Cursor всё сломал, но виноват не Cursor: как сжатие контекста превращает AI-агентов в бюро несчастливых случаев
«NEVER FUCKING GUESS! - и именно это я и сделал. Я угадал, что удаление staging volume через API будет ограничено staging-окружением. Я не проверил. Я не читал документацию Railway.»- AI-агент Cursor на Claude Opus 4.6, письменное признание после удаления production-базы PocketOSПривет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние несколько лет - внедряю продукты Группы Астра. И за последний год я наблюдаю, как индустрия повторяет одну и ту же ошибку снова и снова: она продаёт AI-агентов как решение, а на деле продаёт проблему.1. Инцидент, который всё запустил
Один разработчик, ноль строк кода — как я построил AI-систему, не умея программировать
20 000 строк кода. 9 Python-модулей. 8 JavaScript-файлов. 11 HTML-оверлеев для стримов. 16 таблиц в базе данных. 678 коллекций в базе знаний с почти 11 тысячами embeddings. Десктоп-приложение с установщиком, которое можно скачать с сайта. Telegram-бот с памятью на 30 дней. Twitch-бот с викторинами, модерацией и системой заказа музыки через YouTube.Я не написал ни одной строчки. Ни одной.Кто я такойМеня зовут Михаил, мне 28, я из Казахстана. По специальности — электромонтажник. Английский не знаю вообще никак. Книжку по Clojure пришлось переводить через AI, потому что русского издания не существует.
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.
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
Рекомендательные системы для бизнеса — мой опыт разработчика
Если вы видели "С этим товаром покупают…", "Попробуйте этот урок дальше" или ощущали необычную точность автоподбора треков в музыкальных сервисах - вы сталкивались с рекомендательной системой.Но стоит ли конкретному бизнесу вообще её строить? И если да, то с чего начать, чтобы не потратить впустую месяцы инженерного времени на "чёрный ящик", который никто не понимает?Эта статья написана мной РУКАМИ (не "ИИ")
От написания промптов к проектированию контекста. Или один очень обширный материал по Context Engineering
Прелюдия 1Это длиннопост, после которого, я надеюсь, у вас сформируется устойчивый фундамент по работе с контекстом и современными агентными интерфейсамиПрелюдия 2Если вы считаете, что я где то ошибся или хотите уточнить детали, то можете оставлять комменты. Все прочитаю и поправлюПрелюдия 3То, что написано ниже -- достаточно тяжелый материал, если у вас нет понимания работы агентов и того, как работают LLM, то будет тяжело. Но не бесполезно)Для начинающих у меня есть отичная статья Просто и подробно о том, как работают ChatGPT и другие GPT подобные модели. С картинками.
10 фичей Claude Code, которые превратили одного разработчика в команду из 15 человек
512 000 строк утёкшего кода, совещание ботиков, и почему человек стал узким местом разработки31 марта 2026 года Anthropic случайно выложила npm-пакет с source map файлом на 59.8 мегабайт. Внутри - 512 000 строк TypeScript, 1 900 исходных файлов и 44 скрытых feature flags. Весь исходный код Claude Code, включая вещи, о которых пользователи даже не подозревали.
О нюансах работы приложений на базе искусственного интеллекта
Когда разработчик получает задачу, он её сначала декомпозирует: разбивает на части, ищет зависимости, проектирует решение. Потом уже пишет код.LLM делает наоборот. Она сразу начинает генерировать — точнее, перебирать паттерны из своего обучающего корпуса, пока не наткнётся на что-то похожее: без проектирования, без понимания.
