Из генерации — в переписку: доводим ответ ИИ‑агента до клиента и CRM на n8n
Всем привет! Напомню: в первой статье я показал дебаунс на Redis, который склеивает дробные сообщения клиента. Во второй — модуль привязки «чат = сделка» и то, почему вебхуки стоит держать в изолированных ключах. Если первые две части были про архитектуру и концепции, то эта — с обилием кода. Я покажу, как именно вырезаются теги, парсятся телефоны и нарезаются абзацы, потому что без кода это превратится в «я просто настроил ноды».
Вскрытие ноу‑код сметы за 500$ или как купить «АИ — ассистента» который сожрёт весь бюджет заказчика
«...Давайте я сделаю, на моих токенах потестите...»Привет, Хабр! Я разработчик из Минска (работаю официально, в статусе НПД). Занимаюсь автоматизацией на связке Self‑Hosted n8n + Redis. Внедряю автономных ИИ‑агентов для мессенджеров и связываю их с amoCRM. Дисклеймер: в статье упоминается Meta: организация признана террористической и запрещена в РФ)Поделюсь, как говорится, «мясом» из своей практики. В статье я максимально постараюсь отразить и технический абсурд, плавно переходящий в явное кидалово от инфомошенников. Во‑первых —
Абстракции для реализаций мертвы. Да здравствуют абстракции для проектирования
Благодаря искусственному интеллекту код удешевился. Но ошибочные архитектурные решения остаются такими же дорогими, как и раньше. Время от времени я спорю сам с собой о том, какие аспекты программной инженерии остались особенно важными в наше время, когда ИИ бегло пишет код. Вывод, к которому я прихожу, не понравится многим опытным разработчикам. Паттерны реализации, на усвоение которых мы потратили годы, стремительно обесцениваются. Но что насчёт умения структурировать системы в духе правильного проектирования? Это умение становится всё более, а не менее востребованным.
Как мы построили ИИ‑аналитику, которая не галлюцинирует
Я руковожу командой аналитиков. Мы работаем с данными брендов на маркетплейсах. Начну не с технологии, а с проблемы, из которой всё выросло.Каждый день мы разбираем, где у селлера утекают деньги. С данными у нас все было в порядке. Витрины были нормальные, дашборды наглядные, цифры под рукой. Дело было не в данных, а в людях. Дашборд показывает, что произошло, а разобраться, что с этим делать, должен уже аналитик.
Техлидом называться уже сложно, промпт-инженером не позволяет эго
Лет 6 назад я мог убить вечер в документации или в исходниках фреймворка ради одного метода. Докапывался до ядра, находил способ заменить 15 строк на 3 и ходил довольный неделю. Это был спорт: я знаю платформу глубже, чем ее среднестатистический разработчик.Сейчас я пишу агенту: подними xhprof на дев-стенде, прогони сценарий оформления заказа, агрегируй, покажи топ виновников. И иду наливать кофе
Всё, что перестало быть AI
Откройте бэклог любого крупного магазина и найдите там задачу «поправить сортировку в блоке „с этим товаром покупают“». Обычная задача, полдня работы, идёт в общей очереди. Двадцать лет назад ровно эта штука была темой статей в IEEE, а до того темой диссертаций. Сейчас это один из блоков задач. Владельца у него нет, есть компонент в джире.Ещё в том же бэклоге почти наверняка лежит «включить AI‑поиск», с приоритетом выше. Хотя поиск с исправлением опечаток и синонимами у вас работает с 2015 года и называется просто «поиск».Вот про этот зазор я и хочу написать.Эффект и его название
MCP для агентной коммерции: что может пойти не так
Представьте диалог c вашим любимым ИИ‑инструментом:— Найди поездку в Казань на выходные, до 20 тысяч рублей и с нормальным отелем.— Секунду, подбираю…«Подбираю» в этом диалоге — это некоторый чёрный ящик. Под ним могут скрываться воспоминания модели из обучения, попытки воспользоваться веб‑браузером, поиском в интернете. Такие обращения могут содержать различного рода погрешности.А вот чтобы это «подбираю» означало поиск по реальным ценам и наличию агент должен уметь обращаться к базе данных с билетами. Именно для этого мы вместе с командой Туту выпустили
