#roo_code — Public Fediverse posts

Как мы спасли агентов в VS Code от передоза инструментами, сжав зоопарк MCP-серверов в один Go-бинарник

Подключили к своему ИИ-агенту в VS Code пару десятков MCP-серверов и ужаснулись счетам за API? Знакомая история. В этой статье рассказываю, как я устал платить за замусоренный системный промпт и написали toolc - прокси-шлюз на Go. Он прозрачно сжимает хаос из баз данных, скриптов и OpenAPI-каталогов в один компактный слой. Показываю на реальных бенчмарках (GPT-5.4, Claude 4.6), как правильная маршрутизация снижает затраты на токены на 60% и спасает LLM от галлюцинаций.

https://habr.com/ru/articles/1022874/

#mcp #llm #aiагенты #openapi #vs_code #go #api_gateway #оптимизация #roo_code #cline

Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

https://habr.com/ru/articles/981282/

#mcpserver #roo_code #openai #openai_api

Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов

Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch

Как использовать Cline и Roo Code в качестве AI-ассистента для кода?

Почти год назад мы рассмотрели подборку AI-ассистентов для кода, сегодня же мне хотелось бы сосредоточить внимание на одном конкретном, а именно — Cline, номер 1 на OpenRouter. Предлагаю вместе пробежаться по настройке и интеграции, а также использовании Cline в качестве ИИ-ассистента. *А также мы поговорим про Roo Code — форке Cline, но совсем немного, поскольку они абсолютно идентичны в настройке и функционале. Приятного прочтения!

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/881248/

#cline #roo_code #ai_assistants #ai_assistant #ии #ииассистент #openrouter