Практика

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.

Красивые интерфейсы будут быстро «съедаться» платформами, а реальная ценность сместится в сервис, который работает сам: с данными, интеграциями и понятным результатом.

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.

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.