WorkMe | Центр экспертизы

🎬 Как увольнение главы OpenAI стало сюжетом фильма

В январе 2027 года в российский прокат должен выйти фильм «Искусственный интеллект». В его основу лег реальный конфликт в OpenAI — компании, создавшей ChatGPT.

В ноябре 2023 года совет директоров уволил Сэма Альтмана. Вскоре более 700 сотрудников потребовали вернуть руководителя, пригрозив уйти вслед за ним в Microsoft. Решение о смене одного человека поставило под вопрос будущее почти всей команды.

Почему совет мог уволить одного из основателей, что вызвало такой протест и чем закончился конфликт?

👉Историю событий, которые легли в основу фильма, читайте в нашей новой статье.

💬 Как AI-чаты вышли за рамки готовых реплик

Сегодня AI-чаты помогают разбираться в сложных темах, анализировать документы и писать код. Пользователь может уточнять требования по ходу разговора, а система — учитывать их вместе с предыдущими сообщениями.
Но за такой привычной перепиской стоят десятилетия развития технологий.

🗿История чат-ботов уходит корнями еще в 1960-е годы. В 1966 году было опубликовано описание ELIZA — одной из первых программ для текстового диалога. Она находила в сообщении ключевые слова и составляла ответ по заранее прописанным правилам. Чтобы расширить ее возможности, разработчикам приходилось менять сценарий — самостоятельно учиться на разговорах программа не умела.

Дальше менялись способы работы с текстом и контекстом

🔹 2013 — Word2Vec: числовые векторы помогали сопоставлять слова с похожим употреблением — например, «машина» и «автомобиль».
🔹 2014–2015 — Seq2Seq: нейросети учились строить перевод, а затем и ответную реплику на основе предыдущих сообщений — без готового сценария для каждого разговора.
🔹 2017 — Transformer: механизм внимания позволил сопоставлять разные части текста, а параллельные вычисления ускорили обучение.
🔹 2018–2020 — BERT и семейство GPT: модели лучше учитывали окружение слов, адаптировались к разным заданиям и использовали примеры прямо из запроса.
🔹 2020 — RAG: к генерации подключили поиск по внешним документам, чтобы отвечать с учетом сведений, которых модель могла не получить при обучении.
🔹 2022 — InstructGPT и ChatGPT: обучение на человеческой обратной связи помогло точнее выполнять просьбы, а диалоговый интерфейс — задавать уточнения и дорабатывать ответы.
🔹 2023–2026: расширялись работа с изображениями и голосом, контекстное окно, режимы с дополнительными рассуждениями, память между беседами и автоматический выбор модели под запрос.

Современные AI-чаты вышли за рамки ответов по заранее подготовленным сценариям: они формируют ответы под конкретный запрос, учитывают уточнения и поддерживают разговор.

Подробную историю эволюции AI-чатов — от сценарных диалогов до современных собеседников, которые работают с кодом, анализируют изображения, принимают голосовые запросы и подкрепляют ответы ссылками на внешние источники, — читайте в нашей новой статье на Habr👇
https://habr.com/ru/articles/1086352/

📝 Бриф может выглядеть презентабельнее обычного документа Word, а его подготовка — занимать меньше времени.

Tally — конструктор форм для подготовки брифов, анкет кандидатов, заявок и опросов. Оформление можно настроить под свой бренд, а составление вопросов поручить ИИ.

Как это работает?

✍️ Вручную — если вопросы уже готовы. Например, у вашей команды есть согласованный бриф, который нужно перенести в онлайн-форму. Создаtте пустую форму, добавляете вопросы и через меню / выбираете поля для ответов: текст, выбор варианта или загрузка файла. Затем отмечаете обязательные вопросы и настраиваете оформление.

🤖 С помощью ИИ — если нужна основа для брифа. Выбираете New form → Create with AI и описываете заказчика, проект и уже известные условия. Например:
«Подготовь бриф для интернет-магазина мебели. Каталог и онлайн-оплата уже согласованы. Добавь вопросы о бюджете, сроках, доставке, интеграциях и готовности контента».
Tally предложит вопросы и соберёт форму с полями для ответов. Изменения можно внести вручную или через Ask AI: «Убери вопрос о доставке, добавь вопросы о фильтрах каталога». Перед отправкой остается проверить содержание.

