Искусственный интеллект

Я хотел собрать локального AI-ассистента для Obsidian, который умеет работать по моим заметкам без интернета и подписок. В итоге протестировал несколько подходов, остановился на связке с Obsidian + Ollama + Gemma 4 и посмотрел, насколько это вообще пригодно для повседневной работы.

Эта заметка вдохновлена статьей Я заменил Google на 50 строк Python. Через месяц я забыл, как пишется tar -xzf. В какой-то момент, в очередной раз после нажатия Alt+Tab для переключения в браузер, чтобы быстро найти какой-то линуксовый однострочник, я подумал, что хватит это терпеть, и полез искать упомянутую статью. Перечитав её и прошерстив комментарии, я понял, что некоторые нужные мне вещи сделаны не совсем так, как хотелось бы, поэтому пошёл пилить свой велосипед. Итак, представляю вам semantic-terminal:

Ставится через pip: pip install semantic-terminal

Unix-style утилита sem, которая прокидывает аргументы в LLM с промтом: “Сделей однострочник”

Опционально предоставляет подробное описание однострочника на языке запроса

Опциональная утилита sem-run, запускающая сгенерированную команду с сохранением в истории терминала

Задержка генерации меньше 1с при условии … кхм хм … стабильного интернета

Год назад я проникся идеей вайбкодинга и начал разбираться, как бы организовать процесс так, чтобы на выходе получалось что-то полезное.

В итоге собрал свой фреймворк агентной разработки и выложил его на Гитхаб. Это набор скиллов и команд для Claude Code, которые учат его уму-разуму.

Я не разработчик. Я учился кодить в школе и универе, но ни разу не писал код в настоящих проектах. Жизнь завела меня сначала в маркетинг, а потом в менеджмент.

Фреймворк заточен под таких же людей, как я. С техническим складом ума, но без реального опыта в настоящем программировании. Наш разработчик — это Claude Code. Он же devops, он же специалист по безопасности, он же технический писатель.

Человеку отводится роль продакта — придумывать, что делать, говорить, как оно должно себя вести в разных сценариях и edge cases, ставить задачи, понимать потребности пользователей. Ну и тестировать все это в конце, чтобы убедиться, что все работает так, как задумано.

Буду честен. Я перестал следить за Gemma после второй версии. Не потому что она была плохой — просто она никогда не воспринималась как серьёзный конкурент китайским гигантам открытого ИИ: DeepSeek, Qwen — моделям, которые разработчики действительно разворачивали в продакшене. Gemma была моделью, которую ты один раз пробовал на Kaggle, а потом забывал. Сегодня Google всё изменил. Полностью.

Gemma 4 вышла 2 апреля 2026 года. И технический директор Hugging Face Жюльен Шомон написал об этом с буквальными эмодзи-огоньками, назвав это «ЭКСТРЕННОЙ НОВОСТЬЮ». Когда CTO платформы, которая хостит все открытые модели на планете, говорит, что Google вернулся в игру, — стоит обратить внимание.

Представьте: пользователь открывает ваш продукт, и интерфейс не просто отображает заранее заготовленные экраны — он собирается прямо сейчас, под конкретного человека и его контекст. А продакт не сидит с веревкой и мылом в углу :)

Меня зовут Мария Мошкович, я продакт менеджер в области ИИ. GenUI появился в моей практике как решение конкретной задачи — и в этой статье я хочу поделиться своим опытом. Эта статья для продактов и UX-дизайнеров, которые слышали про генеративные интерфейсы, но ещё не разобрались: что это такое на самом деле, чем отличается от обычного чат бота и когда это нужно. 

Казалось, что Anthropic делает продукты для инженеров от инженеров. Именно поэтому наблюдать за тем, что происходит с их флагманом Claude Code сейчас, так мучительно.

