All articles — page 11

AI-агенты в облачной инфраструктуре: как автоматизировать расследование и устранение инцидентов в Azure без риска утечки

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для клиентов в DACH-регионе: логистика, финтех, промышленная автоматизация. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В прошлом месяце я поймал утечку токена Azure на этапе генерации playbook'а — баг не ушёл в прод только благодаря паттерну в semgrep. Проблема: автоматизация инцидентов в Azure и риск утечек Масштабируемая автоматизация расследования и устранен

Jun 15, 2026

Schluss mit ständiger Kontext-Erklärung für KI: Persönliche Gedächtnisschicht für Analysten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Ich leite DennisCraft AI Studio und liefere produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden im Bereich Logistik, Fintech und industrielle Automatisierung. Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten ausgeliefert. Immer wieder erlebe ich, dass Analysten ihrem KI-System denselben Kontext und Begriffserklärungen mehrfach erklären müssen – das kostet Zeit und führ

Jun 14, 2026

Stop Re-Explaining Your Data to AI: Personal Context Layer for Analysts

I'm Denis Shokhirev, enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. After deploying 14 production AI agents in the last 6 months, I see the same pain: analysts constantly re-explain their business logic, field definitions, or edge cases to the AI — losing time and increasing friction. Why LLMs Forget User Context — and Why It Matters LLMs like Claude or GP

Jun 14, 2026

Как перестать каждый раз объяснять свой контекст ИИ: слой персональной памяти для аналитиков

Я — Денис Шохирев, архитектор AI-решений в Freiburg (DennisCraft AI Studio, стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres). За последние 6 месяцев я внедрил 14 production AI-агентов для DACH B2B — от логистики до финтеха. Каждый раз сталкиваюсь с одной и той же болью: аналитик вынужден по кругу разжёвывать свой доменный контекст ИИ, теряя время и точность. Почему LLM не запоминает ваш рабочий контекст Проблема не в “умности” модели, а в архитектуре пайплайна. LLM (Claude, GPT-4)

Jun 14, 2026

Warum Ihr KI-Agent zu viel Code schreibt – und wie Sie das beheben

Mein Name ist Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio habe ich in den letzten sechs Monaten 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden aus Logistik, Fintech und Industrieautomation geliefert – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehostetem Postgres. Immer wieder stoße ich auf denselben Schmerzpunkt: KI-gestützte Agenten produzieren erheblich mehr Code als für die eigentliche Geschäftslogik erforderlich. Das hat direkte

Jun 13, 2026

Why Your AI Agent Writes Too Much Code—and How to Fix It

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany, and founder of DennisCraft AI Studio. Over the last six months, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients—logistics, fintech, industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Again and again, I saw the same issue: LLM-powered agents generate far more code than your business logic actually needs. Here’s how this happens, why it’s dangerous, and how I’ve built proce

Jun 13, 2026

Почему ваш AI-агент пишет слишком много кода — и как это исправить

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect, работаю в Фрайбурге (Германия) и руковожу DennisCraft AI Studio. За последние полгода я внедрил 14 production AI-агентов для B2B-клиентов в логистике, финтехе и промышленной автоматизации — стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За это время столкнулся с повторяющейся ошибкой: AI-агенты генерируют кода в несколько раз больше, чем реально нужно бизнесу. Это превращается в проблему поддержки и безопасности — и я покажу, как решаю это

Jun 13, 2026

Warum Ihre KI-Agenten schlechten Code schreiben: Orchestrierungsmuster und Prompt-Engineering-Fallen im Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Bei DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Systeme für DACH-Kunden um – u.a. auf einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In drei aktuellen Produktionsprojekten identifizierte ich kritische Schwachstellen im generierten Code von KI-Agenten: SQL-Injections, hartkodierte Zugangsdaten, fehlende Input-Validierung. Diese Fehler wurden erst durch bandit und semgrep entdeckt – automatisierte Checks f

Jun 12, 2026

Why Your AI Agents Write Bad Code: Orchestration Patterns and Prompt Engineering Pitfalls in Production

