Каждый новый A/B-тест у нас занимал 3–4 недели. За это время ML-команда успевала придумать ещё несколько гипотез, аналитики — устать, а продакты — начать спорить, можно ли вообще продолжать эксперимент, если метрики уже неделю летят вниз.

В какой-то момент стало понятно: такими темпами мы просто тонем в очереди гипотез.

Тогда у нас появились быстрые эксперименты — короткие тесты на маленькой аудитории, которые помогают за несколько дней понять, что гипотеза, скорее всего, плохая, и не тратить на неё ещё месяц.

Меня зовут Лера Катеринчик, я старший продакт-менеджер в команде рекомендаций. Мы делаем ML-модели, которые пытаются угадать, что пользователь захочет следующим.

Я не гуру и не «лидер мнений». Я обычный продакт, который работает с ML-инженерами, аналитиками и живёт в тех же процессах и бардаке, что и многие продуктовые команды.

Хочу рассказать, как мы используем быстрые эксперименты, где они работают, где нет и с какими проблемами мы столкнулись.

Всем привет! Меня зовут Олег Малышев. Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл»

Мы продолжаем разговор о том, как применять ИИ в тестировании. В этой статье расскажу, как мы пишем API-автотесты с помощью OpenAPI Generator, Cursor/Claude Code и автоматически считаем покрытие по Swagger через swagger-coverage.

Раньше я уже записывал большое двухчасовое видео по Cursor, где показывал в том числе, как мы генерируем автотесты. Но с тех пор подход немного изменился: мы сильнее завязались на OpenAPI-контракт, добавили Swagger Coverage, JSON-отчёты для LLM и специальные skills для генерации недостающих тестов.

Пока взрослые изучают возможности искусственного интеллекта и обсуждают его влияние на мир, школьники всё чаще воспринимают нейросети как обычный рабочий инструмент. Они не только следят за развитием технологий, но и создают собственные проекты, тестируют гипотезы и работают над продуктами для реальных пользователей.

В этой статье расскажем о Papus_team — команде семиклассников из Санкт-Петербурга, которые уже создают собственные продукты и интегрируют их с реальными компаниями. Каждый участник отвечает за своё направление. Один из таких проектов — бот «Су-Шеф», который помогает придумать, что приготовить, подобрать продукты и сразу собрать корзину во ВкусВилле. Его созданием и развитием полностью занимается Никита Виноградов.

Идея родилась во время обсуждения возможных проектов. Команда решила делать что-то практичное, а еда показалась понятной и близкой темой. Так появился бот, который не только предлагает рецепт, а помогает сразу закрыть вопрос с покупками.

Персонализация: как мы подстроились под каждого — и сделали хуже всем. Кейс о том, как хорошая гипотеза ломает базовый UX, обещание продукта и бьёт по выручке.

Привет! Я Сабина, владелец продукта из Центра экспертизы ИИ, ВкусВилл. В конце 2025 года мы писали про экспериментальный MCP сервер для выбора товаров. Очень признательны за вашу обратную связь, будем рады представить новую версию уже этой весной. А пока мы готовимся к покупателям-агентам, расскажем, как агенты становятся нашими коллегами.

Всем привет! Меня зовут Шабашев Валерий. Я работаю Python-разработчиком в ТехВилле и параллельно занимаюсь научной деятельностью в аспирантуре, где исследую поведение языковых моделей, концептуальный дрейф и методы адаптации моделей к новым данным.

В этой статье я хочу поделиться не просто популярным обзором возможностей искусственного интеллекта, а разобрать реальные ограничения современных LLM с опорой на актуальные исследования и практический опыт.

За последние несколько лет большие языковые модели (LLM) стали активно применяться в различных областях, где требуется работа с текстовой информацией. Они умеют генерировать тексты, анализировать данные и даже помогать в принятии решений. При этом ключевой вопрос сегодня уже не в том, что модель знает, а в том, как она использует эти знания.

При более глубоком анализе становится очевидно: между доступом к информации и способностью корректно рассуждать лежит серьёзный разрыв. Даже имея на входе качественные данные, модели могут допускать логические ошибки, игнорировать важный контекст и делать выводы, которые не следуют из исходной информации.

И именно это сегодня становится ключевой проблемой - не недостаток знаний у модели, а отсутствие надёжного механизма проверки и верификации рассуждений.

Всем привет! На связи Карпенко Савелий, специалист по тестированию на проникновение из группы по борьбе с уязвимостями в компании ТехВилл.

В рамках нашей работы мы регулярно тестируем Active Directory (AD). Это центральный сервис аутентификации и управления доступом во многих корпоративных сетях. С практической точки зрения ошибки в конфигурациях AD часто становятся главной причиной взлома, среди проблемных аспектов можно назвать неверное назначение прав, доступов и использование устаревших механизмов аутентификации. Наличие недостатков в конфигурациях даёт атакующему возможность последовательно поднимать уровень своих привилегий. Ниже собраны типовые ошибки конфигурации, которые чаще всего встречаются на проектах, и показано, как они складываются в цепочки компрометации.

