Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5477
материалов
01
Проектирование MCP-инструментов: как избежать провалов и перегрузки контекста LLM
Практическое руководство по проектированию MCP-тулзов: типичные ошибки bloat, перегрузка контекста, принципы минимизации токенов и инструменты для диагностики.
02
Loop Engineering для иерархического поиска: как читать длинные документы по оглавлению с помощью RAG
Научитесь читать 1000-страничные документы с помощью Loop Engineering и RAG: иерархический поиск по оглавлению на примере NIST SP 800-53. Пошаговый гайд с кодом
03
GitHub больше не свалка: как локальная LLM сортирует PR и Issues за вас
Полный гайд по настройке агентного триажа пул-реквестов и тикетов через Gemma 3, Qwen 3 и OpenClaw. Экономим часы и не светим код перед облаками.
04
Как оценить библиотеку для ИИ-агентов: методика с открытым бенчмарком на Hugging Face
Пошаговый гайд по выбору фреймворка для агентов: открытый бенчмарк AgentEval на Hugging Face, метрики, типичные ошибки и примеры кода.
05
Как правильно установить порог эскалации AI-агента: экономическая формула на основе стоимости ошибки и времени человека
Выводим формулу порога эскалации AI-агента, основанную на стоимости ошибки и времени человека. Пошаговый план внедрения, ошибки и нюансы. Актуально для Claude 4
06
20 ГБ VRAM за $100: почему майнинг-карты P102-100 — лучший выбор для домашней LLM в 2026
Как собрать ультрабюджетную LLM-станцию на P102-100 с 20 ГБ VRAM за $100. Подробный гайд: где купить, как настроить драйверы, тесты на моделях 7B-13B в 2026 год
07
Как сократить длину промпта для LLM детерминированным методом: обзор пайплайна из трёх этапов
Детерминированный пайплайн для pruning промпта без LLM-вызовов: удаление устаревшего и дублирующегося контекста, восстановление зависимостей. Сокращаем длину на
08
Ложная зелёная галочка: как отличить полезный AI-тест от бесполезного и не пропустить баг
Научитесь отличать полезные AI-тесты от ложноположительных. Java-примеры, антипаттерны и методика проверки, чтобы не пропустить баг в продакшн.
09
Как объединить несколько датасетов в Amazon QuickSight: полное руководство по Multi-Dataset Topics и семантическому слою
Полное руководство по настройке Multi-Dataset Topics в Amazon QuickSight. Как объединять несколько наборов данных через семантический слой без пре-джойнов. Шаги
10
Как собрать конвейер из 10 AI-агентов без кода за 40 минут с помощью Cursor
Пошаговое руководство: как с помощью Cursor собрать агентный конвейер из 10 AI-агентов без написания кода. Промпты, правила, архитектура.
11
Универсальный AI-прокси на Java: как приручить Gemini, OpenAI и Anthropic за один вечер
Пошаговая инструкция по созданию универсального AI-прокси на Java с Spring WebFlux. Единая точка входа для Gemini, OpenAI и Anthropic с ретраями, лимитами и стр
12
Сборка за $100: 20 ГБ VRAM для локальных LLM с помощью P102-100 — майнинг-карты, которые спасут ваш бюджет
Как собрать систему с 20 ГБ VRAM за $100 используя две майнинг-карты P102-100. Полный гайд по установке, драйверам и запуску LLM. Актуально на 2026.