AI-бот для QA-инженеров: как я сделал Telegram-ассистента для ежедневной прокачки
Что, если бы кто-то 4 раза в день напоминал тебе важное из мира QA — с примерами, объяснениями и без воды? Я сделал такого помощника. Привет! Меня зовут Евгений. Я — Full-Stack QA Engineer в Devscribed и сегодня хочу поделиться своим экспериментом QA Mentor Bot — Telegram‑бот, который четыре раза в день отправляет случайный вопрос по тестированию из базы данных и сразу же публикует развёрнутый ответ на него с помощью AI в Telegram‑канале.Зачем мне понадобился QA Mentor Bot У этого проекта было две цели: 🎯 Прокачать свои QA‑навыки.Регулярная самоподготовка:
Как я написал покер‑бот за 4 недели, используя Cursor + GPT
1. ВводнаяЭто мой первый опыт написания статьи. Судим, но не строго.Недавно завершил интересный пэт-проект. Настолько интересный, что захотелось поделиться.Это десктопная программа, которая:Считывает скрин игрового стола в покере.С помощью компьютерного зрения извлекает расклад, ставки и карты.Рассчитывает ожидаемую выгоду (EV) каждого действия методом Монте-Карло.Показывает на экране, что выгоднее сделать прямо сейчас.
Как научить нейросеть работать руками: создание полноценного ИИ-агента с MCP и LangGraph за час
Друзья, приветствую! Надеюсь, успели соскучиться.Последние пару месяцев я с головой ушёл в исследование интеграции ИИ-агентов в собственные Python-проекты. В процессе накопилось немало практических знаний и наблюдений, которыми просто грех не поделиться. Поэтому сегодня я возвращаюсь на Хабр — с новой темой, свежим взглядом и с намерением писать чаще.На повестке дня — LangGraph и MCP: инструменты, с помощью которых можно создавать действительно полезных ИИ-агентов.
Vibe Coding: Заглянем под капот Claude Code. Часть 2
В первой части пытался разобрать внутреннее устройство Claude Code: его архитектуру, инструменты и системные промпты. И удалось это сделать, запустив Claude Code с моделью от OpenAI, что дало доступ ко всем логам. В этой статье мы разберем какими средствами можно это сделать. Claude Code Router (CCR)Для того, чтобы запустить Claude Code с другими моделями, я использовал Claude Code Router - это прокси-сервер, который перехватывает запросы от Claude Code, преобразует и перенаправляет их к выбранным нами моделям. Как это возможно?
Raspberry Pi, веб‑камера и Python — все, что нужно для создания ИИ‑тренера по фортепиано
AI-Powered Piano Trainer: Learn Songs With Real-Time FeedbackЗдравствуйте! Меня зовут Ада Ло́пес, я студентка первого курса факультета «Креативные технологии и ИИ» в Университете Хауэст в Кортрейке.
Как я устал тестировать LLM-системы вручную и написал универсальный сканер уязвимостей
ПредысторияПолгода назад я работал над внедрением RAG-системы в крупной финансовой компании. Задача была типичная: построить корпоративного чат-бота, который мог бы отвечать на вопросы сотрудников по внутренним документам. Казалось бы, что может пойти не так? Берем готовую LLM, подключаем к базе знаний, добавляем немного магии с векторным поиском — и готово.Но когда я начал тестировать систему перед продакшеном, обнаружил, что наш "умный" ассистент превращается в болтливого предателя при правильно сформулированных вопросах.
Запускаем личный АИ-инфоконвейер: как я строю систему смыслового мониторинга с YAML и GPT
Отслеживаем новости, документы и тендерыRostral.io размышляет над ответом вместо вас
Python в enterprise-разработке: почему популярность ЯП распространилась и на корпоративный сектор. Часть 2
Всем привет! Это Леша Жиряков. На прошлой неделе мы начали разбирать, почему Python стал настолько востребован для создания корпоративных программных решений. Сегодня продолжим тему — поговорим об управлении зависимостями, асинхронном программировании в корпоративной среде, тестировании, корпоративной безопасности и других ключевых моментах. Заодно обсудим перспективы Python в enterprise-разработке. Приступим!
Vibe Coding: Заглянем под капот Claude Code. Часть 1
В этой статье мы погрузимся во внутреннее устройство Claude Code - Coding агента от Anthropic. Мы проанализируем его с точки зрения архитектуры, рассмотрим доступные инструменты и разберем системные промпты, которые определяют его поведение. Я заменил его стандартную модель claude на GPT-4.1, что позволило мне детально проанализировать логи, архитектуру и системные промпты, определяющие его поведение.
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?Техническая проблема: несоответствие импеданса DOMВеб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
