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 & Векторные БД
Уровень: Middle – SeniorEnterprise RAG: Supabase pgvector, гибридный поиск (BM25 + Dense), HyDE переписывание, Re-ranking и семантический кэш
MCP Серверы & Tools
Уровень: Middle – SeniorModel Context Protocol (MCP): production-серверы JSON-RPC stdio/SSE, Tool Call пайплайны, dynamic schemas и RBAC
Автономные Агенты
Уровень: SeniorАгентные архитектуры: автономный аналитик данных с Python sandbox (E2B), Self-Healing CI/CD в GitHub Actions и human-in-the-loop
Evals, Gateway & LLMOps
Уровень: Middle – SeniorСинтетические бенчмарки Ragas, LLM Gateway на LiteLLM, защита от Prompt Injection, семантический кэш и бюджетирование токенов
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.