Как мы за 2 месяца собрали VK Mini App на 80 000 пользователей и собственный видеостриминг

История началась с запроса от организаторов Fame to Flame: им нужна была цифровая платформа для федерального танцевального чемпионата, которая бы стала ядром всей механики конкурса.

Мы создали VK Mini App, где можно:
✅ регистрироваться;
✅ заливать конкурсные видео;
✅ загружать чеки и получать баллы;
✅ голосовать за участников;
✅ участвовать в розыгрышах призов.
И все это — за 2 месяца разработки!

Как решили эту задачу, рассказываем в статье на Хабре:
⁃ как спроектировали архитектуру под пиковые нагрузки;
⁃ почему отказались от стандартного VK‑плеера в пользу кастомного решения;
⁃ что помогло пройти модерацию VK Mini Apps без критичных правок.

😇Читать статью → habr.com/ru/companies/doubletapp/articles

Кому будет полезно:
⁃ разработчикам мини‑приложений;
маркетологам и организаторам конкурсов;
⁃ всем, кто планирует запустить конкурс, UGC‑механику с видео или мини‑приложение с высокой нагрузкой.
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#dt_article

💡Мы умеем запускать сложные продукты в сжатые сроки:
⁃ разрабатываем цифровые решения для ивентов — сайты, мобильные приложения, мини-аппы для различных платформ;
⁃ проектируем архитектуру под высокие нагрузки;
⁃ настраиваем мониторинг и обеспечиваем стабильную работу.
⁃ закладываем возможность миграции между платформами.

❤️ Оставьте заявку на консультацию — поможем спроектировать решение под ваш сценарий.

#dt_mini_apps

Кодовые ассистенты-2026: как выбрать модель?

В 2026 году кодовые ассистенты превратились в полноценный инструмент разработки.

Теперь они:
→ читают проект целиком и понимают зависимости;
→ предлагают рефакторинг;
→ находят баги по симптомам в логах;
→ объясняют свои решения;
→ встраиваются в workflow как опытные тимлиды.

При этом один блестяще дебажит, но слаб в рефакторинге, другой хорош в Python, но плавает в TypeScript.
Как найти модель, которая решит задачи и не нарушит рабочие процессы?

Решение — объективная оценка через бенчмарки.
Самый популярный бенчмарк — SWE‑Bench, но у его классического варианта есть ограничения — он основан на open‑source репозиториях и покрывает только Python.

💡Что сделали мы в Doubletapp?
Мы создали собственный SWE‑Bench‑подобный бенчмарк на закрытых репозиториях с покрытием 15+ языков программирования — с нормальными тестовыми контурами и едиными правилами оценки.
Мы протестировали популярные модели и поделились результатами в статье на Хабре.

📌 Что в тексте:
→ краткое описание популярных моделей (Codex / GPT‑5.3 Codex, Claude Code / Opus, Gemini / Gemini 3 Flash, Cursor и др.): их плюсы и минусы;
→ какие задачи мы брали для тестирования;
→ результаты прогонов через наш бенчмарк;
→ кто оказался самым-самым, а кто не оправдал надежд;
→ выводы: кто лучше решает задачи, кто стабильно дебажит и рефакторит, кто экономит кредиты в Cursor.

👉 Кому будет полезно прочесть:
→ разработчикам, которые хотят выбрать надёжный кодовый ассистент;
→ тимлидам и техлидам — для принятия решений по инструментам команды;
→ CTO и руководителям IT‑направлений — для оценки ROI внедрения AI‑инструментов;
→ всем, кто интересуется развитием кодовых ассистентов и их реальным применением.

😇Читать статью на Хабре → habr.com/doubletapp/articles
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#datallm #SWEBench

🫀 Готовы оптимизировать разработку с помощью AI?
— Мы подберём ассистента под ваши задачи;
— проверим на ваших кейсах;
— внедрим без риска для продакшена;
— покажем реальную экономию.
⬇️ ⬇️
Напишите нам — обсудим ваш кейс и предложим решение!

