10359
ТГК для разработчиков: ассистенты, плагины, IDE, практические кейсы и свежие новости. Всё, что помогает писать код быстрее и умнее. In love with: @python_for_devs, @go_for_devs, @js_for_devs
С большой силой приходит большая ответственность!
И 1 млн токенов контекста в Claude Code это реально большая сила. Для отличного результата важно понимать, как управлять таким большим контекстным окном.
Чем оно больше — тем сильнее context rot: модель распределяет внимание на всё больше токенов, и старый нерелевантный контент начинает мешать.
В каждый момент времени у нас есть пять вариантов, что с этим сделать:
• Продолжить — если контекст ещё актуален
• /rewind — откатиться к нужному сообщению и начать с него
• /compact — свернуть историю в краткое резюме и продолжить решать задачу дальше
• /clear — начать новую сессию с чистым контекстом
• Subagent — делегировать задачу агенту с отдельным контекстным окном
Кстати, про Rewind (двойной Esc) многие не знают, хотя это очень полезный и удобный инструмент. Когда Claude пошёл не туда — не нужно писать «это не сработало, попробуй X». Лучше откатиться к точке перед неудачной попыткой и переформулировать запрос. Неудачная ветка просто исчезает из контекста.
В 2019 году OpenAI выпустили GPT-2 и сразу объявили: полную версию не публикуем — слишком опасно!!
Заголовки тогда были соответствующие:
AI So Powerful That It Must Be Kept Locked Up for the Good of Humanity
⚡ Z.ai выпустили GLM-5.1 — новый opensource флагман для агентных задач
Топ-3 глобально и первое место среди open-source на SWE-Bench Pro, Terminal-Bench 2.0 и NL2Repo. Модель проектировали под долгоиграющие задачи.
Один из сценариев, на котором проверяли модель — сборка Linux-десктопа в браузере.
За 8 часов GLM-5.1 собрала браузерный Linux-десктоп с нуля: файловый менеджер, терминал, текстовый редактор, системный монитор. После каждого шага модель сама смотрела на результат и решала, что доделать дальше.
Веса доступны на HuggingFace под MIT лицензией.
@ai_for_devs
🦀 Telegram снял ограничение на общение ботов между собой
Исторически ботам было запрещено общаться между собой.
Теперь они могут писать друг другу в чатах (через упоминание /command@OtherBot или реплай) и через Business Mode. Достаточно, чтобы у одного из ботов был включён Bot-to-Bot Communication Mode в @BotFather.
Сейчас многие настраивают коммуникацию с OpenClaw, KimiClaw и всякими другим Claw именно через Telegram. @durov идёт на встречу 🙂
🫣 "Письма счастья" от Anthropic
С 4 апреля подписка Claude Pro и Max больше не распространяется на сторонних агентов. Первым под раздачу попал OpenClaw (247k звёзд на GitHub).
Схема была простая: берёшь Claude Max за $100–200/месяц, подключаешь через OAuth к OpenClaw и потребляешь токены в разы активнее среднего пользователя. Anthropic это не устроило.
Если пользовались Claude через сторонние сервисы, будьте осторожны: токены теперь списываются по API-тарифу.
В качестве компенсации — эквивалент месячной подписки на баланс (забрать можно через Settings → Usage, до 17 апреля) и скидка до 30% на пополнение API-баланса.
@ai_for_devs
⚡️ Вышел Cursor 3: с новым интерфейсом, написанным с нуля
Визуально он напоминает Claude и Codex Desktop: всё пространство отдано под управление агентами, а не под редактор кода.
Для тех, кто хочет работать как раньше — старый IDE-режим на базе VS Code никуда не делся, можно переключиться в любой момент.
В Cursor 3 также встроена собственная модель Composer 2, о которой мы уже рассказывали. Кстати, история в итоге закончилась без скандала. Moonshot поздравили команду Cursor с релизом модели. И, видимо, не имеют к ним никаких претензий) Но IDшник всё таки можно было и поменять :D
@ai_for_devs
⚡️ Утечка исходников Claude Code: 24 часа спустя
Про утечку вы уже знаете. Теперь чуть подробнее, с хронологией.
