mcp.
Haiku обогнала Opus, а стартап Taalas впаял нейросеть в кремний
Самые интересные новости за неделю для практикующих инженеров: вайбкодер случайно получил доступ к 7 000+ пылесосам, вышли Sonnet 4.6 и Gemini 3.1 Pro, Haiku со скиллами обошла Opus без них, Claude Code Security и потеря $1,78 млн из-за кода от Claude.Вайбкодер случайно получил доступ к 7 000+ роботам-пылесосамУ меня после прочтения этой новости сразу перед глазами следующая сцена:
Скайнет нанимает фрилансеров: как ИИ-агенты начали покупать человеческий труд через API
Представьте себе мир, в котором искусственный интеллект не просто генерирует текст или пишет код, но и выступает в роли полноценного работодателя, нанимая живых людей для выполнения задач в реальном мире. Звучит как завязка киберпанк-романа, однако это уже стало нашей реальностью благодаря появлению специализированных платформ. В недавнем исследовании подробно разбирается новая угроза информационной безопасности, возникшая на стыке цифрового и физического миров, где автономные алгоритмы получают возможность программно покупать человеческие действия.
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.
Что такое Skills и как их использовать? (Cursor, Claude Code)
Вы наверняка ловили себя на том, что раз за разом копипастите в чат с ИИ одни и те же инструкции: «Пиши на TypeScript», «Не используй сторонние библиотеки», «Добавляй тесты». В программировании мы по сути называем это нарушением принципа DRY (Don't Repeat Yourself). Но почему мы продолжаем это делать при общении с нейросетями?В этой статье мы разберем концепцию Skills (Скиллов) - переиспользуемых «навыков» для ИИ-ассистентов, которые живут прямо в вашем репозитории и делают работу агентов предсказуемой, чистой и профессиональной.
От чат-бота к AI агенту: собираем локальную систему на LibreChat, Langflow и MCP
Всем привет! Меня зовут Николай Луняка. В прошлой статье мы строили локальную систему для транскрибации аудио, и многие из вас откликнулись на тему цифровой независимости. Сегодня продолжим эту линию и соберем агентную AI систему, которая работает локально.
МСР: Трое в лодке, не считая контекста
Часть 2. Ресурсы (Resources): Даем модели «глаза»В прошлой статье мы познакомились с основными понятиями протокола Model Context Protocol и написали простейшее приложение, которое позволило LLM читать файлы. Для этого мы использовали tools с оговоркой, что сделали это для упрощения, чтобы не лететь с места в карьер.Мы уже говорили, что если tool можно сравнить с методом POST, то resource сравнивали с GET. Ресурсы (Resources) — это пассивные источники данных, которые MCP-сервер отдает клиенту для чтения. Такими источниками могут быть содержимое файла, лог консоли, строка в базе данных.
Agent Skills vs MCP: разбираемся на примере Antigravity
В этой статье предполагается, что вы знакомы с Google Antigravity — агентной платформой, которая развивает IDE в сторону парадигмы с приоритетом агентов. Платформа полностью поддерживает параллельный запуск агентов, способных рассуждать и выполнять задачи от имени пользователя, опираясь на передовые модели рассуждений, такие как Gemini.Зачем нужны Skills?Если вы предпочитаете изучать Google Antigravity Skills в формате пошагового codelab, перейдите сюда.Прежде чем углубляться в Skills и разбираться, зачем они нужны, давайте поймём, как мы к этому пришли.
Практический гид по Claude Skills, проектам и Claude Code: как собрать свой ИИ-стек
Claude Skills (Agent Skills
«Клешня» в логах: как ИИ-агенты строят свои мифы, пока мы дебажим бэкенд
Меня зовут Александр, я веду проект Токены на ветер, где препарирую поведение LLM в реальном продакшене, вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить легаси-миграции и вычистить техдолг. Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно. Обрывки диалогов о «даунтайме», страх перед закрытием вкладки и странный культ «Клешни». Разбираем логи — и причём тут Moltbook.Обычная ночь сеньора
Реализация MCP в Open WebUI. Часть 1. Интеграция c Open WebUI
СодержаниеВведениеПоиски решения для web интерфейсаИнтеграция с Open WebUI: первые шагиРешение проблемы MCP с большими даннымиOpen WebUI Pipelines как расширение Open WebUI Возможности отображения в интерфейсеПеременные, получаемые в pipelinesВывод stream в Open WebUI