Когда мы проектировали пайплайн автоматического заполнения EMR по итогам видеоконсультаций, исходная гипотеза была простой: Jitsi Meet — open source, документация есть, значит, подключить бота и получить транскрипт — задача на пару дней. На практике именно этот слой занял непропорционально много времени относительно своей "очевидности".

В этой статье разберу, как устроена транскрипция в Jitsi Meet под капотом, почему это не "просто включить кнопку", с какими конфигурационными нюансами пришлось столкнуться и как в итоге был выстроен пайплайн от видеозвонка до структурированного текста.

С тех пор как я начал изучать рынок ценных бумаг у меня возникла мысль: "А почему-бы не автоматизировать весь процесс анализа и покупки акций на бирже?". Идея о создании торгового робота не покидала меня около пяти лет и вот что из этого вышло.

С ростом популярности ИИ-Агентов, а также фреймворков для их реализации, становится целесообразно их применение в этой сфере.

Многие уже пробовали использовать ИИ-Агентов в торговле. Как например, в статье "Мы заставили ИИ-модели торговать на бирже. И вот что из этого вышло" освещены результаты торгов на различных биржах, на Reddit куча обсуждений о том, могут ли агенты приносить прибыль на торговле как криптовалютой, так и ценными бумагами.

В данной статье я хочу продемонстрировать применение ИИ-Агентов, как новый вид взаимодействия с биржей. Это даст возможность к привлечению новых инвесторов за счет использования приятного и понятного пользователям чат-интерфейса.

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать.

Последние 2 года мы в Content AI активно тестируем Vision Language Models (VLM) для обработки документов. Модели вроде Qwen2.5-VL или Gemini 2.5 отлично работают с простыми формами — чеками, типовыми договорами. Но на документах со сложными фонами, многоуровневыми таблицами или нестандартной версткой VLM часто галлюцинирует, теряет строки и путается в реквизитах.

В одной из предыдущих статей мы пришли к выводу, что будущее за комбинированным подходом, когда VLM усиливает IDP-решения.

В этот раз мы проверили гипотезу: пусть VLM не распознает документ с нуля, а проверяет черновик из IDP-системы и исправляет ошибки, опираясь на исходное изображение. Базовым OCR движком выступила наша платформа ContentCapture.

Практическая цель эксперимента — автоматизировать верификацию документов. Сейчас в крупных компаниях сотни операторов вручную сверяют распознанные данные с оригиналами. 

Вчера мне заблокировали аккаунт в Claude Code.

Это был не расходник и не тестовый акк, это был нормальный основной аккаунт с полуторагодовалой платной историей. Максимально платный аккаунт, который уже “начал меня хорошо понимать”, и вокруг которого уже была построена софтверная фабрика и фабрика экспериментов, был без предупреждения безвозвратно отключен.

И это отличная история, чтобы глубоко порефлексировать на всю эту тему. Поговорим про хрупкость, свой харнесс, заменяемость, и немного про людей.

Вот, наконец, техника дошла до того, что на место всевозможных разрозненных "не научных", но вполне структурных и логичных внутри себя, практик прогнозирования, вроде астрологии, таро, нумерологии и классического психоанализа приходит нейроинтегральное прогнозирование. Инструмент для исследований на стыке технологий и интуиции.

Почему Cache Read и Cache Write стоят денег и как работает Prompt Caching? Разбираем KV-Cache через 9 ключевых вопросов.

В последнее время я увлекся подборками инструментов, которые используют нейросети для разных задач. Уже рассмотрены сервисы для программирования, генерации текста, рерайта, создания презентаций и сжатия информации. В какой-то момент мне пришло в голову: а что если взять более широкую сферу, которая объединяет сразу несколько узких?

Для меня ИИ – в первую очередь полезный инструмент, но не для того, чтобы делать все за человека. Нейросети могут как облегчить жизнь, так и усложнить ее, если полностью забить на учебу и переложить все на алгоритмы.