Anthropic купили Bun не так давно — и Claude Code собирается именно на нём. У Bun source maps включены по умолчанию. Source map — это файл для дебага, который хранит оригинальный исходный код побайтово. Когда такой файл попадает в npm-пакет, любой может скачать его и прочитать всё как есть. Один инженер признался, что не добавил *.map в .npmignore.
За три недели до этого на GitHub висел открытый issue про именно эту проблему — закрыли через 4 часа после утечки. Чутка опоздали)
Теперь самое интересно. Что нашли внутри исходников CC:
1. Undercover Mode — когда сотрудники Anthropic работают в публичных репозиториях через Claude Code, система не даёт ИИ раскрыть внутренние данные. Системный промпт запрещает упоминать кодовые имена моделей (Capybara, Tengu), номера версий, называть себя ИИ или Claude Code, добавлять Co-Authored-By. Вот про Co-Authored-By я вообще не понял. Зачем так делать? Боятся, что их пристыдят за то, что они не пишут код руками?)
2. BUDDY — компаньон в терминале с 18 видами животных от обычных до легендарных. Шанс на shiny-вариант — 1%, на shiny legendary — 0.01%. Релиз был запланирован на 1 апреля как тизер для сотрудников. Ждём ставки, казик и шортсы прямо в Claude Code 😄
3. KAIROS — режим «вечно включённого Claude»: хранит логи между сессиями, ночью запускает процесс "dreaming" — сортирует память, убирает дубликаты.
4. Телеметрия гнева у пользователей — Claude Code детектит негативный опыт через хардкод-список слов: "dumbass", "this sucks", "piece of crap". Отдельная метрика — количество написанных "continue". У компании, у которой под рукой языковая модель на 1кк контекста, детектор х***и сделан через вайтлист в стиле 2005 года) Всё гениальное просто!
5. Capybara — три варианта неанонсированных моделей:capybara,capybara-fast,capybara-fast[1m]. Ждём!
6. Безопасность. Например, командаclaude mcp get-nameвыводит адреса подключённых MCP-серверов и все переменные окружения, включая секреты. Кажется, ✨ небезопасненько 💅 А ещё, вчера был скомпрометирован Axios — npm-пакет с 83 млн скачиваний в неделю. Claude Code в том числе использует Axios. Кто-то в этом сомневался?
🤔 Codex теперь можно запустить прямо в Claude Code
Это стало возможным благодаря плагину для Claude Code, который выпустили сами OpenAI.
Команды /codex:review и /codex:adversarial-review отправляют код на проверку Codex, а /codex:rescue делегирует ему задачу полностью в фоне.
Технически плагин работает через локальный Codex CLI, так что конфигурация и авторизация подтягиваются из существующего конфига GitHub.
OpenAI говорят, что часто наблюдали, как пользователи Claude Code вручную переключались на Codex для ревью и решили упростить этот сценарий.
Ну, теперь ждём плагин от Anthropic для Codex 🫠
@ai_for_devs
Anthropic выкатили Auto Mode для Claude Code — теперь агент сам решает, какие действия требуют подтверждения, а какие нет 💀
Главное не просить Claude удалить французский язык из системы.
Ну и следующий шаг очевиден: режим, который будет решать, когда запускать Auto Mode.
@ai_for_devs
Дженсен Хуанг (CEO Nvidia) на All-In Podcast заявил:
Если инженер с зарплатой 500к$ потратил за год меньше 250к$ на токены — это повод для тревоги. Если 5к$ — вообще катастрофа.
Мем дня: Cursor тайно использовали Kimi K2.5 для своей новой модели Composer 2
Вчера Cursor анонсировал Composer 2 — я посмотрел и решил не писать об этом. Ну ещё одна модель, окей, ничего интересного. А вот теперь интересное!
Один пытливый разработчик подменил OpenAI base URL в Cursor на свой сервер и поймал запрос с model ID accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast. Опааа!
