Типичный плагин согласия на cookies под WordPress — это монстр, который весит под сотню килобайт, требует jQuery и портит Core Web Vitals. Владельцы сайтов ставят такие решения ради одной строчки текста, а потом годами удивляются просадкам LCP. Рассказываем, как мы решили эту проблему с помощью Vanilla JS и написали микроплагин весом всего 5 КБ. Почему … Читать далее
Выбор локальной модели для автогенерации кода часто сводится к скучному чтению бенчмарков. Проблема в том, что абстрактные цифры не покажут способность нейросети написать рабочее приложение с нуля. Ниже мы стравливаем две плотные модели Qwen 3.6 27B и Gemma 4 31B в боевых условиях, заставляя их самостоятельно собрать десктопный Markdown-редактор с разделенным экраном. Подготовка к эксперименту … Читать далее
Платные облачные нейросети стоят денег и читают ваши проприетарные исходники. Локальные модели долгое время годились только для простых скриптов. Ситуация изменилась: берем свежий релиз Qwen 3.6 и проверяем, способен ли он писать готовый к проду код без бесконечных правок. Спойлер: способен, если взять правильную версию. Почему плотная архитектура 27B лучше 35B Решение: качаем веса модели … Читать далее
Тяжелые проекты сжигают базовую тысячу кредитов в Google Antigravity за час. Ждать неделю, пока счетчик обнулится, совершенно нецелесообразно. Разбираем рабочий алгоритм, чтобы использовать агентов непрерывно и не терять контекст проекта. Что понадобится Вам понадобятся пять учетных записей Google. Квота обновляется примерно семь дней, поэтому карусель из пяти аккаунтов обеспечит вас постоянным доступом к ИИ. Как … Читать далее
Отдавать свой код в облачные API удобно, но вопросы приватности и стабильности соединения никто не отменял. Гораздо надежнее запускать нейросети на собственном железе. Разберем, как привязать локальные модели из Ollama и LM Studio к редактору Zed, чтобы управлять ИИ-агентами прямо в среде разработки без потери контекста. Что понадобится для старта Как связать Zed и Ollama … Читать далее
Любая нейросеть без внешних инструментов работает как изолированная коробка с устаревшими знаниями. Если вы хотите, чтобы локальная модель сходила в базу данных, прочитала свежий коммит на GitHub или заказала сырники, вам нужны костыли. Эту проблему решает Model Context Protocol (MCP). Разбираем логику работы стандарта и учимся давать вашей LLM доступ к реальному миру без написания … Читать далее
Хотите использовать десктопный Claude Code с доступом к файловой системе, но нет желания возиться с оплатой API и лимитами токенов. Разработчики из Anthropic оставили лазейку и разрешили подменять провайдера. В этой инструкции мы привяжем официальный клиент к локальной модели, чтобы ваш персональный ИИ-ассистент работал бесплатно и без оглядки на блокировки. Для старта потребуется установленный десктопный … Читать далее
Запуск LLM на локальной машине часто превращается в испытание терпения из-за нехватки ресурсов и блокирующих процессов. Если вы устали от медленной работы простых утилит и случайных банов от провайдеров API, пора переходить на гибкие инструменты. Разберем запуск непрерывного батчинга в Ollama и подключение к бесплатному облаку для работы с тяжелыми моделями прямо из редактора кода. … Читать далее
Устали собирать костыльных ИИ-агентов из палок и скриптов? Фреймворк OpenClaw отлично решает кастомные задачи, но иногда нужен готовый продукт. В этой инструкции мы сдуем пыль со старого Raspberry Pi, накатим серверную Ubuntu и запустим Hermes Agent от Nous Research, чтобы получить автономного терминального помощника. Что понадобится Выбор железа и концепция изоляции Hermes Agent отличается от … Читать далее
Локальные нейросети обычно требуют мощных видеокарт и внушительных объемов памяти. Мы пойдем другим путем и попытаемся поднять свежую Gemma 4 от Google на обычной «малинке». Посмотрим, сможет ли Raspberry Pi 5 вытянуть модель на 2 миллиарда параметров и остаться в живых, раздавая API для внешних редакторов кода. Что понадобится: Подготовка сервера и установка LM Studio … Читать далее