Перейти к содержимому

Нейро Алекс · Алексей Доронин · AI products

Блог про ИИ, автоматизацию и SEO-GEO

Красивые разборы без хайпа: нейросети, SaaS, агенты и автоматизация бизнеса. Архив 519 материалов.

  • ИИ
  • Алексей
  • NeuroNano
  • SaaS
  • Автоматизация
  • SEO-GEO

AI · SaaS · Ops

Ниже - полный архив публикаций, включая рубрику «Чиним бардак!»: практика процессов, где теряются заявки, время и деньги.

Профилирование CPU и оптимизация MCP-обработчиков на Python и Node.js
Чиним бардак!

Профилирование CPU в MCP-обработчиках: как ускорить Python и Node.js

Профилирование CPU в MCP-обработчиках — это глубокая диагностика утечек памяти и нагрузки на процессор в ИИ-агентах, которая выявляет скрытые списания средств и спасает пользователей от зависаний при оплате…

Читать
Схема генерации клиентского кода через OpenAPI и MCP в редакторе Cursor
Чиним бардак!

Генерация клиентского кода через OpenAPI и MCP в Cursor: пошаговая инструкция

Генерация клиентского кода через OpenAPI и MCP в Cursor — это автономный процесс сборки готовых приложений, который навсегда отменяет платные no-code платформы. Вы скармливаете нейросети один JSON-файл спецификации,…

Читать
Сравнение облака и self-hosted для Cursor AI agent при долгих задачах
Чиним бардак!

Cursor AI agent: как выбрать между облаком и self-hosted для долгих задач

Cursor AI agent: это автономный ИИ-разработчик для автоматизации кода, работающий в облаке или локально. Облачные решения сжигают лимиты за часы, а локальные убивают железо. Оптимальная стратегия: перенести тяжелые…

Читать
Интерактивная визуализация графа зависимостей MCP-серверов с использованием Canvas
Чиним бардак!

Визуализация графа зависимостей MCP-серверов: работа с Canvas

Визуализация графа зависимостей MCP-серверов — это процесс превращения хаотичных связей между нейро-агентами на холстах вроде Canvas в понятную 3D-структуру, которая предотвращает бесконечные циклы запросов, экономит бюджет на API-токенах…

Читать
Схема кэширования ответов MCP для сокращения расхода токенов в длинных сессиях
Чиним бардак!

Кэширование ответов MCP: как сократить расход токенов в длинных сессиях

Кэширование ответов MCP (Model Context Protocol) — это технология удержания системных промптов и контекста в памяти ИИ-агентов. Она снижает расход лимитов на 90 процентов в длинных сессиях, защищая…

Читать
Схема единой конфигурации MCP endpoints для dev, staging и prod окружений
Чиним бардак!

MCP endpoints: как настроить dev, staging и prod в одном конфиге

Умный роутинг MCP-эндпоинтов — это архитектура распределения задач между нейросетями, которая автоматически переключает вашего ИИ-агента с дешевых тестовых моделей на тяжелый продакшн в зависимости от среды разработки. Эта…

Читать
Схема интеграции русской кодовой базы и MCP для локализации промптов ИИ-агента
Чиним бардак!

Локализация промптов агента: интеграция русской кодовой базы и MCP

Локализация промптов агента — это адаптация инструкций нейросети под русский контекст и кодовую базу через MCP. Эта система исключает галлюцинации ИИ, сохраняет архитектуру локальных файлов и экономит до…

Читать

Нужен инструмент, а не только статья?

Откройте NeuroNano или обсудите внедрение.

Сколько статей в блоге?
519 опубликованных материалов на июль 2026. URL не удаляются при смене темы.
Кто автор?
Алексей Доронин - эксперт по ИИ и автоматизации. Страница /o-proekte/.
Как искать по теме SEO-GEO?
Используйте фильтр «SEO-GEO» или откройте архив блога.
Telegram