#datallm

Кто лучше проверяет тендерную документацию: человек или ИИ?

Ручная проверка документации отнимает часы и дни, и любая ошибка может стоить дорого. Человек устает, допускает ошибки, сроки проверки затягиваются, а быстро расширить команду без серьёзных затрат не получится.

📊 Мы решили эту проблему — разработали ИИ‑платформу, которая берёт на себя самую трудоёмкую часть работы, а человек ставит задачу, контролирует проверку и проверяет результат.

В публикации на Хабре разбираем, как это устроено:
→ как платформа воспроизводит логику опытного тендерного специалиста;
→ какие модели мы использовали;
→ сколько времени нужно на развёртывание системы.

Кому подойдёт платформа:
✅ руководителям отделов снабжения — ускорить и разгрузить команду;
✅ подрядчикам — с первого раза оформить документы под требования заказчика.

😇 Читать статью → habr.com/ru/companies/doubletapp/articles
💋 Оценить платформу и запросить демо → tender.doubletapp.ai
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#dt_ml

🫀 Doubletapp — ML-эксперты с 2018 года: помогаем внедрять ИИ в бизнес-процессы так, чтобы он реально экономил время и снижал ошибки.

Что делаем:
→ автоматизируем работу с документами и тендерами;
→ внедряем LLM в контур заказчика;
→ разрабатываем кастомные AI-решения под конкретные задачи;
— адаптируем модели под отраслевую специфику.

👉 Протестировать платформу для работы с тендерами → tender.doubletapp.ai
👉 Больше ML-кейсов → doubletapp.ai/projects

#dt_ml

🤖 Способна ли нейросеть решить математическую задачу на русском?

Не так хорошо, как кажется: например задачи олимпиадного уровня на русском языке для них проблема. Причина проста — моделям не на чем учиться и нечем нормально проверить результат.

🧠 Важно: именно такие математические задачи используют как бенчмарк — они показывают, насколько хорошо модель умеет рассуждать (reasoning), а не просто воспроизводить заученные паттерны из обучающих данных.

Мы в Doubletapp собрали собственный датасет — набор задач для обучения и тестирования моделей. Взяли задачи AIME — это один из самых известных американских математических экзаменов с олимпиадным уровнем сложности — и перевели их на русский.

✍️ Как мы работали:
— собрали задачи за все годы из открытого архива;
— выделили условия, решения и ответы;
— аккуратно обработали формулы;
— адаптировали в формат, который понимают модели.

📚 Получился датасет, который можно использовать и для обучения, и для тестирования нейросетей.

В статье читайте:
— почему просто дословный перевод задач — не вариант;
— как модели справляются с такими задачами;
— куда можно применить наш датасет.

😇 Читать статью → habr.com/ru/companies/doubletapp/articles

💋 Больше кейсов → doubletapp.ai/datallm
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#dt_DataLLM

На этой неделе в блоге Doubletapp на Хабре выйдет статья Маши Ладейщиковой о том, как устроен аутстаф изнутри. С какими сложностями сталкиваются команды и почему результат сильно зависит не только от разработчиков, но и от процессов на стороне заказчика.

✍️ Подписывайтесь, чтобы не пропустить!

А пока — собрали материалы, которые помогут глубже разобраться в теме: от работы аутстаф-разработчиков до выстраивания взаимодействия с внешними командами.

Читать статьи:
habr.com/ru/companies/doubletapp/posts

💋 Если вы думаете о том, как быстро усилить команду разработки и закрывать задачи без долгого найма — пишите, обсудим ваш запрос и предложим подходящий формат для подключения специалистов: doubletapp.ai/outstaff

Как быстро влиться в проект и не потеряться: взгляд аутстафера

Ты выходишь на проект:
💥 доступов нет,
💥 контекста нет,
💥 ожидания — как от сеньора, который тут с основания компании.
Знакомо?

