Denis Shokhirev

Why Your AI Agent Writes Too Much Code—and How to Fix It

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany, and founder of DennisCraft AI Studio. Over the last six months, I shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients—logistics, fintech, industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Again and again,

Почему ваш AI-агент пишет слишком много кода — и как это исправить

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI architect, работаю в Фрайбурге (Германия) и руковожу DennisCraft AI Studio. За последние полгода я внедрил 14 production AI-агентов для B2B-клиентов в логистике, финтехе и промышленной автоматизации — стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. За это время столкнулся с повторяющейся ошибкой: AI-агенты генерируют кода в несколько

Warum Ihre KI-Agenten schlechten Code schreiben: Orchestrierungsmuster und Prompt-Engineering-Fallen im Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. Bei DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Systeme für DACH-Kunden um – u.a. auf einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In drei aktuellen Produktionsprojekten identifizierte ich kritische Schwachstellen im generierten Code von KI-Agenten: SQL-Injections, hartkodierte Zugangsdaten, fehlende

Why Your AI Agents Write Bad Code: Orchestration Patterns and Prompt Engineering Pitfalls in Production

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg (DennisCraft AI Studio, DACH B2B stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres). Last month, three separate AI agents shipped PRs with vulnerable code—SQL injection, hardcoded credentials, and missing input sanitization—caught only because I run semgrep and bandit before merge.

Почему ваши AI-агенты пишут плохой код: паттерны orchestration и ловушки prompt-инжиниринга в проде

Я — Denis Shokhirev, архитектор AI из Фрайбурга (DennisCraft AI Studio, DACH, продакшн-стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres). Недавно за один вечер мне пришлось откатить три pull request от AI-агентов: все содержали SQL-инъекции и не проходили даже базовую валидацию через bandit и semgrep. В проде это не единичный случай, а системная

Privaten LLM-Cluster für Ihr Team ohne DevOps-Overkill bereitstellen: Ein erprobtes Muster

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio realisiere ich produktive LLM-Agenten für DACH-B2B-Kunden, mit Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, eigener Postgres. Jedes Mal, wenn ein Team einen privaten LLM-Cluster braucht, tauchen dieselben DevOps-Hürden auf. Standard-Anleitungen scheitern spätestens bei DSGVO oder internen Policies. So stelle

How to Quickly Deploy a Private LLM Cluster for Your Team Without DevOps Hell

I’m Denis Shokhirev—Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio I ship LLM agents to DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Every time a team asks for a private LLM cluster, the reality is DevOps hell—nothing you

Как быстро развернуть приватный LLM-кластер для всей команды без DevOps-адовой

Я — Денис Шохирев, архитектор AI-решений из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я внедряю LLM-агентов для клиентов из DACH — логистика, финтех, автоматизация. За последние полгода я запустил 14 продакшн-агентов на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Всякий раз, когда команда просит развернуть приватный кластер LLM — начинается DevOps-ад. Ни одна “готовая”

FOSS-Baukästen für KI-Anwendungen: Schnelles Prototyping und Bereitstellung individueller Lösungen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Systeme für B2B-Kunden im DACH-Raum um, insbesondere in Logistik, Fintech und Industrieautomation. Mein erprobter Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetes Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive KI-Agenten ausgeliefert

FOSS AI App Builders: Rapid Prototyping and Deployment for Custom Solutions

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production AI systems for DACH-region B2B clients—logistics, fintech, and industrial automation—on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Here’s what actually works for rapidly launching custom AI apps

FOSS-конструктор AI-приложений: как быстро запускать кастомные решения

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-системы для B2B клиентов DACH-региона — от логистики до финтеха. За последние 6 месяцев запустил 14 production AI-агентов на стекe: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В этой статье — практический взгляд: как реально ускорять запуск кастомных

Aufbau eines AI-Modellrats für Entscheidungsfindung: Fallstricke bei paralleler Abfrage und Kritik (Council)

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio entwickle ich AI-Agentensysteme für regulierte DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, Industrieautomation) auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres-Instanz. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 produktive AI-Agenten ausgeliefert. Aus der Praxis: Der Aufbau eines Modellrats