Туториалы

Как работает prompt caching у Claude, OpenAI, Gemini и DeepSeek: множители цен, TTL, формула окупаемости, замеры через OpenRouter и причины промахов кэша.

Как после деплоя отправлять поисковикам только изменённые URL: IndexNow для Яндекса и Bing, переобход через API Вебмастера, Google без IndexNow. Код и проверка.

Поднимите LiteLLM Proxy: config.yaml, ключи с бюджетами, fallback на Ollama, подключение Claude Code и OpenAI SDK, CVE и защита self-hosted.

Что такое llms.txt, кто его читает по данным Ahrefs и позиции Google, как сгенерировать файл и .md-версии страниц. Что даёт для GEO, а чего ждать не стоит.

Как работает OpenRouter: единый API к 400+ моделям, комиссия 5,5% при пополнении, provider routing, fallback, ZDR, BYOK и ловушки с оплатой.

Что такое контекстное окно нейросети, из чего оно состоит, размеры у Claude, GPT-6, Gemini и DeepSeek, что бывает при переполнении и чем дорог длинный контекст.

Нужен ли субагент в Claude Code: цена запуска и размер результата по замерам автора, что снижает стартовый контекст, выбор модели и случаи, когда он мешает.

LM Studio и Ollama: лицензия, MLX на Mac, OpenAI- и Anthropic-API, Claude Code и Codex, headless-режим и замер на M4 Max. Что и когда выбрать.

Что такое токен в нейросети, сколько токенов в слове и странице на русском и английском, как посчитать их до и после запроса и сколько они стоят.

Рабочие рецепты хуков Claude Code: события и matcher, exit 2 против JSON-ответа, защитные PreToolUse, Stop-gate, уведомления и безопасность самих хуков.

Как выбрать локальную LLM по объёму памяти: формула «веса + KV-кэш», таблица моделей Qwen, Gemma и gpt-oss, лицензии и замеры на Mac M4 Max 36 ГБ.

Что такое эмбеддинг: вектор смысла, косинусная близость, размерность и Matryoshka. Код на Python с Ollama, замер RU/EN и выбор модели на ноябрь 2026.

Что такое AGENTS.md, какие инструменты его читают и как совместить с CLAUDE.md: прямое чтение, @-импорт, symlink, вложенные файлы, лимиты.

Как установить Ollama на macOS, Windows и Linux, выбрать модель под память, работать через CLI, REST и OpenAI-совместимый API и собрать Modelfile.

Как проектировать набор MCP-серверов для AI-агента: классы суперспособностей, цена инструментов в контексте, безопасность и состояние стандарта в 2026.

Что такое CLAUDE.md, где лежит, как грузится и что писать: иерархия, импорты @, рекомендация 200 строк, .claude/rules, hooks и готовый шаблон.

Проверенный Python-паттерн для трейсов AI-агента: parentage для tools, отдельные retry, child errors, маскирование данных и изоляция exporter.

Как спроектировать память AI-агента без data swamp: session state, durable facts, retrieval, provenance, conflicts, privacy, deletion и evaluation.

Практический гайд по безопасности MCP: OAuth и audience binding, least privilege для tools, защита от prompt injection, sandbox, audit logs и тесты.

Тестирование MCP-сервера beyond Inspector: schemas, protocol versions, auth, timeouts, cancellation, retries, failure injection, conformance и agent behavior.

Практическая архитектура production LLM: контракты, роутинг моделей, инструменты, валидация, наблюдаемость, evals, бюджеты и безопасные релизы.

Практический гайд по AI lead scoring: проверка источников, holdout-метрики, ревью человеком и безопасная запись в CRM без выдуманных порогов.

Как подготовить демо продукта для клиента: проверить вводные, собрать один сценарий, отрепетировать среду и зафиксировать следующий шаг.

Как превратить meeting notes в проверенные action items, не выдавая предложения и догадки модели за реальные обязательства команды.

Архитектура самообновляющегося CI-документа конкурентной разведки: n8n/Make + AI, промпты для обновления секций, мониторинг изменений конкурентов.

Полный чеклист data room для seed/pre-seed раунда. Промпты для каждого документа, структура папок и тайминг по дням. От pitch deck до папки due diligence.

20 готовых промптов Midjourney для рекламы: баннеры, продуктовые визуалы, social proof. Копируйте и подставляйте свой продукт.

