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.
Настройка Hermes с профайлингом для серьёзных рабочих нагрузок
Ассистент Hermes AI, официально документированный как Hermes Agent, позиционируется не как простая обертка для чата.
Навыки, которые стоит освоить, и те, от которых можно отказаться
У OpenClaw есть два типа расширений, и их легко перепутать.
Плагины расширяют среду выполнения. Навыки (Skills) расширяют поведение агента.
Сначала плагины. Кратко об именовании навыков.
Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.
«Как на самом деле устроены системы OpenClaw»
OpenClaw выглядит простым в демонстрациях. В производственной среде он становится полноценной системой.
Подписки Claude больше не поддерживают агентов
Тихая лазейка, подпитывавшая волну экспериментов с агентами, теперь закрыта.
Самохостинг AI-поиска с локальными LLM
Vane — это один из наиболее прагматичных проектов в пространстве «поиска с использованием ИИ и цитированием»: самохостинговое средство ответов, которое сочетает в себе живой поиск в вебе с локальными или облачными LLM, сохраняя при этом полный контроль над всем стеком технологий.
Агентное кодирование, теперь с локальными моделями
Claude Code — это не просто автодополнение с лучшей маркетинговой упаковкой. Это агентный инструмент для программирования: он анализирует вашу кодовую базу, редактирует файлы, выполняет команды и интегрируется с вашими инструментами разработки.
Установка и быстрый старт для разработчиков: Hermes Agent
Hermes Agent — это самоуправляемый AI-ассистент, не привязанный к конкретной модели, работающий на локальном компьютере или недорогом VPS. Он функционирует через терминал и мессенджеры и со временем совершенствуется, превращая повторяющиеся задачи в переиспользуемые навыки.
Установите TGI, развертывайте быстро, отлаживайте ещё быстрее.
Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —
Скорость обработки токенов в llama.cpp на видеокарте с 16 ГБ видеопамяти (таблицы).
Здесь я сравниваю скорость нескольких LLM, работающих на GPU с 16 ГБ видеопамяти (VRAM), и выбираю лучшую из них для локального развертывания.
Ollama-сервер с приоритетом композинга, поддержкой GPU и сохранением состояния.
Ollama отлично работает на «голом» железе. Но становится еще интереснее, если рассматривать его как сервис: стабильный конечный пункт, зафиксированные версии, постоянное хранилище данных и GPU, который либо доступен, либо нет.
HTTPS для Ollama без нарушения потоковой передачи ответов.
Запуск Ollama через обратный прокси — самый простой способ обеспечить поддержку HTTPS, опциональный контроль доступа и предсказуемое поведение потоковой передачи данных.
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 будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.
Большинство локальных конфигураций ИИ начинаются с модели и среды выполнения.
