Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Когда я захожу в такие проекты, первый вопрос, который себе задаю: как вообще отстроиться от тысяч конкурентов, которые продают одно и то же — да ещё и демпингуют до «услуги за 1 рубль»? И второй — где именно в воронке та самая пробоина, через которую утекают заявки вместе с рекламным бюджетом?

С такой ситуацией к нам пришла медицинская лаборатория. Реклама работала в минус, а роста не было. Мы начали с базы: сформулировали честное УТП, убрали из продвижения немаржинальные услуги, пересобрали товарные фиды, сделали акцент на поиске и отдельно переработали подход к работе отдела продаж.

В результате проект прошел путь от убыточной рекламы до шестикратного роста заказов на сбор анализов. Этот кейс — про системную работу: когда результат дает не один инструмент, а правильная сборка всей воронки.

Я работаю в Claude Code каждый день. Не «попробовал пару раз и написал статью» — а реально каждый день, минимум 8 часов, иногда значительно больше. Больше года. Если грубо посчитать — это 3000+ часов в терминале. За это время я успел построить собственную систему оркестрации из 39 агентов, опубликовать её как open-source, набрать звёзды на GitHub — и эволюционировать дальше.

Сейчас весь мой опыт сконцентрирован в трёх плагинах.

Полгода назад я написал на Хабре про Claude Code Orchestrator Kit — 39 агентов, 38 скиллов, 25 слеш-команд. Серьёзная система, реально работавшая. И я ей горжусь — это был важный этап.

Но когда сидишь в инструменте по 8 часов в день — быстро видишь, что можно сделать лучше. Экосистема Claude Code развивается быстрее, чем один человек способен обновлять свой кит. Каждые две-три недели Anthropic что-то меняет — новые API для плагинов, новые возможности агентов, новые паттерны. И каждый раз нужно лезть в 39 файлов агентов, проверять, не сломалось ли что-то, не устарел ли паттерн.

В какой-то момент я понял: пора эволюционировать. При моём объёме работы с Claude Code часы в неделю уходили не на продукт, а на починку инфраструктуры. Значит, нужен другой подход.

Знакомая ситуация? Вы открываете файл контроллера на 2000 строк. Там перемешаны SQL-запросы, HTML-разметка, бизнес-логика и комментарии на ломаном английском. В голове начинает играть тревожная музыка, а внутренний голос шепчет: “Закрой это немедленно, пока оно не сломалось”.

В психологии это называется “когнитивная перегрузка”. Мозг просто отказывается парсить такое количество переменных одновременно. Раньше программистам приходилось часами медитировать над распечатками кода, как сыщикам, пытаясь прокачать навык “Внутренняя империя”.

Но сегодня всё иначе. Правильный промпт-инжиниринг для разработчиков превращает хаос в структурированный текст. Когда вы скармливаете этот клубок нейросети с правильной установкой, вы словно надеваете очки дополненной реальности. Вы переходите от страха к контролю.

Здесь мы разберем 6 фундаментальных паттернов промптинга, которые вытащат вас из любой ямы.

Тууу туду ту. В далекой-далекой галактике, был герой обладающей необычайной силой. От него исходил свет навыков, ореол починки техники.

Слава о нем была весьма скромна. Многие не знали не только подвигов, но и даже в общих чертах, что именно делает этот сумрачный гений. Под слоем промышленной пыли, в тяжелых условиях он творил и создавал. Что же он делает? Какова его миссия? Кто сей герой?

Роли, иерархии, департаменты — всё это придумано для людей. ИИ-агенты устроены иначе. Мы 6 месяцев проверяли, что произойдёт, если не назначать агентам роли и дать им самоорганизоваться. 25 000 задач, 8 моделей, до 256 агентов. Результат: назначать роли — антипаттерн. Система, где агенты сами выбирают специализацию, превосходит систему с координатором на 14%. 8 агентов создали 5 006 уникальных ролей. Агенты сами решают, когда не участвовать — и это повышает качество. В статье — полный разбор эксперимента и практические рекомендации.

Привет! Я Александр Петросян, продуктовый фулстек-разработчик в проектах по автоматизации бизнеса и автор курса по вайбкодингу в Практикуме. Последний год-два воочию наблюдаю как шатаются базовые устои в разработке автоматизации разного калибра. Стабильный, поддерживаемый, расширяемый и безопасный код уже не главный герой — требования бизнеса изменились.

