Все статьи/21 записей
Мысли о разработке ПО, архитектуре и экосистеме .NET
Когда ограничением становится верификация, ценность организации ограничена её мощностью проверять: юнит-экономика, допущения ROI, найм и области, где ADLC выигрывает.
Руководство по внедрению для инженерных лидеров: лестница зрелости, базовые и оперативные метрики, а также 90-дневная последовательность шагов к агентной поставке.
ADLC — это не выбор модели: послойный разбор детерминированных опор — версионированного контекста, артефактной цепочки, эволов и гейтов, — без которых агент лишь быстрее воспроизводит ваши ошибки.
Аудит данных по 8,1 млн pull request: почему ИИ-агенты сместили узкое место в код-ревью и почему качество верификации упало раньше, чем выросла её мощность.
Поэлементный разбор доказательной базы ИИ-разработки: что показывают рандомизированные исследования, опросы, телеметрия репозиториев и заявления вендоров.
Вирусная диаграмма приписывает Anthropic аббревиатуру «ADLC». Стадии верны, атрибуция — нет, а слой, определяющий результат внедрения, в схеме отсутствует.
Вызов ИИ в request path .NET меняет вопрос дизайна с «асинхронный ли у нас код» на «где проходит async boundary». Thread starvation — это счёт за ошибку в этом месте.
Чек-лист перед запуском безопасного агента: что определить про состояние, как ограничить инструменты, где ставить гейты одобрения и какие три сценария гейт обязан остановить.
Референсная архитектура из шести слоёв для агентных процессов: намерение, политика, планирование, исполнение, аудит и восстановление — с риск-тирированными гейтами и чек-листом запуска.
Мультиагентные системы ломаются в координации, а не по отдельности. Утечка области инструментов, расхождение состояния и невидимый обход одобрения — с сигналом обнаружения для каждого.
Фреймворк выбора между агентом и процессом: шесть характеристик задачи, четыре архитектуры на шкале автономности и граница, отделяющая детерминированный граф от контролируемого агента.
Набор из 20 вопросов по пяти категориям сбоя — фактический поиск, синтез документов, отказ, инъекция, точность цитат — достаточен, чтобы перевести RAG с PoC в пилот.
RAG-система без поддерживаемого набора данных для оценки — это система, которую невозможно безопасно изменять или улучшать. Практическое руководство по Minimum Viable Evaluation Dataset, пяти обязательным категориям, паттернам LLM-as-Judge и привязке оценки к deployment gates.
Выбор retrieval unit — самое важное архитектурное решение в RAG. Почему сплит по символам проваливается, компромисс precision/recall, паттерны parent-child и иерархический чанкинг, ограничение «lost in the middle» и таблица выбора единиц.
Скачок от Senior к Principal — это не линейное восхождение, а карьерный разворот. Полевые заметки о радиусе влияния, источнике проблем, работе с неопределённостью и ежедневной реальности перехода от личного исполнения к организационному рычагу.
Качество ответов RAG определяется на четырёх независимых этапах — Retrieval, Context, Answer, Operations — каждый из которых можно тестировать отдельно. Фреймворк с метриками, десять типовых сбоев и чек-лист для Senior-инженера.
Большинство RAG PoC проваливаются не из-за технологий, а из-за архитектуры, построенной на непроверенных допущениях. Пять вопросов, на которые технический лид должен ответить до первой строки оркестрации — единица поиска, оценка, владение корпусом, задержка/стоимость и UX при сбоях.
Корпоративный RAG на .NET — это система с восемью плоскостями принятия решений, у каждой из которых свои режимы отказа. Референсная архитектура уровня Staff-инженера: ingestion, векторные хранилища, гибридный поиск, реренкинг и наблюдаемость на Azure.
Практическое руководство для CTO о том, как преодолеть разрыв между работающим ИИ-демо и управляемой корпоративной системой — архитектура, надёжность, безопасность, экономика и владение.
Вызов LLM API — это не архитектура. Практическое руководство для технических лидов и архитекторов по семи обязательным плоскостям — retrieval, оценка, экономика, владение и UX при сбоях — которые отделяют прототип от продакшн-системы.
Изучите новые возможности .NET 11 — от runtime-native async и C# 15 до значительных улучшений производительности и обновлений ASP.NET Core 11.