-
Почему одного векторного поиска недостаточно для бизнес-контекста
Практический разбор темы «ограничения векторного поиска для бизнес-контекста»: владелец, триггер, доказательства, условие отказа и итог для решения.
-
Правило источника истины против галлюцинаций ИИ
Практический разбор темы «правило источника истины для ИИ»: владелец, триггер, доказательства, условие отказа и итог для решения.
-
Спроектируем корпоративную память с управляемым доступом к актуальным знаниям
Корпоративные знания распределены между архивами, учётными системами и протоколами, поэтому общий поиск быстро начинает показывать устаревшие или недоступные сведения. Мед ИТ проектирует…
-
Как построить память компании без копирования всех файлов
Практический разбор темы «память компании без копирования всех файлов»: владелец, триггер, доказательства, условие отказа и итог для решения.
-
RAG не равен памяти компании: разница в архитектуре
Практический разбор темы «разница между RAG и памятью компании»: владелец, триггер, доказательства, условие отказа и итог для решения.
-
Rate limits для ботов: очереди, повторные попытки и защита API
Как защитить API от нагрузки ботов: единая квота, приоритетные очереди, ограниченные повторы, идемпотентность, dead-letter и тревоги по возрасту.
-
30 дней от ручной задачи до надёжного ИИ-агента
Недельный календарь на 30 дней: наблюдение задачи, спецификация, теневой режим, ограниченные действия и решение владельца.
-
Как спроектировать ИИ-агента, который доказывает завершение
Переносимая квитанция о завершении работы связывает точный запрос, действие, чтение целевого состояния и независимую проверку.
-
AGENTS.md: как задавать правила работы ИИ-агентам в репозитории
Практическая инструкция по корневым и вложенным правилам, которые помогают агенту выбрать правильные команды, границы и способ проверки.
Следующий полезный шаг
Что должно измениться?
Мы разберём страницу, процесс или бизнес-результат, поможем определить главное решение и только затем предложим подходящий формат работы.
Какой результат вам нужен?
