Внедрение ИИ‑агента в бизнес‑процесс за один день: от развертывания до прототипа
Меня зовут Андрей Коптелов, я долгие годы работаю с бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой, теперь волею судеб мне приходится погружаться в тему искусственного интеллекта. По мере возможностей пытаюсь делиться своим скромным опытом в этой теме.Представьте: вам поручили «внедрить искусственный интеллект (ИИ)», но без бюджета, и с требованием сохранить данные внутри периметра организации. Результат нужен вчера. Ваши подчиненные не умеют программировать, и используют большие языковые модели только в режиме чата.Результат
Перевёл 16 курсов Anthropic Academy на русский и собрал платформу за выходные
Anthropic выпустили бесплатные курсы по работе с Claude на Skilljar. Claude 101, Claude Code, API, MCP, субагенты, AI Fluency. 440 уроков, 325 видео. Проблема: всё на английском, сервис в России заблокирован.Я прошёл все курсы, перевёл и выложил на university.stadika.ru/anthropic-academy. Здесь расскажу, как устроено внутри.Что переводили и чем16 курсов, 448 уроков в JSON, 325 видео (5.6 ГБ), 2170 файлов субтитров.Текстовый контент переводил через Gemini 2.5 Flash. Не Claude, хотя курсы про Claude. Причина прагматичная: Gemini дешевле для массового перевода, длинный контекст, достаточное качество для учебных текстов.Пайплайн
Промпт-инжиниринг 2026: что устарело с приходом reasoning-моделей
Полгода назад взял старый промпт. Тот самый, отлаженный за два года — с развёрнутым chain-of-thought, тремя few-shot примерами, ролью «опытного инженера с 15 лет опыта», пошаговой схемой рассуждения. Запустил на reasoning-модели в режиме высокого мышления.Результат — хуже, чем у минимального промпта.Минимальный промпт был тупой: вход, ожидаемый формат вывода, одно ограничение. Без героики. И он выиграл.Тогда я понял: половина моего арсенала, накопленного на GPT-4 и Claude 3.5, против reasoning-моделей работает плохо. Что-то откровенно вредит. Что-то стало лишним. А что-то — что я делал по остаточному принципу — наоборот, теперь важнее всего.
Два окна в работе с AI-агентами: архитектор и разработчик. Самый недооценённый паттерн
Самый рабочий паттерн в работе с AI-агентами на код — два окна. Одно с архитектором/проверяющим, второе с разработчиком. Можно собрать на одной модели: Claude в обоих окнах с разными системными промптами и сессиями. Можно смешать — у меня сейчас Claude Code в окне разработчика и GPT-5.5 в режиме высокого мышления в окне архитектора. Модель важна меньше, чем разделение ролей.Почему один агент почти всегда хуже двух, что делает каждое из окон, и где этот паттерн избыточен.Почему один агент — это плохо
10 уроков агентного кодинга. Что делать в эпоху дешёвого кода?
Передовые модели сейчас действительно хорошо пишут код — лучше, чем справляются с большинством других задач. Работа с агентами ощущается как взгляд из будущего: полигон для проверки того, насколько далеко можно зайти с агентными возможностями. Это заряжает, даёт результат и при этом — откровенно странно ощущается.
Промпт-инжиниринг для не-промпт-инженеров
Разбор доклада Anthropic «Prompting 101» на реальном кейсеLLM уже давно не только про «сгенерировать текст» или «сделать картинку». Их всё чаще используют в работе — для анализа ресёрча, обработки звонков, генерации артефактов, автоматизаций в n8n и Make. И проблема в том, что «просто написать промпт» почти никогда не работает.В какой-то момент понимаешь, что без этого уже тяжело работать. Приходится разбираться: API, промпты, какие-то flow, как это всё между собой склеить и не развалить по дороге.Я посмотрел доклад Prompting 101
Промпт-инжиниринг на деле: опыт, который экономит часы
Привет, Хабр!В последние годы разработка программного обеспечения правда стала меняться заметно быстрее, чем раньше. Но дело не только в новых языках или фреймворках. Появился ещё один рабочий сценарий — когда часть рутины разработчик делегирует модели и ведёт её через обычный диалог. Это и называют вайбкодингом. При этом сам по себе промптинг — не магия, а способ задавать инструкции модели и получать нужное поведение без изменения её весов.
8 из 10 людей пишут промпты неправильно. Гайд от учёных, чтобы выжить в 2026 году
66% руководителей в США заявляют, что не наняли бы кандидата без навыков работы с ИИ, а 71% отдадут предпочтение менее опытному кандидату с навыками ИИ, чем более опытному без них. Такие выводы появились в отчётах Microsoft и LinkedIn ещё в 2024 году.
Практическое руководство по инжинирингу контекста для AI-ассистентов
Каждый раз, когда вы начинаете новую сессию чата с AI-ассистентом для программирования (будь то Cursor, Claude Code, Windsurf или Cortex Code), вы по сути начинаете с нуля.Ассистент не знает, что, например, ваша команда использует Streamlit для создания веб-приложений. Он не знает, что вы предпочитаете иконки Material вместо эмодзи. И он не в курсе того конфликта портов, из-за которого три месяца назад вы перешли с 8501 на 8505.Поэтому вам приходится повторяться. Сессию за сессией.
