Главная / Разборы
Разборы
Как я применял инструмент: ситуация, решение, чем отличается от альтернатив.
-
AI App Sec и безопасность AI-кода
Semgrep - анализирует код на уязвимости, помогает не пропустить плохие решения от AI-агента в прод и подсвечивает что и где может пойти не так. Приоретизирует ошибки и риски.
-
CodeReview с помощью GLM5 в корп. проектах
PR-Agent — open-source подарок от платформы Qodo.ai, работает на Github Actions, поддерживает любые OpenAI - совместимые модели (litellm под капотом) Как настроить: 1.
-
Repowise - системная аналитика в корпорациях
Анализ огромных проектов на дешевой модельке и токенах. В корпорации главная боль — огромный контекст экосистемы: где что находится, как передаются данные и почему простые задачи…
-
Актуальный сетап вайб-инженеринга. Это все вокруг базового ClaudeCode + LLM агентов
Сервисы о которых говорил: - / OpenDeepWiki - очень удобно собирает контекст между репозиториями по большому проекту - - AI Confluence, просто очень прокаченная RAG читалка.
-
[AI коммитет -
Инструмент для разбора PRD, гипотез и стратегических решений — без совещаний и внутренней политики.]( Отправляете свой документ и запрос к продуктовому коммитету, через 10 минут…
-
Три месяца на разработку
Исследования: - Perplexity - хз, без него как без рук Прототип: - Bolt.new - создать Frontend на react.JS - FastAPI - лучший по backend для LLM, иногда и простого .ipynb уже с…
-
На новогодних выходных наконец дошли руки до pet-проектов
Небольшой лайфхак, если у вас в параллель работает 5-10 генераций, то замените git checkout на git worktree ASIS: Проблема: TOBE: создать worktree для каждой фичи git worktree add…
-
MBTI-команда агентов: эксперимент с мета-промтингом
Есть разные фреймворки для промтинга. Главная задача Prompt-а направить AI-модель на правильную последовательность ассоциаций и доменов знаний.
-
Kagent - OpenSource платформа
Когда применить Я вообще искал ответ 'как создать Enterprice-платформу без возни с devops и observability'. В формате закинул python код и получил полностью рабочую экосистему.
-
SGR подход или как улучшают качество в LLM-проектах
На канале “LLM под капотом” вышел интересный блок постов по спасению проекта с LLM под капотом.
-
VPN + корпоративный доступ + шифрование
История как на одном ноутбуке использовать сразу 2-3 различный VPN-подключения без конфликтов подключения (корпоративный, личный, зарубежный) ШАГ 1: Поднять свой VPN Помогло…
-
Shotgun — мгновенная генерация контекста для LLM
Shotgun превращает любую папку проекта в единый текстовый payload, где структура и содержимое готовы для анализа и редактирования нейросетями.
-
Cursor for [domain] IDE
В 2025 году был бум проектов в формате курсор для X. Разработчики брали OpenSource аналог сервиса (Figma, ChatWood, CapCut, Chromium) и учили LLM взаимодействовать с этими…
-
OPEA — это платформа с готовыми блюпринтами enterprise GenAI-решений (например
Как использовать? - запустите блюпринт из готового шаблона (типовой паттерн корпоративной AI-системы) - загрузите свои данные для замера качества - замерить базовое качество -…
-
Самообучение модели без данных
Одна из ключевых проблем - это дифицит качественных данных для обучения LLM. - актуальные методы обучения зависят от разметки данных - коллапс качества (деградация модели), если…
-
Хостинг вайб-кодинг проектов
На выходных просидел с вайб-кодингом увесистого Frontend-сервиса на next.js. Сама разработка заняла минут 15, дальше 3ч провозился с ее публикацией (поднять VPS, установить…
-
Если кто не смотрел
Если кто не смотрел - очень крутая лекция от Андрея Карпатова по подробному разбору GPT моделей.
-
Мегабыстрый LLM-шлюз
Наверняка слышали про LiteLLM, Helicone и OpenRouter. Из суть одна - через один API выдать доступ к множеству различных LLM моделей.
-
Новый ИИ-прорыв Hierarchical Reasoning Model (HRM)
HRM — это свежий мозгоподобный ИИ от sapient.inc, который ломает стереотипы о больших моделях и огромных датасетах в обучении искусственного интеллекта.
-
CURSOR RULES
Дошел до этапа, когда мне потребовалось самому завайбкодить проект. Раньше использовать VisualStudioCode + AI, его функционала оказалось недостаточно.
-
DSPy - компилятор для LLM-запросов
DSPY - это акадмеческий OpenSource проект, его задача была показать концепцию автопромтинга, чтобы не тратить время на ручное улучшение prompt-инструкций.
-
Мой небольшой забег в раздел AutoLLM привет меня к неплохим результатам
Под капотом ZenBase не изменяет первоначальный Prompt полностью, а заполняет диалог примерами для повышения качества (статья по теме) И это действительно работает.
-
Инсайды построение RAG от победителя RAG Enterprice Chellenge (IlyaRice)
Системный подход, конкретные методы и open-source код. Потрясающая статья, если изучаете RAG.