🚨 NEWS: No-Code vs Low-Code: differenze e come scegliere l’approccio giusto per il tuo business
Ecco i punti chiave in breve:
💡 Hai un’idea per un software, un’automazione o un’app, ma non sai da che parte iniziare. Da una parte le piattaforme visuali promettono di creare tutto senza scrivere una riga di codice. Dall’altra gli...
Превращаем бухгалтера группы компаний в data-инженера
Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению такого пайплайна.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1040792/
#бухгалтерия #lowcode #финансовая_отчетность #МСФО #автоматизация_отчетности #финансовая_аналитика
🧩 New tutorial: Build a Sliding Picture Puzzle in Power Apps
Learn grid logic, tile movement, and interactive UI design
👉 https://towardsdev.com/a9af6835c9b5
«70% соответствия ТЗ — это уже хорошо»: три мифа заказной разработки
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Сахаров, я директор по работе с партнерами компании "Диасофт". За двадцать с лишним лет в индустрии никто из нас не видел идеального ТЗ. Ни разу. При этом каждый новый проект начинается с уверенного «у нас всё прописано». Компании теряют сотни миллионов на выборе стека, который считают «деталью». А low-code продолжают высмеивать, не заметив, что инструмент за десять лет стал другим. Есть три мифа, за которые индустрия стабильно платит: «у нас всё написано в ТЗ», «архитектура и стек — детали, разработчики разберутся», и «low-code — для тех, кому лень писать настоящий код». Я собрал практиков из заказной разработки, чтобы разобрать каждый из них. Получился один из редких разговоров, где люди активно спорят, защищая свою точку зрения. Полная запись на Youtube . Обсуждение — в Telegram-канале Департамент разработки .
https://habr.com/ru/companies/diasoft_company/articles/1042396/
#диасофт #техническое_задание #lowcode #планирование_проектов #программирование #платформа_для_разработки #выбор_стека #аналитика #искусственный_интеллект #вайбкодинг
Три мифа вайб-кодинга, которые ломаются на проде
Привет, Хабр. На связи Александр Сахаров, директор по работе с партнерами компании "Диасофт". Про вайб-кодинг сейчас говорят так, будто индустрия уже все решила. Спойлер: не решила. Из всех разговоров осели три самых громких тезиса, и каждый при ближайшем рассмотрении ломается в конкретной точке. Кому лень читать лонгрид, полная запись беседы лежит на Youtube . Спорить и задавать свои вопросы приходите в Telegram-канал Департамент разработки , где собирается сообщество разработчиков.
https://habr.com/ru/articles/1042342/
#вайбкодинг #программирование #диасофт #lowcode #искусственный_интеллект #мифы_и_реальность #genai #платформа_для_разработчиков
Почему проверять гипотезы страшно, а не проверять — ещё страшнее
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, « А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», « А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», « А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?» В этой статье рассказываю, как можно настроить конвейер быстрой проверки гипотез через low-code аналитические платформы.
https://habr.com/ru/articles/1042080/
#проверка_гипотез #рискориентированное_мышление #lowcode #бизнеслогика #сппр #гипотезы #скоринг #чемпион #челленджер #модульность
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья. Модели живут в облаке, и это даёт свободу выбора. Инструменты, которыми агент пользуется, тоже ходят в интернет: поиск по документации обращается к облачным моделям векторизации текста, проверка контрагентов — к внешним сервисам вроде Контур.Фокуса и так далее. Агент обновляется из GitLab, CI/CD развозит изменения по стендам автоматически, мониторинг стекается в один дашборд. Нас это устраивало. Недавно заказчик из промышленного сектора обратился к нам с задачей: «У нас закрытый контур, интернета нет и доступа к облачным API — тоже. Единственное, что у нас есть — это сервер с локальной моделью и наша внутренняя инфраструктура. Хотим такого же ассистента, как у вас». В статье рассказываем, как мы с этим справились. Спойлер: не без приключений.
https://habr.com/ru/companies/1forma/articles/1040438/
#ai #llm #enterprise #ai_agent #bpm #автоматизация #автоматизация_процессов #onpremise #lowcode
Entaxy ION + OPC UA: два способа получить данные с промышленного оборудования
На одном из проектов по интеграции промышленного оборудования с корпоративными системами встал вопрос: как читать данные с датчиков в реальном времени и при этом сохранить совместимость с REST API внешних потребителей? Решение нашлось в связке Entaxy ION + OPC UA — два разных подхода к одной задаче, которые отлично дополняют друг друга. В этой статье покажем оба сценария на работающем примере: подключаемся к программному симулятору датчика и передаём данные — через подписку на изменения и через REST-сервис по запросу.
https://habr.com/ru/articles/1039756/
#opc_ua #entaxy #apache_camel #интеграция #iiot #промышленный_интернет_вещей #lowcode
Meteora Web
Marc Puricelli
Habr
chribonn
CodeTrendy
