AI Product | Igor Akimov

Эм. Вот это жесть. Антропик экспериментирует с удалением возможности использовать Claude Code в тарифе за 20 баксов в месяц. Они там совсем свихнулись кажется. https://x.com/TheAmolAvasare/status/2046724659039932830

Прикольно. Илон Маск и Cursor работают вместе и либо в конце года продадутся за 60 миллиардов, либо просто получат 10 за совместную работу https://x.com/spacex/status/2046713419978453374

Ура! ChatGPT Images 2.0 – новая модель генерации картинок от OpenAI – Точнее следует инструкциям, аккуратнее располагает объекты, лучше рендерит мелкий текст, иконки, UI и плотные композиции – До 2K разрешения в API, гибкие соотношения сторон от 3:1 до 1:3 – Первая image-модель OpenAI с reasoning: при выборе thinking/pro в ChatGPT ходит в веб, проверяет свои выводы и может за один заход выдать до 8 связанных картинок – серию страниц манги, редизайн всех комнат в квартире, набор баннеров под разные форматы. С сохранением персонажей и объектов между кадрами – Сильно подтянули не-латинские языки – японский, корейский, китайский, хинди, бенгали. Текст не просто корректно отрендерен, а интегрирован в дизайн – Знание мира до декабря 2025 – полезно для инфографики и объясняющих визуалов – В Codex её встроили прямо в воркспейс разработчика: можно генерить варианты UI и сразу превращать в живой продукт, без отдельного API-ключа – В API называется gpt-image-2, цена зависит от качества и разрешения – Доступна всем пользователям ChatGPT и Codex уже сегодня; thinking-режим – для Plus, Pro и Business Кажется, у нас новый лидер по картинкам. Качество, особенно работы с текстом, стало просто нереальное!

Cloufdlare тут провела целую агентскую неделю (попадались отдельные статьи, но теперь вот полный анонс). Там куча анонсов, но вот что понравилось: – Artifacts – Git-совместимое хранилище для агентов. Идея: каждому агенту (или сессии, или сэндбоксу) можно дать свой Git-репозиторий, созданный на лету. Супер-быстрый (100кб WASM-приложение), со своей базой, гитом, файловой системой, можно делать десятки штук, хранить все промпты, размышления, файлы, чтобы быстро продвигать продукт и быстро передавать другому агенту или человеку. То есть быстро и безопасно даем возможность поделать работу и пописать код. Для больших репо (2.4 ГБ клонится ~2 мин) открыли исходники ArtifactFS - специальной файловой системы для гит-репозиториев. Цена: $0.15 за 1000 операций (первые 10k бесплатно), $0.50/ГБ-мес (первый гиг бесплатно). Public beta – в начале мая. - Sandboxes GA – персональный Linux-компьютер для агента. Настоящий shell, файловая система, фоновые процессы. Стартует on demand, помнит состояние между вызовами. К этому – воркеры, база данных, безопасное хранение ключей. То есть всякие там агенты для энтерпрайза можно разворачивать и создавать/улучшать за секунды. Безопасность - Managed OAuth for Access. Любое внутреннее приложение становится "agent-ready" одним кликом. Агент авторизуется от имени пользователя, а не через ключ техаккаунта, который лежит в .env. - Scannable API tokens. Токены теперь распознаются секретсканерами (GitHub и т.п.) и могут отзываться автоматически при утечке. Инструменты - Project Think – новое поколение Agents SDK. Это главный идеологический анонс. Cloudflare строит "третью волну агентов": после чатботов (stateless) и coding-агентов (stateful, но живут на ноутбуке) – агенты как инфраструктура: такие типа автосоздаваемые, безопасные и дешевые вычислительные "ИИ-программы", которые можно легко создавать, забирать результат, хранить, уничтожать. То есть раз в день например спарсить результаты кампании и передать другому агенту. – Browser Run: собственный надежный браузер для агентов с вашими ключами и понятными лимитами и защитой – AI Search API с несколькими провайдерами и низкой ценой – Voice pipeline (~30 строк серверного кода), который можете точечно вызывать для вашего сервиса, в простое стоит 0, а в целом недорогой голосовой API - Email Service (public beta) (вот это должна быть полезная штука, можно надежно настраивать и управлять отправкой имейлов) - AI Platform с 14+ провайдерами моделей - Unweight – lossless-сжатие LLM на 22% – Registrar API (beta) – покупка доменов из IDE или агента, по себестоимости. Agentic Web Agent Readiness score – оценка, насколько ваш сайт готов к агентам. Cloudflare сами прокачали свою документацию и поделились методологией. Источник: https://blog.cloudflare.com/agents-week-in-review/ P.S. Cloudflare по выручке и стоимости акций более-менее чувствует себя хорошо. Интересно, что вместо того, чтобы тупо сидеть на той же лошади и молиться, чтобы сайты продолжали покупать из CDN, защиту и проверку на человека они реально адаптировались под агентов и ботов. Молодцы! Недавно смотрел, как дела у остальных лидеров ИТ-мира и там все очень грустно. Asana скатилась на 56% за полгода и стоит уже 1,5 миллиарда. От пиков скатилась в 20 раз! Atlassian упал также на 57%. Salesforce на 30% Hubspot на 52% ServiceNow на 47% Figma упала на 83% за год и стоит меньше 10 миллиардов. Короче, если вы все еще думаете, что вашим пользователем будет человек - вы попали. Вашим пользователем через полгода будет чаще всего агент.

