Заметки
Короткие тексты о методологии и архитектурных решениях в AI-системах, которые я довожу до продакшена: спецификации, evals, мультиагентная оркестрация, LLM-интеграции и дисциплина работы с coding-агентами.
15 июня 2026 г.
Тратят больше, уверенности меньше
Компании заливают в ИИ деньги — бюджеты резко вверх, некоторые удваивают год к году. И тем же дыханием 51% CIO говорят, что внедрение уже движется слишком быстро, чтобы им управлять. Странное сочетание: те, кто подписывает чеки, считают, что финансируемое ими их обгоняет. Рефлекс — прочитать это как «притормозите». Данные говорят обратное. Быстрее всех движутся не осторожные — а те, кто сначала построил ограждения. Вот настоящий урок, спрятанный в противоречии.
- business
- methodology
15 июня 2026 г.
Как я поместил 10 000 игроков в один мир
Большинство онлайн-игр прячут масштаб — делят игроков на комнаты по 20 или шарды по несколько сотен. Для Helix Empire я намеренно поставил цель сложнее: 10 000 игроков в одном общем мире, на одном сервере, вживую в браузере. Это полная история о том, как такое строится — четыре стены, в которые упираешься, почему настоящее горлышко это трафик, а не CPU, и момент, когда нагрузочный тест доказал, что моя красивая цифра была враньём. Длинно, технически, и каждое утверждение кончается замером. Уроки переносятся на любую высоконагруженную систему.
- architecture
- methodology
15 июня 2026 г.
Скучная победа ИИ — это бумажки
NHS только что подписала контракт на £120 млн, чтобы дать 505 000 сотрудников ИИ-ассистента. Не диагностировать болезни — делать бумажную работу. На тестах средний человек экономил 43 минуты в день, а одно отделение срезало завал с выписными письмами на 62% за месяц. Это та ИИ-история, которую никто не ставит в кейноут: устойчивая, внедряемая ценность обычно в нудной, объёмной рутине, а не в эффектной демке. Разбираем, почему скучный сценарий — тот, что реально окупается, и почему стоит искать свой.
- business
- methodology
14 июня 2026 г.
Ускорение от ИИ в коде меньше, чем кажется
В контролируемом исследовании опытные разработчики, использовавшие ИИ на собственных кодовых базах, были измеримо медленнее на сложных задачах — и всё это время чувствовали себя на 20% быстрее. Уточнённое исследование 2026 года с лучшей методологией дало небольшой плюс, а не большой. При этом ИИ-инструментами пользуются около 93% разработчиков, а общая производительность почти не сдвинулась. Это не значит, что ИИ в коде — фикция. Это значит, что ощущение скорости и факт скорости разошлись, и если управлять по ощущению — будешь управлять неверно. Разбираемся, как отличить одно от другого.
- methodology
- careers
13 июня 2026 г.
Зелёная галочка может скрывать сломанную середину
Вот режим сбоя, что съедает ИИ-агентов в проде: агент выполняет многошаговую задачу, где-то в середине сворачивает не туда — и всё равно выдаёт финальный ответ, что проходит вашу проверку. Вывод выглядит чисто. Рассуждение было сломано. Исследователи нашли, что именно так и падают многошаговые агенты: ошибка на третьем шаге незаметно протекает в сводку на десятом, что читается нормально и при этом неверна. Если вы оцениваете только финальный ответ, вы слепы к большей части того, как агенты реально ломаются. Вот почему и что проверять вместо этого.
- methodology
- agents
13 июня 2026 г.
Самое большое окно контекста не побеждает
Каждый запуск модели хвастается окном контекста побольше — миллион токенов, два миллиона, вся кодовая база разом. Но анализ корпоративных внедрений нашёл, что почти 65% сбоев агентов шли от дрейфа контекста и потери памяти на многошаговой работе, а не от слишком маленького окна. Команды, что выпускают надёжных агентов в 2026-м, — не те, у кого окно больше. Это те, кто жёстче всех курирует то, что модель реально видит. Вот в чём разница и почему «больше» часто хуже.
- agents
- methodology