<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Рамиль Аллахвердиев</title><description>Тестирование и оценка качества LLM, RAG и AI-агентов от Рамиля Аллахвердиева. Разборы, дайджест AI-новостей с авторским мнением, GitHub-радар и курс AI QA Engineer.</description><link>https://ai-assistant-business.ru/</link><language>ru</language><item><title>Карта навыков AI QA-инженера и план на 3 месяца</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/ai-qa-roadmap-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/ai-qa-roadmap-2026/</guid><description>Восемь блоков навыков и понедельный план на 12 недель для тестировщика, который работает полный день: 5–7 часов в неделю, артефакт в конце каждой недели, список того, что можно смело отложить.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>карьера</category><category>evals</category><category>метрики</category><category>python</category><category>ci-cd</category></item><item><title>Кто такой AI QA-инженер и чем он отличается от обычного тестировщика</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/chto-takoe-ai-qa/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/chto-takoe-ai-qa/</guid><description>Что меняется, когда объект тестирования отвечает текстом и каждый раз по-разному: проблема оракула, недетерминизм, доли вместо pass/fail, новые классы дефектов. И что из вашего опыта тестировщика переносится без потерь.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>карьера</category><category>evals</category><category>галлюцинации</category><category>метрики</category></item><item><title>Как оценивать ответы LLM: от assert до LLM-судьи</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/kak-ocenivat-otvety-llm/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/kak-ocenivat-otvety-llm/</guid><description>Пять ступеней проверки ответов модели: точное совпадение, правила и схемы, смысловая близость, LLM-судья с идеей G-Eval и ручная разметка. Когда какой ступени достаточно, как выбирать пороги и с чего начинать метрики RAG.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>evals</category><category>метрики</category><category>llm-as-a-judge</category><category>deepeval</category><category>pytest</category></item><item><title>LLM за 20 минут: что тестировщику нужно понимать</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/llm-dlya-testirovshchika/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/llm-dlya-testirovshchika/</guid><description>Токены, контекст, эмбеддинги, temperature и случайность, галлюцинации, RAG и агенты. Каждое понятие объясняю коротко и сразу перевожу на язык тестов: какой дефект из него следует и как его проверить.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>модели</category><category>галлюцинации</category><category>rag</category><category>агенты</category><category>карьера</category></item><item><title>Первый автотест для LLM за вечер: pytest + Ollama</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/pervyj-test-llm-pytest-ollama/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/pervyj-test-llm-pytest-ollama/</guid><description>Пошагово: ставим Ollama и маленькую модель, вызываем её через OpenAI-совместимый API и пишем на pytest семь проверок: формат JSON, обязательные факты, длину, стабильность на 10 прогонах и простую проверку через LLM-судью. Всё локально и бесплатно.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>pytest</category><category>python</category><category>evals</category><category>self-hosted</category></item><item><title>Как написать skill для Claude Code под задачи QA: структура, описание, проверки и тест самого skill</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/skill-dlya-qa-claude-code/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/skill-dlya-qa-claude-code/</guid><description>Что такое skill, почему описание важнее тела, как разложить инструкцию на шаги и критерии, чем skill отличается от CLAUDE.md и hook, и пример skill для ревью набора evals. Плюс как проверить, что skill вообще срабатывает.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>skills</category><category>claude-code</category><category>harness</category><category>агенты</category></item><item><title>Набор: Агент-ревьюер: независимая проверка вместо «готово» от автора кода</title><link>https://ai-assistant-business.ru/kits/reviewer-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/kits/reviewer-agent/</guid><description>Шаблон read-only субагента для Claude Code: читает изменения в чистом контексте, перепроверяет факты, обещания и вёрстку и возвращает список находок с доказательствами. Ничего не правит.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>harness</category><category>агенты</category></item><item><title>Набор: Hook: агент не читает секреты и не делает необратимое</title><link>https://ai-assistant-business.ru/kits/secret-guard-hook/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/kits/secret-guard-hook/</guid><description>PreToolUse-hook для Claude Code на Python: блокирует чтение .env, ключей и .pem, вывод переменных окружения, git push, reset --hard и массовое удаление. Правило, которое нельзя забыть.