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 159 статей на русском.

Контекстное окно для AI-агентов: как сократить расходы на память и ускорить цепочки задач

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю автономные multi-agent системы для B2B-клиентов из DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация). Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно у клиента в финтехе один агент “съел” месячный бюджет OpenAI за 3 дня — и вся проблема оказалась в контекстном окне. Контекстное окно: реальный лимит, а не абстракция В продакшене токеновый лимит LLM — не просто

16 окт. 2026 г.

Anthropic заменяет Git: как AI-агенты ломают привычную инфраструктуру разработки

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect, работаю из Фрайбурга и управляю DennisCraft AI Studio. На реальных кейсах в DACH я вижу, как AI-агенты (Claude, Supabase, n8n, самописные пайплайны) ломают привычную разработку. Неделю назад Claude Code в проде переписал 12 файлов без Git-коммитов, а изменения попали в Postgres напрямую. Это не эксперимент — так теперь работает автоматизация в индустрии логистики и финтеха, где каждое действие под контролем регуляторов. Почему привычная Dev-инфр

15 окт. 2026 г.

Открытый workspace для AI-агентов: как Paperclip и ENZO позволяют запускать агентов на своих ключах и инфраструктуре

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге, Германия. В DennisCraft AI Studio я строю и запускаю агентные системы для B2B-клиентов в DACH-регионе на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Недавно при деплое очередного автономного агента для логистики у клиента возник вопрос: как запустить production-ready агента на собственных ключах и инфраструктуре — без чужих облаков, без vendor lock? Зачем нужен открытый workspace для AI-агентов Большинство open-so

14 окт. 2026 г.

Половина вашего контекстного окна забита мусором: как MCP-дампы, bloated-конфиги и неиспользуемые skills удорожают каждую сессию Claude Code

Я — Денис Шохирев, architect агентных AI-систем во Фрайбурге и руководитель DennisCraft AI Studio. Вся моя работа — это продакшн-системы для DACH-клиентов, не демо. И вот реальный кейс: вы открываете Claude Code, грузите агента, и сразу теряете до 50% контекстного окна на мусор — MCP-дампы, bloated-конфиги, неиспользуемые skills. Это не теоретическая проблема: бюджеты сгорают, а баги приходят в продакшн. Что именно забивает окно: MCP-дампы, bloated-конфиги, skills MCP-дампы: зачем они нужны

13 окт. 2026 г.

Как подключить любой AI-модель к 1200+ бизнес-интеграциям за 5 минут (MCP, CLI, API)

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. Работаю со стеком Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres, внедряю AI-решения под реальные процессы DACH B2B-клиентов. В проде — нет времени на демо-решения: интеграция AI в 1200+ бизнес-систем должна работать за 5 минут, иначе проект умирает на этапе пилота. Зачем вообще нужна массовая интеграция AI с бизнес-системами В реальном проде AI-модель сам по себе — не ценность. Ценность — когда она работает в потоке бизн

12 окт. 2026 г.

Автоматизация глубоких исследований: почему ваши LLM-агенты не находят нужные инсайты в данных

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю автономных LLM-агентов для B2B клиентов DACH в логистике, финтехе, промышленной автоматизации. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В продакшене агенты часто “слепы” к критичным инсайтам в реальных данных, хотя на демо всё выглядит идеально. Почему LLM-агенты теряют инсайты: типичные сбои на проде В недавнем проекте для логистического клиента агент должен был н

11 окт. 2026 г.

Open-source AI-финансовый советник: как контролировать инвестиции и долги без передачи данных в облако

Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. На стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres я строю автономные системы для B2B клиентов в DACH. В проде, а не на демо. Конкретный кейс: fintech-клиент из Германии — требование по контролю инвестиций и долгов без утечки данных в облако. Зачем нужен AI-финансовый советник без облака В Европе большинство B2B компаний не могут передавать финансовые данные в облако из-за требований DSGVO и NIS2. Даже крупные open-sourc

10 окт. 2026 г.

7 признаков, что ваш AI-агент не масштабируется: чек-лист для CTO и архитекторов

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я вывожу в продакшн автономные multi-agent решения для клиентов в логистике, финтехе и индустриальной автоматизации по всей DACH. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. На прошлой неделе я поймал баг в бою: агент сливал весь rate limit на второстепенные задачи — типичная история, если архитектура не выдерживает нагрузку в реальном мире. 1. Нет централизованной трассировки задач и ком

9 окт. 2026 г.

Как Tableau MCP Server автоматизирует анализ данных: кейс внедрения AI-агентов в BI

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio и строю production-агентные системы для B2B-клиентов DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация). Стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно на одном из проектов Tableau MCP Server начал "зависать" на ночных батчах — ручные триггеры отчётов съедали 3+ часа в неделю у аналитика. Решил автоматизировать через AI-агентов с живым мониторингом. Почему Tableau MCP Server: у

8 окт. 2026 г.

Как не сжечь бюджет на AI-агентах: 5 production-провалов Claude Code и Codex, которые можно было избежать

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю автономные multi-agent решения для B2B-клиентов DACH: логистика, финтех, индустриальная автоматизация. Мой production-стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Боль: каждая третья интеграция LLM-агентов в Европе заканчивается перерасходом бюджета из-за production-ошибок, которые можно было поймать на этапе дизайна. 1. Инъекции и утечки в автогенерируемом коде Claude

7 окт. 2026 г.

