Инженерные заметки aicoding.am

Практическая методика выбора RAG-разработчика в Армении: source audit, retrieval design, evaluation, citations, permissions и update workflow.

Практическая модель оценки AI-автоматизации в Ереване: workflow, data readiness, integrations, human controls, evaluation, deployment и maintenance.

Практическая модель оценки AI-разработки: discovery, data preparation, integrations, evaluation, deployment, maintenance и скрытые расходы после demo.

Практический разбор AI-аудита перед разработкой: workflow value, data readiness, integration risk, evaluation, human control и первый production-safe pilot.

Практическое сравнение AI delivery моделей в Армении: независимый специалист, freelancer, studio, agency и in-house hire по workflow, TCO, risks, proof и ownership.

Profile-oriented proof map: стек, проекты, стандарты работы, evidence, границы компетенции и следующий шаг для компаний, изучающих Севаду Енокяна как AI-разработчика.

Практический разбор выбора AI-специалиста в Армении: матрица критериев, TCO, риски, proof, сценарии выбора и следующий шаг без рекламных рейтингов.

Практический разбор выбора AI-разработчика в Ереване: локальный контекст, remote delivery, критерии оценки, workflow, риски и следующий шаг.

Практический разбор того, что делает AI-специалист: карта процесса, проверка данных, выбор между RAG, автоматизацией, AI-агентом и внутренним инструментом.

Практический разбор выбора AI-разработчика в Армении: задача, данные, интеграции, evaluation, ownership, красные флаги и production-safe следующий шаг.

Browser-based AR manicure try-on MVP для beauty-бизнеса: live camera UX, MediaPipe hand tracking, Canvas2D nail masks, PNG-ногти и privacy-first frontend architecture.

Объяснение transformer architecture, self-attention, black box AI, границ AGI и того, как AI-системы получают эмпирический опыт через память, RAG, инструменты, агентов и обратную связь.

Routing-система AI skills для web design, motion design и vibe coding: design direction, frontend quality gates, motion runtime policy, browser QA и мультиязычные триггеры.

Консервативный маршрутизатор проектной памяти: ARCHITECTURE.md хранит карту проекта, runbooks - повторяемые процедуры, project skills - AI-workflows, а AGENTS.md остаётся коротким указателем.

Компактный слой памяти для AI-сессий: AGENTS.md хранит постоянные правила, summary делает handoff, планы ведут большие задачи, а diary сохраняет durable context без стенограмм и шума.

Контролируемое самообучение Codex: update skills извлекают переносимые уроки из завершённой работы, отсекают локальный контекст проекта и обновляют семейства skills только когда урок пригодится в будущих задачах.

Production-grade Django operating platform для цветочного ритейла: CRM, заказы, рецепты букетов, склад, доставка, POS, витрина, multichannel messaging, аналитика, интеграции и внешние API.

Browser-first B2B inbox для мультиканальной работы операторов. Django остаётся источником истины, а React-клиент ведёт очередь диалогов, контакты, медиа и состояние рабочего пространства.

Архитектура Update All отделяет переиспользуемые уроки от проектного шума и маршрутизирует их к правильным updater skills. По умолчанию система ничего не меняет, пока урок не доказал переносимую ценность.