All articles — page 14

AI впервые написал zero-day эксплойт сам: первый случай в дикой природе

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI архитектор в Фрайбурге, Германия. За последние полгода я вывел в продакшен 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Сегодня будет конкретный кейс: впервые вижу, как AI-агент сгенерировал рабочий zero-day эксплойт на реальном проде — не демо, не тест, а у клиента в DACH B2B. Суть инцидента: AI генерирует zero-day под 2FA На одном из недавних проектов для финтех-клиента (DACH, 2024), агент на базе Claude Code получил задание:

May 20, 2026

Sprachliche Verankerung bei LLMs: Wie Sie Modelle zum Denken in Ihrer Sprache bringen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Bei DennisCraft AI Studio entwickle ich produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In 14 ausgelieferten Agenten-Projekten zeigt sich wiederholt: LLMs liefern deutschen Output – aber denken weiterhin auf Englisch. Genau das führt zu Compliance-Lücken, fehlerhafter Terminologie und Irritationen im Produktivbetrieb. Produktionsrealität: LLMs „denken“ auf Englisch

May 18, 2026

Language Anchoring in LLMs: Making Models Think in Your Language

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany, running DennisCraft AI Studio. I build and deploy production AI agents for DACH clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over 14 shipped production agents, one pattern keeps biting: LLMs claim to speak German, Russian, or French—but keep “thinking” in English, introducing subtle (and not so subtle) errors. The Pitfall: LLMs “Reason” in English Even When Outputting Other Languages He

May 18, 2026

Языковая привязка LLM: как заставить модель думать на вашем языке

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. Я руковожу DennisCraft AI Studio и внедряю AI-системы для B2B-клиентов в DACH, где стек строится на Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. За последние полгода я выпустил 14 production-агентов — и каждый раз сталкивался с одной проблемой: LLM на проде "думает" не на том языке, что пользователь. Проблема: LLM не думает на русском, даже если его просят В проде вижу типичную ситуацию: заказчик хочет, чтобы агент н

May 18, 2026

Faktenbasiertes Reasoning in LLMs: Neue Trainingsansätze

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio liefere ich produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und Postgres aus. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten in regulierten Branchen produktivgesetzt. Die größte Herausforderung ist nicht die Infrastruktur, sondern dass LLMs wirklich auf Fakten begründet argumentieren – und nicht auf Annahmen. Das Produktionsproblem: LLMs halluzinieren weiterhin

May 17, 2026

Основанное на фактах рассуждение LLM: новые подходы к обучению моделей

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я вывожу в продакшн B2B-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres. За последние полгода поставил в прод 14 AI-агентов для DACH-клиентов. Почти каждый релиз — борьба не с инфраструктурой, а с тем, чтобы LLM действовал по фактам, а не "галлюцинировал". Проблема: LLM не умеют обосновывать выводы В продакшн-среде, особенно в логистике и финтехе, ошибки LLM из-за нестыковок с реальными данным

May 17, 2026

Grounded Reasoning in LLMs: New Training Approaches

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio I ship production AI agents for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and Postgres. Over the last six months, I put 14 AI agents into production. The main bottleneck isn’t infrastructure — it’s getting LLMs to reason from the facts, not make things up. The Production Pain: LLMs Still Hallucinate In regulated sectors like logistics and fintech, even minor LLM hallucinations trigge

May 17, 2026

Kontext-Reduktion: Token-Kontext verkleinern ohne Qualitätsverlust

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio liefere ich produktive AI-Systeme für DACH-B2B-Kunden in Logistik, FinTech und Industrieautomatisierung – und setze dabei Claude, Supabase, n8n, Doppler sowie selbstgehostetes Postgres ein. In mindestens acht von vierzehn fertigen Projekten war die übermäßige Ausweitung des Kontextfensters der Engpass: Kontexte wachsen in der Praxis schneller als Modellgrenzen, und Standardlösungen aus Demos sche

May 16, 2026

Slimming context: как уменьшать токен-контекст без потери качества

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI архитектор из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для B2B-клиентов из DACH-региона в логистике, финтехе и промышленной автоматизации. Стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние полгода я внедрил 14 production-агентов, и каждый второй проект упирался в проблему «раздувания» токен-контекста: в реальных пайплайнах промты быстро переростают лимиты моделей, а решения из демо не выдерживают регламентированных

May 16, 2026

Context Slimming: Reducing Token Context Without Losing Quality

I’m Denis Shokhirev, an Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I deliver production AI agents for DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation—stacking Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. On at least 8 of my last 14 agents, I hit a recurring wall: context windows ballooning past LLM limits, leading to latency spikes and unpredictable outputs despite careful prompt design. Why Context Swells in Real Workloads For

May 16, 2026

Agenten-Skills in der Praxis: Entwurf und Implementierung in produktiven Systemen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Ich leite das DennisCraft AI Studio und liefere produktive KI-Agenten für B2B-Kunden im DACH-Raum. Mein aktueller Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Die größte Herausforderung: Agentenfähigkeiten (“Skills”) so zu gestalten, dass sie in regulierten, produktiven Umgebungen stabil und auditierbar funktionieren – nicht nur im Demo-Modus. Was ist ein Agenten-Skill in der Produktivumgebung? Ein Skill besteht

May 15, 2026

Agent Skills in Practice: Designing and Implementing in Real-World Systems

I’m Denis Shokhirev, an enterprise AI architect based in Freiburg, Germany, running DennisCraft AI Studio. Over the past six months, I shipped 14 production AI agents for logistics and fintech clients in the DACH region. My core stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The main pain point I face isn’t model accuracy — it’s building agent “skills” that work reliably in regulated, rapidly-changing production setups. What is an Agent Skill in Production? In the real world

