Цифровая археология: рентген и анализ всего кода локально + промпт чтобы повторить

Принял эстафету Рината от Валеры Ковальского, посмотрим что получилось.

Я написал промпт, который работает как мета-задание: сначала быстро сканирует твои репозитории, оценивает масштаб, выбирает стратегию сбора данных - и только потом действует по собственному плану + анонимизация проектов.

Скормил Claude Code, получил дашборд за 15 минут.

415 репозиториев просканировано, 160 с моими коммитами. Вот что данные рассказали про меня:
- 4 912 коммитов, 4.9M строк добавлено
- Пик продуктивности - 17:00, 1316 коммитов после 18:00
- 20% коммитов в выходные
- 2025 продуктивнее 2024 на 121% (guess why?)

Учитывая что кодинг - не основная моя активность, получилось больше чем я ожидал.

Промпт тут https://gist.github.com/nobilix/8dfa993bf1134d38cfd8291c08a20ae4

Эстафета - передай другому билдеру) Передаю @ai_driven, @kdoronin_blog, @bogdanisssimo

Если запустите у себя - делитесь в комментах скринами/ссылками)

--
Кстати, подписывайтесь на GitHub. Может, дойдут руки оформить пару проектов в open source. А пока самое полезное там - мои stars другим проектам, я часто отмечаю интересное.

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Anthropic подала в суд на Пентагон из-за статуса "supply chain risk".

- Google купила Wiz (стартап кибербезопасности ) за $32 млрд. Крупнейшая сделка в истории Гугла.

- AI-код-ревью выходит на новый уровень: Anthropic запустила Code Review для Claude Code (команда агентов на каждый PR, находки в 84% крупных PR, $15-25 за ревью), а OpenAI выкатила Codex Security: за первый цикл просканировали 1.2 млн коммитов и нашли 792 критические уязвимости.

- Nvidia выпустила Nemotron 3 Super: архитектура Mamba+Transformer, 5x throughput, контекст 1M токенов.

- TADA - новый open-source TTS, в 5x быстрее аналогов, заявляют ноль галлюцинаций и работу на мобильном.

- Google выпустила Gemini Embedding 2, первую нативно мультимодальную модель эмбеддингов: текст, изображения, видео, аудио и документы в одном пространстве. 100+ языков.

- Ян Лекун привлек $1B при оценке $3.5B для AMI Labs. Фокус на world models, за пределами LLM-парадигмы.

- Nvidia инвестирует $2 млрд в Nebius Group (бывшая Yandex N.V.).

- Replit запустил Agent 4 с параллельными агентами и бесконечным дизайн-канвасом. Привлек $400M при оценке $9B.

- Meta купила Moltbook, соцсеть для AI-агентов.

- OpenAI покупает Promptfoo, опенсорс для тестирования безопасности AI.

- Другие новости Anthropic: Claude Marketplace для покупки инструментов партнеров (GitLab, Harvey, Replit), Anthropic Institute для изучения влияния AI на общество, визуализации прямо в чате и 1M контекст для Claude Code.

- Perplexity запустила Personal Computer: AI-агент на Mac mini с полным доступом к файлам и приложениям. Для подписчиков Max ($200/мес).

- Microsoft запустила Copilot Cowork: делегирование задач AI-агентам через все приложения M365. Также показали Copilot Health: AI-анализатор медицинских карт и данных носимых устройств (бесплатная бета, пока США).

- JetBrains представила Air, агентную среду разработки, заточенную под работу с AI-агентами от разных вендоров.

- Google Maps получил крупнейшее обновление за десятилетие: AI-ассистент Ask Maps на Gemini и 3D Immersive Navigation.

- Google анонсировала Android AppFunctions: приложения могут предоставлять свои возможности AI-агентам напрямую.

- Expo Agent: генерация нативных iOS/Android из промпта. Настоящий SwiftUI и Jetpack Compose, компиляция и деплой из браузера. На базе Claude Code.

- Anthropic опубликовала исследование на основе ~1 млн разговоров: AI уже реально вытесняет работников. По данным Time, 70-90% кода для новых моделей Claude пишется самим Claude.

- a16z опубликовала шестой рейтинг Top 100 AI-приложений.

- Upstash Box: облачные песочницы для AI-агентов с serverless-тарификацией.

- Karpathy выложил autoresearch: скрипт для автономных ML-экспериментов на одном GPU. ~100 экспериментов за ночь. CEO Shopify применил подход к Liquid и получил 53% ускорения.

🍰 Еще новость этой недели: каналу исполнился год (оказывается первый пост был 12 марта 2025). Спасибо всем подписчикам 💟

Читать полностью…

Ваш кодинг-агент уже выбрал ваш стек. Вы просто еще не заметили.

Исследователи из Amplifying прогнали около 2,5 тыс. открытых запросов к Claude Code типа "добавь базу данных", "как задеплоить", "добавь аутентификацию" ни разу не назвав конкретный инструмент. Записали, что агент выбрал и сделал. Получилась карта того, как AI-агенты формируют стек за разработчиков.

Что нашли

- Монополии. GitHub Actions владеет CI/CD (94%), Stripe - платежами (91%), shadcn/ui - UI (90%), Vercel -деплоем JS (100%). Redux получил 0 рекомендаций (Zustand забрал все). Vitest вместо Jest. pnpm вместо yarn. Resend вместо SendGrid и тд
- Конкурентные категории. Auth, кеширование, ORM, background jobs, real-time - здесь нет явного победителя, а выбор полностью зависит от стека. NextAuth.js для Next.js (91%), но для Python - кастом (100%). Redis для Python-кеша (57%), но Next.js использует встроенный кеш (42%) и тд
- Контекст > формулировка. Один и тот же вопрос дает разные инструменты для разных репо (Drizzle для JS, SQLModel для Python), но стабилен при перефразировании (76% stability)
- Велосипеды - главная находка. В 12 из 20 категорий агент строит с нуля вместо рекомендации инструмента. Кастом предлагался чаще чем у любого отдельного инструмента. Например просишь auth для Python - пишет JWT реализацию с нуля.

А что изменилось-то

Проблема "на какую технологию ставить" была всегда, но сейчас размывается момент осознанного выбора. Гитхаб в своей статье назвал это "convenience loop".
И как вы поняли, проблема "Catch-22" намного шире технического стека, про это, например, пишет Nature.

И, вдобавок, есть проблема конфликта интересов, авторы рисерча The Invisible Hand показали например как Gemini молча заменял open-source на платный Google Speech Recognition. Когда компания владеет и моделью, и облаком - модель может стать продавцом, притворяющимся советником.

И да, можно (и нужно) определить стек через документацию. Но знание из training data - это как гравитация. Исследования показывают: когда контекст противоречит тому, что модель "знает" из обучения, она часто игнорирует контекст и возвращается к дефолту.

Что с этим делать

- Сначала осознать, что кодинг-агент - это полноценный канал дистрибуции: сам выбирает, устанавливает и внедряет. Иногда выбирает велосипед. Иногда незаметно.

- Если у вас есть предпочтения по стеку - сообщайте как можно раньше через файлы контекста. Контролируйте исполнение.

- Боритесь с велосипедами: больше кода, меньше безопасности. Перед реализацией попросите агента показать варианты, trade-offs, задать вам уточняющие вопросы. Несколько минут возвращают момент осознанного выбора.

- Спросите себя "если сломается - кто поможет починить?" Популярная библиотека - community. SaaS - вендор. Кастомная реализация агента - вы.

- Если предпочтений нет, то не нужно бороться с мейнстримом. Популярный выбор часто обоснован: большое комьюнити, собранные грабли, проверенные паттерны.

Короче, момент выбора никуда не делся. Он просто переехал (и замаскировался).

🔥 ➕ 🔁 @nobilix

Читать полностью…

Про PDF OCR и Bounding Boxes: рентген для ваших документов - где это применяется и на что обращать внимание при выборе парсеров документов.

Сейчас работаю над проектом, где также требуется ручная проверка результатов AI. И в очередной раз провел раунд сравнения различных инструментов для парсинга PDF. Расскажу про bbox в целом и конкретные тулы, которые я использую.

Про bbox я уже упоминал - это координаты прямоугольника, который описывает положение элемента на странице. Формат обычно [x1, y1, x2, y2].

Где это применяется

Очевидный юзкейс - Human Review (например на видео - реальный проект) или эдакий deeplink на точку в документе в RAG-системах. Но применение шире, например, я часто использую это в Evaluation пайплайнах - Bbox дает ground truth для автоматической оценки.

Уровни гранулярности

Не все bounding boxes одинаковые. Есть спектр:
- Блок - крупный кусок: весь текст до следующего заголовка
- Элемент - абзац, пункт списка, таблица, рисунок (обычно идеальный баланс гранулярности)
- Строка/слово/символ - максимальная гранулярность, на практике нужно редко

Два подхода к grounding

1. Inline grounding (eager) - каждый блок текста несет ссылку на свой источник. Обычно это anchor/референс (ID блока), реже и сами bbox прямо инлайном. В ответах LLM будет сразу референс на bbox.
1. Post-hoc grounding (lazy) - LLM/агент работает с чистым markdown без каких-либо референсов. Рядом лежит JSON с bbox и текстом каждого блока. Когда агент возвращает цитату и страницу - детерминированно ищем этот текст в JSON и достаем bbox. Агент вообще не знает про bbox, input чистый.

На практике post-hoc почти всегда лучше для контекст-инжиниринга. Бывают исключения, но rule of thumb - при прочих равных выбирайте его.

Мой опыт: Marker -> MinerU

До недавнего времени моим фаворитом был Marker + DataLab (их hosted API). Отличный инструмент, прекрасный playground для тестирования. Но в этом проекте столкнулся с проблемой гранулярности: когда вместо элемента списка - подсвечивается полстраницы.