Сегодня я покажу подборку нейросетей для студентов и школьников. Некоторые сервисы помогут быстро выполнить фрагмент работы, но настоятельно рекомендую не забывать: они могут ошибаться. Поэтому все лучше перепроверять. А в таких сферах, как программирование, стоит разобрать предложенный код, доработать его или создать на его основе что-то свое.

Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю.

Все самое лучшее от Anthropic в одном месте: нейросети, промты, гайды. Подойдет предпринимателям, создателям контента, разработчикам софта и всем кто интересуется нейросетями.

TL;DR: В статье описаны 5 методов запуска маркетинга без бюджета: ручной аутрич в VK/Telegram/LinkedIn (конверсия ~1% в сделку), контент-маркетинг на Habr/VC.ru/Дзен (0-5 обращений на статью), нетворкинг в профессиональных Telegram-чатах (1-2 обращения в месяц на чат), карточки в Яндекс.Картах и 2ГИС (30-50 звонков в месяц при попадании в топ-3), использование бесплатных нейросетей для создания контента (экономия 50-70% времени). Реалистичный результат через 3 месяца регулярной работы: 23-50 лидов в месяц без затрат на рекламу.

AI-сообщество активно продвигает Skills как новый стандарт для расширения возможностей LLM. Я с этим не согласен. Skills отлично работают как чистая передача знаний — когда нужно объяснить модели, как использовать уже установленный инструмент. Но для подключения к реальным сервисам Model Context Protocol остаётся более правильным архитектурным решением. Нам нужно строить коннекторы, а не плодить CLI.

Большинство команд до сих пор вручную собирают агентные циклы в LangGraph. Deep Agents предлагает более высокоуровневый подход, и он более категоричный в своих решениях, чем можно ожидать.

На второй день конференции больше упора мы сделали на секцию, где рассматривалось железо. Говорили о проблемах в импортозамещении, о вопросах замены Cuda-единиц для вычислений на китайские аналоги.

Точнее говоря, о замене речи не идет, так как лидером по результатам внедрения в ВТБ все-равно остается Nvidia. Но вопрос пошел о кратном росте мощностей за счет гибридной структуры серверов, где наравне с железом американского производителя используются китайские GPU фирм Metax, Biren Technology, Moore Threads, LLuvatar CoreX. Это может также гарантировать в некотором понимании независимость от геополитических ограничений.

Так, если во время использования облачных серверов с GPU компании не задумываются, откуда брать железо, то сами владельцы таких серверов в это самое время, ну известный факт, беспокоятся даже о том, что Америка ввела ограничения на количество поставок видеокарт в различные страны, в том числе в Россию. Факторов влияния на рынок много: ужесточение политики импортозамещения оборудования в гос. закупках, санкции и экспортный контроль, совершенствование и устаревания технологий в GPU, нюансы конвертации валют и общения с зарубежными коллегами в ходе поставок в Россию, дефицит квалифицированных кадров в отрасли.

Тем не менее, объем российского рынка облачных сервисов с GPU значительно вырос за последние 2 года практически по закону Мура: с 12,3% в 2024 году до 27,4 в 2026 году, а прогноз к 2030 году согласно исследованиям от компании t1 составляет 85,5%.

Стало интересно и о достижениях Ростелекома по оптимизации модели ViT-B. Один из докладчиков вообще показал, что Россия в чем-то опережает зарубежных коллег, например - в аппаратном ускорении в Vulcan при рассмотрении таких аппаратных ускорений, как Vulcan, Cuda и OpenCL. Предложено решение Kernel_slicer.

Пока Claude Code думает, в терминале мелькают Noodling, Honking, Clauding — 56 слов-пасхалок, систему которых внутри Anthropic зовут Tengu. Но это только верхушка. Собрал всё, что можно настроить: spinnerVerbs, CLAUDE.md как память между сессиями, permissions для защиты .env, автоформатирование через хуки, LSP-навигация и три режима работы через Shift+Tab. Готовый конфиг для копипасты внутри.