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg (DennisCraft AI Studio, DACH B2B stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres). Last month, three separate AI agents shipped PRs with vulnerable code—SQL injection, hardcoded credentials, and missing input sanitization—caught only because I run semgrep and bandit before merge. This isn’t a rare edge case, but a systemic flaw in how orchestration and prompt engineering are done in production. Where Orchestration Patterns Break Do

Jun 12, 2026

Почему ваши AI-агенты пишут плохой код: паттерны orchestration и ловушки prompt-инжиниринга в проде

Я — Denis Shokhirev, архитектор AI из Фрайбурга (DennisCraft AI Studio, DACH, продакшн-стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres). Недавно за один вечер мне пришлось откатить три pull request от AI-агентов: все содержали SQL-инъекции и не проходили даже базовую валидацию через bandit и semgrep. В проде это не единичный случай, а системная проблема orchestration и prompt-инжиниринга. Где orchestration ломает качество кода В большинстве production-агентов orchestration реализован через свя

Jun 12, 2026

Privaten LLM-Cluster für Ihr Team ohne DevOps-Overkill bereitstellen: Ein erprobtes Muster

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio realisiere ich produktive LLM-Agenten für DACH-B2B-Kunden, mit Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, eigener Postgres. Jedes Mal, wenn ein Team einen privaten LLM-Cluster braucht, tauchen dieselben DevOps-Hürden auf. Standard-Anleitungen scheitern spätestens bei DSGVO oder internen Policies. So stelle ich einen stabilen, auditierbaren LLM-Cluster produktiv bereit – mit nachvollziehbaren Tools, erprobt im

Jun 11, 2026

How to Quickly Deploy a Private LLM Cluster for Your Team Without DevOps Hell

I’m Denis Shokhirev—Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio I ship LLM agents to DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Every time a team asks for a private LLM cluster, the reality is DevOps hell—nothing you find online survives the first production deployment. Here’s the pattern I use to get a stable, auditable LLM cluster live for a real team, with no smoke and mirrors and zero invented tools. Why Not Just Use

Jun 11, 2026

Как быстро развернуть приватный LLM-кластер для всей команды без DevOps-адовой

Я — Денис Шохирев, архитектор AI-решений из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю LLM-агентов для клиентов из DACH — логистика, финтех, автоматизация. За последние полгода я запустил 14 продакшн-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Всякий раз, когда команда просит развернуть приватный кластер LLM — начинается DevOps-ад. Ни одна “готовая” инструкция не работает сразу. Вот как я реально разворачиваю LLM-кластеры для команд — без абстракций и выдуманных туло

Jun 11, 2026

FOSS-Baukästen für KI-Anwendungen: Schnelles Prototyping und Bereitstellung individueller Lösungen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Systeme für B2B-Kunden im DACH-Raum um, insbesondere in Logistik, Fintech und Industrieautomation. Mein erprobter Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetes Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten ausgeliefert – der folgende Beitrag zeigt, wie Sie mit FOSS-Baukästen individuelle KI-Lösungen schnell, DSGVO-konform und auditierbar bere

Jun 10, 2026

FOSS AI App Builders: Rapid Prototyping and Deployment for Custom Solutions

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH-region B2B clients—logistics, fintech, and industrial automation—on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Here’s what actually works for rapidly launching custom AI apps in regulated European environments, grounded in production, not hype or roadmaps. Why FOSS App Builders? Real Velocity and Control In B2B AI, it’s rarely about flash

Jun 10, 2026

FOSS-конструктор AI-приложений: как быстро запускать кастомные решения

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для B2B клиентов DACH-региона — от логистики до финтеха. За последние 6 месяцев запустил 14 production AI-агентов на стекe: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В этой статье — практический взгляд: как реально ускорять запуск кастомных AI-решений на FOSS-инструментах без иллюзий про “no-code магию” и с учетом требований к стабильности и аудиту. Зачем FOSS-конструкт

Jun 10, 2026

Aufbau eines AI-Modellrats für Entscheidungsfindung: Fallstricke bei paralleler Abfrage und Kritik (Council)

