Где заканчивается генерация кода и начинается инженерия
ИИ уже пишет рабочие функции, но продукт — это архитектура, контекст, риски и ответственность. Граница между кодом и инженерией, кейс легаси на 15 лет и навыки разработчика в 2026.
Yevhen Stuzhuk - Personal Portfolio
Я — Старший инженер-программист
← Все статьи
Тег
ИИ
Все статьи блога с этим тегом.
Может ли искусственный интеллект разобраться в проекте с 15-летней историей
Унаследованный код на миллионы строк, сотни таблиц и десятки интеграций: что ИИ понимает за часы, где ошибается, как внедряют RAG и индексацию репозитория, и почему эксперт + модель быстрее, чем любой из них по отдельности.
Fable 5 и qa-mcp: как ИИ помог вскрыть протокол TestClient в 1С
Кейс с Habr: от Vanessa Automation к нативному TestClient через Python — где Codex застрял на неделю, Fable 5 за сутки собрал карту протокола для qa-mcp.
Транскрипты YouTube для суммаризации и RAG: REST вместо скрейпинга
Как получать JSON-транскрипты с таймкодами через API на RapidAPI — для LLM, векторного поиска и субтитров без хрупкого парсинга страницы.
Shumai: платформа с открытым кодом — альтернатива Frame.io для креативных команд
Обзор Shumai — платформы для хранения медиа, покадровых комментариев, совместной работы и ИИ-агента с семантическим поиском. Развёртывание через Docker Compose.
Как превратить изображение схемы в редактируемую диаграмму: полный обзор технологий от OCR до ИИ
Блок-схемы, UML, BPMN, сетевые топологии и чертежи: почему PNG ≠ диаграмма, что дают OCR, векторизация, CAD, компьютерное зрение и VLM в 2025–2026, и какая цепочка реально работает.
Почему тысячи AI-статей не гарантируют трафик
Разбор контентной гонки 2025–2026: почему массовая генерация не даёт линейного роста, как поисковики оценивают сайт целиком, и что работает вместо контент-ферм.
Fine-tuning Qwen 3 0.6B: с 10% до 92% точности классификации вопросов
Эксперимент с домашним чат-ботом: как дообучить крошечную локальную LLM через Unsloth и двухбуквенные коды категорий вместо имён меток.
От pip install до продакшена: самовосстанавливающийся ИИ-агент за 10 минут
Практический гайд по NeuralBridge SDK: мультипровайдерный failover, каскадное самовосстановление и наблюдаемость для OpenAI-совместимых LLM-вызовов в Python.
GitHub открыл датасет многоязычных репозиториев для ИИ
80+ млн строк метаданных по 40 млн публичных репозиториев: классификация языка README, issues и PR под CC0 — для оценки и обучения мультиязычных инструментов разработки.
Новый SDLC: vibe coding vs agentic engineering
Честный взгляд senior-разработчика: Agent = Model + Scaffold, context engineering, фабричная модель и почему «vibe coding» не масштабируется.
Умный реестр документов: бесплатный OCR Google Drive и обход лимитов Gemini
Google Apps Script, скрытый OCR Drive API, ротация ключей Gemini и LockService — пайплайн каталогизации архива на Habr.
За хайпом: как сильные команды реально внедряют ИИ в разработку
Вебинар Platform9, Monday.com и PlayStation: SDLC вокруг ИИ, роль «инженера-оркестратора» и узкие места ревью.
DeepSeek V4 Pro обходит GPT-5.5 Pro по точности
Сравнение на задачах со схемами и инструкциями: DeepSeek 38:33, один regex вместо двух, меньше лишних деталей.
Самый простой «мозг»: перцептрон на Python с нуля
Один вход, вес и смещение, эпохи обучения и линейная граница — фундамент нейросетей без фреймворков.
Genkit на Go: как собрать ИИ-приложение, а не демо с одним промптом
Google Genkit для Go: схемы ответов, многошаговые сценарии, инструменты, наблюдаемость и смена моделей без переписывания логики.
MamayLM v2.0: украинские LLM и бесплатный чат Mamay AI
INSAIT выпустил Gemma 3–based модели 12B и 27B с поддержкой украинского, мультимодальность и инфраструктуру в Украине.