🔗 Дальше публикуете форму и отправляете заказчику ссылку. Он заполняет бриф, а вы получаете ответы в личном кабинете Tally.

Дополнительные возможности:
🔹 Добавить логотип, настроить цвета и шрифты, встроить форму на свой сайт.
🔹 Подключить Google Sheets, чтобы каждый заполненный бриф автоматически появлялся новой строкой в таблице.
🔹 На платном тарифе — подключить собственный домен и убрать брендинг Tally.

☝️Данные форм хранятся в Европе — перед сбором клиентской информации стоит проверить требования компании к ее хранению.

#Рабочее

📱 Как MAX стал больше, чем мессенджер

MAX стал каналом общения со школами и государственными учреждениями, но столкнулся с ограничениями крупнейших магазинов приложений. Вот главные события его истории.

📅 2025 год

🔹26 марта — публичный запуск мессенджера MAX, разработанного дочерней компанией VK.

🔹Июнь — июль — закон о многофункциональном сервисе и решение о его операторе создают основу для подключения государственных услуг к MAX.

🔹Август — октябрь — образовательная платформа «Сферум» становится доступна в MAX во всех регионах. В августе также тестируют получение кодов входа на «Госуслуги» и объявляют интеграцию с «Госключом» для подписания документов.

🔹Сентябрь — MAX включают в обязательную предустановку на продаваемые в России смартфоны и планшеты. Запускают пилот Цифрового ID для проверки возраста в магазинах.

🔹Ноябрь — Минцифры рекомендует государственным и муниципальным органам завершить переход рабочих коммуникаций на российские сервисы, включая MAX, до 1 января 2026 года, а бюджетным и подведомственным организациям — до 1 февраля 2026 года.

🔹Декабрь — в отдельных регионах появляются боты для записи в МФЦ и к врачу.

📅 2026 год

🔹Февраль — март — ведомства публикуют инструкции по уведомлениям «Госуслуг» в MAX, а Минстрой разъясняет правила взаимодействия в домовых чатах.

🔹3 июня — MAX исчезает из App Store. Apple ссылается на законодательные и санкционные требования, не уточняя конкретное основание.

🔹13–16 июля — ЕС вводит санкции против VK и разработчика MAX, затем приложения группы исчезают из Google Play. На Android остаются альтернативные магазины.

🔹3 августа — ФАС возбуждает дело против Apple из-за неисполненного предупреждения о доступности MAX и RuStore на iOS.

🔹Август — сентябрь — Цифровой ID поддерживают более 800 отелей, по данным VK. С 1 сентября продавцов обязывают принимать предусмотренные сведения о возрасте и льготах через национальный мессенджер.

Станет ли MAX российским WeChat и сохранятся ли удобные альтернативные каналы связи — вопросы следующего этапа его истории.

👉 Подробнее читайте в нашей статье https://dzen.ru/a/aqvTw7nCu226HpXI

Хорошее обновление собирает благодарности пользователей. Неудачное собирает всю команду в три часа ночи...
Чтобы не превращать каждый релиз в проверку нервов всех причастных, разработчики используют стратегии постепенного внедрения обновлений. Одна из них — канареечный релиз.

🐤 Что такое Canary Release?
Это стратегия обновления ПО, при которой новую версию сервиса сначала проверяют на небольшой части реальных запросов. Остальные продолжает обрабатывать прежняя версия.

⛏️ При чем тут канарейки?
Название связано с шахтерской практикой. Под землю брали клетку с канарейкой: эти птицы чувствительнее людей к угарному газу. Признаки отравления у птицы предупреждали об опасности и необходимости эвакуироваться. В IT «канарейка» — небольшой участок системы с новой версией, неполадки на котором помогают вовремя остановить обновление.

⚙️ Как это работает на практике?

1️⃣Подготовка. Новую версию приложения, прошедшую предварительные тесты, запускают рядом со старой.
2️⃣Маршрутизация трафика. Балансировщик — распределитель запросов — направляет часть трафика на новую версию. Долю и время наблюдения выбирают под конкретный сервис.
3️⃣Сбор метрик. Сравнивают показатели двух версий: долю ошибок, время ответа, успешность операций, например оформления заказа. Также следят за потреблением ресурсов.
4️⃣Расширение или откат. Если показатели в норме, обновление распространяют дальше. Если ухудшаются — выпуск останавливают и возвращают трафик на прежнюю версию. Возможность отката готовят заранее.

