1 | |||
| 03 نوامبر | +3 | |||
| 02 نوامبر | +2 | |||
| 01 نوامبر | +2 |
پستهای کانال
С AI сильнее выигрывают те, кто понимает с полуслова
Умение быстро ловить контекст становится всё ценнее. Когда AI ускоряет выполнение работы, большее значение приобретает то, сколько времени нужно людям, чтобы договориться о результате.
Раньше мы старались прежде всего экономить на переделках. Важно было, чтобы человек сделал всё правильно с первого раза, даже если для этого придётся дольше собирать и изучать требования.
Теперь задачу, которую можно чётко сформулировать, проще передать AI. Поэтому растёт ценность специалиста, который понимает контекст компании и проекта, видит потребность за пожеланием заказчика и может предложить решение без долгого обсуждения каждой детали.
Такой человек сокращает путь от запроса до результата. Он сам определяет, что поручить AI, как проверить результат и берёт на себя то, что быстрее сделать самостоятельно. Руководителю достаточно обозначить потребность, чтобы работа началась.
Если же постановка требует подробного разбора всех мелочей, преимущество такого взаимодействия уменьшается: руководитель тратит время на формулировки, с которыми уже мог бы обратиться к AI напрямую.
Это влияет и на подбор сотрудников, и на состав команд. Один и тот же специалист может по-разному работать с разными руководителями. Важно, насколько быстро они понимают друг друга, какой уровень самостоятельности ожидают и насколько предсказуем для обоих результат.
Раньше связка «один подробно ставит — другой точно выполняет» могла быть достаточной. Теперь качество взаимодействия между ними становится сопоставимым по значимости с точностью выполнения требований. А в некоторых задачах — даже важнее.
#максим_павлов 😀
| 2 | Стори-лидинг: как разделить с командой ответственность за результат
Привет, я Виталий, и я управляю группой разработки в KTS. В какой-то момент я столкнулся с растягиванием сроков. Причинами были расфокус приоритетов, нехватка проактивности и отсутствие последствий за бездействие.
При этом у меня не было сомнений в компетенциях коллег — я знал, что каждый участник достаточно шарит, чтобы добить свою задачу. Я видел, что каждый действительно старался «сделать хорошо», но что-то мешало. Осложняло ситуацию отсутствие на проекте выделенного деливери-менеджера и аналитика. Эти роли были размазаны по команде (и по мне тоже).
Чтобы добиться изменений, мы ввели с командой концепцию стори-лидинга. Это как фича-лидинг, только более атомарный. Конечно, если фича делится на несколько сценариев (stories), скорее всего, за реализацию всех сценариев будет отвечать один человек. Но мы решили все же дробить на стори-, а не фича-лидинг, чтобы точнее планировать работы.
Пара установок, которые валидны для стори-лида:
Распределение ответственности. Во время еженедельного планирования для каждого трека фиксируется ответственный. Важно, что ответственный активно подтверждает, что он готов взять на себя трек в текущем объеме, либо предлагает альтернативы и указывает на риски.
Уточнение образа результата. Задача стори-лида — сформулировать образ ожидаемого результата и провалидировать его со стейкхолдером, внести корректировки.
Контроль исполнения. Иногда в разработке сценария участвует сразу несколько специалистов. В нашем случае это мог быть дизайнер, фронтендер, бэкендер, AI-специалист. Стори-лид отвечает за декомпозицию, распределение задач, координацию и трекинг прогресса.
Договоренности. Стори-лид подтверждает ожидаемый объем поставки перед началом спринта.
Отчетность. Самое важное — стори-лид самостоятельно проводит демо, где показывает инкремент и рассказывает о дальнейших планах по своему скоупу.
Бонус-усложнение — все это происходит на английском языке)) Тут уважение команде, ребята за время работы на проекте подтянули язык.
