
Админ-токены в хранилище браузера и URL: типичная ошибка быстрых ИИ-прототипов
Почему многоразовые админ-токены в хранилище браузера и строке запроса - уязвимость средней тяжести, которую мы закрываем в первую очередь.
ЧитатьБлог
Сравнения, туториалы и заметки о продакшен-агентах и AI-видимости от студии Dali.

Почему многоразовые админ-токены в хранилище браузера и строке запроса - уязвимость средней тяжести, которую мы закрываем в первую очередь.
Читать
Что мы отдаём после аудита: таблица критичности, границы доказательств, порядок исправлений и следующий инженерный план.
ЧитатьПонятная taxonomy для buyers: chatbot, copilot, RPA и production AI-агенты - что каждый может и не может брать на себя.
ЧитатьЧто делать, если агент ошибся: локализовать, отозвать доступ, уведомить, исправить и как в договоре делить ответственность.
ЧитатьЧто логировать для боевых ИИ-агентов, не захлебнувшись токенами и не утекая секретами.
ЧитатьКогда browser или computer-use agents помогают, и security, reliability и compliance risks, которые operators недооценивают.
ЧитатьКак вводить агентов командам: ownership, training, policies, transparency и handling «the agent is wrong».
ЧитатьКак меняется проектирование агента по каналу: WhatsApp для клиентов, Slack для внутренних операций, почта - сначала классификация, потом ответ.
Читать
Почему цены и привилегированные настройки во фронтенде взламывают - и как правильно разделить ответственность.
Читать
Как агентные конвейеры ускоряют создание → оформление → визуальную проверку → публикацию компонентов - с ручным контролем релиза.
Читать
Почему открытый CORS плюс аналитика без авторизации создают риск утечки данных и смежные риски с XSS.
Читать
Как задавать рамки агента поддержки: снятие повторов, эскалация, тон и запрещённые действия.
ЧитатьЧто агенты документов и счетов делают хорошо, где ломается точность и как ограничивать финансовые побочные эффекты.
Читать
Чеклист, как вывести сайт или продукт, собранный в ИИ-чате, в режим, где можно работать с клиентами: доступ, платежи, контроль и ответственность.
ЧитатьПрактический eval harness для business agents: golden cases, failure tests, tool-call checks и pass bars.
Читать
Шаблон пробного запуска: один процесс, приёмочный тест, инструменты, точки контроля и фиксированный результат.
Читать
Наш процесс перевода быстрого AI-собранного MVP на более безопасный production path: triage, harden, rewrite критических путей.
Читать
How to design handoff: fixed request format, instant notify, human replies when ready - without turning the bot into a fake CRM.
ЧитатьКак повторять tool calls агента без двойных email, двойных списаний или дублей в CRM.
Читать
Почему письменная база знаний важнее «памяти чата»: услуги, цены, правила, тон и формат передачи человеку.
Читать
Как мы подходим к заказам на агента ответа на лиды: извлечь, оценить, черновик, контроль исходящего, аккуратная запись в CRM.
ЧитатьКак выбирать модели для операционных агентов и держать бюджет: маршрутизация, кэш, лимиты и запасные варианты.
Читать
Паттерн агентов, которые берут повторяющуюся нагрузку по аккаунт-менеджменту, пока команда сохраняет клиентское суждение.
ЧитатьПрактическое правило для multi-agent systems vs одного tool-using агента: сложность, failure modes и production ownership.
ЧитатьКак агентства разделяют данные клиентов, промпты и базы знаний, когда один AI-агент обслуживает несколько аккаунтов.
Читать
Практическая проверка брифов с маркетплейсов, где смешаны n8n, Claude и RAG для бизнес-операций.
ЧитатьLangChain, CrewAI, AutoGen, n8n и hosted assistant API - когда они ускоряют, а когда добавляют клей и риск, который нельзя отладить.
Читать
Уроки автоматизации крупных каталогов: адаптеры, суточный объём товаров, логи и ручная проверка небезопасных изменений.
ЧитатьStripe webhooks, недоплата, идемпотентность и как не выпустить API-ключи в браузер на продуктах, собранных в ИИ-чате.
ЧитатьПрактический privacy design для агентов: data minimization, redaction, subprocessors, retention и regional concerns.
ЧитатьКак untrusted email, web и PDF hijack'ают агентов - и практические defenses, которые реально помогают.
Читать
Надёжный приём быстрой сборки в ИИ-чате: сначала интерфейс и каркас, потом логика - чтобы каждый шаг можно было проверить.
Читать
Почему токен - это пароль, почему его нельзя класть в публичный фронтенд, и что делать при утечке.
