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 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.

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

#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.

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?

#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.

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?

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

#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.

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

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

#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.

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?

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? 🔥➕🔁

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. UPD: Андрей Карпатиы в своем посте отметил что за год LLM стали рабочим инструментом профессионалов и предлагает новый термин - agentic engineering чтобы подчеркнуть, что это полноценная инженерная дисциплина с глубиной и экспертизой.

#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.

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)

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> Пример детального промпта (gist). 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.

#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.

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 🙌

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