Для нас недостающей деталью пазла оказалась именно отчетность. Раньше регулярные демо заказчику проводил я, и, соответственно, отчитывался перед заказчиком сам. После распределения ответственности — стори-лиды.
Первое время стори-лиды ощущали острое жжение в некоторых участках тела, но оно, по всей видимости, было целебным. Личная ответственность за принятые обязательства привела к тому, что спустя несколько спринтов мы стали работать бодрее, треки стали быстрее закрываться. Сейчас некоторые фичи выкатываются вообще без моего вмешательства, я лишь слушаю прогресс на дейли и смотрю финальное демо.
Помимо изменений в процессе, я расширил круг коллег, с которыми провожу 1-1. Теперь я веду индивидуальный трекинг не только со своими менти, но и на уровне skip-level, т.е. с менти своих менти, а также со специалистами смежных компетенций в команде — с разработчиками, QA и менеджерами.
Также я немного изменил подход в общении. Я стараюсь выстраивать коммуникацию, в которой коучинг преобладает над менторингом (что особенно важно, если человек склонен ссылаться на внешние факторы и избегать собственного влияния). Отличие в том, что менторинг «учит», как правильно, а коучинг нацелен на то, чтобы заставить человека задуматься и прийти к выводам самостоятельно: не рассказываем решение, а заставляем рассуждать. Не даем перекладывать ответственность на других.
#виталий_черков 🙂 | 613 |
| 3 | Не каждой базе знаний нужен RAG
Сегодня RAG стал основой LLM-агентов, которые работают с корпоративными данными. Но не всегда этот подход экономически оправдан. Архитектуру AI-поиска стоит выбирать по типам запросов, которые будут приходить в систему.
🟢Типовые вопросы с устойчивыми ответами. Если сотрудники спрашивают одно и то же, как в FAQ, полноценный RAG может только увеличить стоимость и время обработки. Для такой задачи достаточно классификатора интентов и шаблонов ответов.
🟢Простые вопросы по документам. Если ответ находится в одном-двух фрагментах, подходит классический RAG: запрос → поиск → ответ. Он проще, быстрее и дешевле в разработке и эксплуатации.
🟢Сложные аналитические запросы. Когда для ответа нужно собрать несколько фактов из разрозненных документов, можно использовать агентский RAG.
В нём поиском управляет LLM: выбирает источник и инструмент, определяет количество итераций и при необходимости корректирует запрос.
На практике чаще всего выгоднее идти от простого к сложному: начать с классического RAG и добавлять агентский, если не устраивает уровень качества ответов.
«Обычно используют такую SOTA-стратегию: в систему добавляют маршрутизатор, который распределяет запросы. Чаще всего 80% вопросов идёт в классический RAG, а 20% сложных — в агентский. Это позволяет не запускать более дорогой цикл без необходимости», — Екатерина Пославская, ML-разработчик KTS
В новой статье подробно разбираем, как работают индексация, поиск и генерация в RAG-системах. Объясняем, как оценивать качество ответов и сокращать затраты на разработку и масштабирование.
Заходите в блог | 681 |
| 4 | DevOps для AI-сервиса: загрузили видеокарты, разгрузили бюджет
В «Фотобудке» пользователи создавали снимки. Изначально сервис запускал модель у облачного провайдера с оплатой за каждую генерацию. Когда аудитория выросла, эти расходы стали заметной частью бюджета.
Команда KTS построила гибридную инфраструктуру. Базовая нагрузка шла на выделенные GPU-серверы. При долгом ожидании в очереди или сбое запрос передавался прежнему провайдеру. Мы сохранили совместимость с его API, поэтому заказчику не пришлось переписывать интеграцию.
KTS развернул серверы и мониторинг, а также разработал API и очередь задач. Сервис оценивал время ожидания и сообщал системе заказчика, когда запрос нужно отправить провайдеру. Подготовка задач и обработка готовых изображений выполнялись параллельно с генерацией, чтобы видеокарты не простаивали.