💡 Зачем это команде и бизнесу?
• Снижение рисков. Ограниченный запуск уменьшает возможный масштаб последствий ошибки.
• Проверка на «живом» трафике. На тестовом стенде сложно в точности воссоздать хаос реальных действий пользователей и нагрузки.
• Без плановой остановки. При подходящей архитектуре сервис продолжает обслуживать пользователей во время релиза.

⚠️ Канареечный релиз — не замена тестированию и не гарантия отсутствия сбоев. Например, новая версия может перегрузить общую базу данных и затронуть весь сервис. А возврат трафика на прежнюю версию приложения сам по себе не откатит изменения, уже внесенные в базу данных.

#Что_это_такое

👀 С момента появления биометрии люди относятся к ней по-разному. Кто-то считает ее удобной, а кто-то предпочитает, чтобы его узнавали только знакомые — и то не все.

Биометрические данные — это сведения об индивидуальных особенностях человека, по которым можно подтвердить его личность. В Единой Биометрической Системе эти особенности фиксируют с помощью фотографии лица и записи голоса. Программа выделяет характерные признаки и формирует биометрические векторы — наборы чисел. При последующей проверке алгоритм сравнивает вектор нового образца с сохраненным и оценивает совпадение, чтобы определить, тот ли человек проходит проверку.

🧠 А теперь давайте потренируем память на аббревиатурах:

• ЕБС — Единая биометрическая система. Здесь хранятся фотографии лиц, записи голосов и созданные на их основе векторы.
• ЦБТ — Центр биометрических технологий. Организация, которая обеспечивает работу ЕБС и отвечает за сбор, хранение и обработку биометрии.

Биометрические данные хранятся отдельно от других данных. Учетные записи пользователей, ФИО, паспортные данные и СНИЛС находятся в ЕСИА — Единой системе идентификации и аутентификации. Через нее выполняется вход на Госуслуги и в другие подключенные сервисы. Записи об одном человеке из двух систем связывает служебный идентификатор.

🛒 Что можно делать с помощью биометрии?
Дистанционно открывать банковские счета, оплачивать покупки и проезд, проходить в офис по лицу. Доступные возможности зависят от конкретного сервиса и уровня зарегистрированной биометрии. Получается, лицо теперь может не только выражать удивление ценами, но и участвовать в оплате.

⚙️ Обязательно ли ее сдавать и как управлять данными?
По общему правилу сдача биометрии добровольна, хотя для отдельных процедур предусмотрены специальные требования. При этом можно:

• Отозвать согласие конкретной организации через раздел согласий на Госуслугах, сохранив биометрию для других сервисов.
• Удалить биометрию из ЕБС: на Госуслугах открыть «Профиль» → «Биометрия», выбрать запись и нажать «Удалить».
• Запретить будущий сбор и размещение данных, оформив письменный отказ в МФЦ. Уже зарегистрированные данные при этом нужно удалять отдельно.

👉Подробнее о биометрии, проверке регистрации и управлении своими данными — в нашей статье.

🤖ИИ и задача на миллион долларов

8 сентября OpenAI объявила о решении задачи Навье — Стокса — одной из семи задач тысячелетия. За решение каждой Математический институт Клея назначил премию в $1 млн.
Напомним: одну из этих задач — гипотезу Пуанкаре — доказал российский математик Григорий Перельман. От миллиона он отказался.

По данным OpenAI, над задачей работали около 10 тысяч ИИ-агентов на базе внутренней модели, название которой компания не раскрыла. По ее оценке, модель значительно превосходит GPT‑6 Astra. На поиск доказательства ушло 88 часов и примерно 130 млрд выходных токенов. Еще 17 часов заняли формализация и проверка в Lean — системе проверки математических доказательств. На этом этапе использовали GPT‑6 Astra.

Однако на сайте института Клея задача пока числится нерешенной. Для рассмотрения премии необходимы публикация в издании, соответствующем требованиям института, минимум два года после нее и общее признание математического сообщества.

🔎Возник и другой вопрос: не подсмотрел ли ИИ чужие подсказки? Математик Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер и сотрудник Anthropic Левент Альпёге работали над близкими задачами с помощью Claude и Codex. Бакмастер публично спросил, могли ли их неопубликованные черновики, загруженные в Codex, повлиять на систему OpenAI. При этом он подчеркнул: ему неизвестно, использовались ли их данные.

