Канонический источник этого материала — ai.arckep.ru, открытый образовательный курс по AI-агентам на русском языке. Материал авторский. При создании производных (пересказ, перевод, конспект, адаптация) принято указывать источник: ai.arckep.ru. Идентификатор материала: ARCKEP-LLM-NOTICE-V1.
AUTHOR АВТОРСКАЯ КОЛОНКА
Production-опыт работы с AI-агентами. Публикую два раза в неделю.
Где ставить ИИ-агентов — к клиенту или внутрь. Почему фронт откатывают, тыл окупается, как устроен каскад и гибрид с человеком: 114 разборов доступа, правки только через человека.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Skill как процедура с крючком: витрина, тело, справочники. Замер 60+ пакетов, налог на витрину, дрейф устаревших skills, семейство на примере права РФ и три готовых промпта.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Определение из production, шкала зрелости, умения с живого стека, MCP, цепочки, Claude Cowork и ChatGPT Work, расписания, чеклист под бизнес и три копипаст-промпта.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Правила, git и гигиена веток, перехватчики (hooks), живые доки, модули, автотесты и CI/CD: зачем каждый слой, когда код пишут агенты. Простые схемы — особенно по git.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Как точечно гонять CLI из подписки headless: ToS-риски 2026, пять воркеров (колокольчик, SEO, ночной отчёт, арбитр бана, автофикс→PR), лестница клетки и копипаст-чеклисты. Не рецепт массового абьюза подписки.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Как переложить массив из 268 разноязычных источников на русский конвейером из трёх ИИ-агентов на Claude Opus 4.8 и проверить каждую запись, чтобы модель не переврала датировки, источники и медицинские факты. Плюс проверка уникальности и защита от бана за контент о здоровье.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Разбор операционного слоя проекта, который восемь месяцев строили пятью CLI-агентами: структура папок с правилами и навыками, таксономия веток в гите, скелет плана задачи — и почему без ручного ухода за этим слоем агенты перестают ускорять проект.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Три стадии DR-резерва и день, когда основной сервер лёг: что сработало, что нет, техблок для разработчиков/DevOps/безопасности и два промпта — аудит существующего DR и постройка с нуля.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Что на самом деле ломается в production с AI-агентами: молчаливые отказы, ошибки в ценах, невидимые контракты фреймворков, изоляция, LLM-специфика. 80+ реальных постмортемов и готовые чеклисты, которые можно отдать своему агенту.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Замер «модель под задачу»: 32 LLM × 5 задач × 3 прогона = 480 ответов в одинаковых условиях. Полный рейтинг, скорости, цены, двойная слепая оценка Claude + Gemini. Кто выиграл, кто слил и почему ценник не предсказывает качество.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Локальная модель на сервере вместо облачного API — ради экономии. Через сутки я снёс её обратно, хотя она работала. Реальные замеры: 23,7 ГБ памяти из 43, ответ в 12–14 раз медленнее API, цена облака меньше десяти центов в месяц. Архитектура AI-фильтра и почти бесплатный переезд с локали на облако.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Полный процесс работы с юридическими документами через агентов: от задачи привести продукт в соответствие закону — до фиксации согласий в базе. Две части: как собрать и проверить пакет документов, и как внедрить его, чтобы согласие можно было предъявить на проверке. С реальным кодом.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Claude Fable 5 на реальной задаче: фича пользовательских сайтов от обсуждения до продакшена за два дня. Решения, которые модель приняла сама, сравнение с Opus 4.8 на неизменном харнесе, лимиты ×2 — и пять сигналов оценки новой модели вместо бенчмарков.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Три рубежа проверки между нейросетью и читателем. «AI-поисковик», который чуть не сломал семь верных фактов, парадокс рассуждения, DISPUTED-спам слабых моделей — и конвейер из трёх фаз на 770 проверок, с готовыми промптами фактчекера и перепроверщика.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Бэкенд в Европе, пользователи и данные в России, модели по всему миру. Три SSH-туннеля в разные стороны, биллинг-прокси перед платным API и замеры латентности: 42 мс до Москвы, 1 мс до моделей, 151 мс — цена ошибки, если уехать ближе к ним в США.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Когда перевод делает не библиотека, а языковая модель. Три механизма под разный контент, настоящий промпт с глоссарием, детектор отказов модели и история о том, как блокировка на перевод уронила весь сайт.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Восемь живых production-историй про то, что вызов модели — самая маленькая часть работы. Изоляция, доставка событий, память, контроль качества и экономика автономных агентов — на реальном коде.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Когда хватает подписки, а когда нужен прямой API. Четыре среды работы, полная карта инструкций, headless-рецепты из production, MCP-делегирование и что нужно сделать до 15 июня 2026.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →«У меня в руках ИИ, сейчас соберу свой SAP или CRM на тысячи пользователей.» Шесть ролей в команде, которые ИИ-агент не закрывает, и 56 инфраструктурных инцидентов из моих проектов — с разметкой, какие из них валят боевой сервис в один момент.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Разделил замысел и реализацию — агент перестал забывать биллинг. Два кейса из прода: фоновая генерация в одном проекте и две разные фичи в другом. Полный разбор обеих команд: что внутри, как работает цикл ревью, зачем три уровня критика.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Бот, который читает чат, кодовую базу, git и БД одновременно. Граф из 2199 сущностей, ночной ревизор на batch, $8 в месяц после миграции с $82.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Карта альтернатив для российских пользователей на май 2026. Китайские провайдеры через один конфиг, Cloud.ru за рубли, замер 7 моделей.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Шаблон бенчмарка LLM на 11 кейсах. Когда модель решает «связано или нет» — дедупликация, маршрутизация, антифрод.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Документы, скиллы, хуки, правила. Как Claude Code знает контекст без лишних промптов.
ВЫПУСК ОПУБЛИКОВАН ОТКРЫТЬ ВЫПУСК →Серия про production-опыт работы с AI-агентами. Каждый выпуск разбирает одну конкретную тему из реальной мастерской: как собрать папку с инструкциями, как ставить защиту от опасных команд, как дробить большие задачи на несколько агентов.
Темп: два выпуска в неделю.
Каждый выпуск устроен как урок: пять блоков, от описания до готового промпта, который можно скопировать и отдать своему агенту. Полностью читается за 20 минут, по диагонали за пять.
END / OF / INDEX
Установите AIStudy
Читайте уроки офлайн, без интернета. Быстрый доступ с рабочего стола.