Практика
Приёмы, которые делают агентов надёжными: проверка, тесты, инструкции, контекст, работа в команде.
Сначала тест, который падает. Потом код
Практика. Самый короткий промпт, который заметно улучшает работу кодинг-агента, и почему он работает.
Не спрашивайте модель «есть ли ошибки». Пусть отметит каждую фразу, а решает код
Практика. Как проверять тексты и данные, которые сделал агент, чтобы проверка не превратилась в лотерею.
Дайте агенту карту, а не энциклопедию
Практика. Как OpenAI организовала знания в проекте, где за пять месяцев люди не написали вручную ни строчки кода.
Код от агента, который вы не проверили, — это работа, которую вы отдали коллеге
Практика командной работы. Главное правило вежливости в эпоху кодинг-агентов.
Что выносить в обвязку агента, а что оставлять модели
Контракт «модель предлагает, обвязка коммитит, чек подтверждает»: четыре границы, которые спасают продовый агент от тихих сбоев.
Jev как дешёвый типизированный судья для агентских оценок
System One модель вместо LLM-судьи: что умеет, где работает в LangSmith и за пределами оценок.
Контекстный слой для агента: как LinkedIn собрала его с MCP
Что отдавать агенту через MCP-сервер и почему одного доступа ко всему недостаточно. На основе доклада Ажая Пракаша из LinkedIn.
Свой кодинг-агент на открытых моделях через Bedrock
Что обвязать вокруг открытой модели в Bedrock, чтобы локальный агент читал файлы, вызывал инструменты и не утекал в чужой API.
Harbor в Vercel Sandbox: как гонять агентские бенчмарки в облаке
Terminal-Bench со своим реестром бенчмарков запускается в Vercel Sandbox: каждая попытка в отдельной Firecracker microVM, и их легко параллелить.