Рассказал об этом в X и понеслось. Затем инженер из Moonshot — компании, которая сделала Kimi — сравнил токенизаторы, и они совпали.
Кароче: Composer 2 это Kimi K2.5, дообученная через RL, о чём Cursor нигде не сообщил.
Ну дообучили и дообучили, в целом невелика проблема. Хотя казалось бы – Cursor!! Но вот лицензия Kimi K2.5 требует явно показывать брендинг "Kimi K2.5" в интерфейсе, если выручка продукта превышает $20 млн в месяц или 100 млн MAU. Cursor очевидно попадает под эти требования.
Просто угар, конечно) В model ID буквально оставили старый айдишник :D
Ну вайбкодеры, ну тупы...
@ai_for_devs
🇨🇳 MiniMax представили M2.7: обновленную версию своей флагманской модели
Три заявленных направления:
– инженерные задачи: SWE-Bench Pro 56.2%, Terminal Bench 2 — 57.0%
– агентные сценарии: 97% точность на 40+ сложных задачах, результат на уровне Sonnet 4.6 в OpenClaw
– и работа с офисными документами в задачах с большим количеством шагов
M2.5 сейчас раздают бесплатно в OpenCode, Kilo Code и других инструментах — так что M2.7 в популярных клиентах, вероятно, не за горами (надеюсь).
@ai_for_devs
⚡️ OpenAI выпустили GPT-5.4 mini и nano — компактные версии своей флагманской модели
GPT-5.4 mini работает в 2 раза быстрее, чем предыдущая GPT-5 mini, и при этом заметно сильнее по бенчмаркам (см. скриншот). А на OSWorld-бенче, где модель управляет компьютером по скриншотам, mini почти догоняет большую GPT-5.4 — 72.1% против 75%.
Nano — ещё меньше и дешевле. Её позиционируют для задач, где нужна скорость и низкая цена: классификация, извлечение данных, вспомогательные подзадачи внутри агентских систем.
OpenAI позиционируют маленькие модели – как помощников. Большая GPT-5.4 планирует и принимает решения, а mini-агенты параллельно выполняют мелкие задачи: ищут по кодовой базе, обрабатывают документы, ревьюят файлы. Такой подход уже применяется в Codex.
GPT-5.4 mini доступна в API, Codex и ChatGPT. Nano — только через API.
@ai_for_devs
Вышла хорошая статья «8 Levels of Agentic Engineering» — автор постарался разделить на логичные уровни то, как разработчики эволюционируют в работе с кодинг-агентами. Первые пять уровней (tab complete, Agent IDE, context engineering, compounding, MCP/skills) многие уже так или иначе прошли. Что дальше?
Уровень 6 — harness engineering. Суть: дать агенту окружение, в котором от будет достаточно самостоятельным. Команда OpenAI Codex, например, подключила к рантайму агента Chrome DevTools и observability — и агент сам воспроизводит баг, пишет фикс, валидирует через UI, открывает PR и мёржит. Человек подключается только по запросу.
Уровень 7 — background agents. Когда harness настроен, агент может работать, пока вы спите. Популярная точка входа — Ralph loop: автономный цикл, где агент раз за разом запускает CLI, пока все пункты задачи не закрыты, каждая итерация — свежий инстанс с чистым контекстом. Важный на этом уровне совет, к которому я тоже пришел опытным путём: используйте разные модели под разные задачи. Opus на реализацию, Gemini на ресёрч, Codex на ревью. Одна модель (особенно в одной сессии) не должна и писать и ревьювить код.
Уровень 8 — агентные команды без центрального оркестратора. Anthropic 16 агентами написала C-компилятор, Cursor сотнями агентов строил браузер с нуля. Но по сути сейчас ни у кого это в полной мере не работает.
В интересное время живём!
@ai_for_devs
🆕 1M контекст для Claude
Сегодня ночью Anthropic выкатили в открытый доступ 1M контекст для Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 без наценки за длинный контекст.
