How to turn raw footage into brand-ready video locally with AI and FFmpeg

I'm Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship AI systems for B2B clients in the DACH region—logistics, fintech, industrial automation. A client recently dropped 8+ hours of raw video on encrypted drives, under strict NDA, with a hard ban

Как быстро и локально превратить сырое видео в бренд-контент с AI и FFmpeg

Я — Denis Shokhirev, архитектор Enterprise AI из Фрайбурга, Германия. В DennisCraft AI Studio я внедряю AI-агентов для B2B-клиентов в DACH-регионе (логистика, финтех, индустриальная автоматизация). Недавно столкнулся с типичной задачей: заказчик прислал 8 часов сырых видеозаписей — всё на флешках, под NDA, облака под запретом. Нужно было сделать бренд-контент: титры, лого, цензурирование

LLM-Agenten-Inferenz beschleunigen ohne Qualitätsverlust: Quantisierten KV-Cache produktiv einsetzen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem Studio DennisCraft AI implementiere ich produktive AI-Agenten für DACH-B2B-Kunden auf einem Stack mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten Monaten zeigte sich in mehreren Projekten ein typisches Problem: Die Inferenz der LLM-Agenten wurde bei langen

Как ускорить inference LLM-агентов без потери качества: внедрение KV-кэша с квантизацией

Я — Denis Shokhirev, Enterprise AI architect из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio внедряю и сопровождаю AI-агентов для B2B в DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и self-hosted Postgres. Недавно столкнулся с типичной болью: inference LLM-агентов (особенно с длинными диалогами) стал узким горлышком — задержки доходили до 7–12 секунд на

How to Speed Up LLM Agent Inference Without Quality Loss: Deploying Quantized KV-Cache

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I build and operate production AI agents for DACH B2B clients on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. This past spring, I hit a scaling wall: LLM agent inference latency for

ML-Modelle schnell in LLM-Agenten integrieren: Das Predikit-Framework für LLM-abrufbare Modelle

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In den letzten sechs Monaten habe ich für DACH-B2B-Kunden 14 produktive LLM-Agenten mit einem Stack aus Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres bereitgestellt. Die größte Hürde im Produktivbetrieb: Eigene ML-Modelle sicher, auditierbar und schnell in LLM-Agenten einzubinden – nicht als Demo,

How to Quickly Integrate Any ML Model into LLM Agents: Predikit Framework for LLM-Callable Models

I'm Denis Shokhirev, enterprise AI architect in Freiburg. Over the past 6 months, I've shipped 14 production LLM agents for DACH B2B clients using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Fast, secure integration of my own ML models into agent workflows—not

Как быстро интегрировать любую ML-модель в LLM-агентов: фреймворк Predikit для вызова моделей через LLM

Я — Денис Шохирев, архитект AI-решений в Freiburg. За последние полгода я внедрил 14 production LLM-агентов для клиентов DACH на стеке Claude, Supabase, n8n, Doppler и локальный Postgres. Главная боль: интеграция своих ML-моделей в пайплайн LLM-агентов для живых B2B-кейсов, а не демо. Почему интеграция ML-моделей в LLM-агентов — это всегда боль В

Wie Sie Produktionsumgebungen vor LLM-bedingten Schwachstellen schützen: Automatisierte Sicherheitsprüfung von KI-Code

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg — Ich betreibe DennisCraft AI Studio und liefere produktive KI-Lösungen für DACH-B2B-Kunden. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, Postgres (self-hosted). Im produktiven Einsatz stoße ich regelmäßig auf ein wiederkehrendes Problem: LLM-Integrationen führen zu Schwachstellen, die unbemerkt in die Produktionsumgebung gelangen — trotz DSGVO, BSI-Grundschutz

How to Prevent Vulnerabilities from LLM Integrations in Production: Automating AI Code Security Audits

I’m Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect based in Freiburg, Germany, and founder of DennisCraft AI Studio. Over the last six months, I’ve shipped 14 production AI agents for DACH B2B clients using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. In real deployments, I keep seeing

Как защитить прод от внедрения уязвимостей через LLM-интеграции: автоматизация аудита AI-кода

Я — Денис Шохирев, Enterprise AI архитектор из Фрайбурга, Германия, веду DennisCraft AI Studio и внедряю LLM-агентов в проде для B2B-клиентов по DACH. Мой стек за последний год — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. На практике вижу одну и ту же боль: через интеграцию LLM в продовую цепочку реально пролетают уязвимости,

Lokale autonome KI-Coding-Agenten: Möglichkeiten und Grenzen

von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg. In meinem DennisCraft AI Studio setze ich produktive KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden um, auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. In den letzten sechs Monaten habe ich 14 KI-Agenten in der Produktion ausgerollt – und immer wieder stoße ich auf