> ls /var/log/decisions/*.md
Архитектурные решения, заметки о реализации MCP и редкие вспышки негодования по поводу вещей, которые не должны быть настолько сложными.
Последний выпуск
Начните отсюда, если хотите самое свежее техническое обновление, прежде чем углубляться в архив.
Индексатор Cursor превосходен внутри Cursor. Maguyva — это размещённая в облаке MCP-карта, которую тот же агент может запрашивать из других редакторов, CLI и CI.
Архив
Архитектура, наблюдаемость, проектирование интерфейса MCP и паттерны, пережившие столкновение с продакшеном.
Дайте кодирующему агенту опору в карте репозитория до того, как он начнёт писать. Пусть Greptile ревьюит пул-реквест после. Взаимодополняющая пара, а не замена.
Как дать кодирующему агенту запрашиваемую карту большого репозитория из облака, не запуская локальный индексатор на своём ноутбуке.
ИИ-агенты для кода придумывают пути к файлам, когда у них нет настоящей карты репозитория. Вот почему это происходит и как обоснованность приводит к меньшему числу галлюцинированных правок.
Мы перевели эмбеддинги кода на voyage-4-large — модель, которая сейчас возглавляет публичный рейтинг RTEB по поиску кода. Честная версия: какой компромисс мы принимаем, что мы на самом деле индексируем и почему платим за премиальные эмбеддинги.
Мы поддерживаем интеллектуальный анализ кода для ~280 языков. Ни один человек не может вручную проверить это. Поэтому мы построили цикл рекурсивного улучшения поддержки языков — выборочная проверка, LLM в роли судьи, исправление одной вещи, повторная валидация — и прогоняем его флотом изолированных агентов, пока извлечение не станет по-настоящему верным, а не просто «зелёным».
Запрос вроде «где определён parseConfig» требует другого поиска, чем «как работает аутентификация». Maguyva классифицирует намерение, соответствующим образом взвешивает четыре модальности поиска и сливает результаты с помощью взвешенного Reciprocal Rank Fusion.
Мы подключили Claude Code и Codex к единому стеку Grafana через OpenTelemetry и Alloy, а затем с помощью трасс и логов находили и устраняли проблемы в поведении агентов прямо у источника.
Git-коммиты превращаются в структурированные записи журнала изменений и записи архитектурных решений, а затем возвращаются к ИИ-агентам в виде запрашиваемой институциональной памяти.
Мы просеяли 3500 кандидатов в скиллы и приняли 466. Систематический цикл майнинга и приёма для построения цельной библиотеки скиллов ИИ-агентов в масштабе.
Агентные системы по умолчанию непрозрачны. Прогрессивное раскрытие даёт операторам многоуровневые CLI-представления — от быстрой проверки статуса до полного устройства агента и трасс решений.
ИИ-агенты уверенно галлюцинируют. Обоснованные истины — это версионируемые, ограниченные по области действия факты, которые связывают поведение агента с проверяемой реальностью. Вот как мы их построили и как обеспечиваем их соблюдение.
Один оркестратор направляет работу специализированным ИИ-агентам, каждый со своими навыками и памятью. Как Orkestra координирует 46 агентов и 466 скиллов в продакшне.
Каждый выпуск сначала появляется здесь. Новые сразу попадают в список изменений — или подпишитесь на RSS, чтобы узнавать о них мгновенно.