mcp.
Мы выдали командам ИИ‑инструменты и получили нулевой эффект
Привет, Хабр! Меня зовут Евгений Симонович, я работаю в Ви.Tech.Расскажу одну историю, как мы набивали шишки. Мы начали внедрять ИИ и LLM в контур разработки в декабре, к середине года собрали из этого стратегию, и по дороге успели получить около нулевой эффект, разобраться, почему так, и переделать подход. Мне кажется, это применимо к кому угодно в екоме, у кого цель звучит примерно так же: быстрее доставлять бизнесу ценность.Перед началом рамка: будет нечисто про чисто SDLC.
Вордстат в чате с Claude, или как я автоматизировал сбор семантики
Всем привет! В предыдущей части этого блога я рассказывал о том, как я сделал свой MCP сервер и подключил Яндекс Директ в чат с моим Claude. Сегодня расскажу, как я туда же подключал вордстат.
TrueForge: открытая обвязка, которая превращает LLM в полноценного агента
Собрать демо-агента сегодня несложно. Подключаешь модель, добавляешь пару инструментов — и она уже читает файлы, вызывает API и бодро обещает выполнить любую задачу.Сложности начинаются, когда такого агента нужно запустить в проде.Кто будет хранить состояние между запросами? Как пережить перезапуск? Где выполнять сгенерированный код? Как не передать ему секреты? Когда запрашивать подтверждение пользователя? Что делать, когда контекст разрастается до сотен тысяч токенов?Обычно каждая команда собирает эту обвязку самостоятельно. TrueFoundry решила открыть свою реализацию — TrueForge.
ИИ‑агент внутри КОМПАС-3D: пишет код, строит деталь и проверяет результат
Я сделал ИИ‑агента для КОМПАС-3D: он живёт прямо в окне программы, принимает запрос текстом или фотографией и строит параметрическую деталь — не мёртвую геометрию в step, а дерево построения с переменными, которое пригодно для редактирования.Агент пишет код и сам смотрит на то, что построил, — анализирует рендеры «глазами» через VLM.В статье: как хорошо агент справляется с моделированием по тексту и чертежам уже сейчас, почему один блок кода лучше десяти tool'ов и почему агенту мало просто «видеть» результат.
Read‑only by construction: почему инструкции — не граница безопасности для AI‑агента в Kubernetes‑кластере
Всё чаще встречаю такую схему: берём LLM, даём ей доступ к kubectl или k8s API, в system prompt или подключённом skill‑е пишем что‑то вроде «ты можешь только читать, ничего не удаляй и не изменяй», и считаем вопрос закрытым. Прошёл через это сам и в какой‑то момент понял, что это не граница безопасности, а вежливая просьба.
AI Hardcore Set: записи докладов с митапа про MCP и агентов в проде
11 июля мы собрали тех, кто каждый день работает с MCP, пишет своих агентов и гоняет реальные AI-инструменты в проде. Теперь доклады с мероприятия можно пересмотреть всё в удобном темпе. Собрали записи всех выступлений в одной новости. Spec-Driven Development: теория, инструменты, практика — Александр Шаповалов
AI уже пишет приложения. Почему мы до сих пор деплоим их по-старому?
Cursor и Claude Code уже умеют за вечер собрать то, на что раньше уходила неделя. Интерфейс, API, авторизация, база, какой-нибудь бот сбоку. Ты сидишь, киваешь умному терминалу и постепенно начинаешь верить, что будущее наконец наступило.А потом приложение нужно выложить в интернет.И тут мы бежим к Сереге девопсеру и просим его - сделай, бро, красиво.
Как дать нейросети управлять рекламой и не разориться: MCP-сервер, где деньги тратит только человек
Полгода назад по сети разошлась история про AI-агента, который слил 441 тысячу за один твит — модель приняла решение, у неё был доступ к исполнению, и никто не стоял между решением и деньгами. С тех пор каждый раз, когда речь заходит про «дать агенту управлять чем-то важным», всплывает один и тот же страх: а если он сделает глупость с реальными деньгами?
Что такое Harness и с какими моделями его едят?
Как выглядит среднестатистический владелец китайской лабы сейчасСегодня, 13 августа DeepSeek выложил DeepSeek Harness v0.1 в Developer Preview. Открытый код, MIT, пакет @deepseek-ai/dsh в npm, запуск в одну строку:npx @deepseek-ai/dsh web
AI слушает звонки, сверяет CRM и ничего не меняет: как я собрал QA-агента через MCP
Пара слов о контексте. Я занимаюсь проектом ESM-CRM — CRM для автобизнеса. Когда AI-агенты начали становиться реальностью, захотелось пощупать их на живой воронке, в решении коммерческих задач. Автосалон «Ива» согласился стать полигоном — спасибо им за это.Ниже — кейс и пошаговый разбор, как повторить: поднять MCP-сервер, завести агента в Yandex AI Studio и подключить его к CRM.Зачем это вообще понадобилосьКлиент звонит в автодилеру: «Хочу приехать посмотреть машину». Оператор обсуждает условия, разговор длится несколько минут. Через пять минут в CRM появляется статус «корзина».