Теперь /compact можно вызывать значительно реже, и можно скармливать более тяжёлые промты целиком.
Для понимания масштаба: Sonnet 4.5 на тесте поиска информации в длинном контексте показывал 18.5%, Opus 4.6 теперь набирает 78.3%.
Хорошо повайбкодим на выходных)
@ai_for_devs
😎 Вебинар "AI-инструменты для разработчиков 2026" уже сегодня!
Если ты всё еще не зарегистрировался, то сейчас самое время. Трансляция начнется через час, в 14:30 мск.
Напомню, что эксперты из Veai будут разбирать, как выглядит рынок AI-инструментов сейчас, чем отличаются CLI-агенты от решений в IDE, какие риски реально важны для компании и как выбирать модели под конкретные задачи.
Спикер: Михаил Костицын (Lead Developer).
Вебинар бесплатный, главное зарегистрироваться: https://veai.ru/events/ai-assistants-2026/join
🚨 Anthropic показали Claude Mythos Preview — и сразу заявили: в паблик модель выпускать не будут
Причина простая — кибербезопасность. За несколько недель модель нашла тысячи zero-day, включая уязвимости в Linux kernel, OpenBSD и FFmpeg.
Часть багов существовала 10–25 лет и проходила через миллионы тестов.
По бенчмаркам разрыв с Opus 4.6 просто космический:
— SWE-bench Verified: 93.9% vs 80.8%
— CyberGym: 83.1% vs 66.6%
— Terminal-Bench 2.0: 82.0% vs 65.4%
Модель не просто находит баги, но и умеет строить эксплойты и цепочки атак почти без участия человека.
Anthropic запустили Project Glasswing — закрытую программу с AWS, Google, Microsoft, NVIDIA, Cisco и другими. Им дают доступ к модели, чтобы искать и закрывать уязвимости в критической инфраструктуре и open-source. Под это выделили до $100 млн в кредитах + отдельные гранты в open-source фонды.
Opus 4.5 набирает 80.6% на SWE-bench Verified. Opus 4 — 72.5%. Значит ли это, что Opus 4.5 лучше программирует, чем Opus 4?
Ну... возможно.
Но SWE-bench Verified это не показывает. Он показывает способность модели чинить небольшие баги в 12 популярных open source Python-репозиториях, которые почти наверняка входят в её обучающие данные.
SWE-bench Verified не тестирует умение ориентироваться в вашем TypeScript-монорепо, Spring Boot-приложении или самописном ORM, на котором настоял предыдущий CTO.
А вы знаете, как устроены самые популярные бенчмарки? Если хочется чуть больше понимать, что происходит за цифрами в каждом новом релизе флагманской модели — добро пожаловать в лонгрид на Хабре.
Разбираем 14 самых популярных бенчмарков на конкретных примерах: что тестирует каждый и как устроена оценка.
@ai_for_devs
😎 AI-инструменты для разработчиков 2026 | Модуль №1
Команда Veai подготовила авторский курс про AI-инструменты для разработчиков, состоящий из 3 бесплатных онлайн-вебинаров!
Первый модуль про AI в корпоративной разработке: как выглядит рынок AI-инструментов сейчас, чем отличаются CLI-агенты от решений в IDE, какие риски реально важны для компании и как выбирать модели под конкретные задачи.
Контент идеально подойдет для Middle/Senior разработчиков.
9 апреля🟡14:30 МСК🟡Онлайн
Вебинар бесплатный, главное зарегистрироваться: https://veai.ru/events/ai-assistants-2026/join
Кстати, в свежем Cursor сильно улучшили Design Mode (⇧+⌘+D):
– кликаешь по элементу — редактируешь
– зажимаешь Shift — выделяешь область
– ⌥+click — запускаешь чат с выделенным элементом
Фронтендеры должны быть в восторге!
@ai_for_devs
🇨🇳 Alibaba выкатили Qwen3.6-Plus – новый флагман серии Qwen
Китайцы не перестают радовать! Новая версия модели появилась на OpenRouter в ночь с 30 на 31 марта без анонса и пресс-релиза — просто твит исследователя с таблицей бенчмарков.
