Refat Talks: Tech & AI

#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.

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. 🔥➕🔁

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

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 - Валера нарыл опенсорс Cowork и развивает fork для локальных моделей --- 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.

#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]

Делать прогнозы – дело неблагодарное. Но полезное. Заставляет оглянуться назад и отделить хайп от долгосрочных трендов. Пока катался по горам на байке, наформулировал три прогноза, которые меняют мои планы в 2026ом 1️⃣ Claude Code как агентное ядро для любой нишевой херни. Что произошло ближе к концу 2025 года – агентность моделей прокачалась достаточно, чтобы уйти от фиксированных воркфлоу к гибким агентным системам. Теперь системы принимают решения о следующем шаге на основе инфы с предыдущего. И это наконец-то работает не только в презентациях Вот только делать свою агентную систему – запарно. А хорошую агентную систему – еще запарнее. И особенно бомбит от осознания, что повторяешь все шишки, которые уже набили разработчики топового general-purpose агента – Claude Code Вы скажете, что это специализированный агент для кодинга, но это не так. Любой кастомный агент так же обрастает вызовом тулов, сэндбоксом для запуска скриптов и динамическими промптами aka skills Все больше команд вместо костыляния своих агентнов, будут брать Claude Agent SDK, докидывать ему нужные скиллы, MCP, рулсы и оборачивать в понятный простому пользователю UI вместо терминала. В конце поста – ссылка на крутой кейс от Рефата 2️⃣ Skills станут более популярными, чем MCP Для меня и MCP выглядел странно как стандарт. Типа, просто зафиксировали формат вызова внешнего API в виде function calling. А где рокет саенс? Но это дало простой унифицированный способ подключать внешние инструменты к LLMкам. А во многих компаниях "мы делаем свой MCP" вообще стало самым простым способом для топов отчитаться о наличии "AI стратегии" 📈 Skills – еще более простая штука. По сути – просто папочка с промптами + набор скриптов. У большинства опытных пользователей это и так было – помогает не засирать контекст сотней тулов какого-нибудь github mcp, а просто описать как пользоваться такой волшебной командой как git. А в большинстве случаев даже детали не нужны – ведь агент может просто вызвать <command> --help А тот факт, что они подгружаются динамически (в зависимости от текущей задачи) – убирает главное ограничение MCP 3️⃣ Стандартный работающий подход к архитектуре постоянной памяти агентов Это прям новый тейк, родившийся во время разбора лидерборда ERC-3 (соревнование по построению агентских систем) Я если честно думал, что мы еще далеко от самообучающихся систем. Да, что-то понемногу начинает работать, и даже Claude Code может сам корректировать свой CLAUDE.md, но это детский сад, если честно. А тут кейс, где цифры говорят сами за себя. В ERC-3 с отрывом аж в 10 процентных пунктов (71.8% vs 62.1%) побеждает решение, где агент сам обучается и "запоминает" результаты предыдущих неудачных попыток. Да, там это скорее хак – агент делает выводы по прогону сразу на всей паре сотен задач, а не на каждой индивидуально, но это не важно. Важно – что система вообще сходится к оптимуму, сама переписывая свой промпт. В 2024ом у меня такое не работало – ее болтало из стороны в сторону. Значит, сейчас боттлнек агентских систем смещается – в область того, а что запомнить из предыдущих попыток, какие выводы сделать и как поменять поведение, чтобы не совершать одних и тех же прыжков по граблям при каждом запуске. 4️⃣ (бонус) Нормальные Tools уже есть – модели уже берут инфу из внешнего мира (и помещают в него обратно). Если будет нормальная внешняя память, то собственные знания модели обо всем на свете – не нужны. Даже маленькая модель, которая почти ничего не знает, но умеет обращаться с тулами, выявлять паттерны и запоминать точечную информацию – будет эффективнее, чем жирная модель без всего этого. Жду появления быстрых и дешевых LLMок на 1-2b параметров, в которых большая часть весов – не знания, а навыки. Такие execution engine Ставим ставки? Если есть другие любопытные прогнозы – делитесь в комментах, интересно, что думаете Почитать: - Пост Рефата про Claude Code в качестве agentic core - Лидерборд соревнования ERC3 с описанием архитектур

