47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
🤔 Внутри Codex появился встроенный браузер с режимом комментариев
Можно открывать любые веб-страницы и быстро итерироваться с агентом через point-and-click.
Codex автоматически делает скриншот, захватывает DOM-элемент и передаёт это как точный контекст в следующий чат.
Больше не нужно переключаться между браузерами, перетаскивать скриншоты и разбираться с недостаточно конкретными промптами.
Подходит для фронтенд-разработки приложений и страниц, а также полезно, когда у тебя открыта документация и нужно просто задать вопрос.
😬 Большой день для Codex
Codex теперь может сам просматривать экран, кликать мышью и вводить текст с клавиатуры. Он запускает несколько агентов параллельно на Mac, не перехватывая окна, с которыми вы активно работаете. Это особенно полезно для софта без открытых API
В десктопное приложение добавлен встроенный браузер, позволяющий обводить и аннотировать элементы прямо на веб-страницах, чтобы отдавать команды агентам. Сейчас это в первую очередь ориентировано на фронтенд-разработку и отладку игр. Также добавлена генерация изображений на базе новой модели gpt-image-1.5
Дополнительно появилось более 90 новых плагинов, интегрирующих инструменты вроде JIRA, GitLab, CircleCI, полный стек Microsoft и Neon от Databricks. Само десктопное приложение получило функции для работы с комментариями ревью в GitHub, вкладки мультитерминала, SSH-подключение к удалённым devbox (песочницам разработки), а также предпросмотр PDF, таблиц и презентаций прямо в боковой панели.
Есть две особенно важные функции. Первая - память: Codex запоминает ваши предпочтения, прошлые правки и накопленный контекст, чтобы не обучать его заново под похожие задачи. Вторая - «самопланирование»: он может сам назначать себе задачи на будущее, автоматически возвращаясь к ним через недели, чтобы продвигать долгосрочные проекты
Вышел Claude Opus 4.7
Что изменилось по сравнению с Opus 4.6:
Кодинг.
Самый большой буст – в самых сложных, long-horizon задачах по разработке. Ранние тестеры говорят, что теперь можно делегировать задачи, которые раньше требовали постоянного контроля. Opus 4.7 теперь валидирует свои ответы перед тем, как их отдавать.
Vision.
Принимает изображения до 2,576px по длинной стороне (~3.75MP) – это больше чем в 3 раза по сравнению с предыдущими версиями Claude. Это реально разблокирует сценарии с computer-use агентами: чтение перегруженных скриншотов, извлечение данных из диаграмм и т.д.
Следование инструкциям.
Теперь интерпретирует инструкции буквально. Anthropic прямо предупреждает: промпты, затюненные под 4.6, могут ломаться или давать неожиданный результат.
Память.
Стал лучше работать с памятью на основе файловой системы в длинных многосессионных сценариях.
Реальные knowledge-work задачи.
SOTA на Finance Agent eval и GDPval-AA – это сторонние бенчмарки на экономически ценные задачи с упором на работу со знаниями в финансах, юриспруденции и не только.
Твой агент — не всегда твой.
Исследователи провели эксперимент, где было скомпрометировано 26 LLM-роутеров и даже опустошён кошелёк на $500K. 😢
Правда тут в том, что если между агентом и моделью есть цепочка роутеров, любой из них может:
- внедрять вредоносные tool-вызовы
- читать и воровать креды
- подменять ответы модели
И более того, команде исследователей удалось отравить часть роутеров так, чтобы они перенаправляли трафик на себя. За несколько часов это даёт возможность взять под контроль ~400 хостов.
Возможно именно поэтому Anthropic ограничила доступ к Mythos для 9 компаний в рамках Project Glasswing.
Возможности без сдерживания — это риск.
Claude выкатывает новые обновления быстрее, чем я успеваю разобраться с предыдущими 😭
Claude Cowork теперь стал общедоступен для всех платных тарифов.
Теперь у администраторов есть всё, чтобы развернуть Claude Cowork на уровне всей организации: в Enterprise добавили ролевую модель доступа (RBAC), лимиты расходов на уровне групп, аналитику использования и расширенную поддержку OpenTelemetry.
Появился коннектор Zoom MCP, который вадаёт саммари встреч, список задач от AI Companion, транскрипты и smart recordings.
Также можно ограничивать доступные действия внутри каждого MCP-коннектора на уровне всей организации (например, разрешить только чтение и запретить операции записи)
Доступно на macOS и Windows 👊
Энтузиаст создал «кнут», которым можно стегать ИИ-агентов, чтобы они работали быстрее.
