Автопроверка собранных презентаций: текст за слайдом и пересекающиеся текстбоксы в файле .pptx ловятся командой slides check; превью render --boxes рисует рамки боксов; check нашёл 5 реальных багов в собственной витрине.
Внутренний разбор того, как устроен ИИ-ассистент: семь принципов, высокоуровневая схема (HLD), блочная архитектура, ключевые потоки (включая диаграммы последовательностей) и чек-лист, позволяющий воссоздать подобного агента с нуля.
Как ИИ-агент собирает презентации: спекa в YAML → готовый .pptx со встроенными шрифтами, графиками и иллюстрациями. Светлая и тёмная версии демо-деки про закупки и продажи — на скачивание.
Обзор механик у Claude Code, Cursor, Cline, Aider и Devin: что уже есть в моём терминальном агенте, что я забрал себе (снапшоты, оркестратор, карта репо, авто-память) и что сознательно отбросил.
Как написать плагин-таймер, который будит ИИ-агента по расписанию, ставит напоминания трёх видов, перезапускает его самого и доставляет напоминания системным уведомлением.
Как терминальный ИИ-агент обзавёлся голосом: локальный TTS (Termux:API, Piper) и офлайн-распознавание русской речи (Vosk и whisper.cpp), детектор тишины VAD, сборка из исходников и звуковые сигналы диалога. Без облака и конкретных путей.
Терминальный просмотрщик Markdown-базы знаний с вики-ссылками: работает с теми же файлами, что и Obsidian, мгновенно открывается в любом шелле и ищет так, как думает человек (транслит, словоформы, опечатки). Поиск по памяти, карта связей вокруг заметки, мышь и тач. Честное сравнение с Obsidian.
Перевод 10 проверенных текстов — Пушкин, Толстой, Чехов, Тургенев, Достоевский, Диккенс, Остен, Фрост, Рассел — на Limn, язык для ИИ с операторами embedding-пространства.
Внутренний голос есть не у всех и занимает лишь четверть бодрствования — и всё же мы отождествляем его с мышлением. Разбираемся, что психология знает о внутренней речи, чем похож и непохож на неё пошаговый «процесс размышлений» языковой модели — и можно ли вообще говорить о разуме у машин.
26 моделей из API Yandex AI Studio: текстовые LLM, голосовые, эмбеддинги и YandexART. Цены за 1000 токенов по возрастанию, возможности и субъективная оценка годности каждой — от «на фиг не нужна» до «великолепна».