Статьи

Диагностика несовпадения codec, sample rate и контейнера в voice AI. Как отделить пустой ответ от ошибки передачи аудио.

Как проверять распознанные номера заказов и даты в voice AI. Явное подтверждение, самокоррекция и тесты на похожие числа.

Как диагностировать ImportError в LangChain: интерпретатор, установленные пакеты, версии и изолированная проверка импорта.

Офлайн-тесты LLM-приложения: фиктивные ответы, ошибки схемы, маршрутизация и границы того, что можно проверить без API.

Как отделить переменные шаблона от JSON-примера. Проверка подстановки, пользовательских скобок и итогового текста промпта.

Чем результат tool отличается от финального ответа LLM. Проверка статуса операции, ошибки и подтверждение создания объекта.

Как показывать structured output во время streaming и когда разрешать действие. Неполные поля, финальная валидация и отмена потока.

Как проверить изоляцию thread_id и пользовательских диалогов: два аккаунта, одинаковые вопросы, очистка состояния и контроль доступа.

Как сокращать историю диалога и не терять выбранные условия. Отдельное состояние, подтверждённые факты и проверка устаревшего summary.

Как различать пропущенные поля, null и пустую строку в structured output. Контракт частичного обновления профиля без потери данных.

Валидация structured output в LangChain: синтаксис JSON, типы, допустимые значения и бизнес-правила. Пример невозможной даты.

Как сделать проект аналитика данных: бизнес-вопрос, проверяемые расчёты, ограничения и записка заказчику. Учебный кейс роста заказов без прибыли.

Как считать месячный retention в SQL: исходная когорта, уникальные пользователи, неполные периоды и NULL. Воспроизводимый пример SQLite.

Как сравнивать стоимость LLM-приложений с учётом качества, повторов, инструментов и задержки. Пример расчёта цены успешного результата.

Почему AI-агент создаёт дубли после таймаута. Идемпотентность инструментов, идентификатор операции, тест повторного вызова и ограничения.

Подготовка к SQL-собеседованию аналитика: авторские задачи на JOIN, оконные функции, даты и NULL. Как найти пробелы после базового курса.

Как проверить качество RAG: эталонные вопросы, релевантные документы, Recall@k, ответы без основания и регрессионный набор.

Как выбрать продвинутый SQL для аналитика: JOIN, оконные функции, когорты и собеседования. Диагностика пробелов и пример ошибки в отчёте.

Как выбрать обучение AI-агентам под задачу: автоматизации, сервис на Python, RAG и MCP. Проверка программы, подготовки и практического результата.

Как отличить знакомство с AI-инструментом от обучения разработке: работа с репозиторием, тесты, ревью и критерии выбора курса вайбкодинга.