Мало подробностей, но Claude Cowork добавил Live Artifacts, теперь есть история изменений и все живые коннекторы отдают живые данные, например, для ваших дашбордов! Сколько же усилий раньше было такое сделать! https://www.linkedin.com/posts/in-cowork-claude-can-now-build-live-artifacts-share-7452094629761675264-iKJI/

Claude Design выглядит довольно клево. Действительно поможет не видеть этот традиционный зелено-синий вайбкодинговый дизайн, но выжирает лимиты на первоначальную создание дизайн-системы как не в себя... Поэтому пока вот вам советы от его разработчиков пока 1. Сначала собери design system и ключевые экраны Час на настройку и полировку в начале окупается десятикратно. Дальше Claude будет держаться этих референсов – и ты перестанешь тратить промпты на то, чтобы объяснить ему свою визуальную вселенную. 2. Итерируй с инженерами вживую Новую фичу можно задизайнить за одну встречу. Claude быстро клепает моки, поэтому разговор остаётся на уровне концепций и ограничений – а не «давайте я схожу нарисую, потом покажу». Видно, как идеи оживают прямо в процессе обсуждения. 3. Используй Comment для точечных правок После черновика остаётся куча мелочей, которые голосом или промптом описывать мучительно. Не описывай. Тыкай пальцем и критикуй в комментарии – быстрее и точнее. 4. Проси Claude делать видео-демо твоих идей Claude Design умеет почти всё, что придёт в голову. По факту это ближе к Claude Code, чем к классическому canvas-инструменту типа Figma. Перестань воспринимать его как холст. 5. Подключай коннекторы – особенно Docs и Slack После настройки можно кидать промпты вроде: «прочитай заметки с product roast-а и собери дек с вариантами дизайна по всем проблемам, которые там всплыли». Пошёл погулять, вернулся – смотришь свежим взглядом. 6. Проси Claude делать одноразовые кастомные тулы под задачу Главное – не пытайся работать с ним как с Figma. Это другой софт с другими суперсилами. Экспериментируй, делай странное. В какой-то момент поймаешь себя на том, что пытаешься старый воркфлоу использовать, но надо переучиваться. 7. Знай, когда замедлиться и сделать руками Иконки, спот-иллюстрации, нейминг – вещи, которые дают непропорционально большое влияние на продукт. В agentic-режиме легко залипнуть в режим «быстро-быстро-быстро». Понимать, где сбросить скорость, – отдельное искусство. https://x.com/Flomerboy/status/2045162321589252458

