llm.
Вышел Claude Opus 5 от Anthropic: кодинг, работа с агентами и цены
Anthropic представила Claude Opus 5 — новую версию старшей модели семейства Claude. Модель уже доступна пользователям и через API, а по качеству в ряде задач приблизилась к Claude Fable 5, оставаясь при этом вдвое дешевле. Для Opus 5 сохранился прежний прайсинг: $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных.
Anthropic выпустили Claude Opus 5: почти Fable 5 за половину цены
Anthropic выпустили Claude Opus 5. Компания позиционирует её как новую основную модель для программирования, длительной работы AI-агентов и профессиональных задач. По заявлению Anthropic, Opus 5 приблизилась по качеству к Fable 5 при вдвое более низкой цене API.
Почему LLM нельзя просто подключить к базе данных и получить GenBI?
Привет, Хабр!Как перепроверить отчёт, который прислали специалисты? Как перестать постоянно обращаться к аналитикам с ad hoc-запросами и часами ждать очередную таблицу? Может быть, стоит просто спросить нейросеть о показателях своей компании?У этой концепции есть название — GenBI. Сама идея не нова: сегодня производители встраивают копилотов практически во все аналитические сервисы и обещают доступ к корпоративным данным через запросы на естественном языке.Но на практике всё оказывается сложнее.
Как я разрабатывал агента для сбора страниц на Elementor
В этой статье хочу рассказать как я разрабатывал агента, который принимает запросы из телеги и создает страницы на WordPress + Elementor, не путает проекты, не трогает прод и не собирает каждый раз дизайн рандомно.То есть мысль перед созданием была следующая - есть Elementor MCP, есть агент, есть запрос пользователя, а значит, агент может вызвать нужные методы, добавить контейнеры, виджеты, текст, кнопки и готово. Спрашивается, почему бы и не сделать такого агента, удобно же.Но по факту все, конечно же, оказалось сложнее.
AI‑тренер по CS2 на DeepSeek: где LLM выдумывает и почему семь недель стоили $1,45
Всем привет. Я много лет играю в Counter‑Strike и тренируюсь, как большинство: захожу в Deathmatch «размяться», играю три катки, тильтую, выхожу. Сервисы статистики при этом исправно сообщают, что у меня просела точность и выросло время реакции. Спасибо, а делать‑то что?
Как делать скилы правильно и собрать из них маркетплейс
Началось всё с подборки промтов cursor-vibe-prompts, которую я таскал из проекта в проект копипастой, и в какой-то момент меня настолько утомила эта рутинная процедура копирования из одного окошка в другое, что захотелось чуть упростить себе задачу и вместо копипасты оформить эту историю в формате скилов и вызывать по необходимости.Так на свет и появился репозиторий rpa-skills, изначально в нём была сборная солянка директорий скилов, которые содержали в себе просто SKILL.md
Урбан ML: рекомендации, LLM, антифрод и агенты
2 августа в Москве пройдет Урбан ML — открытое мероприятие для специалистов по Data Science, машинному обучению и разработке ИИ-систем.
LLM-судье нельзя верить на слово: как построить надёжный гейт и проверить сами тесты
В одном из проектов я строил систему оценки ответов с двумя контурами. Первый был скучным и предсказуемым: нормализовать результат и сравнить его с эталоном. Второй использовал LLM как судью и оценивал смысл ответа целиком.Каппа Коэна
