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
NotebookLM: ответ только по вашим документам
Сервис Google для работы с документами на базе Gemini. Отвечает только по загруженным источникам, генерирует подкасты, видео, презентации и карточки. Тарифы, лимиты, сравнение с ChatGPT и Claude.
База знаний
Hermes и xurl: управление X через ИИ-агента в терминале
Как связать Hermes и xurl, чтобы управлять аккаунтом X естественным языком из терминала — установка, OAuth, примеры и типичные ошибки
База знаний
Warp и агент Oz: как терминал на Rust объединяет код, AI и оркестрацию
Warp — среда агентной разработки на Rust: терминал, редактор кода и AI-агент Oz с облачной оркестрацией, MCP-интеграциями и поддержкой параллельных агентов.
База знаний
Webhook: как системы получают сигналы в момент события
Webhook — HTTP-запрос, который сервис отправляет в момент события. Как устроен, зачем нужен, чем отличается от опроса, и как защитить endpoint от подделки.
База знаний
ZenRows API: извлечение данных с защищённых сайтов без своей инфраструктуры
Облачный API для парсинга данных с сайтов под защитой Cloudflare, DataDome и Akamai. Residential-прокси из 190+ стран, JavaScript-рендеринг, вывод в Markdown и JSON для RAG и LLM.
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.
Следующий шаг
От инструкций — к личному опыту
Рассказываю, какие инструменты пробую в работе, что оказывается полезным и какие выводы появляются уже в процессе.