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>harness</category><category>безопасность</category></item><item><title>Набор: Skill «Дайджест недели» для Claude Code</title><link>https://ai-assistant-business.ru/kits/weekly-digest-skill/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/kits/weekly-digest-skill/</guid><description>Skill, по которому Claude Code собирает еженедельный дайджест AI-новостей: кандидаты, проверка по первоисточнику, формат «Что случилось / Моё мнение / Источник», черновик и прогон проверок.</description><pubDate>Wed, 14 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>claude-code</category><category>harness</category><category>промпты</category></item><item><title>Дайджест: Дайджест #2: новые модели недели и корпоративные агенты с лимитами</title><link>https://ai-assistant-business.ru/digest/2026-10-13-haiku-gpt6-gemini-agent/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/digest/2026-10-13-haiku-gpt6-gemini-agent/</guid><description>Claude Haiku 5.5, GPT-6 в ChatGPT, превью Mistral Large 4 и универсальный агент Gemini. Плюс отчёт Anthropic о злоупотреблениях и очередные выдуманные свидетели в суде.</description><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>модели</category><category>агенты</category><category>стоимость</category><category>галлюцинации</category><category>регуляция</category></item><item><title>Harness: как заставить AI-агента работать по правилам</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/harness-dlya-ai-agentov/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/harness-dlya-ai-agentov/</guid><description>Пять слоёв среды вокруг AI-агента — CLAUDE.md, skills, hooks и права, агенты-ревьюеры, CI — и задачи с критериями приёмки. Разбор на примере проекта DeepRisk и порядок внедрения по дням.</description><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>агенты</category><category>claude-code</category><category>harness</category><category>ci-cd</category></item><item><title>Непрямая prompt injection через документы RAG: как её тестировать и чем закрывать</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/indirect-prompt-injection-rag/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/indirect-prompt-injection-rag/</guid><description>Как инструкция, спрятанная в документе базы знаний, управляет ассистентом, как построить безопасный тестовый набор с канареечными токенами, посчитать ASR и какие защиты работают, а какие нет.</description><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>prompt-injection</category><category>rag</category><category>безопасность</category><category>owasp</category></item><item><title>Quality gate для LLM в CI: pytest, DeepEval, плавающие тесты и бюджет прогона</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/quality-gate-ci-pytest-deepeval/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/quality-gate-ci-pytest-deepeval/</guid><description>Как сделать так, чтобы плохой промпт или смена модели останавливали релиз: структура тестов, пороги по доле, повторные прогоны для борьбы с флаками, двухуровневый CI с дешёвым судьёй на PR и конфиг GitHub Actions.</description><pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>ci-cd</category><category>pytest</category><category>deepeval</category><category>evals</category></item><item><title>Нагрузочное тестирование LLM: TTFT, ITL, p95, ошибки 429 и цена 1000 диалогов</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/nagruzochnoe-testirovanie-llm/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/nagruzochnoe-testirovanie-llm/</guid><description>Какие метрики нужны вместо «среднего времени ответа», как измерить их при стриминге через Locust и k6, как считать стоимость диалога и что делать с лимитами провайдера. С кодом сценария и формулами.</description><pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>нагрузочное-тестирование</category><category>стоимость</category><category>инференс</category><category>python</category></item><item><title>Как тестировать AI-агента и MCP-серверы: task success, tool correctness и траектория</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/testirovanie-agentov-i-mcp/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/testirovanie-agentov-i-mcp/</guid><description>Чем проверка агента отличается от проверки RAG, какие метрики брать (успех задачи, корректность инструментов и аргументов, траектория, шаги и стоимость), как строить песочницу и проверять MCP-контракты. С кодом на pytest.</description><pubDate>Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>агенты</category><category>mcp</category><category>evals</category><category>pytest</category></item><item><title>Можно ли доверять LLM-судье: перекосы, калибровка на ручной разметке и kappa</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/llm-sudya-kalibrovka-i-smeshcheniya/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/llm-sudya-kalibrovka-i-smeshcheniya/</guid><description>Три известных смещения судьи (позиция, длина, самопредпочтение), как проверить каждое экспериментом, как посчитать согласие с людьми через accuracy и Cohen&apos;s kappa и какие решения принимать по результату.