При полной загрузке GPU одна генерация на выделенных серверах обходилась более чем на 80% дешевле, чем у провайдера. Во время пиков провайдер принимал дополнительные запросы, чтобы пользователи не ждали в очереди, даже если все GPU-серверы были заняты.
В кейсе на сайте рассказали, как устроили очередь задач, переключение между контурами и обновление серверов без остановки сервиса. | 748 |
| 5 | 🔥 Открыли доступ к Agent Builder — платформе для массовой автоматизации процессов
Компании запускают всё больше AI-инициатив, но точечные решения сложно масштабировать и поддерживать, и на каждый новый сценарий нужны ресурсы IT. При этом мы видим рост запросов не на разовые внедрения агентов, а на массовую автоматизацию. Поэтому разработали Agent Builder — платформу, на которой предметные специалисты могут самостоятельно создавать два типа сценариев автоматизации с AI-агентами:
1) Полное замещение процесса. Сценарий выполняет работу целиком, а человек видит только результат и подключается в критичных вопросах, если нужно. Например, агент сверяет заявку на закупку с бюджетом и отправляет на согласование.
2) Ассистенты для специалистов. Сотрудник по-прежнему ведёт процесс сам, а система помогает ему. Агенты ищут данные, готовят черновики, подсказывают следующий шаг.
Как это работает:
▫️ специалист описывает ТЗ или спецификацию с помощью AI-аналитика
▫️ AI-разработчик пишет код, человек подключается только, если нужно ответить на вопросы
▫️ проект выкладывается в тестовую среду
▫️ после подтверждения специалистом автоматизация выходит в общую эксплуатацию
В одном сценарии можно сочетать алгоритмические шаги и AI-агентов, подключать интеграции с корпоративными сервисами, ЛК, базами знаний.
Все созданные автоматизации работают в едином хранилище и становятся описанием рабочего процесса — так автоматически строится карта. Можно анализировать эти сценарии и масштабировать эффективные решения на другие команды.
В результате вы забываете про вечные AI-пилоты и автоматизируете целые цепочки процессов. Проверяете гипотезы за считаные дни, сокращаете рутину без привлечения разработки и экономите на поддержке решений за счёт переиспользования.
Опишите вашу задачу, и мы покажем, как Agent Builder автоматизирует её
⌛️ Получить демо-доступ | 1 059 |
| 6 | 🎮 Как закрыть KPI продукта с геймификацией?
Геймификацию часто обсуждают через саму механику: персонажей, награды, прогресс, мини-игры внутри продукта. Но маркетологу или продакту важнее другой вопрос: какое поведение пользователя она должна изменить и какой KPI благодаря этому сдвинется? Один и тот же инструмент может привлекать новых пользователей, знакомить их с продуктом, увеличивать частоту покупок, возвращать в приложение или помогать осваивать новые функции. Всё зависит от задачи, аудитории и контекста.
20 октября в 18:00 МСК управляющая партнёр KTS Вика Синельникова выступит на стриме PMM BAZA. Разберёт, как идти от нужного бизнес-результата и пользовательского поведения к подходящей игровой механике, а не начинать с идеи «давайте сделаем залипуху как Subway Surfers».
По версии Рейтинга Рунета 2026 мы входим в топ-3 команд по геймификации в России. Почти 10 лет Вика создаёт геймификации и спецпроекты для Самоката, Магнита, Авито, VK, Burger King, телеканалов СТС и «Пятница!», а также других крупных брендов.
