Рада сообщить, что вышла четвертая часть моего цикла про юрИИ-бенчмаркинг. Эта часть посвящена, пожалуй, самому интересному — тем, кто бенчмарки делает. Legal AI Benchmarking: как это делать здесь? Часть 4: институциональный срез Кто он, тот самый держатель качественного бенча? Экспертного, регулярного, с хорошей методологией и… независимый? Может быть, это вы, дорогой читатель? Дочитайте до конца и пройдите в конце диагностику вашего представления о хорошо организованном бенче! Чтобы прочитать и понять этот материал, читать предыдущие в принципе необязательно. А если и это вас не побуждает пройти по ссылке, то на картинке TLDR-конспект. У цикла осталась последняя самая занудная часть о замерах качества поиска и, собственно, организации RAG-ов, и я буду считать завершенной свою бенчмарковую миссию на этот год 👍

Я как-то пошутила шутку, что скоро детей в прописях будут учить писать в Markdown, и она мне кажется хорошей подводкой к сообщению о недавнем акте вайбкодинга.  Формат .md так прочно проник в жизнь пользователей нейросетей, что людям понадобились какие-то нормальные и удобные редакторы для них. Я пользовалась MacDown, но его не назвать удобным, и его перестали поддерживать на последних версиях macOS. Ответом на это стал Plain — собранный известным многим из вас Григорием Москалевым. Это редактор и читалка .md-файлов для компьютера, бесплатная-без-смс-и-регистрации. Но я настолько много работаю с этими файлами, что делаю это везде и с разных устройств. Вы бы видели, сколько у меня в сохраненках и заметках вот таких перекинутых туда-сюда отрывков… в общем я подумала, что Plain может стать отличной основой для облачного редактора-хранилища заметок.  Так появился форк, где у Plain есть веб-версия, которая живет на моем сервере. Базовый функционал может оказаться полезным для многих из вас: 🤩 вход по паролю и коду из Google Authenticator 🤩 версии для iPhone и iPad, включая приложение на домашнем экране 🤩 живая синхронизация: правка на телефоне сразу видна на компьютере, учтена возможность конфликтов версий на двух устройствах 🤩 «поделиться» как на iPhone: заметка файлом (md, html, текст, pdf через печать) или текстом — в Telegram, почту, AirDrop, «Файлы». 🤩 импорт с устройства (из «Файлов», iCloud Drive) 🤩 синхронизация с десктопным Plain через специально назначенную папку с помощью программки Syncthing Если захотите поднять такое же на своем сервере, то на гитхабе поищите WEB.md со всеми инструкциями (инструкции можно смело отдавать вашему любимому агенту, не читая).  Для себя также сделала некоторые дополнительные доделки, которые вряд ли будут сильно актуальны всем — скин под мой блог, отправка заметки черновиком в мой blog.delay-rag.ru, а также связка с Hermes-агентом: он может читать и пересказывать все заметки, а по просьбе «сделай заметку» пишет в специально назначенной ему папке. У меня были некоторые торги с самой собой на тему того, стоит ли рассказывать об этой поделке, потому что реализация всего этого не стоила мне абсолютно никаких усилий, кроме придумывания образа результата и дачи указаний. Но в целях донесения идеи о том, что вы можете сделать себе абсолютно любой инструмент, который нужен именно вам, решила, что напишу. Точнее даже не сделать, а попросить — и вам сделают. Я на это все потратила в лучшем случае процентов 15 недельного лимита, настолько это ничего не стоит. Немного напоминает, как в детстве я себе могла нафантазировать какую-то одежду или какую-то игрушку, но она могла оставаться только мечтой. А теперь все больше способов какие-то свои хотелки конвертировать в реальность. Но вместе с этим чувствую очень сильное отчуждение самой себя от результата. Если про рекламного бота все еще хочется говорить, что я его сделала, что он мой, говорить про этот форк «я сделала» кажется враньем) об это скоро надеюсь написать (практически собственноручно) небольшое эссе.

В Базе знаний появился большой материал-методичка о внедрении ИИ в работу юридических команд. Он составлен на основе открытых публике специальных выпусков Право.ру и Legal Insight об ИИ, материалов, которые публикует юридическая фирма Рунетлекс, по следам нескольких публичных мероприятий, где обсуждается тема внедрения, а также по выжимках общерыночных обзоров прогресса корпоративного внедрения и AI-adoption на западе. Надеюсь, материал будет кому-то полезен, хотя бы как-то соизмериться с тем, как ваши интуитивные подходы коррелируют с описанным. Наблюдая за этой темой уже примерно год, я прошла стадии от иллюзии, что "у всех уже давно все есть" к пониманию реальной ситуации: и у крупных, и у маленьких команд в лучшем случае эксперименты и наблюдение, а лучше всего что-то получается на индивидуальном уровне. А на индивидуальном уровне полный зоопарк. Среди них многие из тех, кто широко и глубоко внедрил ИИ в свою работу, сталкиваются со своими теневыми сторонами пресловутого "снятия рутины": работодатели или собственные внутренние критики не всегда хотят считаться с нерезиновостью персонального контейнера, в котором оркестрируются оркестраторы — но это другая тема. Выпустив этот материал я осознала, что под конец 2026 года у меня изменилось отношение к той самой реальной ситуации (мало поменявшейся по сравнению даже с осенью того года). Раньше у меня были размышления в стиле "ну чего они все тормозят", "ну все ясно, в корпорациях такое быстро не делается", "юристы консервативные". А сейчас я думаю, что выжидательная и наблюдательная позиция, возможно, самая правильная. Реальная ситуация за год моих наблюдений практически не изменилась, а технологии изменились радикально, стало можно с высокой эффективностью делать намного больше всего. И стоило ли тогда трепыхаться год назад? А за это время проактивные уже все разузнали и попробовали, вендоры научились относительно быстро что-то делать, кто-то успел выгореть — в общем, грабли собирал кто-то другой. И на уже достаточном технологическом развитии и с более или менее понятными пошаговыми методиками (читай описанными и отсортированными граблями) можно осознанно двигаться и сразу строить что-то рабочее.