📌 Навигатор по базе контента

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.

• ⚡️ Знакомство с Hermes — Разбор self-improving AI-агента: личный опыт, 6 слоёв памяти, Curator для скиллов, SOUL.md, Agent Loop.
• 👾 Локальные LLM на вашем железе — Поднимаем модели локально, интегрируем с IDE и трезво оцениваем их реальные возможности.
• 🛡 Изучаем практические риски при работе с LLM — Разбор утечек проприетарного кода, логов с API-ключами, условий вендоров и контура безопасности.
• Тестируем Google Colab AI — Живой тест Google Colab AI на открытых данных. Заменит ли он джунов-аналитиков?

📐 Основы RAG

Retrieval-Augmented Generation: от векторов до численных бенчмарков.

• 🧙‍♂️ Строим RAG с нуля: AI Dungeon Master — Эмбеддинги (Mistral Embed), векторный поиск в ChromaDB, гибридный поиск (BM25 + vector) и прозрачность источников через RunnableParallel.
• 🛠 Железобетонный RAG: бенчмарк чанкинга — Интерактивный локальный бенчмарк (recall@k) для 4 стратегий чанкинга + боевой OOP-модуль rag_chunker.py для продакшена.

💼 Разбор тестовых заданий

Реальные кейсы с рынка: от стажера до Senior ML/AI-инженера.

• 🔪 Препарируем тестовое на стажера-аналитика — Одно задание на трёх уровнях (Junior/Middle/Senior): EDA, корреляции (Pearson, Spearman, Phik), K-Means, OOP-пайплайн и ICE-скоринг.
• 💀 Как я не помог сделать тестовое (Когортный анализ) — Разбор провала: генерация синтетики, когортный retention, LTV-кривые, CAC, payback и ошибки.
• 🏢 Реальное тестовое на AI Engineer: что требуют на рынке (запись эфира) — В рамках эфира мы взяли боевое решение кандидата и сравнили его с кодом, который сгенерировала модель DeepSeek-V4 Flash через агентный контур Hermes.

🚀 Пет-проекты, личные эксперименты

Опыт разработки собственных продуктов, нестандартные алгоритмы и сбор данных.

• Препарируем личность через ELO и LLM — Автономный JS-инструмент: ELO-ранжирование предпочтений, поиск когнитивных циклов и промпты, нейтрализующие эффект Барнума.
• Опыт создания пет-проекта Meeseeks Box — Приглашенный эфир с Николаем Кекшоевым о том, как делать пет-проекты, которые выделяют вас на фоне тысяч одинаковых резюме.

⚡️ Промпты

• Universal Polymath Engine — Системный промпт, заставляющий модель работать через внутренний состязательный процесс и верификацию.

Выбирайте интересующий раздел и переходите к изучению материалов.