Как заменить 2-часовые брейнштормы на AI creative brief. Пошаговая структура брифа, промпты для генерации идей и адаптации под email, соцсети, лендинги и видео.

Пайплайн конкурентного анализа: screenshots → Vision API → feature matrix → insights. Промпты для Claude Vision, шаблон матрицы, автоматизация сравнения.

Как использовать AI для генерации скриптов юзабилити-тестирования: структура сессии, промпты для задач и вопросов, анализ результатов. Шаблоны и примеры.

Библиотека промптов для дизайн-системы: design tokens, компонентные промпты и consistency rules для предсказуемой генерации UI через LLM.

Как генерировать Terraform-модули с помощью AI: промпты для AWS и GCP, управление state, структура проекта, best practices. Рабочие примеры для продакшена.

Self-hosted аналитика продукта (PostHog) и BI-дашборды (Metabase) через Docker. AI-промпты для генерации дашбордов, интеграция, production-чеклист.

Промпты, шаблоны агенд и автоматизация через Slack и n8n для асинхронных стендапов, ретроспектив и 1-on-1 в распределённых командах. Готовые workflow без воды.

Механика SAFE и priced round, AI-симуляция обоих сценариев с синхронным таймингом option pool и таблицами dilution. Промпты для cap table.

Pipeline из четырёх этапов: audit → categorize → restructure → migrate. Промпты, инструменты (Outline, Notion, Confluence) и модельный пример трансформации.

Langfuse - open-source платформа LLM observability: трейсинг, промпты, evaluations, стоимость. Что это, как работает, установка и Python SDK.

Пошаговое руководство по созданию MCP сервера на Python: tools, resources, prompts, аутентификация, тестирование, публикация. Полный рабочий код.

Продвинутый гайд по Claude Code: создание skills, субагентов, хуков, memory, dynamic workflows. 5 готовых шаблонов skills и 3 агента для копирования.

Пошаговое руководство: от минимального агента на 20 строк до мультиагентной системы. Claude Agent SDK, MCP, CrewAI, LangGraph, Google ADK. Полный рабочий код на Python.

MCP-сервер - программа, которая даёт AI-ассистенту доступ к базе, API или файлам. Что это, как работает, подключение к Claude Code и Cursor.

Туториал по Claude API для моделей 5.5: Messages API, tool use, adaptive thinking, prompt caching, vision, streaming, batches, structured outputs. Python и TS.

Полное руководство по RAG: архитектура, chunking, embeddings, vector stores, retrieval, reranking. Практический туториал с pgvector и Python.

Системный подход к prompt engineering: анатомия промпта, 7 принципов, system prompts для production, техники CoT и few-shot, prompt management. С примерами кода.

Системный подход к vibe coding для профессиональных разработчиков: архитектура, rules-driven development, enforcement, командная работа. Не для новичков.

Полное руководство по Supabase: архитектура, аутентификация, RLS, Edge Functions, pgvector, branching. Сравнение с Firebase, тарифы, практики для стартапов на 2026 год.

Практический дизайн work sample test: анализ роли, разумный объём, rubric, калибровка, accessibility, правила AI и контроль bias.

Фреймворк выбора North Star Metric с помощью AI: критерии по бизнес-моделям, промпты, валидация через unit economics и retention. Примеры для SaaS и e-commerce.

Как распознать product-market fit по retention curve: SQL для когортного анализа, определение flattening, промпты для AI-интерпретации кривых удержания.

Структура финансовой модели для инвесторов: revenue model, P&L, cash flow, unit economics. AI-промпты для формул в Google Sheets и типичные ошибки.

5-компонентный шаблон промптов для переиспользуемой библиотеки. Структура, примеры для разных задач, организация и версионирование prompt library.

Anomaly detection, AI-промпты для настройки алертов, инструменты (Grafana, PostHog, custom). Практические правила и конфигурации для продуктовых метрик.

Шаблон ежемесячного апдейта для инвесторов, промпты для генерации из метрик, примеры хороших и плохих писем, тайминг отправки и автоматизация через Claude.

Как подготовить NDA с помощью AI без подмены юридического review: безопасный intake, утверждённый template, redline, проверка clauses и escalation.

Как построить competitive intelligence workflow: отделять evidence от inference, отслеживать важные изменения и использовать AI без выдуманной стратегии.