HuggingFace тут выпустила скиллов пачку и кажется это реально полезно, если хочется какие-то опенсорс модельки последние использовать, самые полезные – hf-cli – поиск моделей/датасетов, загрузка, работа с репо – huggingface-datasets – запросы к датасетам через REST API, без Python-зависимостей – huggingface-gradio – сборка веб-UI и демо Видел такой пример: говоришь агенту "сделай мне TTS-приложение, которое работает на MLX под Apple Silicon с лучшей открытой моделью" – и вместо того чтобы галлюцинировать названия или смотреть, что первое в гугле выпадет, агент реально идёт в Hub, смотрит скачивания, лицензии, карточки моделей, находит актуальный Kokoro-82M и собирает вокруг него необходимую обработку" Установка в Claude Code /plugin marketplace add huggingface/skills /plugin install hf-cli@huggingface/skills В Codex – закинуть папки из skills/ в ~/.agents/skills/. В Gemini CLI – gemini extensions install https://github.com/huggingface/skills.git --consent. В Cursor – через plugin flow. 🔗 https://github.com/huggingface/skills

Вау, и до дизайнеров руки дошли. Anthropic запустил Claude Design Инструмент для совместной работы с Claude над визуалом: дизайны, прототипы, слайды, ванпейджеры. Под капотом – Claude Opus 4.7, доступ в research preview для подписчиков Pro, Max, Team и Enterprise. Что умеет: - Интерактивные прототипы из статичных макетов – без code review и PR - Вайрфреймы и моки от продактов с передачей в Claude Code на имплементацию - Дизайн-эксплорейшн: быстрая генерация десятков направлений - Питч-деки и презентации с экспортом в PPTX или Canva - Маркетинг: лендинги, соцсети, кампании - Frontier design – прототипы с voice, video, шейдерами, 3D и встроенным AI При онбординге Claude читает ваш код и дизайн-файлы, собирает дизайн-систему команды – цвета, типографика, компоненты применяются автоматически Есть импорт из текста, картинок, документов (DOCX/PPTX/XLSX) или прямо из кодбейса Есть Web capture tool – можно выдернуть элементы с вашего сайта, чтобы прототип выглядел как реальный продукт Плюс Инлайн-комментарии, прямые правки текста и кастомные слайдеры (которые делает сам Claude) для тонкой настройки spacing/color/layout - Шеринг внутри организации – приватно, по ссылке на просмотр или с правом редактирования и групповым чатом с Claude - Экспорт в Canva, PDF, PPTX, standalone HTML - Handoff для Claude Code одной командой Короче, дизайнеры наконец-то получили нормальный инструмент работы и передаче разработчикам (или самостоятельного кодинга). https://www.anthropic.com/news/claude-design-anthropic-labs Демка: https://youtu.be/t_LBECIQQqs

Кстати, я тут участвую в конференции по практическому применению AI вместе с другими интересными чуваками от Community Sprints. Опытом поделятся Head of AI, маркетологи и продакты из: • Revolut • Wallet @ Telegram • Plata • T-Банк • DoorDash • Zalando • стартапов Конфа пройдет 21-23 апреля со стартом в 17:00 СET / 18:00 МСК И главное, что не надо подписываться на cто-пятьсот TG-каналов всяких бездельников. Просто добавить инвайт из бота в календарь -> Регистрация на AI Skills конференцию от Community Sprints

Google выпустил Android CLI – теперь билдить приложения можно в любом агенте. Ждем аналогичного от Apple. Google запустил набор инструментов для агентной разработки под Android – Android CLI, Android Skills и Android Knowledge Base. Работает с Gemini CLI, Antigravity, Claude Code, Codex – с чем угодно. Что показали цифры в внутренних тестах Google: сокращение использования токенов LLM более чем на 70% задачи выполняются в 3 раза быстрее, чем когда агент пытается разобраться со стандартным тулингом 1) Android CLI – лёгкий программный интерфейс к Android SDK: android sdk install – ставит только нужные компоненты, без раздутого окружения android create – генерит проект из официальных шаблонов с правильной архитектурой с первой строки android emulator + android run – создание виртуальных устройств и деплой без ручных циклов билда android update – подтягивает свежие возможности 2) Android Skills – модульные markdown-инструкции (SKILL.md): триггерятся автоматически по метаданным промпта – не надо каждый раз вручную прикручивать документацию в первом релизе: Navigation 3, edge-to-edge, миграции AGP 9 и XML → Compose, анализ конфигов R8 ставятся и обновляются через android skills 3) Android Knowledge Base – свежая документация как контекст: команда android docs подтягивает актуальные гайдлайны из Android-доков, Firebase, Google Developers и Kotlin-доков даже если cutoff модели год назад – агент всё равно даёт рекомендации по текущим фреймворкам Для кросс-платформы конечно лучше какой-нибудь React Native/Flutter, но если в команде нативная разработка, то кажется это мастхев https://android-developers.googleblog.com/2026/04/build-android-apps-3x-faster-using-any-agent.html