На стриме вы узнаете:
🟢 Почему геймификация — это не обязательно отдельная игра и как превратить уже знакомые пользователю действия в игровую механику
🟢 Какие KPI маркетинга и продукта она действительно может закрывать: от привлечения и первой пробы до частоты использования, среднего чека, удержания и дополнительной монетизации
🟢 Чем отличается геймификация до попадания пользователя в продукт от механик для уже существующих клиентов
🟢 Как инструмент применяется в B2C и B2B и какие механики можно адаптировать под более скромный масштаб и бюджет
🟢 Где геймификация не даст нужного результата, даже если сама игра получилась классной
А ещё в эфире будет практический разбор одной из метрик участников с попыткой выстроить под неё логику геймификации: от нужного поведения пользователя до подходящей механики. Чтобы сначала понять, зачем и на что нужно воздействовать, а не переделывать красивую игру после запуска.
В конце будет время на вопросы и разбор ваших кейсов.
🎁 Все зрители получат шпаргалку, которая поможет подобрать геймификацию под целевую метрику.
Приходите со своими KPI и задачами. Регистрация по ссылке. | 1 244 |
| 7 | Когда результаты команды скрывают проблемы с мотивацией
Меня зовут Михаил Остапинский, я Старший QA Engineer в KTS, где занимаюсь не только тестированием, но и менторством младших специалистов.
Хочу поговорить о том, что обычно остаётся «за кадром» в работе ментора, — о мотивации. Как понять, когда менти теряет интерес? Как вовремя заметить первые сигналы выгорания? И главное — как ментору поддерживать «силу команды», сохраняя баланс между результатами и состоянием людей?
Мотивация держится на трёх уровнях:
— условия работы: деньги, комфорт, признание, безопасность и возможности для развития;
— интерес к работе: удовольствие от задач, подходящая сложность и самостоятельность;
— ценности: понимание пользы продукта и связь с целями команды.
На каждом уровне нужны свои действия. Условия можно улучшить, интерес — поддерживать чередованием знакомых и более сложных задач. Совпадение с ценностями нельзя создать искусственно, но можно честно объяснять смысл работы и её результат.
Отдельно стоит следить за стадиями демотивации. При стрессе важно скорректировать нагрузку. При деморализации — вернуть человеку ощущение прогресса через достижимые задачи, поддержку и признание. При отчуждении уже нужен прямой разговор о причинах и отношении к работе.
Отслеживать динамику помогает мотивационный профиль: сотрудник оценивает факторы, которые его заряжают или истощают, а руководитель обсуждает результаты на 1:1. Важна не итоговая сумма баллов, а изменения и тревожные сигналы.
Как его составить и оценить, рассказываю в статье на Хабре
#михаил_остапинский | 1 018 |
| 8 | 😎 Илья Смирдин x KTS: Приложение жителя, которое думает даже про любовниц
В нашем новом подкасте Илья Смирдин, Head of Product MR Житель, и Александр Баталов, коммерческий директор KTS, обсудили:
📍что первично: инженерия ЖК или сценарии жителя;
📍чем отличаются технологии для премиум и бизнес-класса;
📍зачем девелоперу разрабатывать собственное приложение, если есть крупные вендоры;
📍какой потенциал умной эксплуатации в будущем;
📍как оценить окупаемость приложения жителя.
Смотрите подкаст на удобной площадке:
📹 Rutube
💙 VK Video
📺 YouTube
И скачивайте памятку для девелоперов «Приложение жителя: как сформировать лояльность клиента бизнес-класса». | 1 253 |
| 9 | Как вайбкодинг меняет работу с заказчиком
К нам приходят клиенты с нейросетевыми прототипами и сервисами, причём речь не о микростартапах, а о довольно крупных компаниях. Сам по себе этот сценарий уже никого не удивляет.
На одном из последних таких проектов у нас получилось по-настоящему круто выстроить совместную работу: не просто взять прототип за основу, а встроить вайбкодинг заказчика в совместную работу.
В стандартном SDLC есть заказчик со стороны бизнеса, бизнес-аналитик и системный аналитик, которые детализируют задачу. Затем менеджер всё планирует, дизайнер проектирует решение, разработчик реализует, а тестировщик проверяет.
