Мама, я не вайб-кодер
Меня зовут Олег Балбеков, я основатель Evrone. Мы с командой делаем сложные цифровые продукты для клиентов по всему миру, и я в этой профессии уже почти 20 лет.Но эта статья не про Evrone. Она про то, что разработка цифровых продуктов меняется быстрее, чем когда-либо за последние двадцать лет. И про то, как это выглядит, если ты внутри.
Как мы автоматизировали маркетинг, продажи и контроль стеком ИИ-агентов
В нашей компании нет отдела маркетинга. Нет руководителя продаж. Нет SMM-щика, копирайтера, аналитика и таргетолога. Есть один CEO и стек из 12 ИИ-агентов, которые ведут восемь каналов коммуникации, контролируют менеджеров по продажам, мониторят расходы на рекламу 24/7, пишут персональные письма клиентам с цитатами из их звонков, и каждое утро в 6:00 МСК сами обучаются на ночной переписке команды.Эта статья — разбор без купюр: как это устроено, что работает, где грабли. В конце — отдельный блок про применимость в любом бизнесе.
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.
Я просил Claude перестать мне льстить. 16 апреля получил. Беру свои слова назад
16 апреля Anthropic выкатила Claude Opus 4.7. На self-reported бенчмарках - 12 побед из 14. SWE-bench Verified +6.8, MCP-Atlas +14.6, SWE-bench Pro +10.9. Цена та же, 25 за миллион токенов.Через 24 часа
10 актуальных RAG-подходов: какие реально полезны и когда их применять?
Всем привет, на фоне обновлений в LLM-стеке за последний год, решил собрать практический список RAG-подходов, которые реально используются в продакшене на основе моего опыта и того что я изучал в других кейсах.
DeepSeek v4 vs GLM 5.1: сравнительный бенчмарк агентов на реальных задачах разработки
На нашем замере DeepSeek v4 оказался примерно в полтора раза медленнее GLM 5.1 по скорости генерации - 29.81 против 47.65 токенов в секунду. DeepSeek v4:
Большие пул-реквесты пропускают больше багов — разбираемся, правда или миф
Интуиция подсказывает — чем больше пул-реквест, тем выше соблазн по-быстренькому пробежаться глазами по коду и аппрувнуть изменения. Предлагаем вам вместе с нами проверить утверждение из заголовка! В статье посмотрим, к чему пришли исследователи, проанализировавшие 50К+ пул-реквестов, обсудим, какие когнитивные искажения на это влияют, и разберем, как изменилась ситуация с появлением ИИ-помощников. Поехали!
Топ локальных нейросетей ︎◍ 2026: подборка ИИ для запуска из дома
Сознаюсь: когда я впервые попытался запустить большую языковую модель на своём ноутбуке, всё закончилось вертушкой кулера, жутким лагом и системным сообщением “Недостаточно памяти”. Казалось, что домашний ИИ –
