Code Connect связывает компоненты из вашей кодовой базы с компонентами в файлах Figma. После настройки эти связи расширяют возможности сервера Figma MCP: AI-агенты получают более точный контекст реализации и прямые ссылки на фактический код.
LLM отклоняются от системы, придумывают токены и начинают каждый сеанс с чистого листа. Вот как передать дизайн-систему ИИ-агентам, чтобы они перестали гадать.
Концепция рекурсивного самоулучшения (RSI) восходит к И. Дж. Гуду (1965), который определил «сверхразумную машину» как систему, способную превзойти человека во всех видах интеллектуальной деятельности и проектировать более совершенные машины для собственного улучшения. Юдковский (2008) использовал термин «рекурсивное самоулучшение» для конкретного контура обратной связи: ИИ использует текущие возможности, чтобы улучшать механизм, который эти возможности порождает.
Курс по искусственному интеллекту для веб-разработчиков.
Prompt API в Chrome позволяет взаимодействовать с LLM через высокоуровневый браузерный API window.LanguageModel. Однако поддержка пока ограничена, а реализация остается сложным процессом.
Браузерный ИИ перестал быть экспериментом — в Chrome появились встроенные Web API, которые позволяют выполнять задачи перевода, определения языка, суммаризации и локальной генерации текста прямо на устройстве пользователя, без обязательного серверного вывода модели.
Я пытался разобраться в одном из свежих buzzword в AI-разработке: Spec-Driven Development (SDD). Я посмотрел на три инструмента, которые называют себя SDD-инструментами, и попытался понять, что это вообще означает на текущий момент.
Как подключить React-приложение к удалённому MCP-серверу в три строки кода с помощью use-mcp и использовать AI Playground с открытым исходным кодом для тестирования и отладки интеграций.
Agent Skills — это папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые агенты могут обнаруживать и использовать для более точной и эффективной работы.
Мы работали с десятками команд, создающих LLM-агентов в различных отраслях. Последовательно, наиболее успешные реализации используют простые, компонуемые паттерны, а не сложные фреймворки.