Учебные материалы
Agent Skills на Python: почему файловая система умнее любой оркестрации
Как заменить сложную оркестрацию агентов простой файловой системой. Реализация на 100 строк кода, SKILL.md и прогрессивное раскрытие навыков.
V100 против vLLM: как заставить GPT OSS 120B работать на устаревшем железе
Пошаговый гайд по запуску GPT OSS 120B на видеокартах V100 через vLLM. Решение ошибок совместимости, обход ограничений VRAM, настройка квантования и оптимизация
paiOS: Как собрать локальную ОС на Rust для приватных AI-устройств (на примере Radxa RK3588)
Пошаговая сборка приватной ОС paiOS на Rust для AI-устройств. Архитектура доверия, изоляция сенсоров, работа с USB-NPU ускорителями на примере Radxa Rock 5C.
Где ломаются Shapley Values: практическое руководство по отладке объяснимости моделей на Python
Разбираем реальные случаи, когда Shapley Values дают неверные результаты. Готовый код на Python для диагностики и исправления ошибок объяснимости.
ComfyUI: Китайский чертеж против детского конструктора. Почему вы до сих пор используете AUTOMATIC1111?
Полный гайд по ComfyUI: установка, настройка, сравнение с AUTOMATIC1111. Контролируемая генерация изображений, оптимизация под слабое железо.
Как запустить несколько coding-агентов параллельно: техника для максимальной продуктивности
Пошаговый гайд по запуску нескольких AI-агентов параллельно. Ускоряем разработку в 3 раза, избегаем простоя и контекстного переключения.
Трекер целей на 2026: как создать дашборд на Python и Streamlit для отслеживания привычек и стратегических целей
Пошаговый гайд по созданию data-driven трекера целей на Python, Streamlit и Neon. Классификация high/low frequency целей, архитектура приложения и готовый код.
Кейс Webest: как внедрить ИИ в IT-компанию без увольнений и создать своего AI-агента для управления проектами
Практический кейс: как внедрить ИИ в IT-компанию без увольнений. Создание AI-агента для управления проектами на примере Webest. Инструменты, этапы, ошибки.
Spec-Driven Development: как писать промпты для AI-кодогенерации, чтобы избежать огромных MR
Методология Spec-Driven Development для контроля AI-агентов. Как писать промпты для Claude Code, Ollama, чтобы избежать огромных merge requests и технического д
GPT Researcher vs Deer Flow vs DeepResearch: какой локальный пайплайн выбрать для глубоких изысканий
Подробное сравнение трех инструментов для локального deep research: настройка, производительность, кастомизация. Какой выбрать для автономных исследований без о
PCIe 4 vs PCIe 5 для LLM: реальный тест скорости в multi-GPU сборках и влияние на pp/tg
Практическое сравнение PCIe 4 и PCIe 5 в multi-GPU сборках для LLM. Реальные тесты скорости prefill и token generation на 6x Arc Pro B60.
Как заставить локальную LLM писать длинные ответы: настройка max_tokens, параметры генерации и обход early stopping
Подробный гайд по настройке параметров генерации (max_tokens, temperature) для получения длинных ответов от локальных LLM в LM Studio и других интерфейсах.