Как я спас агентов в VS Code от передоза инструментами, сжав зоопарк MCP-серверов в один Go-бинарник
Когда вы ставите в VS Code популярные агентные расширения (Cline, Roo Code, Kilo), быстро выясняется одна мерзкая вещь. Обычно начинаешь подключать к ним новые инструменты быстрее , чем LLM под их капотом способна их адекватно переварить.Сначала все выглядит безобидно. Вы подключаете к редактору пару MCP-серверов: один для файлов, другой для поиска. Агент радуется, вы радуетесь, всё работает. Но потом начинается: "О, прикручу-ка я еще сервер для базы данных... и GitHub... и внутреннюю Jira... и вон тот OpenAPI-каталог".В какой-то момент вы открываете свой mcp.json и видите там 25 серверов. А агент начинает творить дичь.
Как показать модели пальцем, что важно
Вы наверняка замечали: один и тот же вопрос в ChatGPT или Claude иногда даёт отличный ответ, иногда – качество ответа не соответствует ожиданиям. Многие списывают это на «непредсказуемость AI». На самом деле у этого есть и структурная причина.В апреле 2025 года Anthropic публиковали официальную документацию по промпт-инжинирингу для Claude 4.6 – Prompting Best Practices. Это технический документ для разработчиков API. Массовому пользователю читать его не предполагается.Однако, там есть пара инсайтов, которые работают и буду полезны всем.Как модель «смотрит» на текст
Минцифры опубликовало законопроект о регулировании ИИ
Минцифры России вынесло на общественное обсуждение законопроект «Об основах государственного регулирования применения технологий искусственного интеллекта». Документ размещён на портале проектов нормативных правовых актов. Предполагается, что закон вступит в силу с 1 сентября 2027 года.
Инвариантное проектирование: как балансировать между гибкостью и ограничениями ИИ-агентов
При создании ИИ-агентов разработчики часто сталкиваются с проблемой контроля. Если дать языковой модели полную свободу действий, система становится непредсказуемой и склонной к ошибкам. Если же ограничить её слишком жестко, агент теряет свои преимущества и превращается в обычный скрипт.
ИИ — это линза, которая усиливает сильных и ослабляет слабых
ИИ уже вошёл в нашу будничную рутину. Кто-то использует его как быстрый справочник, кто-то как помощника в IDE, а кто-то уже собирает вокруг него весь рабочий процесс. Рынок меняется слишком быстро, чтобы игнорировать это на собеседованиях. Какой смысл проверять кандидата в искусственных условиях, если в реальной работе он всё равно использует ИИ каждый день? Логичнее сразу посмотреть, как он работает на самом деле. Мы не стали с этим бороться, а встроили в процесс.
Нейросеть MiMo V2 Pro: обзор скрытого ИИ-монстра от Xiaomi
Ищете мощную замену привычным чат-ботам? Нейросеть MiMo-V2-Pro от Xiaomi рвет бенчмарки в кодинге и текстах. Разбираем реальные тесты, скрытые фишки и пользу для работы.
«VK Видео» сообщила о значительном ускорении старта видеороликов для пользователей с медленным интернетом
В VK сообщили
Объясняем векторные базы данных на трех уровнях сложности
Из этого материала вы узнаете о том, как работают векторные базы данных, разобравшись с широким диапазоном тем — от основ поиска по сходству, до стратегий индексирования, которые позволяют применять на практике крупномасштабный поиск данных.
