Артефактно-ориентированная разработка с AI-ассистентами: методология синхронизации контекста
ВведениеС появлением больших языковых моделей (LLM) парадигма разработки программного обеспечения претерпевает фундаментальные изменения. Однако в ходе практической работы я столкнулся с системным ограничением: существующие платформы AI-ассистентов накладывают жесткие лимиты на объем передаваемого контекста.Для проекта средней сложности (30–50 файлов, 10–50K строк кода) передача полного контекста за одну сессию часто невозможна без специальных методов компрессии. Ниже я представляю методологию, которую разработал для решения этой проблемы.🎯 Личный контекст: зачем мне это понадобилось
Вы знали, что с помощью LLM можно вывести подход Architecture as Code на новый уровень?
Всем привет! Меня зовут Алексей Пронский, я отвечаю за архитектуру в AI-департаменте группы компаний БКС. Мы строим агентные системы, AI-ассистентов, OCR-системы, речевую аналитику и Classic ML модели. Поскольку мы работаем по принципам enterprise разработки, за каждым таким проектом стоит архитектурное решение — документ, который проходит согласование с бизнесом, корпоративной архитектурой, ИБ и владельцами смежных систем. Арх. решения мы ведём в Confluence, диаграммы рисуем в Draw.io. Типичный цикл от получения бизнес-требований до согласованного арх. решения в среднем занимает две-три недели.
By the pricking of my thumbs, something wicked this way comes
Эту фразу из "Макбета" Шекспира автор осмелится перевести как "благодаря зуду на кончиках моих пальцев может появиться что-то очень странное".
Краткий обзор стандарта Open Agile Architecture от The Open Group (O-AA)
В октябре 2022 года The Open Group официально выпустил Open Agile Architecture™ (O‑AA) — новую версию стандарта, призванного соединить мир «классической» корпоративной архитектуры с реалиями Agile, DevOps и цифровой трансформации. Первая версия документа была опубликована Open Group еще в 2020 году.
Как мы перестали использовать Python в production LLM-системах — и почему это было необходимо
Введение: от демо IDP-системы к production-р��ализацииВ 2023 году мы начали перерабатывать enterprise-продукт для интеллектуальной обработки документов (IDP). В его основе был зрелый, но устаревающий NLP-движок на Java — точный, надёжный, но не способный извлекать сложные сущности или рассуждать над контекстом. Решение казалось очевидным: добавить LLM.
От GPT-2 к gpt-oss: анализ достижений архитектуры
И как они выглядят на фоне Qwen 3📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📌 GitHub Pages — углублённые разборы статей5 августа, 2025 года OpenAI выпустила новые модели LLM с открытым весом: gpt-oss-120b и gpt-oss-20b — первые полностью открытые модели с момента выхода GPT-2 в 2019 году. И да, благодаря некоторым умным оптимизациям, их можно запускать локально (но об этом чуть позже).
AI агенты: как не ошибиться на практике
От переводчика: Тема AI-агентов продолжает волновать разработчиков и потребителей. Все пытаются что-то сделать, чтобы быстрее прокричать рынку "у нас тоже это есть". Но что хорошо на консьюмерском рынке, не работает на рынке энтерпрайз-решений. Если сделать что-то на скорую руку в угоду хайпу, то можно потерять доверие корпоративных клиентов.Flowable отнюдь не торопился с объявлением своей стратегии в области AI и только этим летом появились реально интересные новости. Надо попробовать!
Как внедрить AI CHAT в существующий бизнес: пошаговый план для роста среднего чека и лояльности
Сегодня об искусственном интеллекте не говорит только ленивый. Но для владельца реального бизнеса — будь то сеть ресторанов, ритейл или сфера услуг — все эти разговоры часто звучат слишком абстрактно. Как конкретно взять AI и встроить его в уже работающие процессы, чтобы он начал приносить измеримую пользу: повышать средний чек, укреплять лояльность клиентов и делать их опыт по-настоящему персональным?
