Блог
Нотатки про AI-інженерію
Практичні статті про AI-агентів, RAG, LLM-інтеграції, evals і безпеку — з реальних проєктів, без води.
AI-асистенти для коду в команді: план впровадження, який витримує зіткнення з реальністю
Як впровадити Claude Code, Copilot, Cursor та подібні інструменти в команді розробки: що кажуть дослідження про продуктивність, які правила потрібні і як чесно виміряти ефект.
Оптимізація витрат на LLM: кешування промптів, пакетна обробка і вибір моделі
Як скоротити витрати на LLM API без втрати якості: кешування промптів, batch-обробка, effort, вибір моделі й гігієна токенів із розрахунками.
EU AI Act для IT-компаній: що діє у 2026 році і що робити вже зараз
Графік EU AI Act після Digital Omnibus 2026 року, категорії ризику, обов'язки провайдера і користувача, прозорість за статтею 50 і практичний чек-лист відповідності.
Безпека AI-агентів: prompt injection і OWASP Top 10 для LLM
Як працює prompt injection, що охоплює OWASP Top 10 для LLM-застосунків і які архітектурні патерни захищають AI-агентів з доступом до інструментів і даних.
Як оцінювати LLM-застосунки: evals, що ловлять регресії
Практичний гайд з оцінювання LLM: еталонні набори, перевірки кодом, LLM-as-a-judge, регресійні тести в CI і метрики, що мають значення.