Пошаговые инструкции по использованию AI-инструментов
3 статей
Разбираем главную угрозу для LLM-приложений на примере уязвимости CLI-агента Gemini. Подробный разбор явных и неявных инъекций, рекомендации OpenAI и пошаговое руководство по построению эшелонированной защиты.
Снижаем расходы и получаем лучший результат методом context engineering, используя внешнюю память, сжатие контекста и кэш.
Разбираем рабочий демо-стенд loop engineering: внешний цикл находит задачу в GitHub Issues, изолирует работу в Git worktree, делегирует реализацию мейкеру и независимую проверку чекеру и доводит задачу до pull request – с валидацией по правилам и памятью в state/loop-state.md.