Почему нейросети съедают токены: что происходит с длинными чатами и как снизить расход
Один пользователь Claude пишет, что потратил больше миллиарда входных токенов. Другой оставил AI-агента без присмотра и насчитал около $6000 расходов. Цифры из Reddit стоит воспринимать осторожно, но проблема за ними реальная: длинный контекст обходится дороже, а иногда ещё и мешает модели нормально работать.
ИИ-ревьюверы твоего кода: как нейросети позволяют упрощать анализ PR
С развитием ИИ себестоимость кода стремительно падает. Его становится все больше, а команды не растут пропорционально количеству. AI-инструменты генерации кода (Copilot, Cursor, Codex, Claude Code) увеличивают скорость написания, но не скорость проверки кода.Узким горлышком становится сам PR, они могут висеть днями в вашей компании или opensource-проекте, контекст может теряться, на его оценку тратится время, и иногда впустую.В среднем, команда на ревью тратит ~20% рабочего времени, особенно если это большой PR, или PR от новичка.
Агентура (рассказ)
В кабинете было дымно и сумрачно. В центре стоял длинный прямоугольный стол, покрытый зелёным, шершавым сукном; по краям тускло поблёскивало тёмное лаковое дерево.Никто — наверное, даже самый опытный и авторитетный из здешних сотрудников, человек, способный поднять наверх любой документ и одним росчерком решить судьбы многих людей, — не смог бы ответить на простой вопрос: когда здесь появился этот стол?До революции? Возможно.Одно было ясно всем: стол переживёт их. Переживёт он и того самого пожилого человека в тёмном форменном кителе с несколькими звёздами на погонах, который сейчас сидел во главе стола.
Приручить цифровых чертей: как я собрал тренажёр по софт-скиллам на LLM
Рандом жульничал, ведущий жалел игрока, а сцены скучали — рассказываю, как строил MVP и почему теперь прошу вас его сломать.
Claude за 5% цены: чем на самом деле платят покупатели серых токенов
На прошлой неделе вышло сразу два исследования сервисов, которые продают доступ к топовым нейросетям за 5–15% официальной цены: Token Jacking от Unit 42 и
Помешательство вокруг ИИ парализовало принятие решений
Об авторе: Ник Суреш — австралийский дата‑инженер родом из Малайзии. Отмучившись в паре крупных корпораций, он основал консалтинговую фирму, помогающую небольшим клиентам налаживать работу с данными.Я убеждён, что целые компании сейчас в состоянии ИИ‑психоза, с ними невозможно нормально общаться на тему ИИ. Не буду называть имена, потому что среди этих людей есть мои хорошие друзья, но мне страшно представить, чем всё это может для них закончиться.— Митчелл Хашимото, основатель HashiCorp
Как у нас в проекте на самом деле пишется код
После прошлого поста в комментариях несколько раз возникал вопрос: а кто вообще пишет весь этот код и насколько здесь участвуют нейросети? Вопрос, в общем, закономерный. Объём того, что небольшая команда успевает одновременно разрабатывать и поддерживать, действительно довольно большой.Масштаб, о котором обычно не пишутВ прошлой статье речь шла в основном про транспортный уровень - uTLS, decoy-трафик, pacing и всё, что связано с прохождением DPI. Это удобно рассматривать как отдельную техническую задачу, но внутри проекта это только один слой.
Разделение ответственности между Claude и Codex: как я перестал выбирать одну нейросеть и усилил сразу две
Я Go-разработчик, но у меня есть собственный проект — и это значит, что Go только часть работы. В обычную неделю я переключаюсь между Go-бэкендом, SQL, React и TypeScript, дизайном API, архитектурой, Docker, CI/CD, инфраструктурой, тестами и UX.Проблема не в том, что я чего-то из этого «не знаю». Невозможно держать все эти области в голове одновременно и при этом в одиночку делать продукт целиком. Контекст-свитчинг стоит дорого сам по себе.AI помогает. И примерно здесь у всех начинается один и тот же спор: Claude или Codex? Кто лучше пишет код, за какую подписку платить.
