Снаружи всё выглядит технологично: пайплайн анализирует изменения, линтер находит ошибки, а ИИ оставляет замечания к коду. В реальном процессе разработчики продолжают вручную обновлять файлы, применять исправления и заполнять метаданные. В этой статье разберём четыре сценария псевдоавтоматизации и рассмотрим, где система должна переходить от комментариев к действиям. Читать далее
CTE в PostgreSQL упрощают код, но могут снижать производительность. Разбираем 4 антипаттерна, примеры EXPLAIN ANALYZE и практические способы оптимизации.В прошлой статье мы упоминали основные SQL‑антипаттерны, способные замедлять работу базы данных. Продолжаем тему — на этот раз про…
Современные корпоративные сети часто охватывают несколько облачных сервисов. Чтобы упростить работу с сетями, компании прибегают к методам программной автоматизации. Однако для создания такого ПО требуются квалифицированные разработчики, которых, согласно недавнему опросу среди клиентов и партнеров Juniper Networks, не хватает 43% компаний. Поэтому Juniper представили набор программных ботов, которые позволят автоматизировать работу по обслуживанию сетей. Подробнее об этом — под катом. Читать дальше →
Привет, Хабр! На связи Ангелина Большина, Денис Толкачев и Игорь Буянов, команда Customer Support NLP, мы разрабатываем ботов для службы поддержки клиентов. И наша работа полезна для развития продукта MWS AI Клиентский сервис. Сегодня мы расскажем вам про то, как мы автоматизировали оценку наших ботов с помощью специально разработанной метрики. Мы разделили материал: сначала расскажем про бизнес-составляющую, а затем – про технические детали. Итак, поехали! Читать далее