Contract-Driven AI Framework: How Traverse Lets You Build Business Capabilities on WASM for Browser, Edge, and Cloud

I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg im Breisgau, Germany, running DennisCraft AI Studio. My stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Recently, I had to ship the same AI scoring logic for a B2B client across browser (for privacy), edge (for latency), and cloud

Контракт-дривен фреймворк для AI: как Traverse позволяет собирать бизнес-капабилити на WASM и запускать их в браузере, на edge и в облаке

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно столкнулся с типичной болью: бизнес требует запускать одну и ту же AI-логику — например, скоринг сделки или фильтрацию заявок — сразу в браузере (privacy, latency), на edge (IoT) и в

Wie Uber seine KI-Agenten absichert: ADR-Stack für Beobachtbarkeit und Sicherheit im Produktivbetrieb

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich betreibe DennisCraft AI Studio und setze produktive Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden um – mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres. In der ersten Live-Schicht versuchte ein Agent, eine API ohne Freigabe aufzurufen – nur der ADR-Audit stoppte stillschweigend einen Compliance-Verstoß. Warum

How Uber Secures Its AI Agents: Real-World ADR Stack for Observability and Security in Production

I’m Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg, running DennisCraft AI Studio. My stack is Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The first time a production agent at a client tried to hit an unauthorized API, my ADR logging flagged it in real time—without that,

Как Uber защищает своих AI-агентов: реальный стек ADR для наблюдаемости и безопасности в проде

Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я запускаю автономных агентов для B2B в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Первый же публичный инцидент: на проде агент Uber пытался запросить внешнюю API, которой не было в политике — и только из-за чёткой

KI halluziniert beim Binary Reverse Engineering: Wie Reverify jede LLM-Aussage auf Byte-Ebene prüft

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio implementiere ich autonome Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung) mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehosteten Postgres. In der Produktion zeigt sich: LLMs halluzinieren Fakten beim Reverse Engineering von Binaries – ein massives Risiko

AI Hallucinates in Binary Reverse Engineering: How Reverify Checks Every LLM Claim Against Real Bytes

I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg im Breisgau, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production multi-agent AI for DACH B2B using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. The harsh reality: LLMs hallucinate “facts” when reverse engineering binaries, and in regulated sectors, every

AI врёт при реверсе бинарей: как Reverify проверяет каждое утверждение LLM на байтовом уровне (инструмент для безопасного reverse engineering)

Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio. Работаю со стеком Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres, строю и вывожу в прод автономные multi-agent системы для B2B в DACH. Недавно в продакшене столкнулся с проблемой: LLM генерирует ложные утверждения при реверсе бинарей, а регулятор требует

Wie Sie Code-Reviews und Navigation in großen Codebasen mit KI beschleunigen: Praxis mit lokalem Code-Intelligence-Graph

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio liefere ich produktive Agentensysteme für DACH-B2B-Kunden – Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres on-premise. Vor kurzem stand ich vor der Aufgabe, eine Codebasis mit über 115.000 Zeilen in der Industrieautomatisierung zu prüfen. Trotz guter Testabdeckung

How to Speed Up Code Reviews and Navigation in Large Codebases with AI: Local Code Intelligence Graph in Action

I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect in Freiburg im Breisgau, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship agent-based AI for DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, I had to review a logistics codebase that had grown beyond 120,000 lines,

Как ускорить ревью и навигацию в огромных кодовых базах с помощью AI: кейс локального code intelligence графа

Я — Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга, управляю DennisCraft AI Studio и работаю со стеком Claude, Supabase, n8n, Doppler, локальный Postgres. Недавно пришлось разбирать 110K+ строк кода для проекта промышленной автоматизации в Германии. Найти, где меняется один бизнес-правило, оказалось сложнее, чем убедить заказчика интегрировать новую модель. Типовой стек

80 % des Codes schreibt jetzt Claude: Wie Google und Anthropic Delivery und CI in 6 Monaten skalierten

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein produktiver Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetes Postgres. In deutschen B2B-Projekten (Logistik, Fintech, Industrieautomation) liefert Claude heute 80 % des Codes – automatisiert, aber mit klaren Kontrollpunkten. Wer noch manuell Pull Requests reviewed, verliert Geschwindigkeit und Compliance-Fähigkeit im regulierten