Как я за год переквалифицировался в ИИ-инженера: от DevOps до production-ready AI-агентов
КДПВ: Схема эволюции: DevOps → Python разработчик → AI Engineer с примерами проектов на каждом этапе. Альтернатива: скриншот дашборда с метриками AI-агентов в production.Год назад я был типичным DevOps-инженером: настраивал CI/CD, деплоил микросервисы, оптимизировал инфраструктуру. Сегодня я строю AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов, и мои клиенты экономят сотни часов в месяц.
Вайбкодинг: от Unity до AI, или Почему мы ненавидим инструменты, которые снижают порог входа
ВведениеВ своей прошлой статье я рассказывал, как продвинутая LLM для написания кода может упустить очевидные вещи и привести к потере данных. Та история была скорее о техническом курьезе, который может случиться при бездумной вере в возможности нейросети.Сегодня я хочу поговорить о самом вайбкодинге как о явлении, вызывающем бурю эмоций в IT-сообществе. Этот термин, придуманный и популяризированный Андреем Карпатым в начале 2025 года, быстро стал нарицательным. Для одних это будущее, для других — синоним «говнокода». Но так ли страшен вайбкодинг, как его малюют?
TRIZ + LLM без эзотерики: задеплоили агента‑решателя противоречий, который не скатывается в болтовню
Идея пришла не с “рынка”, а из очень конкретного чувства: что у нас уже есть архитектура, способная реально решать боли человека/бизнеса, а деньги и продукты всё ещё делают другие люди. Самое простое место прорвать рынок — это консалтинг через ТРИЗ: там уже есть мощная инженерная традиция, но нет нормального ИИ‑инструмента, который умеет не просто рассказывать про Альтшуллера, а реально помочь инженеру или фаундеру решать противоречия здесь и сейчас.
Больше никаких «черных ящиков»: мониторим и оцениваем качество LLM-приложений с Langfuse
Представьте: вы ведете автомобиль, а на приборной панели нет ни спидометра, ни датчика топлива, ни каких-либо показателей вообще. Ни-че-го. В принципе ехать можно, но вы не знаете, какая у вас скорость, сколько бензина и есть ли с авто какие-то проблемы. Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться.
Нейросеть, которая не двигает стоп-лосс в 3 часа ночи. Мои эксперименты с алготрейдингом
Всё началось со знаменитого челленджа - соревнования, где разработчики пытаются создать прибыльного AI-трейдера. Идея засела в голове: а что если LLM действительно может торговать лучше человека? Без эмоций, без FOMO, без revenge trading в три часа ночи. Я решил проверить. И вот к чему это привело.
Visual SLAM (Python)
ВведениеВ рамках своей научной работы в области роботехники я занимаюсь разработкой собственной SLAM-системы (Simultaneous Localization and Mapping), реализованной полностью на языке Python. Этот проект представляет собой попытку осмысленно пройти весь путь построения визуального SLAM — от базовых идей и архитектурных решений до рабочей, пусть и экспериментальной, системы, без опоры на готовые компилируемые C++-фреймворки.
Управляю VDS с телефона: Telegram-бот + Claude Code CLI
Я не devops, поэтому хотел получать ответы на человеческом языке в любое время. Ты в дороге, приходит алерт, нужно срочно посмотреть логи или проверить статус сервиса. Достаёшь телефон, открываешь SSH-клиент, набираешь команды...В итоге, я написал Telegram-бота, который принимает запросы на человеческом языке и выполняет их через Claude Code CLI. Теперь вместо journalctl -u nginx --since "1 hour ago" | grep error я просто пишу в Telegram: «Покажи ошибки nginx за последний час». Выложил в opensource.В статье расскажу про архитектуру и примеры.Claude Code CLI
