Как мы с Claude Code учились оценивать качество RAG системы
Уверен, на Хабре найдётся немало статей, посвященных оценке качества RAG систем. Тема по-прежнему остаётся актуальной, потому что даже готовые библиотеки вроде RAGAS не очень-то работают из коробки, требуют навыков программирования и некоторой квалификации. При этом сам процесс оценки - повторение достаточно простых операций и мне всегда хотелось переложить его на AI-ассистента.
Я сошёл с ума и сдаю свой браузер ИИ-агентам
Безумные цены, полная распродажа, я даже не знаю что происходит.
MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер
При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…
Человек как кластер MCP-серверов, общество как симбиоз людей, организаций и их клонов – к чему всё идёт
Цифровой след — это вчера. Сегодня на повестке цифровой клон, который берёт на себя большую часть рутины общения с миром. Технически это MCP-сервер: вы заливаете в него контекст (цели, планы, методы, мировоззрение, политики), даёте инструменты (доступ к данным, подпискам, кошелькам, ЭЦП) — и он сам разруливает входящие, торгуется с другими агентами, бронирует, согласует и отчитывается.
Что такое MCP сервер. Как работает киллер-фича современности под капотом
Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина.
Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии
Тюнинг Cursor: как я укротил AI-ассистента и радикально снизил счета за токены с помощью MCP-серверов
Cursor или его аналоги, здорово облегчают написание кода, когда речь идет о каких-то не очень больших проектах. Но стоит попробовать применить их к серьезному, сложному проекту, состоящему из нескольких репозиториев, и тут же сталкиваешься с тем, что эти “чудеса” оборачиваются просто огромными счетами за токены. Я в этой статье поделюсь, как мне удалось перестать впустую сжигать миллионы токенов. Для этого пришлось собрать и запустить три MCP-сервера по протоколу Model Context Protocol, что позволило сэкономить до 90% бюджета, при этом совершенно не потеряв в эффективности модели при работе с кодом.
Агент + MCP в osysHome: как я превратил умный дом в управляемую инженерную систему
Когда я впервые подключил агента к умному дому через MCP, ожидал простой эффект: "ну, будет еще один способ дергать API". На практике вышло иначе. MCP в osysHome оказался не транспортом, а рабочим интерфейсом для эксплуатации: с понятными сущностями, историей изменений, проверками перед записью и безопасным контуром для автоматизации.Покажу это на живых примерах: без магии на слайдах, на реальных инструментах и бытовых сценариях.Почему вообще MCP в доме полезенОбычный путь автоматизации часто выглядит так:пишем скрипт на коленке;через месяц забываем, где и почему что-то менялось.
Я дал AI-агенту канбан-борд, и он справился с проджект-менеджментом лучше моей команды
Или что происходит, когда AI-агенты сами ведут спринт-бордКанбан-бордДисклеймер: оригинал статьи написан автором для medium.com на английском языке. Для адаптации на русский язык использовалась помощь AI.
