Когда мы интегрируем LLM в продакшн, рано или поздно сталкиваемся с одной и той же проблемой: текст модели читаем, грамотен, и при этом видно, что его написала модель. В статье разбираю десять самых выразительных стилистических маркеров на уровне архитектуры — почему они появляются (вопрос статистики обучающего корпуса и пост-тренинга, не случайность) и что с ними делать на уровне промпта, sampling-параметров и постобработки. Плюс короткое отступление про то, почему “промпты для обхода детектора” не работают и где лежит реальная граница между генерацией и авторским текстом.

Скилл для Claude Code, который знает Material Design 3 лучше, чем вы: 30+ компонентов с Compose-маппингами, генерация тем из seed-цвета, адаптивная навигация и аудит готового приложения по 10 категориям — от цветовых токенов до accessibility. Compose-first, Flutter вторичный, веб в maintenance mode. 454 звезды за 4 дня.

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

Если ваш ИИ-агент при каждом вопросе начинает grep-ом по всему проекту — у меня есть для вас одна штука. SocratiCode — это MCP-сервер, который индексирует кодовую базу через Qdrant и даёт агенту нормальный поиск вместо построчного чтения. Разобрал, как он устроен внутри, потестировал на нашем монорепе и сравнил с обычным режимом Claude Code

В телеграме завирусился пост: якобы кто-то “дообучил Qwen 3.5 до уровня Claude 4.6 Opus и убрал цензуру через Heretic”. Я открыл карточку модели на HuggingFace и провёл вечер, разбираясь, что под капотом. Спойлер: там много интересной техники, но к Claude эта модель имеет такое же отношение, как кроссовки “Adibas” к Adidas. Разбираю distillation, depth upscaling и abliteration без маркетинговой обёртки.

Часовое видео в 30 fps — это 108 000 кадров. Если каждый кадр стоит 1500 токенов, получаем 162 миллиона токенов на одно видео. Никакая модель столько не возьмёт. Команда browser-use недавно опубликовала проект video-use, который решает эту задачу с другой стороны: LLM не “смотрит” видео, а читает его через транскрипт. Разбираю архитектуру и показываю, чем этот подход полезен далеко за пределами монтажа.

Разработчик, бегаю меньше года, темп 5:30. Купил китайскую карбоновую марафонку Qiaodan Feiying PB за 9 тысяч рублей — аналог по характеристикам стоит 25–28 тысяч у Nike. Разбираю с инженерной точки зрения: что внутри, как устроена редкая для индустрии технология sheet foaming, что показывают мои данные с Garmin за 100 км, и почему карбон новичку — спорная идея с точки зрения биомеханики.

Если вы хоть раз просили Claude Code, Cursor или Codex сделать интерфейс — то знаете эту проблему. Код модель пишет неплохо, но визуально результат выглядит как “сайт, сгенерированный AI”. Одинаковые карточки, одинаковые градиенты, одинаковый набор паттернов из топа поиска. Несколько недель назад вышел LazyWeb — MCP-сервер, который даёт агенту 257k экранов реальных приложений как визуальный контекст. Установил, прогнал на pricing-странице для своего пет-проекта, разбираю, что получилось.