Читать
Как неаутентифицированные эндпоинты процессов и платежей открывают путь к недоплате и злоупотреблениям - и как мы их закрываем.
ЧитатьКогда агенту нужен поиск по базе, как резать и цитировать источники, что класть в память и как обновлять правила.
Читать
Как отсутствие блокировок открывает перебор паролей и промокодов - и какой минимум контроля мы ставим.
Читать
Как мы выбираем между точечными фиксами и пересборкой критического пути сайта, сгенерированного ИИ.
ЧитатьКак tool calling должен работать в production: scopes, allowlists, confirmation gates, loop limits и least privilege.
Читать
Studio checklist для аудита AI-сгенерированных сайтов: public endpoints, payments, admin, headers и secrets.
ЧитатьПервые технические и контентные шаги, чтобы маркетинговый сайт, собранный в ИИ-чате, мог ранжироваться и попадать в ответы: индексация, ответы, сущности, упоминания.
Читать
How session memory works in site chats, why closing the widget often wipes context, and how to design for that.
ЧитатьКак безопасно выкатывать агентов: тихие предсказания, доля трафика, версии инструкций и откат.
Читать
Как разделять простые заказы из меню и исключения, которые нужно передавать человеку.
Читать
Что работает в агентах массовых сообщений - и риски политики и бренда, которые клиенты недооценивают.
ЧитатьМинимум тестов и пайплайна, когда интерфейс сгенерирован ИИ-конструктором - чтобы передача инженерам не развалилась.
Читать
Паттерны реального спроса на маркетплейсе: CRM-агенты, ops-агенты, Claude+n8n, поддержка - и как мы их ограничиваем по scope.
Читать
Как мы позиционируем: вход → контекст → решение → действие → проверка - и почему клиенты нанимают именно это.
ЧитатьСчитайте prompts и tool schemas как code: review, version, canary, rollback и release notes для operators.
ЧитатьОтраслевые риски при внедрении AI-агентов - что не автоматизировать первым в регулируемых и high-trust вертикалях.
Читать
Практический список: ключи, вебхуки, платежи, админка, заголовки, резервные копии и ответственность.
ЧитатьКак приложения из ИИ-конструкторов ломают вход и слой данных - и практичный путь к нормальным сессиям, RLS и безопасным миграциям.
Читать
Где конструкторы на естественном языке перестают хватать: платежи, вход, данные нескольких клиентов, защита от злоупотреблений и ответственность.
Читать
Как на практике работают ИИ-сборщики сайтов: запросы обычным языком, живое превью и пошаговое развитие продукта без классической среды разработки на старте.
Читать
Vibe coding - это shipping UI и workflows через разговор с AI-билдерами на простом языке: сила, пределы и когда начинается настоящий engineering.
ЧитатьКогда хватает no-code автоматизаций, а когда нужны агентские системы с контролем, проверками и владельцем.
Читать
Чем продукты «агент в центре» отличаются от чата, прикрученного к старому интерфейсу - и что проектировать в первую очередь.
Читать
Как агентствам оркестрировать ИИ-агентов для клиентской поставки без лишнего «мульти-агентного театра».
ЧитатьЧеклист найма AI agent или automation partner в Армении / Ереване: production-критерии, язык и дизайн pilot.
ЧитатьКак маркетинговым агентствам использовать рабочих ИИ-агентов для операций, координации клиентов и сдачи - и когда звать узкую студию.
ЧитатьКогда малому бизнесу стоит нанимать AI agent agency, какие pilots подходят под SMB constraints, и что skip.
ЧитатьКак оценивать AI agent agency в Грузии / Тбилиси: remote-friendly production work, язык, time zone и process proof.
ЧитатьКак обычно устроено pricing AI agent agency: audits, fixed pilots, retainers и скрытая цена demo-grade builds.
Читать
Когда хватает фрилансера на скрипт и демо, а когда агентство безопаснее для production workflow.
Читать
Практическая рамка решения для production ИИ-агентов: когда выгоднее агентство, когда in-house, и типичные провалы обоих путей.
ЧитатьЧёткий contrast между AI agent demos и production systems: tools, permissions, gates, evaluation и failure handling.
Читать
Недельный аудит разбора процессов, чтобы решить, где место агентам, до того как вы начнёте собирать.
ЧитатьПрактический шаблон для scope AI agent pilot: workflow, tools, gates, acceptance test, exclusions и owners.
Читать
Чек-лист покупателя: вопросы, которые отделяют поставку для боевой работы от красивых слайдов.
ЧитатьПрактическая модель измерения ROI AI-агента: сэкономленное время, error rates, cycle time, exception load и стоимость инцидентов.
ЧитатьBuyer-side security checklist для AI-агентов: secrets, permissions, outbound actions, logging, vendors и vibe-coded risk.
