Cursor — это не просто новая IDE, а умная среда разработки с полноценными AI-агентами, способная понимать проект, анализировать код и помогать разработчикам, аналитикам и продакт-менеджерам работать быстрее и точнее. В этой статье я подробно расскажу, как Cursor помогает ускорять разработку, автоматизировать рутину и улучшать качество кода за счёт интеграции искусственного интеллекта в повседневные процессы.

Языковые модели — это не магия, а мощный инструмент, который может ускорить работу программистов, аналитиков, маркетологов и менеджеров. В статье — разбор принципов работы LLM, ключевых проблем (галлюцинации, ограниченный контекст) и практик промпт-инженерии с примерами, которые помогают превратить ИИ в надежного помощника.

В ★5УГЛОВ мы часто работаем с языковыми моделями — как облачными, так и локальными. И если про онлайн‑сервисы знают все, то локальные LLM до сих пор остаются недооцененным инструментом. Я решил поделиться личным опытом: какие модели можно запускать прямо на ПК, чем они полезны и зачем их вообще использовать в реальных проектах.

Большие языковые модели (Large Language Model, LLM) уже давно не являются громоздкими программными продуктами, закрытыми от пользовательских доработок и требующими огромных вычислительных мощностей. Многие ИИ можно скачать и запустить на обычном компьютере без интернета. Популярны так называемые «дистиллированные» модели — сжатые версии основных нейросетей, имеющие меньше параметров. Они требуют меньше ресурсов и могут работать даже на не самых мощных настольных ПК или ноутбуках. За последнее время локальные ИИ заметно улучшились: они стали быстрее, стабильнее и качественнее. Если раньше многие из них стремились отвечать по‑китайски (если явно не указать язык), то сегодня выбор значительно шире и работать с ними удобнее. Попробуем оценить самые популярные на разных задачах и выбрать лучшую.

Данная статья написана и отредактирована мной вручную, специально, чтобы подчеркнуть ценность ручного труда в эпоху нейросетей.

Сегодня, в начале XXI века, искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневности. Мы спокойно спрашиваем у Алисы прогноз погоды, видим тексты и советы от ИИ в поиске, а изображения или даже видеоролики, созданные нейросетью, никого не удивляют.

Параллельно все чаще обсуждают, что крупные языковые модели (LLM), умеющие писать код, якобы скоро заменят программистов и будут сами решать их задачи. По моему опыту — до этого еще далеко. Но при этом нейросети постепенно превращаются в удобный и полезный инструмент для разработчиков.

Ниже я расскажу про собственный опыт работы с такими технологиями, который мы ежедневно применяем в реальных проектах ★5УГЛОВ для наших клиентов.