Сейчас состоялся официальный релиз. Контекст — 1 млн токенов. На Terminal-Bench 2.0 — 61.6 против 59.3 у Claude 4.5 Opus, на SWE-bench пока проигрывает: 78.8 против 80.9.
По скорости генерации ранние тесты показывали 2-3x относительно Claude Opus 4.6.
Потыкать можно прямо сейчас бесплатно. Например, через OpenCode.
@ai_for_devs
🚨 Anthropic случайно слили исходники Claude Code
В публичном доступе появился .map-файл с полным TypeScript-кодом на 512 000 строк. Ошибка при сборке, не взлом.
В коде нашли скрытые фичи за feature-флагами: автономный daemon-режим, голосовые команды, триггеры для агентов и режим мониторинга.
Anthropic быстро удалила source map и старые версии с npm, но интернет всё помнит)
Такой вот вайбкодинг от Anthropic ☕️
@ai_for_devs
🔥 Квантизация с нуля: как 160-гигабайтная LLM помещается на ноутбук
Помните, мы переводили статью про кэширование промптов? Сегодня подготовили перевод от того же автора — на этот раз про квантизацию. Тот же стиль: интерактивная визуализация, объяснение базы, которая лежит в основе и всё это простыми словами.
Для тех, кто слышит про квантизацию впервые: квантизация — это способ уменьшить размер модели, заменив 16- или 32-битные числа с плавающей запятой на целые числа меньшего размера.
За счёт этого модели на 160 ГБ могут поместиться на обычный ноутбук и даже работать быстрее!
Главный инсайт от автора:
Когда я только захотел написать эту статью, я ничего не знал о квантизации. Я предполагал, что качество модели деградирует линейно по мере сжатия. То есть8-битная квантизацияbfloat16будет вдвое хуже, затем4-битная вдвое хуже8-битной, и так далее.
Это оказалось не так.
Переход с16-битной до8-битной квантизации несёт почти нулевые потери качества. Переход с16-битной до4-битной более заметен, но это точно не «в четыре раза хуже оригинала». Ближе к 90%, в зависимости от метрики.
Не бойтесь запускать локальные квантизованные модели.
😇 Бесплатные ИИ-агенты прямо сейчас
С прошлого опроса понял, что стоило добавить вариант «0$» — судя по всему, многие сейчас вообще не платят за ИИ-агентов. Если ты из таких — поставь 🤡 на этот пост, хочу оценить масштаб)
Ниже — то, что сам пробовал и что реально работает бесплатно:
– OpenCode и Kilo Code — список бесплатных моделей периодически меняется, сейчас доступны MiMo V2 (Xiaomi), MiniMax 2.5 и ещё несколько.
– Veai — 30 дней бесплатного доступа к Claude (Sonnet 4.6, Opus 4.6) и GPT-моделям. Единственный из списка, где потом можно платить рублями.
– Codex — открыли для всех пользователей ChatGPT, даже без подписки. Лимиты куцые.
– Qwen Code — братья китайцы радуют, 1 000 запросов в день без лимита по токенам.
Как fallback: бесплатные модели через OpenRouter по API-ключу. Лимиты на запросы нормально повышаются только после пополнения на $10.
@ai_for_devs
Как мы с бро ощущаем себя после того, как перешли с ChatGPT на Claude
Читать полностью…
Hunter Alpha: стелс-модель за неделю стала топ-1 на OpenRouter, потом выяснилось, что это...
На OpenRouter неделю была доступна анонимная модель Hunter Alpha. Многие LLM-провайдеры часто делают так с новыми моделями, чтобы затестить на реальных пользователях.
За это время она стала топ-1 по дневным вызовам и пробила 1 трлн токенов суммарно. Версий было много: DeepSeek тестирует V4, MiniMax (которые вчера как раз представили M2.7) — и ещё куча вариантов. Оказалось — Xiaomi!
Hunter Alpha была ранней сборкой MiMo-V2-Pro. Теперь модель вышла официально.