ЧитатьСценарии поддержки, которые работают в бою: ответы с источниками, сортировка, черновики и эскалация - не бесконтрольные возвраты.
ЧитатьПрактичные операционные сценарии: приём заявок, маршрутизация, документы, статусы и очередь исключений.
ЧитатьСценарии продаж и ответа на лиды: скорость, квалификация, порядок в CRM и подготовка к встрече с контролем человека.
Читать
Практический подход к embedding агентов в Gmail, CRM, docs и chat - вместо нового портала в день один.
ЧитатьКогда покупать лицензию на продукт, а когда нанимать студию, чтобы внедрить агентов в ваш стек.
Читать
Как отличить стратегические презентации от поставки, которая запускает пути агентов в боевую работу.
Читать
Практическая система для агентств, которым нужно находиться в search и AI-ответах: content clusters, entities и proof pages.
ЧитатьЧеклист покупателя для оценки AI agent agencies вне vanity «топ-10»: production-доказательства, gates, ownership и дизайн pilot.
ЧитатьКритерии 2026 года: готовность к боевой работе, контроль человека, проверки качества и измеримые пилоты.
Читать
Когда собирать ИИ-автоматизацию внутри, покупать продукт или нанимать студию - по владению, риску и соответствию процессу.
Читать
Кодинг-агенты ускоряют инженерию автоматизаций. Они не заменяют владение процессом и решения по риску.
Читать
Операционная модель для агентов инбокса, которые сортируют и пишут черновики, пока люди сохраняют контроль над отношениями.
ЧитатьКак failed AI agent projects реально стоят денег: incidents, rework, CRM pollution, security debt и team distrust.
ЧитатьЧем программы крупных компаний отличаются от пилотов малого бизнеса: управление, закупки, риск и сроки.
Читать
Как AI-агентствам строить SEO и GEO как одну систему: индексируемые страницы, цитируемые ответы, сущности и мультиязычные поверхности - без мифов и shortcut'ов.
ЧитатьРеалистичные timelines для AI agent pilots и production rollout: discovery, build, replay, launch и iteration.
ЧитатьШаблон брифа: процесс, инструменты, объём, риски, сроки и определение успеха.
ЧитатьГид по выбору: глубина инженерии, операционная дисциплина, дизайн пилота и передача владения.
ЧитатьComparison scorecard для AI agent agencies: discovery, gates, security, pilot design, commercial clarity и handoff.
ЧитатьПошаговый процесс найма AI agent agency: brief, shortlist, граница pilot, acceptance test и передача ownership.
ЧитатьСтруктура AI agent RFP: problem, workflow, tools, security, pilot scope, evaluation criteria и commercial terms.
Читать
Куда ставить проверку человеком, где агент может навредить необратимо - без полной остановки процессов.
ЧитатьЧто значит «человек в контуре» для боевых агентов, куда ставить контроль и как не заморозить каждый шаг.
Читать
Как проектировать агентов знаний, которые находят и цитируют внутренние источники вместо выдуманной политики.
Читать
Как спроектировать агента ответа на лиды, который быстро готовит черновик и не отправляет неверное сообщение.
Читать
Практический метод mapping процессов для production-агентов: шаги, tools, цена ошибки и где человек остаётся в контроле.
Читать
Практические операционные показатели для агентных систем: время цикла, ошибки, переделки, отказы на точках контроля - а не пустые баллы «внедрения ИИ».
Читать
Как вести SEO на EN, RU, грузинском и армянском без тонкого машинного спама и с реальным языковым качеством.
Читать
Типичные режимы отказа агентов в реальной эксплуатации: неверные записи инструментами, тихий дрейф, отсутствие точек контроля и дыры во владении.
Читать
Простое определение production AI-агентов для бизнес-команд: tools, gates, ownership, измерение - не демо.
ЧитатьFounder FAQ перед AI-агентами: что automate, что нет, cost, risk, team impact и first pilot choice.
ЧитатьТревожные сигналы в продажах: шоу вместо демо, нет контроля, фейковые метрики, привязка к платформе, нет передачи.
ЧитатьРамка решения: packaged AI agent platforms versus custom-агенты, внедрённые в ваш существующий stack.
ЧитатьПрактический vendor questionnaire для AI agent agencies и freelancers: gates, data, failure modes, ownership и дизайн pilot.
ЧитатьПростое объяснение работы AI agent agency: mapping workflow, tools, gates, pilots и handoff - не chat skins.
ЧитатьОпределение production AI-агента versus demos: tools, permissions, gates, evaluation, monitoring и ownership.
Читать
Ясные стоп-условия: когда AI-агенты создадут риск и пустую трату вместо рычага.
Читать