Помните писал про библиотечку, что проходит по софту закрытому и превращает его в набор API для агентов? Так вот похожий стартап недавно вышел из ycombinator: http://zatanna.ai/ Правда пока для онлайн-сервисов подходит. Человеку можно будет прокликать все нужные этапы воркфлоу, но в отличие от RPA он не клики по координатам пишет, а прям сетевые вызовы, а потом собирает собственное API, которое не будет ломаться, если UI изменится. И все это с авторизацией, проксированием, безопасностью и прочее-прочее. В общем, saas хана... Можно купить 1 лицензию и тыкать все агентами. Или подключиться ИИ к какому-нибудь глючному софту, который через пень колоду работает.

OpenAI еще и новую модель для научных исследований представила GPT-Rosalind, спецмодель для биотеха и drug discovery Назвали в честь Розалинд Франклин – той самой, чьи рентгенограммы легли в основу открытия структуры ДНК. Модель заточена под научные workflow в биологии, химии и трансляционной медицине. Что умеет: - рассуждать про молекулы, белки, гены, пути и disease-relevant биологию - работать с научными тулами и базами в многошаговых задачах – literature review, sequence-to-function, планирование экспериментов, анализ данных - через новый Life Sciences Research Plugin для Codex подключается к 50+ публичным multi-omics базам, литературным источникам и биотулам По бенчам вроде все норм: BixBench (реальные задачи по биоинформатике) – 0.751 Pass@1, обходит Gemini 3.1 Pro (0.550), Grok 4.2 (0.728) и всю линейку GPT-5 LABBench2 – лучше GPT-5.4 на 6 из 11 задач, сильнее всего прогресс на CloningQA (дизайн ДНК и ферментов для молекулярного клонирования) в партнёрстве с Dyno Therapeutics модель на задаче RNA sequence-to-function лучше 95% участников среди 57 человеческих AI-bio экспертов на prediction и 84% на generation. Пока research preview через trusted-access – только для квалифицированных enterprise-клиентов в США. Учитывая, что путь от исследований до лекарства - 10-15 лет, если получится этот процесс сократить в несколько раз, кажется, мы сильно приблизимся к куче новых лекарств и открытий в медицине. Такой подход мне импонирует больше, чем собирание денег с энтерпрайзов. https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/

Ну вот и ответочка. OpenAI выкатили мажорный апдейт Codex. Что может нового: - Computer use в фоне – Codex видит экран, двигает курсор, печатает. Несколько агентов могут работать параллельно на Mac, пока ты занят своими делами в других приложениях - Встроенный браузер – можно оставлять комментарии прямо на странице и давать агенту точечные инструкции. Пока это для фронтенда и геймдева на localhost, дальше обещают полноценное управление вебом - Генерация картинок через gpt-image-1.5 – мокапы, концепты, визуалы прямо внутри воркфлоу - 90+ новых плагинов – Atlassian Rovo для JIRA, CircleCI, CodeRabbit, GitLab Issues, Microsoft Suite, Neon, Render, Superpowers - Память (preview) – Codex запоминает твои предпочтения, правки и контекст, который долго собирался. Это то, что раньше решалось простынёй кастомных инструкций - Автоматизации с переиспользованием тредов – агент может сам разбудиться через неделю и продолжить задачу. Пример от OpenAI: утром Codex вытаскивает открытые комменты из Google Docs, подтягивает контекст из Slack и Notion, собирает приоритизированный список действий на день IDE-часть тоже подтянули Ревью PR-ов прямо в приложении, несколько вкладок терминала, SSH в удалённые devbox-ы (alpha), превью PDF/таблиц/слайдов в сайдбаре, summary-панель с планом агента и артефактами. Раскатывают сегодня всем, кто залогинен через ChatGPT. Computer use пока только macOS. Персонализация и память для Enterprise/Edu/EU/UK – "скоро". https://openai.com/index/codex-for-almost-everything/

