Как организовать общий контекст между разными AI-платформами
На идею этой статьи меня натолкнул разговор с менеджером продукта, который использовал несколько AI-платформ для работы над одним проектом.
Найти похожие заметки в Obsidian оказалось проще, чем безопасно их изменить
В тестовом хранилище Obsidian лежат две заметки с одним названием — Cache lifetime. Одна находится в Study/Caching, другая в Study/Systems. Плагин замечает сходство, но что делать с этой парой? Одинаковый термин ещё не означает одинаковое содержание: в одном файле может быть определение, в другом — пример или важное ограничение.К этой задаче я пришёл после небольшого эксперимента, о котором писал 14 октября
Markdown, который вы не замечали: от двух пробелов до интерактивной статьи
Я собирался написать статью про Markdown. В процессе внутри документа оказался Doom.До игры ещё доберёмся. Но сначала — почему два пробела меняют поведение абзаца, обратные кавычки не всегда спасают таблицу, а одинаковый .md на Хабре и GitHub может оказаться двумя разными документами.Для тридцатой статьи я выбрал Markdown. После расширения, которое сохраняет публикации Хабра в .md, хочется разобраться и с самим форматом: что он умеет, где удивляет и почему один файл в разных редакторах выглядит по-разному.
Аналитик и ИИ: три инструмента, которые превращают хаос в требования
Мы работаем на крупном проекте, где присутствует десятки интеграций, сотни бизнес-сценариев, документация в Confluence, а теперь ещё и описания бизнес-сценариев с помощью ИИ прямо в репозиториях. Это здорово выручает для погружения в проект, но всё равно не покрывает всю картину при работе над конкретной доработкой. Поэтому в команде аналитиков мы начали заводить собственных ИИ-агентов: собираем в папку нужные репозитории из Git, БФТ от заказчика, заметки со встреч, и вместе с агентом проектируем и анализируем.
Ваша База Знаний — золотая клетка с прозрачными стенами
9 сентября 2024 года Notion закрыл рабочие пространства, которые определил как российские. О закрытии предупредили 26 августа и дали выгрузить данные до 8 сентября. Дальше наступила тишина.В справке нашлась строка, которая объясняет облако лучше любой метафоры про «второй мозг»: если платёжные данные пространства когда-либо были связаны с Россией, пространство закрывается. Сменить карту уже не поможет. Можно было уехать два года назад и платить из Европы — это не важно. Один давний платёж решает судьбу всего архива. В те же дни то же самое сделала Coda.
Когда разработчики ленятся писать документацию: описываем клиентский API силами нейросетей
Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контентаПредставьте себе код, который был создан достаточно давно,после этого не подвергался сильному рефакторингу, а только дописывался и частично обновлялся. У него нет REST/FAST API реализации, его писали и пишут разные разработчики и заставить их выдать вменяемую документацию задача еще та (даже если они пытаются). А раз нет REST API, то нельзя например прикрутить тот же Swagger.
Как я держу документы и инструкции для агентов в актуальном состоянии
Как разложены документыОдин огромный файл в корне плохо обновляется точечно. Слои такие.На сервере лежит общий договор для всех агентов на машине (AGENTS.md и соседние правила рантайма). В репозитории проекта — свой AGENTS.md и операционный гайд: куда смотреть, какие инварианты нельзя ломать. В docs/ — потоки (FLOWS), известные проблемы и короткие записи «что искать, где лежит, чего не делать». Отдельно скилы: пошаговые сценарии на повторяющиеся действия, не вторая простыня архитектуры.
Как мы автоматизировали перевод технической документации через инструменты вокруг модели
Привет! Меня зовут Глеб Смольяков, я инженер-программист в DevRel-отделе Битрикс24.DevRel-команда работает с разными задачами, которые помогают разработчикам и пользователям быстрее разобраться в возможностях продукта. Одна из таких задач — улучшение документации и её перевод на другие языки.В статье расскажу, как мы сделали сервис DocFlow, который автоматизирует перевод документации с русского на английский. Главная часть статьи — о том, как мы создавали инженерный слой для аккуратной точной работы.СодержаниеЗачем понадобился сервис перевода DocFlow
Cohere выпустила Parse 5: модель извлекает данные из сложных документов в Markdown
Компания Cohere выпустила коммерческую мультимодальную модель Parse 5
Память агента без вектор-БД: 363 markdown-файла вместо эмбеддингов
У меня восемь агентов с постоянной памятью, и на всех вместе больше 360 файлов, около 1,4 МБ текста. Векторной базы нет ни одной: эмбеддинги я не считаю вообще.И это не “руки не дошли”. Схема работает с мая 2026 года: сначала на одном агенте, с июня централизованно на всех восьми. За это время вопрос про вектор-БД я поднимал трижды, каждый раз с конкретным кандидатом на внедрение, и каждый раз закрывал его отказом. Ниже разберу, как это устроено, какими числами живет и в какой момент перестанет работать.Рефлекс, от которого я отказался
