No fluff.
Just what works.
Technical articles on building AI systems that run in production. Architecture decisions, code, lessons learned.
Über 1.900 sofort einsetzbare KI-Skills für Claude, Cursor & Codex: So bauen Sie Produktionsagenten effizient ohne Neuentwicklung
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten für B2B-Kunden im DACH-Raum produktivgesetzt – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Die Realität in regulierten Märkten: Sie brauchen stabile, auditierbare Pipelines, keinen Showcase. Und Sie haben Wochen, nicht Monate. Das geht nur, wenn Sie nicht jedes Mal bei Null starten. Warum vorgefertigte KI-Skills die Effizienz steigern Ob Invoice-Parsi
1900+ готовых AI-скиллов для Claude, Cursor и Codex: как быстро собрать production-агента под задачу (и не писать всё с нуля)
Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Эрлангена. Руководитель DennisCraft AI Studio. В последние полгода я внедрил 14 production AI-агентов для B2B клиентов в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n и self-hosted Postgres. Самое частое: заказчик просит "как на демо, но чтобы работало под NDA и с audit trail". Команда ждет delivery за 3-4 недели, фичи — вчера. Писать все руками — не вариант. Почему готовые AI-скиллы ускоряют delivery 14 production rollout'ов подряд — и у каждого заказчика
1,900+ Ready-to-Use AI Skills for Claude, Cursor & Codex: How to Assemble a Production Agent Fast (No Reinventing the Wheel)
I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Erlangen, Germany, and founder of DennisCraft AI Studio. In the past six months, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The recurring challenge: clients want real production systems, not demos, delivered under NDA with audit trails and reviewable pipelines. Building every agent from scratch simply doesn’t scale at DACH speed. Why Prebuilt AI Skills
Warum Ihre KI-Agenten bei der Integration mit externen Diensten scheitern: Neue Ausfallmuster im MCP/Agent Gateway
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. Bei DennisCraft AI Studio implementiere ich KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden in regulierten Branchen (Logistik, Fintech, Industrieautomation). Im Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. In den letzten 6 Monaten habe ich 14 KI-Agenten produktiv bereitgestellt – die häufigsten Ausfälle erlebe ich an der Integrationsgrenze zu externen Diensten, insbesondere im MCP/Agent Gateway. Wo KI-Agenten tatsächlich scheitern
Why Your AI Agents Break When Integrating with External Services: New Failure Patterns in MCP/Agent Gateway
I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Erlangen, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients—logistics, fintech, industrial automation—using a Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres stack. Over the last six months, I've deployed 14 AI agents to production, and the most persistent failures I see happen at the integration boundary with external services, especially in the MCP/Agent Gateway layer. Where AI Agents Actually B
Почему ваши AI-агенты ломаются при интеграции с внешними сервисами: разбор новых паттернов отказа MCP/Agent Gateway
Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Эрлангена, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для клиентов из DACH в B2B (логистика, финтех, индустриальный автомат). Стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я вывел в прод 14 агентов — и на интеграциях с внешними сервисами ловлю больше всего отказов, особенно в зонах MCP/Agent Gateway. Где именно ломаются AI-агенты при интеграции: мой продакшен-опыт Почти в каждом проекте AI-агент дол
KI-Agenten für Cybersicherheit: Warum Ihr Security-Stack ohne autonome Angreifer-/Verteidiger-Agenten veraltet ist
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. Ich entwickle produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten in Produktion gebracht. In fast jedem Projekt stoße ich auf denselben Engpass: Klassische Security-Tools erkennen kritische Schwachstellen nicht, wenn keine autonomen Angreifer- und Verteidiger-Agenten 24/7 aktiv sind. Warum statische Sicherheitsprüfungen im KI-Kontext ni
AI Agents for Cybersecurity: Why Your Security Stack Is Obsolete Without Autonomous Offensive/Defensive Agents
I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Erlangen, shipping production AI systems for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and Postgres. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents — and on nearly every project, I see the same pattern: traditional static security tools miss critical vulnerabilities unless you have autonomous agents running offensive and defensive checks around the clock. Static Security Tools Are Not Enough for AI Workf
AI-агенты для кибербезопасности: почему ваши security-инструменты устарели без автономных атакующих/защитных агентов
Я — Денис Шохирев, архитектурю и внедряю AI-решения для B2B в DACH из Эрлангена. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я внедрил 14 production AI-агентов, и почти на каждом проекте вижу одно и то же: ваши security-инструменты не ловят современные угрозы, если нет автономных агентов, которые работают 24/7 — как на атаке, так и на защите. Почему классические security-подходы уже не работают Даже если у вас стоят Bandit, semgrep, gitleaks, автомат
Automatisierung des Reverse Engineerings: Wie GITVERSE Codebasen in Architektur-Prompts übersetzt
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. Bei DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden um – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehosteter Postgres. In den letzten 6 Monaten habe ich 14 produktive Agenten ausgeliefert. Der typische Engpass: Veraltete, schlecht dokumentierte Codebasen kosten Tage beim Reverse Engineering, bevor Automatisierung überhaupt starten kann. Reverse Engineering als Flaschenhals in regulierten Märkten
