Тематическая лента
Подборка материалов
Публикации, объединённые общей практической задачей.
4377
материалов
01
Практическое тестирование J-Space: как Anthropic ловит галлюцинации в Qwen3-4B на 7 датасетах
Разбираем метод J-Space от Anthropic: как через внутренние состояния модели ловить галлюцинации. Тестирование на Qwen3-4B на семи датасетах, код и результаты.
02
Как не утонуть в LLM-говнокоде: опыт применения SOLID и deptrac для проектов с AI-агентами
Практический гайд по спасению кодовой базы от LLM-мусора: применяем SOLID и deptrac для контроля зависимостей в проектах с AI-агентами.
03
Как использовать Claude Code для автоматизации QA: создание пакета скиллов и борьба с галлюцинациями
Пошаговое руководство по созданию скиллов Claude Code для автоматизации тестирования, борьба с галлюцинациями AI-агента. Реальный код, ошибки, советы.
04
Enterprise AI Harness на open source: four-layer reference architecture для production агентов
Готовая архитектура из четырёх слоёв для production-ready AI-агентов на open source. Kubernetes, MCP, multi-tenancy, observability — всё, что нужно для enterpri
05
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.
06
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
07
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.
08
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.
09
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
10
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
11
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
12
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.