На практике аудит и тестирование обычно начинаются с исходных учетных данных, которые предоставляет заказчик. Если их нет, проникновение в инфраструктуру часто происходит через внешние веб-сервисы и ошибки на периметре (утечки паролей, небезопасные публикации, уязвимости бизнес-приложений). В российской практике одним из наиболее частых векторов для входа считается инфраструктура 1С, из-за повсеместного использования и различного уровня поддержки здесь чаще встречаются и слабые настройки, и типовые уязвимости.

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании ТехВилл. Продолжаем разговор про то, как применять AI в работе так, чтобы он реально экономил время. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряем AI-ревью ручных тест-кейсов. А сегодня --ещё один не самый типичный кейс для Cursor: перенос тест-кейсов из Яндекс Трекера в Allure TestOps буквально одной командой.

(Ну и не могу не поделиться ссылочкой на свой уютный телеграм канальчик , который из QA,QA Auto канала постепенно превращается в канал про AI и Вайбкодинг).

Представьте ситуацию: у вашего продукта 50+ стейкхолдеров (30 бизнес-заказчиков, 5 архитекторов и еще 20 связанных систем)  и все одновременно чего-то хотят.

Есть «очевидное» решение: нанимать больше людей. Но это порочная практика. Сколько бы людей вы ни наняли, если нет фильтра на входе, задач всегда будет больше, чем ресурсов.

Меня зовут Денис Тучин, я отвечаю за процессы разработки мобильного приложения ВкусВилл в IT-компании ТехВилл. В этой статье я расскажу, как мы прошли путь: квоты → RICE → ROI, с какими проблемами столкнулись на каждом этапе и какие выводы сделали.

Всем привет! Я один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл» (в простонародье — Head QA). Моя цель простая: снимать рутину с QA-инженеров с помощью AI-инструментов.

В идеальном мире мы «скармливаем» модели, требования, ссылки на Figma, ветки в Git и прочие артефакты через MCP, а она помогает:

1) писать тест-кейсы по контексту,

2) а затем — генерировать автотесты на базе этих кейсов.

Про генерацию тест-кейсов из Swagger и автотестов на API по тест-кейсам через Cursor (на реальном проекте) я уже записывал большой гайд про «вайбкодинг/вайбтестинг». В этом гайде я в том числе показал свой подход вайбкодинга через вспомогательные файлы типа roadmap.md, progress.md, refactor.md, context.md и т. д. В таком подходе мне удалось завайбкодить два своих микропродукта на JS, у одного из которых более 60 000 weekly users (при том, что я ни разу не программист и JS «не знаю совсем»). Реклама моего уютного телеграм-канальчика, на который обязательно стоит подписаться, закончилась — возвращаемся к статье. 🙂

Всем доброго времени суток! Меня зовут Никифоров Сергей, я ML-инженер из команды рекомендательных систем в компании ТехВилл.

Сегодня хочу рассказать вам, как мы переходили от одной системы управления данными и вычислениями к другой такой системе. А именно, сравню Data Version Control (DVC) и оркестратор Airflow.

Эта статья не претендует на полный разбор двух инструментов, её цель — показать, как переход на Airflow был устроен у нас в команде, предостеречь от ошибок.

Статья предназначена для ML-разработчиков, которые хотят выбрать для себя, какой инструмент использовать. Поэтому для начала дам базовую информацию о каждом инструменте, а затем расскажу, как переезд был устроен в нашем случае.

Ну что же, приступим!

Привет всем! Меня зовут Ростислав, я программист 1С в ТехВилле.
И если Вы разрабатываете под 1С, то знаете главное правило: хочешь протестировать мелкое исправление — готовься перезапускать режим предприятия, снова открывать нужный документ, снова восстанавливать контекст и снова проходить длинный бизнес-процесс ради одной кнопки.

В какой-то момент я понял: я не готов так жить дальше.
И сделал инструмент, который позволяет писать код в файле, сохранять и мгновенно видеть результат в режиме предприятия, без перезапуска и без боли!

Так появился Чпоньк! Название говорит само за себя: нажал Ctrl+С = чпоньк! и изменения уже применены.

Хочу рассказать, как он работает, чем помогает и почему возвращаться к старому циклу «правка → перезапуск → проверка» совсем не хочется.

Привет! Я Сабина из Центра экспертизы ИИ, ВкусВилл. И у нас есть новости.

В этом году у ВкусВилл появился новый тип клиентов – агенты. Благодаря Perplexity, OpenAI, Яндекс и др. стало возможным делегировать заказ продуктов браузерному агенту. По промпту пользователя он, имитируя действия человека, сходит на сайт и от его имени сделает заказ. Это впечатляет, но сложно не заметить минусы: работает медленно, тратит много токенов. Здорово, что агенты могут ходить клиентскими путями человека, но им нужны свои пути. И новость следующая:

ВкусВилл приготовил экспериментальный MCP сервер для разработчиков-энтузиастов ИИ, чтобы вы могли сделать агентов и делегировать им выбор продуктов. 

