DeepSeek Harness вместо OpenClaw? Почему бы и… да
Как я перешёл с openclaw на DeepSeek Harness, вернул своему VDS load average 0,03 и перестал докупать память.Вслед за многими читателями этого сайта я в какой-то момент дошёл до стадии, когда тоже установил себе ИИ-ассистента на VDS. Поначалу всё ограничивалось поиском новостей, но время шло, и спектр работ, которые он выполняет, рос.Не буду писать о своих задачах, для статьи они не особо важны. Скажу лишь, что в основном они здесь именно ассистентные: найти, предупредить, прочитать и т.п.Но эйфория от того, что я, начитавшись интернетов и насмотревшись видео, поставил себе openclaw
ИИ-секретарь за $77 в месяц: 88% ответов даёт DeepSeek, а три четверти денег съедают 7% запросов к Opus
Я делаю ИИ-секретаря Лизу Петровну. Это бот в Telegram и MAX: пишешь ему как человеку, текстом, голосом или фото, а он решает задачу сам или отдаёт её одному из внутренних агентов. С 30 мая ей написали 8568 запросов 118 человек.За последние 30 дней языковые модели для всех агентов обошлись в $77 (это только LLM, без генерации картинок и видео). Расскажу, как устроен выбор модели, почему почти все ответы даёт дешёвая модель, как работает память, что люди на самом деле просят у ИИ-секретаря и где он до сих пор ошибается. Всё с цифрами с прода.Задача
Я завёл себе ИИ-ассистента для рутины (делюсь рецептом)
Привет! Меня зовут Роман Авдонин, я Head of QA в KTS.
AI-агент своими руками: память, браузер, задачи и навыки — без боли
Привет, Хабр!Так уж вышло, что майские праздники я провёл дома — залечиваю травму после катания на длинной доске с колёсиками. Развлечений в такой ситуации не очень много, а одно из немногих, которое всегда со мной, — разработка программных проектов.Этим я занимаюсь на работе, дома, в отпуске — везде. Такой уж человек.И вот появилась возможность спокойно заняться старыми пет-проектами и наконец реализовать давнюю идею: написать простую базу для создания AI-агента, максимально упростив архитектуру и сделав её удобной для быстрого расширения под собственные задачи.
Искусственный интеллект в образовании: цифровые профили, аватары и персональные траектории
Объём данных в EdTech растёт взрывными темпами, а запрос на персонализацию обучения становится главным драйвером перемен. В ответ на это возникают технологии, которые ещё пять лет назад казались фантастикой: цифровой профиль, собирающий десятки параметров студента в реальном времени, и аватар преподавателя, способный прочитать лекцию на 70 языках, неотличимо копируя мимику и голос живого наставника.
Как мы подключили LLM к поддержке, а получили идеального лжеца
Где‑то в начале года мы решили: давайте автоматизируем часть поддержки через LLM. Ну, знаете, идея тогда казалась почти очевидной.
ИИ-Аналитик, который сам строит дэшборды
Мы представили вам ИИ-Аналитика Luxms BI, который самостоятельно разбирает данные, сам строит дэшборды и даёт развернутую аналитику. Усиление возможностей аналитической платформы Luxms BI искусственным интеллектом, интеллектуальным взаимодействием с данными и автоматизацией аналитических сценариев - одно из направлений развития нашей платформы на 2026 год.
Clawdbot — автономный агент с инициативой
К началу 2026 года стало заметно: формат "чат с LLM" перестал закрывать реальные инженерные задачи.Да, модель может подсказать решение. Но дальше начинается привычная цепочка: открыть терминал, написать код, проверить, подправить, запустить, отследить результат.Появляется закономерный вопрос: если модель знает, какие шаги нужны, почему она не может их выполнить сама?Отсюда и растущий интерес к автономным агентам - системам, где LLM используется не как чат, а как управляющий слой поверх реальной среды исполнения. Clawdbot - один из таких проектов. И он open-source!
Как оживить 10,000 мёртвых заметок с помощью Obsidian и Claude Code
Важная информация была в заметках. Где-то.Как и многие, я люблю вести заметки. За годы накопилось более 10 000 — Evernote, Google Docs, голосовые записи. Каждый раз думаю: это пригодится. А потом забываю, что они вообще существуют.
