Перед вами каталог закрытых материалов канала «Полезная нагрузка». В нем системно разложены записи стримов, готовые скрипты, файлы кодом, разборы тестовых заданий и другие полезности. Используйте навигацию ниже для быстрого перехода к интересующему стеку и скачивания файлов.

💳 Тарифы подписки

Все материалы распределены по двум уровням доступа:

• «Кожаный мешок» (990 ₽/мес или 9 980 ₽/год): Полная база записей всех Live-эфиров. Подходит, если вам нужно понять архитектуру, логику принятия решений и не наступать на стандартные грабли в production.
• «Техножрец» (1 790 ₽/мес или 18 044 ₽/год): Записи эфиров + прямое скачивание исходного кода (.py-скрипты, Jupyter-ноутбуки, готовые модули, промпты).

🗂 Навигатор по подборкам

⚙️ Работаем с LLM через API

Фундамент разработки: от токенизации и типизированных схем до ReAct-агентов и кастомных цепочек.

• Основы работы с API LLM — Токенизация, расчёт стоимости через tiktoken, параметры temperature/top_p и первые LCEL-цепочки с PromptTemplate.
• Структурированный вывод и работа с кодом — Превращаем хаотичный текст в Pydantic-модели и безопасно исполняем сгенерированный SQL/Pandas через PythonREPL.
• Работа с памятью и историей диалога — Борьба со stateless-природой LLM: RunnableWithMessageHistory, стратегии сжатия контекста (trim_messages, Summarization) и SQLChatMessageHistory.
• Инструменты для LLM и основы агентов — Анатомия tool calling: от декоратора @tool и bind_tools() до цикла ReAct (AgentExecutor) и защиты от зацикливания.
• Продвинутые техники промптинга — XML-изоляция от инъекций, format forcing, Self-Consistency (majority voting) и Tree of Thoughts (ToT).
• Строим AI-агента для прожарки телеграм-каналов — Полный цикл сборки Micro-SaaS: от исследовательской тетрадки в Jupyter до упаковки логики в рабочий бэкенд.

🌐 Общие вопросы использования LLM

Локальный запуск, архитектура автономных агентов и информационная безопасность.