Tessera

Business Analysis Digest #4: Вігерс ламає залізний трикутник, Atlassian вмикає лічильник, а джуни шукають практику

У четвертому випуску Business Analysis Digest Олександра Серебрянська зібрала головне за вересень: зміни в оплаті AI-функцій Atlassian, оновлення Rovo, Claude Skills для аналітиків і дискусії про першу практику після BA-курсів. А ще — поради Карла Вігерса про обмеження проєктів і рецензування вимог, події спільноти та трохи мемів.

dlvr.it

The Fourth Law та Odd Systems запускають виробництво тепловізійних сенсорів у Європі та США

За три роки компанії хочуть збільшити виробництво сенсорів у Європі вчетверо, а у США — удвічі, щоб зменшити залежність від зовнішніх постачальників.

dlvr.it

Product Digest #13: новини про AI за Q3 2026, які впливають на продакт-менеджмент

Що змінюється для продакта, коли продукти обирає AI-асистент, а користувачі самі створюють потрібні інструменти? У цьому дайджесті Макс Галійов розбирає розвиток AI-агентів, підхід Cursor до найму та практичні приклади вайбкодингу й пояснює, що з цього варто врахувати у роботі над продуктом і командою.

dlvr.it

Реактивні перехоплювачі: як швидко Україна збиватиме російські дрони та малі крилаті ракети

Скільки команд виробляє нині перехоплювачі реактивів, чому досі немає ефективного масштабованого продукту. І загалом, що відбувається з перехоплювачами реактивів і що нас чекає у майбутньому — розпитали у Brave1 та виробників. Деталі — у розборі DOU.

dlvr.it

Рекорд вакансій за усі роки та вищий інтерес до джунів. Що з ринком праці в оборонці

У III кварталі вакансії в deftech досягли рекордної частки — кожна п’ята вакансія на DOU була з оборонної сфери. Найбільша конкуренція залишається серед проєктних менеджерів, девопсів і тестувальників. А ще, компанії почали активніше шукати джунів. Детальніше — в новій аналітиці ринку праці в оборонці.

dlvr.it

Як я перестав тонути в тікетах: про створення зручного UI для Azure DevOps

В’ячеслав Потапенко, технічний delivery-менеджер в EPAM, розповідає, як створив Azurka — власний локальний інтерфейс до Azure DevOps на Python і SQLite. Він допомагає швидше працювати зі спринтами й беклогом, автоматично знаходити аномалії, контролювати витрати GitHub Copilot і менше часу витрачати на рутинні дії.

dlvr.it

Як побудувати системну галузь НРК: з чого починається розвиток

Що потрібно, аби НРК в Україні розвивалися не завдяки окремим сильним командам, а як повноцінна системна галузь? У першій статті з серії Віктор «Старк» Павлов розбирає, хто має збирати дані з фронту, виробників і навчальних центрів, як оцінювати реальні спроможності галузі та чому без чіткого розподілу відповідальності між МО і Генштабом рухатися далі буде складно.

dlvr.it

Як я тестую відеоредактор одним тестом, який користується застосунком як людина

Тарас Леськів розповідає, як один end-to-end тест на Appium перевіряє iOS-відеоредактор так, як ним користується людина: проходить сценарій монтажу, порівнює еталонні скриншоти та прев’ю з експортом і аналізує запис екрана кадр за кадром.

dlvr.it

Масштабувати виробництво під час війни — це не просто найняти людей і купити обладнання

У своїй статті Максим Притуляк пояснює, чому масштабування виробництва не зводиться до більшої кількості людей і обладнання. На прикладі FPV-дронів він показує, як знаходити вузькі місця, рахувати такт, будувати лінію, керувати запасами, контролювати якість і перебудовувати процеси так, щоб зростання обсягів не перетворилося на хаос.

dlvr.it

«З Кембриджу їм телефонують, а з українських вишів — ні». Ректор KSE про конкуренцію за олімпіадників і мрію про ШІ-лабораторію

Чому талановита молодь виїжджає за кордон і як змінити цю парадигму? Ми поговорили з ректором KSE Тимофієм Бріком про внутрішню кухню відбору на технічні програми і відплив олімпіадників, про те, чи є поляризація в Україні і чому, на його думку, нам варто будувати чипову фабрику, навіть якщо вона не окупиться.

dlvr.it

Мова запиту змінює рекомендації ШІ: методологія вимірювання на 1 800 відповідях

Максим Онищенко дослідив 1800 відповідей п’яти AI-систем, щоб з’ясувати, чи змінює мова запиту їхні рекомендації. У блозі він пояснює, як відділити реальний мовний ефект від шуму та чому найбільше він проявляється в системах із вебпошуком.

dlvr.it

Можливо, ми будуємо AI-harness для SDLC не на тому рівні

Business Analyst Сергій Кравчук розповідає про два рівні роботи з AI в SDLC: від використання AI всередині наявного процесу до дослідження того, чи не варто перебудувати сам процес. І пояснює, навіщо для цього може знадобитися окремий AI-harness.

dlvr.it

Як зламали АТБ і що робити, коли це станеться з тобою (а це станеться)

Микола Аврамук розбирає публічно описаний сценарій атаки на АТБ і пояснює, чому окремі вразливості перетворилися на компрометацію великої частини інфраструктури. А також ділиться чеклістом, як готуватися до інцидентів і що робити після зламу.

dlvr.it

Як виміряти рефакторинг AI-агента на кодовій базі у 200 000 рядків

Як зрозуміти, що AI-агент справді покращив код після рефакторингу? У статті Андрій Кучеренко розповідає про експеримент на кодовій базі у 200 тисяч рядків та показує, як перевіряти результат за допомогою метрик, тестів і білду.

dlvr.it

AI: LLM, агенти, робота і ми – інженери. Особисті думки

Де проходить межа між корисною допомогою AI-агента і моментом, коли інженер починає втрачати контроль над власною системою? Арсеній Зінченко ділиться особистим досвідом роботи з агентами й міркує про зворотний бік швидкої розробки: менше розуміння того, що відбувається «під капотом», слабше інженерне мислення, втрата звички думати самому й навіть менше задоволення від результату.

dlvr.it