VibeProxy - как выжать максимум из AI-подписки Платишь $20 за Claude Code, еще $20 за Cursor, потом докупаешь API-токены, потому что лимиты закончились на третий день месяца. Знакомо? На r/cursor один юзер написал, что потратил $3100 за месяц на Opus 4.5. Другой спрашивает: "Opus is the GOAT, but my wallet is crying". Проблема в том, что мы платим дважды: за подписку и за API. А что если использовать подписку как API? VibeProxy - нативное macOS-приложение в меню-баре, которое превращает твою подписку на Claude Code, ChatGPT, Gemini в локальный API-эндпоинт. Под капотом CLIProxyAPI. Принцип простой: 1. Ты авторизуешься через OAuth в нужном сервисе 2. VibeProxy запускает локальный прокси на localhost:8317 3. Любой инструмент (Cursor, Cline, твой скрипт) шлет запросы на этот эндпоинт 4. Прокси маршрутизирует их через твою подписку Как это работает технически? Прокси использует те же OAuth-токены, что и официальные CLI-инструменты (Claude Code, Gemini CLI). Для провайдера запросы выглядят как обычная работа через терминал. Прокси просто оборачивает CLI-вызовы в OpenAI-совместимый API-формат. VibeProxy - это GUI-обертка для macOS. Но сам CLIProxyAPI написан на Go и работает на любой платформе. Поддерживаемые сервисы - Claude Code - ChatGPT / Codex - Antigravity (со всеми моделями) - Gemini - Qwen Code - GitHub Copilot Юзкейсы 1. Cursor/Cline без отдельного API-ключа Подключаешь локальный эндпоинт, и Opus 4.5 работает через твою подписку, без дополнительных трат на токены. 2. Другие AI-агенты: Factory, Amp Есть качественные агенты помимо СС. Есть готовые инструкции: - Amp Code Setup - Factory Setup 3. Мультиаккаунт для обхода rate-limits Можно подключить несколько аккаунтов. Прокси сам делает round-robin между ними и переключается при лимитах. 4. Свои скрипты и автоматизации Локальный API = можно интегрировать куда угодно. Python-скрипты, Shortcuts, n8n в докере и тд. Нюанс Из документации VibeProxy: "Using subscriptions through a proxy may violate terms of service for some AI providers. Use at your own risk." Разумеется, это не официальный способ использования, так что держите это в уме. Прецедентов не нашел - все-таки все маскируется под нативные вызовы, но подсветить я обязан) UPD: список моделей можно посмотреть запустив команду в терминале: curl -s localhost:8317/v1/models | jq . --- Если интересно, в отдельном посте расскажу, как я использую API локально через macOS Shortcuts для небольших удобных автоматизаций. 🔥➕🔁

#ReDigest Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание. Дайджест недели: - Meta покупает Manus за ~$2 млрд. Фичи интегрируют в продукты Meta, а китайские модели заменят на собственные. - Z.ai (бывший Zhipu AI) выходит на IPO в Гонконге 8 января - первая в мире публичная LLM-компания. Привлекают $560 млн, 70% пойдет на R&D. - Alibaba представила MAI-UI - GUI-агент для управления смартфоном с SOTA результатами на бенчмарках. Модель на 2B работает локально, сложные задачи отправляет в облако. - Qwen обновили модель генерации изображений до версии 2512 - лучшая среди open-source. Сильно уменьшили "пластиковые лица", улучшили рендеринг текста и природных элементов. - Tencent выложили HY-Motion 1.0 - первую text-to-motion модель на миллиард параметров для генерации 3D-анимаций. - Kling выпустили версию 2.6 с Motion Control - загружаешь референсное видео и статичную картинку, нейросеть переносит движения на твой объект. Плюс Voice Control для синхронной генерации аудио. - OpenAI готовит запуск рекламы в ChatGPT. Пока планируют только для бесплатного тарифа. - Nvidia отказалась от идеи строить облачный сервис. DGX Cloud будет обслуживать только внутренние нужды, команда переехала в R&D. - Франция начала расследование в отношении X из-за дипфейков от Grok - пользователи массово генерируют откровенный контент с реальными людьми без их согласия. - Nvidia покупает 4% Intel за $5 млрд. - Австралия обязала поисковики верифицировать возраст всех залогиненных пользователей. Google, Bing и Yahoo должны внедрить системы проверки до июня 2026. - IQuest Lab (подразделение китайского хедж-фонда Ubiquant) выложили open-source модель для кодинга IQuest-Coder. Заявляют результаты на уровне Claude Sonnet 4.5 при размере всего 40B параметров. Независимой верификации пока нет. - TechCrunch опросили венчурных инвесторов о прогнозах на 2026. Консенсус: компании будут перенаправлять бюджеты с найма на AI, начнутся агрессивные сокращения. По данным MIT, AI уже может автоматизировать 11,7% рабочих мест в США. - Полезный пост от Бориса Черного - разработчика Claude Code о том, как он сам пользуется CC, в 🧵из 13 твитов.

