Архив рубрики ‘opencode’

Полигон гипотез: как понять, что я не сделаю бесполезную фичу?

ИИ научил нас придумывать гипотезы быстрее, чем мы успеваем их проверять. Узкое место сдвинулось с идеи на проверку до запуска — к сожалению, это дорого, как и раньше… Из этого следует вывод: выигрывает тот бизнес, у кого больше гипотез доходит до полезного импакта.  Конечно, шарманка за 20 баксов в месяц слепит идеальную с виду гипотезу из любого контекста — настолько красивую и точную, насколько случайную и бесполезную. Да я и […]

Ускорение рутины в 10 раз: как мы внедрили навыки для ИИ‑агентов у разработчиков

Разработчики одними из первых начали использовать ИИ‑агентов, чтобы автоматизировать рутинные задачи. Для компании важно, чтобы такие изменения происходили системно: эффект был очевиден, накопленные навыки собирались и обобщались, а разработчиков можно было бы обучать работе с ними. Меня зовут Станислав Решетнев, я руковожу отделом разработки в компании Sape по направлению Link Building. Сегодня хочу рассказать об успешном опыте по ускорению написания кода с помощью ИИ. Именно это было одной […]

ИИ: личный опыт без хайпа. Часть 1. Техстек на базе OpenCode

Обложка статьи о техстеке OpenCode для агентной разработки Введение Это продолжение предыдущей статьи ИИ: личный опыт без хайпа. Часть 0. Термины, связи и устройство / Хабр

Разговариваем с датчиками на человеческом: как связать MQTT, TimescaleDB и LLM через Model Context Protocol (MCP)

Любой, кто когда-либо работал на фабрике или в автоматизированных коммерческих помещениях, хорошо знаком с этой болью: данные датчиков занимают гигабайты, но чтобы извлечь из них хоть какую-то пользу, нужно пройти семь кругов ада. Надо писать SQL-запросы, загружать данные в CSV, переводить на Python, составлять графики в Excel, внимательно просматривать и искать аномалии…

Локальные LLM в агентской разработке внутри компании: пользовательский опыт

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Бутенко, я эксперт-разработчик банка Уралсиб.

Зелёные галочки лгут: почему AI пишет тесты, которые ничего не тестируют, и как это починить

Тесты зелёные, покрытие растёт, а багов меньше не становится. На QA-митапе инженер из крупной продуктовой компании показал механику: AI-агенты подгоняют моки, меняют ассерты, генерируют результаты, которые ничего не проверяют. Стек у команды — near-SOTA. Модель свежая. Агент — один из лидеров open-source. Значит, дело не в инструментах. А в чём именно — разбираю ниже: от […]

Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории

Есть паттерн, который видит каждый, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на «ориентацию». Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание. DSP (Data Structure Protocol) […]