web24.team

Блог

Разбираем внедрение ИИ, архитектуру, интеграции и то, как устроена работа с технической командой — на основе наших проектов.

Структура файла SKILL.md для ИИ-агентов

#AI

Как написать SKILL.md для ИИ-агента: структура, шаблоны, правила

Формат SKILL.md стал открытым стандартом: один файл навыка работает в Claude, ChatGPT Codex, Cursor и Gemini CLI. Разбираем структуру файла, шаблоны и 10 правил на примере скилла для финансиста.

Claude for Small Business: AI-агент для автоматизации малого бизнеса

#LLM

Claude for Small Business: автоматизация малого бизнеса в России

Разбираем Claude for Small Business: агент в режиме Cowork, готовые скиллы и коннекторы, что заработает в России сразу и как подключить 1С, Битрикс24 и amoCRM через MCP.

Валидация и Self-RAG в медицинской RAG-системе

#RAG

Валидация и Self-RAG: как проверить качество RAG-системы на примере медицины

Специфичные эмбеддинги, Self-RAG и проверка структуры документов вместо вырванных чанков — как построение RAG-систем меняется, когда цена ошибки высокая, на примере медицинской базы вопрос-ответ.

Архитектура RAG-системы: от подготовки данных до ответа модели

#RAG

Как создать эффективную RAG-систему: архитектура и разработка

Пошаговая архитектура RAG-системы простым языком: подготовка данных и Markdown, сегментация, гибридный поиск, ранжирование, промпты и контроль контекста — с примерами для медицинской базы вопрос-ответ и каталога товаров.

RAG-система для каталога товаров и оборудования

#RAG

RAG для каталога товаров: как построить поиск по продуктам и оборудованию

Особенности построения RAG-систем для товарных каталогов: сегментация карточек, гибридный поиск по артикулам, ранжирование по цене и наличию — на примерах каталога продуктов питания и промышленного оборудования.

LLM и аналитика рекламных кампаний: нейросеть вместо аналитика

#LLM

Может ли LLM заменить аналитика по рекламе? Кейс о LLM, MCP и аналитике рекламы в Яндекс Директе

Блогер обещал, что LLM с доступом к API Яндекс Директа заменит аналитика. Мы подключили нейросеть к рекламным данным через MCP-сервер и ClickHouse и проверили это на практике.

Абстрактная композиция из наложенных цветных фигур на тёмном фоне

#рекомендации

Почему персональные рекомендации не работают: сколько данных нужно для ранжирования и рекомендаций

Интерактивный калькулятор: по трафику, каталогу и истории заказов показывает, какому слою ранжирования и рекомендаций хватает данных, а какому — нет.