Андэграм·Продать часть Telegram-канала и не потерять контроль
Как привлечь инвестора в Telegram‑канал без полного выхода: что покупает инвестор, как оценивать долю и сохранять управление проектом.
Читать
Каналы
Андэграм·Андэграм·Короткий пост или лонгрид в Telegram: что работает
Анализ форматов в Telegram: когда короткие посты дают быстрый отклик, а когда лонгриды строят доверие и решают сложные запросы.
Читать
Андэграм·Реакции в Telegram: что говорят эмодзи аудитории
Оценка реакций в Telegram как честной обратной связи: значение эмодзи (👍, 🔥, 😂 и др.), соотношение просмотров и реакций и применение для контент‑стратегии.
Читать
Андэграм·Как продавать гайды и PDF через Telegram без сайта
Схема продаж цифровых материалов в Telegram: что нужно, как принимать оплату и какие PDF лучше продаются для экспертов и авторов.
Читать
Андэграм·UGC в Telegram: как контент подписчиков помогает расти
Почему UGC (публикации, отзывы, фото и видео подписчиков) ускоряет рост Telegram‑канала: доверие, вовлечённость и органический трафик.
Читать
Андэграм·Отзывы в Telegram: как собирать их системно
Почему отзывы в Telegram влияют на конверсию и как системно собирать и использовать реальные кейсы, чтобы закрывать возражения.
Читать
Андэграм·Один в поле — медиасеть: вести несколько каналов без выгорания
Практичная система для одного человека: роли каналов, контент-матрица, батчи и календарь, чтобы вести несколько Telegram‑каналов без выгорания.
Читать
Андэграм·Роли в Telegram‑сообществе: админ, модератор, амбассадор
Разбор обязанностей администратора, модератора и амбассадора в Telegram‑сообществе: зоны ответственности, типичные ошибки и рекомендации по распределению ролей.
Читать
AI for Devs·Prompt Caching: токены LLM в 10 раз дешевле
Перевод статьи на Хабр про кэширование промптов: как провайдеры ускоряют и удешевляют запросы к LLM с примерами и визуализациями.
Читать
AI for Devs·Контекст LLM-агента растёт быстрее пользы
Короткий обзор исследования JetBrains: маскирование vs суммирование в памяти LLM‑агентов — маскирование оказалось точнее, дешевле и стабильнее.
Читать
AI for Devs·Что такое AI Coding Agent?
Краткое объяснение, что такое AI coding agents, как они работают с LLM и пример — агент Junie от JetBrains.
Читать
AI for Devs·Как Anthropic решили три проблемы AI‑агентов
Разбор Opus 4.5: Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling и Tool Use Examples — уменьшение токенов и рост точности вызовов агентов.
Читать
AI for Devs·RouterAI — гайды по настройке вайб‑кодинга в IDE
Пошаговые гайды RouterAI по подключению в VS Code, IntelliJ, NeoVIM и Zed; настройка для Claude 4.5 Sonnet, GPT-5.1 и других.
Читать
AI for Devs·Хватит дообучать ИИ — дайте ему контекст
Краткий перевод о том, почему RAG (Vector, Graph, Agentic) часто эффективнее дообучения; ссылка на статью на Habr.
Читать
AI for Devs·90% кода — как ИИ меняет программирование
Перевод статьи: автор сообщает, что в его проекте 90% кода пишет ИИ‑агенты, но ответственность за архитектуру остаётся за человеком. Источник — Хабр.
Читать
AI for Devs·Anthropic: тестовое задание по оптимизации VM
Anthropic опубликовали тестовое задание по оптимизации производительности виртуальной машины: старт 147 734 такта, лучшие результаты Opus 4.5 около 1363 тактов.
Читать
AI for Devs·Исследование Anthropic о влиянии Claude Code
Краткий разбор внутреннего исследования Anthropic: 132 инженера, 53 интервью и 200 000 сессий Claude Code — выводы по продуктивности, навыкам и ролям.
Читать
AI for Devs·Gemini CLI: from Zero to Hero
29 практичных советов по использованию Gemini CLI и другим AI‑утилитам в терминале; перевод и ссылка на статью на Habr.
Читать
AI for Devs·TOON: новый формат вместо JSON для экономии токенов
Короткий обзор TOON — компактная запись JSON, дающая ~30–60% экономии токенов и улучшенную предсказуемость LLM; есть CLI и TypeScript‑библиотека.
Читать
AI for Devs·Как работает Context Engineering в Claude и других агентах
Обзор управления контекстом в агентных системах: уплотнение, подагенты, MCP и динамическая подгрузка данных; ссылка на статью на Хабр.
Читать