Контекст
Это прикладной слой сайта: термины, инструменты, API, агентные паттерны и короткие объяснения без лишнего шума.
Справочник
База знаний
Практические материалы и рабочие ориентиры по технологиям, инструментам и цифровой работе. Разбираю ИИ-инструменты и нейросети для работы, автоматизацию с ИИ, разработку, данные, интеграции, инфраструктуру, безопасность и open source.
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
Материалы раздела — страница 9
Подборка материалов, которые раскрывают тему с разных сторон и ведут к следующим шагам.
База знаний
Agent Harness: как инфраструктура вокруг модели превращает её в автономного агента
Полный разбор agent harness — программной обвязки вокруг LLM: 12 компонентов, оркестрационный цикл, память, управление контекстом, верификация и семь архитектурных решений на примере Anthropic, OpenAI, LangChain, CrewAI, AutoGen.
База знаний
devspace: локальный MCP-сервер для ChatGPT с доступом к файлам и терминалу
Self-hosted MCP-сервер: даёт ChatGPT и Claude доступ к локальным файлам, терминалу и Git. Раздельные лимиты ChatGPT и Codex удваивают пропускную способность. Установка, workflow, ограничения.
База знаний
Open Design: локальный дизайн-движок для любого ИИ-агента
Open-source, local-first альтернатива Claude Design. 132 скилла, 150 дизайн-систем, 16 агентных CLI, BYOK на каждом уровне. Apache-2.0.
База знаний
OpenAI Responses API: архитектура агентского API
OpenAI Responses API — единый эндпойнт для запуска моделей с встроенными инструментами, многоходовыми вызовами и серверным состоянием. Разбор архитектуры, отличий от Chat Completions, миграции и тарифов.
База знаний
Контекст важнее кода: как научить AI-агента понимать проект
Память проекта для AI-агента — не один файл, а система из четырёх слоёв: правила, линтеры, примеры и evals. Как собрать её без бюрократии.
База знаний
Очереди и фоновые задачи: асинхронная обработка для агентов и автоматизаций
Как и зачем разделять приём события и его обработку: очереди, воркеры, retry, dead-letter queue и инструменты от Redis до n8n.
База знаний
Open WebUI: собственный интерфейс для LLM
Self-hosted веб-интерфейс для LLM с поддержкой Ollama, OpenAI-совместимых API, RAG, многопользовательского режима и плагинов. Запуск одной Docker-командой.
База знаний
Оптимизация расхода токенов Claude: 8 уровней экономии
Полный разбор восьми уровней снижения расходов на токены Claude — от выбора модели и уровней effort до кэширования промптов, управления контекстом, субагентов, структуры промптов, batch API и мониторинга. С практическими примерами команд Claude Code и кода на Python.
База знаний
SOLID: пять принципов, которые держат код в руках
Пять принципов проектирования кода: зачем нужны, как работают и как применять в проектах, где часть кода пишет ИИ.
База знаний
daisyUI: 50+ компонентов Tailwind без JS и с 35 темами
Библиотека готовых UI-компонентов поверх Tailwind CSS: семантические классы вместо длинных утилит, 35 встроенных тем, кастомизация через CSS-переменные и сравнение с Tailwind UI и shadcn/ui.
Следующий шаг
От инструкций — к личному опыту
Рассказываю, какие инструменты пробую в работе, что оказывается полезным и какие выводы появляются уже в процессе.