AI Скрепка | Евгений Мирошниченко


Kanal geosi va tili: Rossiya, Ruscha


Авторский канал юриста-разработчика, PO в Legal AI & LegalTech
• Создаю AI-инструменты для юристов и бизнеса
• Вебинары и воркшопы: ВШЭ, ПравоТех, ИТМО
• Вайбкодинг: код, промпты, архитектура решений
Победитель TechLawConf 2025
@MiroshnichenkoEA

Bog‘liq kanallar

Kanal geosi va tili
Rossiya, Ruscha
Statistika
Postlar filtri




ИИ для юриста🤖 dan repost
Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
Вашему вниманию вебинар с юристом-разработчиком и автором телеграм-канала AI Скрепка Евгением Мирошниченко

00:00 Вступление и знакомство с гостем
03:33 Создание калькулятора прямо в чате
10:38 Что такое вайб-кодинг и какая роль юриста
15:09 Пример: программа, которая анализирует 500 судактов
17:44 Постановка задачи важнее кода
19:35 Codex планирует программу
22:55 Вопросы
24:59 Разбираем план и пишем программу
29:08 Вопросы о моделях и сборе решений
38:06 Подключаем Gemini через OpenRouter
44:53 Вопросы про КонсультантПлюс и пределы ИИ
48:13 Первый результат в Excel
49:46 Вопросы о КАД Арбитр и выборе компьютера
55:32 Вопросы о будущем юристов
59:45 Готовый интерфейс программы
01:03:25 Итоги и частые ошибки
01:06:26 Анонс интенсива Мурата с 6 октября
01:08:05 Вопросы

В своем канале AI Скрепка Евгений делится мыслями и лайфхаками в области, где пересекаются право и разработка

Канал | Интенсив


ИИ для юриста🤖 dan repost
Друзья, 24 сентября, в четверг, в 19:00 по Москве проведем с Евгением Мирошниченко, автором канала AI Скрепка, открытый вебинар о вайбкодинге для юристов.

Разберем, как поставить задачу ИИ, создать небольшую программу. Обсудим типичные ошибки и мифы.

Встреча примерно на час: объяснение и примеры, затем свободный разговор и вопросы.

Бесплатно и без регистрации.

______________________

Подключиться к Zoom (24 сентября в 19:00)








LLM-модель или архитектура: как найти причину сбоя

Написал статью для тех, кто собрал LLM-прототип и хочет понять, за счёт чего он работает, или готовит его к передаче в разработку.

Статья по ссылке

Разбираю, как отличить предел модели от проблем с данными, промптом, контекстом или цепочкой шагов. Как проверять прототипы на разных моделях, собирать тесты и что передавать разработке вместе с прототипом.

Интересно почитать ваши примеры отладки таких проектов.




Зачем юристу вайбкодить

Провёл уже три потока практикумов в ВШЭ по работе юристов с ИИ, и на каждом вебинаре по вайбкодингу всплывает один и тот же вопрос, сформулированный по-разному: зачем лезть в код, если есть готовые сервисы и айтишники?

Долго отвечал через экономию времени, но если честно с собой - дело не во времени. Дело в том, что мы путаем прототип с продуктом.

Когда садишься что-то собирать через ИИ, первый инстинкт - довести до ума. Сделать идеальным интерфейс, обработать ошибки, продумать все случаи. То есть вести себя так, будто строишь продукт. А если платишь цену продукта, то гипотезу ты уже не проверяешь, а строишь в обход нормального процесса без бюджета.

У черновика работа другая. Он должен ответить на три вопроса, на которые я сам раньше обращал меньше внимания, чем стоило:

• работает ли это вообще технически. Вытянет ли модель твою юридическую логику, или там, где казалось «ну просто объяснить ИИ», на деле неподъёмная сложность.

• удобно ли этим пользоваться в реальном процессе, а не только «звучит полезно» на демо.

• готов ли кто-то довериться результату. Это не про метрики, а сядет ли коллега перед конкретным выводом по конкретному делу и примет ли на его основе решение (или покивает из вежливости)

И вот третий вопрос черновик с придуманными примерами не закроет никогда, каким бы красивым он ни был. На него отвечает только версия на настоящих датасетах (пусть и сырым выводом). Проверять её нужно сначала на реальном пользователе, а не метриками на объёме. Метрики имеют смысл, когда человек подтвердить закрытие своих болей.

Такой черновик собирается за несколько вечеров. Прогоняешь на паре реальных датасетов, смотришь, где модель откровенно врёт, доверяет ли коллега и получаешь ответ, которого через обычный процесс ждал бы месяцами.

