В прошлой статье мы подробно разбирали, как автоматизировать создание чек-листов и ускорить рутинные проверки с помощью нейросетей. Эта практика отлично прижилась на наших проектах: инженеры получили удобный инструмент, который за считанные секунды выдает готовую базу для…
Мой агент на Llama 3.1 8B в третий раз спросил, как меня зовут. Я представился 200 сообщений назад. Контекст переполнился — начало разговора уехало. Большие контексты не спасают: дорого, «Lost in the Middle», локально не влезает. Суммаризация теряет детали. Я сделал по-другому — три типа внешней памяти: Redis для фактов, ChromaDB для семантического поиска, файлы для документов. Контекст маленький, память большая. Внутри — код на Python и грабли, на которые я уже наступил. Читать далее
Я хотел, чтобы кодовый агент работал целиком на ноутбуке, без облака: локальная модель, локальный сервер, агент в терминале. Главная боль с самого начала — скорость. Агент постоянно перечитывает длинный контекст и много «думает», и на локальном железе это превращается в минуты ожидания на каждую задачу. Читать далее
Для оптимизации хода освоения навыка формирования Требований к Информационной системе (далее - ИС), разберем сначала упрощенный процесс. Обсудим, как может происходить анализ системы и формирование требований к ней, используя прием реверс-инжиниринга. То есть, рассмотрим уже существующую систему и постараемся воспроизвести процесс формирования требований для ее созданияЧаще всего процесс формализации требований к целевой системе включает 3 этапа: Читать далее