Мы изменили этот процесс: клиент самостоятельно вайбкодит прототипы доработок и новых фичей в безопасной среде и прямо по ходу работы передаёт нам требования в таком виде.
В результате получаем не просто ТЗ и даже не прототип, а уже работающий фрагмент продукта — например, отдельный модуль.
Дальше берём этот фрагмент, перерабатываем его, повышаем инженерную зрелость и UX, улучшаем результат, который изначально выдала нейросеть клиента. А клиент уже на работающем решении показывает, что устраивает, а что нужно изменить. Так требования уточняются по ходу, а не передаются один раз на старте.
Главный эффект — time-to-market сокращается в разы. На входе у нас не абстрактные ожидания и пожелания, а решение, которое в целом закрывает потребность клиента, плюс конкретные комментарии к нему.
Конечно, в таком процессе есть шероховатости, которые нам приходится устранять. Но полученный эффект значительно превосходит все потенциальные проблемы.
Мир меняется. | 1 325 |
| 10 | Наш Head of QA Рома делится рабочими находками. За день он может согласовать новый процесс, доработать матрицу грейдов и собрать внутренний инструмент, но спустя полгода следы этой работы приходится искать по трекеру, чатам и календарю.
Чтобы не тратить два дня перед перф-ревью, Рома собрал персональный рабочий контур на базе Claude Code, Obsidian и Markdown-файлов. Он рассказывает ассистенту, чем занимался, а тот ведёт журнал и канбан-доску, сохраняет договорённости со встреч, готовит отчёты к 1:1 и складывает достижения в отдельную папку.
В статье на Хабре Рома рассказал, как система устроена, что изменилось за два месяца и какие правила безопасности стоит заложить сразу. В конце оставил готовый промт, который поможет собрать такой же контур под свою роль и задачи.
Материал пригодится проджектам и руководителям, чья работа состоит из множества встреч, решений и небольших задач, которые обычно теряются между системами.
#роман_авдонин | 1 344 |
| 11 | Форт подготовил испытание и для нас: удержать зрителей между эфирами 🗝
К новому сезону шоу «Форт. Возвращение легенды» мы запустили вместе с СТС геймификацию на сайте телеканала!
Пик внимания к шоу приходится на эфир. Мы продлили этот контакт: пока герои проходят испытания на экране, зрители на протяжении 15 недель разгадывают свои загадки на сайте.
Как мы расширяем опыт зрителя СТС и получаем целевые действия:
• Растим CRM-базу пользователей СТС. Каждое воскресенье в выпуске появляется код. Зрителю нужно поймать его во время просмотра и ввести на сайте СТС. Для участия нужен аккаунт: если его ещё нет, пользователь регистрируется на сайте.
• Мотивируем возвраты в механику. Раз в неделю открывается квиз из пяти вопросов о шоу, а каждый день зрителей ждут два новых испытания: угадать слово дня и собрать изображение по кусочкам в пятнашках. Короткие задания заполняют паузу между выпусками шоу и поддерживают регулярный трафик.
• Распредяем мотивацию на весь сезон. За задания пользователи получают монетки. Они поднимают шансы на победу в еженедельных и финальном розыгрышах техники, промокодов и мерча.
• Продолжаем атмосферу проекта в digital. В игровую механику добавили героев шоу, таинственные коридоры, сундуки и экраны побед и поражений. Зритель выключает телевизор, но остается внутри мира шоу.
Форт уже ждет: проверить свои силы и попытать удачу можно на сайте СТС! | 1 137 |
| 12 | Разработка ускорилась — заново изобрели планирование
За 10 лет у нас было много разных проектов, но сейчас мы работаем над реально инновационным. Делаем его небольшой командой специалистов. В продукте много связанных сущностей, интерфейсов и данных в активной разработке, а требования уточняются по ходу. При этом сроки жёсткие, а горизонт планирования короткий.
