Старт карьеры и инженерная база
Погружение в IT-индустрию, сложные системы и практики, которые помогают соединять технические решения с задачами бизнеса.
Владимир Ломтев
Опыт BigTech в безопасный доступ для AI-агентов Помогает командам внедрять AI-агентов так, чтобы права, секреты, контекст и аудит оставались под контролем.Опыт и путь в IT
CarPrice
Работа в технологичном автомобильном marketplace: операционные процессы, цифровые продажи и продуктовая связка между клиентским опытом и внутренними системами.
CM.Expert и рост продаж
Развитие регионального направления, управление существенной долей бизнеса и настройка процессов в быстро меняющейся технологической среде.
BigTech: Яндекс
Проектная работа, интеграция процессов, перезапуск продаж ML-продукта и обучение команд работе с новыми технологическими сценариями.
CODENIK
Создание продукта для AI-инфраструктуры: MCP, управляемый доступ, аудит действий агентов, безопасная работа с секретами и корпоративным контекстом.
Принципы работы
Только измеримая польза
AI-инструменты должны сокращать ручную работу, ускорять цикл разработки или открывать новый поток выручки. Хайп без результата не проходит.
Полный цикл реализации
От исследования и PRD до внедрения в рабочие процессы, мониторинга и понятной ответственности за результат.
Безопасность как часть продукта
Агентский доступ нельзя строить на локальных токенах и ручных исключениях. Нужны права, секреты, аудит и короткий контекст.
Экспертиза
MCP и слой доступа
Архитектура подключений между AI-агентами, репозиториями, таск-трекерами, базами знаний и внутренними инструментами.
- MCP
- permissions
- audit
AI-агенты для разработки
Сценарии, где агент получает задачу, контекст, ограничения и инструменты без копирования данных вручную.
- AI agents
- code review
- developer workflows
RAG, GraphRAG и контекст
Подбор релевантных знаний для модели без передачи всего архива документов и лишних данных.
- RAG
- GraphRAG
- knowledge base
Продуктовое внедрение
Перевод сложной технической идеи в понятный пилот, метрики успеха и рабочую интеграцию для команды.
- PRD
- pilot
- delivery
Частые вопросы
Как Владимир Ломтев связан с Codenik?
Владимир развивает Codenik как продукт для безопасного доступа AI-агентов к корпоративным системам: кодовым репозиториям, задачам, документам и внутренним инструментам.
Какой опыт помогает ему писать про AI-агентов и MCP?
С 2008 года Владимир работает в IT и продуктовых командах, включая опыт в Яндексе и запуск собственных технологических проектов. Этот путь помогает объяснять AI-инфраструктуру через реальные бизнес-процессы.
В чем главный принцип внедрения AI-агентов?
Агент должен работать через управляемый доступ: с ограниченными правами, защищенными секретами, понятным аудитом и контекстом только по задаче.
О чем Владимир пишет в блоге Codenik?
О MCP, безопасности агентского доступа, аудите действий, хранении секретов и практическом внедрении AI-инструментов в командах разработки.
Можно ли обсудить внедрение Codenik с Владимиром?
Да. Лучше всего начать с короткого описания текущего сценария: какие системы нужно подключить к агентам, где сейчас хранятся токены и какой аудит требуется команде.
Статьи автора
Что такое MCP и зачем он нужен Разбираем Model Context Protocol: как MCP подключает AI-агентов к данным, инструментам и корпоративным системам без хаоса интеграций. Зачем ИИ-агентам слой доступа Как безопасно дать агентам доступ к коду, задачам и документам без личных токенов на ноутбуках. Аудит действий агента Что нужно логировать, чтобы действия ИИ-агента были понятны команде безопасности и разработчикам. MCP без локальных секретов Почему MCP-инструменты удобнее подключать через управляемый шлюз, а не через токены в локальных конфигурациях.