Корпоративный RAG как MCP-сервис: подключаем кодовую базу к IDE
В компаниях с несколькими продуктами знания о коде и архитектуре почти неизбежно расползаются. Часть живёт в репозиториях, часть — в статьях с архитектурными решениями, часть — в корпоративной базе знаний (в нашем случае — Confluence). На небольшом масштабе это выглядит как порядок. Но по мере роста начинают проявляться системные эффекты.
Знаний слишком много. Что делать?
Анонс был до, а это - предисловие:Если кратко, то в этой публикации я утверждаю, что:люди не «передают знания», а встраивают фрагменты в свои персональные картины мира,встраивание ограничено вниманием, которое является конечным и расходуемым ресурсом,классические формы структурирования текста (заголовок → анонс → предисловие → текст) — это механизм экономии внимания,современные платформы уже неявно измеряют инвестиции внимания через поведение,LLM позволяют осознанно работать с плотностью нарратива (свёртывание, эмбеддинги),
Сбер проник в n8n и фильтрует нам лидов: как мы подключили Отечественную нейросеть к автоматизациям
Всё началось с вопроса коллеги: "А GigaChat вообще можно к n8n прикрутить?"Мы посмотрели в список встроенных интеграций n8n. OpenAI — есть. Anthropic — есть. Mistral, Groq, Ollama — пожалуйста. GigaChat — а вот и нет."Ну значит нельзя", — сказал бы нормальный человек и пошёл дальше.Но мы же не нормальные. Мы разработчики. И когда нам говорят "нельзя" — мы слышим "пока никто не попробовал".Спойлер: подключить можно. И это даже работает. Рассказываю, как мы провели вечер пятницы с пользой (ну, относительной).
Внедрение Spec-Driven Development в существующие проекты
Spec Kit - это один из самых амбициозных фреймворков для наведения порядка в разработке с использованием ИИ. В нашем предыдущем посте о spec driven development
Тестируем GigaChat на наличие сознания доступа
Чем исследование сознания помогает в разработке LLM, развитие каких элементов позволит моделям лучше программировать, тестировать, размышлять. Разберем на примере Gigachat.Я регулярно вижу научные статьи, в которых иногда завуалированно, а иногда и практически открытым текстом, рассказывают, как вроде бы обнаружили почти реальные признаки сознания у LLM. Мне читать такие статьи весьма интересно, а иногда и забавно.
Сделай бота для работы
Управление AI-агентами с помощью чат-сообщенийСогласно Hype Cycle от Gartner
Meeting-LLM: Транскрипция + ИИ-анализ совещаний в одном окне своими руками (T-One + GPT-OSS-20B)
В интернете огромное количество гайдов на тему транскрибации аудио и анализа совещаний через ИИ. Но все они описывают разрозненные решения: отдельно транскрибируй аудио, затем отправь в ChatGPT, и так далее.Я решил комплексно подойти к этому вопросу и навайбкодить веб-приложение, где все задачи решаются в одном окне, а именно:Хранение транскрипцийЧат с ИИ по содержимому встречиСтруктурированные протоколы (задачи, решения, события)Рекомендации ИИ на базе текущей и предыдущих встречИнтеграция с CRM в один клик (beta)
AI-Accelerated Engineers VS AI Governance Engineers (новые типы специалистов в 2026 году)
Раньше в резюме строчка Уверенный пользователь MS Office (Word, Excel) была обязательна, так же как стрессоустойчивость, коммуникабельность, работа в команде.Думаю, теперь обязательной строкой станет:«Уверенный пользователь AI. Problem decomposition, structured prompting, critical evaluation of AI outputs, code and workflow automation.»Я уже вижу, насколько отличается скорость разработки у инженеров, которые активно используют ИИ и у тех кто не используют ИИ вообще или используют его неэффективноИ в будущем это еще сильнее будет бросаться в глазаПри этом, по моему ощущению, командам нужны два типа инженеров.
AI без интернета (офлайн) на своем компьютере
Зачем это обывателю?Кейсов на самом деле не мало, как минимум это бесплатно и дает возможность запускать AI без облака, чтобы ничего не отправлялось в интернет (приватность, скорость), ну и на случай если упадет интернет как например у нас было в Испании когда все электричество пропало, хорошо бы иметь умного ИИ с которым можно будет пообщаться)Еще можно использовать как офлайн переводчик или объяснялку без интернета, помощника по учебе и изучения чего либо.Для профессионалов это вообще оогромная область, от исследования как это работает до разного рода кастомизаций и применений.
Production-ready архитектура AI-агента. Часть 1: ReAct, Advanced RAG, Tools, Prompts
Интересный получился 2025 год: с одной стороны нахлынула волна хайпа вокруг AI‑агентов, с другой стороны не меньшая волна скептицизма и критики остудила пыл многих. Мол, это всё дорогая игрушка — поиграли, забыли, выбросили. На примере разработки AI‑консультанта для своей компании поговорим о системном подходе к проектированию архитектуры production‑ready AI‑агентов, который мы применяем при создании агентских систем для бизнеса. Да-да, именно систем, включая всё критически необходимое для того, чтобы агенты не стали игрушкой, а приносили пользу и оправдывали своё назначение.Поехали...
