Спецификации как источник истины или медленная церемония?
Разработка на основе спецификаций (Spec-Driven Development, SDD) вошла в 2026 год как ответ серьезных разработчиков на дрейф в «вайб-кодинге».
Держите намерение близко к коду.
Записи о принятых решениях — это недостающий слой памяти в разработке программного обеспечения с помощью ИИ. Они фиксируют не только то, что было построено, но и почему — и это различие становится критически важным, когда ваш код пишут инструменты на базе искусственного интеллекта.
A2A не умер, просто он не универсален.
Первый год протокола Google Agent2Agent, обычно сокращаемого до A2A, выдался странным.
Надёжные паттерны опроса для AI-агентов.
Агенты с опросом (polling agents) — одна из наименее гламурных частей архитектуры AI-ассистентов, но одновременно и одна из самых полезных.
MCP предоставляет агентам инструменты. A2A предоставляет агентам коллег.
Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два уровня.
A2A превращает агентов в равноправных участников сети.
Протокол A2A (Agent-to-Agent Protocol), аббревиатура от Agent2Agent Protocol, представляет собой открытый стандарт для взаимодействия между независимыми системами ИИ-агентов.
Выбирайте самый простой работающий паттерн.
Системы с одной моделью просты. Системы с множеством моделей мощны. Сложность не в выборе моделей — а в проектировании архитектуры, которая их оркестрирует.
«Как на самом деле создаются серьезные ассистенты.»
Промышленный ИИ-ассистент — это не «LLM с промптом». Это система, которая принимает намерение, сохраняет состояние, принимает решения о поиске или выполнении действий и предоставляет достаточно информации о времени выполнения для отладки сбоев.
Перестаньте полагаться на интуицию. Валидируйте контракты.
Большинство руководств по «структурированному выводу» (structured output) для больших языковых моделей (LLM) не обладают должной серьезностью. Они учат вас вежливо просить модель выдавать JSON и затем надеяться, что она поступит правильно. Это не валидация. Это оптимизм, обернутый в фигурные скобки.
Справочное руководство по настройке агентов LLM
Эта страница представляет собой практическое руководство по настройке агентов на базе LLM (температура, top_p, top_k, штрафы и их взаимодействие в многоступенчатых рабочих процессах с интенсивным использованием инструментов).
Создавайте Claude Skills, которые выдерживают реальную работу
Большинство команд неправильно используют Claude Skills одним из двух способов. Либо они превращают SKILL.md в свалку информации, либо так и не переходят от огромных скопированных промптов к чему-то более структурированному.
Агентное программирование теперь поддерживает локальные модельные бэкенды.
Claude Code — это не автодополнение с более удачным маркетингом. Это агентный инструмент для кодирования: он читает вашу кодовую базу, редактирует файлы, выполняет команды и интегрируется с вашими инструментами разработки.
Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.
Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.
Вскоре вы уже управляете несколькими инструментами: vLLM, llama.cpp и другими — каждый стек работает на своём собственном порту. При этом все последующие звенья цепочки по-прежнему ожидают один базовый URL /v1; иначе вам придётся постоянно перенастраивать порты, профили и разовые скрипты. llama-swap — это прокси для /v1, который размещается перед этими стеками.
Что происходит на самом деле при запуске Ultrawork.
Oh My Opencode обещает «виртуальную команду AI-разработчиков» — Сизиф координирует специалистов, задачи выполняются параллельно, а волшебное ключевое слово ultrawork активирует всё это.
Установите Oh My Opencode и ускоряйте разработку.
Oh My Opencode превращает OpenCode в многоагентскую среду для разработки: оркестратор делегирует работу специализированным агентам, которые выполняются параллельно.
