AI-агент своими руками: память, браузер, задачи и навыки — без боли
Привет, Хабр!Так уж вышло, что майские праздники я провёл дома — залечиваю травму после катания на длинной доске с колёсиками. Развлечений в такой ситуации не очень много, а одно из немногих, которое всегда со мной, — разработка программных проектов.Этим я занимаюсь на работе, дома, в отпуске — везде. Такой уж человек.И вот появилась возможность спокойно заняться старыми пет-проектами и наконец реализовать давнюю идею: написать простую базу для создания AI-агента, максимально упростив архитектуру и сделав её удобной для быстрого расширения под собственные задачи.
Как мы в ZeBrains перешли на агентную разработку и что из этого вышло
Всем привет, на связи команда ZeBrains. Этот текст про то, как мы перестали просто использовать ИИ и начали с ним работать по-настоящему. Про настоящие проекты, настоящие шишки и один файл, который изменил всё.Спойлер: один разработчик теперь закрывает полный цикл от ТЗ до прода. Без дизайнера, без аналитика, без DevOps. За месяц. Но путь к этому был не таким прямым, как кажется.Сначала — честно о том, где мы были
794 системных промпта для AI-ассистентов: как мы собрали лучшие промпты в один месте
🔍 Зачем еще один репозиторий с промптамиРепозиториев с системными промптами много. Большинство из них представляет собой свалку из десятков разноформатных файлов, которые скопировали из случайных твитов, не проверили на практике и забыли обновить. 🤷♂️proagents устроен иначе. ⚡Здесь собраны шесть исходных репозиториев с активным сообществом и реальной историей использования. Из них полностью вычищены дубликаты, создана единая структура и добавлен CLI для быстрого управления. Каждый файл оформлен в едином стиле: содержит название, роль и четкие правила поведения. 🧑💻Результат: 794 файла
Другая сторона медали
или “Страшная сказка: продолжение-3”В предыдущих разборах серии («О бедном луддите замолвите слово…», «Об Open-source — спасителе человечества…», и в исходной «Страшной сказке») я разбирал, кого, что и почему мы теряем в ходе AI-кризиса: воронку джуниоров, цикл воспроизводства экспертизы, frontier-фронт, наработанные в OSS анклавы. Каждый раз картина была про минусы и проблемы.
После ИИ писать код руками ощущается уже не как норма
TL;DR: ИИ не заменяет инженерный контроль, но меняет базовую планку разработки. С ним проще удерживать скоуп, тесты, техническое качество и в режиме дедлайна. Главный риск - потерять ownership, поэтому уровень автономности должен зависеть от проекта, стадии и зрелости инженерного процесса.У меня есть один личный проект
LLM не работает за вас. Она работает с вами
Опыт после обучения 10+ коллег: почему одни ускоряются в разы, а другие получают уверенную кашу.За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс.Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование задач.Мой вывод стал неожиданностью для меня:LLM не работает за вас. Она работает с вами.
70% кода с AI — и ни на день быстрее
ВступлениеВ какой-то момент это происходит почти в каждой компании. Собрание. Слайды. Уверенный голос.«Мы должны активнее использовать AI».«Он ускорит разработку в несколько раз».«Нам нужно повышать эффективность».«Возможно, нам и не понадобится столько людей».Формулировки могут быть мягкими. Могут быть вдохновляющими. Могут быть завёрнутыми в стратегию трансформации. Суть остаётся той же: технология должна кратно увеличить производительность.
Как я строил ИИ-стартап, или Новые архитектурные риски 2026
Всем привет! Меня зовут Олег Балбеков, я из команды Evrone. В прошлых сериях вы читали мои статьи о том, как я создал «братишку», и о том, как я завайбкодил сервис за неделю. Сегодня же я хочу рассказать вам о настоящем инженерном приключении, которое со мной произошло в процессе построения сервиса Mimirjotun.ru.
Глаза не видят, а код пишется: как я настраиваю и программирую 100+ модулей в умном доме
В первой статье я рассказал, как пришел к теме умного дома и что из этого получилось.Если коротко: я незрячий инженер и строю систему домашней автоматизации, которая помогает мне взаимодействовать с окружающим пространством.Сегодня мой умный дом уже давно вышел за рамки хобби и превратился в полноценную систему управления квартирой. В ней работает контроллер и больше 100 модулей ввода-вывода. Если говорить языком цифр — это свыше 700 входных сигналов и около 300 выходных. Умный дом охватывает практически все инженерные системы квартиры.
Держим ИИ в узде. Как при разработке сложных продуктов обеспечить преемственность и масштабируемость проекта
Мы не боимся использовать ИИ в разработке. Потому что знаем, как сделать, чтобы изменения в коде не ломали то, что работало до этого. Знаем, как научить ИИ соблюдать требования, а не выдумывать их. И как заставить ИИ писать легкий поддерживаемый код. Рассказываю на конкретном примере.