+2

Anthropic выкатил Claude Opus 4.7 – новый флагман для кода и агентов, ура. По бенчам естественно лучше всего, что есть, в избранных местах. - Прокачали coding и long-horizon reasoning – модель сама проверяет свои выводы перед тем как отрапортовать - Новый вижн-модуль (наконец-то, а то была слабее всех) – картинки до 2576px по длинной стороне (в 3 раза больше прежнего), полезно для computer-use агентов и разбора диаграмм - Лучше следует инструкциям – буквально, до педантичности. Старые промпты под 4.6 могут сломаться, Anthropic прямо предупреждает переписывать - Появился новый уровень усилий xhigh между high и max – больше контроля над trade-off «думает vs. latency». Кажется, max теперь не имеет смысла включать. - В Claude Code по умолчанию теперь xhigh на всех планах - Новая команда /ultrareview в Claude Code – выделенная сессия review, ищет баги и design issues. Pro и Max – 3 бесплатных ultrareview в месяц Auto mode расширили на Max-план – Claude принимает решения сам, меньше прерываний на permission-запросы Цифры от компаний, кому дали доступ: - Cursor: CursorBench 70% vs 58% у 4.6 - Rakuten-SWE-Bench: 3x больше решённых production-задач - XBOW на visual-acuity: 98.5% vs 54.5% у 4.6 – «главная боль Opus просто исчезла» - Notion: +14% на сложных multi-step workflow при меньшем расходе токенов и трети tool-ошибок - Hex: low-effort 4.7 ≈ medium-effort 4.6 - Harvey BigLaw Bench: 90.9% на high effort - Databricks OfficeQA Pro: на 21% меньше ошибок при работе с документами Цена та же – $5 / $25 за млн input/output токенов Но новый токенизатор – тот же текст превращается в 1.0–1.35x токенов На высоких effort моделька думает больше, особенно в поздних ходах агентных сценариев – output тоже растёт. Думаю, стоит переключиться уже сегодня https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7

Mozilla молодцы, выпустили корпоративный Thunderbolt для работы с AI ("у нас теперь есть ChatGPT дома"), на замену всяких openwebUI. То есть для компаний, которые хотят не зависеть от 1 вендора и иметь локальные модели в том числе, но в удобном интерфейсе чата/приложения Что внутри: - Свой выбор моделей – от OpenAI и Anthropic до локальных open-source - Нативная интеграция с Haystack от deepset – под капотом оркестрация агентов и RAG - MCP-серверы и Agent Client Protocol (ACP) из коробки - Автоматизация задач – брифинги, мониторинг тем, триггеры по расписанию и событиям - Приложения под Windows, macOS, Linux, iOS, Android + веб - Self-hosted деплой, опциональный end-to-end шифр, device-level контроль доступа - Исходники на GitHub, корпоративные цены – по уровню поддержки и сложности внедрения Для enterprise-команд, которым сейчас приходится клеить OpenWebUI + LiteLLM + свой RAG, это выглядит как готовая коробка с брендом, которому доверяют 20 млн пользователей Thunderbird. Вопрос один – хватит ли у MZLA скорости, чтобы не отстать от Anthropic и OpenAI, которые уже идут в enterprise сами. https://www.thunderbolt.io/announcing-thunderbolt

Хах, принудительное обучение ИИ в Apple. https://vc.ru/apple/2870994-apple-otpravlyaet-razrabotchikov-siri-na-kurs-po-ii-programmirovaniyu The Information: Apple отправит часть разработчиков Siri на курс по «ИИ-программированию» — внутри компании отдел считают «отстающим» Его сотрудники используют нейросети меньше других команд.

Новая Text-to-Speech моделька от гугла, как раз попробую на конференции на следующей неделе: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-tts/ https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/leaderboard 70 языков. Более человечески звучащая, чем ElevenLabs, в 5 раз дешевле, правда скорость что-то подкачала.

