Статьи
Статьи о Доке и AI-агентах
Как устроена Дока, зачем нужен десктопный агент, и что вообще происходит с ИИ. страница 5.
Аналоги n8n для личных задач: когда хватит агента вместо воркфлоу-движка
Чем заменить n8n для несложной автоматизации и когда воркфлоу-движок избыточен. Честное сравнение подходов: граф из узлов против ИИ-агента, который делает задачу по описанию словами.
Чем заменить OpenRouter: облачные агрегаторы против локальной модели
Обзор вариантов замены OpenRouter — другие облачные агрегаторы и локальная модель. Честное сравнение: что дешевле, что надёжнее и что не сломается при следующей блокировке или проблеме с оплатой.
Claude Code в России: доступ, оплата и локальная альтернатива
С какими сложностями сталкиваются пользователи Claude Code и OpenCode из России — доступ, оплата зарубежной картой, VPN — и какой есть локальный вариант, где всех этих барьеров нет.
Формат GGUF простыми словами: что за файлы и какую квантизацию выбрать
Что такое формат GGUF, зачем нужна квантизация и чем отличаются Q4_K_M, Q5 и Q8, как выбрать вариант под своё железо и как запустить .gguf-модель. Разбор без лишней теории.
Gemma локально: как запустить модель Google на своём компьютере и когда она в тему
Что за модель Gemma от Google, как запустить её локально и в каких задачах она удобна по сравнению с Qwen и другими открытыми моделями. Практический разбор без завышенных ожиданий.
Корпоративные нейросети: как внедрить ИИ в компании без утечки данных
Почему облачные нейросети не проходят согласование службы безопасности и как внедрить ИИ в компании внутри собственного контура — на локальных и российских моделях, с доступом к внутренним системам.
Корпоративный ИИ-ассистент: помощник для сотрудников на инфраструктуре компании
Каким должен быть корпоративный ИИ-ассистент, чтобы им можно было пользоваться без риска для данных: локальные модели, работа внутри контура, доступ к внутренним системам и управляемое внедрение.
Личный ИИ-ассистент на рабочем столе: помощник на вашем компьютере, а не в облаке
Что такое личный ИИ-ассистент, чем он отличается от облачных сервисов и почему ему место прямо на рабочем столе. Разбор возможностей приватного помощника, который живёт на вашем компьютере.
Локальная модель вместо облачного API: Ollama, LM Studio и Qwen в агенте
Как использовать локальную модель в ИИ-агенте вместо облачного API — через Ollama, LM Studio или свой .gguf. Зачем это нужно, чем отличается и как настроить, чтобы не платить за токены.
Как подставить локальную модель вместо OpenRouter в Cursor, Claude Code и n8n
Практический разбор, как заменить OpenRouter на локальную модель в инструментах, которые ждут OpenAI-совместимый API, — через Ollama или LM Studio. Плюс вариант, где ничего настраивать не нужно.
Локальный RAG: как сделать чат по своим документам без облака
Что такое RAG простыми словами, зачем он нужен для чата по своим документам и как получить этот результат локально — без отправки файлов в облако. Разбор от концепции до практики.
MCP-серверы для ИИ-агента: как подключить файлы, поиск и базы к модели
Зачем терминальному и десктопному ИИ-агенту нужны MCP-серверы, что они дают на практике и как подключить внешние инструменты к локальной модели. Разбор с примерами.