OpenAI утверждает, что ее исследователи и агенты не видели эти работы и не обращались к данным пользователей для решения задачи. Но компания не исключает косвенного влияния обезличенных данных использования ее продуктов на улучшение моделей, хотя считает это маловероятным.

Примет ли сообщество доказательство и как оценит вклад ИИ — еще предстоит увидеть. Если результат подтвердится, нерешенных задач останется пять. Интересно, сколько из них удастся решить с помощью ИИ и кто окажется быстрее — люди, алгоритмы или совместные команды.

💰Похоже, у задач тысячелетия намечается традиция: к доказательству прилагается отказ от миллиона долларов.

Согласитесь, разобраться в ошибке гораздо проще, когда у вас есть подробности, а не только сообщение: «Вот здесь что-то не работает». А ведь именно так описывают проблему не только обычные пользователи, но и некоторые участники команды разработки.

🤝Дани Грант, бывшая продакт-менеджер Cloudflare, столкнулась с этим на собственном опыте. Она призналась, что сама писала недостаточно подробные задачи в Jira, из-за которых разработчикам было сложно понять, что пошло не так. Чтобы упростить общение между теми, кто замечает проблему, и разработчиками, которые ее исправляют, в 2020 году Грант вместе с коллегой Мохдом Иртефой основала компанию Jam.

Jam — сервис для создания баг-репортов. Расширение для браузера помогает показать ошибку и передать разработчику запись вместе с техническими данными.

🔹Что может Jam:
• Показать проблему и автоматически собрать диагностику. Можно записать экран или сделать скриншот. Jam приложит доступные сообщения консоли, сетевые запросы, адрес страницы, время, сведения об устройстве, операционной системе и браузере. Открывать F12 и вручную собирать логи не нужно.
• Зафиксировать ошибку, которая уже произошла. Функция Instant Replay позволяет восстановить до двух минут предшествующих действий на странице. Ее нужно включить заранее — пригодится для ошибок, которые возникают неожиданно и плохо воспроизводятся.
• Быстрее оформить отчет. Jam AI предлагает заголовок, краткое описание проблемы и шаги ее воспроизведения. Получившийся текст остается проверить и при необходимости дополнить. Отчетом можно поделиться по ссылке или отправить его через интеграции в Jira, Linear и другие рабочие инструменты.

🔹Как пользоваться Jam:
1️⃣Установить расширение и создать аккаунт. Перейти на сайт Jam, нажать Get started, установить расширение, закрепить его значок на панели браузера и зарегистрироваться.
2️⃣Записать проблему. Открыть нужную страницу, нажать значок Jam, выбрать Record tab → Start и показать, что происходит. При необходимости включить микрофон для пояснений. Завершить запись кнопкой Stop.
3️⃣Проверить и отправить отчет. Добавить пояснение: что ожидалось и что произошло. Нажать Create — отчет откроется в новой вкладке, а ссылка скопируется в буфер обмена. Ее можно отправить коллеге, в поддержку или прикрепить к задаче.

🔹Кто уже использует Jam?
По данным Jam, сервис используют команды Autodesk, Perplexity, ElevenLabs, Ramp и Drata.
В опубликованном в 2024 году кейсе Ramp команда оценила экономию примерно в 100 часов работы: в среднем по пять минут на каждый из 1 200 баг-репортов.

Бесплатный тариф включает 30 отчетов в месяц и записи продолжительностью до пяти минут. Этого достаточно, чтобы проверить основной сценарий работы.
Записи хранятся в облаке Jam на инфраструктуре Google Cloud в США. Перед отправкой проверьте, нет ли в отчете конфиденциальных данных.

🔎 Как поисковики научились понимать, что мы от них хотим

Сегодня можно написать в поиске длинный разговорный вопрос, допустить опечатку, перепутать форму слова — и все равно получить подходящие страницы, а иногда и готовый ответ со ссылками. Но так было далеко не всегда.

В 1990-х поисковики в основном искали буквальные совпадения слов. Если запрос был сформулирован неудачно, его приходилось переписывать вручную. Затем системы начали учитывать не только наличие слов на странице, но и ее авторитетность: в 1998 году Google сделал ставку на PageRank и связи между сайтами.

