llm.
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.
Govorun PC: переносим офлайн-диктовку с Android на Windows за один вечер (с Claude)
ПредысторияНа Android у меня живёт Govorun Lite — офлайн-диктовка на русском. Нажал кнопку, сказал, текст вставился. Никаких облаков, никакой отправки голоса на серверы. Работает через GigaAM v2 от Сбера.Проблема одна: на ПК такого нет. Встроенная Windows-диктовка — онлайн. Whisper — либо медленный, либо требует видеокарту. Сторонние сервисы — снова облако.Я решил портировать Govorun на Windows, и для ускорения взял Claude как пару-программиста. Что из этого вышло — в этой статье.СтекКомпонентБиблиотекаЛицензия
Triage-and-Voice: как опыт колл-центров даёт рабочий паттерн для LLM-продуктов
Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM одновременно решает две вещи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя (эмоциональным или манипулятивным) вторая задача почти всегда побеждает. Модель начинает звучать максимально полезно и заботливо, и при этом врёт.Простым промптом это не вылечить. Более дорогая модель тоже не спасает. Проблема сидит глубже, в архитектуре.
Почему ваш LLM-бот врёт клиентам — и паттерн, который это чинит
Почему саппорт-бот на LLM работает против васLLM в саппорте одновременно решает две задачи: что сказать и как это сказать. Под давлением пользователя вторая всегда побеждает — модель звучит заботливо и при этом врёт. Промптом это не чинится.Дальше — два громких факапа, их общий корень и архитектурный паттерн Triage → Gate → Voice, который разделяет эти задачи.
Гефестыч: наш опыт автоматизации Code Review через LLM. «Грабли», решения, код
ВведениеКто мы?Привет, Хабр! Меня зовут Данил Чечков, я Team Lead команды High End Meta Backend в «Леста Игры». Мы занимаемся всей web-составляющей «Мира кораблей». В нашем арсенале огромное количество микросервисов, работающих на Python и Go. Мы отвечаем за покупки в meta-валюте, авторизацию, стабильность инвентаря и профиля игрока, клановые сервисы, а также многое-многое другое.Наш основной продукт – высококачественные web-сервисы на стыке интеграции с игрой. И, да, интеграция – часть нашей работы.
Голосовой агент — это не чатбот с телефоном: 40 часов экономии и $100, сожженные на ботах
Я однажды примерно за сутки сжег около $100 на голосовом агенте.Не на большом запуске. Не на огромной базе. Не на хитрой рекламной кампании. Просто на небольшом пуле холодных контактов, где агент периодически попадал на voicemail, IVR, секретарей и других ботов.В какой-то момент два не очень умных голосовых процесса могли довольно долго вежливо говорить друг другу что-то в духе:Здравствуйте.Здравствуйте, чем могу помочь?Я звоню, чтобы…Здравствуйте, чем могу помочь?Конечно, подскажите, пожалуйста…
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»
ВведениеКак мы тебя понимаем, маленький котик
Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя
В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён.Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.
У ChatGPT и Claude уже есть память. Зачем тогда вокруг растут Mem0, Graphify и Karpathy-вики поверх Obsidian
Открываете ChatGPT или Claude после месячного перерыва, пишете «привет». Модель отвечает, обращаясь к вам по имени, помнит, что вы фуллстек на Python и Vue, что у вас был проект, в котором вы споткнулись о тонкость в логике вебхуков. Гугл-Gemini делает то же самое внутри своей экосистемы. Ровно сейчас, в апреле 2026, базовая память — стандартный feature в любом крупном чате. Никаких настроек, никаких фреймворков, никаких векторных баз. Включено по умолчанию.