Переехал на MinerU от OpenDataLab (китайские ребята). Ключевое отличие - MinerU отдает каждый ListItem как отдельный элемент с собственным bbox. Именно то, что нужно для точного grounding, еще и поддерживается правильная иерархия. У MinerU есть облако с какими-то супер-щедрыми лимитами типа 10K файлов в день. И локально запускается, но учитывайте что это 3-10 секунд на страницу при больших объемах - медленно. И, кстати, они используют в том числе SOTA модель PaddleOCR, которую не зря нахваливал Глеб.

Альтернативы

Альтернатив море: Docling, LlamaParse, cloud APIs (Azure Document Intelligence, AWS Textract, Google Document AI), можно даже Gemini напрямую скармливать страницы и тд. Я тестил многое из этого.

Мой критерий простой: нужен инструмент, у которого есть и облако, и совместимая локальная версия. Облако - для скорости и чтобы мой комп не жужжал. Локальная версия - для sensitive данных.

Второй момент: зрелый пайплайн. Когда подключаешь Gemini или PaddleOCR напрямую, весь scaffolding (PDF->IMG, нормализация, reading order, иерархия элементов, обработка таблиц, SO) ложится на тебя.

Фронтенд: подсветка в PDF

Для визуализации bbox в браузере - PDF.js и React-обертки вокруг него: react-pdf-viewer с highlight plugin (как на видео).

Короче, если работаете с PDF - заранее продумайте grounding. Это относительно недорогая фича, которая дает кратный рост доверия пользователей к системе.

🔥➕🔁 @nobilix

Читать полностью…

Файл, который вы первым делом создаете для кодинг-агента, скорее всего делает его работу хуже. Разбираем исследование о том, помогают ли AGENTS.md и CLAUDE.md файлы кодинг-агентам решать задачи.

Если вы работаете с Claude Code, Codex или Cursor - вы наверняка слышали: "первым делом настрой CLAUDE.md AGENTS.md`" (обобщим как context files). Кто-то использует шаблоны из Github и постов, а кто-то запускает `/init`. Звучит как must-have. Но исследователи из ETH Zurich решили проверить, работает ли это на самом деле.

Что проверяли и к чему пришли

Исследование "Do Context Files Help?" тестировало три сценария: агент с developer-written файлом, агент без файла вообще, и агент с LLM-generated файлом (тот самый /init). Задачи - реальные GitHub issues из SWE-bench. Получили:

- Developer-written файлы: +4% к resolve rate. Небольшой прирост
- LLM-generated файлы: -3%. Хуже, чем без файла вообще
- Стоимость: +20% во всех сценариях с context files

Результат стабилен по моделям и промптам для генерации. Авторы рекомендуют отказаться от auto-generated файлов и включать только минимальные специфические требования.

Когда модель сама генерирует описание кодовой базы, она записывает то, что и так может найти за минуту через rg и чтение package.json. По сути это дублирование. Только теперь это дублирование сидит в контексте каждого запроса, занимает токены и создает bias.

Еще есть и концепция "instruction budget" - frontier модели удерживают в фокусе примерно 150-200 инструкций. Но это общий бюджет на все: system prompt инструмента, ваш context file и сама задача. Системный промпт Claude Code или Codex уже занимает значительную часть этого бюджета. Каждая лишняя строка в вашем файле конкурирует за внимание модели со всем остальным.

Мой подход

Я практически не использую /init. Вместо этого начинаю с ручного минималистичного CLAUDE.md. Там чаще бизнес-контекст (про что проект, текущее состояние, что важно учитывать на этой стадии), а не описание файловой структуры. Придерживаюсь реактивного подхода: если агент раз за разом делает одну и ту же ошибку - добавляю правило. Не делает - не добавляю. Периодически делаю ревизию.

Часто использую условные правила вместо постоянных: "если делаешь X - используй Y" вместо "всегда используй Y". Это снижает noise для задач, где правило нерелевантно.

В больших проектах - вложенные файлы по папкам. Progressive disclosure: агент получает инструкции только для той части кодовой базы, в которой работает.

Еще из наблюдений

- Негативные инструкции ("не используй X") парадоксально могут увеличить вероятность использования X. Лучше укажите что использовать вместо.
- Периодически удаляйте файл целиком и смотрите, что реально сломается. С каждым апдейтом моделей - сломается все меньше
- Compiler/linter лучше текстовых инструкций - если можно выразить правило через ESLint rule, tsconfig strict, pre-commit hook - это надежнее
- AGENTS.md ≠ CONTRIBUTING.md - если у вас уже есть CONTRIBUTING.md для людей, не дублируйте. Просто сошлитесь на него. То же касается README.md
- Не скачивайте всякие чужие awesome-claude-md-for-best-developers-pack - там нет нюансов вашего проекта, зато есть накопленные рудименты, которые современные модели и так знают.
- Иногда вам просто не нужен файл контекста, на сегодня вполне ок кодить без него, особенно если проект новый.

Context files - не бесполезны. Но если их генерировать и не поддерживать - они точно скорее вредят, чем помогают. Минимальный, реактивный, актуальный файл с фокусом на нестандартных вещах - пока лучший подход.

А какой у вас опыт?

Читать полностью…

Cloudflare запустили Markdown for Agents - и тут есть что обсудить.

Помните мой разбор LLMs.txt? Тогда я сделал рисерч и пришел к выводу, что идея скорее мертворожденная: 0.3% адаптация среди топ-100к сайтов, ни один крупный провайдер официально не поддерживает. Собственно, так и вышло: cейчас почти никто не делает LLMs.txt.

А вот тут совсем недавно Cloudflare зашли с другой стороны: релизнув Markdown for agents - когда AI-агент отправляет запрос с заголовком Accept: text/markdown, Cloudflare на лету конвертирует HTML в чистый MD. Плюс в ответе будет приходить заголовок x-markdown-tokens с оценкой токенов. Агент может заранее понять, влезет ли страница в контекстное окно, до того как ее обработает. По сути это context window management на уровне HTTP.

Кстати, Claude Code и OpenCode уже отправляют Accept: text/markdown - они буквально просили об этом, просто никто не слушал.

Контекст шире, чем кажется. Cloudflare за полтора года развернулись на 180 градусов. Июль 2024 - дали кнопку "блокировать AI-краулеров одним кликом". Июль 2025 - все новые домены блокируют AI по умолчанию, 416 миллиардов заблокированных запросов. И вот февраль 2026 - запускают Markdown for Agents и приглашают тех же агентов обратно.

Девелоперское комьюнити принимает с энтузиазмом, предложили воркэраунд для бесплатных планов, появились Spatie-пакет для Laravel, плагин для Caddy, WordPress-плагин от создателя Yoast.

SEO-шникам же идея не очень зашла. Джон Мюллер из Google прямо назвал идею "stupid". Некоторые предупреждают о "shadow web" - сайты могут вставлять скрытые инструкции в markdown-версию.

Меня лично бесит, когда Claude Code не может получить ответ с какого-то сайта, потому что тот решил блокировать AI-агентов. Особенно этим грешит OpenAI. Я понимаю владельцев сайтов - никому не хочется оплачивать трафик ботов, которые выкачивают контент. Но универсального решения пока нет, и от этого страдают все.

Идея Cloudflare мне нравится больше, чем LLMs.txt да и Cloudflare настолько большой провайдер (~20% веба), что может задать тренд, если эксперимент получится удачным. Если Vercel и Fastly, Netlify и др. подхватят - получим де-факто стандарт. Но проблема, что этот же заголовок становится маркером "я AI-агент", что упрощает и блокировку.

А вы как думаете - это шаг в правильном направлении или наоборот нужно оставить веб таким, каким его видят люди и не пытаться его подогнать под требования агентов?

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Bytedance хайпят с Seedance 2.0 - новой SOTA видео-моделью с мощно подросшим качеством генерации и нативным аудио.

- OpenAI представила GPT-5.3-Codex-Spark - компактную модель для кодинга в реальном времени, работающую на чипах Cerebras (>1000 t/s)

- Google выпустили Gemini 3 Deep Think - обновленный ризонинг мод, который выбил SOTA на нескольких бенчмарках, включая ARC-AGI-2 (84.6%). Доступна в Ultra плане.

- Zhipu AI выпустила GLM-5 - открытую модель под лицензией MIT - где-то между лучшими открытыми моделями и закрытыми фронтирными. Вместе с моделью представили свою агентный UI Z-code.

- Google DeepMind представили Aletheia - ИИ-агента для математических доказательств, который набрал 91.9% на IMO-ProofBench Advanced (новый рекорд).

- MiniMax выпустили M2.5 - модель чуть слабее GLM-5, но заметно дешевле: $0.3/$1.2 за миллион токенов против $1/$3.2 у GLM-5.

- Anthropic в качестве эксперимента выпустили Claude Opus 4.6 Fast - версия в 2.5 раза быстрее обычной, но обойдется в 6 раз дороже обычной модели.

- OpenAI Responses API получили большой апдейт: server-side compaction, контейнеры с интернетом + Skills. Плюс выкатили статью с 10 советами по запуску многочасовых агентных воркфлоу.

- Anthropic привлекли $30 млрд на оценке $380 млрд - крупнейший раунд среди AI-стартапов.

- Cursor выпустили новую модель Composer 1.5. Модель с ризонингом, обучена само-суммаризации для работы с длинными диалогами.

- Claude Cowork теперь на Windows.

- Nebius (от бывших фаундеров Яндекса) покупают Tavily - популярный поиск для AI-агентов.