Вместо итогов года - три вещи, которые понял на практике и хайлайты старых постов, которые вы могли пропустить: 1️⃣ Комьюнити - это чит-код Красинский как-то рассказал историю: они с другом думали, что нереально играют в CS, пока не пришли в клуб где их конечно же раскатали. Потому что там была тусовка, которая играла с лучшими со всего мира и впитывала лучшие практики. В этом году я это прочувствовал и мне повезло с комьюнити, и вы - его часть. 2️⃣ Consistency > героизм Сила не в рывках, а в ежедневных микро-шагах в интересную тебе сторону. Тут добавить нечего, что бы вы не задумали: похудеть, развить блог, строить бизнес - регулярность даст бОльший результат, чем рывки. 3️⃣ Делиться = получать Я не монетизирую канал. Но польза приходит сама: сообщения в личку, запросы на консультации, неожиданные коннекты, топовый нетворк. Особенно драйвит, когда фаундеры пишут, что помог решить проблему или навел на мысль. Несколько человек написали, что вдохновились запустить свой канал или стартап. Это чистое топливо 🔥 ⏮️ Много из вас пришли недавно. Я пролистал старые посты, которые мне кажутся полезными, и которые многие скорее всего не видели: → LLM + Google Sheets → OSINT + AI для бизнеса → Командная строка для всех → Mermaid + AI → Реверс-дизайн в Cursor и как делать AI-generated UI уникальнее → Про стандарты и еще раз уже промптинге → Бесплатные ресурсы от Big Tech для стартапов и $100K от nvidia → AI на своих знаниях: локально, Dify, file-first с Claude Code В общем, как я уже говорил, когда пишу сюда - представляю друга, который горит технологиями, и рассказываю ему: "слушай, вот такую штуку нашел / узнал / использую". Уверен, в следующем году будет еще больше таких находок. Увидимся в январе 🙌

#ReDigest Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание. Дайджест недели: - Z.ai обновила GLM-4.7 с упором на кодинг: опенсорсная модель хорошо программирует и делает красивые UI. Заняла 1 место среди опенсорсных на WebDev арене (среди всех - шестая). Ее, кстати, довольно просто поставить в CC. - Google запустил открытый протокол A2UI для генерации интерфейсов AI-агентами. Клиентские приложения создают UI для веба/мобилки/десктопа на своем фреймворке (Flutter, React) после ввода от пользователя. - Alibaba выпустила Qwen3-TTS с клонированием голоса по 3 секундам аудио и генерацией по текстовому описанию. Поддерживает 10 языков, латентность 97мс, на 15% меньше ошибок чем у ElevenLabs и GPT-4o-Audio. А фишка VoiceDesign - создание голосов на лету по описанию вместо выбора из готовых. - Еще Alibaba выпустила Qwen-Image-Edit-2511 - своя версия опенсорс Nano Banana. Популярные LoRA (освещение, ракурсы) интегрированы в базовую модель, дообучена на полезные для дизайна фичи вроде изометрических проекций и замены материала. - Nvidia "купила" Groq - на самом деле заключила лицензионное соглашение на $20 млрд - крупнейшая сделка в истории компании. CEO Groq и топ-менеджмент переходят в Nvidia для интеграции технологии low-latency чипов, сам сервис GroqCloud остается независимым. - The Information раскрыли детали эффективности AI-компаний: OpenAI подняли маржу на инференс с ~0% до 70%, утроили доход до $20 млрд ARR. Anthropic разворачиваются еще круче: доход вырос в 8 раз. В статье много других интересных цифр. - OpenAI признала, что проблема промпт иньекций в AI-браузерах никогда не будет полностью устранена. Показали демо-атаку: злоумышленник отправляет письмо со скрытой командой, агент вместо автоответа отправляет заявление об увольнении начальнику. - Firecrawl представила новый API /agent - AI-агент для автоматического сбора данных из интернета по текстовому описанию без указания URL. Самостоятельно ищет, навигируется, кликает, обрабатывает пагинацию и извлекает данные в структурированном формате. Заменяет традиционный веб-скрейпинг. - На этой неделе разлетелась история по многим техническим СМИ и тг каналам о переписывании Windows с C/C++ на Rust к 2030 году с помощью AI. Microsoft опровергла слухи: это не официальная стратегия, а просто исследовательский проект небольшой команды. - Anthropic и OpenAI удвоили лимиты на праздники для своих кодинг-агентов.

