llm.
Своя нейросеть дома, доступная из любой точки мира
Надоели лимиты токенов, дорожающие подписки и ощущение, что каждый запрос логируется. Дома стоит нормальная машина — почему бы модели не крутиться на ней? Рассказываю коротко, как собрать личный LLM-сервер.ЖелезоCPU 8 ядер, 32 ГБ RAM
Как собрать семантику проекта для кодового агента и не открыть филиал Confluence
Кодовый агент в маленьком проекте обычно находит нужный файл с очень уверенным видом. Это приятно ровно до момента, когда он меняет не тот счетчик, меняет поведение модуля и сообщает, что задача завершена. Уверенность - бесплатна, регрессии - тоже.В тестовом примере надо добавить недельный лимит в небольшой модуль. Агент находит метод, добавляет счетчик и даже пишет тест. Потом выясняется, что лимит считается на пользователя, отклоненная попытка не должна расходовать квоту, а отрицательный лимит должен остаться ошибкой. В коде это размазано между моделью, тестами и старым комментарием.
Оценка AI‑агентов: 7 ошибок, из‑за которых тесты врут
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про семь ошибок в оценке AI‑агентов — тех самых, из‑за которых прогон тестов светится зелёным, а о деградации команда узнаёт от поддержки.У команды есть
Промпт-инжиниринг: как лучше общаться с ИИ
Качество ответа генеративной модели во многом зависит от того, как сформулирован запрос. Промпт-инжиниринг здесь не сводится к поиску «правильных слов» или универсальных команд. Его основная задача гораздо проще: как можно точнее передать модели свое намерение.Генеративный ИИ заметно изменил способ взаимодействия с программами. Модель можно попросить написать письмо, проанализировать информацию, объяснить сложную тему, предложить идеи, сгенерировать код, составить план проекта или критически разобрать предложенное решение.Но есть ограничение:
Я сделал ИИ-редактора для Хабра — и пришлось разобраться, не строю ли я фабрику AI slop
Последнюю неделю я делал StoryOps.Если очень грубо, это набор Agent Skills и утилит для Codex/Claude Code, который должен помогать мне писать технические статьи. Он умеет читать мои предыдущие публикации, смотреть историю проекта, искать изменения в Git, собирать evidence, анализировать текущий Хабр и только после этого предлагать следующую статью.Звучит удобно.А потом я поймал себя на довольно неприятной мысли.Я буквально автоматизирую производство контента. Причём следующим логичным шагом было бы сделать так:репозиторий ↓ агент ↓ статья ↓ Хабр
Я не боюсь, что меня заменит ИИ. Я боюсь работать с ИИ
Хабр привет, меня зовут Никита, я Rust разработчик. Самой первой же статьёй врываемся на хайповую тему: как ИИ меняет разработку ПО и почему я боюсь работать с ним. Понятное дело название немного провокационное, статью не стоит воспринимать серьёзно и буквально. Готовьте свои харнесы ремни, мы начинаем.Я не боюсь, что однажды модель получит мою должность, а меня пнут под зад. Меня беспокоит более прозаичный вариант: код станет дешевле создавать, его станет больше, а понимать и обслуживать результат всё равно придётся разработчикам или другим людям, которые хоть как‑то понимают, что там внутри происходит.
