Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4388
материалов
01
Harness Design: Как заставить AI-агентов работать, а не тупить в проекте
Пошаговое руководство по созданию harness design для AI-агентов. Структура папок, файлы правил, тесты и линтеры для Claude Code и Cursor.
02
Опыт фронтендера: где AI-копилоты (Cursor, Copilot) реально экономят время, а где бесполезны
Личный опыт фронтендера по использованию Cursor и GitHub Copilot: где AI экономят до 40% времени, а где они бесполезны. Конкретные кейсы и промпты.
03
Как развернуть бесплатную мини-CRM в Telegram на Python и Yandex Cloud Functions
Пошаговый гайд по развертыванию полноценной мини-CRM для лидов в Telegram на Python и Yandex Cloud Functions. Автоматизация малого бизнеса без серверов и бюджет
04
Как исправить проблемы с Tool Calling у Qwen 2.5 27B: полный гайд по настройке агентов
Сломался вызов инструментов у Qwen 2.5 27B? Подробное руководство по исправлению через настройку чат-шаблона, параметров генерации и бэкендов на 2026 год.
05
Как выжить в эпоху AI: гайд по адаптации для работников из группы риска
CEO Anthropic прогнозирует потерю 50% entry-level рабочих мест. Пошаговый гайд для копирайтеров, разработчиков и аналитиков: как переквалифицироваться и освоить
06
Анализ видео в масштабе с мультимодальными моделями Amazon Bedrock: 3 архитектурных подхода
Практическое руководство по анализу видео в масштабе с мультимодальными моделями Amazon Bedrock. Три архитектурных подхода с кодом и примерами на 2026 год.
07
Развертывание низколатентных голосовых агентов с Pipecat и Amazon Bedrock: полное руководство
Пошаговое руководство по созданию голосовых AI-агентов с задержкой менее 200 мс. Архитектура на WebRTC, настройка Amazon Bedrock AgentCore, код на Python.
08
Атака через LiteLLM: полный список безопасных и уязвимых локальных ИИ-инструментов (Ollama, LM Studio, ComfyUI)
Полный список локальных ИИ-инструментов, уязвимых к атаке через LiteLLM. Пошаговая проверка Ollama, LM Studio, ComfyUI и других на 25.03.2026. Инструкция по защ
09
Reinforcement Fine-Tuning в Amazon Bedrock: пошаговый гайд с OpenAI API и кастомной reward-функцией
Полный гайд по reinforcement fine-tuning (RFT) в Amazon Bedrock. Используем OpenAI Compatible API и кастомную reward-функцию на датасете GSM8K. Актуально на 25.
10
Как мерджить большие GGUF-модели без потери качества: скрипт для Colab и уроки неудачного квантования
Готовый Python-скрипт для мерджа и квантования больших GGUF-моделей в Google Colab. Пошаговый гайд, ошибки и как их избежать. Актуально на 2026 год.
11
Главные проблемы локальных LLM: что не масштабируется и мешает прогрессу в 2026 году
Глубокий разбор главных проблем локальных LLM в 2026 году. Почему железо, квантование и закон Денсинга мешают реальному прогрессу. Экспертное мнение для инженер
12
Human-in-the-Loop агенты на LangGraph: как заставить ИИ спрашивать разрешения перед публикацией в Bluesky
Постройте агента с человеческим контролем для Bluesky на LangGraph. Полный код, архитектура и нюансы реализации на 2026 год.