Контекстная амнезия: три агента, три IDE, ноль общей памяти
*превью сгенерировано в Nano Banana
Пайплайн виртуального рекрутинга: как будут оценивать soft и hard skills без звонков и встреч
Идея: сейчас можно написать сервис, который не просто проводит отсев кандидатов по ключевым словам, но и полностью эмулирует собеседование между кандидатом и компанией. А по результатам такого виртуального собеседования сразу выдаётся оффер самому перспективному кандидату. Для создания виртуального профиля кандидата можно использовать не только его резюме, но и профили в соцсетях и т.д.То есть схема такая: создаются виртуальные агенты HRа, тимлида и менеджера. Далее пайплайн:Кандидат присылает резюме;Создаётся виртуальный профиль кандидата или агент, выполняющий роль кандидата;
Сегодня мы построим свою локальную модель на смартфоне. С блэкджеком и WebUI
Сегодня мы построим свою локальную модель. С блэкджеком и WebUI!Предыстория
Я просканировал 30 публичных MCP-серверов: почти половина не дошла даже до скоринга
Коротко: я взял 30 публичных MCP-серверов, попытался прогнать их через детерминированный CI-сканер и довольно быстро понял, что проблема экосистемы - не только в рискованных тулзах, но и в банальной launchability: часть серверов не стартует в headless-режиме, часть требует скрытую конфигурацию, часть ломает протокол мусором в stdout.Сейчас MCP-серверы стали для LLM-агентов тем же, чем когда-то были обычные пакеты и API-интеграции для разработчиков: стандартный способ дать модели доступ к инструментам, данным и внешним действиям.
Режим “Советник”: связка Sonnet+Opus делает модели умнее, не поднимая цену
Компания Anthropic анонсировала новую стратегию для разработчиков ИИ-агентов – “советник” (advisor). Суть проста: вы назначаете мощную модель Opus в роли советника, а более лёгкие Sonnet или Haiku – в роли исполнителя. В результате агент получает интеллект, близкий к Opus, но платите в основном по тарифам исполнителя.
Как я превратил Codex в персонального Джарвиса
Эта статья написана от моего лица и отредактирована вместе с Джарвисом.За последние годы я перепробовал много AI-инструментов для разработки: от более “чатовых” сценариев до агентных сред вроде Cursor и Claude. В итоге остановился на Codex. Не потому, что он магический, а потому что это, на мой взгляд, самая сильная система в тот момент, когда ты понимаешь, что именно она делает, где заканчиваются ее возможности и какими рамками ее нужно ограничивать.
Критерии выживания и случайность — 3
Предыдущие статьи цикла.Случайность — другое имя БогаПовезло или сам добился? Как оценить?Критерии выживания и случайностьКритерии выживания и случайность - 2В этой части цикла рассмотрим жизненные факторы. Тема несколько скучная и для большинства - интуитивно понятная. Но влияние этой категории сильное и рассмотреть ее необходимо.
Почему Claude Cowork — это то, чем ChatGPT должен был стать, но не стал
Claude Cowork превращает часы работы в минуты. ChatGPT так не умеет.Я работаю с Claude Cowork с первого дня его появления.Это потрясающий инструмент для автоматизации рутинных компьютерных задач.
