Все выпуски
Архив публикаций
Все материалы AiManual в единой хронологической ленте.
745
Как ИИ-агент случайно снёс продакшен: разбор ошибок и уроки восстановления инфраструктуры
Реальный инцидент: Terraform + Claude Code снесли базу данных в проде. Детальный разбор цепочки ошибок, сценарий восстановления через AWS Business Support и 5 у
746
Почему локальные модели наконец стали полезными: анализ ключевых факторов прогресса в 2025 году
Разбираем, какие прорывы в 2025 году превратили локальные LLM из игрушек в рабочие инструменты. Качество, инструменты, обучение и экономика.
747
RAG от А до Я: шпаргалка архитектора с кодом, метриками и 8 граблями продакшена
Полное руководство по production RAG: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, метрики Ragas, код и 8 граблей, которые сломают ваш пайплайн.
748
Тест Caveman: стоит ли использовать пещерный стиль для экономии токенов в AI?
Проверяем репозиторий Caveman: насколько пещерный стиль помогает экономить токены в AI-запросах. Тесты на GPT-5.5, Claude 5 и Copilot 2026. Результаты удивляют.
749
Ток под напряжением: почему Москва задыхается без электричества для AI-стоек и что с этим делать
Разбираемся, почему в столице РФ заканчивается электричество для дата-центров, как это тормозит развитие AI и какие альтернативы ищут операторы ЦОД.
750
Approxima: QA-агент на LLM, который не ищет кнопки по CSS-классам
Обзор Approxima — self-hosted QA-агента для мониторинга пользовательских сценариев на LLM. Установка, настройка, сравнение с Playwright и Cypress. Поддержка Cla
751
GLM 5.2: Игрушка для гиков или рабочий инструмент? Запускаем локально и через облако
Релиз GLM 5.2 с открытыми весами и поддержкой Ollama. Сравнение с Llama 3.1 и Qwen2.5. Инструкция по запуску локально и через облачный API. Квантование, произво
752
GLM-5.2 побил рекорд Terminal-Bench: первая открытая модель с результатом выше 80%
Китайская модель GLM-5.2 первой среди открытых преодолела порог 80% на бенчмарке терминальных агентов. Что это значит для разработчиков и почему это сенсация?
753
Как сгенерировать реализацию IndexedDB с помощью LLM: промпт, тесты WPT и результаты
Эксперимент: один промпт и Claude Code + Ralph loop позволили сгенерировать реализацию IndexedDB, проходящую 95% тестов WPT. Методика, нюансы, код.
754
ИИ больше не козел отпущения: почему компании вроде Robinhood перестали оправдывать увольнения автоматизацией
Разбираем сдвиг нарратива: после волны увольнений 2025 года компании перестают ссылаться на AI. Анализ тренда на примере Robinhood и реальные причины.
755
Как избежать сломанных пайплайнов при сбое LLM: библиотека восстановления с сохранением схемы
RescueSchema автоматически обнаруживает ошибки схемы JSON, повторяет запросы и переключает модели, предотвращая падение пайплайнов. Примеры, сравнение, код.
756
Prompt injection 2026: почему нельзя запатчить, как защититься от supply-chain агентов
Почему prompt injection не лечится патчами и как защититься от supply-chain атак на LLM. Разбор атак на LiteLLM и hackerbot-claw, архитектурные пределы и методы