Практика

Мы прогнали pimenov.ai через внешний agent-ready чекер, отсеяли лишние рекомендации и внедрили только то, что реально полезно: markdown negotiation, Content Signals, Link headers и machine-readable discovery.

Все гонятся за идеальными промптами, MCP и навыками для агентов. А реальный результат определяет то, чем вы их кормите — ваша собственная база знаний.

Почему эксперту важно начинать с собственного сайта, а не с соцсетей. Как сайт становится центром контент-системы и почему домен лучше регистрировать на своё имя.

На live-demo мы не показывали «магию AI» — мы показали рабочую систему, в которой агент, контекст и живой сайт позволяют собрать реальный результат прямо в эфире.

Разработчик взял autoresearch Андрея Карпати и направил его на финансовые рынки. 25 агентов, дарвиновский отбор промптов и коэффициент Шарпа как loss-функция.

LTX 2.3 — первый тест, первый шок. Около недели назад обновилась модель для локальной видео-генерации

Пять практических приёмов, которые превращают NotebookLM из генератора поверхностных пересказов в инструмент глубокого анализа ваших документов.

Один разработчик заменил целый стек продажных инструментов на AI-агента. Разбираю, что у него получилось и какие уроки стоит запомнить.

Anthropic выпустили подробный гайд по работе с Claude Code — и большинство его проигнорировали. Рассказываю, как превратить документацию в персональный курс за один промпт.

Короткая заметка о том, как устроен autoresearch: вы правите «программу» агента в .md, агент правит тренировочный .py, а все эксперименты сравнимы, потому что каждый прогон длится фиксированные 5 минут.