CodeInside

Для нас в CodeInside СЕКОН — особенная история. У его истоков стоял наш CEO Максим Семенкин, и все эти годы мы с интересом наблюдаем, как конференция растёт, меняется и собирает вокруг себя всё больше людей из ИТ-сообщества. Листайте карусель ☺️ И вот совсем скоро — 11 и 12 сентября — состоится четырнадцатый СЕКОН'2026! Лейтмотив этого года — «Оптимизация и оптимизм». Поговорим о том, как меняется ИТ-индустрия под влиянием ИИ, как оптимизировать процессы и ресурсы, куда движется разработка, какие возможности и вызовы появляются перед компаниями и специалистами — и почему даже в период больших перемен есть место оптимизму. А ещё СЕКОН — это тот самый день, когда можно наконец встретиться с соулмейтами, познакомиться с новыми людьми и поговорить о том, о чём в рабочем чате обычно не успеваешь. Мы, конечно, будем там и будем безумно рады увидеть вас! 💌 Регистрируйтесь на СЕКОН'2026 и до встречи в Пензе! https://2026.secon.ru/

Можно ли доверить AI ответы покупателям? Если речь идет о технических характеристиках товаров, цена ошибки довольно высока. Неверный ответ может привести к неправильному выбору продукции, возвратам, дополнительной нагрузке на службу поддержки и репутационным рискам. Поэтому рабочий AI-ассистент должен не только быстро отвечать на вопросы, но и понимать, когда данных недостаточно. В таких случаях правильнее передать обращение специалисту, чем пытаться придумать ответ. На примере покажем как производителю автозапчастей (и не только) автоматизировать ответы покупателям на маркетплейсах с помощью AI-ассистента. Решение отвечает по данным корпоративного каталога, передает сложные обращения сотрудникам и даже помогает выявлять ошибки в мастер-данных. 👉 Читайте кейс на нашем сайте. И, кстати, теперь мы есть в MAX. Подписывайтесь, чтобы первыми узнавать о новых кейсах, практических материалах по AI и обновлениях Docora AI.

✏️ AI без чистого листа: готовые навыки и сценарии в Docora AI Помимо готовых AI-агентов и конструктора для их создания, в Docora AI есть еще два мощных инструмента — навыки (skills) и сценарии. Они могут работать как самостоятельные AI-инструменты или дополнять AI-агентов, расширяя их возможности и помогая автоматизировать отдельные задачи. Навык (skill) — это готовая компетенция ИИ. Во многих AI-платформах такие компоненты называют skills. Именно они определяют, что умеет делать ассистент: переводить текст, анализировать договоры, искать информацию в документах, готовить презентации, создавать коммерческие предложения и многое другое. Сценарий — это логика выполнения задачи. Он определяет, как именно ИИ будет действовать: какие навыки использовать, когда обратиться к базе знаний, какие данные запросить у пользователя и в каком порядке выполнить шаги. Именно навыки и сценарии задают ИИ нужную специализацию: определяют его компетенции, логику работы и помогают решать конкретные бизнес-задачи. И хорошая новость в том, что в Docora AI не нужно создавать всё с нуля. Платформа уже включает библиотеку готовых навыков и сценариев, которые можно использовать в самом начале работы. Среди готовых навыков: • переводчик текста • анализ рисков договоров • подготовка презентаций и коммерческих предложений • инженер-помощник по технической документации • помощник по работе с документами и другие готовые «скиллы». Но самое важное не сами шаблоны, а возможность быстро адаптировать их под свои процессы: использовать сразу после установки, изменить под требования компании или же создать собственный. Причем для создания нового навыка не требуется программирование. Можно загрузить готовый архив, собрать навык вручную, либо просто описать задачу обычным языком — ИИ сам предложит структуру навыка. Со сценариями всё так же просто. Их можно собрать самостоятельно в визуальном конструкторе из готовых компонентов или поручить эту задачу ИИ. Достаточно описать бизнес-процесс первой репликой — помощник предложит структуру сценария, которую останется только скорректировать при необходимости. Docora AI — это не конструктор с пустым холстом, а платформа с готовой библиотекой AI-инструментов. Можно начать работу уже в первый день, используя предустановленные навыки и сценарии, а затем постепенно адаптировать их под особенности компании или создавать собственные решения без программирования. Не изобретайте велосипед: используйте готовое, адаптируйте под себя и развивайте вместе с Docora AI. Чтобы протестировать эти возможности, напишите нам getai@codeinside.ru или переходите на app.docora.ru

За последний год мы постепенно внедряли ИИ в процесс разработки. Сначала использовали его для подготовки документации, генерации кода и тестов. ИИ помог нам по-новому посмотреть на сам процесс разработки. Мы сократили количество передач контекста между участниками команды, изменили распределение ответственности и пересмотрели подход к работе с документацией. Именно это в конечном итоге позволило сократить цикл разработки отдельных фич с одного месяца до одной недели. В статье рассказываем какие изменения мы внесли в процесс, как изменилась работа аналитиков и разработчиков и какие задачи уже сегодня помогают решать ИИ-инструменты. Будем рады, если наш опыт окажется полезен и вашей команде. 👀 Время чтения: ~8 минут 🖥 Статья