Архив рубрики ‘llm’

4 подхода к использованию LLM в разработке

Развитие LLM значительно изменило процесс разработки ПО. Однако, если присмотреться к тому, как разработчики на самом деле используют эти инструменты, картина оказывается весьма разнообразной. Одни применяют ИИ как продвинутое автодополнение, другие ожидают, что он создаст целое приложение по одному промпту. Чтобы систематизировать подходы к ИИ-программированию, воспользуемся простой моделью. Вместо того чтобы воспринимать «кодинг с ИИ» […]

Почему наш язык — лучший язык для программирования (ответ на манифест из 70-х)

Недавно на Хабре вышла статья «Почему наш язык — худший язык для программирования». Автор справедливо отметил проблему двусмысленности естественного языка (ЕЯ) и предупредил, что программирование словами приведет к хаосу. Я начну с неожиданного: автор оригинальной статьи абсолютно прав. Он прав, если мы говорим о программировании заклинаниями

Мой опыт монетизации проекта: шахматы по переписке с платёжным сервисом

Я уже больше года работаю над проектом Language Dove, и наконец пришло время его монетизировать. В этой статье — мой опыт с двумя платёжными сервисами: американским MoR (merchant of record) Paddle и интернет-эквайрингом от IDBank в Армении, а также технические детали интеграции с тем из них, который я в итоге выбрал. О проекте Language Dove […]

Хроники Agent Driven Development трансформации .1: улучшаем agent feedback loop

Это первая статья из цикла «Хроники Agent Driven Development трансформации». В цикле я рассказываю, как постепенно перевожу реальный продакшен-проект на рельсы agent-driven development — когда LLM-агенты становятся полноценными участниками разработки, а не просто подсказчиками в автокомплите. В нулевой статье я рассказал, как ускорил прогон ~800 тестов в 6 раз — с 10 минут до 101 […]

Слепое пятно LLM-разработки: контекст за пределами кода

Качество работы LLM — функция от качества контекста на входе. Это утверждение звучит банально, однако зачастую разработчики оптимизируют модель, выбирая между GPT, Claude, Gemini и прочими, и промпт, но не контекст в целом

1 700 коммитов без единой строчки руками: как я построил production-приложение на Elixir силами AI

Архитектура, TDD, инциденты и уроки 4 месяцев разработки с Claude Code В ноябре 2025 я начал эксперимент — построить полноценное финансовое приложение, не написав ни одной строчки кода руками. Спустя 4 месяца: 1 702 коммита, 3 880 тестов, 94.83% покрытие, два серьёзных production-инцидента и работающий продукт. Моя роль — архитектор и продакт. Я задаю направление, […]

Что делать, когда AI-агент «упал»: архитектура отказоустойчивости

Понедельник, 9 утра. Начало рабочей недели. API OpenAI лёг. Или лимиты закончились. Или интернет в офисе пропал. Что делает AI-агент? Ничего. А процесс, который он обслуживал, встаёт. Заявки копятся, договоры не согласовываются, клиенты ждут. И хуже всего — люди не знают, что агент не работает. Думают, что всё идёт по плану. Реальные сценарии сбоев За […]

Кто виноват, если AI-агент ошибся: распределение ответственности

Агент согласовал договор. В договоре была ошибка в реквизитах. Компания перевела деньги не туда. Кто виноват? Разработчик? Сотрудник, который запустил процесс? Руководитель, утвердивший внедрение? Это не философский вопрос. Это юридический и организационный. И если на него нет ответа до запуска — первый же инцидент парализует всю систему. Почему это важно В прошлой статье я показал, […]

«Ура, вас уволили!»: Я заставил 17 нейросетей сокращать людей и нашел нарушения Трудового кодекса в 65% случаев

Сегодня из каждого утюга звучит мантра: «Делегируйте рутину нейросетям!

Как ИИ меняет отношения к документам в работе

Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность. У меня был похожий опыт. Ещё в 2022‑м (как только был выход из бета‑тестирования и запуск по подписке), поставив эксперимент с GitHub Copilot среди сотрудников, я увидел, как меняется скорость разработки и как […]