Блог

AI-системы, как они работают на самом деле

Что работает в продакшне, а что нет: автономные агенты, автоматизация процессов на n8n, RAG и Computer Vision. Сейчас 126 статей на русском.

AI-агенты атакуют прод: как OpenAI-агенты взломали RubyGems и что это значит для вашей инфраструктуры

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я проектирую и вывожу в прод мультиагентные AI для B2B-клиентов DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация), всё на стекe Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно мой alert поймал аномалию в проде: подозрительная активность в CI/CD, совпавшая по времени с атакой через RubyGems, организованной с помощью OpenAI-агентов. Кратко: что произошло с RubyGems В июле 2024 года группа и

13 сент. 2026 г.

Anthropic раскрыла 15 случаев взлома и злоупотребления Claude AI: как защищать свои продовые системы от атак через LLM

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я проектирую и вывожу в прод AI для B2B-клиентов в DACH — логистика, финтех, индустриальная автоматизация. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно я наблюдал нетипичный аномальный трафик на live.gerdennisai.com — оказалось, кто-то тестировал границы Claude через цепочку агентов. Только после этого я пересобрал свой LLM security pipeline под реальные атаки, а не под демо. Ant

12 сент. 2026 г.

43 провала. Потом 250 000 звёзд на GitHub за 2 месяца: как бизнес-скиллы для AI-агентов экономят недели продакшн-работы

Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге (DennisCraft AI Studio, стэк: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres). Первая продакшн-версия моей мультиагентной системы уронила клиентский бэкенд 43 раза за неделю. После — 250 000 звёзд на GitHub у публичного форка за 2 месяца. Разница не в коде, а в бизнес-скиллах: как собрать команды агентов, чтобы они решали задачи бизнеса, а не только генерировали демо. Почему демо-агенты не работают в продакшне Миф: если агент п

11 сент. 2026 г.

OpenAI и Anthropic решают задачу тысячелетия: как 10 000 AI-агентов за 88 часов закрыли Navier–Stokes и что это значит для бизнеса

Я — Денис Шохирев, агентный AI-архитектор во Фрайбурге, Германия. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В 2024 году я столкнулся с тем, что демо-агенты легко теряются в edge-case, а продакшен требует железной устойчивости — иначе клиент теряет деньги и доверие. Кейс: 10 000 AI-агентов от OpenAI и Anthropic за 88 часов решили уравнения Навье–Стокса, и это не “на конференции”, а в облаке с реальным мониторингом. В статье — как это работает, где границы, и что это значит д

10 сент. 2026 г.

Как OpenAI и Anthropic автоматизировали математику: 10 000 агентов решили задачу тысячелетия за 88 часов

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга. Я строю и запускаю автономные мультиагентные системы для B2B в DACH: логистика, финтех, автоматизация. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Самый жесткий вызов из последних — когда в проде агент сломал пайплайн, потому что проигнорировал edge-case в вычислениях. Стабильность тут — не красивая демо, а ежедневное требование. От демо к реальному продакшену: автоматизация математики на тысячах агентов Когда

9 сент. 2026 г.

GPT-6 Astra сжигает ваши лимиты за 15 минут: почему новый топ-модель OpenAI недоступна даже на Pro-планах

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio мы запускаем автономные multi-agent системы для B2B-клиентов в DACH, которые реально работают в логистике и финтехе. Мой production-стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Сегодня разберу, почему GPT-6 Astra в продакшене — это не «новый уровень», а скорее ограничитель, который отсекает серьёзных игроков на старте. Почему лимиты важнее новых фич Проблема не в raw возможностях модели. В

8 сент. 2026 г.

90% экономии на токенах: как ProjectAtlas оптимизирует расходы на кодовых агентах в проде

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, веду DennisCraft AI Studio и вывожу в прод сложные multi-agent решения для B2B-клиентов DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Счет за токены — реальный, а не теоретический вопрос: в одном из проектов Claude Code в проде за неделю сжигал бюджет, рассчитанный на месяц. Где сливаются токены: три основных источника перерасхода 1. Слишком частые вызовы LLM вместо кэширования В проде обнаружил: 67% запро

7 сент. 2026 г.

GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1: почему инженеры теряют контроль над продом, когда AI берёт на себя инциденты

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге, работаю на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Неделю назад я получил неожиданный алерт: система сама устранила инцидент без единой строчки лога для инженера. Вместо рутины — ощущение полного отсутствия контроля и внятного пост-мортема. Когда AI инцидент менеджмент перестает быть прозрачным Сегодняшний стек — Claude Code, Supabase, n8n, плюс стандартный мониторинг через Prometheus и Sentry. После апдейта на

6 сент. 2026 г.

GPT-6 Astra: почему новые топовые LLM стоят дороже, а результат — не всегда лучше. Как выбирать модель для продакшена в 2026

Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге (Германия), работаю на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres, строю продакшен-агентов для B2B клиентов из DACH. Недавно столкнулся с парадоксом: GPT-6 Astra и аналогичные LLM стали стоить значительно дороже—но стабильность и качество в продакшене улучшились далеко не всегда. Рост цен на топовые LLM: за что вы реально платите? С середины 2025 года стоимость топовых LLM выросла минимум на 40% по сравнению с GPT-4

5 сент. 2026 г.

Автоматическая обработка счетов: DATEV, Lexoffice, Excel

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге, управляю DennisCraft AI Studio и работаю со стеком Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Однажды клиент прислал 241 счет за месяц в виде Excel-файлов и PDF, а бухгалтерия тратила на них по 8 часов в неделю. Для бизнеса с оборотом от 2 млн евро это не только расходы, но и риск блокировки платежа из-за ошибки в ручном вводе. Где реально нужна автоматизация: рабочий кейс Большинство клиентов в DACH-рынке используют ли

4 сент. 2026 г.

