Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5488
материалов
01
8 ошибок в промптах: научный гайд по правильному общению с ChatGPT и другими LLM
Основано на исследованиях OpenAI и Chroma: 8 типичных ошибок при написании промптов для ChatGPT, Claude, Gemini. Научитесь формулировать запросы, чтобы получить
02
Исправление бага чат-шаблона Gemma 4 для вызова инструментов: обходной путь для JSON Schema 'anyOf'
Глубокий разбор бага чат-шаблона Gemma 4 с JSON Schema anyOf и пошаговый гайд по обходному пути для корректного tool calling в llama.cpp, vLLM и TGI.
03
Как выжать максимум из маленькой LLM: 2x улучшение кодогенерации без хакинга агента
Систематический подход к улучшению качества кода 7B модели без изменения агента. Промпт-инжиниринг, декомпозиция, A/B тесты — всё с примерами.
04
Как построить рекомендательную систему фильмов с GPT: решение cold start и вектор вкуса
Практическое руководство по созданию рекомендательной системы с нуля с использованием GPT. Решаем проблему cold start, строим вектор вкуса на основе эмбеддингов
05
Как добавить поддержку MCP в браузерного AI-агента: полное руководство с кодом
Пошаговое руководство по интеграции Model Context Protocol в браузерного AI-агента n0x. Код, WebGPU, WASM, реальные примеры, ошибки и советы.
06
8K контекста — не приговор: пишем coding agent для локальных LLM с бюджетом токенов, параллельными воркерами и песочницей
Как запихнуть coding agent в 8K контекста? Токенное бюджетирование, параллельные исполнители и изоляция файлов — полный гайд с кодом для Ollama и LM Studio.
07
DeepSeek V4 vs Claude Sonnet 4.6 на русскоязычных задачах: реальное тестирование для разработки и продакшна
Сравнение DeepSeek V4 и Claude Sonnet 4.6 на 50 русскоязычных задачах разработки. Извлечение данных, классификация, расчеты. Результаты тестирования и слабые ме
08
Как AI-агент Cursor за $180 и 3 дня сделал то, что команда делала 3 месяца: реальная история и уроки
Реальный кейс: как AI-агент Cursor выполнил 3-месячную работу за 3 дня и $180. Подробный разбор, уроки, подводные камни.
09
Создаём антиспам-бота для Telegram на своей LSTM нейросети: пошаговое руководство
Создайте антиспам-бота для Telegram с нуля на своей LSTM нейросети. Сбор датасета, обучение, интеграция с TDLib. Полный код и примеры.
10
Сравнение LLM апреля 2026: DeepSeek V4 Pro vs Qwen 3.6 Plus и другие — кто победил по качеству и цене?
Сравнительный тест LLM апреля 2026: DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.6 Plus, Claude Opus 4.7. Бенчмарки, стоимость за токен, рекомендации для production. Кто реально лид
11
RTX 5070 Ti + RTX 2060: 22 ГБ VRAM из ничего. Запускаем 30B LLM без покупки нового GPU
Пошаговый гайд: объединяем новую RTX 5070 Ti (16 ГБ) и старую RTX 2060 (6 ГБ) через llama.cpp multi-GPU. Запускаем Qwen 2.5 32B, Gemma 27B и другие 30B модели н
12
10 скрытых настроек Claude Code, которые превратят его из 'работает' в 'работает как отдел'
Глубокий гайд по скрытым настройкам Claude Code: CLAUDE.md, effort xhigh, subagents, MCP серверы и другие конфиги, которые заставят AI-агента работать как целый