Automating Reverse Engineering: How GITVERSE Turns Codebases into Architecture Prompts
I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Erlangen, Germany, running DennisCraft AI Studio. My stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Over the past six months, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients. The most painful bottleneck? Getting a handle on undocumented legacy codebases before automation even starts. The Reverse Engineering Trap in Enterprise Delivery In regulated markets like DACH, I regularly inherit codebases with no up-to-date diag
Автоматизация ревёрс-инжиниринга: как GITVERSE превращает код в архитектурные промпты
Я — Denis Shokhirev, архитектор Enterprise AI из Эрлангена, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для B2B-клиентов DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В последние 6 месяцев я выпустил 14 production-агентов. Типичная боль: новый клиент приносит кодовую базу, документацию нет, архитектура устарела, ревёрс-инжиниринг руками занимает дни. Проблема ревёрс-инжиниринга в B2B-проектах В B2B логистике и финтехе кодовые базы часто устаревают быстрее, чем
Warum Ihre KI-Coding-Agenten abstürzen: Orchestrierungs- und Monitoring-Probleme im Produktivbetrieb und wie Amux sie löst
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. In meinem Studio DennisCraft AI habe ich 14 KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden in Produktion gebracht – Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Die meisten kritischen Fehler in diesen Systemen traten nicht bei der Codegenerierung auf, sondern durch Lücken in Orchestrierung oder Monitoring. Im regulierten Umfeld (z. B. Fintech, Logistik) führt das direkt zu SLA-Risiken. Wo KI-Coding-Agenten im Produktivbetrieb tatsächli
Why Your AI Coding Agents Crash: Orchestration and Monitoring Pain Points in Production and How Amux Solves Them
I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Erlangen, Germany. At DennisCraft AI Studio, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. More than once, I've seen agents break—not at the LLM code generation step, but due to orchestration and monitoring gaps that only surface under real production traffic. Where AI Coding Agents Actually Fail in Production Most engineers fear LLMs generating invalid code. In reality, ac
Почему ваши AI-кодинг-агенты падают: проблемы оркестрации и мониторинга в проде и как их решает Amux
Я — Денис Шохирев, архитектор Enterprise AI из Эрлангена. В DennisCraft AI Studio я вывел в прод 14 AI-агентов для DACH-клиентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Несколько раз за последние месяцы я ловил, как AI-агенты падали на ровном месте: не из-за плохого промпта, а из-за ошибок в оркестрации и мониторинге. Если вы думаете, что это мелочи — вы еще не выводили LLM в прод под финтех- или логистические процессы Германии. Где на самом деле падают AI-кодинг-агенты
Wie Sie beliebige LLM-, Vision- und Voice-Modelle ohne GPU betreiben: LocalAI Open-Source-Engine für jede Hardware
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. In meinem Studio DennisCraft AI entwickle ich KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden – produktiv, DSGVO-konform, auf einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres. Im April forderte ein Logistikkunde einen lokalen Voice+LLM-Assistenten auf CPU-only-Hardware – SLA für Antwortzeit, keine Cloud, keine GPU. Weder llama.cpp noch Ollama erfüllten die Vorgaben in der Praxis. Erst mit LocalAI konnte ich alle Anforderungen stabil ab
How to Run Any LLM, Vision, or Voice Model Without a GPU: LocalAI Open-Source Engine for Any Hardware
I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Erlangen. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI agents for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. This spring, a logistics client requested an on-prem voice+LLM assistant—no cloud, no GPU, strict latency SLA. Standard options (llama.cpp, Ollama) failed under real load: CPU-only inference was sluggish, and integrating vision or voice meant juggling multiple APIs. LocalAI solved it.
Как запускать любые LLM, vision и voice модели без GPU: LocalAI — open-source движок для любого железа
Я — Денис Шохирев, Enterprise AI архитектор из Эрлангена. В DennisCraft AI Studio внедряю AI-агентов для B2B-клиентов в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В январе клиент на logistics SaaS пришёл с задачей — добавить GPT-подобный ассистент, но без GPU и без облака. Стандартные решения не работали: CPU-инстанс с llama.cpp не тянул, а latency был за пределами SLA. Так я вышел на LocalAI. Почему LocalAI? Конкретные ограничения в проде Если вы строите LLM-агентов
Wie Sie Ihre KI-Agenten und Daten beim Skalieren absichern: Typische Schwachstellen und Best Practices
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Erlangen. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden ausgeliefert (Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres). Ein konkretes Risiko: Nach einer einzigen unentdeckten Token-Leakage im Git-Repository musste ein Industrie-Kunde DSGVO-Meldung machen und 24 Stunden den Zugang zu sensiblen Produktionsdaten sperren. Wo KI-Agenten in der Praxis angreifbar sind Bei Audits und Rollouts sehe i
How to Secure Your AI Agents and Data at Scale: Common Vulnerabilities and Best Practices
I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Erlangen, Germany. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Here’s a reality check: a single leaked Claude API key in a public repo cost one fintech client two days of downtime for credential rotation—plus a frantic vendor compliance call at 2am. Where AI Agent Security Fails in Production I see the same security pitfalls in most cl