Вайбкодинг закончился, когда пришёл второй пользователь
Бот уже отвечает. А продукт где? История разработки сервиса с ИИ.Друг принёс мне работающего Telegram-бота. Он сам много публикует короткие видео и хотел дать уже снятому ролику больше попыток залететь в просмотрах, не готовя каждую версию вручную.
Бот уже отвечает. А продукт где? История разработки сервиса с ИИ
Друг принёс мне работающего Telegram-бота. Он сам много публикует короткие видео и заметил интересную вещь: один и тот же ролик может набрать совершенно разное количество просмотров.
Вайбкодинг против сотни шардов: как я за пару дней собрал Terox
Terox: один терминал для множества шардовНа работе у меня есть PostgreSQL. Точнее, PostgreSQL у меня есть много раз: разные сервисы, окружения, кластеры и сотни шардов.
Быстрые «руки», медленный «мозг»: Particle-1 и GPT-6 Luna Pro собирают поиск для Tilda на n8n+PostgreSQL в Docker
Всем привет!) Про топовые модели пишут много. Мне стало интересно другое: что будет, если отдать реальную задачу быстрой модели без громкого имени, а рассуждающую модель подключать только тогда, когда первая упирается не в синтаксис, а в поведение системы? Стек такой: VS Code (Cline), Particle-1 как кодер ( "руки"), GPT-6 Luna Pro как "мозг", Tilda (отдельная страница с формой), n8n , PostgreSQL 16, Docker.Сам замысел что не в чате "напиши мне функцию...", а в роли кодера в VS Code через Cline: модель пишет SQL и JavaScript для нод n8n, получает текст ошибки, предлагает следующий патч и т.д. до рабочего результата.
Как проверить, что ИИ-приложение действительно восстановилось после сбоя
Итак, резервные копии готовы, инфраструктура восстановлена, приложение снова отвечает на запросы. Но можем ли мы доверять его ответам? После сбоя ИИ-помощник рискует использовать устаревшие документы, возвращать отозванные права доступа и повторно выполнять действия, которые уже совершил. Разберемся, как избежать таких ошибок при восстановлении RAG-приложения.
ИИ-самолечение PostgreSQL доступно в Платформе Tantor 7.1
В «Тантор Лабс» представили версию 7.1 Платформы Tantor — наиболее функционального на российском рынке решения для централизованного администрирования и мониторинга PostgreSQL-совместимых СУБД. Впервые доступна функция ИИ-самолечения баз данных, которая позволяет автоматически устранять типовые проблемы, выявленные при ИИ-мониторинге. В обновлении также появились пользовательские сценарии диагностики, новые инструменты оценки здоровья СУБД и дополнительные интеграции.
Платформа Tantor заняла первое место в рейтинге графических платформ для управления СУБД от CNews
CNews впервые опубликовал рейтинг графических платформ для управления базами данных. Платформа Tantor компании «Тантор Лабс» заняла первое место, набрав 805 баллов и с отрывом опередив решения других вендоров.В исследовании сравнивались российские и зарубежные продукты. Аналитики оценивали функциональность, интеграции, инструменты администрирования, мониторинга и защиты данных, техническую поддержку и обучение, а также развитость ИИ-инструментов для администраторов баз данных.
DBA, снимай это с себя. Управлялки для Postgres в рейтинге
Впервые опубликован рейтинг графических платформ для управления базами данных. Платформа Tantor компании «Тантор Лабс» заняла первое место, набрав 805 баллов и с отрывом опередив решения других вендоров.В исследовании сравнивались российские и зарубежные продукты. Аналитики оценивали функциональность, интеграции, инструменты администрирования, мониторинга и защиты данных, техническую поддержку и обучение, а также развитость ИИ-инструментов для администраторов баз данных.
Как построить self‑hosted RAG‑систему с LangGraph‑агентом на локальных LLM
Введение Обычно стек для RAG‑систем и AI‑агентов строится вокруг облачных API (OpenAI, Anthropic) и управляемых векторных баз. Но для ряда задач критически важна полная автономность: устойчивость к санкциям и независимость от внешних провайдеров.В этой статье я расскажу, какие архитектурные решения и инженерные компромиссы позволили мне построить такую систему полностью на локальных моделях. Мы пройдем путь от сбора RSS‑лент до умного агента, который сам вызывает инструменты, и разберём грабли, на которые я наступил.Стек: Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL + pgvector, Celery, LangGraph, Ollama (Qwen 2.5 14B, BGE‑M3), Streamlit, Langfuse, Docker.
