COMRAD404 COMRAD404 ИИ-сигналы, агенты и практическая разведка
Портрет автора Никита Романов
COMRAD404 / AUTHOR

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
311материалов

Последние публикации

LATEST
Скриншот настроек уведомлений GitHub с параметрами подписки на тред
news////3 мин чтения

GitHub убирает настраиваемые подписки на уведомления: что нужно знать разработчикам

GitHub объявил об удалении custom thread subscriptions. Рассказываем, что изменится, как это затронет автоматизацию и AI-агентов и кому стоит заранее проверить свои настройки уведомлений.

Открыть материал →
Схема атаки prompt injection: внешний текст попадает в контекст LLM-агента
Агенты, Инструменты////4 мин чтения

Промпт-инъекции: как защитить LLM-агентов от скрытых команд

Косвенные промпт-инъекции — главная угроза для агентов с доступом к браузеру, почте и API. Объясняем, чем прямая атака отличается от косвенной, разбираем реальные сценарии...

Открыть материал →
Инженер-программист за работой с системой автономных ИИ-агентов
Колонки////3 мин чтения

Автономные ИИ агенты в разработке: архитектура, лимиты контекста и реальная автоматизация

Разбор архитектуры автономных ИИ агентов в разработке софта: как работают циклы управления, где задействованы локальные модели и с какими ограничениями контекста сталкиваются инженеры.

Открыть материал →
Экран с кодом оптимизации гиперпараметров и графиком Парето-фронтира на Python.
Агенты, Инструменты////2 мин чтения

Практическое руководство по адаптивной оптимизации моделей машинного обучения с помощью Meta Ax

Разбор нового руководства по использованию клиентского API платформы Ax от Meta для байесовской оптимизации и многокритериальной настройки моделей машинного обучения.

Открыть материал →
Сравнение подходов к промптингу для reasoning‑моделей: OpenAI o1, DeepSeek R1, структурированные инструкции
Колонки////4 мин чтения

Промпты для reasoning‑моделей: как писать инструкции, чтобы o1 и DeepSeek R1 не уходили в бесконечные рассуждения

Reasoning‑модели (OpenAI o1, o3, DeepSeek R1) меняют правила промптинга. Стандартные chain‑of‑thought подсказки здесь не нужны, а иногда вредят. Разбираем, какие инструкции работают, а какие...

Открыть материал →