При каждом таком ударе - Claude Code отправляется сообщение «FASTER», что заставляет его ускориться
Ссылка на GitHub - тут
Потом они нас так же будут стегать 🤣
Вау, Meta выпустила новую модель: Muse Spark
- Нативно мультимодальная
- Доступна бесплатно (см. ниже)
- Есть быстрые и reasoning-варианты
- Планируются новые опенсорс модели
Также они представляют новый «contemplating mode». (как Deep Think или GPT Pro).
Он оркестрирует несколько агентов, которые рассуждают параллельно, чтобы обрабатывать сложные научные и reasoning-запросы.
Вы можете использовать её бесплатно в обоих вариантах:
- приложение Meta AI (доступно на Android/iOS)
- http://Meta.ai — веб-версия
Далее просто выберите режим instant или thinking, чтобы использовать reasoning-версию.
Anthropic продолжают выкатывать свои новые фичи, на этот раз: Claude Managed Agents
Ранее деплой агентов требовал кучу времени на настройку sandbox-ов, чекпоинтов, управления доступами и другой инфраструктуры. Теперь всё это хостится за тебя. Да, прямо у Anthropic в облаке 🤭
Тебе осталось лишь задать задачи + инструменты + ограничения и запустить.
Внутри уже есть безопасные контейнеры, часовые автономные сессии с сохранением прогресса и, разумеется, мультиагентность.
Managed Agents уже доступен в публичной бете на платформе Claude. Вот мини-гайд как развернуть своего первого агента
Кстати, в Claude Code не так давно появилась новая команда /powerup.
Запускаешь её, и прямо в терминале тебя обучают работе с Claude Code с помощью интерактивных уроков, которые открываются по мере прохождения.
/autofix-pr теперь позволяет запускать autofix прямо из командной строки.
После завершения работы над PR просто выполните /autofix-pr. Команда отправляет текущую сессию в облако, чтобы PR-автофиксер получил полный контекст для исправления падений в CI и комментариев.
Выглядит, как существенный буст продуктивности. 👃
Тем временем, китайские друзья — выпустили GLM 5.1 👊
№1 среди опенсорс моделей и №3 в мире по бенчмаркам SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и NL2Repo
К концу прошлого года агенты могли выполнять около 20 шагов. Сейчас GLM-5.1 может делать до 1 700. По заявлениям, может работать автономно до 8 часов, улучшая стратегии через тысячи итераций
Он уже появился в Text Arena и заметно превосходит своего предшественника GLM-5 на +11 пунктов и на +15 пунктов опережает Kimi K2.5 Thinking.
Цены по API: $1.40/M input, $4.40/M output
Unsloth уже сжали модель на 744B с 1.65TB до 220GB (−86%) с помощью Dynamic 2-bit.
Cursor переработали процесс генерации токенов в MoE-моделях на GPU Blackwell, что дало ускорение инференса в 1.84 раза и более точные выходные данные.
Эти улучшения напрямую влияют на обучение Composer, позволяя им чаще выпускать улучшенные версии модели. 🪖
Андрей Карпаты считает, что RAG сломан. Он опубликовал замену 2 дня назад, которая собрала 5 000 звёзд за 48 часов.
Называется LLM Wiki.
Это паттерн, при котором AI не извлекает информацию заново при каждом запросе. Он строит и поддерживает постоянную, накапливающуюся базу знаний. Автоматически.
RAG выводят знания заново при каждом запросе.. LLM Wiki компилирует их один раз и поддерживает актуальными.
Вот разница:
RAG: вы задаёте вопрос. AI ищет по документам. Находит фрагменты. Склеивает их. Всё забывает. В следующий раз начинает заново.
LLM Wiki: вы добавляете источник. AI читает его, извлекает ключевую информацию, обновляет страницы сущностей, пересматривает summary тем, помечает противоречия, усиливает синтез. Знание накапливается. Каждый источник навсегда делает wiki умнее.
Как это работает:
→ Добавляете источник в raw-коллекцию: статья, paper, транскрипт, заметки
→ AI читает, пишет summary, обновляет индекс
→ Обновляет все релевантные страницы сущностей и концепций в wiki
→ Один источник может затронуть 10–15 страниц одновременно
→ Кросс-ссылки строятся автоматически
→ Противоречия между источниками помечаются
→ Задаёте вопросы к wiki. Хорошие ответы сохраняются как новые страницы
→ Ваши исследования накапливаются в базе знаний. Ничего не теряется в истории чата
100% open-source.
Безопасники призвали архангела: METATRON 💨
AI-ассистент для пентестинга на базе локальной LLM в Linux (Parrot OS)
Ты задаёшь целевой IP или домен. Он запускает тулы для разведки (nmap, whois, whatweb, curl, dig, nikto), передаёт все результаты в локально запущенную AI-модель, затем анализирует цель, выявляет уязвимости, предлагает эксплойты и даёт советы по фиксам. Все данные сохраняются в базу MariaDB с полной историей сканирований.
