Мульти-модельная оркестрация LLM: архитектура маршрутизации, которая снизила затраты в 117 раз
Как мы провели 12,000+ API-вызовов к 11 моделям, открыли правило 60-70, и построили систему маршрутизации с ROI 4,853xКонтекст: кто пишет и о чём эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Это техническая статья о том, как мы построили систему оркестрации LLM-моделей для платформы генерации образовательных курсов.Статья для тех, кто:Строит AI-продукты и упирается в стоимость APIДумает о мульти-модельной архитектуре, но не знает, с чего начать
LLM Judge для валидации образовательного контента: архитектура кросс-модельной оценки с бюджетом $0.014 за курс
Как мы решили проблему "стохастической дивергенции" при генерации уроков и снизили затраты на валидацию в 17,000 раз по сравнению с ручной проверкойКонтекст: кто пишет и о чем эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Мы генерируем образовательные курсы для клиентов с бюджетом
Почему favicon важнее, чем вы думаете
Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.
Используем агентов LLM для миграции кода
Агенты LLM меняют подходы разработчиков к миграции кода, превращая утомительные, подверженные ошибкам рефакторинги в интеллектуальные, полуавтоматизированные рабочие процессы. В этой статье мы показываем, как с помощью агентов перенести кодовую базу Java на TypeScript, проанализировав код, спланировав шаги и выполнив изменения с учетом архитектурных особенностей и проверки на основе CI.
Опыт использования S3 Vector с локальной LLM для RAG
ВведениеВ нашей компании AnyMaint, которая занимается разработкой софта для управления техническим обслуживанием и ремонтом (CMMS) промышленного оборудования, одной из главных задач является нормализация имён тулов (инструментов). Под «тулом» мы подразумеваем любой промышленный актив: машины, станки, приборы, оборудование и т.д.Зачем это нужно?
JetBrains: большой отчёт о состоянии экосистемы разработчиков в 2025 году
Команда AI for Devs подготовила краткий обзор большого отчёта JetBrains о состоянии экосистемы разработчиков в 2025 году. ИИ становится повседневным инструментом в работе программистов, TypeScript и Rust продолжают расти, а представления о продуктивности выходят за пределы метрик. Что это значит для индустрии — и для вас?Каждый год JetBrains проводит исследование Developer Ecosystem Survey — глубокое погружение в мир разработки программного обеспечения: как работают разработчики, какими инструментами пользуются и как меняется сама индустрия.
Ускорение крупномасштабной миграции тестов с помощью LLM
TL;DRЗадача: перевести тесты React с Enzyme на RTL без потери замысла и покрытия.Подход: LLM-управляемый пофайловый конвейер в виде машины состояний: Enzyme→RTL → Jest → ESLint --fix → фиксы линтера → TSC.Ретраи: повтор шагов до успеха; на каждом повторе модель получает актуальный файл и логи валидации (динамические промпты).Контекст: для сложных кейсов промпты 40–100k токенов (до ~50 связанных файлов, хорошие примеры RTL, исходники компонента и импортов).
Переводите i18n JSON файлы с помощью ИИ
Интернационализация (i18n) лежит в основе создания по-настоящему глобального ПО. Традиционно перевод i18n JSON-файлов выполнялся либо людьми, либо инструментами машинного перевода. Перевод, основанный на искусственном интеллекте, выводит точность и удобство для разработчиков на новый уровень. Давайте разберёмся почему.Почему ИИ лучше традиционного машинного перевода1. Понимание контекстаОбычный машинный перевод часто упускает тонкие нюансы контекста. Возьмём пример:{ "pixie.definition": "She is a small imaginary person", "dialog.pixie.answer": "I found it..." }
С чего начать изучение ИИ: лучшие языки программирования в 2025 году
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.
