Блог
Серж Федик об ИИ в работе: разборы инструментов и пошаговые приёмы.
- Блокировка Claude начинается не с лимита, а с несостыковокЭто разбор для тех, кто использует Claude в работе и не хочет однажды потерять доступ к текущим задачам. Здесь нет обещаний обойти ограничения: только наблюдения из пользовательских обсуждений, границы этих наблюдений и практичные действия без игры в маскировку.
- ИИ для 3D и игр уже ускоряет прототипы, но ещё не заменяет производствоЭто разбор для тех, кто пробует ИИ в Blender, Unity и браузерных игровых прототипах. Здесь важен не эффектный ролик с готовой сценой, а рабочая схема: где модель экономит время, почему режим рассуждений может мешать и почему результат пока нельзя путать с готовым продуктом.
- Экономия в агентных моделях начинается с режима работы, а не со смены всего стекаЭто разбор для разработчиков и небольших команд, которые гоняют языковые модели в агентных сценариях и считают стоимость каждого запуска. Новые версии не всегда дают скачок качества. Иногда полезнее внимательно выбрать режим модели и перестать платить за рассуждения, которые вашему пайплайну не помогают.
- Не верьте впечатляющей демке ИИ, пока не проверите 3 слоя работыЭто для тех, кто собирает сайты, пробует вайб-кодинг или хочет убрать ручную рутину из видеопроизводства. Демонстрации новых моделей выглядят убедительно, но ценность появляется только там, где результат можно проверить: в данных, в следующих итерациях и в правилах вашего бренда.
- Не выбирайте ИИ по общему счёту: соберите свой тест из 3 задачЭто для тех, кто выбирает GPT-6 Astra или Fable 5.1 под рабочие процессы команды. Сравнение на 15 задачах полезно не счётом 10:5, а простой границей: где важнее впечатление, а где результат обязан быть проверяемым. И главное - оно показывает, почему новый флагман нельзя пускать в критичный процесс сразу после релиза.
- Выбирайте ИИ по цене спокойной работы, а не по громкости релизаЭто для тех, кто пишет код, решает рабочие задачи с ИИ и регулярно упирается в лимиты. Новые модели могут стать умнее, но в ежедневной работе важнее другой вопрос: сколько полезной работы получится сделать до того, как сервис заставит остановиться.
- Резюме в эпоху ИИ: выигрывают факты, а не гладкий текстЭто для тех, кто обновляет резюме сам и использует ИИ как рабочий инструмент. Главная задача здесь не обмануть отбор, а сделать опыт видимым для системы и убедительным для человека.
- Память ИИ нужно не накапливать, а проектироватьЭто для тех, кто ведёт длинные рабочие задачи в ИИ-чатах и устал повторять одни и те же правки. Проблема обычно не в том, что модель «забыла» инструкцию. Проблема в том, что у памяти нет границ, владельца правил и даты, после которой старые решения нужно убрать.
- Opus 5.5 стоит проверять на скучном рабочем приложении, а не на красивой демкеЭто разбор для тех, кто делает небольшие веб-приложения с ИИ и хочет понять пределы вайб-кодинга без восторга от бенчмарков. Один прикладной тест показал важную вещь: модель способна пройти путь от плана до работающего развёртывания, но принимать результат на веру всё ещё опасно.