В данном разделе представлены документы, которые не претендуют на то, чтобы называться полноценными книгами, так как созданы мной при помощи AI на основе существующих документаций и статей, находящихся в общем доступе в интернете. Служат для быстрого повторения или получения недостающих знаний о технологиях и принципах проектирования приложений и сайтов. Это скорее конспекты, чем полноценные книги.
Шесть инженерных принципов - KISS, YAGNI, DRY, AHA, SoC и SOLID - без культа. На одном сквозном примере (расчёт заказа магазина) видно, где правило спасает код, а где превращается в новую сложность. Принцип полезен, пока помогает думать.
Когда несколько агентов действительно окупаются, а когда только жгут бюджет. Router, supervisor, agents-as-tools и handoff; изоляция контекста и writes, лимиты, устойчивость к сбоям, границы доверия и доказательство пользы на своих задачах - на OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen и CrewAI.
Инженерная дисциплина работы с агентами-кодерами: контракт задачи, исследование репозитория, проверяемый план, минимальный patch, тесты в ограниченной среде и независимая проверка результата. Codex, Claude Code и Cursor разобраны на одной и той же задаче.
Как собрать специализированного AI-агента на прямых API провайдеров, а не на фреймворке. Сквозной агент поддержки интернет-магазина живёт как провайдер-независимый бизнес-контракт и одинаково работает на OpenAI Responses, Anthropic Messages и Google Gemini Interactions.
Два протокола связности AI-систем под одной обложкой: MCP подключает возможности и данные, A2A соединяет независимых агентов. Всё показано на Release Review Agent - настоящем TypeScript-проекте на SDK v2, доказанном 14 тестами без API-ключей.
Как проектировать инструкции, контекст и управление для RAG, поддержки, кол-центров, ассистентов, оркестраторов и агентов - без джейлбрейков и коллекций заклинаний, переживших модели, для которых их придумали.
