Как мы превратили правила команды разработки в инструкции для LLM-агента
Привет, Хабр! На связи команда разработки Just AI. Сегодня расскажем, как мы автоматизировали часть задач в процессах разработки с помощью LLM-агента. Не генерацию функций и не написание кода по промпту — с этим кодинг-ассистенты уже неплохо справляются. Нас интересовало другое: что происходит с задачей до и после того, как разработчик закончил писать код.
Что там с последним коммерческим облаком в России (и как мы лажали этот год)
Коротко итоги за год:· Пустили ИИ в прод.· Уволили отдел продаж.· Чуть не положили дата-центр.· Ещё раз пустили ИИ в прод.
Агент + MCP в osysHome, часть 2: когда дом начинает объяснять себя сам
В первой части я показывал, как через MCP можно управлять домом и разбирать типовые бытовые задачи: свет, энергию, логи, «мертвые» датчики, режимы.После этого быстро всплыл другой вопрос: а если человек только начинает или уже настроил, а через полгода забыл, где что лежит и за что отвечает. Можно ли спросить обычным языком и получить не магию, а понятный план настройки и оптимизации?Вот про это вторая часть. Не про то, «как агент ходит по API», а про то, как обычному человеку стало проще настраивать дом и улучшать автоматизации
MCP Gateway: когда инструменты перестают быть интеграцией и становятся архитектурой
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Гуляев, я работаю в команде Рег.облака над облачными решениями
Почему вы не видите, что на самом деле происходит между моделью и MCP-сервером
Недавно Claude уверенно пересказал мне большой документ, хотя прочитал только его начало.Я подключил mcp-server-fetch
Как мы с Claude Code учились оценивать качество RAG системы
Уверен, на Хабре найдётся немало статей, посвященных оценке качества RAG систем. Тема по-прежнему остаётся актуальной, потому что даже готовые библиотеки вроде RAGAS не очень-то работают из коробки, требуют навыков программирования и некоторой квалификации. При этом сам процесс оценки - повторение достаточно простых операций и мне всегда хотелось переложить его на AI-ассистента.
Я сошёл с ума и сдаю свой браузер ИИ-агентам
Безумные цены, полная распродажа, я даже не знаю что происходит.
MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер
При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…