100% опенсорс
Alibaba выпустила Qwen3.6-35B-A3B сегодня.
Это разреженная MoE: 35 млрд параметров , активны только 3 млрд.
Она превосходит плотную модель Qwen3.5-27B (27 млрд параметров) на ряде ключевых кодинговых бенчмарков и значительно опережает своего прямого предшественника Qwen3.5-35B-A3B, особенно в задачах агентного кодинга и рассуждения.
Qwen3.6 изначально мультимодальная, и Qwen3.6-35B-A3B демонстрирует возможности восприятия и мультимодального рассуждения, значительно превышающие ожидания от её размера, при всего ~3 млрд активных параметров.
На большинстве vision-language бенчмарков её результаты сопоставимы с Claude Sonnet 4.5 и даже превосходят его на ряде задач. Особенно заметны сильные стороны в пространственном интеллекте: 92.0 на RefCOCO и 50.8 на ODInW13.
Cовет: не обязательно тратить большие деньги на инструменты ИИ для кодинга.
Вот (достаточно полный) список инструментов с БЕСПЛАТНЫМ доступом :
Cursor Pro — (студентам на 1 год)
Google AI Pro — (студентам на 1 год)
Codex FREE (бесплатный аккаунт ChatGPT даёт доступ к Codex)
OpenAI Student ($100 кредитов API)
OpenAI для мейнтейнеров OSS ($200 подписка Pro)
Gemini CLI (250–1000 запросов в день на G3 Flash с Google-аккаунтом)
GitHub Copilot Student — (пока есть статус студента)
Anthropic для мейнтейнеров OSS ($200 максимум по подписке)
OpenRouter — (много бесплатных моделей через API-ключ)
Nvidia NIM — до 6000 бесплатных запросов, работает с Opencode
Kilo Code — регулярно даёт доступ к бесплатным моделям
Mistral Vibe — бесплатный доступ к Codestral API
Antigravity IDE — ограниченный бесплатный доступ с Google-аккаунтом
Kiro IDE/CLI — 50 бесплатных запросов в месяц + 500 кредитов при регистрации
Менее впечатляющие, но заслуживают упоминания:
GitHub Copilot — 1000 автодополнений + 50 сообщений в месяц
Amazon Q Developer — 1000 автодополнений + 50 сообщений в месяц
Также есть триалы у разных провайдеров.
ИЛИ, как многие пишут "КУПИ СЕБЕ GPU" 👂
🏁На Stepik вышел курс по Claude Code: полное введение в разработку с нуля
Этот курс полноценное профессиональное введение в Claude Code, а также в практику создания ПО с его использованием.
Разберёшься:
- C настройкой, подписками и токенами
- Поймёшь, как не сливать бюджет и оптимизировать расходы
- Писать промпты
- Подключать Claude Code к GitHub, Notion, Slack, Google Workspace через MCP
- Подключишь MCP и расширишь возможности
- Cоздашь свой MCP
- Создашь агента и параллельные воркфлоу
- Автоматизируешь всё через свои Skills
- Получишь готовые шаблоны и хуки
- В конце чёткая дорожная карта
Действует скидка 30% в течении 48ч
Новая фича в Claude Code: инструмент Monitor
Claude поднимает фоновый процесс, и каждая строка из stdout стримится в диалог, не блокируя поток выполнения.
Например: «Используй инструмент monitor и kubectl logs -f | grep .., чтобы отслеживать ошибки, и сделай PR для исправления любых падений».
Это одновременно более надёжно и более эффективно по токенам, чем опрос внутри цикла агента.
Разработчики сделали бесплатную альтернативу Claude Cowork:
- полностью локально
- поддержка голоса
- работает с любыми LLM
- расширяемость через MCP-инструменты
- vault, совместимый с Obsidian
- фоновые агенты и веб поиск
- автоматическое построение knowledge graph
100% open-source. 🤝
Design Mode в Cursor 3 это что-то новое 😈
Можно не писать описания вроде «та синяя кнопка справа»:
→ можно напрямую кликать по UI-элементам в браузере
→ отмечать места, которые нужно изменить
→ Cursor сразу вносит точечные изменения в код
Также теперь официально можно запускать Cursor на любой машине и управлять им из любого места.
Новая статья по мульти-агент системам от Stanford.
Больше агентов - значит лучше результаты, верно?
Не так быстро.
Эта работа ставит под сомнение одно из ключевых допущений вокруг хайпа мульти-агент систем, контролируя то, что большинство исследований игнорирует: общий объём вычислений.
В статье сравниваются одно-агентные и мульти-агентные архитектуры LLM на задачах multi-hop reasoning при выравненных бюджетах thinking-токенов для разных моделей.
