mcp.
От разовых запросов к повторно используемым ИИ‑флоу в QA
Введение Прежде чем начать, скажу, что эта статья написана для QA‑инженеров, которые только начинают использовать AI в QA‑процессах. Это не глубокое погружение в продвинутое использование Agentic AI или во внутреннюю логику AI‑систем. Автономные AI‑агенты и системы оркестрации сейчас активно обсуждаются, но стоит помнить: sic parvis magna. Так что добро пожаловать.
Взгляд из редакции: что зарубежные издатели предлагают в 2026 году?
Привет, «Хабр»! На связи руководитель проектов редакции компьютерной литературы издательства «БХВ» @Holmogorov
AI-ревьюер кода. Ирония судьбы, или С лёгким мердж-реквестом
Привет, Хабр! На связи Оля и Эрик из команды больших языковых моделей ecom.tech
От чата вместо форм до разработки без конфигуратора: что меняется в экосистеме 1С
ИИ в разработке постепенно перестает быть отдельной экспериментальной темой. Его встраивают в IDE, подключают к корпоративным системам через MCP, используют для создания приложений и подготовки кода. Одновременно появляются новые среды, плагины и подходы к архитектуре данных.
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
