Интерактивные блупринты по ТЗ
6 пошаговых коммерческих спецификаций для AI-инженеров и архитекторов: Enterprise RAG на pgvector, Model Context Protocol (MCP) серверы, автономные multi-agent системы, Evals на Ragas и LiteLLM шлюзы.
Разделы коммерческих спецификаций
4 практических направлений • Выберите раздел для перехода к подробным спецификациям и чек-листам
RAG & Vector Databases
Level: Middle – SeniorEnterprise RAG: Supabase pgvector, hybrid search (BM25 + Dense), HyDE query rewriting, Re-ranking, and semantic cache
MCP Servers & Tools
Level: Middle – SeniorModel Context Protocol (MCP): production-grade JSON-RPC stdio/SSE servers, Tool Call pipelines, dynamic schemas, and RBAC
Agentic Workflows
Level: SeniorAutonomous agent architectures: Python sandbox data analyst (E2B), Self-Healing CI/CD in GitHub Actions, and human-in-the-loop
Evals, Gateway & LLMOps
Level: Middle – SeniorRagas synthetic evals, LiteLLM gateway, prompt injection defense, semantic caching, and token budget governance
Методология интерактивных спецификаций Fullstack AI Lab
Реальные ТЗ клиентов
Спецификации построены на базе боевых заказов с фриланса и веб-студий с реальными ограничениями по срокам, стеку и безопасности.
Архитектурный выбор
Ветвления стека (FSE vs Classic, Nginx vs Caddy, Redis vs Memcached) с подробным сравнением и готовым кодом под каждый сценарий.
Экспорт в Markdown
Каждое ТЗ можно выгрузить в Markdown-документ для согласования с клиентом, прикрепления к договору или передачи AI-ассистентам.