PREPRA
Навигация

AI и LLM

Раздел о применении языковых моделей в работе фронтенд-разработчика. Ориентирован на реальный рабочий цикл (спецификация → агент → проверка) и вопросы, которые действительно задают на Middle/Senior FE-собеседованиях.

12 статей 94 вопросов

Начни с базы

Ментальная модель LLM

Токены, контекстное окно, температура и latency — что нужно понимать фронтендеру, чтобы предсказывать поведение LLM и работать с агентами без сюрпризов

7 вопросов
+3

Паттерны промптинга

Few-shot, chain-of-thought, prompt chaining, system prompt — устоявшиеся паттерны формулирования задач для LLM, их применение и антипаттерны

6 вопросов
+3

AI в рабочем процессе фронтендера

Рабочий цикл с AI-агентами: спецификация → генерация → проверка. Spec-Driven Development, AGENTS.md, где генерация надёжна, вайбкодинг и когда агенту нельзя доверять

8 вопросов
+3

Углубись в детали

Агентские инструменты разработки

Как устроены агентские кодинг-инструменты (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode): цикл агента, инструменты и права, изоляция worktrees, subagents, plan mode и headless в CI.

8 вопросов
+3

Контекст-инжиниринг агентов

Что и куда класть в контекст AI-агента: rules/AGENTS.md, skills, hooks, subagents, память и compaction — и почему это важнее отдельного промпта.

9 вопросов
+3

MCP: Model Context Protocol

Практическое применение Model Context Protocol для frontend-разработчика: Figma MCP, Chrome DevTools MCP, Playwright MCP, собственный сервер под задачи фронта и минимум теории, нужный для разговора на интервью.

7 вопросов
+3

Старт проекта с AI

Как запускать новый проект с AI: Spec-Driven Development на практике (Spec Kit), plan mode, bootstrap репозитория и design-to-code через Figma MCP и v0.

8 вопросов
+2

Рефакторинг легаси через AI

Практика агентного рефакторинга brownfield: characterization-тесты, гибрид codemod и AI, изоляция worktree и хуки, инкрементальные миграции с feature-flag.

8 вопросов
+6

AI UI: стриминг и generative UI

Паттерны интерфейсов AI-продуктов: стриминг, tool-calling UI, generative UI, human-in-the-loop и состояния многошагового агента — на примере Vercel AI SDK

9 вопросов
+3

AI-фичи в production

Как довести AI-фичу до прода: evals и quality-gates, контроль стоимости и латентности, кэширование, роутинг, fallback-цепочки, деградация и наблюдаемость

9 вопросов
+3

Безопасность вывода LLM на фронте

Вывод модели — недоверенный ввод. XSS через LLM, безопасный рендер HTML/Markdown/текста, DOMPurify, валидация URL, prompt injection и defense in depth

7 вопросов
+3

Безопасность AI-разработки и supply chain

Риски кода от AI-агентов: slopsquatting и фейковые зависимости, supply chain агента, утечки секретов, инъекции через issue и rules-файлы, ревью mega-PR и защита пайплайна

8 вопросов
+2