AI Builders: русскоязычное сообщество по LLM-интеграциям
Платформа на ai.potapov.me для инженеров, которые доводят LLM до прода. Ядро — открытый учебник: 10 частей, 58 глав, 29 уже читаются. Бесплатно, без регистрации.

Оглавление
Открыть: ai.potapov.me. Канал сообщества: @ai_builders_ru. Регистрация не нужна, платных разделов нет.
Зачем
Русскоязычному инженеру, который встраивает LLM в работающую систему, читать почти нечего. Есть документация провайдеров, англоязычные посты про промпты и курсы «сделай чат-бота за выходные». Между «вызвали API и получили текст» и «фича живёт в проде под нагрузкой, с бюджетом и дежурным» — пропасть, и каждый переходит её в одиночку, повторяя чужие ошибки.
AI Builders собирает этот отрезок в одном месте. Не про устройство трансформера и не про промпт-инжиниринг. Про инженерию вокруг вызова: где ставить границы, что валидировать, как считать деньги, что делать, когда модель отвечает мусором или не отвечает вовсе.
Что уже есть
Ядро — открытый учебник «AI/LLM-интеграции: от вызова модели до работающей фичи». Десять частей ведут фичу по жизненному циклу: идея и уместность модели, протокол и контракты ответа, тестирование недетерминированной системы, эксплуатация в проде.
Через все части проходит шкала зрелости из четырёх уровней. Она формулируется вопросами, а не ярлыками:
По этой шкале читатель определяет, где сейчас его фича, и заходит не с первой главы, а с нужной.
Стек примеров
Контракты на Pydantic, фон на Celery и Redis, состояние в PostgreSQL. Разобраны RAG и агентные схемы — вместе с тем, что в них ломается на реальных данных, а не на демо-корпусе.
Для кого
Backend-инженеры и тимлиды, которым поставили задачу «прикрутить ИИ» к системе, которую нельзя останавливать. Архитекторы, оценивающие риск и стоимость до старта. Основатели, которые хотят понимать, за что платят подрядчику.
Куда движется
Учебник пишется открыто: 29 глав из 58 читаются, остальные выходят по мере готовности, опубликованные правятся по замечаниям читателей. Точка сбора — канал @ai_builders_ru: там выходят новые главы и разборы конкретных фич. Дальше — разборы кейсов в открытом виде.
Зачем это всё — в манифесте. С какой главы начинать — карта учебника по уровням.
Смежное на этом сайте: сколько стоит внедрение ИИ, выбор модели, почему пилот не доехал до прода, ИИ-интеграции как услуга.
Похожие материалы
Проекты с похожими технологиями и задачами
Код Архетипа
LLM-пайплайн генерации многослойных персональных отчётов из нескольких источников данных: пять независимых расчётных слоёв сводятся моделью в единый структурированный портрет. FastAPI + PostgreSQL + Next.js, бесплатный базовый результат и платный полный отчёт.
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Next.js
- TypeScript
- +1
Tech Path Finder
Образовательная платформа для IT-специалистов с квизами, мок-интервью, code review и персональными рекомендациями на основе алгоритма деградации знаний
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Redis
- Kafka
- +5
Aginx
Автоматический LLM-пайплайн: бриф → сценарий → генерация медиа → монтаж, один контур без ручного вмешательства. LLM (Claude) пишет сценарий со сценами, крючком и стилем озвучки; пайплайн на Python/asyncio генерирует видео, голос, музыку и субтитры через fal.ai, Replicate и ElevenLabs и сшивает готовый вертикальный ролик до 60 секунд через ffmpeg.
- Python
- asyncio
- Typer
- Pydantic
- Claude
- +4