Логи или трейс: отличия, использование, инструменты ↔️ Как простыми словами объяснить разницу в назначении: ➡️Логи отвечают на вопрос «Что произошло?». Их пишет каждый сервис отдельно, а у каждой записи есть время, уровень (INFO, WARN, ERROR) и текст или набор полей. ➡️Трейсы отвечают на вопрос «Где и сколько времени это заняло?». Трейс показывает весь путь одного запроса через систему. Каждый шаг называется span, у него есть начало, длительность и связь с родительским шагом. А всю цепочку объединяет общий trace_id. Почему трейсинг стал важнее из-за AI-агентов: ⚡️Раньше путь запроса заранее задавал разработчик. Агент решает сам: может сходить в базу знаний, вызвать пару инструментов, отправить запрос к модели, не понять ответ и пойти по второму кругу. С тем же самым вопросом завтра он может пройти совсем другим путём. Что используется для реализации: ➖Логи: стек ELK, Grafana Loki, Graylog, Splunk. ➖Трейсинг: Jaeger, Zipkin, Grafana Tempo. ➖Трейсинг LLM и агентов: Langfuse, LangSmith, Arize Phoenix. ➖Общие инструменты: OpenTelemetry. Он собирает логи, трейсы и метрики в едином формате. 💪А что это значит для аналитика? Если в требованиях к новой интеграции есть пункт «логировать запросы и ответы», стоит сразу договориться и о передаче trace_id между системами. Тогда при первом инциденте не придётся неделю выяснять, где потерялся запрос. IT Talks | Ошуркова Татьяна

У нас есть план, и мы его придерживаемся 🗓 Я пользуюсь ежедневником, и часто один из пунктов на день – пройтись по незавершённым делам. А их ещё надо найти на предыдущих страницах. Плюс я заметила, что часто теряю из виду приоритетные дела: постоянно появляются ещё более приоритетные. В итоге список уже не влезает ни в день, ни в голову. Делюсь вариантом планирования с нейронкой, которая поможет расставить приоритеты и визуализировать план на день. Как использовать чатик (GPT, Claude и тд): 1️⃣Берём промпт из комментариев к этому посту. 2️⃣В конце добавляем описание своих дел. Я просто записываю голосовое. 3️⃣Отправляем в нейронку, отвечаем на уточняющие вопросы и получаем дашборд в удобном формате – HTML или Markdown. Дальше можно перенести чат в проект, доработать дашборд под себя или подключить дополнительные инструменты. IT Talks | Ошуркова Татьяна

Привет ✋ Давно меня здесь не было. Всё меняется. Я никак не могла понять, в какую сторону двигаться. Решила немного расширить формат канала. Системный анализ останется, а ещё буду рассказывать про иишку, автоматизацию и мои практические/личные кейсы 👌 Мне не нравится нейрослоп про инструменты и решения, поэтому буду рассказывать о том, что и как использую лично я. Пока я готовлю материал, делюсь просто интересными фактами: 🧐 Даже иишке недостаточно просто дать спецификацию API. Во внутренних тестах Anthropic добавление примеров вызовов повысило точность работы со сложными параметрами с 72% до 90%. Формально корректный запрос ещё не означает, что инструмент использован правильно 🧐 Переписать описание инструмента иногда полезнее, чем менять модель. В Anthropic агент тестировал инструменты, находил неясности и улучшал их описания. После этого другие агенты тратили на 40% меньше времени на выполнение задач, потому что совершали меньше ошибок. Кажется, документация становится частью работающей системы 🧐 ИИ может работать точнее, если давать меньше лишней информации. В тестах Anthropic агенту перестали загружать инструкции ко всем инструментам сразу. Вместо этого он находил нужный инструмент и читал, как им пользоваться. Точность на тестах выросла с 49% до 74%, хотя модель осталась той же. Получается, важно не только что дать иишке, но и когда IT Talks | Ошуркова Татьяна