Портрет автора Никита Романов
Редакция COMRAD404

Никита Романов

Редактор практических сценариев

Никита Романов ведёт практические материалы COMRAD404: промпты, инструкции, no-code-автоматизацию и сценарии повышения продуктивности. Каждый материал строится вокруг конкретной задачи и проверяемого результата.

Вместо универсальных обещаний он фиксирует входные данные, последовательность действий, ограничения и варианты адаптации — чтобы читатель мог повторить процесс и понять, где он ломается.

промптыhow-tono-codeпродуктивностьрабочие процессы
300материалов

Последние публикации

Об авторе

Релизный шлюз для LLM-инструментов: как проверять вызовы до запуска

Практическая схема тестирования LLM-инструментов перед релизом: сценарии, проверка аргументов, метрики выбора функций, повторные прогоны и безопасный CI без выполнения реальных...

Как настроить MCP-сервер для доступа к базе данных: разбор на примере PostgreSQL

Пошаговое руководство по настройке MCP-сервера для работы с PostgreSQL: установка, конфигурация, ограничения безопасности и практические примеры запросов через AI-агентов.

Как оценивать стабильность контекста в LLM-агентах: разбор метрик, уязвимостей к «забыванию» и методов проверки

Разбираем практические методы оценки стабильности контекста у LLM-агентов. Анализируем метрики деградации памяти, проблемы «забывания» в длинных сессиях, бенчмарки и подходы...

Автоматизация code review в GitHub Actions: как внедрить статический анализ LLM без перегрузки разработчиков

Разбираем, как настроить автоматический анализ PR через языковые модели в GitHub Actions, защитить пайплайн от лимитов токенов и фильтровать шумные...

Автоматизация code review в GitHub Actions: как внедрить статический анализ LLM без перегрузки разработчиков

Разбираем, как встроить языковые модели в GitHub Actions для автоматического ревью кода, избежать спама ложными срабатываниями и настроить фильтрацию diff...

Как оценивать стабильность контекста в LLM-агентах: разбор метрик, уязвимостей к «забыванию» и методов проверки

Разбираем, как длинный контекст в LLM-агентах подвергается деградации, почему стандартные тесты не видят «забывания» инструкций и какие метрики помогают измерить...

Как настроить локальное кеширование контекста в Ollama для LLM-агентов: архитектура, память и реальная экономия

Разбираем внутреннюю архитектуру кеширования контекста в Ollama, настраиваем параметры KV-cache для автономных агентов и замеряем реальное ускорение генерации при многошаговых...

Как оценить AI-агента: практическое руководство по бенчмаркам и метрикам

Разбираем, какие бенчмарки действительно показывают способности AI-агентов, как интерпретировать результаты и на что обращать внимание при выборе модели для агентных...