Практика

Когда вы регулярно записываете мысли, решения и контекст, ИИ начинает выдавать ответы другого уровня: меньше догадок, больше попаданий и повторяемых результатов.

Практический подход к запуску AI-продукта: почему начинать надо с большого рынка и конкретной ниши, а не с идеи «сделать что-нибудь с ИИ».

Ночной эксперимент: общий Telegram-чат с темами для команды Гиперлогики, где люди и AI-агенты работают вместе — с ролями, маршрутизацией и общей памятью.

Разбираю явление context rot — почему перегруженный контекст убивает качество ответов ИИ, и что с этим делать.

Неожиданный скилл, который определяет, насколько продуктивно вы работаете с ИИ-инструментами в разработке.

Все хоронили prompt engineering. Теперь те же люди пишут про «навыки будущего». Открываю skill-файл — и вижу промпт. Совпадение? Не думаю.

Три шага, которые позволяют извлечь цвета, типографику, композицию и эффекты любой картинки в виде JSON — и использовать это как стилевой референс.

Одно наблюдение из практики: агенты выдают результат в разы лучше, когда вы один раз вкладываетесь в инструкцию — а не объясняете одно и то же при каждом запросе.

Новая модель Gemini — это не про бенчмарки. Главное — что происходит, когда вы подключаете её к NotebookLM. Разбираю рабочий процесс, который реально меняет подход к исследованиям.

Почему диктовка работает лучше, чем набор с клавиатуры — и что это говорит о том, как на самом деле устроено наше мышление.