Копировать веб-страницы в LLM не обязательно вместе со всем HTML-кодом, рекламой и элементами интерфейса. Для этого появилось расширение .MD this page, которое в один клик преобразует любую страницу в чистый Markdown, готовый для передачи языковой модели.

Расширение использует Mozilla Readability, чтобы автоматически выделить основное содержимое страницы и отбросить навигацию, рекламу и другой лишний контент. Перед экспортом результат можно просмотреть и при необходимости отредактировать, а затем скопировать в буфер обмена, сохранить в виде Markdown-файла или использовать как основу для промпта.

При экспорте также можно настроить, что именно попадет в итоговый документ: оставить или убрать изображения, ссылки, метаданные, URL исходной страницы и карту структуры документа.

Проект распространяется с открытым исходным кодом по лицензии MIT.

Совет для пользователей Claude Code:

claude --bg --name "Session Name" "Prompt goes here"

Эта команда программно создает нового агента в Claude Agents.
Очень удобно, когда нужно передать работу другой сессии и сразу открыть ее с готовым контекстом.

У Matt Pocock уже есть черновик скилла /claude-handoff — это замена /handoff, которая делает именно это.

5 опенсорс no-code платформ для создания LLM, RAG и AI-агентов

1. AutoAgent — полностью автоматизированный фреймворк с нулевым порогом входа по коду. Достаточно описать высокоуровневую цель на естественном языке, а система самостоятельно выполнит планирование, декомпозицию задач и их исполнение. Она превращает промпт в работающую систему агентов.

GitHub-репозиторий: https://github.com/HKUDS/AutoAgent

2. AnythingLLM. Одно из лучших комплексных решений для создания внутренних инструментов. Объединяет RAG, агентные воркфлоу и управление документами в едином self-hosted-пространстве. Платформа ориентирована на приватность и рассчитана как на технические, так и на нетехнические команды, которым нужно создавать инструменты на основе собственных данных.

GitHub-репозиторий: https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

3. LangChain Open Agent Platform. Специализированный UI, построенный поверх LangGraph. Вместо того чтобы скрывать внутреннюю логику, он делает поток выполнения агента наглядным с помощью узлов и связей. Это позволяет детально управлять маршрутизацией, циклами и координацией нескольких агентов без необходимости писать код самого графа.

GitHub-репозиторий: https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform

4. Sim. Визуальный конструктор воркфлоу со встроенным AI Copilot. Вы проектируете агентные пайплайны в виде исполняемых графов, при этом встроенный ИИ может генерировать или изменять эти воркфлоу за вас. Также платформа предоставляет подробный трейсинг выполнения, что значительно упрощает отладку сложных цепочек.

GitHub-репозиторий: https://github.com/simstudioai/sim

5. Dify. Платформа, готовая к использованию в проде, с акцентом на наблюдаемость. Поддерживает управление промптами, сложные RAG-пайплайны и агентную логику, а также предоставляет мониторинг во время выполнения. Если вы разворачиваете решение для реальных пользователей, это один из стандартных вариантов.

GitHub-репозиторий: https://github.com/langgenius/dify