May 15, 2026

Навыки для AI-агентов: как проектировать и внедрять в реальных системах

Я — Денис Шохирев, архитектор AI из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio и внедряю продакшн-агентов для клиентов B2B в DACH. Последние полгода — 14 агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Одна из главных боли — как реализовать расширение навыков агента так, чтобы это не сломалось в проде после первого регресса. Что такое навык агента на практике В продакшн-системах навык — это не просто абстрактная “функция”, а конкретная связка: входные параметры → валидац

May 15, 2026

SEO-Audit mit LLM: Automatisierte Code- und Search Console-Analyse im Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio habe ich in den letzten sechs Monaten 14 produktive KI-Agenten für DACH-B2B-Kunden ausgeliefert – darunter automatisierte SEO-Audits auf Basis von Claude, Supabase, n8n und selbstgehosteter Postgres. Bei einem Industrieprojekt führte ein Fehler in der SEO-Template-Logik dazu, dass mehrere Landingpages aus dem Google-Index fielen. Die manuelle Prüfung der Search Console und Codebasis war zu langsam und über

May 14, 2026

SEO Audit with LLMs: Automating Codebase and Search Console Analysis

I'm Denis Shokhirev, an enterprise AI architect based in Freiburg, running DennisCraft AI Studio. Over the last 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. One recent logistics deployment exposed a recurring pain: manual SEO code reviews and Search Console data checks missed subtle template bugs and cost 6+ hours per audit. Automating these audits with LLMs and static analysis has reduced review

May 14, 2026

SEO-аудит с помощью LLM: автоматизация анализа кода и данных Search Console

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio за последние полгода я внедрил 14 production AI-агентов для B2B-клиентов DACH, включая автоматизированные SEO-аудиты на стеке Claude, Supabase, n8n и self-hosted Postgres. На одном из проектов для финтех-компании я столкнулся с реальной проблемой: ручная проверка SEO-кода и данных Search Console занимала десятки часов и не выявляла часть критических ошибок в шаблонах и API-интеграциях. Автоматизация на базе LLM и ле

May 14, 2026

Steuerung des Kommunikationsstils von LLMs: Tonalität und Struktur bei Claude im Griff behalten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio liefere ich produktionsreife KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden aus Logistik, Fintech und Industrieautomatisierung – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigenem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten in Produktion gebracht. Die größte Praxis-Herausforderung: Die Erwartungen an zuverlässigen Stil, konsistente Struktur und regulatorisch einwandfreie Formulierungen si

May 13, 2026

Controlling LLM Communication Style: Managing Tone and Structure in Claude

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect based in Freiburg, Germany, running DennisCraft AI Studio, building and shipping AI systems for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents. The most persistent production pain: clients expect not just factual accuracy, but predictable tone, stable structure, and no surprises—even in edge cases. Why LLM Style Consistency Is a Core Production Concern

May 13, 2026

Контроль стиля общения LLM: как управлять тоном и структурой ответов Claude

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect в Freiburg (DennisCraft AI Studio), специализируюсь на внедрении AI для B2B-клиентов DACH в логистике, финтехе и промышленной автоматизации. За последние полгода я вывел в продакшн 14 AI-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Главная боль — клиенты требуют не просто «умные» ответы, а стабильную структуру, однородный тон и отсутствие сюрпризов даже при edge-кейсах. Почему контроль стиля LLM — это не факультатив В про

May 13, 2026

Single-Binary AI Coding Agents: Minimalism, Speed, and Runtime Independence

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio I build and ship production AI systems for B2B clients in the DACH region (logistics, fintech, industrial automation) using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Over the last six months, I’ve deployed 14 production AI agents—each time facing the same hard question: how do I package a coding agent as a true single binary, with no extra runtime, for environments where a

May 12, 2026

Single-Binary AI Coding Agents: Minimalismus, Geschwindigkeit und Unabhängigkeit vom Laufzeitsystem

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio liefere ich KI-Systeme an B2B-Kunden aus der DACH-Region (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung) mit einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbstgehostetem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive AI-Agenten ausgeliefert — besonders in regulierten Umgebungen entscheidet die Wahl des Bereitstellungsformats über Projekterfolg oder Fehlschlag. Single-Binar

May 12, 2026

AI-кодинг-агенты в формате single binary: минимализм, скорость и независимость от рантайма

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI Architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для B2B заказчиков из DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация) на продакшн-стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За последние 6 месяцев я развернул 14 production AI-агентов — и каждый раз сталкивался с вопросом: как собрать кодинг-агента в максимально простом, автономном и защищённом виде для инфраструктуры с жёсткими регуляторными ограничениями, где виртуальн

May 12, 2026

Когнитивная память для AI-агентов: автоматический пересмотр знаний и AGM-подход

Когнитивная память для AI-агентов: автоматический пересмотр знаний и AGM-подход В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта агенты должны не только накапливать знания, но и уметь их корректно пересматривать по мере поступления новой информации. Без автоматического механизма обновления базы знаний агенты рискуют принимать неверные решения, опираясь на устаревшие или противоречивые данные. Именно здесь вступает в игру теория когнитивной памяти и формализованный пересмотр знаний, наприме

May 11, 2026

Cognitive Memory for AI Agents: Automatic Belief Revision and the AGM Approach

Cognitive Memory for AI Agents: Automatic Belief Revision and the AGM Approach In modern AI, agents must do more than simply accumulate knowledge—they need robust mechanisms to revise and update what they know as new information arrives. Without automated belief revision, AI agents risk basing decisions on outdated or inconsistent data. This is where cognitive memory and formal knowledge revision frameworks, such as the AGM approach, become critical. Having developed cognitive agents for dynam

May 11, 2026