Система авто-оценки качества вебинаров на Claude Code за неделю
TL;DRМетодисты вручную пересматривали вебинары - не масштабируется. Собрал конвейер: видео → локальная расшифровка (whisper.cpp на Apple M4) → LLM-судья по рубрике с цитатами → SQLite → письмо и дашборд. Боевое ядро заработало примерно за неделю.Главное в LLM-судье - не промпт, а методика: рубрика как данные (YAML, который правят методисты), калибровка под живых экспертов и честность про пределы текста.Claude Code тут - быстрый дисциплинированный джун: ускоряет «как написать» в разы, но надежность, идемпотентность и гардрейлы надо прямо навязывать.
Как я подключал YandexGPT к AI-агентам (OpenCode, Pi, Hermes и Claude Code)
Я уже исследовал возможности интеграции разных моделей в инструменты разработки. Недавно решил плотно посмотреть на Yandex AI Studio и понять, как легко их модели залетают в популярные клиенты.Главное открытие — у Яндекса отличная поддержка стандарта OpenAI «из коробки» (эндпоинт https://ai.api.cloud.yandex.net/v1). Оказывается, всё настраивается в разы проще, чем то, с чем я столкнулся при подключении GigaChat к OpenCode
Искусственный интеллект с LangChain. Разработка ИИ-агентов на Python
Представляем новый практический курс по ИИ-агентам на Python от мастера обучающей литературы Владимира Дронова
Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре.
Робот, способный создать себя сам. Режим «Инженера» в робототехнике
Футурологи часто предвещали будущее, в котором роботы способны сами проектировать и создавать себе апгрейды, прошивать новые модули, настраивать стороннюю технику и даже создавать себе подобных. Насколько это близко к реальности? С текущим темпом развития ИИ вопросы отпадают всё быстрее. Вряд ли кто-то сегодня усомнится, что ИИ способен написать код, самостоятельно отладить и протестировать его. Но с какими ограничениями и рисками придётся столкнуться на практике? Расскажу на примере реализации в проекте OpenGrall.
Мультиагентная система без LangChain: почему абстракции ломаются и как строить production на чистом Python
ВведениеLangChain обещает красивую жизнь: переключите модель одной строкой, подключите RAG за две, дайте агенту инструменты за три. На лендинге всё выглядит как конструктор LEGO — берёшь кубики, соединяешь, работает. На хакатоне это действительно так. В production — не совсем.Тезис «LangChain — overhead для production» не нов. Его обсуждают в каждом втором треде на Reddit и в комментариях на Хабре. Компания Octomind
Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat
Сравнение LLM для антиспама
Kimi K2.5 наступает на пятки GPT-5.4. И работает из России без VPN
Бенчмарков сейчас – как нейросетей: каждую неделю новый. GPQA Diamond тестирует PhD-знания. Lexometrica проверяет фактическую точность. LLM Persuasion Benchmark – способность убеждать в дебатах. Chatbot Arena – предпочтения живых людей. Резонный вопрос: зачем ещё один?
RAG-бот на YandexGPT без Python и оркестраторов. Кейс внедрения «Яндекс Агента» в медицине
Автоматизация клиентского сервиса в медицине — это всегда баланс между точностью данных и скоростью ответа. Рассказываем, как мы создавали для фармацевтической компании «Буарон» умного помощника на базе Yandex Cloud Agent, который обеспечивает круглосуточную обработку запросов и использует связку PHP и WordPress.
Россия — третий полюс мирового AI. Агентов запускаем на Raspberry Pi
a16z - один из крупнейших венчурных фондов планеты - выпустил свой ежегодный рейтинг Top 100 AI Apps. И впервые в истории зафиксировал Россию как отдельный полюс на глобальной AI-карте. Три полюса: Запад (ChatGPT, Claude, Gemini), Китай (DeepSeek, Doubao, Kimi), Россия (Алиса, GigaChat).Яндекс Браузер с Алисой - 71 миллион активных пользователей в месяц, топ-10 мировых мобильных AI-приложений. GigaChat от Сбера дебютировал в веб-рейтинге на 48-й позиции.Я прочитал это и на секунду обрадовался. А потом полез в цифры.«Санкции создали вакуум - локальные продукты заполнили»
