MS_China_AI 

Желаете более глубже изучить каждый аспект ИИ агентов , моделей и их возможности, то присмотритесь этим курсам:

Курс по ИИ-агентам и расширенные возможности

> https://huggingface.co/learn/agents-course/ 

ИИ-агенты в LangGraph

> https://deeplearning.ai/courses/ai-agents-in-langgraph/ 

Многоагентные системы ИИ с CrewAI

У Claude есть функция под названием Режим чтения и обучения.

Вы можете использовать её, чтобы учить что угодно быстрее, чем 99% людей.

Вот 10 подсказок для доступа к ней

### 1. Изучай любую тему с нуля

Промпт:

```markdown

Веди себя как мой личный тренер по обучению, используя режим чтения и обучения.

Я хочу изучить [ТЕМУ], но я новичок.

Сначала объясни, что означает эта тема, простыми словами. Затем разбей её на 5 самых важных подтем, которые мне нужно понять.

Для каждой подтемы дай мне:

Простое объяснение, подходящее для новичков

Простой пример из реальной жизни

Claude создаёт полноценную презентацию, готовую для инвесторов, как дизайнер за $3000 — с сюжетом, слайдами и заметками для выступающего.

Вот 5 подсказок, чтобы создать свою сегодня:

Начните с повествования — слайды идут после.

"Действуйте как стратег питча и дизайнер презентаций. Постройте полное повествование для моей презентации до создания каких-либо слайдов. Проанализируйте мою аудиторию, мою цель для встречи, мои ключевые цифры и то единственное решение, которое я хочу, чтобы они приняли. Разработайте дугу истории, пошаговый план слайдов, одно сообщение на слайд и эмоциональный поворот, который заставит их заинтересоваться. Моя тема: [вставьте детали]."

"Веди себя как дизайнер презентаций. Преобразуй мой план в пошаговые указания по дизайну слайдов. Для каждого слайда дай мне заголовок, одно визуальное решение, трехсловный вывод и что сократить. Рекомендуй чистую систему макетов, двухцветную палитру и сочетание шрифтов, которое выглядит премиально. Скажи мне, какие три слайда заслуживают наибольшей проработки, потому что именно там падает внимание. Мой план: [вставьте]."

# Как подключить своё хранилище Obsidian к Claude и реально использовать его как Второй Мозг (ссылка на X) (первая статья)

Ты уже в третий раз за месяц заново объясняешь ИИ-ассистенту один и тот же проект. Знакомое чувство — вставляешь тот же контекст, пересказываешь те же решения и смотришь, как модель кивает, будто слышит это впервые, потому что так оно и есть. Где-то на твоём диске лежит папка с заметками, в которой уже есть ответ, и ничто из этого недоступно из окна чата. Это руководство закрывает этот разрыв полностью, от и до, с точными кликами, точными файлами и без пропущенных шагов — написано для того, кто никогда раньше не подключал ИИ ни к чему, и просто хочет, чтобы к концу статьи это заработало.

## 1. Что такое Второй Мозг на самом деле

Убери модное словечко, и Второй Мозг окажется простым механическим фактом: твои заметки перестают быть тем, что можешь прочитать только ты, и становятся тем, что ассистент может искать, глубоко читать по необходимости и дописывать обратно — сам, без твоего копипаста. Это всё определение целиком, и стоит на нём задержаться, потому что большинство людей его упускают. Великолепно затегированное хранилище, которое открываешь только ты, механически всё ещё картотека. Ничего не меняется, пока нечто за пределами твоей собственной головы не может его запросить. В тот момент, когда Claude может открыть папку твоего хранилища, найти по всем заметкам сразу и дописать новую заметку обратно в нужное место, твоё мышление перестаёт сбрасываться каждую сессию и начинает накапливаться — идея полугодовой давности становится доступной сегодня вместо того, чтобы потеряться в папке, о которой ты забыл.

У настоящего Второго Мозга ровно три рабочих части, и если хоть одной не хватает, вся система тихо ломается предсказуемым образом. Дешёвый поиск — ассистент может просканировать заголовки, теги и короткие сниппеты по всему хранилищу, не читая всё подряд. Глубокое чтение по требованию — когда короткого сниппета не хватает, ассистент может открыть одну конкретную заметку целиком. И дозапись — новый, структурированный материал добавляется в хранилище автоматически, а не раскладывается тобой вручную позже. Пропусти поиск — и ассистент либо игнорирует хранилище, либо читает всё подряд каждый раз, что быстро становится медленным и дорогим. Пропусти дозапись — и разбором всё ещё занимаешься ты, что сводит на нет весь смысл. Это руководство строит все три части по порядку, чтобы ничего не осталось недоделанным.

Anthropic выпустила Opus 5. Сравнение Opus 5 и Fable 5 на реальных тестах (очень познавательно)

Opus 5 УНИЧТОЖИЛ Fable? Проверил на 3 тестах

Anthropic выпустила Opus 5, и она обошла их же флагман Fable почти на всех тестах. На Frontier Bench это 43 балла против 33, при том что Opus стоит вдвое дешевле: 5 и 25 долларов за миллион токенов против 10 и 50 у Fable.

Я устроил им честный баттл. Три одинаковых задания, один промт, никаких правок: физика на чистом коде, 3D-конфигуратор товара на чистом WebGL без единой библиотеки, и игра, в которую я сам спрятал шесть багов.

Kimi k3 обзор и сравнение с GPT 5.6 Sol и Claude Fable 5

В этом видео тестирую Kimi K3 — новую китайскую модель от Moonshot AI, которая догоняет флагманы от Anthropic и OpenAI.

Расскажу, почему я третий день не пользуюсь Claude Code и перешёл на Kimi Code: работает без VPN и блокировок, есть удобное расширение для VS Code.

Разберём бенчмарки: Kimi K3 обходит Claude Opus 4.8 и догоняет Claude Fable 5 и GPT 5.6 Sol, а на LMArena пользователи оценивают её фронтенд выше, чем у флагманов.

10 РЕПОЗИТОРИЕВ НА GITHUB, КОТОРЫЕ СНИЖАЮТ ЗАТРАТЫ НА ВАШИХ ИИ-АГЕНТОВ НА 90%.

Все инструменты полностью бесплатные и с открытым исходным кодом. работают с любой LLM, включая codex, claude code, kimi, GLM и другие.

Важное предупреждение! Если вы понимаете что делаете или ваш опыт не позволяет оценить последствия, то не используйте безумно "всё подряд". Данные инструменты эффективные, но требуют понимания и тонкой нсастройки.

1️⃣ headroom (headroomlabs-ai/headroom)⭐ 62k.

сжимает выводы инструментов, логи, файлы и фрагменты RAG перед тем, как они попадут в модель.

20% меньше токенов для кодинговых агентов, 60-95% меньше для JSON, те же ответы. работает как библиотека, прокси или сервер MCP.

2️⃣ graphify (graphify-Labs/graphify)⭐ 95k

превращает весь ваш код, документацию, схемы SQL, конфиги и PDF в запрашиваемый граф знаний.

Как собрать полноценного ИИ-агента прямо на своем компьютере бесплатно!

Бесплатно, без подписок вместо ChatGPT? От выбора и настройки локальной LLM до ее запуска в качестве ИИ-агента для реальных задач через Claude Code или Goose

Если тебе интересны локальные нейросети, Ollama, Claude Code, ИИ-агенты, автоматизация, вайбкодинг и практическое применение LLM на своем компьютере, это видео даст цельную картину без лишней воды.
Погнали!