Если бы мы работали над проектом как раньше: фронтендеры, бэкендеры, тимлид, аналитик, менеджер + нейронки, то шли бы по длинному пайплайну из нарезанных задач. В нужный срок мы бы так не уложились.
Поэтому для проекта мы заново изобретаем планирование и используем подход AI SDLC. Его ключевой элемент — продакт-инженеры + экспертиза узких специалистов.
Например, инженер, с сильной экспертизой во фронте, но не шарящий за бэк, идёт к бэкендеру за детализацией на уровне текущей архитектуры.
Так как требования к лид тайму высокие, то с одной стороны надо делать больше задач под ключ, с другой стороны качественно планировать распределение взаимосвязанных задач.
В основе планирования здесь четыре группы факторов:
1. Требования и пользовательская ценность. Нужно так разбить и расположить задачи, чтобы каждый законченный блок давал пользу клиенту.
2. Технические зависимости. Данные, интерфейсы и API-контракты связывают разные части продукта. Нельзя независимо разрабатывать функции, которые зависят друг от друга или затрагивают одни и те же участки кода.
3. Владение кодом. На старте выгоднее отдавать доработку тому, кто уже погружён в конкретную часть продукта. Позже экспертизу можно распределять между командой, чтобы снижать бас-фактор.
4. Приоритеты и сроки. Нужно соотносить ценность задач с затратами, менять очерёдность и при необходимости резать скоуп ближайшего релиза.
Поверх этого есть ещё один слой — реальное состояние разработки. Какая-то задача заняла больше времени, другая закончилась раньше, третья заблокировала коллегу. Вчерашнее распределение уже не работает, и план нужно пересобирать.
Обычно весь этот контекст разделён между аналитиком, менеджером и тимлидом. Аналитик отвечает за продуктовую декомпозицию, менеджер — за приоритеты и соотношение выхлопа с затратами, тимлид — за технические зависимости и распределение задач с учётом владения кодом. Пока все синхронизируются, принятие решения растягивается.
Сначала я пытался уместить всю эту конструкцию в голове. Потом вспомнил собственную рекомендацию: не надо долго думать над чистым листом, сначала получи первую версию от нейронки.
Я передал Claude пользовательские истории с описаниями и критериями приёмки, код из всех активных веток и приоритеты ближайшего релиза.
За 4-5 итераций Claude собрал план разработки.
Сначала он прошёлся по всем пользовательским историям и сопоставил их описанный статус с тем, что реально есть в коде: что уже готово, что сделано частично, где пока стоят заглушки и что ещё предстоит реализовать.
Затем объединил истории в пакеты работ. Для каждого пакета указал:
— какую ценность он даёт пользователю;
— какие истории в него входят;
— что уже готово и что осталось сделать;
— от каких контрактов, данных и элементов интерфейса он зависит;
— кто из разработчиков лучше владеет нужными участками кода.
Также он предложил три варианта группировки задач: по пользовательским сценариям, разделам интерфейса и сущностям продукта. Я выбрал сценарный вариант.
Для него нейронка собрала отдельный граф зависимостей между пакетами: какой API-контракт или готовый элемент интерфейса одна часть команды должна передать другой. На этой же основе предложила, кому из разработчиков отдать каждый блок, и зафиксировала открытые вопросы, которые нужно разобрать с командой.
Буквально за полчаса получилась рабочая карта разработки. Документ можно актуализировать или пересобрать за пару запросов к ИИ.
Я вижу здесь тот же переход, который происходит с разработчиками. Для менеджера остаётся всё меньше зон, где он сам не может ничего сделать.
#максим_павлов 😀 | 1 144 |
| 13 | Даём AI-агенту глаза и руки
В этом канале мы часто рассказываем о проектах мобильной разработки. Среди которых — приложение для технадзора ПИК и сервис дефектовки окон Level Group. И это далеко не всё, над чем успели поработать.
За это время команда накопила большой опыт, а сейчас перестраивает сам процесс вокруг AI SDLC: агенты получают доступ к контексту и инструментам проекта, а инженер отвечает за архитектуру, качество и безопасность.