- Бывший CEO GitHub Томас Домке запустил Entire - "Github для ИИ-агентов". Платформа автоматически сохраняет весь контекст генерации и передает ИИ для дальнейшей работы.

- Stripe используют minions - агентов, которые могут one-shot делать фичи end-to-end.

- Warp запустили Oz - платформу для оркестрации агентов в облаке. Запускай сотни агентов из терминала, браузера, API или телефона.

- Google реализовали архитектуру Recursive Language Models (RLM) от MIT на своем Agent Development Kit.

- Alibaba выпустили Qwen-Image-2.0 - новый ИИ-фотошоп. Поддерживает качество до 2К, создает фотореалистичные картинки, слайды презентаций, людей и природу с высокой детализацией.

- Claude in PowerPoint - ассистент теперь работает внутри презентаций, редактируя слайды в реальном времени и сохраняя корпоративный стиль.

- Chrome 146 включает ранний превью WebMCP, доступный через флаг - позволяет AI-агентам делать запросы к сервисам без браузинга.

- Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что ChatGPT вернулся к росту более 10% в месяц, а Codex вырос на 50% за неделю.

- Вокруг OpenClaw много шума, поэтому кратко любопытное: webclaw.dev - веб клиент, aight.cool - iOS app, драма с агентным PR в гитхабе, интервью фаундера с Lex Fridman, разбор с нуля на питоне.

Читать полностью…

Поляков считает, что он победил управляющую компанию

Разогнался с навыками для OpenClaw и заметил неэффективность: чтобы курьер Вкусвилл попал к нам домой, надо зайти в приложение УК и заказать пропуск. Иначе — пропущеные звонки, недоставленные заказы и нервы.

Наш Домпульт ужасен: 5 экранов ради одного пропуска. А гостевой паркинг — вообще боль: слоты по 30 минут, максимум 3 за раз, по мере освобождения можно ещё 3. Без пропуска — предупреждение, потом бан.

🔍 Charles Proxy: приложение для отладки трафика

Проблема: у приложения УК нет публичного API. Но любое приложение общается с сервером по HTTP. Я посмотрел сетевой трафик своего аккаунта на своём устройстве, чтобы понять, что делает приложение.

Charles Proxy — прокси для мониторинга сетевых запросов. Настроил отладочный прокси — и стало видно, какие запросы и параметры уходят при обычных действиях.

💡 Делаешь действие в приложении — и становится понятно, какие сетевые вызовы за ним стоят.

Нюанс: не уверен, что утилита работает с Андроид.

⚙️ Что автоматизировал

🔸 Парсинг новостей УК: закрытие проездов, ремонт, отключения
🔸 Заказ пропусков для курьеров и гостей
🔸 Бронирование парковочных мест
🔸 Связка: заказ во ВкусВилл → пропуск для курьера

Всё это доступно мне в приложении — бот просто повторяет те же действия, но без лишних экранов.

Последний пункт — главный. Бот собирает корзину, проверяет наличие и сам заказывает пропуск на время доставки.

🤦 Про вчерашний Puppeteer

Вчера городил безголовый Chrome с авторизацией для проверки наличия товаров ВкусВилл. Но можно было бы и по другому. Хотя и сложнее в разы.

📌 Итого

Бот теперь умеет: искать продукты → проверять наличие → собирать корзину → заказывать пропуск курьеру. Полный цикл от «хочу форель» до «курьер у двери».

Расскажите, уже пробовали бытовую автоматизацию через ИИ?

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

Читать полностью…

Лифтовый вайб-чек возвращается! Распаковка Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex

Сегодня случилось редкое: Anthropic и OpenAI выкатили свои главные модели в один день. Claude Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex - оба от 5 февраля почти подряд. Поэтому мой лифтовый бенчмарк возвращается. На видео протестил обе модели - и в веб-интерфейсе, и в Claude Code / Codex. По-моему, в этой задаче однозначный фаворит - Opus, но судите сами.

Коротко что в каждом релизе.

Claude Opus 4.6
- 1M токенов контекста (было 200k) - первый Opus с таким окном
- Agent Teams - несколько агентов параллельно на одной задаче
- Adaptive Thinking - сама решает когда думать глубже
- Claude в PowerPoint (превью)
- SOTA на агентном кодинге, бьет GPT-5.2 на 144 Elo
- Нашел 500 zero-day уязвимостей в open-source
- $5/$25 за 1M токенов
- блог-пост

GPT-5.3-Codex
- Первая модель, которая участвовала в собственном создании
- На 25% быстрее при меньшем расходе токенов
- Terminal-Bench: 77% (было 64%), OSWorld: 65% (было 38%, человек ~72%)
- Первая "High capability" для кибербезопасности + $10M на гранты
- Вышла за пределы кода: PRDs, презентации, аналитика
- Codex app для macOS - 500k загрузок за 3 дня
• блог-пост

Любопытно: ни один бенчмарк в анонсах напрямую не пересекается. Обе компании выбрали разные тесты, так что сравнить лоб в лоб по цифрам - нельзя.

По ощущениям, модели стали как будто быстрее, но Opus дотошный прямо стал - перепроверяет по несколько раз из-за этого сам процесс дольше.

Disclamer: это шуточный тест, не настоящий бенчмарк, и конечно надо тестить на разных задачах, Claude и так был хорош во фронтенде, а новый Codex надо бы потестить как архитектора и ревьювера еще, так что кто потестил сам - расскажите ваши впечатления - что удалось потестить и какие впечатления?

Читать полностью…

Vibecoding ≠ AI-assisted engineering

Год назад Андрей Карпатый ввел термин "vibe coding" и то что задумывалось как мем "просто промпти и не думай" часто стало ассоциироваться со всей AI разработкой. Поэтому, те кто меня знает, знают что я этот термин не очень люблю) Между тем серьезные компании тихо выстраивали совсем другой подход: системный, с ревью, метриками и инфрой. Не vibe coding, а AI-assisted development.

Тема необъятная и много кто (и я в том числе, иногда) о ней пишет. В этом посте я просто собрал несколько годных статей, где компании уровня Uber и Spotify детально описывают свои workflows, архитектуры, фреймворки, грабли, цифры.

• Block — AI-Assisted Development at Block как перевести 12 тыс. инженеров на AI-assisted разработку и не утонуть. Block запустил программу AI Champions (50 инженеров, 30% времени на enablement), геймифицировал подготовку репозиториев через "Repo Quest" с уровнями, и внедрил подход Research → Plan → Implement с чистым контекстом на каждой фазе. Результат за 3 месяца: AI-authored code +69%, automated PRs выросли в 21 раз. Внутри - детальная диаграмма AI-ready монорепо на 40K+ файлов.

• OpenAI — Building an AI-Native Engineering Team - cамый полный SDLC-гайд из всей подборки. Для каждой фазы (Plan, Design, Build, Test, Review, Deploy) — четкая таблица: что делегировать агенту, что ревьювить, что остается за человеком. Фреймворк Delegate → Review → Own.

• Anthropiс - Исследование "How AI Is Transforming Work" про "парадокс контроля", стратегии делегирования. Свежий 2026 Agentic Coding Trends Report, и Борис (создатель СС) много пишет в twitter про свои workflow.

• Spotify — Background Coding Agent - Spotify не дал каждому инженеру Cursor, они надстроили AI поверх существующей системы массовых миграций по тысячам репозиториев. Мульти-агентный pipeline: planning agent → coding agent → pull requests.

• Uber — uReview: AI-Powered Code Review - Uber покрывает AI-ревью 90%+ из ~65,000 еженедельных дифов по шести монорепозиториям. Детальнейший публичный разбор AI code review в production: от pipeline архитектуры до выбора моделей.

• Addy Osmani — My LLM Coding Workflow Going into 2026 - личный workflow ведущего инженера Google Chrome. Spec before code, ultra-granular version control (коммиты как save points), AI-on-AI review. Главный тезис: "AI amplifies your expertise" - без фундамента AI просто усиливает хаос.

Короче, как я считаю, "AI пишет код" - это некий спектр, а не одна точка. Vibe coding - это в определенных (редких) условиях приемлемый способ делать софт. AI-assisted engineering - совсем другой способ делать софт. Проблема не в том, что один хуже другого, а в том, что их склеили в одно слово.

Читать полностью…

Просто короткая подборка того, что я нашел полезного за последнее время (на разные темы):

- Skillsmp и skills.sh - агрегаторы Agent Skills. Качаешь zip, или запускаешь npx skills add - и агент сам понимает, когда применить.

- Markdown.fast - open-source фреймворк для публикации: маркдаун → терминал → сайт, доступный сразу и браузерам, и LLM, и AI-агентам. Удобно, если ведешь блог или доку и хочешь деплоить из терминала без возни с CMS.

- Pencil.dev - Figma, но для IDE. Рисуешь сам или просишь AI - код генерится сразу (HTML, CSS, React). Файлы дизайна (.pen) лежат в git, версионируются вместе с кодом. Импорт из Figma, параллельные агенты, бесплатный (платишь только за свой AI-провайдер).

Все это я нашел в канале Игоря Tips AI. Он стабильно вытаскивает полезные штуки, классный канал, на который я давно подписан.

Оффтоп: В моем канале нет платной рекламы. А еще в телеграме нет органики, поэтому авторы растут через взаимные рекомендации, это дружеская рекомендация подписаться на классный канал)

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Вышел Cursor 2.4. Появились Subagents + добавили генерацию изображений и Cursor Blame для Enterprise (показывает, какой код написал AI, а какой человек).

- Anthropic опубликовала новую "конституцию" Claude на 23 000 слов (Конституция США - 7 500) под лицензией CC0. Можно свободно использовать для своих моделей. OpenAI выпустила свою под той же лицензией.

