Один AI-эндпоинт для генератора бренда: палитры, слоганы и риски деплоя
Как спроектировать небольшой AI-инструмент для брендинга: prompt contracts, structured output, rate limits, preview links, безопасность и UX.
Multi-stage Docker build: как уменьшить образ и ускорить CI/CD
Практика multi-stage Dockerfile для Node.js и Go: builder/runtime stages, distroless/alpine, кеш слоёв, безопасность и размер production image.
Из десктоп-парсера в SaaS: FastAPI, квоты и отдельные токены пользователей
Как перевести локальный парсер на SaaS-модель: FastAPI, SQLite, user quotas, API tokens, rate limits, billing и миграция без остановки клиентов.
Agent harness: почему обвязка вокруг LLM влияет на качество не меньше модели
Что такое agent harness, как сравнивать связки модель+обвязка, какие баги ломают прогон задач и зачем нужны benchmark/evals.
Задача коммивояжёра на практике: быстрые эвристики вместо полного перебора
Как решать TSP для сотен точек: nearest neighbor, 2-opt, simulated annealing, генетические подходы, ограничения времени и проверка качества.
AI-агенты и новые роли: кем становится инженер рядом с автономными системами
Какие роли появляются вокруг AI-агентов: agent operator, eval engineer, prompt/platform engineer, tool designer, security reviewer и automation architect.
Computer Vision в продакшене: как не развалить сервис на миллионах проверок
Практики production CV: pipeline, Triton/vLLM, Kafka, human-in-the-loop, мониторинг качества, сезонность, drift и работа под нагрузкой.
История AI-компаний: какие инженерные уроки важны для продуктов на LLM
Что стоит учитывать при создании AI-продукта: данные, безопасность, governance, стоимость inference, зависимость от платформ и доверие пользователей.
Диффузионные LLM: чем они отличаются от авторегрессионных моделей
Разбираем идею diffusion language models: генерация не строго слева направо, итеративное уточнение текста, преимущества, ограничения и возможные сценарии.
AI-аудитор сайтов: как автоматизировать проверки страниц без хаоса в отчётах
Архитектура AI-аудитора для сайтов: чек-листы, Playwright, скриншоты, structured output, Google Sheets/PDF, retries и контроль качества.
Стратегии декодирования LLM: почему модель отвечает именно так
Как temperature, top-p, top-k, greedy decoding и beam search влияют на ответы LLM, стабильность JSON, креативность и production-поведение.
Prometheus vector matching: тёмная сторона PromQL, которая ломает алерты
Разбираем сопоставление векторов в PromQL: labels, one-to-one, many-to-one, group_left/group_right и типичные ошибки в observability-запросах.
UX для AI-чатов: как маленькая кнопка решает большую проблему скролла
Почему длинные ответы LLM ломают привычный UX, как помогают userscripts, якоря сообщений, стабильная прокрутка и интерфейсные паттерны для AI-чатов.
Миграция больших Cassandra-кластеров: snapshot, репликация и отказ от лишней истории
Как планировать перенос Cassandra: объём данных, snapshot, междатацентровая репликация, consistency, compaction, cutover, rollback и контроль риска.
OAuth 2.0 в backend-интеграциях: access token, refresh token и фоновые операции
Практический разбор OAuth 2.0 для интеграций: хранение токенов, refresh flow, scopes, ошибки, фоновые задачи, безопасность и observability.
Telegram AI-ассистент: как встроить агента в семейные, support и pet-project сценарии
Архитектура Telegram-ассистента на базе AI-агента: контекст, права, голосовые сообщения, задачи, безопасность, лимиты и human-in-the-loop.
Прогноз погоды на Raspberry Pi: как не дать модели выучить данные наизусть
Практики для маленькой ML-модели прогноза погоды: time series split, leakage, baseline, интервалы неопределённости, синтетические данные и inference на слабом железе.
Arduino и Python: консольная метеостанция от датчика до графика
Как собрать простой monitoring-пайплайн для датчиков: Arduino, serial port, Python, хранение измерений, графики, ошибки чтения и калибровка.
AI как новая поверхность атаки: какие инциденты стоит учитывать в архитектуре
AI-агенты и workspace-инструменты получают доступ к данным и действиям, поэтому threat model должна учитывать phishing, prompt injection, токены, базы и недоверенный контент.
Защита критической инфраструктуры: как не превратить проект ИБ в формальность
Практический взгляд на проекты защиты КИИ: инвентаризация, роли, регуляторика, сегментация, журналирование, взаимодействие команд и контроль внедрения.
Self-hosted S3 после первого релиза: чему учат быстрые patch-версии
Что важно для open-source S3-хранилища после v1.0: роли, аудит, совместимость API, Docker, миграции, upgrade path и честный changelog.
Автоматизация API-ручек и типов: как не ломать фронтенд после изменения backend
Практики синхронизации backend API и frontend-типов: OpenAPI, codegen, contract tests, CI-проверки, версионирование и контроль breaking changes.
AI-бот для практики языка: как превратить LLM в полезный учебный сервис
Архитектура AI-бота для языковой практики: сценарии диалога, голос, память, персонализация, Telegram-интерфейс, лимиты, стоимость и качество обратной связи.
Django-система мониторинга здоровья: как проектировать надёжный личный health app
Архитектура небольшого медицинского мониторинга на Django: модели данных, роли, дневник измерений, графики, уведомления, приватность и резервное копирование.
Как масштабировать security scanning: Kafka, Postgres и API без лишнего железа
Практики роста пропускной способности security-сканирования: очереди, Kafka consumers, оптимизация Postgres, backpressure, rate limits и observability.
Экономика LLM-инференса: почему один запрос может быть дорогим
Разбираем, из чего складывается стоимость LLM: input/output tokens, контекст, кэширование, latency, batch, tool calls и практики экономии в API-продуктах.
Безопасность AI-систем в эпоху агентов: что меняется в threat model
AI-агенты получают доступ к файлам, API, браузеру и репозиториям, поэтому security-модель должна учитывать prompt injection, tool abuse, утечки данных и sandboxing.