Учебные материалы
Sonnet 4.6 vs. Opus 4.6: За что платить 10 раз больше?
Полный разбор обновлений Anthropic за февраль 2026. Sonnet 4.6 с 1 млн токенов против Opus 4.6: когда платить $150 за миллион, а когда хватит $15.
Психология сопротивления ИИ: как работать с хейтерами и внедрять технологии в команде
Практическое руководство по преодолению сопротивления ИИ в команде. Узнайте типажи сотрудников, причины хейта и пошаговый план внедрения технологий.
От списка технологий к истории экспертизы: как заставить ИИ рассказать о вас то, что не умещается в 5 строчек резюме
Пошаговый гайд: как с помощью Claude 3.7 и GPT-5 анализировать GitHub, Habr, Medium и создавать резюме, которое читают как историю успеха. Практика, а не теория
Mini Artichokes: Как заставить Gemma-3-27B решать PSAT Корея без инструментов
Пошаговый гайд по созданию Mini Artichokes - системы, которая решает PSAT Корея на Gemma-3-27B без внешних инструментов. Алгоритм feedback цикла и оптимизация м
Счет за память: как Prompt Caching в Claude разъедает ваш бюджет и что с этим делать
Полный разбор Prompt Caching в Anthropic Claude 4.5 Sonnet: тарифы 5 минут и 1 час, реальная экономия, стратегии кэширования и как не переплачивать за память ИИ
OpenClaw в облаке: как не слить данные при первом же запросе
Пошаговая инструкция по безопасному запуску OpenClaw в облаке без утечек данных. SCA-сканирование, изоляция окружения, мониторинг prompt injection.
Harness Engineering: как LangChain улучшил агента с 30 на 5 место, меняя только обвязку модели
Практический гайд: как LangChain поднял агента с 30 на 5 место в Terminal Bench 2.0, меняя только системный промпт, self-verification и трассировку.
Food Truck Benchmark: как 12 LLM-моделей провалились в бизнес-симуляции и какие 4 выжили
Бенчмарк Food Truck за 30 дней симуляции показал: только 4 из 12 ведущих LLM-моделей не обанкротили фудтрак. Полный разбор, таблица результатов и анализ ошибок
Научный эксперимент: Claude Code vs ручная разработка - сравнение скорости, качества и стоимости
Провели контролируемый эксперимент: Claude Code 4.5 против senior-разработчика. Сравниваем время, качество кода и реальную стоимость. Результаты шокируют.
Почему ломаются LLM-агенты: инженерный разбор сбоев многоагентных систем
Глубокий разбор причин сбоев LLM-агентов в многоагентных системах. Инженерный подход к отладке автономных AI-агентов на основе реального опыта.
Развертывание роя из тысяч локальных AI-агентов для глубокого исследования: руководство по Ollama и Jina AI
Полное руководство по созданию роя из тысяч AI-агентов с Ollama и Jina AI. Docker-compose, дедупликация контекста, тестированные модели. Бесплатный стек для глу
Continual Learning на микронейросетях: эксперимент с обучением на шуме и философией Выготского
Эксперимент по continual learning без GPU. Как микронейросети учатся на шуме, вдохновленные философией Выготского. Пошаговый гайд на 2026 год.