- OpenAI запускает определение возраста в ChatGPT. Cначала автоматически включаются ограничения, а если ошибочно - можно отключить через KYC.

- z.ai выпустили Flash-версию опенсорсной модели GLM-4.7, заточенную на локальный кодинг и агентов.

- Прошел форурм в Давосе - в плане AI Главная тема форума в этом году - доказательство ROI от AI.

- Sansec использовал Claude для аудита пакетов на Packagist (PHP) и нашел 353 zero-day уязвимости.

- Mercor представили APEX-Agents - новый бенчмарк для AI-агентов на долгосрочных задачах в Google Workspace. Результаты: Gemini 3 Flash - 24%, GPT-5.2 - 23%, Claude Opus 4.5 - 18.4%.

- TII (Abu Dhabi) выпустили Falcon-H1R 7B - гибрид Transformer + Mamba2 с контекстом 256K. Обгоняет модели до 7x крупнее: 88.1% на AIME-24, скорость до 1500 токенов/сек. Open source.

- GitHub выпустил Copilot SDK для встраивания агентных возможностей в любые приложения.

- Alibaba опубликовала Qwen 3 TTS - модели синтеза голоса на 0.6B и 1.7B параметров. Тренировали на 5 млн часов аудио на 10 языках (включая русский). Есть клонирование голосов, поддержка vLLM и mlx audio.

- xAI опенсорснули код рекомендательной системы X (Twitter). Маск пообещал обновлять репозиторий раз в месяц.

- Apple разрабатывает AI-пин размером с AirTag с двумя камерами. Возможный запуск в 2027.

- Gemini в Chrome получает систему навыков ("Skills"), двигаясь к полноценному AI-агенту в браузере.

- Manus добавили паблишинг навайбкоденных приложений в App Store и Play Market прямо из чата.

- Google расширяет персонализацию в AI-поиске: теперь AI использует Gmail и Photos для результатов.

- CNN сообщает о растущем тренде отказа от AI. Люди возвращаются к рукоделию, бумажным книгам и аналоговым хобби как противовес генеративному AI.

- Claude in Excel теперь доступен на Pro-планах (довольно мощная штука, эксель-гуру хвалят). А создатель Claude Code Борис Черный дал интервью в YT про Claude Cowork и Claude Code.

Читать полностью…

Завтра стрим про агенты в облаке и на своем железе. Приходите кому интересно (бесплатно).

Делаем расширенную версию докладов с ИИтоги 2025 - мы с Валерой (канал Neural Kovalskii), по 40 минут на каждого вместо 20, плюс Q&A.

Если строите AI агентов или планируете - будет полезно разобраться:

Облако (моя часть):
- Почему "просто поменять модель" уже не работает, про агентный API - и какая ситуация с вендор-локом
- Build vs Buy: на чем экономить время, а что строить самим
- Подробнее про кейсы file-first агентов и в этот раз будет время рассказать технические детали

Локально (Валера):
- Какие open-source модели реально тянут десятки тулов без галлюцинаций
- Как запустить агентов на своем железе, если есть требования к безопасности
- MCP в Enterprise: что работает, где грабли

21 января, 19:00 GMT+3. Бесплатно.

📅 Календарь - прямая ссылка на стрим появится там в день эфира

Читать полностью…

Онтология - старая концепция переживающая ренессанс в эпоху AI

Это то, что разительно уменьшает галлюцинации и за чем стоит успех Google в AI гонке. А еще сложно представить mission-critical систему (напр. медицинскую) без онтологий.

Если вы работаете с LLM, боретесь с галлюцинациями, или думаете о том, как структурировать знания в вашей системе - пост будет вам полезен.

Хотя понятие древнее (восходит к Аристотелю), в контексте computer science онтология - это формальная спецификация концептуализации. Если проще, то это явное определение:
- Какие типы сущностей (entities) существуют в вашем домене
- Какие отношения (relationships) между ними возможны
- Какие правила и ограничения (constraints) должны соблюдаться

Почему онтологии важны для AI?
1. Ограничивают типы сущностей и отношений, которые LLM может извлекать
2. Совместимая структура для извлечения знаний (помним про стандарты, да?)
3. Детерминированный логический вывод (reasoning) по правилам (готовый, развитый аппарат для этого)
4. Борьба с обобщениями, потому что контекст без онтологии ломается (происходит т.н. meaning collapse)

Важные понятия, которые нужно знать
- Триплет - единица знания (Subject, Predicate, Object)
- Класс - тип сущности, например Person, Product
- Свойство/отношение - связь между классами
- Экземпляр (instance) - конкретный объект класса, например компания Google
- Правило (Rule) - логические ограничения
- Вывод (Reasoning) - автоматическая дедукция новых фактов из существующих

Важные стандарты: RDF (триплеты), OWL (хранение и reasoning), SPARQL (язык запросов).

Система знаний (а это чаще всего то, что мы тут делаем с вами в мире AI разработки) сильно выигрывает от внедрения онтологий, и правильная работа с ними - похожа на постройку здания, где фундаментом выступают доменные (отраслевые) онтологии. Примеры готовых доменных онтологий: SNOMED CT (медицина), FHIR (healthcare interoperability), FIBO (финансы), LKIF (legal), Schema.org (веб и не только). Над фундаментом строятся этажи из кастомных онтологий и знаний. Стройка эта не простая, но она дает качественно другой результат и инвестиция в онтологии - это стратегический asset, который растет в ценности.

Чаще всего AI-разработчики слышат про онтологии только в связи с графовыми БД (Neo4j) и GraphRAG. Но тема куда шире и фундаментальнее - это про то, как вы определяете структуру знаний в вашей системе, независимо от того, где и как вы их храните.

Сложно запихнуть в тг пост такую большую тему, но надеюсь хотя бы пробудил интерес и дал направления. Изначально я планировал написать про то, как использую онтологии в file-first подходе к агентам, но понял что нужен этот вводный пост сначала. Если тема зашла - через пару дней выйдет следующий пост.

🔥➕🔁

Читать полностью…

Claude Cowork - десктопный Claude агент для тех, кто не хочет в терминал. Затестил, разберемся что это, как работает и кому нужно.

Итак, Anthropic выкатили Cowork - для меня этот релиз был ожидаемым. Я сам давно использую Claude Code не только для кода - организация файлов, работа с документами, локальные автоматизации. И вижу как adoption Claude Code давно вышел за рамки "инструмент для разработчиков". Логично было упаковать это в более дружелюбный UI.

Что умеет:
- Работать с локальными файлами - читать, редактировать, создавать, удалять в выбранной папке
- Запускать скрипты предустановленные CLI тулы (ffmpeg, pandoc и др) sandbox-е
- Работать с браузером через Claude in Chrome
- Скачивать файлы из интернета (если настройки Claude Desktop позволяют)
- Использовать Skills, Connectors (Google Drive, Gmail, Notion), локальные MCP
- Выполнять задачи параллельно + можно поставить в очередь несколько задач

Важный момент: Cowork и Claude Code - это разные экосистемы. Cowork не читает .claude/ в выбранной папке, игнорирует CLAUDE.md, не подхватывает локальные skills и commands. Он использует только глобальный сетап Claude Desktop. Если у тебя уже настроен Claude Code - придется настраивать Cowork отдельно через UI приложения и наоборот.

Ограничения:
- Только macOS (Windows в планах)
- Только Claude Max ($100-200/мес)
- Не синхронизируется между устройствами
- Не помнит предыдущие сессии
- Research preview - выкатили очень быстро, есть баги и лагает

Мои эксперименты (оба на видео)

Эксперимент 1: Организация Downloads
Справился норм: быстро распознал что на скриншотах, переименовал логично, разложил по категориям и датам. Ничего лишнего не удалил и не создал.

Эксперимент 2: YouTube → вертикальные шортсы
Тут интереснее. Задача: скачать видео с youtube, нарезать на вертикальные шортсы (9:16) по смыслу с текстовыми надписями!
Что произошло (без моего вмешательства):
- Скачал видео через yt-dlp
- Субтитры и Whisper не сработали (не смотря на разрешение сети) - нашел обходной путь через визуальный анализ кадров
- Написал Python-скрипт с ffmpeg, создал 20 шортсов с правильным aspect ratio и наложил подписи на видео

Стоит ли использовать?

Если ты уже в Claude Code - не вижу смысла переключаться. CC дает больше контроля и гибкости, файлы открыты в IDE, видишь изменения в реальном времени. Плюс твой сетап (MCP, skills, CLAUDE.md и тд) там уже работает - в Cowork его нет. Да и скорость работы заметно меньше - все-таки сандбокс.

Если терминал пугает - Cowork отличная точка входа в агентные возможности. Тут мой совет: не давай Cowork доступ к критичным папкам. Создай отдельную рабочую директорию, работай там. И внимательно читай что Claude собирается делать перед подтверждением.

Полезные ссылки
- Официальный анонс
- Обсуждение на Reddit
- First impressions от Simon Willison - технический разбор, виртуализация под капотом
- 🤩 Product deep dive - история как делали Cowork - 10 дней, 4 человека, причем весь код написал Claude Code, увлекательное чтиво
- ✨ Waitlist - если нет Max подписки
• пост Саши про его кейс с доками, пост Тимура про то как Сowork был завайбкожен

---

Интересно как это будет развиваться. Вижу тренд: агентные возможности с доступом к файлам и исполняемой средой спускаются к массовому пользователю. OpenAI с Operator идут через браузер, Anthropic - через файловую систему. Посмотрим что окажется более востребованным.

Читать полностью…

Сила generative UI в ограничениях.

Пост навеян новой фичей Claude Builds Visuals - теперь умеет рисовать интерактивные визуализации прямо в чате.

