AI в рабочем процессе
Черновики, проверка кода, классификация запросов, отзывы и отчёты с участием редактора.
15 материаловAI и автоматизация — страница 2
Помощники, функции сайта, агенты, MCP и обработка данных.
Темы раздела
AI-функции сайта
LLM API, потоковые и структурированные ответы, embeddings, RAG, поиск по документам, оценка, стоимость и ограничения.
33 материалаАгенты и MCP
Доступ к функциям сайта и данным, схемы инструментов, права, контроль действий и проверка результата.
13 материаловАвтоматизация и low-code
n8n, интеграции и процессы, триггеры, повторы, очереди и диагностика
25 материаловПрикладные данные
pandas, таблицы, очистка, графики и основы машинного обучения для конкретных задач веб-продукта.
Материалы готовятсяМатериалы
- AI-помощник по документам: доступ к документам до поиска
Отделить публичные документы от редакторских до ранжирования.
- AI-помощник по документам: адаптер локальной языковой модели
Добавить необязательный Ollama-адаптер и проверку ссылок ответа.
- AI-помощник по документам: Веб-интерфейс вопроса и источников
Показать вопрос, статус, ответ и источники на локальной странице.
- AI-помощник по документам: набор вопросов для оценки качества
Описать контрольные вопросы и отдельные показатели поиска и ответа.
- AI-помощник по документам: кэш, ограничения и цена запроса
Связать кэш с версией индекса, ролью и моделью, ограничить ресурсы.
- AI-помощник по документам: подготовка помощника к сопровождению
Зафиксировать контракт, воспроизводимое состояние и порядок обновления.
- AI-агенты в работе веб-разработчика
Четырнадцать уроков: контракт задачи, контекст Markdown-библиотеки, небольшие изменения, ревью, диагностика, доступ, бюджет и передача работы.
- Контракт задачи для AI-агента
Зафиксировать наблюдаемый результат и исключения задачи.
- AI-агент для разработки: карта проекта и границы изменения
Сопоставить ответственность файлов с разрешёнными изменениями.
- AI-агент для разработки: контекст проекта без лишних файлов
Собрать компактный пакет контекста с происхождением и отпечатками.
- AI-агент для разработки: сохранение URL как условие изменения
Связать страницу с явным permalink и реестром прежних адресов.
- AI-агент для разработки: одна задача и один небольшой результат
Добавить отбор рекомендуемых материалов без смены адресов.
- AI-агент для разработки: ревью изменения, предложенного агентом
Отделить проверяемые изменения от предположений в объяснении.
- AI-агент для разработки: диагностика ошибки с достаточными данными
Описать ошибку воспроизводимо и исправить границу типа boolean.
- AI-агент для разработки: чужой текст в контексте агента
Отделить текст документа от действующих инструкций задачи.
- AI-агент для разработки: разрешения на действия и человеческое решение
Составить разрешённые действия и остановки перед внешним эффектом.
- AI-агент для разработки: параллельная работа без конфликтов файлов
Разделить задачи на непересекающиеся файлы и собрать единый контракт.
- AI-агент для разработки: учёт расходов и граница повторной попытки
Рассчитать учебный бюджет по явному тарифу без скрытых допущений.
- AI-агент для разработки: продолжение работы после смены контекста
Передать состояние, известные решения и незавершённые действия.
- AI-агент для разработки: отчёт об изменении и основания выводов
Связать каждый вывод с файлом, чтением либо невыполненной проверкой.
- AI-агент для разработки: полный маршрут изменения Markdown-библиотеки
Собрать воспроизводимую локальную передачу без автоматической публикации.
- MCP: инструменты Markdown-библиотеки
Двенадцать уроков собственного локального MCP-сервера: обнаружение, поиск, чтение ресурсов, границы доступа, подтверждение черновика и повтор запроса.
- Данные и обязанности MCP-сервера
Подготовить собственный корпус и разделить клиента, сервер и библиотеку.
- MCP: JSON-RPC и обнаружение сервера
Ответить на server/discover по протоколу 2026-07-28.