Сейчас бизнес хочет быстрее, дешевле и ближе к реальным процессам как есть, а не к идеальным как должно быть. Причём этот самый как должно быть зачастую сформулировать толком никто не может, и в результате его формулирует не бизнес-сторона, а бизнес-аналитики со стороны айти-команды — в меру своего теоретического понимания.

А ещё появился вайбкодинг. Он уже меняет картину мира автоматизации и позволяет малому бизнесу заходить в бизнес-паттерны, которые ещё совсем недавно были уделом больших корпораций. Вот про эти все пироги и хочу поразмышлять в статье: про то, как было раньше, как сейчас, с чем может помочь вайбкодинг и какие есть подводные камни автоматизации.

Описываю методологию разработки эффективных чат-бот промптов, направленных на оптимизацию рутинных процессов.

Показываю на практике философию пошагового решения задач с помощью нейросетей. Указываю на необходимость контролировать контекст работы ИИ.

Показываю весь цикл разработки промпта. Даю промпты для создания промптов.

Привет, Хабр! Я Владимир Сыропятов, Senior Analyst в Garage Eight. Последний год я наблюдаю, как AI меняет нашу работу — не в теории, а на практике. В этой статье я расскажу о шести трендах, которые уже трансформируют аналитику, и покажу на реальных кейсах, кто кого заменит и как аналитику выжить в эпоху AI.

Ваш проект перевалил за 100 тысяч строк. Вы просите агента внедрить новую фичу скажем, добавить OAuth-авторизацию с тремя провайдерами. Агент бодро берётся за работу, пишет первые файлы... а на середине начинает путать имена middleware, дублировать уже существующие хелперы и предлагать структуру, которая противоречит всему, что было до этого. Вы поправляете, он соглашается, делает ещё пару шагов и снова забывает, о чём вы договорились три сообщения назад.

Знакомо? Это не баг конкретной модели. Это фундаментальная проблема архитектуры, при которой один агент с одним контекстом пытается держать в голове всё: и вашу архитектуру, и текущую задачу, и результаты поиска, и логи тестов, и историю обсуждения.

И Cursor, и Claude Code пришли к одному ответу - субагенты. Но реализовали его по-разному

Айсберг Claude Code: 30+ возможностей от новичка до автоматизации

Привет! Меня зовут Рамиль, я программист отдела серверных решений ЮMoney. Я собрал полезные советы по claude code и организовал её в интерактивном формате «Айсберга». Это способ подачи материала от очевидного к малоизвестному. На верхушке — то, что знает каждый, кто хоть раз открывал Claude Code. Чем глубже — тем реже встречаются эти знания, и тем больше они меняют подход к работе.

В последнее время Роскомнадзор начал активно замедлять работу Telegram на территории РФ. Замедление в большинстве случаев реализовано с помощью технологии DPI. Поэтому пользователи всё чаще ищут способы, которые позволяют добиться более стабильной работы Telegram. В этой статье я покажу несколько таких способов, которые помогают «ускорить» и повысить стабильность работы Telegram в условиях сетевых ограничений.

Claude умеет многое, но в реальной работе чаще всего ломается на рутине: стиль, шаблоны, чек-листы, критерии, инструменты. Agent Skills решают это прагматично: вы один раз упаковываете процедуру в папку со SKILL.md, и Claude подхватывает ее по ситуации. В статье простое объяснение, как это устроено, чем Skills отличаются от Projects/MCP, и как я упаковываю скиллы для моих повседневных задач.

Почему бизнес все чаще выбирает Claude, а не ChatGPT?

Еще недавно ChatGPT казался для бизнеса выбором по умолчанию. Но в марте 2026 года картина начала меняться: среди компаний, которые впервые покупают ИИ-инструменты, Anthropic резко усилил позиции. Это еще не означает, что весь рынок массово ушел из ChatGPT, но уже показывает важный разворот в корпоративном спросе.

Разбираю, что именно показывают данные Ramp и Axios, где Claude выигрывает у ChatGPT, почему Claude так хорошо заходит в рабочие процессы, и что это значит для руководителей и команд, которые прямо сейчас выбирают AI-инструменты для работы.

Я просто хотел выложить мобильное приложение и начать зарабатывать. В итоге – блокировка Google-аккаунта, несколько кругов ада с тестированием и квест с выводом денег. Рассказываю, как это было и почему это оказалось сложнее, чем написать само приложение

В статье пошагово показано, как завести аккаунт Claude Code в обход санкций, с европейского IP-адреса, на европейский телефон, с оплатой виртуальной карточкой.