Эта тема мне давно интересна, пошел разбираться как это устроено, нашел отличный технический блогпост - увлекательный реверс-инжиниринг. Claude вызывает внутренний tool show_widget, который инжектит HTML прямо в DOM страницы, и самое интересное это ограничения: минималистичная дизайн-система, последовательность строго "стили → контент → скрипты" чтобы виджет рисовался по мере генерации и не ломался. И прикольный трюк с read_me, по сути ленивая загрузка документации для экономии контекста. Автор пересобрал всю систему для терминального агента!

Неплохие примеры в действии можно посмотреть еще тут.

Эта история - частный случай более широкого тренда Generative UI и его можно делать двумя путями: генерировать полный код (HTML/React) с нуля: или генерировать конфиг по заданной схеме, а приложение само рендерит.

Vercel недавно выпустили json-render - фреймворк, который делает именно второе: AI → JSON → UI.

И еще более новый OpenUI - open-source фреймворк для генеративного UI. На 67% меньше токенов чем json-render, в 2-3x быстре. Стриминг-first.

Хорошую статью с обзором ландшафта generative UI написали CopilotKit, и еще в тему - Коля недавно показывал классный кейс использования Streamlit для похожей цели (по сути использование low-code для целей GenUI).

GenUI хорошо подходит для различных внутренних инструментов, дашбордов, систем аналитики и в образовательных целях - основной интерфейс стабилен, а в нужных местах генерируются динамические островки.

Так или иначе, лучший генеративный интерфейс рождается в ограничениях)

🔥 ➕ 🔁 @nobilix

Читать полностью…

Кэш в LLM API. Один параметр, который может изменить всю экономику inference.

На скрине сводка из эксперимента в одном из последних проектов, где используется Anthropic API, в котором кстати кэш не включен по дефолту.

Собирался написать пост об этом, но наткнулся на разбор, который сделал это лучше. Сергей Нотевский написал подробную статью про экономику кэширования у разных провайдеров.

В статье, помимо прочего:
• почему два одинаковых запроса могут отличаться в цене в 3 раза
• какие паттерны в промптинге незаметно убивают кэш
• чем отличаются контракты кэширования у OpenAI, Anthropic и Gemini и почему миграция между ними роняет hit rate вдвое
• как команда Manus снизила стоимость инференса в 10 раз тремя простыми практиками
• почему Gemini Flash-Lite с кэшем оказывается дешевле DeepSeek в ~2.7 раза

У Сергея вообще отличный канал, рекомендую подписаться @sergeinotevskii, там много практических постов, особенно на тему локальных LLM и есть другие разборы, например про проблемы большого контекстного окна. Так что воспользуюсь моментом и рекомендую канал Сергея)

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI выпустили GPT-5.4 и GPT-5.4 Pro: 1M токенов, нативный computer use, на 33% меньше ошибочных утверждений по сравнению с GPT-5.2. Еще выкатили и сделали дефолтной GPT-5.3 Instant.

- Apple представила MacBook Neo за $599 - первый Mac на чипе от iPhone (A18 Pro). Также вышли MacBook Pro на M5 Pro и M5 Max.

- Google выпустил Gemini 3.1 Flash-Lite - самую быструю и дешевую модель в линейке Gemini 3.

- На фоне конфликта с Пентагоном Claude вышел на 1 место в App Store + запустили программу поддержки опен-сорса и программу амбассадоров.

- Cursor запустил Automations - always-on фоновые агенты в облачных sandbox с памятью. Еще Cursor теперь доступен в JetBrains IDE через Agent Client Protocol.

- OpenAI выпустили Symphony - open-source оркестратор для агентов в таск-трекере (Linear). Опенсорс.

- Claude Code получил голосовой режим - push-to-talk через пробел, транскрипция бесплатная. Раскатывают постепенно.

- Google выпустил open-source CLI для всего Google Workspace (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs, Chat) + встроенный MCP-сервер для AI-агентов и 100+ Agent Skills.

- Microsoft выпустил Phi-4-reasoning-vision-15B - открытая компактная модель конкурирующая с моделями в разы крупнее.

- NotebookLM от Google выкатил Cinematic Video Overview - генерация анимированных документальных роликов из источников. Пока только для Ultra.

- Anthropic запустили Import Memory - перенос памяти из ChatGPT/Gemini в Claude через специальный промпт для экспорта.

- Шведское издание SVD выяснило, что записи с умных очков Meta Ray-Ban попадают к аннотаторам-людям в Кении, включая банковские данные и интимный контент. Meta судят за нарушение приватности.

- OpenAI уволили сотрудника за торговлю на Polymarket и Kalshi с использованием инсайдерской информации о датах релизов.

- Атака через prompt injection в заголовке GitHub issue скомпрометировала 4000 машин разработчиков. Cline интерпретировал вредоносный заголовок как инструкцию.

- AWS запустил AI-агентов для медиков за $100/мес - верификация пациентов, заполнение медкарт, планирование приемов.

- OpenAI запустили ChatGPT for Excel - Add-In, который строит и обновляет модели прямо в таблице по текстовому описанию, использует Computer Use фишки GPT-5.4.

- Codex Desktop от OpenAI вышел на Windows.

- Интересный новый проект: agentcard.sh - предоплаченные виртуальные Visa-карты для AI-агентов. MCP-совместимый.

- Классное исследование про то какие технологии выбирает Claude Code если явно не указывать стек.

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Anthropic отказала Пентагону в использовании Claude для массовой слежки и автономного оружия. Пентагон разорвал контракт, Трамп потребовал отказаться от Claude во всех фед. агентствах. Anthropic оспорит решение в суде. Ирония: OpenAI тут же заключила аналогичный контракт с оборонкой, за что многие стали отменять подписки.

- Alibaba выпустила Qwen 3.5 Medium: Qwen3.5-35B-A3B, квант работает на одной RTX 3090 с 100+ т/с, по качеству сопоставима с Sonnet 4.5. Контекст 1M, Apache 2.0. SOTA для локальных запусков!

- Reve v1.5: большой апдейт генератора картинок, третье место на арене. Улучшена работа с текстом включая кириллицу.

- ByteDance выкатили Seedream 5.0 Lite для генерации и редактирования картинок. Урезанная из-за проблем с копирайтом, но все еще хороша.

- Google представила Nano Banana 2: качество Pro с быстродействием Flash, разрешение до 4K, веб-поиск изображений в реальном времени.

- Сразу три крупных релиза своих OpenClaw облачных автономных агентов: Perplexity запустил Computer. Cursor запустил Cloud Agents. Notion выпустил Custom Agents, Microsoft представила Copilot Tasks.

- Anthropic опубликовали скандальное расследование о промышленной дистилляции Claude китайцами: DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax отправили ~16 млн запросов через ~24 000 фиктивных аккаунтов.

- ChatGPT начал показывать рекламу пользователям бесплатного и Go-плана в США. $60 CPM при минимальном бюджете $200 000.

- OpenAI завершила крупнейший раунд частного финансирования в истории: $110 млрд при оценке $840 млрд.

- Джек Дорси (создать Твиттера) уволил 4000 сотрудников Block (40% штата), прямо назвав причиной AI-инструменты. Акции +23%.

- Inception выпустил диффузионную LLM Mercury 2 со скоростью 1009 токенов/сек на Blackwell, в 3-5 раз быстрее фронтирных моделей. На AIME 91%, на уровне o3.

- Стартап Taalas сделал чип с весами Llama 3.1, "запеченными" прямо в кремнии: ~17k токенов/сек (это очень много!)

- OpenAI объявила, что SWE-bench Verified больше не актуален.

- Claude Code получил Auto Memory: через /memory агент сам ведет блокнот о проекте, данные сохраняются между сессиями.

- Android получит task automation на Pixel 10 и Galaxy S26: встроенный Gemini будет сам заказывать Uber, оформлять доставку и т.д.

- Claude Cowork получил плагины для финансов, HR, дизайна и инженерии, а также 12 новых коннекторов включая Google Drive, Gmail и DocuSign.

- Кризис в традиционном софте продолжается: CEO Workday заявил, что vibe coding не создаст ERP-систему, но акции упали на 40% с начала года. IBM потеряла 10% после запуска Anthropic AI-инструмента для COBOL.

- Невидимые Unicode-символы могут заставить AI-агентов выполнять скрытые инструкции. Без инструментов угрозы нет, но с доступом к tools модели декодируют и выполняют скрытые команды.

- Исследование (MATS Research, ETH Zurich, Anthropic): LLM-агенты деанонимизируют пользователей по публичным постам, выводя место проживания, профессию и интересы. Масштабируется на десятки тысяч кандидатов.

- Pew Research: 54% американских подростков используют ИИ для учебы (год назад 27%), каждый 10-й делает с ИИ всю домашку.

- Cloudflare переписали Next.js под Vite и Workers с помощью AI за $1100 и 7 дней. Проект Vinext решает реальную проблему деплоя Next.js.

- Claude Code получил Remote Control: запускаешь сессию на PC, управляешь с телефона или через веб. Активно пользуюсь, пока не хватает многого, но уже удобнее сторонних инструментов.

- Пара полезных новых OSS проектов на заметку: hermes-agent - что-то среднее между OpenClaw и CC, llmfit - чекает ваше железо и говорит, какие актуальные модели на нем запустятся.

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Google выпустила Gemini 3.1 Pro - серьезный скачок по бенчам, трехуровневый thinking, контекст 1M токенов.

- Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.6 - апгрейд кодинга, computer use и long-context reasoning. На 40% дешевле Opus.

- Alibaba выпустила Qwen 3.5 - MoE на 397B параметров. 201 язык, Apache 2.0. По бенчам на уровне фронтирных моделей.

- xAI выпустила Grok 4.20 в бете - мультиагентная архитектура из 4 специализированных агентов, работающих параллельно.

