llm

Настраиваем удаленный доступ к агентам в Google Antigravity 2.0

Привязывать себя к рабочему месту, пока локальный ИИ-агент пережевывает тяжелую задачу, сомнительное удовольствие. Иногда нужно запустить генерацию кода, ответить на запрос разрешений или просмотреть собранный артефакт, сидя в такси. Разбираем, как пробросить интерфейс Antigravity 2.0 на смартфон или другой ПК, чтобы управлять агентами откуда угодно. Как включить Remote Control на хост-машине ⚙️ Сначала нужно разрешить … Читать далее

Как экономить токены в Claude Code без боли и переплат

Работа с ИИ-агентами вроде Claude Code стоит денег. Если вы просто пишете код и не следите за контекстом, один банальный фикс сожрет десятки тысяч токенов. Причина проста: модель тащит за собой историю всех предыдущих запросов, прочитанные файлы и выводы терминала. Разбираемся, как настроить среду и писать промпты, чтобы не платить за пустой треп. Что сжирает … Читать далее

Как эффективнее использовать Claude Code: практический гайд

Автономные ИИ-агенты меняют привычный подход к написанию кода, но большинство разработчиков используют их как обычный автокомплит. Терминальная утилита Claude Code от Anthropic способна самостоятельно создавать фичи, править баги и анализировать архитектуру проекта без привязки к конкретной среде разработки. В этом материале разберем, как правильно настроить инструмент, передать ему контекст и интегрировать в командные процессы. Что … Читать далее

Тестируем Gemma 4 12B Coder локально: от скрипта до приложения

Компактные локальные нейросети обещают полную приватность и независимость от облачных API, но на практике большинство моделей с 10-12 млрд параметров ломаются на первом же нетривиальном коде. В этом обзоре протестируем комьюнити-версию Gemma 4 12B Coder на реальных фронтенд-задачах: от верстки генератора палитры до сборки пиксельного редактора с нуля. Разберем, где 12B модель справляется с одного … Читать далее

Создаем приложение с ИИ-агентами через экосистему Google Antigravity

Писать рутинный бойлерплейт руками давно не модно. Google выкатила набор инструментов Antigravity, который позволяет собирать приложения силами ИИ-агентов, работающих параллельно в терминале, редакторе и специальном приложении. В этой статье мы соберем travel-приложение с фронтендом на Next.js и базой на SQLite, полностью делегировав скучную работу автономным скриптам. Что понадобится: аккаунт Google и желание перестать писать однотипный … Читать далее

Как собрать десктопный бенчмарк для LLM на Gemini 3.5 Flash за два промпта

Задача: написать десктопное приложение для тестирования скорости локальных LLM с графиками и сравнением моделей. Это нетривиально, потому что кроссплатформенная разработка требует связки фронтенда на Vue 3 и бэкенда на Rust через Tauri. Мы соберем этот инструмент с нуля всего за два запроса, протестировав в реальном бою новую модель Gemini 3.5 Flash в обновленной среде разработки … Читать далее

Сравниваем Qwen 3.6 и Gemma 4: битва локальных LLM в кодинге

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

Локальный ИИ для кода: тестируем Qwen 3.6 27B на реальных задачах

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

Как обойти лимиты квот в Google Antigravity

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

Подключаем локальные LLM к редактору Zed: гайд по настройке

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