Как построить PQL scoring без случайных весов: задать decision, убрать label leakage, считать account score, выбрать threshold и проверить sales lift.

Практическая impact–frequency matrix: как задать шкалы, проверить evidence, учесть uncertainty и использовать AI без выдуманной точности.

Проектирование REST API с AI-ассистентом: naming conventions, versioning, error handling, генерация OpenAPI spec. Готовые промпты для каждого этапа.

Pipeline keyword research с AI: seed-генерация через Claude, кластеризация промптами, валидация в Ahrefs/SEMrush. Пошагово от нуля до готового контент-плана.

Пошаговый метод создания elevator pitch с помощью AI: структура 6 блоков по 30 секунд, промпты для каждого, примеры до/после, адаптация под инвестора, клиента и партнёра.

Классификация возражений в B2B-продажах, промпты для генерации ответов через LLM, готовый playbook-шаблон с примерами. Система подготовки к любому возражению.

Шаблон 90-дневного плана адаптации нового сотрудника, сгенерированный с помощью LLM. Промпты, чеклисты по неделям, критерии прохождения испытательного срока.

Rubric-based скрининг резюме с LLM: промпты для оценки, калибровка критериев, bias mitigation и пошаговый процесс от 100 резюме до шорт-листа за 30 минут.

Пошаговый pipeline от экспорта макетов Figma до работающего прототипа с помощью v0, Bolt и Claude Artifacts. Конкретные шаги, промпты, типичные ошибки.

TCO-модель для трёх архитектур стартапа: монолит, микросервисы, serverless. Промпты для AI-расчёта, таблицы сравнения, decision framework с конкретными цифрами.

RICE framework с AI-автоматизацией: промпты для скоринга Reach, Impact, Confidence, Effort. Пример приоритизации бэклога из 10 фич, шаблоны и автоматизация.

Пошаговый процесс превращения PRD в PostgreSQL-схему за 30 минут с помощью AI. Извлечение сущностей, построение связей, генерация миграций.

Строим positioning из реальных alternatives, differentiated capabilities, customer value, best-fit segment, category context и проверяемых proof.

Практический pricing workflow: AI помогает собирать evidence и считать сценарии, но не выдумывает willingness to pay и не заменяет исследование клиентов.

Практическое руководство по дашбордам для стартапов: executive, product и engineering. Конкретные метрики, SQL-запросы и промпты для Metabase и Grafana.

7 SQL-запросов для когортного анализа: retention, revenue cohorts, activation, churn prediction. Готовые промпты для генерации через AI. Копируй и запускай.

Как построить проверяемую модель TAM, SAM и SOM из числа клиентов, цены, продуктовых ограничений и capacity. Формулы, пример и AI prompts.

Фреймворк выбора между bootstrap и привлечением инвестиций: финансовые модели обоих сценариев, промпты для Claude, таблицы сравнения и критерии выбора.

Как протестировать каждый из 9 блоков Business Model Canvas с помощью AI-промптов. Типичные слабые места, примеры анализа и готовые промпты для Claude.

Чеклист из 15 типичных уязвимостей в production-коде с примерами до/после и промптами для AI-аудита. SQL injection, SSRF, path traversal, JWT, race conditions и другие.

Sensitivity analysis для SaaS-стартапа с AI: формулы, промпты для моделирования, таблицы сценариев, tornado-диаграммы. Churn vs CAC: что сильнее влияет на runway.

Практический red-green-refactor workflow для Claude Code и других coding agents: contract-first prompts, доказательство red, review тестов, mutations и CI.

Как генерировать production-ready PRD с помощью LLM: структура документа, промпты для каждой секции, примеры output и готовый шаблон для немедленного использования.

Методология поиска magic number: когортный анализ в SQL, AI-корреляция действий пользователей с 30-day retention, валидация A/B-тестами. Готовые запросы и промпты.

Как построить контент-план на квартал с помощью LLM: тематические кластеры, распределение форматов, промпты для генерации тем и готовый шаблон календаря.

Как использовать LLM для генерации OKR: промпты, шаблоны, примеры хороших и плохих Key Results. От стратегических приоритетов к готовому набору OKR за одну сессию.

Проектируем human oversight для AI: risk tiers, state machine согласования, routing signals, reviewer UX, queue SLA, audit logs и метрики релиза.

Стек AI-инструментов для performance marketing: промпты для креативов и копирайтинга, бюджет $500/мес между Meta и Google Ads, метрики и оптимизация кампаний.