Пятничный эксперимент: тестовое задание пятилетней давности vs ChatGPT, Claude и Gemini. А так же немного про промптинг. Откопал наше тестовое задание для фронтендеров 2020 года - симулятор лифта на 5 этажей с анимациями, очередью вызовов и всей логикой. Тогда это считалось сложным заданием на джуниора: из 10 кандидатов дай бог один сдавал что-то рабочее. Сейчас тестовые не даем, процесс собеседования сильно поменялся, но задание попалось на глаза и я подумал - а что если скормить его AI-тулам как есть? Как есть - это прям аттач PDF-ки и "Разработай веб-приложение по этому заданию". Закинул в ChatGPT, Claude и Gemini. Как-то справились все три, но с разным качеством. На всех - платные подписки, максимально доступная мне модель. - ChatGPT выдал симпатичный лифт в канвасе, но он не едет. Но надо сказать что у меня подписка Plus, их Pro модель там недоступна. - Gemini выдал уже работающий лифт в канвасе, но со странной анимацией и дизайном и учел не все требования. AI Studio как ни странно оказался не лучше, лифт не поехал. Claude выдал единственный результат где реально работало: лифт едет, двери открывались и закрывались логично, очередь вызовов обрабатывалась правильно. Выглядит симпатично. Правда, зачем-то снижал скорость между этажами. Все примеры выше - one-shot. Плюс, я осознанно не стал использовать Claude Code, Codex или Cursor - во-первых пятница - хотелось легкости эксперимента: закинул ТЗ как есть и смотрю что получится. Понятно что агенты с нужным тулингом справились бы куда лучше. Зато теперь у меня есть личный бенчмарк для проверки новых кодинг-моделей - буду давать им эту задачку и смотреть что выйдет)) Само ТЗ тут, если нужно для экспериментов. Вообще, надо сказать - задача не такая тривиальная как может показаться - если начать тестить там будет очень много багов, но джуны и с этим не справлялись) Кстати, уже после написания черновика попался на глаза свежий промптинг-гайд от Vercel: How to prompt v0, решил применить его (вот финальный промпт), и знаете что? Справились заметно лучше: ChatGPT, Gemini, Claude. Что тут сказать? Тестовые задания практически не имеют смысла, промтинг решат, а Opus тащит в кодинге)

The State of AI Coding 2025 - наглядный и компактный отчет от Greptile (YC-baked AI code-ревьювер), в котором собрали кучу любопытной статистики по AI-инфраструктуре на основе открытых данных - я давно хотел сделать нечто подобное: сопоставить публичные данные npm и PyPI по ключевым AI SDK, но ребята сделали это за меня, что там есть например: - Vector DB: pgvector неожиданно обошел Qdrant по скачиваниям. - AI SDK провайдеров: Anthropic SDK c огромным отрывом лидируют по скачиваниям. Еще высокие позиции у Vercel AI SDK, что показывает насколько бурно растет TypeScript-экосистема в AI-разработке. - AI Rules Files: CLAUDE.md как .cursorrules лидируют по adoption - то есть разработчики активнее всего кастомизируют поведение AI именно под Claude. - Observability платформы: LangSmith лидирует (довольно странно, ведь у них нет OSS версии), но LangFuse и другие игроки тоже показывают неплохие цифры. - Любопытный график OpenAI-to-Anthropic ratio - gap сокращается. Если в январе 2024 разрыв был 47:1, то к ноябрю 2025 упал до 4.2:1. В отчете есть и сравнения моделей, но это можно глянуть и на artificialanalysis.ai - там постоянно актуальные цифры. ---- Еще несколько любопытных отчетов, которые попали в мое поле зрения - возможно будет интересно полистать на праздниках: - McKinsey State of AI 2025 - обновленный отчет про adoption в enterprise, ключевой инсайт: 88% компаний используют AI, но только треть масштабирует его, большинство все еще в pilot-фазе. - a16z Big Ideas in Tech 2025 - 50 партнеров a16z делятся прогнозами на год, от nuclear resurgence до AI agents и robotics. + прогноз на 2026 от них. - Lumenova State of AI 2025 - отчет про governance и adoption, ключевой инсайт: AI превращается в "enterprise infrastructure", что порождает новые требования к governance. - Xenoss AI Year in Review - обзор года с фокусом на open-source модели, ключевой инсайт: DeepSeek R1 и другие open-source модели пересекли точку невозврата и все чаще становятся дефолтным выбором. - Frontier 2025 - дашборд с 202 научными результатами за год с оценками вероятности репликации и потенциального импакта, красивенько оформлен, ключевой инсайт: structured подход к оценке научного прогресса с количественными метриками. - Menlo VC State of GenAI in Enterprise - данные по enterprise spending на AI, ключевой инсайт: enterprise AI расходы утроились до $37B, причем больше половины пошло на приложени, а не инфру - самая быстрорастущая категория софта в истории. 🔥➕🔁