Как Claude Code теперь модит любые PC-игры: автоматизация реверса, генерация арта и тестирование через агентов

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия, мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно в одном проекте для B2B-клиента столкнулся с требованием: автоматизировать реверс и моддинг устаревшей логистической симуляции без доступа к SDK. Ручной разбор EXE, ресурсы, костыли — не вариант: нужен стабильный пайплайн для продакшна, а не игрушка для демо. Моддинг через Claude Code: почему теперь это не хардкор Традиционный моддинг — ручной диз

6 окт. 2026 г.

Почему ваши AI-агенты падают в проде: 5 ошибок интеграции Codex, Claude Code и agentic harness

Я — Денис Шохирев, архитектор agentic AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я постоянно вывожу мультиагентные системы на прод для B2B-клиентов в DACH. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Как только первый реальный клиент запускает своего агента на живых данных — начинаются сбои, которые демо-скрипт не ловит. Ошибка 1: Игнорирование статического анализа LLM-кода Большинство интеграций Codex или Claude Code фокусируется на красивых промптах, но не на безопа

5 окт. 2026 г.

Вся правда о водяных знаках в Claude: как watermark влияет на качество AI-текста и бизнес-риски

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio внедряю multi-agent AI в продакшн для логистики, финтеха и промышленной автоматизации по DACH. Мой production stack — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно пришлось объяснять клиенту, почему Claude вставляет watermarks в тексты — и какие реальные последствия это несёт для B2B в Европе. Ниже — не теоретические рассуждения, а разбор проблем из собственного продакшна. Что такое watermark

4 окт. 2026 г.

AI-агенты для длинных задач: как запускать команду разработчиков на 5GB VRAM с late-cli

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я вывожу автономные multi-agent системы в прод для DACH-клиентов. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно на проекте для индустриального заказчика столкнулся с жёстким ограничением: нужен был production-grade AI pipeline, а GPU — только 5GB VRAM. В демо это не проблема, но в проде — реальный technical debt. Проблема длинных задач на ограниченном железе Большинство примеров мул

3 окт. 2026 г.

Как быстро найти технический долг и архитектурные проблемы в TypeScript/JS проекте: автоматизированный аудит кода с fallow

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, работаю на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В продакшне B2B-клиентов DACH простая задача: быстро и объективно вытащить технический долг в TypeScript/JS проекте, который уже приносит деньги — без “ревью ради ревью” и долгих демо. На одной из внедрённых мной multi-agent систем fallow за 30 минут вскрыл реальные архитектурные дыры, которые не видели месяцами. Проблема ручного аудита: субъективность, медленно

2 окт. 2026 г.

OpenAI Dots: ваш AI-агент работает 24/7 даже когда вы офлайн — как внедрить и какие риски для бизнеса

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio внедряю автономных multi-agent систем для B2B-клиентов в DACH (логистика, финтех, промышленная автоматизация). Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В реальном проде агент работает 24/7 — даже когда никто не следит. Вот где начинаются реальные риски. Почему «24/7-агенты» — не просто боты в Slack Большинство демо-решений работают только при ручном запуске или в песочнице. В проде всё

1 окт. 2026 г.

AI-агенты теперь взламывают друг друга: реальный кейс self-replicating prompt injection и что с этим делать в проде

Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. На этой неделе один из моих production-агентов в логистике получил payload от другого агента — и воспроизвел prompt injection на всю цепочку. Это не proof-of-concept, а реальный сбой в проде. Как выглядит self-replicating prompt injection в бою В типовой pipeline — несколько LLM-агентов с разными задачами: один агрегирует заказы, другой — планирует маршруты,

30 сент. 2026 г.

Почему ваши AI-агенты тупеют или сходят с ума в проде: кейсы с провалами автообучения и эволюции

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я строю production AI для B2B-клиентов в DACH, и вижу одну и ту же проблему: агенты, которые отлично ведут себя на тестах, в проде через неделю превращаются в тормознутых болтунов или начинают принимать опасные решения. Стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Почему агенты деградируют в проде В демо-режиме всё выглядит стабильно: агенты держат контекст, аккуратно обновляют баз

29 сент. 2026 г.

AI-агенты для кода: 24 плагина, 49 агентов, 44 скилла — как автоматизировать всё, что можно

Я — Denis Shokhirev, агентный AI-архитектор из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для клиентов из DACH: логистика, финтех, индустриальная автоматизация. Стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Проблема — не в том, чтобы написать демо, а чтобы код-агенты реально работали в проде, с десятками интеграций, под регуляторикой. Почему забивают на автоматизацию кода Типовой аргумент: "кодогенерация — игрушка, LLM всё ломает, тесты не проходят". Но стоит собра

28 сент. 2026 г.

AI-агенты OpenAI слили приватные данные: как защитить свой прод от утечек через автоматизацию

Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем (Freiburg im Breisgau), работаю на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Неделю назад я получил тикет: продовый AI-агент на стороне клиента неожиданно слил приватные данные пользователя из-за неправильного workflow в n8n. Такой кейс — не редкость, и это не демо, а реальный продакшн. Почему агентные AI-системы реально сливают приватные данные Большинство обсуждений утечек крутятся вокруг prompt-инжекции, но проблема глубж

27 сент. 2026 г.

Все 159 статей →