python.

Тебя нет в ответах ChatGPT. Пошаговый гайд как это починить за один вечер

Почему надо это читать? Спроси ChatGPT или Claude: «топовые продакт-менеджеры, делающие AI-продукты в России». Или спроси про ведущих экспертов в своей нише. С высокой вероятностью тебя в ответе не будет.Я спросил, и меня в списке не было, зато были люди, которых я знаю лично, и подборка выглядела странно: кто-то давно ушёл из индустрии, кто-то уехал и делает AI-продукты за пределами РФ. При этом я руковожу продуктовым направлением в Т-Банке, делаю LLM-агентов для автоматизации саппорта, выступаю на конфах, но модель об этом ничего не знала, потому что выбирает она по данным, которые видит, а меня в этих данных просто не было.

продолжить чтение

Введение в архитектуру ИИ‑систем: как GPT‑wrapper превращается в распределённую систему

Почти все AI‑проекты начинаются одинаково. Разработчик делает небольшой сервис с одним вызовом модели, подключает FastAPI, добавляет чат и показывает демо команде. На этом этапе всё выглядит настолько просто, что возникает опасное ощущение: «Ну это же обычный API‑вызов, только ответ пишет нейросеть».response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=messages )

продолжить чтение

Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist

Начал смотреть в сторону Python не потому, что захотел стать data scientist.Мой основной опыт обычный back C#/.NET, банковские системы, REST API, микросервисы, Kafka, PostgreSQL, Docker/OpenShift, CI/CD и сопровождение. Позже добавилась Java/Spring Boot. То есть моя базовая картина мира это не notebooks и не обучение моделей а сервисы, интеграции, продакшен, логи и ответственность за результат.Но когда я начал разбираться с LLM быстро понял, вызвать модель можно почти из любого языка, а вот руками понять RAG, embeddings, локальные модели, чанкинг, evaluation и большинство новых AI инструментов проще всего через Python.

продолжить чтение

Я собрал Telegram-бота с лентой новостей, которая учится на твоих реакциях — и хостится за $5 в месяц

Я собрал Telegram-бота, который показывает только хорошие новости — и хостится за $5 в месяцTL;DR — @futur_e_news_bot. Двуязычная (RU/EN) лента новостей. По умолчанию — только хорошие и нейтральные, негатив подключается в настройках на 4 уровнях. ИИ убирает дубли, одно событие = одна карточка с несколькими источниками, перевод на лету, выдача подстраивается под реакции. Внутри: aiogram, локальные эмбеддинги, sqlite-vec вместо pgvector, бесплатные LLM через OpenRouter и одна машина на Fly.io за ~$5/мес. В статье — разбор архитектуры, код, цифры и грабли.Зачем ещё один новостной бот

продолжить чтение

Делаю DnD AI DM прямо в ТГ

Раз ИИшки стремительно развиваются, подумал - почему бы не попробовать как пет проект сделать полноценного ДМа, который бы и правила знал, и не забывал что происходит, и все факты, события, NPC записывал. Бот: @dnd5char_botЗнакомая история

продолжить чтение

Как я собрал MCP-коннектор для Claude за вечер: FastMCP, Streamable HTTP и грабли деплоя

MCP (Model Context Protocol) называют «USB-C для ИИ-агентов»: один протокол, и к модели подключаются десятки готовых интеграций без костылей. Звучит красиво, но настоящее понимание приходит только когда соберёшь сервер руками — где протокол реально экономит, а где придётся повозиться, видно лишь на практике. Я собрал свой за вечер и рассказываю по шагам.Коннектор отдаёт Claude мою базу знаний — словарь из 90 ИИ-терминов

продолжить чтение

Год с Claude Code: главное — не он сам, а то, что в .claude-

Claude Code у меня появился в марте 2025-го. Точную неделю не помню — в какой-то момент он у меня просто стал инструментом по умолчанию, и я с ним отработал примерно год.Это не «AI убил программирование» и не «AI = x10 продуктивность». И то и другое — пустое. Реальность скучнее и интереснее одновременно.Сразу важная оговорка: я использую Claude Code на максимум. Не «иногда», не «когда подходит» — постоянно, на каждой задаче. Если что-то можно сделать через него, я делаю через него. Под него подстроены CLAUDE.md

продолжить чтение

Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань»

Каждый, кто пробовал создавать текстовые RPG или симуляторы на базе LLM (будь то GPT-4, DeepSeek или локальная 70B), сталкивался с проблемой «Yes-And» проклятия. По своей природе современные языковые модели — это идеальные импровизаторы. Они обучены поддакивать пользователю и развивать его мысль.В контексте игры это превращается в легальные читы. Игрок пишет: «Я достаю из кармана дымовую шашку и кидаю в охрану» или «Вообще-то я полковник ФСБ, пропустите». Что делает классический AI GM? Он послушно кивает: «Охрана кашляет в дыму, вы проходите»

продолжить чтение

AI-компаньон в проде на третьем месяце — 5 архитектурных решений и инфра-тюнинг

Каждый, кто пробовал собрать AI-чат по типовой схеме — chat-completions API, OpenAI Memory, один эндпоинт Stable Diffusion — рано или поздно упирается в одни и те же стены. Бот забывает разговор через десять реплик. Иногда сервер бодро отвечает HTTP 200, как будто всё в порядке, а внутри — пустая строка: ни ошибки, ни таймаута, модель просто отказалась говорить и сделала это молча. Один и тот же текстовый запрос рисует двух разных персонажей. А одеть нарисованного персонажа в конкретное платье из каталога не получается вообще.

продолжить чтение

AriQuantum: Как я написал эмулятор квантового компьютера прямо в Telegram

Как часто вы слышите о квантовых компьютерах? О том, что за ними будущее или что современная криптография уязвима перед квантовыми вычислениями? Всё чаще в новостях появляются статьи о новых квантовых процессорах, о росте числа кубитов, о моделировании белков и новых материалов. Но, думаю, почти никто толком не понимает, как это всё работает.

продолжить чтение

123456...1020...79