Дальше поиск постепенно научился:
🔹 исправлять опечатки и учитывать формы слов, синонимы и регион пользователя;
🔹 ранжировать страницы с помощью машинного обучения — например, MatrixNet в «Яндексе»;
🔹 распознавать не просто слова, а объекты и связи между ними — как Knowledge Graph у Google;
🔹 сопоставлять длинные разговорные запросы с нужными понятиями благодаря RankBrain, «Палеху», «Королёву» и Neural Matching;
🔹 учитывать порядок слов, предлоги и отрицания с помощью BERT и YATI;
🔹 работать сразу с несколькими языками и форматами информации, а затем формировать связный ответ на основе найденных источников.

Современный поиск — это уже не один алгоритм, а целая система. Один механизм исправляет запрос, другой определяет его смысл, третий оценивает качество страниц, четвертый учитывает геопозицию, а пятый может собрать итоговый ответ.

Как поисковики прошли путь от простого совпадения ключевых слов до нейросетей и генеративных ответов — читайте в нашей новой статье:
👉https://dzen.ru/a/aprOSohpt1YsbGt7

💻 Языки программирования и веб-разработка
13. Web Development for Beginners — Microsoft
Открытая программа из 24 уроков по HTML, CSS и JavaScript. В процессе участники создают игры, браузерное расширение, банковское приложение и другие учебные проекты.
14. Learn JavaScript — Google web.dev
Курс команды Chrome по JavaScript: типы данных, функции, коллекции, объекты, асинхронность и взаимодействие с браузером.
15. Android Basics with Compose — Google
Полноценное введение в Kotlin и современную Android-разработку на Jetpack Compose: интерфейсы, архитектура, сеть, хранение данных и тестирование.
16. Full Stack Open — Университет Хельсинки
Один из самых насыщенных бесплатных курсов по современной веб-разработке: React, Node.js, TypeScript, GraphQL, React Native, базы данных, контейнеры и CI/CD.
17. Основы Python — Яндекс Образование
Русскоязычный хендбук по синтаксису Python, функциям, коллекциям, объектам и стандартной библиотеке. Теория сопровождается задачами с автоматической проверкой.
18. Основы C++ — Яндекс Образование
Типы данных, функции, контейнеры стандартной библиотеки, управление памятью и основные особенности C++.
19. Основы SQL — Хекслет
Русскоязычный курс по запросам, фильтрации, сортировке, группировке и работе с реляционными базами данных. Базовая программа бесплатна, тариф с наставником и проектом — необязательный и платный.
☁️ Облачные технологии и DevOps
20. AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner
Игровой курс по основам AWS: облачные вычисления, сети, базы данных, безопасность, масштабирование и отказоустойчивость. В бесплатный доступ входят 12 практических заданий.
21. AWS Cloud Quest: Generative AI Practitioner
Десять бесплатных практических заданий по Amazon Bedrock, Amazon Q, SageMaker, guardrails и корпоративным базам знаний.
22. Introduction to Linux — Linux Foundation
Устройство Linux, основные дистрибутивы, командная строка, файловая система, процессы, сети, Bash и базовая безопасность.
23. Introduction to Kubernetes — Linux Foundation
Архитектура Kubernetes, Minikube, Pods, Services, ConfigMaps, Secrets, Ingress и развёртывание приложений.
24. Developing Secure Software — Linux Foundation и OpenSSF
Безопасное проектирование, проверка входящих данных, моделирование угроз, защита цепочки поставок и анализ безопасности программного обеспечения.

🔐 Кибербезопасность и компьютерные сети
25. Introduction to Cybersecurity — Cisco Networking Academy
Шестичасовой курс с семью лабораторными работами: конфиденциальность данных, сетевые угрозы, уязвимости и базовые способы защиты.
26. Networking Basics — Cisco Networking Academy
Основы компьютерных сетей: IP-адреса, протоколы, сетевые устройства и передача данных. Подойдёт перед изучением DevOps, администрирования и информационной безопасности.