Вопрос коллег на практикумах не только про технику. Он глубже: а зачем я, если это делает машина. И мне кажется, тут стоит вспомнить, что определение опытного юриста плыло уже не раз. Сначала это был тот, кто знает больше всех. Потом — кто быстрее всех найдёт. Сейчас, похоже, — тот, кто проверит свою гипотезу раньше, чем в неё вложат месяцы чужой работы. И раньше, чем в неё успеют влюбиться.

Вайбкодинг для меня встроился именно сюда. Не как замена разработчику - продакшен-код я не пишу и не должен. А как способ усомниться в собственной архитектуре, пока это ничего не стоит. Вместо того чтобы через месяц защищать решение, в которое уже вложился.

Не уверен, что у всех коллег ответ будет таким же. Но задавать себе этот вопрос точно стоит до того, как задача уйдёт в разработку.


Когда вы слышите про «повышение продуктивности» от ИИ - вы уверены, что именно этого хотите?

Сомневаюсь, что кто-то просыпается с мыслью: «Сегодня я стану продуктивнее». И в этом заключается фундаментальная ошибка многих LegalTech инструментов.
Довольно часто в публичной плоскости слышим следующее: «юрист тратит время на поиск судебной практики/анализ договоров/составление документов - уберём рутину». Но это неверная постановка (с каких пор поиск судебной практики стал рутиной?)
Юрист ищет практику или анализирует договор с одной целью: глубже понять, точнее аргументировать, вырасти как специалист.

Хороший инструмент поднимает планку качества, а не убирает шаги. Например: не «найди мне практику», а «покажи, какие аргументы суды принимают, а какие отклоняют» (при анализе массива судебных решений) и каждый следующий анализ становится точнее предыдущего. Именно так человек растёт через повторяющееся качество, а не через скорость.

Рекламные лозунги возразят: «Уберём рутину - освободим время для развития и более важных задач». Не освободим. Потому что рутина у каждого своя, и она никуда не девается - она просто перемещается на следующий уровень. Младший юрист разбирал типовые договоры - старший разбирает сложные сделки. Так устроен профессиональный рост.

Поэтому правильный вопрос при создании и использовании инструмента для юриста - не «как ему помочь делать больше», а «как помочь ему делать лучше».


Рад присоединиться к команде SBER LEGAL!


Меня пригласили войти в состав Управляющего совета Лаборатории искусственного интеллекта при МГЮА им. О.Е. Кутафина.
 
Лаборатория создана как стратегический центр, который будет работать на стыке права, образования и технологий. Глобальная цель к 2030 году - стать федеральным экспертным центром, который поможет выстроить качественное и сбалансированное регулирование ИИ в России.

Лаборатория будет заниматься тремя ключевыми направлениями:
➡️Регулирование: развитие законодательства в сфере ИИ, интеллектуальной собственности и персональных данных.
➡️Доверие и безопасность: защита прав личности и открытость алгоритмов.
➡️Практика: создание и тестирование реальных LegalTech-решений.

Кроме того, Лаборатория будет запускать мини-гранты и конкурсы для студентов, создавать программы дополнительного образования и разрабатывать новую магистерскую программу по праву и ИИ.

Рад присоединиться к такому сильному научному сообществу для развития LegalTech в стране.


ЛигалТех Радар | AI Скрепка dan repost
ЛигалТех Радар теперь парсит практику в русскоязычном Telegram!

Друзья, к ежедневному дайджесту новостей добавился второй формат. Бот теперь парсит русскоязычные ЛигалТех-каналы и раз в неделю публикует выжимку про практическое применение ИИ.

Две секции в каждом выпуске:
➡️Эксперименты - автор сам что-то построил или протестировал. Архитектура своего инструмента, разбор сбоя, тест моделей на реальной юр.задаче, своя разработка с метриками.

➡️Разборы - автор не строил, но сделал содержательный разбор стороннего инструмента / исследования / судебного решения с операционным выводом: что юрист сделает иначе прямо завтра.

Что отсекаю
• «Топ-5 промптов для договоров» и списки шаблонов
• Общие рассуждения о будущем
• Маркетинговые посты крупных продуктовых каналов
• Анонсы курсов и вебинаров без содержательного материала
• Пересказы обзорных отчётов без конкретного вывода для практики

Если у вас есть свой ЛигалТех-канал, на котором публикуется полезная информация, пишите в комментарии - добавлю в мониторинг!

Первый недельный пост уже в канале.


Вас уже больше 70 в 📡ЛигалТех Радар!

P.S. В основном посте пропали комментарии - если есть вопросы про проект, пишите здесь 👇


📡 ЛигалТех Радар

Ежедневно тратил время на то, чтобы отфильтровать реальные LegalTech-новости от бесконечного потока про «ИИ заменит юристов» и "Убийца чата GPT", либо не занимался этим вообще.