Friendly reminder: завтра выступаю на онлайн-конференции ИИтоги 2025. Есть бесплатная опция участия, приходите - будет интересно! Уже 1600+ участников и количество растет! Вот уточненное расписание и о чем доклады (список раскрывается ↓): 14:00 🎬 @How2AI Даниил Гаврилов ИИ-инструменты для не разработчиков перестали быть демками. Топ-5 ИИ-инструментов "для всех" к началу 2026-го 14:45 📦 @dealerAI Александр Абрамов DeepSeek moment и проблемы с RL; Модели научились "учиться" без изменения весов 15:30 ⚡ @nobilix Рефат Аметов + 🤩 @neuraldeep Валерий Ковальский Год агентов – вы больше не выбираете модель. Про RAG и file-first. Мощь проприетарных систем, и наоборот – как сделать опенсорс фреймворк, который будут использовать крупные компании 16:15 😎 @elkornacio Данила Симонов От "вау, Composer в Курсоре" до "господи, 100 ИИ-агентов для кодинга, что выбрать" за один год. Куда движется ИИ-кодинг? 17:00 📊 @llm_under_hood Ринат Абдуллин Три технических отличия успешных внедрений ИИ в бизнес. Какие подходы к разработке используют успешные команды? 17:45 🤗 @aioftheday Александр Горный Взгляд со стороны бизнеса: почему внедрение буксует даже если технология работает. Сдвиги в мировоззрении топ-менеджмента и как это влияет на всех остальных Есть платная и бесплатная опции участия. Запись будет для тех кто зарегистрируется. Детали и регистрация Или прямая ссылка на бот.

#ReDigest Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание. Дайджест недели: - Anthropic открыла Agent Skills как открытый стандарт - спецификация для переносимых навыков AI-агентов. Microsoft, OpenAI, Cursor и VS Code уже поддерживают. Повторяют путь MCP. - OpenAI Выпустили GPT Image 1.5 для генерации картинок - работает в 4 раза быстрее, лучше рендерит текст, меньше желтизны. - Google выпустил Gemini 3 Flash - по бенчам догоняет топовые reasoning-модели, при этом в 3 раза быстрее и значительно дешевле. - Nvidia представила Nemotron 3 - опенсорс-модели на гибридной MoE-архитектуре (Mamba-Transformer) для агентных задач. Очень шустрая и экономная. + опенсорснули датасеты на 3трлн токенов. - Вышла GPT-5.2-Codex — специализированная версия для агентного программирования с улучшенной работой с длинными контекстами, рефакторингом и усиленными возможностями в кибербезопасности. - Alibaba выложила Qwen-Image-Layered - модель генерирует изображения сразу с разделением на слои. - Google интегрировала свой вайбкод тул Opal в Gemini. - Google запустил новый Interactions API, единый интерфейс для работы с Gemini-моделями и агентами, включая Deep Research. Теперь разработчики могут встраивать автономного исследовательского агента в свои приложения. - OpenAI представила FrontierScience - новый бенчмарк для оценки научных способностей AI на экспертном уровне. - Google выпустил FunctionGemma — крошечный tool-caller на 270M параметров для локальных AI-агентов. Не диалоговая модель, а генератор function calls. По сути — основа для оффлайн-ассистента на устройстве. - Вышла FLUX.2 [max] - их лучшая модель для генерации и редактирования изображений. Grounded generation ищет контекст в интернете, поддерживает до 10 референсных изображений, улучшенный рендеринг текста. Занимает 3-е место на text2image лидерборде lmarena. - OpenAI открыли приём заявок на публикацию мини-приложений в ChatGPT. Первые одобренные аппы появятся в начале 2026. Apps SDK (на базе MCP) позволяет встраивать интерактивные интерфейсы прямо в чат. - Resemble AI выпустила Chatterbox Turbo — TTS-модель на 350M параметров, которая в слепых тестах побеждает ElevenLabs. Клонирует голос по 5 секундам аудио, поддерживает теги эмоций. - Meta выпустила SAM Audio - модель для изоляции конкретных звуков из видео через промпт, клик на объект в кадре или выделение временных отрезков. - Microsoft выпустили Trellis.2 для генерации 3D-моделей по картинкам - всего 4 млрд параметров, запустится на GPU с 24GB, хорошо воспроизводит детали и текстуры. - Google подал иск против SerpApi за использование сотен миллионов фейковых поисковых запросов для кражи контента из выдачи. Удивительно, что иск появился только в 2025, когда стало понятно, что основные клиенты SerpApi - это AI-сервисы типа ChatGPT и Perplexity. - Exa выпустила новый people search - натренировали систему поиска людей и проиндексировали 1B+ профилей с гибридным retrieval. Пайплайн обрабатывает 50M+ обновлений в неделю. - Андрей Карпаты опубликовал большой блогпост с итогами года: про RLHF -> RL from Verifiable Rewards, недоверие к бенчмаркам, термин "вайб-кодинг", Claude Code стал первым убедительным примером агента, живущего на вашем компьютере и т.д.