Твоя задача:
→ собрать картину из обрывков
→ не потеряться в чужих процессах
→ стать своим, даже если ты формально внешний
→ не выгореть между проектами…

Миссия выполнима:
QA-инженер Маша Ладейщикова прошла через аутстаф-проекты разного масштаба — от бигтехов до стартапов — и собрала практический гайд для тех, кто только вступает на этот путь.

В статье:
✅ как быстро понять реальные ожидания (а не те 30%, что рассказали на интервью)
✅ как быстро стать своим в команде
✅ что делать, когда доступы не дают
✅ чем полезен аутстаф для специалиста.

😇 Читайте статью: habr.com/ru/companies/doubletapp/articles

🫀 Нужны качественные аутстаферы, чтобы усилить команду?
Напишите нам: подключаемся быстро, работаем на совесть.
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook | ВК | YouTube

#dt_outstaff

Выбираем и оцениваем open-source LLM для саммаризации встреч

📊 Запутались в рейтингах open‑source LLM и не уверены, что модель подойдёт именно для вашего проекта? Вы не одиноки: на рынке десятки вариантов, а универсального лидера попросту не существует — всё зависит от конкретной задачи.

Об этом наш свежий материал на Хабре: мы разработали для сервиса протоколирования встреч систему оценки открытых моделей для создания самых четких саммари.

Мы проверяли, что точно фиксируются:
✔️ задачи — что и кому поручили,
✔️ результаты обсуждения,
✔️ участники — кто был и в каких ролях,
✔️ отложенные вопросы — что перенесли на потом.

Результаты интересные: модели «пожирнее» не всегда попали в лидеры.

😇Подробности — в статье на Хабре: habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/

Кому будет интересно:
✔️ разработчикам, внедряющим LLM в продакшен;
✔️ продуктовым менеджерам, оценивающим эффективность языковых моделей;
✔️ всем, кто хочет снизить риск ошибок при выборе open‑source‑решений и реально сэкономить без потери качества.
────────
Instagram | LinkedIn | Facebook| ВК | YouTube

#dt_LLM

Мы уже несколько лет помогаем компаниям внедрять ИИ‑решения — от подбора и тестирования моделей до интеграции в бизнес‑процессы.

Чем мы можем помочь?
✅ Оценим, какая LLM лучше справится с вашими задачами;
✅ настроим систему контроля качества — без галлюцинаций и ошибок;
✅ автоматизируем рутинные операции с помощью нейросетей без потери прозрачности и управляемости.

❤️ Обращайтесь — подберем решение под вашу задачу.
#llm

Где ваш ИИ-агент вас подведет?

ИИ-агенты в проде уже получают доступ к почте, базам данных, рабочим инструментам команды.
Один неудачный вызов инструмента, и агент:
💥отправляет письмо не тому адресату,
💥 разглашает внутреннюю информацию,
💥 меняет права доступа,
💥делает то, чего от него вообще никто не ожидал.

Чтобы избежать таких инцидентов, мало взять хорошую модель. Нужно провести проверки по нескольким жестким сценариям и разобраться, где агент уязвим и как закрыть дыру в обороне.

В новой статье на Хабре мы не только раскрыли методологию Red Teaming для AI-агентов, но и показали по шагам, как это работает — на примере HR-ассистента для кандидатов.

Ищите в статье ссылку на готовый стенд и репозиторий с документацией.

Если вы выкатываете AI-агентов в корпоративную среду — этот материал для вас.

😇 Читать тут: habr.com/ru/companies/doubletapp/articles

🫀 И да — в Doubletapp мы помогаем командам тестировать AI-агентов, находить уязвимости и выстраивать безопасную архитектуру.

Если такая задача лежит у вас в бэклоге — напишите нам.
__________
Instagram | LinkedIn | Facebook| ВК | YouTube

#dt_DataLLM