DeepSeek V4 Flash против GPT-4o: задержка, цена и гибридная маршрутизация
Сравнение на Dev.to: p99 около 0,9 с против 3,2 с, экономика API и схема «дешёвый поток + премиум по запросу».
Безопасность песочницы для агентного ИИ: Docker, microVM и CVE-2026-31431
40% команд называют безопасность главным барьером масштабирования agentic AI. Docker Sandboxes, seccomp и изоляция автономного кода.
Почему JSON тормозит агентные системы и что предлагает ULMEN
Контекст на миллионы токенов, а обмен — в JSON. ULMEN LLM: около −44% токенов в тестах автора.
AI-аналитик без SQL: DuckDB, LLM и трёхэтапный пайплайн
Вопрос на естественном языке → SQL через LLM, DuckDB in-process, три стадии и read-only guardrails для безопасности.
KLIP: локальная детекция сдвига распределения через диффузионный prior
Препринт arXiv: метрика на KL-дивергенции между prior и posterior находит чужие патчи в обратных задачах без калибровочных данных.
Семантический слой между хранилищем и BI: зачем он нужен для AI-аналитики
Metrics Layer / Headless BI: единый исполняемый контракт метрик, отличие от каталога данных и почему LLM не должна сама изобретать SQL.
Chartographer: контрфактуальные графики для честной оценки VLM
Меняют данные графика при том же вопросе — и ловят, где модель отвечала по памяти, а не по визуальному рассуждению.
GEO: как отслеживать долю упоминаний бренда в ChatGPT и Perplexity
Набор типовых вопросов, массовые прогоны, метрики доли упоминаний, тональности и точности фактов. II кв. 2026.
Maat: агент для исследования конкурентного права с RAG и официальными цитатами
ReAct-агент с инструментами обходит ChatGPT и узкие legal LLM на кейсах слияний — RAG, web fallback, уточняющие вопросы.
MATCHA: метрика для оценки LLM, которая ловит противоречия с эталоном
ROUGE и BERTScore часто ставят высокий балл противоположным текстам. MATCHA штрафует контрфактуальные противоречия — до +20% к согласию с людьми.
Open WebUI на Ubuntu: Docker Compose и HTTPS через Traefik
Свой ChatGPT-подобный интерфейс к Ollama и OpenAI-совместимым API — пошаговый деплой с Let's Encrypt.
Когда взгляд выдаёт нейросеть: детекция ИИ-фото по согласованности взгляда
Пиксельные детекторы слабеют на ИИ-фото с людьми. Авторы предлагают проверять согласованность взгляда в кадре — +3,7 п.п. на сценах взаимодействия.
Файл llms.txt: зачем он нужен и чего от него не ждать
Честная роль llms.txt в подготовке к AI-поиску: карта сайта для агентов и миф о мгновенном росте цитирований. II кв. 2026.
robots.txt: как разрешить доступ AI-ботам (GPTBot, ClaudeBot, Perplexity)
Полный практический гайд по robots.txt для AI-краулеров: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot, разделение Google и Яндекс, Allow/Disallow, чеклист проверки после деплоя и связь с AISO. Актуально на II кв. 2026.
Почему транскрипция не заменяет клинический ИИ в медицине
Whisper и краткое резюме через LLM ломаются в реальной практике: нужны движки клинического рассуждения и интеграция с EMR, а не «просто текст».
Antigravity 2.0: ОС за $1000 и 93 AI-агента за 12 часов
Google I/O Writing Challenge: мультиагентная оркестрация собрала ядро ОС без ручного кода — и меняет роль разработчика.
5 Python vector DB: что ломается после ноутбука
Chroma, Pinecone, Qdrant, Weaviate — не бенчмарки QPS, а packaging, API stability и путь из dev в production.
Docker как страховка для AI-сгенерированного фронтенда
Код от Copilot/Cursor компилируется, но падает в браузере — зачем поднимать приложение и Playwright/Cypress в одном compose.
Prompt API в Chrome: локальный Gemini Nano из JavaScript
LanguageModel.create() без сервера и API-ключа — возможности, лимиты ~4K токенов и обязательный fallback на hosted LLM.
QA за 24 часа: автономный AI-агент вместо ручной регрессии
RankCaster AI собрал автономного тестировщика на Claude Code, agent-browser и read-only psql — регрессия с 48 часов до 40 минут.