Конкретно вы нашем случае Claude Code нужен для настройки сервера и написания скриптов. Мы собираемся использовать зарубежный VPS в качестве прокси для захода на YouTube, Instagram, Facebook и другие заблокированные сайты (браузер запускается прямо на VPS, как BrowserBox). А также для установки прокси Telegram, если его тоже заблокируют.

Агент поможет с установкой VPN, стороннего клиента для просмотра и скачивания YouTube, а также защитит VPS от AI-ботов и прочей дряни, так что можно нормально работать в интернете из РФ без эмиграции.

Полупроводники давно проникли во все сферы жизни. Смартфоны, серверы, автомобили и медицинские приборы — все это работает благодаря миллиардам крошечных элементов на кремниевых пластинах. Чем мельче эти компоненты, тем производительнее и энергоэффективнее устройства. А чтобы формировать подобные структуры на кремнии, требуется особое оборудование, способное работать с длинами волн в десятки раз меньше видимого света.

Китай много лет вкладывает огромные ресурсы в развитие собственной микроэлектроники. Государственные программы, частные инвестиции и целые кластеры предприятий должны были помочь стране выйти из зависимости от импортных поставок. Тем не менее самый сложный элемент технологической цепочки, а это литографические машины, до сих пор остается узким местом. И причины кроются не только в отсутствии отдельных деталей, но и в технологии. Давайте разбираться.

В школах начались каникулы, количество статей и обзоров решений по обходу блокировок и эксплуатации белых списков увеличилось вдвое. А мне уже надоели обсуждения механизмов обхода блокировок и шум в чатах и группах про блокировки, баны, переборы IP, белые списки и так далее — и я решил обсудить не «как сделать чтобы», а «почему то о чем говорят не сработает».

А есть и еще один вопрос — предположим, вы администратор какого‑либо сервиса, внесенного в белые списки. Или даже специалист по ИБ. И всё бы хорошо — но среди ваших коллег много несколько странных эмоционально неустойчивых личностей без развитого чувства самосохранения и не читавших правила пользования сетевыми ресурсами компании — и вы подозреваете, что эти одаренные создания учудят чего‑нибудь, что делать не следует.

Давайте обсудим — какие механизмы обхода, когда, почему и как перестанут работать? Почему белые списки неизбежны, почему они страшнее чем их описывают, и от чего они (не)помогут? Как можно поймать замаскированный ВПН?

Спойлер: большая часть того что сейчас распространяется и обсуждается в среде киберсопротивленцев средней школы, нетехнических специалистов и далеких от темы людей — это паллиативные симптоматические решения. Они отвалятся или сломаются в ближайшем будущем. Всё сильно хуже. И сильно лучше.

Знакомая ситуация: просишь Claude Code добавить авторизацию — он переписывает половину проекта. Просишь поправить одну функцию — получаешь удалённые тесты и новую зависимость, о которой не просил. За час строишь рабочий прототип, а потом три часа разгребаешь то, что Claude наворотил при «улучшении».

Я Python-бэкенд разработчик, веду свою компанию CREATMAN и кожу в основном один. У меня нет роскоши держать QA-инженера, который будет ловить регрессии после каждого промпта. Мне нужно, чтобы AI-агент помогал быстрее шипить, а не создавал новые проблемы.

После нескольких недель исследования — чтения доков, обсуждений на Reddit, разбора чужих сетапов — я собрал конфигурацию, которая реально работает. Собрал всё в открытый репозиторий с готовыми файлами: claude-code-antiregression-setup. В этой статье — что именно и почему.

Как и ИИ-модели, инструменты, базирующиеся на них, также не стоят на месте. Вспомним Cursor, OpenClaw, Claude Code и так далее. 

Не так давно я выкладывал статью, где сравнивал последние модели от ИИ-гигантов в сфере программирования. В последнее время частенько начал прислушиваться к дельным комментариям и подумал: а почему бы не составить подборку из инструментов, которые используют различные нейросети для программирования? Собственно никаких препятствий для этого действия я не нашел. 

Сегодня оглашу некую подборку инструментов/сервисов/нейросетей для работы с кодом. Понятное дело, что каждый, кто заинтересован в этой сфере, имеет свое личное представление о таких инструментах. Тут будут некоторые варианты, а вот использовать их или нет - выбор уже за вами. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю к своему повествованию.