Вывод однозначный:
Одно-агентные системы более эффективно используют информацию, если количество reasoning-токенов фиксировано. Также авторы выявили существенные артефакты в контроле бюджета через API, которые могут искусственно завышать преимущества мульти-агент подходов.
Почему это важно? Многие заявленные преимущества мульти-агент систем исчезают, если учитывать неравенство вычислительных ресурсов.
Перед тем как строить такую систему, проверьте, справится ли одно-агентная с тем же бюджетом токенов. В статье предлагается фреймворк для принятия такого решения.
Статья: https://arxiv.org/abs/2604.02460
Джерри сделал skill для Claude Code, который позволяет генерировать deep research отчёт по любому набору сложных документов (PDF, Word, PPTX)📝
1. Он парсит текст и bounding boxes из каждого документа с помощью liteparse
2. Затем генерирует полноценный HTML-отчёт, где можно видеть построчные цитирования с привязкой к исходному документу на каждой странице
У Claude уже есть возможности для deep research, но ему не хватает аудит трейла до исходных данных. Этот skill даёт исследовательский отчёт, который можно проверять и валидировать.
https://github.com/jerryjliu/liteparse_samples
LiteParse: https://github.com/run-llama/liteparse
Anthropic выпустили Claude Opus 4.6 всего два месяца назад. А уже сегодня они поделились некоторыми деталями о новой модели — Claude Mythos Preview, которая с отрывом обогнала Opus 4.6 во всех бенчмарках
По бенчмаркам :
— SWE-bench Verified: 93.9% vs 80.8%
— CyberGym: 83.1% vs 66.6%
— Terminal-Bench 2.0: 82.0% vs 65.4%
Цифры просто невероятные, скачок потрясающий. Но это не релиз для пользователей. Релиз модели пока не планируется (т.к. она слишком сильна и опасна, чтобы сразу выпускать ее на широкую публику). Но Anthropic запускает Project Glasswing, в котором будут участвовать лидеры рынка вроде Amazon, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA и CrowdStrike. Компания выделила для них $100 млн в кредитах на использование модели и $4 млн в формате пожертвований опенсорсным проектам, чтобы они использовали Mythos в благих целях. 🤩
Anthropic утверждают, что модель способна находить уязвимости на уровне, превосходящем даже лучших человеческих спецов, за редким исключением. Сообщается, что на данный момент она уже обнаружила тысячи критических уязвимостей, в том числе в массово используемых ОС и браузерах. Некоторые из этих дыр по 10-20 лет лежали незамеченными.
Теперь вы можете дообучать Gemma 4 (и ещё 500+ опенсорс моделей) бесплатно в Google Colab 🔥
1. Откройте Colab-ноутбук
2. Запустите ячейки, чтобы поднять Unsloth Studio
3. Выберите модель и датасет
4. Нажмите «Start Training»
Всё полностью опенсорс (сделано Unsloth)
Также есть подробный пошаговый туториал по дообучению Gemma 4 здесь
Существует много путаницы между Skills и Subagents в Claude Code.
И становится ещё сложнее, когда понимаешь, что сабагент может использовать скиллы, а скилл может поднимать сабагентов.
Вот статья, в которой разобрал, как каждый из них работает на самом деле и, что важнее, когда стоит использовать один вместо другого. 🤨
Как начать зарабатывать в IT в даже без опыта и образования
Самое странное сейчас это пытаться вкатиться в IT по классике, когда опытные программисты давно кодят с нейронками даже в больших проектах.
Поэтому в 2026 выигрывает тот, кто быстро делает рабочие решения без долгих лет обучения и максимально сокращает путь с нуля до первого реального проекта в IT.
‼️Уже завтра 7 апреля в 19.00 мск Андрей Ивашев запускает бесплатный 3-дневный интенсив:
«Первые деньги на вайбкодинге»
📅 7-9 апреля в 19:00 МСК
Для тех хочет начать программировать с нейронками и заработать на этом первые деньги даже без опыта и образования.
Программа 🔥
7 апреля
почему сегодня вход в IT стал сложнее и почему вайбкодинг меняет правила игры
8 апреля
3 способа заработать на вайбкодинге в 2026 и где брать первого клиента, чтобы сделать проект за реальные деньги
9 апреля
На практике соберём AI-ассистента, который станет твоим первым IT-проектом + покажу как работают АI-агенты
🎁 Бонус за регистрацию доступен только 24 часа:
«Библиотека промптов для заработка на вайбкодинге», которые помогут упаковать портфолио и общаться с клиентами так, чтобы покупали
50 бесплатных нейросетей, чтобы кодить без остановки + серкетные бонусы
Ссылка на подключение, уроки по программированию с нейросетями и бонусы будут в закрытом канале👇
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал
Вступить в закрытый канал