Как собрать систему захвата ниши: семантика, архитектура сайта, LLM-пайплайн и подготовка к AI-поиску
LLM не превращает бардак в систему. Он просто масштабирует его быстрее.SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.
Как я хотел одного AI-агента, а получил целую деревню
Всё началось с простого желания: чтобы AI-агент мог потихоньку развивать мои проекты, пока я занят другими делами. Поставил задачу, ушёл, вернулся к готовому результату. За неделю из этого желания выросла мультиагентная система с шиной сообщений, мониторингом, делегированием задач и собственной веб-админкой. Система, которая в значительной мере построила сама себя.Под катом: путь от первого запуска Claude Code до деревни из двенадцати агентов, каждый хак и каждые грабли на этом пути, и неожиданное открытие, что менеджмент AI-команды устроен ровно так же, как менеджмент живых людей.Шаг первый: просто агент
RAG-бот на YandexGPT без Python и оркестраторов. Кейс внедрения «Яндекс Агента» в медицине
Автоматизация клиентского сервиса в медицине — это всегда баланс между точностью данных и скоростью ответа. Рассказываем, как мы создавали для фармацевтической компании «Буарон» умного помощника на базе Yandex Cloud Agent, который обеспечивает круглосуточную обработку запросов и использует связку PHP и WordPress.
Как поддерживать корпоративную карту в рабочем состоянии, чтобы AI не начинал ошибаться
В прошлой статье я рассказывал, как мы в «Первой Форме» пришли к навигации по корпоративным данным и почему одной языковой модели недостаточно, чтобы получать полезные ответы внутри компании. Тогда речь шла о самой идее картографирования данных — о слое, который связывает разрозненные системы, знает смысл терминов и помогает находить путь от вопроса к проверяемому ответу.Но довольно быстро выяснилось, что построить карту один раз недостаточно.
Достаточно подробная спецификация — это код
Эта статья, по сути, родилась как развёрнутая версия фрагмента комикса, который вы видите выше.
Айсберг Claude Code: 30+ возможностей от новичка до автоматизации
Представь, ты пишешь Claude AI:
«ИИ масштабнее, чем Covid»? Почему 85 миллионов человек ошибаются насчёт ИИ и рабочих мест
«Происходит что-то масштабное». «Большинство людей не узнает об этом, пока не станет слишком поздно».
