BrainTools - Методики для развития мозга - страница 897

Чат-боты с ИИ могут сделать пользователей глупее

Чат-боты с искусственным интеллектом способны сделать пользователей глупее, сообщила исследовательница Массачусетского технологического института Наталья Космина, изучающая взаимодействие человека и компьютера.

продолжить чтение

Как современные технологии меняют международные отношения. Х* не первая компания, которая вспомнила про Вавилон

История международных отношений — это во многом история непонимания: люди говорят на разных языках, живут в разных информационных мирах и слишком часто узнают друг о друге через посредников.

продолжить чтение

543 победителя и призёра: в России подвели итоги одиннадцатого сезона НТО

В России завершился одиннадцатый сезон Национальной технологической олимпиады, НТО. Победителями и призёрами стали 463 школьника 8–11 классов и 80 студентов из 59 регионов России и из Казахстана.Всего в отборочных этапах соревнований в 2025/2026 учебном году участвовали 226 тысяч человек из всех регионов России и нескольких зарубежных стран, включая Белоруссию, Казахстан, Узбекистан, Молдову, Кыргызстан, Грузию и Туркменистан.

продолжить чтение

Customer Service Day 2026: как масштабировать AI в поддержке и не потерять в качестве

продолжить чтение

Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем

Введение. Ложное обещание мультиагентностиВ 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7.

продолжить чтение

Центральный университет запускает магистратуру «Медиаискусство» в Школе дизайна

продолжить чтение

Конец эпохи халявного ИИ или когда подписки станут стоить как аренда квартиры

Пользователям пора осознать, что ИИ требует ресурсов, а ресурсы - денег.Вы просыпаетесь, листаете ленту новостей и вдруг - Anthropic убирает Claude Code из стандартного Pro-плана. То есть, чтобы пользоваться их агентом для программирования, нужно покупать более дорогую подписку. Не спешите рвать на себе волосы, ведь Anthropic тут же реагируют на гнев коммьюнити пользователей: "Это всего лишь АБ-тест на 2% новеньких". Нас разводят или деньги кончились?Давайте по фактам:Anthropic ужесточили использование API через сторонние обёртки (вроде OpenClaude).

продолжить чтение

Могут ли Claude Skills заменить Playwright-агентов? Практический взгляд для QA-инженеров

AI в тест-автоматизации развивается стремительно, и все пробуют связку Claude Skills с Playwright, чтобы сделать QA-инжиниринг эффективнее.Часто встречающийся вопрос звучит так:Если реализовать планировщик, исполнитель и «хилер» через Claude Skills, будет ли это эквивалентом Playwright-агента?На первый взгляд кажется, что да. Если система умеет планировать шаги, прогонять тесты и чинить падения автоматически, что ещё нужно?Но в реальности всё чуть сложнее.

продолжить чтение

Что я вынес из AMA с инженером Anthropic: 12 инсайтов про Claude Code, которые нигде не написаны

Прямо сейчас идет Built with Opus 4.7: a Claude Code hackathon. Было более 20 тысяч заявок, отбор прошли менее 2% и я стал одним из тех, кому посчастливилось попробовать свои силы и получить API токенов на $500 (но об этом в другой раз). Так вот сегодня был AMA с Thariq Shihipar, одним из инженеров, который работает с Claude Code. Не маркетинговый вебинар, а живой разговор с человеком, который сам пишет skills, крутит loops и дебажит CLAUDE.md каждый день. Ниже то, что я записал и проверил на своих проектах.1. Skills, а не агентыГлавный тезис, который Tharik повторил несколько раз: skills это primary extension point для Claude Code. Не агенты, не MCP-серверы, не промпты в CLAUDE.md.

продолжить чтение

О нюансах работы приложений на базе искусственного интеллекта

Когда разработчик получает задачу, он её сначала декомпозирует: разбивает на части, ищет зависимости, проектирует решение. Потом уже пишет код.LLM делает наоборот. Она сразу начинает генерировать — точнее, перебирать паттерны из своего обучающего корпуса, пока не наткнётся на что-то похожее: без проектирования, без понимания.

продолжить чтение