#ai

AI-диагностика Tekton-пайплайнов: 170k строк за 5 сек

Команда Red Hat встроила «финальную задачу» в Tekton-пайплайны платформы Konflux: она дистиллирует до 170 000 строк логов в структурированный payload и за 3–5 секунд выдаёт диагноз сбоя с конкретными шагами по устранению.

CATS-фреймворк: как не сломать прод с AI-кодом

ИИ ускоряет генерацию кода, но не увеличивает ёмкость системы безопасно поглощать изменения. Фреймворк CATS (Contracts, Automated Verification, Telemetry, Simplification) помогает сохранить скорость без накопления скрытой хрупкости.

Почему GitHub падает от ИИ-нагрузки: разбор кризиса

GitHub переживает рекордное число сбоев из-за резкого роста нагрузки от ИИ-агентов, инцидента с потерей данных в merge queue и незавершённой миграции в Azure. Конкуренты — GitLab, Bitbucket и стартапы — справляются с аналогичным ростом без таких проблем.

AI SRE: реальные отказы, затраты и риски

Разбор задокументированных режимов отказа AI SRE-агентов: 3–15% сбоев при вызовах инструментов, €8500/мес. за мультиагентную систему против €50 за одиночный LLM, инъекции запросов с успешностью 11,2% и таксономия MAST UC Berkeley с диапазоном неудачных задач 41–87%.

Неделя вайб-кодинга с Claude Code: GitOps-медиасервер на k3s с нуля

За одну неделю вечеров автор перешёл от нулевого опыта в Kubernetes к полноценному GitOps-стеку на k3s с Argo CD, Dynatrace и OTel, используя Claude Code как агентный инструмент — но сохранив за собой все ключевые архитектурные решения.

Почему LLM пишут неправильный SQL — и что это значит для вашей БД

Большинство LLM-сгенерированного SQL не падает. Он выполняется и возвращает результат — но не тот, что нужен. Разбор пяти типов «правдоподобно-неправильного» SQL и того, что это значит для архитектуры данных.

Что на самом деле означает использование AI для пост-мортемов

Все теперь используют AI для пост-мортемов, но «использовать AI» означает совершенно разные вещи — от автозаполнения до полной автогенерации. Разбор четырёх уровней с честными trade-off'ами.

© 2026 meganuke