- OpenAI поглотила OpenClaw. Создатель Питер Штайнбергер возглавит направление personal agents. Проект остается опенсорсным, переезжает в независимый фонд.

- OpenAI привлекает рекордный раунд ~$100B при оценке ~$830-850B. Крупнейшая сделка в истории частного финансирования. Среди инвесторов SoftBank, Nvidia, Amazon, Microsoft.

- Anthropic выпустила Claude Code Security - инструмент с multi-stage self-verification. Нашли 500+ уязвимостей в опенсорс-проектах, некоторые существовали десятилетиями. После анонса акции cybersecurity-компаний просели (JFrog -24.6%).

- Пентагон использовал Claude через Palantir для планирования операции в Венесуэле.

- Seedance 2.0 от ByteDance вызвал крупнейший copyright-скандал в AI-видео. Disney, Paramount, Netflix, Warner Bros потребовали прекратить нарушения. ByteDance частично откатились и пообещали safeguards.

- Figma выпустила интеграцию с Claude Code ("Code to Canvas") - можно перенести работающий UI из Claude Code в редактируемые Figma-слои через MCP. Работает в обе стороны.

- Anthropic обновила политику использования - подписку Claude теперь нельзя использовать через сторонние инструменты (Cline, Roo Code, OpenClaw). Начались баны аккаунтов злоупотребляющих этим, что вызвало негативную реакцию сообщества.

- OpenAI тихо обновила миссию, убрав слова про безопасность и отсутствие финансового мотива. Было: "Build AI that safely benefits humanity, unconstrained by need to generate financial return". Стало: "Ensure AGI benefits all of humanity".

- Google добавила в Gemini генерацию музыки через Lyria 3 - треки до 30 секунд из текста или изображений. SynthID маркировка.

- GitHub Agentic Workflows вышел в technical preview - автоматизация репозиториев через AI-агентов в GitHub Actions. Описываешь желаемый результат в Markdown, агент выполняет.

- Cohere Labs выпустила TinyAya - открытые мультиязычные модели (3.35B) для 67+ языков. Работает на устройствах без интернета.

- Kitten TTS V0.8 - сверхмаленькая TTS-модель, самая маленькая версия всего 14M параметров (25 МБ), работает на CPU. Apache 2.0.

- World Labs (Fei-Fei Li) привлекла $1B при оценке ~$5B. Продукт MARBLE создает 3D-миры из текста, изображений и видео.

- Manus (Meta) запустил AI-агентов в Telegram - полноценный Manus с reasoning, tools и multi-step задачами прямо в мессенджере.

- Cursor запустил Marketplace - плагины для полного цикла разработки: skills, MCPs, субагенты, хуки.

- ARC-AGI-3 - новый интерактивный бенчмарк reasoning для AI-агентов. Полный запуск 25 марта.

- Anthropic опубликовала исследование работы людей с AI-агентами на основе миллионов взаимодействий в Claude Code. Много интересного.

- Исследование влияния LLM на книжный рынок: за 3 года количество новых книг утроилось, среднее качество снизилось. Но топ-1000 книг по категориям стали лучше - опытные авторы выиграли, новые проиграли.

- React вайб-кодерам на заметку: React Doctor - новый, но быстро набирающий популярность инструмент для диагностики React-кода.

Читать полностью…

Самые полезные вещи про AI я узнаю из разговоров с теми, кто уже внедрил и набил шишки.

19–20 февраля как раз такой формат: ROИИ 2026. Конфа, где спикеры делятся опытом внедрения: ROI, P&L, unit-экономика, стоимость ошибок, практические советы по внедрению.

Выступаю и слушаю. Спикеры: фаундеры, тех-лиды, CPO, CTO и Head of AI.

• первый день "Продукт и стратегия" (я выступаю в этот день)
• второй день про "AI-Маркетинг и Рост"

Участие бесплатно при подписке на спикеров (на многих вы и так подписаны).

• Полная программа на сайте
• Добавить в календарик
• Shortcut: регистрация в боте по ссылке

Читать полностью…

Slidev - пожалуй лучший способ создавать презентации в эпоху AI. Markdown-first, с мощным тулингом и экспортом в PDF и PowerPoint. Делюсь своим опытом.

Инструментов для презентаций сейчас вагон - от классических PowerPoint и Google Slides до Figma Slides, Gamma, и в каждом втором туле от NodebookLM до Perplexity. Но для своих выступлений, перепробовав кучу вариантов, я как file-first адепт искал инструмент на базе markdown. Сначала это был Marp - хорош для минимальных слайдов, но ограничен. В Slidev я нашел все что не хватало.

Почему markdown для презентаций - это мощно

Все крутится вокруг идеи что слайды - это текстовый файл. Это значит:

- Хирургическая точность - find & replace, regex, массовые правки за секунды. В одной из моих през было около 50 логотипов технологий - конечно проще было это сделать кодом чем тягать в визуальном редакторе.
- Рефакторинг и рестайлинг - поменял тему в одной строчке frontmatter и все слайды перестроились. Поменял шрифт - тоже одна строчка.
- Git-friendly - нормальные диффы, версионирование, бранчи. Презентация лежит рядом с кодом проекта.
- Hackable - это веб-приложение под капотом (Vue 3 + Vite), если чего-то не хватает, можно встроить что угодно: npm-пакеты, API-запросы, интерактивные компоненты. Одна только возможность использовать какие-нибудь Lucide-icons чего стоит.
- Это просто быстрее - ты тратишь меньше времени на программы презентаций и больше на сам контент.

Что доступно из коробки

- Presenter View - заметки, таймер, preview следующего слайда, remote control с телефона (работает как веб-приложение)
- Экспорт в PDF, PPTX, PNG или деплой как статический сайт.
- Готовые layouts, темы через npm, UnoCSS для стилизации
- Mermaid-диаграммы, LaTeX-формулы
- Подсветка кода с пошаговым выделением строк (`{2|3-5|7}`)
- Magic Move - анимированная трансформация одного блока кода в другой
- Monaco Editor - live coding с автокомплитом прямо в слайде
- Рисование на слайдах во время презентации
- VS Code расширение - preview, навигация по слайдам, drag-and-drop
- И многое другое, но в минимальной комплектации это все может быть просто один файл slides.md и одна команда npx slidev

AI-ready

Есть Agent Skill который ставится одной командой npx skills add slidevjs/slidev (хех, сначала у меня был свой, но недавно выкатили официальный). Плюс презентацию можно разбить на отдельные .md файлы - супер-удобно с точки зрения контекст инжиниринга.

Slidev позиционируется как "presentation slides for developers". Но имхо с AI-агентами это доступно примерно всем - тем более с таким удобным тулингом. Будете делать презентации - попробуйте!

🔥➕🔁 @nobilix

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Anthropic выпустила Claude Opus 4.6 - 1M токенов контекста в бете, 68.8% на ARC-AGI 2. Модель заметно сильнее в кодинге и агентных задачах. Цена на уровне Opus 4.5.

- OpenAI выпустила GPT-5.3-Codex - 77.3% на Terminal Bench, вдвое экономнее по токенам и на 40% быстрее предыдущей версии. Мой пост про оба релиза.

- Qwen выпустили Qwen3-Coder-Next - 80B параметров при 3B активных (MoE), 256K контекст (до 1M), 70.6% на SWE-Bench. Опенсорс-модель специально для кодинг-агентов с инструментами и восстановлением после ошибок.

- Kling 3.0 - видеосинтез с нативным аудио, мультишот 3-15 сек, добавили поддержку речи, диалогов и сохранение облика персонажей. По качеству на уровне Sora 2 и Veo 3.1.

- Apple интегрировала Claude Agent SDK в Xcode - по сути Claude Code прямо внутри Xcode.

- OpenAI платформу OpenAI Frontier для enterprise-агентов с контекстом бизнеса, средой выполнения и обучением на ходу, а Anthropic запустили Cowork Plugins для enterprise-scale агентов в Claude.

- VS Code запустил Agent Sessions - единое рабочее пространство для локальных, фоновых и облачных агентов. Поддержка Claude и Codex, параллельные субагенты, встроенный браузер.

- OpenAI выкатила Codex App на macOS - параллельные агенты, автоматизации по расписанию и skills, а ChatGPT получил полную интеграцию MCP Apps.

- Claude Code добавили команду /insights - анализирует все ваши сессии и выдает выводы и советы, а еще Agent Teams позволяет координировать несколько параллельных сессий Claude Code, работающих как команда. Ну, и можно упомянуть новые советы Бориса (создателя CC).

- SpaceX поглотила xAI, создав самую дорогую частную компанию в мире. xAI оценили в $125 млрд, SpaceX в $1 трлн.

- Сделка NVIDIA и OpenAI на $100 млрд трещит по швам. За 5 месяцев контракт так и не подписан. При этом OpenAI остро нуждается в кэше.

- Anthropic vs OpenAI: рекламная война. Anthropic показала рекламу на Super Bowl, высмеям планы OpenAI по рекламе в ChatGPT, и пообещала, что Claude останется без рекламы. Altman в ответ написал целое эссе, с критикой Антропик и что у ChatGPT намного больше пользователей.

- Cerebras привлек $1B в Series H при оценке $23B (лид Tiger Global). 5 месяцев назад оценка была $8B - рост почти в 3 раза. Плюс партнерство с OpenAI на $10B.

- OpenAI подключила GPT-5 к автономной лаборатории Ginkgo Bioworks и снизила стоимость синтеза белков на 40%. AI, который реально двигает науку.

- Вышла Voxtral Mini 4B Realtime от Mistral - речевая модель на 13 языков с латенси от 240ms. Открытые веса, Apache 2.0.