Я, Алексей Борискин из команды ТехВилла, рассказываю, как мы сделали первый в России offline-first PWA для курьеров-партнеров. Теперь никакой зависимости от интернета — ваши заказы закрываются своевременно, и сотни курьеров-партнёров работают спокойно даже при полном отсутствии связи.Подробнее об этом проекте и других технических деталях — в моём канале: https://t.me/dostavka_bagov.

Всем привет, меня зовут Рома, я работаю во ВкусВилле, руковожу портфелем ИИ-проектов. Пишу про продукты и управление проектами у себя на канале: https://t.me/gde\_value. Сегодня расскажу, как спор между командами привел нас к пересмотру методов планирования рабочей недели. 

Я не сторонник лозунга про «баланс работы и жизни» в его карикатурном виде: по расписанию в шесть выключить ноутбук, не читать чаты по выходным и обязательно уходить в цифровые детоксы каждую неделю. Мне нравится работать в субботу, когда меньше сообщений и срочности, меня не раздражают сообщения вечером или ночью, если они важные и двигают проекты вперед. Мне интересны люди, которые горят задачами сильнее, чем должностной инструкцией, а с ребятами, которые ставят себе расписание рабочих часов в телеграме, как-то не получается найти общий язык.

Недавно обсуждал это с тимлидом из Ozon. Мы крутились вокруг темы эффективного количества рабочих часов, и ближе к концу он вкинул фразу: «Ну, сорокачасовая неделя ведь не зря придумана; наверное, кто-то исследовал и доказал, что так эффективнее всего». Эта фраза зацепила. Она звучит как успокаивающий миф, как будто есть универсальная «магическая» цифра, и если не выходить за её пределы, то и продуктивность, и здоровье в порядке. Но внутренне я вижу другое: одни люди успевают сокрушительный объём за те же часы, в которых другие тонут в бесконечных переключениях и «шуме».

Во ВкусВилле корпоративная культура строится на доверии, ответственности и свободе. Чтобы поддерживать и развивать эти принципы в лидерстве, компания создала собственный «Курс Лидера». Это не очередной тренинг, а полноценная программа, в которой обучение становится частью корпоративной философии. Команда Setters помогла сделать курс визуально цельным и близким по духу всем, кто в нём участвует.

Привет! Меня зовут Александр Золотых, уже два года я работаю во ВкусВилле разработчиком ИИ-решений. В этой статье хочу рассказать, как мы сделали карманного консультанта по клиентократии — и зачем вообще он понадобился.

ВкусВилл работает по клиентократии — модели управления, которую развивает и распространяет система управления  Beyond Taylor. Основная особенность клиентократии — фокус на клиенте, когда все процессы компании выстраиваются для удовлетворения его потребности. Модель инновационная: погружаешься, и возникает множество вопросов. Конечно, лучше спросить и узнать, чем не спросить и не узнать, но не всем и не всегда это просто. Значит, нужно снижать порог входа и сделать описание модели ближе к изучающему.

Именно из этого понимания у нашей команды и появилась идея карманного консультанта — инструмента, который готов отвечать на все «глупые» и каверзные вопросы. Мы поделились замыслом с коллегами из Beyond Taylor, получили их поддержку и приступили к реализации. Так родилась наша первая задача с тем, что сейчас называется RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Конечно, есть готовые решения (Notebook LM, Нейроэксперт), но они имеют несколько минусов:

Всем привет! Меня зовут Ира Лисицына, мы с командой делаем сайт ВкусВилла удобным понятным и не останавливаемся в попытках достичь совершенного пользовательского пути через постоянные тесты и работу с обратной связью.  

Любое изменение начинается с идеи. Можно ждать озарения, а можно подстроить его под себя, сделать так, чтобы гениальные мысли сами приходили в нужное время. Когда наша команда пришла к тому, что нам необходимо самим управлять своими озарениями и находить новые идеи как по расписанию — появилась встреча по генерациям гипотез. В чем польза таких брейншторм и как довести идеи до прода – расскажу тут на реальных кейсах. 

Привет, Хабр! Меня зовут Денис, я один из лидеров направления ВкусВилл Бизнес. Вместе с командой продактов занимаюсь развитием клиентского пути бизнес-клиентов. 

Эта статья о том, как мы нашли для себя ещё один способ услышать реальные голоса наших клиентов, чтобы понять, как работает наш продукт в реальной жизни, не опираясь исключительно на метрики. Расскажу, как ИИ помог нам самостоятельно, без разработки увидеть то, что скрывают дашборды.

23 апреля — День заботы о микробиоте. Этот день мы придумали во ВкусВилле и внесли в календарь, чтобы напомнить о том, как важны для нашего организма источники клетчатки и ферментированные продукты.

В этом материале разберемся, что такое микробиота, как правильно о ней заботиться, чем её кормить и почему она такая важная для нашего пищеварения, иммунной системы и даже настроения.