Об этом подробнее расскажем на Podlodka Android Crew.
23 сентября Android-разработчик KTS Тимур Чикишев проведёт демо-сессию «Даём глаза и руки AI-агенту в Android-разработке».
В прямом эфире Тимур соберёт цикл, в котором агент:
🟢находит актуальные API и нужные исходники;
🟢проверяет интерфейс;
🟢воспроизводит баги и ищет их причины;
🟢проверяет результат после изменений.
В ход пойдут Skills, MCP, поиск по исходникам и инструменты отладки. Собранный цикл можно будет адаптировать под свой Android-проект.
Crew пройдёт онлайн с 21 по 25 сентября. В программе — 12 сессий про Android × AI: от UI и тестов до guardrails и Figma MCP.
📅 Тимур выступает 23 сентября, с 19:00 до 20:00 мск.
Программа и билеты | 1 157 |
| 14 | Какие процессы можно автоматизировать поверх корпоративной базы знаний от KTS × Selectel
ИИ-поиск помогает сотрудникам быстрее находить и проверять информацию. Следующий уровень работы с корпоративными знаниями — автоматизированные цепочки под конкретные процессы компании.
Решение KTS и Selectel можно использовать для различных сценариев:
— подготовки черновиков документов;
— проверки отчётной документации;
— контроля контрактов с поставщиками;
— мониторинга рисков;
— поиска аналогов неисправностей;
— поддержки сотрудников по вопросам техники безопасности и обслуживания оборудования.
Такие цепочки сокращают ручную работу в регламентированных операциях и ускоряют подготовку и согласование документов.
В совместном решении KTS отвечает за платформенный слой: мы разрабатываем ассистентов на базе собственного решения AI Platform. Настраиваем RAG (Retrieval-Augmented Generation), сценарий и логику работы агента, встроенные механизмы контроля (guardrails) и интеграции с источниками данных и корпоративными системами.
Наш партнёр Selectel обеспечивает инфраструктуру: ассистент может быть развернут как в облаке, так и в контуре заказчика — в этом случае Selectel предоставляет серверы с GPU (графическими процессорами) в аренду, размещая и обслуживая их на площадке клиента.
Обработка данных и эксплуатация — совместная зона: Selectel держит ресурсы и связность, а KTS контролирует индекс, качество и сценарии.
✅ Протестировать решение на собственных документах | 1 141 |
| 15 | Создали AI-поиск для Level Group: точность ответов превысила 90%
В корпоративной базе знаний — сотни регламентов, инструкций и проектных документов. Нужная информация часто разбросана по разным статьям, поэтому обычный поиск находит отдельные фрагменты, но не собирает из них полный ответ.
Вместе с Level Group мы запустили ИИ-ассистента, который видит связи между документами, отвечает на вопросы сотрудников и прикладывает ссылки на источники. На подготовленном массиве точность ответов превысила 90%.
В статье показываем внутреннюю кухню проекта: как готовили данные, зачем объединили векторный и графовый поиск и почему начали с пилота на одном источнике. | 1 259 |
| 16 | 🏠 «Флатика» — платформа для тех, кто обустраивает дом, планирует ремонт и подбирает специалистов.
Раньше российский сегмент развивался внутри международного сервиса Houzz. Монолитная архитектура затрудняла локальные изменении, поэтому команда KTS создала для «Флатики» новую платформу в Yandex Cloud.
🏆 KTS — обладатель премии «Партнёр года: DevOps Yandex Cloud 2025».
Для первого релиза команда определила MVP, выстроила взаимодействие аналитики, дизайна, разработки и управления проектом, а также перенесла SEO-логику, адреса страниц и поисковые сценарии.
