Учебные материалы
Claude Code vs OpenCode: подробный сравнительный анализ для разработчиков
Полное сравнение Claude Code и OpenCode: качество кода, скорость, цена, интеграция с IDE. Тесты на реальных проектах.
Зачем вам Llama 3.2 120B? Есть модели лучше в математике и кодинге
Сравнение Qwen 2.5 72B, DeepSeek Coder 67B и других моделей, которые обгоняют Llama 3.2 120B в математике и кодинге. Анализ бенчмарков и практические рекомендац
Ubuntu и llama.cpp: почему Linux бьёт все рекорды производительности (и как сделать это на своём железе)
Технический разбор, почему llama.cpp работает в 1.5-2 раза быстрее на Ubuntu. Анализ оптимизаций компилятора, настройки ядра и аппаратного ускорения.
Чемодан без ручки: как я бросил ChatGPT и перетащил AI к себе на компьютер
Полный разбор миграции с ChatGPT на приватные локальные модели. Установка Ollama, выбор моделей, интеграция в рабочий процесс для кода и документов. Без облаков
Copilot-фишинг: как одна ссылка сливает весь ваш чат хакерам
Разбираем критическую уязвимость в GitHub Copilot Chat, которая позволяет украсть всю историю переписки одной ссылкой. Пошаговая защита от prompt injection атак
Как заставить обязательные AI-запросы работать на вас: практический гайд по Roo Code для QA
Как использовать Roo Code для генерации Kaspresso-тестов. Настройка DeepSeek локально, промпты для QA, интеграция в Android Studio. Полное руководство.
Как оценивать LLM для кодинга без слепой веры в бенчмарки: практическое оружие
Почему HumanEval и Aider Polyglot врут. Создаем собственную методологию оценки языковых моделей для локального запуска. Пошаговый гайд с Aider и кодом.
Безопасность AI-агентов: как защитить данные от утечек и инъекций через промпты
Полное руководство по безопасности AI-агентов. Защита от промпт-инъекций, управление теневым AI, построение слоя доверия. Практические шаги и архитектурные реше
Баг-репорт от ChatGPT и why change request от GPT-4: как ИИ убивает смысл в технической коммуникации
Реальный кейс из практики: как автоматизированная генерация баг-репортов и change request-ов ИИ создает хаос в команде. Разбор проблемы и план действий.
Почему промпт-инжиниринг провалился: разбор кейса автоматизации маркировки 10,000 товаров
Реальный кейс: почему один сложный промпт не сработал и как мы разбили задачу на 27 шагов. Автоматизация маркировки товаров через ИИ-агентов.
Локальный ИИ за бетонной стеной: как развернуть LLM для бизнеса, который не просит у Google разрешения думать
Полное руководство по созданию корпоративного ИИ на своих серверах. Выбираем железо, проектируем безопасную архитектуру, избегаем критических ошибок при on-prem
RTX 3090 vs Apple Silicon vs Cloud: полный гайд по выбору железа для локальных LLM и мультимедийных проектов
Сравнение RTX 3090, Mac на Apple Silicon и облачных сервисов для запуска LLM и генерации медиа. Гайд по выбору железа по цене, скорости и латентности.