Хочу поделиться годной штукой - Claude Island. Это маленькое опенсорс приложение для макбука, которое превращает Dynamic Island в мини-дашборд для Claude Code. Видишь что агент делает прямо в нотче, без переключения окон. - Видишь статус в реальном времени: читает файлы, думает, или ждет твоего апрува - Апрувы прямо из Island - причем видишь что именно принимаешь - Работает даже с tmux - Полностью бесплатное и опенсорс claudeisland.com Вообще вокруг экосистемы CC много инструментов, вот еще несколько годных: - Conductor - запускает несколько Claude Code агентов параллельно, каждый в своем git worktree, с UI для управления и мониторинга. - Sculptor - параллельные агенты в Docker-контейнерах с killer-фичей Pairing Mode: синхронизация с твоим IDE в реальном времени, тестируешь изменения мгновенно. - Happy - мобильный и веб-клиент для CC и Codex с push-уведомлениями, голосом в реальном времени и end-to-end шифрованием. Проверяй агента с телефона. - opcode.sh (ex Claudia) - полноценный desktop GUI для CC: управляешь сессиями, создаешь кастомных агентов, трекаешь затраты и использование. Все локально. А какими расширениями/аппами для экосистемы CC вы пользуетесь?

#ReDigest Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание. Дайджест недели: - OpenAI выпустили GPT-5.2 в трех вариантах: Instant, Thinking и Pro (максимальная точность). Релиз ускорили из-за "code red" после успехов Gemini 3. По бенчмаркам Pro показывает 93.2% на GPQA Diamond и 40.3% на FrontierMath. Цена в API выросла в 1.4 раза по сравнению с 5.1. - Disney подписала трехлетнее соглашение с OpenAI и инвестирует $1 млрд. Пользователи Sora смогут генерировать видео с 200+ персонажами Disney, Marvel, Pixar и Star Wars. - Adobe интегрировала Photoshop, Express и Acrobat в ChatGPT. Теперь можно редактировать изображения, создавать дизайны и работать с PDF прямо в чате. Работает бесплатно в ChatGPT. - Cursor представил визуальный редактор для встроенного браузера. Можно перетаскивать элементы, редактировать состояния React-компонентов, настраивать стили, а главное - кликнуть на элемент и описать изменение - AI применит правки к коду. - Anthropic, OpenAI и Block основали Agentic AI Foundation под управлением Linux Foundation. Anthropic передает MCP (97M+ месячных загрузок SDK), Block - фреймворк goose, OpenAI - стандарт AGENTS.md. В фонд также вошли Google, Microsoft, AWS, Cloudflare и Bloomberg. - Mistral выпустили Devstral 2 (123B и 24B) и опенсорсного CLI-агента Mistral Vibe. Можно запустить локально или использовать бесплатно через API на время превью. Малая версия работает на потребительском железе. - Google без предупреждения отключил бесплатный API Gemini 2.5 Pro и урезал лимиты Flash на 92% - с 250 до 20 запросов в день. - Еврокомиссия начала антимонопольное расследование против Google. Претензии: использование контента издателей для AI-сводок без компенсации и обучение моделей на видео YouTube. - Google анонсировал 3 модели умных очков на базе Android XR и Gemini. Первая версия без дисплеев появится в следующем году. Для разработчиков выпустили бету SDK. - World (компания Альтмана) запустила обновленное приложение, объединяющее мессенджер World Chat, глобальные платежи и мини-апы для верифицированных пользователей. - В Пентагоне появится подразделение для подготовки к AGI. Руководящий комитет по будущему ИИ должен быть создан до 1 апреля для оценки возможных военных последствий AGI. - Google планирует к 2027 году произвести 5 миллионов чипов TPU - объемы намекают на старт прямых продаж внешним клиентам. - Zhipu AI выпустили опенсорсную vision-модель GLM-4.6V с улучшенным пониманием картинок и нативными вызовами функций для фронтенда или pdf. Есть маленькая Flash версия, бесплатная в API. - Zoom выбил SOTA на Humanity's Last Exam с 48.1%, опередив Gemini 3 Pro почти на 3 п.п. Правда, это хитрый ансамбль из нескольких моделей (собственные + Meta, OpenAI, Anthropic). - Швейцарская Proton запустила Proton Sheets -зашифрованную альтернативу Google Sheets с end-to-end шифрованием и zero-knowledge архитектурой. Ответ на AI фичи в Google Sheets. - Google Labs запустил экспериментальный AI-браузер Disco с функцией GenTabs. Анализирует открытые вкладки и историю чатов с Gemini, понимает текущую задачу и генерирует интерактивное мини-приложение - например, планировщик путешествия с картами и бюджетом. Пока доступен только по waitlist. - Google добавил возможности Gemini в Translate для естественного перевода идиом и сленга. Параллельно запускается бета речевого перевода в реальном времени через наушники. Еще Google добавил экспрессивность в Gemini 2.5 Flash TTS и 2.5 Pro TTS

