Перейти к содержимому
Александр Медведев

Александр Медведев

AI Builder · Agent Designer · AI Transformation Lead

13 лет процессного опыта в IT в сфере QA:

контроль и обеспечение качества (teamlead, эксперт, менеджер).

Последние 8 месяцев — в продакшене с AI:

Adoptive level

по AI Fluency Rubric от Zapier (Mindset, Strategy, Building, Accountability)

Оркеструю AI и строю системы, которые поднимают качество работы.

По компонентам:

Системно применяю 4D AI Fluency Framework от Anthropic (Delegation, Description, Discernment, Diligence) в ежедневной работе с Claude Code.

Что ещё

В продакшене

В работе

Инфраструктура AI-агентов

Система и принципы

01

Многоуровневая конфигурация AI

Глобальные правила → правила проекта → характер агента, принципы рассуждения, операционные ограничения.

Один и тот же AI работает по-разному в разных контекстах без ручных переключений.

02

Библиотека готовых сценариев работы

Каждый со своей фразой-триггером. Когда задача распознана, AI подгружает нужный сценарий до выполнения.

Снижает ошибки и расход токенов, делает поведение предсказуемым.

03

Память между сессиями

Журналы решений, ошибок и идей в структурированном формате.

AI помнит, какие решения уже принимались, что ломалось и почему, какие идеи в работе.

04

Стратегия выбора модели под задачу

Opus / Sonnet / Haiku по downstream impact.

Измеренный эффект на реальных сессиях: 94% попаданий в кэш, экономия 85% стоимости запросов.

05

Делегирование подзадач

Отдельным агентам с явным указанием модели для каждого — иначе все подагенты наследуют дорогую модель родителя и квота сгорает в 15 раз быстрее.

06

Принцип «скрипт раньше промпта»

Если задача описывается условием «если X — то Y», она пишется как скрипт на PowerShell, а не как промпт к AI.

AI остаётся для задач, где нужно суждение.

Опыт

Полное резюме →

Все посты