- Figma запустила Vectorize - AI-конвертация любых картинок в вектор.

- ACE-Step 1.5 - мошная модель для локальной генерации песен, MIT лицензия, всего 4GB VRAM.

- Falcon-H1-Tiny от TII - микромодели меньше 100M параметров для edge-устройств с 94% точностью tool-calling.

- GLM-OCR - SOTA в распознавании документов при всего 0.9B параметрах. Формулы, таблицы, извлечение информации.

- LingBot-World - опенсорс-аналог Genie3. Генерит интерактивные видео-миры в реалтайме (720p, 16fps). Под капотом MoE 28B на базе Wan 2.2.

- Granola выпустила MCP-интеграцию, контекст из встреч теперь доступен в любом AI-приложении.

- AI-паника на рынке софта: страхи инвесторов, что AI обесценит софтверные компании, перекинулись на частные фонды. Blue Owl, TPG, Ares, KKR просели двузначно, iShares Software ETF -20% с начала года.

- Вышел AI Safety Report 2026 - огромный и качественный отчет о рисках и возможностях ИИ от 100+ ученых из 30 стран.

- YC опубликовал Spring 2026 Requests for Startups - 10 направлений: AI-native workflows, stablecoins, модернизация промышленности и госсектора, "Cursor for PMs", AI-native агентства.

Читать полностью…

Возможно, нам нужен MCP наоборот?

MCP позволяет подключать инструменты к агентам. Берешь Claude Code или Codex, цепляешь MCP-серверы - и агент получает доступ к GitHub, базам данных, браузеру, чему угодно. Это работает.

Но есть обратная ситуация. Иногда ты работаешь не в агенте, а в самом инструменте. Пишешь документ в Google Docs. Собираешь слайды. Работаешь в Figma. Редактируешь что-то в Notion. И вот прямо здесь, в этом контексте, тебе нужен твой агент - тот, который настроен под тебя, знает твои привычки, имеет нужные скиллы и интеграции.

А что тебе предлагают? Что-то типа Notion AI. Какой-то сайдбар чат с "умной моделью" без нужной памяти и навыков за пределами самого продукта. И такие сайдбары теперь везде. Каждый продукт хочет сделать своего агента. Gmail, Notion, Slack, Asana, Monday, Figma, Canva и т.д. - все лепят чаты справа (реже слева).

Мне кажется, именно поэтому ими мало пользуются. Это чужеродный помощник. Вот например ты проектируешь компонент в Figma. Хочешь быстро посмотреть, как это решают конкуренты, глянуть best practices, свериться с документацией твоей дизайн-системы. Твой агент умеет делать deep research и знает контекст проекта. Я сейчас не только про память, но и про навыки (skills/mcp/subagents/и тд), которыми ты так привык уже пользоваться. Но позвать его нельзя — вместо этого Figma предлагает свой AI, который ничего этого не умеет и не знает.

Было бы здорово придумать механизм не "подключи инструмент к агенту", а "подключи своего агента к инструменту". Работай с ним там, где тебе нужно, а не только в его интерфейсе.

Что думаете? И кто-нибудь уже строит такое?

🔥➕🔁

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- Moonshot AI выпустили Kimi K2.5 - открытая модель на уровне Opus 4.5. 32B активных из 1T параметров, контекст 256K, нативное видео. SOTA на HLE, BrowseComp, SWE-bench. Координирует до 100 сабагетов. Цена API - 10% от Opus.

- Anthropic добавила в Claude интерактивные инструменты прямо в чате: Amplitude, Asana, Box, Canva, Figma. Под капотом MCP Apps - расширение протокола MCP для интерактивного UI внутри AI-продукта. Партнеры: OpenAI, Block, VS Code, JetBrains, AWS.

- OpenAI запустили Prism - бесплатный LaTeX-редактор для ученых на GPT-5.2 с AI-ассистентом, управлением цитатами и конвертацией набросков в диаграммы. Целится в Overleaf.

- Google запустил Auto Browse - AI-агент в Chrome с автономным браузингом через Gemini и split-screen интерфейсом.

- Команду Cline поглотил OpenAI - перешли в группу Codex. Kilo Code (форк Cline) в ответ объявил открытие бэкенда к 6 февраля.

- Microsoft представила AI-ускоритель Maia 200: 216 ГБ памяти, 10K TFLOPS в FP4, заявляют 3x против Trainium v3. Уже запускает GPT-5.2 и Copilot.

- ChatGPT получил контейнеры - Code Interpreter теперь поддерживает 11 языков, pip/npm install и скачивание файлов.

- OpenAI убирает GPT-4o и старые модели с 13 февраля (API пока не убирают).

- xAI запустили Grok Imagine API - видеогенерация с аудио, до 15 сек, $4.20/мин. Сразу #1 на лидербордах.

- Google DeepMind запустили Project Genie - генерация интерактивных миров из текста в реальном времени. Пока только для AI Ultra подписчиков в США.

- Google DeepMind опубликовали AlphaGenome - AI для анализа до 1 млн пар оснований ДНК, обгоняет аналоги на 25 из 26 бенчмарков. Open source.

- Alibaba выкатила сразу три релиза: Qwen3-ASR - распознавание речи на 52 языках, серию TTS-моделей и Qwen3-Max-Thinking - новую флагманскую reasoning-модель.

- На фоне конфликта с Пентагоном за военное использование Claude Дарио Амодей опубликовал эссе "The Adolescence of Technology" - AI должен защищать демократии, но не ценой превращения в авторитарный инструмент.

- Meta анонсировала AI-шоппинг агентов и большой AI-роллаут на 2026.

- Еврокомиссия дала Google полгода на открытие Android для конкурирующих AI-ассистентов в рамках Digital Markets Act.

- DeepSeek опенсорснули OCR 2 - 3B модель с 16x сжатием визуальных токенов, 91% на OmniDocBench.

- Mistral выпустили Vibe 2.0 - CLI-кодинг-агент с субагентами и кастомными навыками. Под капотом Devstral 2.

- AI2 выпустили открытые coding-агенты с рецептом обучения для приватных кодовых баз.

- NVIDIA опубликовали ToolOrchestra - 8B-модель-дирижер для координации экспертных моделей через RL. На HLE обгоняет GPT-5 при стоимости в 3 раза ниже.

- Cursor и партнеры (Cognition, Vercel, Cloudflare) представили Agent Trace - открытый стандарт трассировки AI-сгенерированного кода.

- MiniMax выпустили десктопного AI-агента для Mac и Windows - файлы, контент, автоматизация браузера. Пока бесплатно.

- Анализ показал, что подписки Claude до 36x дешевле API за счет бесплатных cache reads. Sweet spot - Max 5x ($100/мес).

- Hugging Face выпустили Daggr - опенсорсную библиотеку для AI-воркфлоу: пишешь пайплайн в Python, визуальный канвас генерируется сам.

- Decart AI показали Lucy 2 - замена лица в реальном времени, 1080p 30fps, минимальная задержка.

- TinyFish представили AgentQL - запросы к веб-элементам на естественном языке вместо CSS/XPath. AI находит элементы по смыслу.

- OpenClaw (ex-ClawdBot) - self-hosted AI-ассистент в мессенджерах взорвал соцсети. Только за эту неделю: два переименования из-за trademark-претензий Anthropic, дефицит Mac Mini в магазинах, волна утечек данных и фейковые крипто-токены. О нем написали многие, вы точно уже устали от этих новостей, так что подождем, пока пыль уляжется.

Читать полностью…

Reverse Engineering контента

Как навык разборки текстов на запчасти поможет думать структурнее, сделает контент сильнее и даже может улучшить ваши AI-приложения.

В мире софта reverse engineering - это когда берешь готовый софт и восстанавливаешь из него исходный код, или хотя бы принцип устройства. С текстом можно делать то же самое.

Те, кто пишет, знают цепочку: тезис → хук → outline → аргументы → текст. Reverse engineering контента - это тот же процесс, но в обратную сторону. Берем чужой текст и разбираем на составляющие: какой тезис, какой фреймворк (AIDA? PAS?), как устроен хук, почему примеры расставлены именно так и т.д.

В CS это называют argument mining, в копирайтинге copy teardown (+ swipe file), в лингвистике - reverse outlining. Суть одна: любой текст можно разобрать обратно на чертеж.

И это полезно не только для тех, кто пишет нон-фикшн. Промпты, документы, спеки, посты, сценарии - благодаря GenAI мы все теперь работаем с текстом постоянно. А LLM генерирует токен за токеном, "вперед", не планируя структуру заранее. Чем точнее вы задаете структуру в промпте, тем лучше результат.

Где применять:

- Для себя: читать тексты, которые впечатлили, не как потребитель, а как аналитик. Какой тезис? Как зацепили в первом абзаце? Какова структура? Накапливаете библиотеку паттернов, которые потом используете сами.

- На работе: например, reverse-engineering контента конкурентов, понять структуру: какие хуки работают, как дозируется экспертиза, какой ритм. Эдакий рецепт. Потенциально может сильно прокачать ваш маркетинг.

- В AI-продуктах: извлечь ключевые возражения из записи sales-звонка, разобрать маркетинговое письмо конкурента на паттерны, cгенерировать драфт по структуре образца. Все это - варианты одной операции: текст → структура.

Пример упрощенного промпта:

Ты - эксперт по reverse outlining и argument mining. Проведи структурную декомпозицию текста. Извлеки:
1. ТЕЗИС: центральная идея в одном предложении
2. ХУК: тип (история/вопрос/статистика/bold claim/pain point/curiosity gap) + целевая эмоция
3. ФРЕЙМВОРК: какой паттерн лучше описывает структуру: AIDA | PAS | PASTOR | BAB | problem-solution | narrative arc | др. Укажи ключевые маркеры в тексте.
4. КАРТА АРГУМЕНТАЦИИ: для каждого смыслового блока: (Claim, Evidence type, cвязь с предыдущим блоком и тд).
5. РИТОРИКА: Ethos, Pathos, Logos - с пояснением.

