Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Материалы о React, Node.js, TypeScript и AI. Переведённый текст показывается, если он есть. Если нет — вы видите английский текст и пометку об этом.
Тег: AI
Охват — это не решение: разместите выбор на странице.
Полная таблица сравнения не является рекомендацией. Почему меню, созданные с помощью ИИ, откладывают работу по редактированию, и почему выбор всё равно важен на странице.
5 мин чтенияПочему теория компиляторов всё ещё важна, когда код за вас пишет ИИ
ИИ сгенерирует парсер за минуты, но не скажет, когда он вам нужен. Как маленькие языки и детерминированные правила побеждают промпты и почему узкое место — это вы.
5 мин чтенияПромпт-инжиниринг для DevOps: чек-лист C.L.E.A.R. и библиотека промптов
Практичный промпт-инжиниринг для DevOps: чек-лист из пяти пунктов, примеры «до и после» для Terraform, Kubernetes и CI и советы, как собрать свою библиотеку промптов.
5 мин чтенияJev от TypeSafe: модель, которая возвращает типизированные решения вместо текста
Jev не генерирует текст: за один быстрый вызов он отдаёт типизированный выбор, оценки и откалиброванные вероятности. Разбираем, как устроен API, что нашли тестировщики и где модель не дотягивает.
6 мин чтенияПлагины агентов судоходства, а не простые серверы MCP
Отправляйте инструменты MCP в виде плагинов агента с навыками, разрешениями и метаданными установки, чтобы хосты получали готовую функциональность вместо простого адаптера сервера MCP.
11 мин чтенияКто пишет код, когда агенты присоединяются к рабочему процессу?
От автодополнения к стаям агентов: соотнесите каждый уровень кодирующего агента с радиусом воздействия, покрытием тестами и этапами проверки, чтобы люди занимались только тем кодом, который действительно важен.
10 мин чтенияНавыки плюс MCP: инструменты обеспечивают возможности для действий, а навыки учат процессу работы.
MCP предоставляет агентам инструменты; навыки обучают процессу работы: какие инструменты использовать, в каком порядке и когда остановиться для получения одобрения. Почему сочетание навыков и MCP лучше каждого из них по отдельности.
4 мин чтенияСжимайте каждый вызов LLM в шлюзе LiteLLM с функцией Headroom
Функция Headroom в качестве защитного механизма перед вызовом LiteLLM сокращает объем каждого вызова большой языковой модели: обратимое сжатие, конфигурация с автоматическим переходом на резервный режим при сбоях, поэтапное внедрение для отдельных ключей, а также измерение экономии токенов.
7 мин чтенияВведение в MCP: от фрагментации к общим серверам инструментов
Почему не срабатывает вставка контекста, как помогло вызов функции, почему интеграции типа N×M вредны, и как MCP способствует переходу стека LLM к серверам общих инструментов типа N+M, которые можно повторно использовать.
6 мин чтения
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.