У меня сегодня день рождения, и конечно хочется подвести итоги 🙂 Последний год прошёл под знаком AI. Мы с командой сделали порядка 20 проектов для клиентов по всей Европе – от простых чат-ботов до полноценных ИИ-трансформаций целых компаний. Главный инсайт года (хотя это так легко понять): узкое место до сих пор – не технологии, а люди. С ИИ делать софт можно безумно быстро, можно получить просто нереально крутые результаты, но 4 месяца переговоров с банком через 20 разных человек, CTO, блокирующий инициативы после восторга генерального директора, разработчики, саботирующие процессы, которые сделают им жизнь проще – всё это реальность, с которой сталкивается каждый, кто внедряет ИИ. Это не жалоба, а рабочий контекст: если вы планируете ИИ-трансформацию – закладывайте бюджет на change management, а не только на разработку. И конечно компании, где это сопротивление меньше, могут вырваться вперед на годы и обогнать компании в 10-100 раз крупнее! Зато замечаю, как посевы, созданные еще 3 года назад, наконец-то дают плоды: – Канал вырос до 7 300 подписчиков – органически, без рекламы – Наконец продвинулись проекты с размещением транспортных данных Кипра в Google Maps, к которым я шёл 3 года. Попутно разработал инфраструктуру, которую уже можно предлагать операторам по всему миру. Плюс собрали отличную команду любителей транспортных проектов и подали заявку на улучшение общественного транспорта на Кипре с бюджетом €650 000 – Калькулятор налогов – проект "для себя" привел к 300–400 пользователей ежедневно и стабильный поток заявок на разработку. – Заканчиваем сложный копайлот для сервиса аналитики отзывов (пришлось погрузиться в такие дебри кластеризации, о которых я вообще не слышал). – Через неделю – пилот по распознаванию и переводу речи у одного из лидеров конференц-индустрии. – Совместный продукт по распознаванию документов (state-of-the-art, по бенчмаркам лучше распиаренных VLLM-решений) заходит в пилоты Что хочу в новом году: выйти из операционки и больше времени уделять продуктам. Ну и конечно улучшать жизнь людей вокруг. Если есть идеи совместных проектов, продуктов или просто нужен совет - пишите!

Прикольно. Гугл запустила Spotlight (поисковую строчечку по локальным приложениям и открытым окнам и вебу) на Windows: https://search.google/google-app/desktop/

OpenAI не отстаёт и тоже предлагает повышенную безопасность кода с новой моделькой GPT-5.4-Cyber и тоже пока только для выделенных партнёров. Тут конечно не супер-новая модель (имхо антропик сделала какую-нибудь 5T параметров модель с пониженной "ответственностью", а OpenAI переобучила текущую под кибербез), но по результату возможно будет даже лучше работать. Проблема проста: ИИ-модели по умолчанию блокируют запросы, которые выглядят как «хакерские» – анализ бинарного кода, реверс-инжиниринг, поиск уязвимостей. Но именно это и делают защитники каждый день. TAC решает этот конфликт через многоуровневую верификацию: – Индивидуальные специалисты проходят KYC на chatgpt.com/cyber – Команды получают доступ через корпоративного представителя OpenAI – Верифицированные защитники могут запросить доступ к GPT-5.4-Cyber с расширенными возможностями Что умеет: – Реверс-инжиниринг скомпилированных бинарников без исходного кода (честно говоря даже текущие модели такое могут, если очень попросить) – Анализ на наличие вредоносного кода и уязвимостей – Расширенные defensive-воркфлоу с минимальными ложными отказами. Ну и в отличие от набивающих себе цену антропиков они сразу предлагают кучу всего бесплатного: – Программа грантов по кибербезопасности – $10M – Покрывают 1 000+ open-source проектов бесплатным сканированием каждый коммит – Codex Security за время работы помог закрыть 3 000+ критических и высокоприоритетных уязвимостей – TAC масштабируется до тысяч индивидуальных защитников и сотен команд вместо 40 партнёров. И опять же щелчок по носу Антропику: не OpenAI решает, кто может защищаться, а объективные критерии верификации. Короче, интересно наблюдать за противостоянием гигантов с попкорном, но вот честно, подход OpenAI мне нравится больше, они создают AI для всего мира, а не для "элиты" задорого (вот в Энтерпрайз тарифах Клод теперь доступен БЕЗ включенных токенов, то есть счёт может быть в 1000-5000 баксов на человека). Вместо авторитарого «разрешить/запретить» OpenAI выстраивает понятную систему доверия: больше верификации – больше возможностей. Это правильная архитектура. Посмотрим, как это все масштабироваться будет. https://openai.com/index/scaling-trusted-access-for-cyber-defense/