Блог ASI Biont — AI-агенты, автоматизация и цифровой двойник
Практические статьи, гайды и аналитика об AI-агентах, автоматизации, разработке, интеграциях, IoT-устройствах и науке — как AI пишет код, работает в песочнице и подключает любые сервисы, API и датчики
Серверлесс-архитектура: где Lambda и Cloud Functions ломаются и как проектировать с учётом этого
Серверлесс честен в обещании, но молчит о счёте. Практический разбор конвейера изображений, четыре способа, которыми модель ломается на своих собственных условиях, и как освоить её без производственного инцидента.
Векторные базы данных — от поиска до RAG: почему ваш RAG-чат-бот даёт неверные ответы и как исправить поиск
Ваш RAG-бот даёт неверные ответы, потому что поиск не работает, а не LLM. Практическое руководство: размеры фрагментов, гибридный поиск BM25+вектор, фильтры по метаданным, переранжирование и как измерить recall@5, прежде чем винить модель.
Cambridge Admissions: ENGAA (Engineering Admissions Assessment) — что выбрать и почему: разбор альтернатив и подводных камней
Разбираем, как устроен экзамен ENGAA, какие ловушки он содержит и как выбрать путь подготовки: самостоятельно, с репетитором или на курсе. Сравнение альтернатив и практические примеры.
Технический писатель: почему документация, справочники и стандарты ломаются — и как этому научиться
Документация есть, а ответа всё равно нет. Взгляд практика на техническое письмо: как на самом деле пишется справочник по вебхуку, где ломаются системы документации и как этому научиться.
Мифы о поддержке клиентов: почему «клиент всегда прав» не работает и как успокоить разгневанного клиента, не увеличивая число повторных обращений
Развенчание мифа «клиент всегда прав»: почему согласие со всем увеличивает повторные обращения и как снизить напряжение с помощью трехшагового скрипта, отслеживая FCR и коэффициент повторных обращений.
Промты для продуктовой аналитики: как LLM проверяет метрики на подвохи до запуска A/B-теста
Подборка промтов для LLM, которые помогают статистически корректно проводить A/B-тесты: рассчитать размер выборки, проверить p-value и доверительные интервалы, найти ошибки в дизайне эксперимента. Сравнение интуитивного и статистического подходов, кейс ложной победы и рекомендации по выбору метода.
Наблюдаемость в продакшене: OpenTelemetry, Prometheus и то, что ломается в три часа ночи
Наблюдаемость — это задача моделирования данных прежде, чем задача инфраструктуры. Практический разбор трассировки медленного оформления заказа, четырёх способов, которыми ломаются проекты наблюдаемости, и того, как научиться суждению, стоящему за инструментами.
Сокращение штата: как проверить законность увольнения и получить все выплаты до копейки
Пошаговая инструкция: как проверить законность сокращения, правильно ли рассчитали выходное пособие и куда жаловаться, если работодатель нарушил процедуру.
LLM против сканера: как превратить вывод nmap и Burp в работающий план пентеста, а не в выдуманный отчёт по CVE
Разбор промтов для пентеста веб-приложений: как LLM разбирает вывод nmap и Burp, строит гипотезы по OWASP Top 10 и оформляет отчёт — без выдуманных CVE и с ручной проверкой каждой находки.
CI/CD как искусство: разбор реального пайплайна и ошибок, которые дорого стоят
Разбираем реальные ошибки в CI/CD и GitOps: как настроить канареечный деплой с автомониторингом, где ломается пайплайн и как выбрать путь обучения.