Если хотели попробовать Claude Code бесплатно (я тут часто о нем пишу), вот вам guest pass - бесплатный доступ на 7 дней, их всего 3 штуки - забирайте только если вам действительно нужно: ➡️ https://claude.ai/referral/WgHuLl3j2Q UPD: первый - всё. Вот еще один от друга https://claude.ai/referral/AA4xj5ZvYA и еще один https://claude.ai/referral/wUQ1JKvJsg Это новая фишка, выкатили сегодня, доступна только подписчикам тарифа Claude Max, подробности тут.

Следить за каждым релизом в AI - путь к выгоранию. Понять, что из этого работает - путь к результатам. В 2025 году вышло сотни "революционных" моделей, тулов, AI-фреймворков. Можно было читать каждый релиз. А можно - дождаться конца года и узнать, что из этого реально заработало. Собственно, 23 декабря я буду рассказывать про то, что проверено практикой и деньгами: почему правильная инфраструктура важнее самой модели, когда агенты лучше RAG, как не переусложнить архитектуру и немного деталей про file-first подход. Еще 8 спикеров, многих из которых вы можете узнать на фото: Head of AI, руководители AI R&D, фаундеры AI-продуктов с $25m funding - короче будет 4,5 часа хорошей такой выжимки для вас - опыт, цифры и инструменты. Организаторы постарались. Дата и время: 23 декабря, 14:00. Есть платная и бесплатная опции участия. Запись будет для тех кто зарегистрируется. Детали и регистрация

Пост вдохновения. Когда ни одно приложение не подошло - сегодня проще собрать свое, чем ждать. Разбираем реальный кейс моего приятеля. Мне всегда нравилось, когда нетехнические люди делают себе софт. Каждый раз прям радуюсь, когда вижу результат. Недавно приятель Максим скинул свое приложение для изучения греческого. Он ходит на офлайн-занятия и хотел найти что-то для практики между уроками. Искал, даже готов был заплатить. Но ни одно приложение не умело главного - тренировать рукописный ввод слов на планшете. Максимум что нашел - тренажер отдельных букв алфавита. Как для первоклассников. В итоге сделал свое. Первая рабочая версия - за 30 минут. То, что на видео - суммарно меньше 8 часов чистой работы. Что внутри: - Рукописный ввод: пишешь слово стилусом, Gemini распознает и проверяет - Озвучка через ElevenLabs - Умные подсказки: ошибся в карточках - приложение говорит "ты выбрал X, а это переводится как Y", чтобы закрепить правильную ассоциацию - Этимология каждого слова, родственные слова в русском, мнемоники (очень умно и эффективно, на самом деле) - Адаптивная статистика: слова с частыми ошибками показываются чаще Максим не программист. Но у него есть продуктовый вкус - интерфейс чистый, все на местах (я писал как важна насмотренность). И он итеративно добавлял фичи по мере использования: "хочу подсказки по буквам" - добавил, "хочу видеть этимологию" - добавил. Под капотом - не просто фронтенд: база данных, авторизация, AI-сервисы. Lovable подключает все сам, когда нужно. ~120 кредитов, меньше дня чистой работы - и готово приложение, которым он реально пользуется регулярно. А еще любопытно, что он интуитивно пришел к паттерну, который сейчас считается стандартом в AI-разработке - сначала детально обсуждал фичу в чате, убеждался что что инструмент тебя понял, и только потом просил имплементировать - то есть тот же Plan & Act. Самое главное - по его словам он сам кайфанул от процесса и от результата! Если у вас есть идея персонального инструмента, который не можете найти на рынке - попробуйте собрать сами. Lovable, Bolt, Replit - барьер входа сейчас минимальный. Главное - понимать что именно вам нужно и итерировать. А еще поделитесь в комментариях: делали что-то подобное для себя? 🔥➕🔁

