Практические материалы об AI API, архитектурных паттернах и надежной работе с LLM-инструментами.
Пошаговое руководство по созданию карточки товара с помощью визуальных нейросетей: подготовка исходных данных, выбор ключевых подписей, генерация макета, оценка читаемости и проверка по требованиям площадок.
Читать материалВызовы Jev стоят дёшево, но добавление недорогой модели принятия решений само по себе не уменьшает общую стоимость ИИ-агента. В статье разобраны три архитектуры — предварительная маршрутизация, фильтрация контекста и последующая проверка — и показано, как учитывать повторные вызовы, ручную проверку, задержки и ошибки маршрутизации.
Читать материалКлассификация писем — лишь первый шаг автоматизации поддержки. На основе примитивов Choice, Noul и Score в статье проектируется полный процесс обработки обращений: от приема письма и структурированных решений до объединения бизнес-правил, ручной проверки и возврата результата, с учетом ограничений по точности, проверки эквивалентности вероятностей, сетевых сбоев и многоязычных порогов.
Читать материалJev — не чат-модель, а модель System One: она получает state и typed questions и возвращает структурированные решения Choice, Score или Noul. В статье десять проектов сообщества сгруппированы по уровню действий, информации и процессов, чтобы показать место Jev, обязанности окружающего кода и границы имеющихся доказательств.
Читать материалНа примере открытых проектов Browser Use и json-render объясняем, как Jev принимает структурированные решения в ограниченном пространстве действий и компонентов, а чтение DOM, генерация текста, сборка JSON, валидация, рендеринг и исполнение по-прежнему остаются задачами окружающего кода.
Читать материалJev занимает место между детерминированным кодом и генеративными LLM: код отвечает за точные правила, Jev — за семантический выбор из ограниченного набора, а генеративные модели — за открытые рассуждения и создание контента. В статье показано, как оценить целесообразность миграции по интерфейсу, качеству, полной стоимости процесса и рискам.
Читать материалНа примере сайта продукта, который набирает первых тестировщиков, показываем, как в Claude Code создать страницы, внести точечные правки, подключить форму и подготовить проект к запуску.
Читать материалКак управлять долгими задачами в Claude Code: выбирать момент для compact, ограничивать работу субагентов и оценивать расход вместе с результатами проверок.
Читать материалВ этом руководстве показано, как подключить Inspo MCP к Claude Code или Codex, найти и проверить дизайн-референсы, превратить требования к компоновке, иерархии, отступам, типографике, цветам и адаптивности в конкретную UI-задачу, а затем по реальному рендеру убедиться, что агент действительно использовал выбранные материалы.
Читать материалЧто делать при исчерпании недельного лимита Grok Bot: различия между Weekly usage и on-demand, правила несуммируемости подписок Cursor и SuperGrok, а также безопасный порядок действий для команд.
Читать материалРазбор архитектуры голосового агента на GPT-Live-1: как распределить роли между речевым слоем и фоновым бэкендом, как устроено делегирование инструментов и что проверить перед запуском.
Читать материалРазбираем выбор между фиксированным кодом с вызовами Model API и облачным harness в OpenAI Agents API на примере сбора отчетов об инцидентах.
Читать материал