Полезные ссылки

Здесь собрано то, что стоит читать после этого сайта: первоисточники, а не пересказы. Аннотация у каждой ссылки объясняет, зачем туда идти.

Документация харнесов

В официальную документацию стоит смотреть в первую очередь при вопросах «как настроить» и «что умеет инструмент». Наши обзоры харнесов собраны в разделе Обзор.

Claude Code: Документация харнеса от Anthropic: установка, память (CLAUDE.md), скилы, хуки, субагенты, MCP. Там же есть раздел с лучшими практиками (Best practices), полезный независимо от того, каким инструментом вы пользуетесь.
OpenAI Codex: Документация агента от OpenAI: CLI, IDE-расширения, облачные задачи, настройка через AGENTS.md.
OpenCode: Документация открытого терминального харнеса, который работает с моделями разных провайдеров; полезна, если хотите свободно выбирать и менять модели.
pi: Документация минималистичного харнеса pi: расширения на TypeScript, скилы, RPC- и SDK-режимы; хороший пример того, как харнес устроен изнутри.
Cursor: Документация ИИ-редактора Cursor: агентный режим, правила (rules), MCP и CLI.

Документация провайдеров моделей

Сюда стоит идти за характеристиками моделей: размеры контекстных окон, цены за токены, ограничения.

Anthropic — Claude Platform Docs: Документация по API и моделям Claude: список моделей, цены, работа с инструментами и длинным контекстом.
OpenAI — Platform Docs: Документация по API OpenAI: модели GPT, инструменты, гайды по агентным сценариям.
Google — Gemini API: Документация по моделям Gemini: API, мультимодальность, длинный контекст.

Ключевые статьи и гайды

Небольшой список текстов, которые сформировали общий язык индустрии: большинство идей из раздела Практика восходит к ним.

Building Effective Agents: Статья Anthropic (декабрь 2024), с которой стоит начать: разница между workflow и агентом, базовые паттерны и главный совет начинать с простого.
Effective Context Engineering for AI Agents: Статья Anthropic о контекст-инжиниринге: почему управление содержимым контекстного окна важнее «магических формулировок» в промпте.
Model Context Protocol: Официальный сайт MCP: спецификация протокола, архитектура, гайды по написанию серверов и клиентов; первоисточник для всего, что мы рассказываем в разделе MCP.
Блог Саймона Уиллисона: Один из самых внимательных независимых обозревателей LLM и агентов; хорош для отслеживания новинок без маркетингового шума, включая разборы prompt injection.

Лидерборды бенчмарков

Как читать эти таблицы и почему им нельзя верить слепо, рассказано в разделе Бенчмарки.

SWE-bench: Главный бенчмарк по решению реальных задач из GitHub-репозиториев; смотрите вариант Verified, он проверен людьми.
Terminal-Bench: Бенчмарк работы агентов в терминале: настройка окружений, сборка, отладка; ближе всего к повседневной работе агентного харнеса.
LMArena (теперь Arena AI): Рейтинг моделей по слепым парным сравнениям голосами пользователей; показывает, какие ответы люди предпочитают, а не какие объективно точнее.
Artificial Analysis: Независимые сравнения моделей сразу по трём осям: качество, скорость и цена; удобен, когда выбираете модель под бюджет.

Сообщества

Живые обсуждения: реальный опыт, обходные пути и ранние сигналы о проблемах появляются здесь быстрее, чем в документации.

r/ClaudeAI: Сабреддит про Claude и Claude Code: приёмы, настройки, типичные проблемы и их решения.
r/LocalLLaMA: Сообщество про открытые и локальные модели; полезно, если данные нельзя отправлять во внешние API.
Форум Cursor: Официальный форум Cursor: баги, идеи, гайды от пользователей.
GitHub-организация MCP: Спецификация, SDK для десятка языков и каталог готовых MCP-серверов; вопросы можно задавать в discussions соответствующих репозиториев.
Hacker News: Не специализированное, но самое быстрое место, где появляются и критически обсуждаются новости про модели и агентные инструменты.

Что дальше

Глоссарий: короткие определения всех терминов сайта.
Частые вопросы: быстрые ответы со ссылками на подробные разделы.

Автор учебника — Шахматов Алексей