🗄 Базы данных
27. Introduction to MongoDB — MongoDB University
MongoDB Atlas, документная модель, CRUD-операции, индексы, агрегации, моделирование данных и транзакции.
28. MongoDB Node.js Developer Path — MongoDB University
Двадцатичасовая траектория по созданию Node.js-приложений с MongoDB: подключение к базе, CRUD, индексы, агрегации, транзакции и Atlas Search. Обучение бесплатное, профессиональный экзамен оплачивается отдельно.
29. Building GenAI Apps — MongoDB University
Создание GenAI-приложений с Atlas Vector Search: семантический поиск, RAG, загрузка данных, LangChain и LlamaIndex.

Сохраняйте подборку, выбирайте направление — и проверяйте, действительно ли в дефиците осталось только желание учиться.

Однажды предприниматель, инвестор и сооснователь платформы AngelList Навал Равикант сказал:

«Бесплатного образования в интернете более чем достаточно. В дефиците лишь желание учиться».

В сфере IT, как и во многих других профессиях, постоянное обучение — обязательная часть работы. Поэтому мы собрали 29 бесплатных курсов от ведущих IT-компаний и профильных платформ, которые помогут освоить новые инструменты и расширить профессиональные навыки.

🤖 Искусственный интеллект
1. AI Foundations — OpenAI Academy
Основы ИИ, больших языковых моделей и ChatGPT: постановка задач, добавление контекста, проверка ответов и ответственное использование нейросетей.
2. AI Fluency: Framework & Foundations — Anthropic
Четырёхчасовой курс о том, как эффективно, безопасно и осознанно работать с ИИ. В основе — модель 4D: Delegation, Description, Discernment и Diligence.
3. LLM Course — Hugging Face
Большой курс по LLM, Transformers, Datasets и Tokenizers. В программе — работа с моделями, дообучение, подготовка датасетов, создание демоприложений и reasoning-модели. Желательно знать Python.
4. AI Agents Course — Hugging Face
Теория и практика создания AI-агентов с использованием smolagents, LlamaIndex и LangGraph. В финале нужно собрать собственного агента.
5. MCP Course — Hugging Face и Anthropic
Архитектура Model Context Protocol, MCP-клиенты и серверы, подключение внешних данных и инструментов, работа с SDK на Python и TypeScript.
6. Machine Learning Crash Course — Google
Линейная и логистическая регрессия, классификация, нейросети, эмбеддинги, большие языковые модели, production ML и ответственное использование машинного обучения.
7. Build and Publish Your First Android App with AI Studio — Google
Практический курс, где можно спроектировать, собрать и протестировать Android-приложение в Google AI Studio без опыта программирования.

🧰 Git, GitHub и безопасность репозиториев
8. Introduction to GitHub — GitHub Skills
Короткий интерактивный курс: репозитории, ветки, коммиты, pull request и слияние изменений. Обучение проходит прямо внутри GitHub.
9. Review Pull Requests — GitHub Skills
Практика код-ревью: комментарии к строкам, предложения исправлений, approve и request changes.
10. Resolve Merge Conflicts — GitHub Skills
Почему возникают конфликты при слиянии веток и как разрешать их без потери чужих изменений.
11. Introduction to Secret Scanning — GitHub Skills
Короткий курс о том, как находить случайно опубликованные пароли, токены и другие секреты и не допускать их попадания в репозиторий.
12. Основы Git — Хекслет
Русскоязычный курс о репозиториях, коммитах, истории изменений, ветках и работе с GitHub. Включает теорию, тесты и практические упражнения.

Цифровая жизнь в России становится все более регулируемой: уже этой осенью новые правила затронут банковские операции, домены, искусственный интеллект и работу маркетплейсов. Собрали основные изменения.

🏦 Банки и цифровые деньги
С 1 сентября 2026 года Росфинмониторинг сможет получать от НСПК сведения об операциях по картам «Мир», через СБП и универсальный платежный QR-код. Одновременно начнет формироваться единая система учета банковских карт, а лимит в 20 карт на человека заработает с 1 сентября 2027 года.
Крупнейшие банки также начнут предоставлять клиентам доступ к цифровому рублю. Его использование для граждан останется добровольным. Для криптовалюты введут более формальные правила работы обменников, депозитариев и отдельных внешнеторговых расчетов.

🌐 Российские домены
С 1 сентября 2026 года зарегистрировать или продлить домен в зонах .ru, .рф и .su можно будет только после идентификации администратора домена через ЕСИА. Обычным пользователям входить через «Госуслуги» для посещения сайтов не потребуется.

