7 posts
Что такое embeddings, косинусная близость и векторные базы данных — объяснение без математики для аналитиков и разработчиков. Пайплайн, чанкинг, выбор БД.
Практическое руководство по созданию собственного MCP-сервера на Python: структура tools/resources/prompts, JSON-RPC транспорт stdio и SSE, пример с Jira и PostgreSQL — от первого обработчика до рабочего сервера за час
Практическое руководство для системного аналитика: как через MCP подключить LLM к Jira, Confluence и базе данных, автоматизировать рутинный поиск по задачам и документам, и превратить чат-интерфейс в рабочий инструмент
Как использовать LLM для извлечения ФТ и НФТ из интервью, генерации User Story и Use Case, проверки требований на противоречия — практический pipeline с промптами и диаграммой
Как собрать пайплайн автопубликации статей: cron планирует запуск, headless Claude Code CLI пишет пост, guard-check проверяет качество, git push и пересборка Docker-контейнера выкатывают сайт.
LiteLLM proxy простыми словами: как сделать единый OpenAI-совместимый слой над Claude и другими LLM, как настроить роутинг, кеширование, лимиты и подключить Claude Code через прокси.
Model Context Protocol (MCP) — новая система от Anthropic для расширения возможностей ИИ-моделей и упрощения интеграций