</description><pubDate>Thu, 08 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>llm-as-a-judge</category><category>evals</category><category>метрики</category><category>python</category></item><item><title>Red teaming LLM по OWASP: ASR, Security Score и что с ними делать</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/red-teaming-owasp/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/red-teaming-owasp/</guid><description>Как устроен автоматический red teaming LLM-системы: техники атак, проверяемые категории, метрики ASR и Security Score, цикл «базовый скан — усиление — повторный скан» и честные границы подхода.</description><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>red-teaming</category><category>безопасность</category><category>owasp</category></item><item><title>Метрики поиска в RAG: Recall@K, MRR и NDCG на практике, плюс как выбирать чанкинг</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/retrieval-metriki-recall-mrr-ndcg/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/retrieval-metriki-recall-mrr-ndcg/</guid><description>Как отделить ошибки retriever от ошибок генерации: формулы Recall@K, Precision@K, MRR и NDCG, реализация на 30 строках Python, эксперимент с размером чанков и честные ограничения метрик.</description><pubDate>Wed, 07 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>rag</category><category>метрики</category><category>evals</category><category>python</category></item><item><title>Дайджест: Дайджест #1: атаки на обвязку AI-агентов, а не на модель</title><link>https://ai-assistant-business.ru/digest/2026-10-06-agent-harness-attacks/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/digest/2026-10-06-agent-harness-attacks/</guid><description>Критичная уязвимость в AI Gateway у GitLab, git-конфиг как вектор атаки на кодовых агентов, «взрывные» промпты и отчёт об обходе Auto Mode. Плюс открытая модель Яндекса и сроки AI Act.</description><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>безопасность</category><category>агенты</category><category>prompt-injection</category><category>red-teaming</category><category>регуляция</category></item><item><title>Golden-датасет для RAG: как собрать 60 вопросов, которые ловят регрессии</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/golden-dataset-dlya-rag/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/golden-dataset-dlya-rag/</guid><description>Схема датасета, восемь типов вопросов, откуда их брать, как размечать эталоны и согласие разметчиков, как версионировать и не загрязнить датасет. С примером CSV и проверкой покрытия на Python.</description><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>rag</category><category>evals</category><category>метрики</category><category>python</category></item><item><title>Портфолио AI QA: как собрать проект, который покажет, что вы умеете проверять LLM</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/portfolio-proekt-ai-qa/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/portfolio-proekt-ai-qa/</guid><description>Структура проекта на GitHub, четыре артефакта, которые стоит в него положить, шаблон README и отчёта, а также типичные ошибки, из-за которых портфолио выглядит как учебная работа.</description><pubDate>Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>карьера</category><category>evals</category><category>rag</category><category>pytest</category></item><item><title>Python-минимум для AI QA: что учить за 2–3 недели и что пропустить</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/python-minimum-ai-qa/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/python-minimum-ai-qa/</guid><description>Список того, что нужно знать на Python, чтобы писать проверки LLM и RAG: JSON, HTTP-клиент, CSV, pytest с параметризацией, переменные окружения. С примером первого теста на ответ модели.</description><pubDate>Sun, 04 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>python</category><category>pytest</category><category>карьера</category><category>evals</category></item><item><title>Как понять, что RAG-ассистент не выдумывает: 4 метрики и диагностика</title><link>https://ai-assistant-business.ru/articles/rag-4-metriki/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-assistant-business.ru/articles/rag-4-metriki/</guid><description>Faithfulness, Answer Relevancy, Contextual Precision и Contextual Recall: что измеряет каждая метрика, какие пороги брать за точку старта и как по сочетанию значений понять, что чинить — retriever или промпт.</description><pubDate>Thu, 01 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>rag</category><category>метрики</category><category>deepeval</category><category>ragas</category><category>evals</category></item></channel></rss>