Гид по OpenClaw
Настройка OpenClaw осуществляется исключительно через один JSON5-файл ~/.openclaw/openclaw.json и интерфейс командной строки, содержащий более 100 подкоманд. Ни один из них не документирован полностью в одном месте. В официальном справочнике по CLI приводится дерево команд; в справочнике по конфигурации объясняются отдельные поля; но практические закономерности, связывающие их воедино, — нюансы строгости схемы, поведение горячей перезагрузки и иерархия конфигурации — описаны в issues на GitHub, руководствах от сообщества и разборах ошибок в продакшене.
А что на входе? Разбираем структуру данных для AI-агента
После прошлой статьи мне в личку прилетел вопрос: «А что на входе? Как именно ты подаёшь данные агенту? Просто кидаешь текст ТЗ — и всё?»
Я прочитал статью про 9 AI-ревьюеров — и сломал свой бюджет на токены
Значит так. Сижу, листаю Hacker News, натыкаюсь на пост от чувака с hamy.xyz: «9 Parallel AI Agents That Review My Code». Девять. Параллельных. Агентов. Которые ревьюят код.Я разраб и пишу на Claude Code уже год. Скиллы, субагенты, worktrees - всё как у людей. И вот читаю я этот пост и думаю: ну, у меня же уже стоит Superpowers с его code-review скиллом, но он один. А тут - девять штук. Security reviewer, performance reviewer, test quality reviewer, simplification reviewer... Каждый со своей специализацией, каждый в своём контекстном окне, каждый жрёт токены как не в себя.Естественно, я решил попробовать.Что вообще придумал этот Hamy
Один промпт — это не продукт. Как мы перестали обманывать себя и собрали мультиагентный пайплайн
Знаете, что объединяет 90% «AI-стартапов» в 2026 году? Один промпт, обёрнутый в красивый UI и с подпиской за $29 в мес.Мы тоже так начинали. Один вызов к OpenRouter, один системный промпт на 800 токенов и надежда, что модель «сама разберётся». Рерайт новостей для региональных СМИ — задача-то вроде простая, да? На самом деле не очень.Анатомия провала: почему монопромпт не работаетВот что мы просили от одного промпта одновременно:Извлечь факты из исходной статьиПроверить, что факты корректныНайти контекст — упоминались ли эти события раньше в изданииПереписать в стиле конкретного СМИ
Илон Маск представил совместный проект Tesla и xAI под названием Macrohard
Илон Маск объявил о новом совместном проекте Tesla и его AI-стартапа xAI. Система получила название Macrohard, также упоминаемое как Digital Optimus.
А как насчёт дрейфа?
В ответ на статью: Анализ договорных рисков при помощи искусственного интеллектаК сожалению, в представленной статье на Хабре темы дрейфа модели и ее регулярные обновления напрямую не рассматриваются. Авторы подробно описали архитектуру пайплайна, но не затронули стратегии долгосрочной стабильности системы.Рекомендации авторам статьи1. Внедрить систему мониторинга дрейфа моделиТекущая ситуация: У вас отличный экспериментальный протокол (dev/val/test), но он используется на этапе разработки, а не для постоянного мониторинга.
Пошаговый план внедрения AI-агента: от идеи до ROI за 3 месяца
Финал серии. Время собрать всё вместе.За пять статей мы разобрали: — Почему 95% пилотов не дают результата — Почему инструкция для AI в 20 раз больше инструкции для человека — Как распределить ответственность за ошибки — Как построить отказоустойчивую архитектуру — Как передать агенту неявные знанияТеперь — практический план. От «хотим автоматизировать» до работающего агента с измеримым ROI.Фреймворк: 3 фазы, 12 недель
Разработчики смотрят не туда: AI меняет саму механику разработки
У индустрии есть любимая форма самоуспокоения. Каждый раз, когда речь заходит про AI в разработке, люди начинают обсуждать качество кода. Смотрят на демки, ловят модель на галлюцинации, смеются над кривыми PR, вспоминают, что она не понимает бизнес-контекст, и на этом месте выдыхают. Кажется, что профессия снова отбилась. Ну да, игрушка интересная, местами полезная, местами смешная, но до реальной инженерной работы ей еще бесконечно далеко.
Пора переезжать на локальные LLM. Или нет?
Нет большой разницы в инструментах, когда речь идет о создании простеньких чат-ботов. Но когда вы работаете над продуктом посерьезнее, например создаете сложного AI-агента или работаете с чувствительными данными, облачные LLM начинают выставлять счета. И не только финансовые.Что если переход на локальную инфраструктуру (вроде Ollama) это решение, которое не просто поможет сэкономить, но изменит саму динамику разработки?Налог на итерацию