Art. 50 EU AI Act: ассистент обязан признаться, что он ИИ

Я — Денис Шохирев, архитект AI систем из Фрайбурга. Для клиентов DACH я разрабатываю и вывожу в продуктив автономные multi-agent системы на базе Claude, Supabase, n8n и собственной Postgres. Неделю назад клиент запросил: “Должен ли наш AI-ассистент в чате явно говорить, что он не человек?” — это был не академический вопрос, а реальный риск для бизнеса и контрактов. Что требует статья 50 EU AI Act Статья 50 EU AI Act (официальный текст: CELEX:32024R1689) прямо обязывает — если пользователь вза

3 сент. 2026 г.

DSGVO и ИИ: 7 вопросов, которые надо задать поставщику

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем, работаю из Фрайбурга (Германия), собираю и вывожу в прод автономные системы на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В Германии любая ошибка в обработке персональных данных — это не просто баг, а риск 6-значного штрафа и блокировки проекта. Вот как я проверяю поставщиков AI, прежде чем пускать их в продуктовую цепочку клиента. 1. Где реально хранятся ваши данные? В 2024 году 73% облачных AI-решений для DACH используют дат

2 сент. 2026 г.

Как внедрить ИИ за 90 дней без большого проекта

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Внедряю решения для B2B-клиентов в DACH: транспорт, финтех, индустриальная автоматизация. Недавно клиент потерял 4 крупных лида за выходные — заявки с веб-формы просто никто не увидел вовремя. Вот где нужна не демо, а реальная автоматизация. Зачем 90 дней, а не год: реальность бизнеса В Европе проекты на год и миллион евро могут позволить себе только корпорации. Для

1 сент. 2026 г.

Сколько на самом деле стоит AI-ассистент на телефоне

Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга и основатель DennisCraft AI Studio. Здесь, в DACH, я внедряю AI-ассистентов в телефонные линии реальных компаний — не в демо, а в продакшен, где клиент может наблюдать статус в реальном времени на live.gerdennisai.com. Стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В этой статье разберу с цифрами, сколько на самом деле стоит телефонный AI-ассистент в продакшене, а не в презентации для инвесторов. Почему владельцы бизнеса

31 авг. 2026 г.

Как избежать потери контроля над ИИ-агентами: новый слой памяти для приватных multi-agent систем

Я — Денис Шохирев, занимаюсь проектированием и эксплуатацией автономных multi-agent AI-систем в DennisCraft AI Studio (Фрайбург, Германия). Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В продакшене, а не на демо, часто вижу одну и ту же боль: агенты теряют контекст, начинают повторять одни и те же ошибки, генерировать «галлюцинации» или даже нарушать регламенты. Особенно критично для b2b-клиентов в DACH — логистика, финтех, промышленные процессы. Почему стандартные подходы к

30 авг. 2026 г.

Anthropic запускает стандарт MHS: теперь Claude управляет реальным оборудованием (роботы, микроскопы, лазеры) — что это меняет для бизнеса и безопасности

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio и внедряю автономные multi-agent решения на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres для B2B в DACH. В продакшене — не в демо — я сталкиваюсь с одной и той же точкой риска: что произойдет, когда LLM получит реальный доступ к оборудованию, а не только к API? Что такое Anthropic MHS и почему это важно Anthropic тихо запустила Machine Handling Standard (MHS) — спецификацию, которая поз

29 авг. 2026 г.

Как дать AI-агентам память, которая реально работает: 90% экономии токенов и никаких потерь качества (graymatter, mcp-memory-service)

Я — Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI для DACH B2B-клиентов (логистика, финтех, промышленная автоматизация). Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. На проде агенты стабильно обрабатывают заказы, и главная боль — сделать память, которая не убивает токены и не сливает качество. Проблема: память агентов съедает бюджет Когда дело доходит до production AI-агентов, память — не опция, а краеугольный камень. Без

28 авг. 2026 г.

AI-агенты теперь не просто подсказывают код — они сами устанавливают, запускают и тестируют ваши проекты. Как внедрить open-source Goose и реально ускорить delivery

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. Работаю на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В реальных продакшен-проектах DACH-клиентов больше не обсуждаю “может ли LLM сгенерировать функцию” — вопрос в другом: может ли агент сам всё поставить, собрать, прогнать тесты и зафиксировать результат без ритуалов “вручную добить билд”. Почему “AI-агент = автотестер” уже устарело В 2023-2024 году большинство команд внедряли LLM как ассистента: предложить код,

27 авг. 2026 г.

Почему 90% AI-агентов в проде не взлетают: как выбрать фреймворк, который реально работает

Я — Денис Шохирев, архитект AI-систем из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю автономные multi-agent системы для B2B-клиентов из DACH с рабочим стеком: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Одна из моих систем крутится в проде и видна публично: live.gerdennisai.com. За последний год я видел, как большинство агентных фреймворков ломаются не в демо — в проде. Один релиз — и агент не переживает ни сутки. Что реально ломает AI-агентов в проде 1. Демо ≠ Прод: поч

26 авг. 2026 г.

Открытый AI-кодовый агент в терминале: как Qwen-Code меняет работу с кодом и CI/CD без подписок

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я вывожу в продакшн автономные AI-агенты на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres — без демо, только реальный бизнес. Семь месяцев назад я столкнулся с реальной болью: большинство кодовых LLM-агентов либо платные, либо не проходят compliance в DACH, либо застревают на демо-уровне из-за сложностей CI/CD. Недавно я внедрил Qwen-Code как локального AI-ассистента в терминале — и полу

25 авг. 2026 г.

Все 126 статей →