Задачи курса «Vibecoding: Claude Code, Codex, Cursor и agentic development»

Выберите задачу и проверьте решение прямо на странице. Регистрация не нужна.

• Почему AI-агент расходует больше токенов: задача

  Разберите стоимость агентной сессии с повторными вызовами модели и инструментов. Бесплатная проверка ответа.

• Prompt caching: что кэшируется в AI-агенте

  Разберите кэширование повторяющегося контекста и его влияние на агентные сессии. Задача с проверкой ответа.

• Open-weight модель через API: где остаются данные

  Разберите приватность открытых весов при вызове удалённого провайдера. Задача с проверкой ответа без регистрации.

• Квантизация LLM: память, точность и локальный запуск

  Проверьте понимание квантизации весов языковой модели и её компромиссов. Бесплатная задача из курса по AI-разработке.

• Ollama serve: зачем запускать сервер локальной модели

  Отличите запуск сервера Ollama от загрузки модели и интерактивного диалога. Бесплатная задача с проверкой ответа.

• Переполнение контекста AI-агента: что теряется

  Разберите ограничение контекстного окна и потерю ранних деталей длинной сессии. Практический вопрос с проверкой.

• Как экономить контекст AI-агента: задача

  Выберите способы уменьшения лишнего контекста без потери цели и ограничений задачи. Проверка ответа онлайн.

• Agent Skills: когда повторяющуюся задачу оформить в навык

  Определите, какой рабочий сценарий подходит для повторно используемого skill агента. Бесплатная задача с проверкой.