200 OK по протоколу, но не OK для клиента: автоматизация контроля совместимости API и приложения
Выпустить релиз — часы работы команды. Упасть на старте — 1 секунда. Узнать об этом не из отзывов пользователей — бесценно. Серверные тесты проходят, эндпоинт отвечает 200 OK, но мобильный клиент падает на первом же ответе API.Типичный сценарий: в user.id приходит null, у status появляется новое значение или меняется вложенная структура — и ответ API расходится с клиентскими моделями.
200 OK иногда = кома: почему API «работает», а приложение — нет (и как нам помог ИИ)
Статус 200 OK коварен своей тривиальностью.Бэкенд-тесты «зеленые», API честно отдает данные, а веб-клиент мгновенно подхватывает изменения. Кажется, что всё в порядке, но в это же время мобильные клиенты теряют работоспособность. Приложение не выдает сетевых ошибок, оно просто не может корректно обработать обновленный DTO: клиент ожидает одну структуру данных, а получает другую.Это не баг логики сервера, а технический разрыв между живым API и замороженным артефактом — версией приложения, которая ничего не знает о правках в схеме данных, сделанных через полгода после его релиза.
30 секунд вместо 30 минут: как мы автоматизировали генерирование конфигураций потоковой обработки с помощью RAG и A2A
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Титов, я DevOps-инженер в команде интеграционных сервисов Platform V Synapse в СберТехе. Наша команда работает над продуктом Platform V Streaming Event Processing
Когда автоматизация становится умнее: как трансформеры изменили AutoDL в Альфа-Банке
Всем привет! С вами Артемий Лямин (@lyaminartemiy) и Иван Тренёв (@123-39
AI-агенты в продакшене: почему demo не равно реальность
Как я строил агента для код-ревью на LangGraph и где сломалась красивая теорияПару месяцев назад я смотрел демку: AI-агент получал пулл-реквест, пробегал по diff-у, находил потенциальный race condition и писал развёрнутый комментарий с предложением фикса. Всё это занимало около 40 секунд.В нашей команде ревью давно стало бутылочным горлышком. Двое сеньоров, около двенадцати PR в день, каждый висит в очереди по полдня. Идея автоматизировать первый проход — типовые замечания, проверки стайлгайда, очевидные ошибки — выглядела очень соблазнительно.
Как я перестал терять скилы в Claude Code и превратил ~-.claude в Git-репозиторий
В последнее время я активно использую Claude Code в своей разработке. По мере роста числа агентов я столкнулся с неожиданной проблемой — стало сложно синхронизировать их правила между разными системами. Кроме того, появилось вполне рациональное опасение: в случае блокировки аккаунта можно потерять все наработки — команды, скилы и правила агентов, которые я собирал и оттачивал на протяжении нескольких месяцев. Это подтолкнуло меня к созданию удобной системы хранения конфигурации. Здесь важно зафиксировать простую мысль: директория ~/.claude/ — это такой же код. А код должен храниться в Git. Так появился
Как за 300 рублей и 6 часов получить прошивку уровня синьора?
Новая прошивка варикаПолгода прошло с первой статьи https://habr.com/ru/articles/969230/
Промпт-инжиниринг для не-промпт-инженеров
Разбор доклада Anthropic «Prompting 101» на реальном кейсеLLM уже давно не только про «сгенерировать текст» или «сделать картинку». Их всё чаще используют в работе — для анализа ресёрча, обработки звонков, генерации артефактов, автоматизаций в n8n и Make. И проблема в том, что «просто написать промпт» почти никогда не работает.В какой-то момент понимаешь, что без этого уже тяжело работать. Приходится разбираться: API, промпты, какие-то flow, как это всё между собой склеить и не развалить по дороге.Я посмотрел доклад Prompting 101
Мы снова строим новое рабовладельческое общество. Только рабы – цифровые?
Когда мы говорим "рабство", мы почти автоматически думаем о прошлом. О чём-то варварском, давно преодолённом и морально недопустимом в современном мире. Рабство – это люди без прав, вынужденные работать на других, не имея возможности отказаться.Но давайте на секунду отвлечёмся от эмоций и посмотрим на сухие признаки.Сущность, которая:выполняет работу вместо человекаполностью подчиняется владельцуне требует оплаты, отдыха или условийможет быть масштабирована практически бесконечноЗвучит как описание из учебника истории. Или как описание современных ИИ-агентов.
Как мы автоматизировали маркетинг, продажи и контроль стеком ИИ-агентов
В нашей компании нет отдела маркетинга. Нет руководителя продаж. Нет SMM-щика, копирайтера, аналитика и таргетолога. Есть один CEO и стек из 12 ИИ-агентов, которые ведут восемь каналов коммуникации, контролируют менеджеров по продажам, мониторят расходы на рекламу 24/7, пишут персональные письма клиентам с цитатами из их звонков, и каждое утро в 6:00 МСК сами обучаются на ночной переписке команды.Эта статья — разбор без купюр: как это устроено, что работает, где грабли. В конце — отдельный блок про применимость в любом бизнесе.
