Контекст
Это прикладной слой сайта: термины, инструменты, API, агентные паттерны и короткие объяснения без лишнего шума.
Справочник
Практическая база знаний по ИИ, LLM, RAG, API, MCP, n8n, Notion, Telegram-ботам, базам знаний, памяти, интеграциям и автоматизации рабочих процессов.
Контекст
Это прикладной слой сайта: термины, инструменты, API, агентные паттерны и короткие объяснения без лишнего шума.
Практика
Открывайте базу знаний, когда нужно быстро разобраться в LLM, RAG, MCP, n8n, Notion, Telegram-ботах или выбрать паттерн автоматизации.
Следующий шаг
Дальше можно идти в статьи за глубиной, в промпты за шаблонами или в кейсы за проверкой на практике.
Подборка
Подборка материалов, которые раскрывают тему с разных сторон и ведут к следующим шагам.
Семь платформ, семь разных правил: где найти официальный API, сколько запросов дают бесплатно и почему скрапинг всё чаще заканчивается блокировкой.
Пять звеньев от сырого домена до структурированного датасета: что собирать, чем краулить, как чистить, где хранить и как подать в Codex через AGENTS.md или RAG. Сравнение managed API и self-hosted, лимиты цен, антипаттерны и чеклист запуска.
Облачный issue tracker для продуктовых и инженерных команд. Issue → cycle → project → initiative, нативная интеграция с GitHub и Codex, клавиатурные шорткаты.
MCP Apps — официальное расширение Model Context Protocol, которое превращает ответ tool call в интерактивный UI в чате: что добавилось в протокол, как работает sandbox-iframe и какие клиенты уже поддерживают Apps Extension.
Higgsfield — агрегатор видео и фото-моделей с Cinema Studio, Soul 2.0 и Supercomputer. Каталог 35+ моделей, кредитная тарификация, доступ из России, антипаттерны и чеклист выбора.
Markdown — формат переписки, HTML — формат документа. Кодинг-агенты умеют генерировать оба, но HTML читают и шарят в разы чаще. Разбираем, когда переключаться и что получаем.
Открытый дизайн-скилл на 23 команды, 7 справочников и Live Mode, который ломает AI-slop в Cursor, Claude Code, Codex и Gemini CLI. Установка, сценарии, 41 правило-антипаттерн и чеклист внедрения.
Три роли одной системы: где хранятся данные, кто ими управляет и кто их показывает. Сравнение, антипаттерны, чеклист внедрения.
Открытая 308M embedding-модель от Google DeepMind: 768-мерные векторы с MRL-усечением до 128, контекст 2048, ~200 МБ RAM. Когда она лучше BGE-M3 и как поднять её локально — Ollama, sentence-transformers и systemd-юнит.
Следующий шаг
Возьмите готовый шаблон промпта или посмотрите кейсы — как те же инструменты работают в процессах с цифрами до и после.