llm.
Ваш браузер — это узкое место для OpenClaw
Все в технологическом мире уже либо попробовали OpenClaw, либо у них есть коллега, который что-то на нём уже выкатывает в прод. И почти все упираются в одну и ту же проблему — браузерная автоматизация.
«Я всё сломал за выходные»: как мы учим LLM писать в стиле конкретного СМИ
Привет, я Лена, это мой первый пост здесь, и он про техническую задачу, с которой мы столкнулись: как заставить LLM писать текст так, чтобы его нельзя было отличить от написанного конкретной редакцией. Не «хороший текст», не «грамотный текст», а такой, который звучит как этот конкретный городской портал или этот Telegram-канал.
Как я перестал «вайбкодить» с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
Как я перестал “вайбкодить” с LLM и собрал процесс разработки, который не разваливает проект
Умный выбор домена: MCP-Server + Cursor. Как я перестал перебирать занятые имена
Недавно c друзьями из AI Founders я запустил шуточный сервис, о котором уже успел написать статью. Неожиданно проект собрал отличный трафик, и я решил сделать аналог для англоязычной аудитории на Reddit.Для выхода на международный рынок мне потребовался новый домен в зоне .com.🚨Проблема: LLM не проверяет занят ли доменЯ начал по классике: открыл чат с AI и попросил нагенерировать варианты. И тут я столкнулся с главной болью всех, кто ищет домены через нейросети.
Мой тимлид не пишет код 3 года. Почему он — лучший тимлид, с которым я работал
На Хабре любят хейтить менеджеров, которые «забыли, как кодить». Мол, оторвались от реальности, не понимают сроков, не чувствуют боль разработчика. Я раньше тоже так думал. А потом попал в команду к человеку, который три года не открывал IDE, и за полгода понял, что был неправ.Контекст: что было доДо Серёги (это нынешний тимлид) у нас был Андрей. Андрей — зверь в техническом смысле. Кодовую базу знал так, что мог в голове прокрутить стек вызовов уровней на пять. Каждый PR ревьюил лично. Сам писал кучу кода.И команда его в итоге ненавидела. Не сразу — сначала было восхищение, потом привыкание, потом тихое раздражение.
SkillsBench: скиллы дают реальный буст, но только если их писал человек
Исследователи сделали первый бенчмарк, который измеряет, помогают ли «скиллы» ИИ-агентам решать задачи. Его назвали SkillsBench.Skill — это, по сути, папка с инструкциями, скриптами и подсказками, которую агент читает перед тем, как приступить к задаче. Что-то вроде методички для конкретной предметной области. Такие скиллы уже активно используются в Claude Code, Gemini CLI и Codex CLI, но до сих пор никто систематически не проверял, работают ли они вообще.
Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории
Есть паттерн, который видит кажд��й, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.k-kolomeitsev/data-structure-protocolЦель в архитектуре сформулирована так:
О дивный новый код
Продолжение моей статьи Мечтают ли архитекторы об электроовцах?, в которой я обещал привести практический пример.РезюмеОбычно начинают с начала, но я решил сразу представить итоги, от бизнес-идеи до запуска в продакшн, для тех, кто не любит вдаваться в подробности.Краткое описание сервисаСервис для генерации XML-файлов, содержащих информацию о заказах для бухгалтерии, работающий по расписанию.Основной рабочий процесс — запрашивает данные о заказе в БД, генерирует XML-файл и отправляет на FTP-сервер бухгалтерии.Шесть основных бизнес-сценариев генерации XML-файлов.
Управляем поведением LLM: краткосрочные профили и их ограничения
В предыдущей части статьи