В результате:
👉 запустили отказоустойчивую платформу с полноценным мониторингом в запланированный срок
👉 реализовали более 200 ключевых сценариев и десятки модулей
👉 получили более 1 млн визитов в первый месяц после запуска
👉 создали воспроизводимую инфраструктуру для стейджа и продакшена с помощью IaC
👉 сократили временные и финансовые затраты на обслуживание платформы
👉 Коротко о решении и технологическом стеке — в карточках, а подробнее — в статье. | 1 136 |
| 17 | KTS — в списке партнёров Yandex Cloud
Сервис включил KTS в список сертифицированных партнёров по IT-инфраструктуре под ключ.
Мы проводим аудит, проектируем и разворачиваем инфраструктуру в облаке, настраиваем мониторинг, безопасность и CI/CD, а затем берем систему на сопровождение по SLA.
C Yandex Cloud мы уже решали инфраструктурные задачи для Karpov.Courses, Cybertonica, Lazurit и «Флатики».
Ниже делимся кейсом «Флатики» из блога Yandex Cloud: как мы перенесли платформу в облако 👇 | 888 |
| 18 | Выбери своего бойца или забери сразу всех!
В KTS одновременно внедряют AI-агентов, создают сервисы для стройки, делают спецпроекты для брендов, развивают конструктор чат-ботов и учат IT-специалистов. У каждой команды накопилось достаточно экспертизы, кейсов и мемов для собственного Telegram-канала.
Рассказываем, что полезного можно найти в каждом:
✅ Внутри AI — как мы внедряем AI-агентов в бизнес и перестраиваем собственные процессы. Делимся кейсами, технологиями и результатами экспериментов.
✅ Код в каске — как цифровизировать строительство, продажи и эксплуатацию недвижимости.
✅ Геймификация: игра на результат — как геймификация, in-app- и mini-app-решения помогают брендам расти, увеличивать продажи и влюблять в себя клиентов.
✅ Smartbot Pro — как собрать чат-бота, ИИ-ассистента и сценарии для маркетинга, продаж и поддержки.
✅ Metaclass — бесплатные курсы для разработчиков, аналитиков и менеджеров.
А в «Программисты делают бизнес» продолжаем говорить об управлении, разработке и жизни KTS.
Подписывайся на интересное или добавляй всю подборку 😎 | 942 |
| 19 | ⚡️ KTS — в топе по отраслям
Рейтинг Рунета опубликовал срезы за 2025 год. Мы попали в топ-5 во всех ключевых индустриях:
⭐️ HRTech — 1-е место в разработке веб-сервисов.
⭐️ PropTech— 1-е место в мобильной разработке.
⭐️ Retail— на 2 месте по услугам: мобильная разработка, AI-интеграции и геймификация.
⭐️ FinTech— 4-е место среди AI-интеграторов.
Радуемся результатам вместе с вами 💚 Продолжаем накапливать опыт в этих и других отраслях и применять его в проектах — от веб- и мобильных продуктов до AI и геймификации. | 1 213 |
| 20 | От первого пилота Stackland — к техническому гайду
Мы уже рассказывали, что начали работать с Yandex Cloud Stackland. Фишка платформы: инфраструктура остаётся на собственном железе внутри закрытого контура, а управляется как в облаке.
KTS разворачивает платформу на bare metal, готовит инфраструктуру и конфигурации, запускает встроенный мониторинг и управляемые сервисы, а также сопровождает внедрение в enterprise-среде.
Практический опыт собрали в подробной статье с пошаговой установкой, примерами конфигураций и разбором ошибок, которые могут остановить развёртывание кластера.
Материал пригодится DevOps- и инфраструктурным командам, которые планируют тестировать или внедрять Stackland: по нему можно проверить требования к инфраструктуре и заранее изучить проблемные места.
Проджектам и техническим руководителям статья поможет оценить реальный объём подготовки, учесть риски в плане проекта и предметно обсудить с инженерами сценарий запуска.
Приятного чтения и предсказуемых внедрений. | 1 264 |