Генерация безопасных GitHub Actions: структурированные промпты, актуальные матрицы Node.js и Python, примеры деплоя и чеклист ревью.

Практический multi-stage Dockerfile для Node.js: cache mounts, минимальный runtime, non-root, build secrets, CI-проверки, SBOM и provenance.

Фреймворк экспериментов для соло-фаундера: генерация гипотез с LLM, шаблон experiment doc, статистическая валидация, инструменты PostHog и Statsig.

Сначала проверьте промпт на фиксированном датасете, затем запустите canary двух версий в Langfuse. Sticky assignment, guardrails и протестированный fixture.

Генерация Architecture Decision Records с AI: шаблон, библиотека промптов, автоматизация в CI, workflow в Claude Code - от решения до документа.

Полный pipeline контент-производства на AI: от keyword research до публикации. Промпты, инструменты, метрики качества и конкретные цифры стоимости на каждом этапе.

Как построить 13-недельный прогноз cash flow: структура таблицы, формулы, сценарный анализ и AI-промпты для автоматизации.

Пошаговый процесс извлечения Jobs-to-be-Done из пользовательских отзывов с помощью LLM. Промпты для анализа, кластеризация, примеры output и готовый workflow.

Моделирование cap table с AI: формулы dilution, расчёт Pre-Seed - Series A, промпты для симуляции и анализ размытия долей.

Проектируем event taxonomy от бизнес-вопросов до проверяемых payloads: naming, properties, identity, privacy, versioning, QA и AI без выдумок.

Боевой чеклист AI code review: Корректность → Безопасность → Производительность → Читаемость. Промпты на каждом этапе, реальные находки, шаблон CI/CD.

Нарратив для pitch deck: промпты для каждого слайда, логика переходов, примеры. Туториал с AI для подготовки презентации инвесторам.

Генерация конверсионных рекламных текстов с AI: фреймворки PAS, AIDA, BAB, FAB и 4U с готовыми промптами и примерами до/после.

Как определить Ideal Customer Profile с помощью AI: промпты для анализа, шаблоны ICP-карточек, scoring-модели и пошаговый pipeline от данных до сегментов.

Как с помощью AI собрать structured interview kit: вопросы по компетенциям, scorecard для оценки, debrief agenda. Промпты, шаблоны и пошаговый процесс.

Как превратить проверенный intake от hiring manager в ясную вакансию без выдуманных требований, biased proxies, фальшивых метрик и скрытых условий.

Практический workflow Langfuse для Python: get_prompt(), compile(), labels, eval-датасеты, trace linking, canary и безопасный rollback.

Как построить мультиагентную систему: паттерны оркестрации (Sequential, Parallel, Classifier+Router), маршрутизация задач, специализация агентов, примеры кода.

Пошаговый расчёт unit economics SaaS-продукта с помощью Claude: формулы LTV, CAC, Payback Period, бенчмарки, sensitivity analysis и готовые промпты.

Как превратить одну статью в 5 форматов за 40 минут с помощью LLM. Промпты, pipeline автоматизации через n8n + Claude API и экономика репёрпозинга.

Проектируем LLM judge: узкие rubrics, human calibration, deterministic checks, bias tests, CI gates, production sampling и защита от untrusted output.

Практический процесс создания SOP с помощью AI без выдуманных команд, контактов и rollback-шагов. Пакет источников, промпт, ревью и проверка.

4 паттерна AI-slop с реальными примерами из production, 10-пунктный чеклист и инструменты автоматизации для ревью AI-сгенерированного кода.

Настройка Maestro E2E для Flutter: стабильные Semantics-селекторы, переиспользуемые YAML-flow, обходы проблем iOS, шардинг в CI и реальные сбои.

Как маршрутизировать запросы между провайдерами LLM: admission gates, task contracts, bounded retries, валидация и безопасный rollout.

Context engineering (контекст-инжиниринг) - управление контекстом LLM-агентов: что это, отбор источников, tools, память, compaction и тесты.

Практический гайд по LLM observability: трейсы вызовов, стоимость и задержки, версии промптов, оценка качества ответов и алерты на регрессии.

Как создать свой MCP-сервер и запустить в production. Паттерны error handling, fallback chains, мониторинг, безопасность. Гайд для разработчиков с реальным опытом.