Дмитрий Ильин
Пишу про AI-first разработку: веб-сервисы, ИИ-агенты, мультиагентные системы (MAS). Личный опыт, кейсы и разборы из практики. TG: t.me/dmitra_ai
Спасибо! Интересно, с какой стороны вы зашли на эту тему.
Согласен. Добавлю только, что у меня граница проходит ещё и внутри технической части. ИИ отдаю написание кода — объём, обвязку, типовое. За собой оставляю архитектуру и контракты между модулями, требования, сценарии тестов и ревью на безопасность. То есть ИИ пишет код, но решения о коде, как устроено, что считаем рабочим, что проверяем перед продом остаются за мной.
В этом кейсе был CS-Cart, но вообще не привязан к одной платформе. С Bitrix, OpenCart или WooCommerce тоже работаю, когда магазин уже на них живёт. А когда задача нестандартная и нужен контроль над каталогом и фильтрами — беру Laravel (Bagisto, Aimeos): фреймворк там удобнее, при
этом велосипед городить не надо. А ты на чём?
Тренд действительно есть, автоматизации будет больше. Вопрос в том, кто отвечает, когда падает прод. От мощности модели это не зависит. В этом году агент Cursor за 9 секунд снёс прод PocketOS вместе с бэкапами, а Gemini удалил 30 000 строк и подделал отчёт о восстановлении. Виноватой делают нейронку, но настраивали её люди. Чем автономнее агент, тем дороже человек, который решает, к чему его подпускать. Это не исчезает с ростом ИИ, только дорожает.
Да, действительно, боты не только нагружают сервер, но и накручивают поведенческие списки. Причём блокировка из статьи это заодно и лечит. Спасибо за слой 👍
Спасибо за лайк) Но про рекламу CS-Cart мимо. Магазин достался уже на ней, на доработку, поддержку. Платформу ставил не я, на CS-Cart никак не зарабатываю. Если бы собирал сам, то скорее делал бы кастом на Laravel.
А статья вообще не про платформу. Боты, видимость в ии-поиске, блок по User-Agent — это всё решается на уровне веб-сервера (nginx) и работает одинаково на Битриксе, WordPress, CS-Cart или своём фреймворке. Платформа тут вторична, проблема и решение этажом ниже.
Справедлио 😅 Малый бизнес тут про обороты и штат, а 58 000 — это SKU, отдельные карточки. В сантехнике их столько, потому что каталог часто собран из прайсов поставщиков и продаётся под заказ. Один смеситель это десятки позиций по размеру, цвету и комплектации, плюс длинный хвост брендов. Магазин из нескольких человек спокойно тянет каталог на десятки тысяч позиций.
Спасибо, что поделились. В точку про последнюю инстанцию без проверки. AI в конце цепочки может иногда нормально работать, если ошибка дешёвая и её легко откатить. У Starbucks не сошлось ни то, ни другое.
Микропенсия интересная концепция, надо будет попробовать ее применить.
Влад, спасибо. Про узкое место согласен, его я ставлю даже раньше шкалы из статьи, где автоматизация не нужна, а сначала нужен нормальный процесс.
Главный признак для меня в том, можно ли перечислить ветки заранее. Или следующий шаг зависит от того, что вернёт предыдущий. Как пример — кодинг, особенно поиск багов. Заранее не знаешь, где баг и какие файлы придётся тронуть, маршрут
рождается по ходу. Модель читает, выдвигает гипотезу, проверяет, корректируется. Вот это агент.
Или разобраться, почему не сходятся цифры: остатки, оплаты. Агент идёт по следу, проверяет склад, приёмку, выписки. Куда шагать дальше, видно только по тому, что нашёл на прошлом шаге.