Блог
Серж Федик об ИИ в работе: разборы инструментов и пошаговые приёмы.
- Две Claude Code сессии на одном ПК могут остановить друг другаЭтот разбор для разработчиков, которые держат несколько CLI-сессий Claude Code на одной машине. Случай показывает неприятную границу автономности: инструмент может сам заметить конфликт и начать искать выход, но общий порядок работы между сессиями всё равно должен задать человек.
- Агент перестаёт ждать команды и начинает работать рядомЭто для разработчиков и продуктовых команд, которые уже используют ИИ в ежедневной работе и хотят получить от него не очередной чат, а второго участника процесса. Главный сдвиг здесь не в новой кнопке: агент может видеть контекст приложения, вносить предложения параллельно с человеком и попадать в корпоративный бюджет.
- Агент на общей доске превращает исследование в управляемую работуЭто для разработчиков и руководителей небольших команд, которые уже пробуют ИИ-агентов, но не хотят получать от них работу в формате чёрного ящика. Связка агента, общей доски и изолированного запуска помогает видеть ход исследования, вмешиваться вовремя и снижать риск при параллельных экспериментах.
- Автономному агенту нужна зона ответственности, а не бесконечный чатЭто разбор подхода для тех, кто хочет передать ИИ регулярную работу: мониторинг сайтов, разбор почты, сбор новостей, подготовку черновиков. Главная ценность здесь не в красивом демо, а в смене модели работы: один раз описать правила, расписание и границы доступа, а потом получать результат и проверять его.
- Агенту нужен не новый промпт, а среда для работыЭто для тех, кто собирает ИИ-агентов вокруг реальных задач команды, а не гоняет модель в чате ради красивого ответа. Разберём, почему сила агента часто упирается в его рабочую среду, проверку результатов и разбиение задачи, а не в ещё один вызов модели.
- LLM-проекты не стали другими - они стали быстрее собиратьсяЭтот разбор для продуктовых и технических команд, которые уже внедряют LLM в рабочие процессы или только считают экономику первого пилота. Главная перемена не в новых магических архитектурах, а в том, сколько ручной работы теперь можно снять до того, как человек примет первое важное решение.
- Бесплатный ИИ оплачивается данными, железом или вниманиемЭто разбор для тех, кто выбирает ИИ-инструменты для себя или небольшой команды и не хочет менять удобство на риск вслепую. Бесплатный доступ не означает нулевую цену: сначала стоит понять, чем именно вы платите в каждой задаче.
- «Впадлу» как фильтр для автоматизации: что убирать из процесса, а что оставлять человекуЭтот подход пригодится тем, кого выматывают одинаковые действия в рабочих инструментах и бесконечные просьбы «помоги». Раздражение от рутины можно превратить в нормальную карту улучшений - без попытки отдать машине то, за что пока должен отвечать человек.
- Skills в Claude Code ломаются не от сложности, а от плохой структурыЭтот материал для тех, кто пишет и поддерживает Skills в Claude Code. Он поможет убрать инструкции, которые модель не видит, не вызывает или выполняет слишком вольно, и проверять настройку на реальных задачах, а не по ощущению.
- Jev стоит ставить перед LLM там, где нужно выбрать, а не написатьЭтот разбор для тех, кто собирает ИИ-агентов, автоматизации и инструменты для разработки. Jev предлагает вынести простые решения из LLM в отдельный быстрый слой: сначала выбрать маршрут или действие, потом тратить дорогой интеллект только там, где он действительно нужен.
- Когда видеогенерацию выгоднее оплачивать по факту, а не по подпискеЭто разбор для авторов с нерегулярными задачами по видео и для тех, кто подключает генерацию к ИИ-агентам. Он поможет не покупать месячный пакет на глаз, настроить доступ безопасно и выбрать оплату под реальный объём работы.