Блог

Это руководство объясняет, как автоматизировать Markdown-блог в многоязычный конвейер публикации с использованием GitHub Copilot Agents, где оркестратор координирует языковые субагенты, обновляет сводки README, применяет hooks и skills как защитные механизмы и обеспечивает воспроизводимые, масштабируемые результаты.

Во время разработки SDLC Memory я столкнулся с неожиданной архитектурной дилеммой. Должна ли система рассуждать как автономный агент, работать как детерминированный преобразователь данных или находиться где-то между этими подходами? Я всё ещё решаю, какое направление будет правильным для MVP.

В статье «Part 1 - From RAG to Provenance: How We Realized Vector Alone Is Not Memory» мы перешли от RAG к Provenance — от сходства к происхождению. Но если агенты ИИ будут генерировать 50–80% будущей работы, возникает настоящий вопрос: как память должна безопасно обновляться? Как новые решения должны проверяться, связываться и управляться, а не просто сохраняться в виде эмбеддингов? Эта статья шаг за шагом показывает процесс инкрементального обновления графа памяти решений на реальном примере. Потому что в эпоху ИИ память должна эволюционировать, а не только извлекать информацию.

Что если ваш SDLC на самом деле ничего не запоминает и лишь извлекает фрагменты? Мы создали мощные системы RAG, способные находить «релевантный» текст за миллисекунды. Но релевантность — это не причинность. Когда что-то ломается в продакшене, сходство не скажет вам, почему это произошло и какое решение, риск или зависимость к этому привели. В этой статье я разбираю, почему одного векторного поиска недостаточно для памяти, как графовая структура меняет правила игры и как сочетание векторов со строгой моделью provenance превращает разрозненную документацию во что-то ближе к организационному мышлению. Если вам важны объяснимость, происхождение решений и настоящая интеллектуальность процессов доставки — эта статья для вас.