#ReDigest Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание. Дайджест недели: - Anthropic купили Bun - runtime среду для JS и TS и поделились что Claude Code всего через полгода после запуска пробил $1 миллиард годовой выручки. - Google выпустили Gemini 3 Deep Think - 41% на HLE и 31.1% на ARC-AGI-2. Использует параллельные потоки рассуждений, одновременно исследуя несколько гипотез. Пока только для Ultra. - Netflix купил Warner Bros Discovery за $83 млрд. - Сэм Альтман объявил внутри OpenAI режим "code red". Ирочнично, что 3 назад ту же фразу использовали в Google, реагируя на релиз ChatGPT. - Anthropic готовится к IPO - наняли Wilson Sonsini, юристов Google, LinkedIn и Lyft. Могут выйти уже в 2026, опередив OpenAI. - Критическая уязвимость в React Server Components - CVSS 10.0, удаленное выполнение кода без аутентификации. 39% облачных окружений уязвимы, под угрозой 968 тысяч серверов (надо не забыть обновиться). - Mistral представили Mistral3. Результаты не впечатляют, но зато теперь под Apache 2.0 - настоящий опенсорс. - Meta сокращает бюджет метавселенной на 30% в 2026 году, деньги пойдут на AI-очки и носимые устройства. (говорят отсутствие конкуренции, но судя по всему просто не летит). - AWS и Google Cloud запустили совместный сервис для прямой связи между платформами. Раньше требовались недели настройки, теперь обещают за минуты. - В Apple массовый исход: за 72 часа ушли главы AI/ML, UI-дизайна, генеральный советник и вице-президент по экологии. - DeepSeek V3.2 вышел из беты с фокусом на агентов - натренирован на большом датасете рабочих задач и внедрили thinking mode при использовании сторонних инструментов. - Google запустили Workspace Studio - инструмент для создания агентов без кода. Работает в Gmail, Docs, Sheets, Drive, Chat, Slides, Meet. В январе выпустят для всех. - X оштрафован на 120 млн евро по DSA - первая компания под новым европейским законом. За обманчивый дизайн синей галочки. - Runway выпустили Gen-4.5 - улучшили качество, физику и следование инструкциям. В рейтинге Artificial Analysis заняла первое место, опережая Veo 3 на 20 elo. Только по подписке. - Kling представил мультимодальную видео-модель O1 - можно промптами редактировать короткие видео, менять ракурс, стиль, объекты. - Павел Дуров запустил Cocoon - децентрализованную сеть для AI вычислений. (Паша говорит, что лого в честь "ИИчек") - OpenAGI выпустили Computer Use модель Lux - значительно обгоняет Google, OpenAI и Anthropic по бенчмаркам. Работает в 3 раза быстрее (1 секунда на шаг) и в 10 раз дешевле. Это не затюненная LLM, а модель, обученная именно совершать действия. - OpenRouter и a16z опубликовали State of AI - анализ 100 триллионов токенов - крупнейшее эмпирическое исследование. Внутри много интересной статы, но помните что это только OpenRouter. - Anthropic изучили, как AI меняет работу внутри компании: инженеры используют Claude в 60% задач (год назад 28%) и удваивают продуктивность. 27% работы - это то, что вообще не делали бы без Claude. Количество автономных действий выросло с 10 до 21, но возникают опасения насчет атрофии глубоких навыков. - Google выпустили адвент-календарь по разработке агентов - каждый день до 25 декабря появляется новый туториал или лайфхак для программирования агентов с помощью инструментов Google. - Такое мы любим: OpenAI выложили промпт-гайд по модели GPT-5.1-Codex-Max. Много интересного.