И у меня две новости!)

1. Я разработал агента, который каждый день сам мониторит новости об ИИ и LegalTech (российские и мировые). Фильтрует, отбирает топ-5 материалов с реальной ценностью для практики, добавляет краткое пояснение к каждому.

2. Выкладываю в открытый доступ. Ежедневный дайджест теперь публикуется прямо в ЛигалТех Радар.

Как устроен бот
Python + asyncio/httpx — параллельный сбор RSS из 19 источников (Artificial Lawyer, ArXiv, Habr, HN, Simon Willison и др.)
DeepSeek через OpenRouter API — оценка и перевод каждой статьи
Двухуровневый фильтр: сначала ключевые слова отсекают нерелевантное, потом LLM оценивает по 10-балльной шкале
SQLite — дедупликация по URL + пост-LLM дедупликация по сущностям и ключевым словам из summary
Промпт для LLM : что считать сигналом, что шумом, шкала 0-10, примеры.
Итерировал раз 15 пока перестал пропускать хайп и нейрослоп:)


С какими проблемами столкнулся:
• LLM пришлось учить различать «новость про право» и «новость про ИИ для юристов»
• Одна новость приходила с разными заголовками из разных источников - простое сравнение URL не сработало, пришлось сравнивать по смыслу
• Медиа-хайп вроде «расследуют роль ChatGPT в преступлении» упорно попадал в дайджест - научил бота отличать процесс от правового решения.

Подписывайтесь, если хотите каждый день получать выжимку из мировых новостей ЛигалТех


Второй поток подряд читаю в ВШЭ два практикума в рамках курса «Практика применения ИИ в юриспруденции».

В этот раз обе встречи идут в открытой онлайн-трансляции - зайти можно не только слушателям курса.

➡️23 апреля, четверг, 19:00–20:30 МСК
Анализ договоров с помощью ИИ

➡️28 апреля, вторник, 19:00–20:30 МСК
Основы вайбкодинга для юристов

📍 Онлайн, МТС-Линк
🎚 Первая встреча уже завтра! Участие бесплатное, по регистрации


Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
💻 Запись вебинара с Иваном Кундилем - разбираем IP Agent изнутри

Друзья, час пролетел незаметно - спасибо всем участникам! Приятного просмотра!

В этом выпуске:
➡️Как появилась идея IP Agent и какую задачу он решает
➡️Демонстрация бота вживую на реальных кейсах
➡️Чем специализированный RAG-бот отличается от NotebookLM и Яндекс Нейроюрист
➡️Как юрист без технического образования создаёт работающий продукт (демонстрируем вайбкодинг на примере создания калькулятора госпошлины)
➡️Архитектура изнутри: RAG, эмбеддинги, реранкер, агентный поиск
➡️Тест 10 моделей: какие LLM справляются с юридическими задачами, а какие больше галлюцинируют
➡️Юрист vs IT-специалист - где юридические знания дают преимущество
➡️Агентный RAG: реальная польза или переоценённый хайп
➡️Сколько времени занял проект и что дальше

Если у вас есть идеи, какую тему необходимо рассказать более детально - жду в комментариях!


Claude в Word

Бегло протестировал Claude в Word, который появился в доступе сегодня ночью.

Claude пропускает половину ссылок на ГК - и причина не в модели, а в самом Word. И это только вершина айсберга. В документе (7 страниц) поставил задачу выделить цветом НПА. Claude смог выполнить задачу после четвертой просьбы "повторить и проверить".

Интересный момент, что проблемы начинаются в том, где их не ждали. Claude сам диагностировал: "Баг с запятыми в body.search() — главная причина пропусков"

Это техническая особенность Word: когда в строку поиска передаётся запятая, Word интерпретирует её как разделитель между несколькими поисковыми выражениями, а не как часть текста. Из-за этого все ссылки вида ст. 469, 475, 476 ГК РФ, ст. 466, 468 ГК РФ, ст. 481, 482 ГК РФ и другие составные ссылки просто не находились. Исправилось явной передачей флага matchWildcards: false.


Вайбкодеры понимающе улыбнулись - теперь будем ошибки из Word кидать в ИИ, чтобы понять, какой флаг передать в Office.js для корректной работы модели.

Юристов ждут сюрпризы: модель не видит ссылки, которые выглядят правильно просто потому что в них запятая. Добро пожаловать в эпоху отладки ИИ-интеграций. Проверять работу теперь придётся там, где раньше казалось, что проверять нечего

18 ta oxirgi post ko‘rsatilgan.