Не бойтесь, что ИИ всё сделает за вас. Бойтесь забыть, зачем вам это нужно
Введение: Тревога у костраВ профессиональных чатах и на конференциях по разработке ПО сегодня витает специфический страх. Он пахнет дымом у костра, вокруг которого собрались те, кто ещё вчера чувствовал себя творцом цифровой вселенной. GPT-4 пишет код по наброску на салфетке. Copilot предугадывает целые функции. Аналитики один за другим выносят вердикт: профессия программиста если не умрёт завтра, то неизбежно обесценится. Кажется, мы наблюдаем закат жрецов, которые когда-то научились разговаривать с кремнием на его собственном языке.
Production-ready архитектура AI-агента. Часть 1: ReAct, Advanced RAG, Tools, Prompts
Интересный получился 2025 год: с одной стороны нахлынула волна хайпа вокруг AI‑агентов, с другой стороны не меньшая волна скептицизма и критики остудила пыл многих. Мол, это всё дорогая игрушка — поиграли, забыли, выбросили. На примере разработки AI‑консультанта для своей компании поговорим о системном подходе к проектированию архитектуры production‑ready AI‑агентов, который мы применяем при создании агентских систем для бизнеса. Да-да, именно систем, включая всё критически необходимое для того, чтобы агенты не стали игрушкой, а приносили пользу и оправдывали своё назначение.Поехали...
Умная афиша концертов Золотого кольца России: Python + LLM
Содержание: 1. Знакомство с сервисом 2. Архитектура 3. Важные нюансы 4. Развёртывание в PROD1. Знакомство с сервисомКак это работает? Представим, что «Знаток концертов» — Ваш умный библиотекарь 📚. Он настоящий специалист в своём деле, и по каждой книге (концерту) у него есть заметка с кратким содержанием 📝Вы приходите к библиотекарю с мыслью "что-то этакое почитать"
Топовая китайская модель MiniMax M2.1 уже доступна бесплатно в Koda для VS Code и CLI
Команда MiniMax представила обновление своей модели — MiniMax M2.1, сделав основной упор на производительность в реальных сложных задачах, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики и команды.Если в M2 ключевой фокус был на стоимости и доступности модели, то в M2.1 разработчики целенаправленно прокачали практическую применимость: мульти-язычное программирование, агентные сценарии и офисные workflow.Модель демонстрирует лидирующие результаты в:Rust, Java, Go, C++Kotlin, Objective-C
Флагманская модель для кодинга GLM-4.7 доступна бесплатно в Koda для VS Code и CLI
Китайская команда Z.ai представила GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга. Обновление получилось далеко не косметическим: основной фокус сделан на агентные сценарии, работу в терминале и устойчивость на длинных задачах.
ИИ в 2026 году: три основных направления развития
Илья СмирновРуководитель AI/ML практики
Вышел Amplicode 2025.3 со Spring MCP, поддержкой Spring Data JDBC и MyBatis
В релизе 2025.3 мы заметно усилили Amplicode по трём направлениям: интеграция с LLM, работа с SQL-first стеком и повседневная инженерная рутина — от HTTP-запросов до Kubernetes и Terraform.Ключевое нововведение — Spring MCP (beta). Это специализированный набор инструментов для LLM, который даёт модели контекст проекта Spring: структуру, зависимости, конфигурацию. Фича пока не включена по умолчанию, но уже доступна для тестирования. Для получения доступа напишите на info@amplicode.ru
Обновление Koda для VS Code и CLI: правила проекта, koda.md и новый поиск по документации
В Koda вышло крупное обновление, затрагивающее как расширение для VS Code, так и CLI-версию. Основной фокус — управление контекстом, знаниями проекта и снижение количества ошибок при работе в агентном режиме.Что нового в Koda для VS CodeВкладка с правилами проектаВ интерфейсе появилась отдельная вкладка с правилами. Она позволяет явно задавать ограничения и договоренности проекта: стиль кода, архитектурные принципы, ограничения по API и другие требования, которые раньше приходилось передавать неформально через промпты.Добавлен файл koda.md
От текста к токенам: как работают пайплайны токенизации
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как поисковые системы превращают обычный текст в токены и почему этот процесс важнее, чем кажется. Разбираем каждый этап: нормализацию, токенизацию, стоп-слова, стемминг и то, как всё это влияет на качество поиска.Когда вы вводите предложение в строку поиска, легко представить, что поисковая система видит то же самое, что и вы. На самом деле поисковые системы (или поисковые базы данных
