Технический блог
Глубокое погружение во фронтенд, проектирование архитектуры, оптимизация производительности и мысли о разработке
Безопасность и выравнивание ИИ: Полное руководство по безопасности ИИ-приложений продакшен-уровня в 2026 году
Комплексный анализ системы защиты ИИ-приложений 2026 года, охватывающий защиту от инъекции Prompts, безопасность контента, выравнивание RLHF/DPO, защиту от jailbreak и фреймворки соответствия для создания надёжных ИИ-приложений продакшен-уровня.
Оптимизация стратегии чанкинга для систем RAG в 2026 году: Полное руководство
Глубокий разбор 6 стратегий чанкинга для систем RAG с реализациями на Python, бенчмарками и советами по оптимизации
Тестирование на основе ИИ в 2026 году: от генерации до самовосстанавливающихся тестов
Исследуйте трёхуровневую эволюцию ИИ-тестирования: генерация тестов, интеллектуальное обслуживание и самовосстанавливающиеся тесты. Охватывает тест-кейсы, сгенерированные LLM, Playwright + ИИ, визуальное регрессионное тестирование и анализ ROI.
Сравнение моделей AI-эмбеддингов: 6 производственных паттернов от OpenAI до локальных моделей
От OpenAI text-embedding-3 до Cohere, от BGE-M3 до E5, многоязычные модели и бенчмаркинг — руководство по выбору для продакшен RAG
ИИ-ревью кода + Сканирование безопасности: Интеграция 7 инструментальных цепочек в CI/CD пайплайнах в 2026 году
Полное руководство по интеграции инструментов ИИ-ревью кода и сканирования безопасности, включая Semgrep, CodeQL, SAST и DAST, в CI/CD пайплайны с GitHub Actions
Протоколы AI-агентов: MCP, A2A, ACP и AG-UI
Практическое руководство по протоколам AI-агентов: MCP для tools и context, A2A для agent-to-agent tasks, ACP для interoperable agents и AG-UI для пользовательских интерфейсов.
Движок рабочих процессов DAG для AI-агентов: 7 производственных паттернов от оркестрации задач до параллельного выполнения
Полное руководство по движкам рабочих процессов DAG для AI-агентов, охватывающее определение задач, управление зависимостями, параллельное выполнение, условную маршрутизацию, восстановление после ошибок, управление состоянием и производственный мониторинг
Сравнение AI-agent frameworks: LangGraph, CrewAI, AutoGen, Dify, Semantic Kernel и Pydantic AI
Практическое сравнение фреймворков AI-агентов для production: архитектура, состояние, human-in-the-loop, наблюдаемость, деплой и сценарии выбора.
Веб-доступность на практике: Роли ARIA и руководство по соответствию WCAG 2.2
Систематическое руководство по ролям, свойствам и состояниям ARIA в сочетании с четырьмя принципами WCAG 2.2, демонстрирующее лучшие практики доступных модальных окон, вкладок и форм.