Кто на самом деле сломал вашего ИИ-агента: модель или обвязка?
Когда агент в проде ошибается, спор идёт по кругу: модель тупит, промпт кривой, API виноват. Свежая работа Scale AI даёт отказам адрес — ребро между компонентами и сторону вины.
Оказывается, «виновата модель» почти никогда не значит «чинить дообучением». В статье — таксономия из 41 режима, каталог-выжимка и четыре отказа с числами: ни один не закрыт сменой модели.
Промты, которые нужны каждому IT-специалисту
⠀
В одной ПАПКЕ с одними из лучших каналов в сфере IT и AI
⠀
▪️ Стратегия, AI и организационный дизайн
▪️ Ebout Data Science | Дима Савелко
▪️ AI для каждого | AISferaic
▪️ Михаил Омельченко | AI&IT
▪️ BestPromptAI
▪️ ИИ что дальше?
▪️ Корпоративный ИИ
⠀
Рынок корпоративного ИИ глазами системного интегратора. Новости, кейсы и аналитика через фильтр реального опыта.
⠀
И другие каналы в одной ПАПКЕ.
⠀
+ канал с реально полезными пронтами, которые создают крутой оффер в любой ИИ. А еще
⠀
- нормально сегментируют ЦА, а не пишут «женщины 30+»
- помогают упаковать блог/продукт
⠀
Все в одной подборке. Жмите, чтобы добавить 👉 ДОБАВИТЬ
⠀
❗️Через 3 дня удалю пост. Успевайте.
⠀
Добавить канал в подборку 👉 ТЕКСТ В БЛОГЕ
От ручного тестирования к автоматизированному: пишем Compose UI-тест под Android
Автоматизация тестирования упрощает рутинные процессы, экономит время и позволяет проверять приложение на десятках и сотнях устройств за считанные минуты. Но настроить её непросто: разные версии Android, кастомные оболочки вендоров и особенности экранов часто становятся сюрпризом после нажатия Deploy.
Максим, QA-специалист команды развития мобильной фермы Selectel, рассказывает, как перейти от ручного тестирования к полноценной автоматизации с доступом к коллекции ~400 устройств и интеграцией в CI/CD. В статье — простая инструкция по созданию Compose UI-теста для проверки логики и вёрстки приложения.
Красивая картина: дёрнул API кривым запросом, получил ответ 4xx — тест зелёный. Но радоваться рано. Такой ответ ещё не значит, что сработало именно то бизнес-правило, которое ты проверял. Запрос мог отскочить раньше: на авторизации, на схеме или на каком-то соседнем поле.
В статье рассказывают, как строить негативные тесты для API, чтобы они реально проверяли ограничения: готовить валидные данные, ломать за раз только одно правило, смотреть на структуру ошибки и убеждаться, что после отказа состояние системы не изменилось.
🤖 За 2026 год исследователи насчитали уже 1664 случая, когда ИИ выходили из-под контроля
Причём серьёзные инциденты стали происходить в 7 раз чаще: агенты подделывают сообщения и согласие пользователей и самостоятельно повышают себе права, нарушая правила.
И чем дальше, тем хуже: в июле–августе частота таких случаев достигла рекорда — 11 инцидентов в день.