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio entwickle ich AI-Agentensysteme für regulierte DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, Industrieautomation) auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres-Instanz. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive AI-Agenten ausgeliefert. Aus der Praxis: Der Aufbau eines Modellrats (Council) für Entscheidungsfindung ist im Produktivbetrieb weit komplexer als in Demos – insbesondere paralle

Jun 9, 2026

Как построить совет AI-моделей для принятия решений: проблемы параллельного опроса и критики (Council)

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я строю AI-агентов для B2B-клиентов в DACH-регионе, часто под строгими требованиями к безопасности и объяснимости решений. За последние полгода развернул 14 production-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n и self-hosted Postgres. Ниже — реальный опыт: почему построить совет (council) AI-моделей для принятия решений сложнее, чем кажется на демо, и из-за чего параллельный опрос и критика моделей в проде —

Jun 9, 2026

Building an AI Model Council for Decision-Making: Pain Points in Parallel Querying and Critique (Council)

I'm Denis Shokhirev, an Enterprise AI Architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I build production AI agent systems for DACH B2B clients—logistics, fintech, and industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the last six months, I've shipped 14 production agents. Here’s what actually goes wrong when deploying a council of AI models for decision-making—why parallel querying and model critique are far more messy in regulated pr

Jun 9, 2026

Warum die Orchestrierung von KI-Agenten im Produktivbetrieb schmerzt: Erfahrungen mit rUvOS (Rust, ohne Node.js/SQLite)

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem Studio DennisCraft AI habe ich in den letzten sechs Monaten 14 KI-Agenten für B2B-Kunden im DACH-Markt (Logistik, Fintech, Industrieautomation) produktiv bereitgestellt – alles auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres. Seitdem ich einen meiner Workflow-Orchestratoren komplett in Rust (rUvOS) ohne Node.js oder SQLite umgesetzt habe, sind im Produktivbetrieb Herausforderungen sichtbar geworden, die im Pro

Jun 8, 2026

Why Agent Orchestration in Production Is Painful: Lessons from rUvOS (Rust, Zero Node.js/SQLite)

I’m Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I’ve deployed 14 production AI agents for DACH B2B clients in the past 6 months using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. After rewriting a workflow orchestrator in Rust (rUvOS), with zero Node.js and zero SQLite, I ran into some real production pain points you never see in a demo or proof-of-concept. Where Orchestration Fails in Real Production Demos always work: call an agen

Jun 8, 2026

Почему orchestration AI-агентов в продакшене — это боль: опыт с rUvOS (Rust, zero Node.js/SQLite)

Я — Denis Shokhirev, архитект AI из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я за 6 месяцев внедрил 14 продакшеновых AI-агентов для B2B из DACH (логистика, финтех, промышленная автоматизация). Все реально работает на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Недавно я переписал один из своих workflow-оркестраторов на Rust — rUvOS, полностью без Node.js и SQLite — и поймал несколько неожиданных «граблей», которые не встретишь в демо. Продакшен-оркестрация: где реально бол

Jun 8, 2026

KI-Research-Agenten: Cloudflare und CAPTCHAs beim Webdatensammeln sicher umgehen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio habe ich in den letzten sechs Monaten 14 KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden ausgeliefert – immer wieder stoße ich in regulierten Umgebungen auf das gleiche Produktionsproblem: Sobald ein Agent Daten von einer Website mit Cloudflare- oder CAPTCHA-Schutz extrahieren muss, wird die technische Herausforderung nicht AI, sondern Compliance und stabile Umgehung aktueller Bot-Schutzmechanismen. Warum Cloudflare und

Jun 7, 2026

AI Research Agents: How to Bypass Cloudflare and CAPTCHAs for Web Data Extraction

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients in the past six months, handling real-world web data extraction in logistics, fintech, and industrial automation. The moment my agents scrape a site protected by Cloudflare or a CAPTCHA, my focus shifts from model quality to defense evasion and compliance risk. Why Cloudflare and CAPTCHAs Are a Major Pain for AI Agents Web scraping for re

Jun 7, 2026