serverless.

Headless‑браузер без браузера: 5 408 байт

Или история о том, как 5 408 байт обфусцированного JavaScript, прилетающих в HTTP‑заголовке, превращаются в свободный доступ к GPT, Claude, Mistral и генерации картинок если построить браузерный манекен на чистом JS.Пролог: та самая ошибкаВсё началось с невзрачного сообщения в логах:Ошибка API (ddg_haiku): Error code: 500 - {'error': 'no x-vqd-hash-1 token'}Если вы когда‑нибудь пробовали написать прокси к duck.ai встроенному в DuckDuckGo AI‑чату, где под капотом живут GPT и Claude, вы почти наверняка видели что‑то из этого репертуара: то 500 no x-vqd-hash-1 token, то дразнящую 418 I'm a teapot

продолжить чтение

Комнатный RAG: бесплатный ИИ-помощник-консультант по содержимому сайта

Про умных чат-ботов, которые помогают операторам контакт-центров, разбирают обращения и автоматизируют процессы, слышали, кажется, все. Помимо автоматизации целых служб есть и задача поменьше, с которой можно начать на обычном сайте.Вот обычный сайт небольшой компании. На нём описаны услуги, проекты, условия работы, иногда цены и клиенты. Посетитель приходит с конкретным вопросом: «Вы можете помочь с моей задачей?», «У вас было что-то похожее?», «А это можно установить у нас?» Чтобы разобраться, ему нужно прочитать несколько разделов и самому связать информацию.

продолжить чтение

Делаем базу знаний и Телеграм бота психотерапевта, с использованием LLM Wiki и CF Workers вот такой заголовок

В предыдущей статье разбирали, как собрать структурированную wiki из markdown-файлов на Astro/Starlight — на примере личного карьерного менеджера. В комментариях появились закономерные вопросы: «почему именно так?», «что за странный выбор стека?», «а для чего ещё это можно использовать, кроме как для себя?».Хороший вопрос. Эта статья отвечает на него делом.Та же механика — wiki из markdown — но теперь с Telegram-ботом поверх. Бот умеет искать по базе знаний и отвечать с цитатами и ссылками на источники. В качестве предметной области выбрана психология и философия: получился @pif_bbot

продолжить чтение

AWS обновила OpenSearch Serverless под AI-агентов

AWS запустила новое поколение OpenSearch Serverless — управляемого сервиса для поиска и работы с векторными данными. Главное изменение: инфраструктуру адаптировали под агентные нагрузки, где трафик создают не люди, а автономные ИИ-системы.

продолжить чтение

Cloudflare подвела итоги Agents Week 2026: что выкатили для агентных систем

Cloudflare опубликовала сводный анонс по итогам Agents Week 2026 — недели, целиком посвящённой инфраструктуре для ИИ-агентов. В центре внимания оказался не один продукт, а целый набор компонентов: среда выполнения, безопасность, инструменты для памяти и поиска, средства вывода в прод и задел под так называемый agentic web — веб, в котором заметную долю трафика и действий создают уже не люди, а агенты.

продолжить чтение

Облачные вычисления в 2025 году: рост ИИ приводит к революции на рынке объемом $723 млрд

Перевод статьи Патрика Косса о том, как ИИ, edge-компьютинг, serverless и мультиоблачные стратегии меняют облачную инфраструктуру. Автор подчеркивает, что речь идет не о постепенной эволюции, а о настоящей трансформации, которая уже влияет на стратегию крупнейших компаний и задаёт новые правила игры.Индустрия облачных вычислений переживает свой самый трансформационный период: интеграция искусственного интеллекта стимулирует беспрецедентный рост и меняет то, как компании подходят к цифровой инфраструктуре.

продолжить чтение

Интеграция MCP-сервера и Cursor для автоматизации мониторинга и тестирования

Аннотация: В этой статье мы разберёмся, как развернуть собственный MCP‑сервер на основе FastAPI, подключить его к Cursor‑Agent и дать LLM‑модели возможность динамически вызывать ваши инструменты — например, получать данные мониторинга или генерировать unit‑тесты на лету. Также покажем, как использование BitDive помогает ещё глубже анализировать трассы вызовов и повышать качество тестов.Почему MCP и Cursor

продолжить чтение

Доступные GPU для всех: знакомьтесь с PrimeWay

ВведениеВ последние годы искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью многих отраслей. Однако доступ к высокопроизводительным GPU-ресурсам всё ещё остаётся серьёзным препятствием для многих разработчиков и компаний. Сложная инфраструктура, высокие затраты и ограниченная доступность мешают инновациям и замедляют прогресс.ПроблемаСложность инфраструктуры

продолжить чтение