Уже полгода веду Obsidian-базу знаний, и регулярно возникает необходимость импортировать в базу информацию из видео (лекции со слайдами), аудио (записи встреч), документов (сканы анализов и заключений врачей, текстовые PDF-ки, файлы Word, Excel и PowerPoint) и электронные книги (EPUB, FB2, MOBI), чтобы далее AI мог использовать эту информацию при выполнении других задач.

На аккуратном скане OCR выглядит элементарно: подал файл, получил текст. С реальными документами схема рассыпается.

Наряду с Plannotator, о котором я недавно писал, [Impeccable](https://impeccable.style/) — один из моих любимых скиллов. Пользуюсь им ежедневно.

В [посте про оптимизацию MCP](/ru/posts/mcp-context-optimization/) я рассказывал, как набрал около 80 тысяч токенов контекста одними только описаниями инструментов. Подключил Notion, Telegram, Figma и другие сервисы, а потом стал разбираться, куда уходят лимиты.

В OpenCode есть скрытая функция: бесплатный websearch tool, который по умолчанию отключён.

Я всё чаще запускаю несколько AI-агентов параллельно: для кода, исследований, документов, контента и работы с базой знаний. Причём всё это живёт в разных проектах.

8–10 сентября я иду на AI-конференцию Community Sprints.

Вдогонку к посту про запуск DeepSeek V4 Flash на Mac: параллельно с исследованием ds4 я посмотрел ещё два проекта для запуска больших MoE-моделей на потребительском железе. У них другое железо и другой подход.

Я поднял нейросеть на 284 миллиарда параметров — 13 миллиардов активных на токен — на обычном MacBook Pro.

Последний месяц я активно использую [Plannotator](https://plannotator.ai/) и уже не представляю работу с harness, обычно OpenCode, без него.

За последнюю неделю нашёл несколько инструментов, которые пригодились в работе: npkill, Context7 Skills, Slidev, OpenPencil и Granola MCP.

Я уже писал о том, что описания инструментов подключённых MCP-серверов подгружаются в текущий контекст и увеличивают потребление токенов. На тарифах Pay as you go за это приходится больше платить, а на фиксированных тарифах быстрее съедаются лимиты.

Потихоньку причесываю свои наработки и выкладываю их на GitHub. В репозитории [ai-skills](https://github.com/mxl/ai-skills) будут мои скиллы для AI-агентов.

Когда одновременно работаешь над несколькими задачами и проектами, быстро появляется выбор: переключаться между вкладками терминала или организовать окружение так, чтобы несколько AI-агентов работали параллельно.

Комментарии к предыдущему посту побудили меня написать свои размышления об изменениях в найме, которые я вижу.

В какой-то момент я устал писать сопроводительные письма к откликам на вакансии вручную — всё равно большая часть откликов игнорируется или обрабатывается AI-ботами. Таков мой текущий опыт с hh.ru.

На одном из воркшопов на конференции GoCloud мы использовали расширение [Roo Code](https://github.com/RooCodeInc/Roo-Code) для VS Code. И из всего, что там было, меня сильнее всего зацепила одна штука: индексация кодовой базы - то есть заранее подготовленная карта проекта для поиска и навигации.

... и пора мне написать приветственный пост!

В какой-то момент понял, что мне банально не хватает времени смотреть видеодоклады, вебинары и курсы, особенно по AI. У видео как формата для меня есть понятное ограничение: за единицу времени я успеваю получить меньше информации, чем из текста.

В ШАДе до 9 апреля открыта регистрация на Agents Week — интенсив про современные AI-агенты, их устройство, оценку качества и продакшн-инженерию.

Если хочешь не просто смотреть на хайп вокруг агентов, а системно разобраться в теме, сейчас есть сразу несколько бесплатных вариантов, на которые стоит обратить внимание.

Есть ощущение, что рынок найма резко качнулся в сторону работодателя, но это не означает, что жизнь рекрутеров стала проще. Скорее наоборот: вместе с новой властью над воронкой пришел новый тип шума.

К концу прошлой недели у меня более-менее устаканился набор инструментов, которыми я реально пользуюсь в работе. Не в формате "вот еще 15 сервисов, которые я когда-то открывал", а именно как практический стек под повседневные задачи.

На прошлой неделе мне заблокировали два аккаунта ChatGPT. История получилась неприятная, но полезная: она быстро показала, что полагаться на маркетинговое описание VPN-клиента — плохая идея, если цена ошибки высокая.

Сейчас тестирую мультиагентный процесс в OpenCode, где разные агенты берут на себя разные роли по цепочке разработки. Интерес тут не в том, что "агентов много", а в том, что их взаимодействие можно выстроить как почти полноценный конвейер.

Одна из бытовых задач на macOS, которая стабильно бесит, — это удаление приложений вместе со всем мусором, который они оставляют после себя: агентами, демонами, конфигами, CLI-утилитами и прочими следами. Обычно для этого либо нужен ручной аудит системы, либо какая-нибудь платная утилита в духе CleanMyMac.

Я хотел подключить Telegram к Claude и ChatGPT так, чтобы можно было массово подгружать сообщения из каналов в контекст и работать с ними прямо из AI-инструмента. Казалось бы, задача простая: взять готовый MCP-сервер, подключить и пользоваться. На практике пришлось немного допилить чужой проект.

В ai-devcontainer закинул две небольшие, но полезные доработки: добавил более подробный гайд по установке в проект и поправил настройки фаервола для Codex.

Одна из самых банальных, но неприятных проблем вокруг AI-инструментов — не настройка и не качество моделей, а оплата. Не у всех есть зарубежные карты, а искать посредников на маркетплейсах рискованно: слишком легко нарваться на сомнительные схемы.

У многих сторонних AI-инструментов есть одна неприятная особенность: они хотят работать с моделями OpenAI или Anthropic только через API. Это значит, что нужно заводить отдельный API-ключ, пополнять баланс и платить поминутно за запросы — даже если у тебя уже есть обычная подписка ChatGPT Plus или Claude.

За пять дней я полностью съел недельный лимит в Claude Code и на остаток недели переключился на Codex. Этот переход неожиданно оказался полезным: пришлось быстро привести рабочее окружение в состояние, где можно без боли перескакивать между агентами и не ломать доступ к остальным репозиториям.

При работе над проектом Claude часто запрашивает разрешение на редактирование файлов, доступ к веб-ресурсам и выполнение команд.

Остался незакрытый вопрос: как вообще понять, сколько токенов ты тратишь, и когда закончится лимит?

Смотрю — использую всего 10% контекста. Думаю — всё ок, мне хватит лимита 5-часовой сессии тарифа Pro. Но он тает на глазах.

Сижу, работаю — и внезапно сессия упёрлась в лимит. Я начал разбираться, куда именно утекают токены. Оказалось, виноваты три совершенно разных механизма — и каждый из них незаметен до момента, когда уже поздно.