Практика AI-агентов: Codex, Claude Code, MCP, GStack, OpenClaw, Hermes Agent, TON-данные и Telegram-автоматизация.
Разделы
- Блог — записи и рабочие заметки.
- Статьи — гайды, сравнения, туториалы и материалы из собранных источников.
- Обо мне — бэкграунд, опыт и ссылки.
Если вы настраиваете AI-агентов
Начните с моего Claude Code setup: там собраны MCP-серверы, hooks, skills, subagents и правила, которые пережили несколько месяцев ежедневной работы. Если агент начинает забывать контекст, откройте разбор Claude Code compaction. Если нужно понять, когда брать Codex, а когда Claude Code, смотрите переход на Codex.
Рабочая схема простая: AGENTS.md или CLAUDE.md держит постоянные правила проекта, skills хранят повторяемые процедуры, MCP подключает живые данные и внешние инструменты, hooks ловят опасные действия, subagents выносят ресёрч и ревью в отдельный контекст. Всё остальное обычно превращается в длинный промпт, который агент всё равно забудет.
Практические входы
- Web scraping AI agents — когда браузерный агент лучше старого парсера.
- Second brain + Obsidian — как хранить сырьё, решения и память проекта.
- Skills и MCP для Claude Code — что ставить, а что не усложнять.
- AI-инструменты для дизайнеров — design engineering без generic UI-slop.
- Hermes Agent vs OpenClaw — какой self-hosted AI agent выбрать после демо.
- GStack, goal и office hours — как вести длинную agent-задачу до результата.
Карта терминов без маркетинга
- Project rules — инварианты репозитория: стиль, запреты, команды проверки, где лежат данные.
- Skills — короткие воспроизводимые процедуры: audit, ship, review, scrape, deploy.
- MCP — доступ к живым системам: браузер, GBrain, GitHub, аналитика, документы, внешние API.
- Hooks — автоматические стопперы перед опасными командами, секретами и случайным деплоем.
- Subagents — отдельный контекст для ресёрча, QA и независимого ревью, чтобы не засорять основную задачу.
Когда брать какой инструмент
Codex удобен, когда нужно спокойно пройти по репозиторию, внести правки, проверить diff и довести задачу до деплоя. Claude Code чаще беру для быстрых исследовательских сессий, работы с длинным контекстом и экспериментов с MCP. GStack полезен как рабочая обвязка: browser smoke, goal, QA, review, deploy и память между длинными задачами.
Где агенты реально помогают
- Ревью больших diff: найти риск, проверить границы изменений и попросить второй взгляд.
- Миграции: пройти старые URL, sitemap, redirects, canonical и smoke-тесты без ручного чеклиста.
- Исследование инструментов: собрать источники, сравнить ограничения и оставить воспроизводимый вывод.
- Работа с данными: быстро собрать запрос, проверить странные строки и превратить вывод в решение.
- Личные системы: Obsidian, GBrain и проектные notes, где агент помнит решения лучше человека.
Минимальный стек
- Один понятный instruction file в репозитории: правила, команды проверки и границы задачи.
- Браузерный smoke-тест для важных экранов, особенно после правок навигации и статических страниц.
- Память в GBrain или Obsidian: решения, грабли, ссылки на исходники и следующий шаг.
- Отдельное ревью перед merge: свежий контекст часто ловит то, что пропустил основной агент.
Мой чеклист перед тем, как доверять агенту
- Дать агенту реальные файлы проекта, а не пересказ архитектуры.
- Разделить задачу: ресёрч отдельно, правки отдельно, ревью отдельно.
- Запустить build, typecheck, smoke-тест и mobile viewport до деплоя.
- Проверить, что агент не трогал чужие изменения и не унёс секреты.
- Сохранить выводы в GBrain/Obsidian, если это повторится в будущем.
Здесь собраны рабочие паттерны для разработки, аналитики, Telegram-автоматизации, design engineering и on-chain данных. Главный критерий один: можно ли повторить подход на реальном проекте без магии и лишней веры в модель.