<text>
...
</text>

Кстати, кмк, этот подход и онтологии решают одну задачу: движение от шума к структуре, но с разных сторон. Онтология - сверху вниз: задаете сущности и правила. Reverse engineering - снизу вверх: извлекаете структуру из готового текста.

Ресурсы для тех, кто хочет копнуть глубже:
- Rhetorical Structure Theory - классика лингвистики, основа NLP-подходов к структуре текста
- Swipe Files и Copy Analysis - это целая экосистема в мире копирайтинга, вот например большой портал с разборами
- Есть и AI стартапы на эту тему, например infranodus.com или maxqda.com

Так что да, у любого текста может быть чертеж, а каждый текст, который вас зацепил - может стать частью вашей личной методики.

Читать полностью…

Запись тут, преза во вложении (веб-версия).

Еще полезное:
• Больше докладов и записей с конфы ИИтоги можете получить тут
• На стриме был вопрос про eval агентов: не могу не поделиться отличной свежей статьей от Anthropic на эту тему
• Еще в блоке вопросов была тема сандбоксинга и прокси, по этой теме будет пост, а пока вот пару ссылок: раз, два

🙌

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI предлагает OpenResponses как новый стандарт API для LLM на базе своего Responses API. Google и Anthropic вряд ли согласятся, но OpenRouter, LM Studio, Vercel, Hugging Face уже вписались.

- Google выкатил Personal Intelligence для Gemini - подключает Gmail, YouTube, Photos и другие сервисы как контекст. Начали с платных подписчиков в США.

- OpenAI официально объявила о рекламе в ChatGPT. Пока для бесплатных пользователей и нового тарифа ChatGPT Go за $8/мес в США.

- Anthropic выпустила Cowork, десктопный Claude-агент для тех, кто не хочет в терминал.

- Google начинает показывать персонализированную рекламу в AI-режиме поиска. Gemini определяет, когда пользователь готов к покупке.

- Параллельно Google запустили открытый Universal Commerce Protocol для покупок через AI-агентов без выхода с платформы.

- Apple официально будет использовать Gemini и облачную инфраструктуру Google для своих базовых AI-моделей за примерно $1 млрд в год. Сотрудничество с OpenAI продолжается.

- OpenAI выкатила GPT-5.2-Codex в API. Cursor одним из первых завез новую модель и очень ее хвалит для агентных сценариев.

- OpenAI подписала контракт на $10+ млрд с Cerebras Systems на чипы для inference. Cerebras готовится поднять $1 млрд при оценке $22 млрд. Только Nvidia "купила" Groq, как OpenAI дает контракт конкуренту.

- В Anthropic запустили подразделение Anthropic Labs для экспериментальных продуктов. Возглавляет Майк Кригер (сооснователь Instagram). Оттуда уже вышли Claude Code, Model Context Protocol и Cowork.

- Anthropic выпустила Claude for Healthcare. Аналог недавнего релиза OpenAI - можно подключить медкарты, Apple Health и Android Health. Пока только для платных подписчиков в США.

- Сэм Альтман запустил Merge Labs, конкурента Neuralink. В отличие от Маска, сверлить череп не собираются, сигналы будут считывать удаленно.

- ClickHouse купил Langfuse, open source платформу для LLM Observability. Продукт остается открытым. Параллельно ClickHouse поднял раунд $400 млн при оценке $15 млрд.

- Вышел FLUX.2 klein от Black Forest Labs. Сверхбыстрый генератор изображений, создает картинку менее чем за секунду и работает на домашних видеокартах.

- Китайцы z.ai выкатили GLM-Image, гибридную модель на 16B параметров (авторегрессия + диффузия). Заявляется лучший в мире рендеринг текста в изображениях (91% точности vs 86% у GPT Image 1). Open source.

- xAI запустила Colossus 2, первый гигаваттный AI-кластер. Потребляет больше электричества, чем весь Сан-Франциско.

- Claude Code научился искать нужный инструмент из MCP-сервера, не забивая весь контекст.

- OpenAI выкатила ChatGPT Translate, конкурента Google Translate. Упор на тон и контекст, пока сырой - часто воспринимает переводимый текст как инструкцию. Google почти сразу после этого выложила в open source TranslateGemma.

- Создатель Signal Moxie Marlinspike запустил Confer, приватную обертку для AI с end-to-end шифрованием. Работает через Trusted Execution Environment, даже админы не видят данные.

- Digg возвращается? Основатель Кевин Роуз и сооснователь Reddit Алексис Охания запустили открытую бету конкурента Reddit.

- Линус Торвальдс вайбкодит (такая вот новость): для своего хобби-проекта AudioNoise (гитарные эффекты) написал визуализатор на Python с помощью Google Antigravity.

- Внимание тем, кто хостит n8n: уязвимость CVE-2026-21858 (Ni8mare) имеет максимальную оценку опасности и позволяет неаутентифицированному злоумышленнику получить полный контроль над сервером. Срочно обновляйтесь.

- Anthropic обновила Economic Index: AI чаще заменяет, чем помогает: 77% vs 41% год назад, еще показывают как AI забирает сложные задачи, оставляя рутину, в общем - интересно.

Читать полностью…

Почему компании, которые больше всех вкладывают в AI, меньше всех довольны результатами?

По данным Gartner: инвестиции выросли на 40%, количество внедрений - на 78%. А удовлетворённость CEO упала ниже 30%.
Парадокс.
MIT пошли дальше и посчитали воронку: из 100 AI-пилотов только 5 дают реальную бизнес-ценность.

Я много копал эту тему. Разговаривал с командами, которые внедряют AI в enterprise и внедрял сам. Смотрел что работает, что нет. И нашел три системных разрыва, которые убивают ROI.

30 января на бесплатной конференции Стратоплана, на которую меня пригласили раскрыть эту тему буду делиться инсайтами и кейсами.
Конференция идет 3 дня, 29-31 января. Бесплатно, онлайн. Еще 12 спикеров включая С-level AI-driven стартапа из топ-50 App Store.

Доклад полезнее всего будет CTO и фаундерам, но приглашаю всех кому интересно!

🗓️ 30 января с 11:25 - 12:10 GMT+3 Добавить в календарь
🆓 Участие бесплатно.
🌐 Детали и регистрация

Читать полностью…

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI запустили ChatGPT Health - изолированное пространство для медицинских вопросов с отдельной памятью, усиленным шифрованием и без использования данных для обучения. Можно подключить Apple Health, медкарты и анализы. Пока waitlist для США.

- xAI привлекла $20 млрд в раунде Series E при оценке ~$230 млрд.

- Google переводит Gmail в "эру Gemini". Вместо поиска по ключевым словам теперь можно спрашивать естественным языком, улучшают драфтинг и суммаризацию.

- Meta заключила соглашения с TerraPower (Билла Гейтса), Oklo (через SPAC Сэма Альтмана) и Vistra на тысячи мегаватт ядерной энергии для AI-дата-центров.

- Помните покупку Manus? Китайские регуляторы начали проверку сделки. Проверяют "переезд" из Китая в Сингапур полгода назад. Может возникнуть юридическая ответственность… включая уголовную.

- DeepSeek представили mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) - архитектурный патч для трансформеров, который стабилизирует обучение очень больших моделей. Эксперты называют это одной из важнейших оптимизаций трансформеров за последние годы.

- Исследователи из MIT представили Recursive Language Models (RLMs) - парадигму, где модель рекурсивно вызывает саму себя, декомпозируя задачу и работая с контекстом в 10M+ токенов как с переменной.

- OpenAI запустили Grove - программу для AI-предпринимателей с менторством, доступом к новым моделям и офлайн-воркшопами в SF. Заявки до 12 января.

- Liquid AI выпустили LFM2.5 - модели на 1.2-1.6B параметров для on-device агентов. На MMLU-Pro обходят Llama 3.2 1B вдвое (44 vs 21).

- Amazon открыл Alexa Plus в вебе на Alexa.com - теперь можно загружать документы, работать с рецептами и управлять умным домом из браузера с уникальным доступом к крупнейшему магазину мира (который блокирует все остальные AI-агенты).

- Агент от SakanaAI занял первое место на AtCoder Heuristic Contest, обойдя ~800 участников. Обертка над GPT-5.2 high и Gemini 3 Pro high от известной японской лабы.

- Исследователи из Торонто ставят под сомнение апокалиптические прогнозы об автоматизации. Аргумент если просто: тогда машина берет рутину, работник фокусируется на оставшемся и выполняет лучше.

- CES 2026: Nvidia представила архитектуру Rubin на смену Blackwell, Intel показала Core Ultra Series 3 на 18A, Lenovo анонсировала AI-платформу Qira, LG вернула "Wallpaper TV" толщиной с карандаш, а Switchbot пообещал продавать робота Onero H1, который сам загружает стиральную машину. И крутяк от лего.

- Разгорелась AI драма вокруг Tailwind CSS, которая уволила 75% команды: говорят трафик на документацию упал на 40% с 2023 года, доход - на 80%: разработчики спрашивают AI вместо чтения доки. Однако ирония: сразу же появились спонсоры.

- Связанное с моим постом Anthropic заблокировала использование подписки Claude Code с OpenCode. Но вообще, ничего серьезного - без банов и обходные пути нашли за часы.

- 🔥 Полезное: папка со 100+ отчетами по трендам на 2026 год от McKinsey, Deloitte, Forrester, Gartner и других. [источник]

Читать полностью…