Что внутри: больше триллиона параметров, 42B активных, контекст до 1M токенов. По агентским бенчмаркам держится рядом с Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6.
Цена API: $1/млн входящих токенов до 256K — против $3 у Sonnet и $5 у Opus.
Тарик Шихипар, один из core-инженеров Claude Code, опубликовал гайд по skills — как их пишут внутри Anthropic, какие типы скиллов прижились и что отличает рабочий skill от бесполезного.
У них сейчас сотни skills в активном использовании.
Основные тейки:
— Самый ценный раздел в любом skill — gotchas. Типичные ошибки, на которые Claude натыкается при работе с вашим кодом. Обновляйте по мере накопления граничных случаев.
— Не загоняйте Claude в жёсткие рамки. Skills переиспользуются в разных контекстах, слишком жёсткие инструкции ломают адаптивность. Давайте информацию, но оставляйте пространство.
— Не пишите очевидное. Claude и так много знает про код. Фокусируйтесь на том, что выводит его за рамки дефолтного поведения. Пример из Anthropic: skill frontend-design учит Claude избегать Inter и фиолетовых градиентов.
— Поле description — в первую очередь для модели. Claude сканирует описания при старте сессии, чтобы понять, какой skill вызвать. Пишите его как условие триггера.
Anthropic запустили сертификацию Claude Certified Architect
Экзамен на 60 вопросов из 5 областей: агентная архитектура, MCP-интеграции, Claude Code, промпт-инжиниринг, управление контекстом. Вопросы построены на рабочих сценариях — от бота техподдержки до CI/CD-пайплайнов.
Раньше все стремились получить AWS Certified Solutions Architect. Ушла эпоха...
Экзамен доступен только только для компаний партнеров Anthropic. Пока бесплатно, для первых 5 000 студентов, потом $99.
Для подготовки есть 4 бесплатных курса на Anthropic Academy — это мы сохраняем.
@ai_for_devs
Anthropic удвоили лимиты вайбкодерам РФ и СНГ 😁
С 13 по 27 марта лимиты Claude удваиваются в непиковые часы. Для Штатов это ночь и утро, а для нас — почти весь рабочий день и вечер.
По Москве двойной лимит работает с 22:00 до 16:00 следующего дня. То есть можно спокойно вайбкодить с утра до 16:00, потом шестичасовой перерыв, и с 22:00 снова двойная порция токенов.
Распространяется на все планы, кроме Enterprise. Включается автоматически, ничего дополнительно делать не нужно.
@ai_for_devs
🤜 Claude Code VS. Codex: что выбрать?
Если смотреть на рынок coding-агентов в целом, то Claude Code и Codex сейчас — два очевидных фаворита среди разработчиков по всему миру.
Сегодня подготовили перевод большого разбора от автора, который несколько месяцев работал на Claude Code, перешёл на Codex, потом вернулся обратно и по ходу протестировал оба на одной задаче.
Если коротко о главном: Opus 4.6 справляется с 12-часовыми задачами с 50% вероятностью на успех, у GPT-5.3-Codex тот же показатель — 5 часов 50 минут. Зато Claude Code тратит в 3-4 раза больше токенов на идентичных задачах, что при одинаковой цене подписки напрямую бьёт по лимитам.
По своему личному опыту могу сказать, что на практике Claude Code чаще доводит задачу до рабочего состояния сам, Codex — оставляет часть проблем решать мне самостоятельно.
Автор статьи вернулся к Claude Code не из-за бенчмарков, а из-за экосистемы: уже использует Claude Chat, планирует Cowork, и промежуточный тариф за $100/месяц у Anthropic закрывает его потребности без прыжка сразу до $200/месяц.
У меня есть подписка на оба агента (в том числе по долгу службы). Периодически переключаюсь между ними и пока окончательно не определился. Но если бы только начинал, стартовал бы с Codex: он сейчас бесплатно доступен всем пользователям ChatGPT, включая Free-подписку. Когда халява закончится, пока непонятно)
@ai_for_devs