Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
grep, граф или LSP: что дешевле и точнее для контекста кодового агента? Результаты 936 прогонов на Apache Superset
Результаты 936 прогонов на Apache Superset: grep, граф или LSP — какой метод сбора контекста дешевле и точнее для кодового агента? Неожиданные выводы.
02
Сравнение LLM для продающих ботов на русском: тест 10 моделей и лучшие по цене/качеству (DeepSeek V4 Flash)
Сравнение 10 моделей LLM для продающих ботов на русском языке. Цена/качество, реальные цифры, скандал с MiniMax M2.7. DeepSeek V4 Flash — лучший выбор по соотно
03
Как изолировать ИИ-агент в Docker Sandbox: пошаговое руководство по безопасности
Пошаговое руководство по безопасной изоляции AI-агента в Docker-песочнице: защита OAuth-токенов, файловой системы, настройка seccomp, user namespaces и gVisor.
04
Anchor Detection для RAG: параллельный поиск + один LLM вызов – архитектура и код
Гайд по production-ready RAG с anchor detection: как собрать параллельные ретриверы, агрегировать результаты и выполнить один LLM-реранкинг без потери качества
05
Как отучить LLM придумывать цифры: метод борьбы с галлюцинациями в анализе данных с помощью Claude Desktop и MCP-сервера
Пошаговый гайд по устранению выдуманных цифр при анализе таблиц: настройка Claude Desktop и MCP-сервера для точных данных.
06
Spring Data JDBC Skill для AI-агентов: как получить качество Opus за копейки
Гайд: как с помощью Spring Data JDBC и дешевых LLM добиться точности Opus при работе с базами данных. Экономьте токены, не жертвуя надежностью.
07
Как создать персональный бенчмарк LLM на основе своих сессий и сэкономить в 37 раз
Научись собирать реальные сессии, гонять дешёвые модели и находить идеальный баланс цена/качество. DeepSeek V4 против GPT-4o — кто победит в твоих сценариях?
08
Генерация API-автотестов из Swagger с помощью OpenAPI Generator, Cursor и Claude Code: полное руководство
Пошаговое руководство по генерации API-автотестов из Swagger/OpenAPI с помощью OpenAPI Generator, Cursor и Claude Code. Примеры кода, mustache-шаблоны, swagger-
09
Как генерировать автотесты с помощью ИИ: опыт пилота, уроки и лучшие практики
Реальный опыт пилота по внедрению ИИ для генерации автотестов: методики промптов, типичные ошибки, как не провалить старт. Практические советы для QA и DevOps.
10
Как найти 'язык мыслей' в LLM: экспериментальное исследование activation steering на моделях 7B
Экспериментальное исследование activation steering на моделях 7B: как искать концептуальные векторы, управлять поведением сети и избегать ошибок. Подробный гайд
11
Почему поиск в RAG должен быть фильтрацией, а не поиском: новая ментальная модель с таблицами
Переосмысление RAG: используйте структурированные таблицы (line_df, toc_df) и фильтрацию вместо эмбеддингов. Концепция anchor/context для enterprise RAG.
12
Как мы научили ИИ читать код: ассистент на кодовой базе Звука
Реальный кейс создания AI-помощника по коду: от индексации до деплоя. Онбординг за 3 дня, RAG, Qdrant, GPT-4o и подводные камни.