Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
5501
материалов
01
Автомиф о юристах и Python: как заставить код подписывать договоры
Полный гайд по автоматизации генерации договоров на Python. Шаблоны, скрипты, разбор ошибок. Экономьте 20+ часов в месяц на юридической рутине.
02
Создание серверless диалогового агента на LangGraph и Amazon Bedrock: архитектура для обработки заказов
Подробный гайд по созданию диалогового агента для обработки заказов с помощью LangGraph, Claude 3.5 и Amazon Bedrock. Архитектура, код, развертывание и ловушки.
03
Clinejection на практике: как заголовки GitHub Issues стали оружием массового взлома AI-ботов в 2026
Полный разбор атаки Clinejection 2026 года. Как одна строка в заголовке GitHub Issue взломала 4000 систем. Пошаговая инструкция по защите вашего AI-агента.
04
Тест на прочность: как 17 LLM нарушают Трудовой кодекс в HR-задачах
Результаты тестирования 17 языковых моделей на нарушения Трудового кодекса. Опасные промпты, методология Red Teaming и чек-лист безопасности для HR-автоматизаци
05
Как собрать RDMA-кластер для локальных LLM: сравнение Thunderbolt, RoCE v2 и Mellanox ConnectX-6
Полное руководство по сборке RDMA-кластера для локальных LLM. Сравнение Thunderbolt, RoCE v2 и Mellanox ConnectX-6. Настройка, тесты, ошибки.
06
Как настроить локальную RAG-систему на ноутбуке: индексация 10 тысяч PDF-файлов с Ollama
Полный гайд по сборке приватной RAG-системы на ноутбуке с RTX 5060. Индексация 10000 PDF с Ollama и 4-битными моделями без облаков.
07
Как избежать катастрофического забывания при последовательной тонкой настройке LLM: метод CRMA для Mistral-7B
Подробное руководство по методу Constrained Residual Adapter для последовательной тонкой настройки Mistral-7B без потери предыдущих знаний. Практическая реализа
08
QuillCode: разбор архитектуры своего кодинг-агента, выбор инструментов и анализ ошибок
Пошаговый разбор архитектуры своего AI-агента для программирования. Выбор инструментов, AST-анализ, ratatui интерфейс и патчинг через diff.
09
ASUS GX10 для локальных LLM: анализ производительности, сравнение с GPT5-mini и Claude Sonnet
Полный разбор ноутбука ASUS GX10 для запуска локальных LLM. Производительность с Qwen3.5 122B и MiniMax-M2.5 230B, прямое сравнение с GPT5-mini и Claude Sonnet,
10
Как защитить голосового AI от prompt injection в реальных звонках: разбор случая и архитектура защиты
Разбор реальной атаки на голосового AI в продакшене. Многоуровневая архитектура защиты с использованием dograh ai и Vapi. Шаги реализации.
11
Скрытые жемчужины Qwen 3.5: обзор лучших квантований от AesSedai и CatalystSec для экономии памяти
Подробный обзор лучших квантований Qwen 3.5 от AesSedai и CatalystSec для запуска на слабом железе. Сравнение Q5_K_M, Q8_0 и других форматов GGUF.
12
Эксперимент с автономным ИИ: как настроить сервер, где агент живёт сам по себе (с кодом cron и mini-swe-agent)
Пошаговое руководство по созданию автономного ИИ-агента на сервере с использованием cron и mini-swe-agent. Код run_ai.sh, системный промпт, практические примеры