Тимур Наурузбаев
Senior DevOps
Senior DevOps
Дисклеймер: я продакт, не разработчик. Тех. бэкграунд — теоретический. Эта статья про то, как выглядит вайб-кодинг глазами PM и что реально работает, а не что обещает маркетинг.
У большинства продактов, которые хотят запустить что-то своё, есть один и тот же потолок: нет команды → нет продукта. Найм, онбординг, выстраивание процессов, ожидание первых релизов — это месяцы и деньги ещё до первой проверки гипотезы.
Последнюю неделю я тестировал, насколько этот потолок реален в 2025 году. Результат — два живых проекта:
личный сайт по продуктовому консалтингу
Модульная платформа для запуска AI-агентов, где каждый навык работает в WebAssembly-песочнице, агенты масштабируются на кластер из разнородных машин, а навыки пишутся на Go, Rust или AssemblyScript.
Привет.
Перед вами разбор машины Kobold из 10-го сезона HackTheBox. Easy машина, которая оказалась интересной - тут и chaining уязвимостей через Docker volumes, и credential reuse, и два разных пути до root. Но главная изюминка: точка входа - RCE в инструменте из AI/ML-экосистемы. Спойлер: MCP тулзе. Новый attack surface, который стоит знать. Погнали)
Традиционно начинаем с полного сканирования портов:
nmap -p- -sC -sV -oN recon/nmap/full.txt <Target IP>
Стук в дверь. Заходит аспирант.
— Шеф, последняя серия Mo/B не получилась. Период куда-то уехал.
— Покажи параметры напыления.
Аспирант открывает тетрадь. На странице — «Mo/B 300W 120s». Ни тебе давления, ни расхода газа, ни типа подложки. Запись сделана, судя по чернилам, одновременно с тремя предыдущими — то есть по памяти, задним числом.
— Логи с установки?
Привет! Меня зовут Александр и я Flutter-разработчик. В этой статье хочу рассказать о том как я подружил ИИ-агентов с интеграционными тестами Flutter, какой инструмент пришлось для этого написать и что вообще из этого вышло. Летс гоу.
Представьте, что вы попросили агента написать для вас интеграционный тест. На моих проектах очень часто это выглядело следующим образом:
Агент изучает код
Пишет тест
Запускает flutter test
Тест не проходит
Агент пытается понять в чем дело, делает фикс
Переходит к пункту 3

Привет! На фоне ажиотажа вокруг нейросетей все чаще встает вполне приземленный вопрос — сколько стоит содержать собственную LLM.
Всем привет! Меня зовут Николай Луняка. В прошлой статье мы строили локальную систему для транскрибации аудио, и многие из вас откликнулись на тему цифровой независимости. Сегодня продолжим эту линию и соберем агентную AI систему, которая работает локально.
Пару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов
В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово "LLM" отходит на второй план. Главный герой теперь - Agentic AI (Агентный ИИ).
Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то
Спойлер:
Google считает, что эпоха «чат‑ботов» закончилась.
В статье расскажу, как можно экономить токены при использовании агентов в различных IDE Cursor, VS Code и т.п. Что такое MCP Serena, для чего она нужна, какие инструменты есть на борту.
Важно! Не все модели хорошо обучены работать с MCP серверами. Такие модели, как Claude Sonnet 4.5, GPT 5.2, GLM 4.5 всегда используют MCP, если правильно указать правила проекта. Модель Kimi K2 вообще ничего не знает о mcp протоколе.
MCP Serena предоставляет собой мощную систему помощи агентам:
Использовать память проекта: запоминать/читать важную информацию о разработке. Инструменты:
read_memory, edit_memory, delete_memory, list_memories, write_memoryЧитать полностью »