Почему интерфейс важнее модели для AI-агентов
Рынок LLM-агентов движется не только силой моделей. Массовый рынок возьмет тот, кто лучше уберет трение между запросом и результатом.
Рынок LLM-агентов движется не только силой моделей. Массовый рынок возьмет тот, кто лучше уберет трение между запросом и результатом.
Как финмодель группового продукта показала, что ключ к прибыли — число участников, а не снижение расходов.
Как AI-персоны — терапевт, адвокат дьявола, Chief of Staff — помогают принимать решения и отговаривают от плохих идей.
Бета готова к Новому году. Финальная версия — через 4 месяца и 100 тикетов. Почему доработки стоят дороже разработки.
Тег latest в Docker-образе Metabase уронил production на 3 часа. Как закрепить версию в docker-compose и избежать автообновлений
Бот ponaehali.am ищет ответы по документам через GrepRAG вместо векторного RAG — цитаты из источников, меньше галлюцинаций и проще отладка
Универсальный питч проигрывает в сжатом рынке. Как перестроить pipeline продаж под три типа клиентов с разными болями вместо одного оффера для всех
Документация критична при первом найме. Как один документ на 30 минут экономит недели онбординга и работает дважды — для людей и для AI
Если ошибка исчезает за 3 минуты — зачем о ней сообщать. Простой фильтр в мониторинге убрал 70% ложных алертов и вернул доверие к уведомлениям
Два режима работы с бэклогом — конвергенция и груминг. Смешивать их — главная ошибка, а 30 минут в неделю снимают когнитивную нагрузку
AI-скилл на основе философии кайдзен проверяет план до начала работы и убирает лишние абстракции — за 30 секунд и без code review
Качество ответов на личном интервью в 10 раз выше, чем через бота — кейс, который перевернул архитектуру образовательного продукта
Три принципа, которые заменяют любой конкретный инструмент: пайплайн как общий язык, черновик как триггер, бассейн данных для AI-контекста
Почему уведомления о хороших событиях в проекте важнее алертов об ошибках. Автоматизация позитивных сигналов снижает тревожность клиента и команды
Как устроен контент-пайплайн студии: 4 источника данных, AI-черновик за 5 минут, 10 лет заметок в Obsidian как фундамент. Полный разбор
Как создать спецификацию бота за 15 минут: запись видео конкурента, нарезка на кадры и анализ через Claude вместо недели документации
Как запустить платежи в Telegram-канале за один день через Tribute без кода. Сравнение с Telegram Payments API и арифметика комиссии на малых суммах
Как матрица транзактного анализа Берна дала три тарифа для wellness-проекта. Сегментация по отношению к себе и миру вместо возраста и дохода
Как студия из 3 человек выбирает клиентов при 8-10 проектах в год. Четыре фильтра вместо интуиции — правила отказа важнее портфолио
Почему кривой черновик вовлекает команду и клиента сильнее идеального плана. Метод первого артефакта в продуктовой работе — проект сдвигается за минуты
Как убрать следы AI из текста за 40 минут. Четыре критика, стиль-гайд и живая редактура — проверенный метод студии из 3 человек на реальном примере
Пять навыков PM, которые не заменит AI в 2026 — контекст, вкус, оркестрация, проблем-шейпинг, суждение. Проверили на проектах
35% кандидатов показывают признаки AI-читинга на собеседовании. Вторая крайность опаснее — специалист без AI тратит часы на то, что делается за минуты
Open source webhook-сервер для Obsidian: входящий канал с гарантией однократной доставки, шифрованием и Docker-compose для своего сервера
Подготовка коммерческого предложения сократилась с недели до 5 минут. Два слоя контекста и 26 скиллов для Claude Code заменяют мертвый шаблон
Ничего не найдено. Попробуйте изменить запрос.