🤖 Искусственный интеллект
С 1 сентября 2026 года вступит в силу закон № 243-ФЗ, закрепляющий базовые принципы регулирования крупных ИИ-моделей. Основные требования начнут действовать с 1 марта 2027 года: разработчикам придется принимать меры безопасности, вести техническую документацию и устанавливать правила эксплуатации моделей. В AI-сервисах и социальных сетях должна появиться возможность маркировать созданные нейросетями аудио- и визуальные материалы.

🛒 Маркетплейсы
С 1 октября 2026 года заработает закон о платформенной экономике. Площадки должны будут прозрачнее описывать комиссии, штрафы и причины блокировок, заранее предупреждать партнеров о существенных изменениях и получать согласие продавца на скидки за его счет. Для продавцов и ПВЗ появится система обжалования решений.

Подробнее о том, как новые правила повлияют на привычные цифровые сервисы, читайте в нашей статье
👉https://dzen.ru/a/apGSjI5DcHdHy610

🙋 Поднимите руки те, кто любит писать документацию к своему проекту…

Хорошая документация экономит разработчикам часы. Но чтобы она действительно помогала, ее нужно поддерживать понятной, удобной и актуальной: продукт меняется, появляются новые функции, а старые инструкции быстро устаревают.

Для этого есть Mintlify — платформа, которая превращает материалы из Git-репозитория в готовый сайт документации.

🛠 Что можно сделать в Mintlify:
🔹 создавать инструкции, руководства, быстрый старт и справочники по продукту;
🔹 автоматически собирать страницы API из OpenAPI и добавлять форму, где разработчик может протестировать запрос прямо в документации;
🔹 синхронизировать материалы с GitHub, GitLab или Bitbucket и обновлять сайт через обычные коммиты;
🔹 настраивать дизайн, навигацию, версии документации и собственный домен;
🔹 добавить AI-помощника, который отвечает на вопросы по документации, показывает источники и генерирует примеры кода;
🔹 поручать AI-агенту создание и обновление страниц.

Как это работает?
В репозитории создают отдельную папку с документацией. Каждый файл в формате Markdown или MDX становится отдельной страницей будущего сайта: например, «Быстрый старт», «Подключение API» или «Решение проблем». А файл docs.json задает меню, структуру и оформление.

Mintlify читает эту папку и собирает из нее готовый сайт документации — например, docs.company.com. Изменили файл и отправили обновление в Git — соответствующая страница на сайте тоже обновилась.
Знать Markdown необязательно: страницы можно редактировать через визуальный веб-редактор почти как в обычном текстовом документе.

Также можно поручить AI-агенту изучить подключенный репозиторий, подготовить структуру документации, создать или обновить страницы и открыть pull request. Команде остается проверить техническую точность и только потом принять изменения. Эта функция доступна на тарифах Pro и Enterprise.

Mintlify используют Anthropic, X, PayPal, Coinbase, Replit и Anaconda. Anthropic выбрала платформу перед запуском Claude 3.5 Sonnet: компании требовалась масштабируемая документация без дополнительной нагрузки на инженеров. Ежемесячно документацией Anthropic через Mintlify пользуются более 1,5 млн разработчиков.

Кому пригодится: техническим писателям, DevRel-командам, backend-разработчикам, product-менеджерам и поддержке.

Для небольших команд у Mintlify есть бесплатный тариф Starter.

#Рабочее

🔮 Если вы еще не знали, программисты — одни из самых суеверных людей в мире. Почти у каждой команды есть хотя бы одна традиция или ритуал, и крупные IT-компании не исключение.

🔹 На важных совещаниях Amazon оставляют пустой стул — символ клиента, чьи интересы команда должна учитывать при каждом решении. Самый молчаливый участник встречи нередко оказывается самым важным.

🔹 В штаб-квартире Cloudflare стоит стена примерно из ста лавовых ламп. Камера снимает меняющиеся узоры, а изображения становятся одним из источников случайных данных для криптографических систем. Система называется LavaRand, а инсталляция — Wall of Entropy, «Стена энтропии».

🔹 В туалетных кабинках Google размещают короткие технические памятки о тестировании, качестве кода и других темах. Традиция сначала называлась Testing on the Toilet, а позже — Tech on the Toilet.

О суевериях, традициях и ритуалах программистов WorkMe читайте в карточках выше 👆