В первой польской энциклопедии 18 века статья про лошадь состояла из одной фразы: «Что такое лошадь, знают все». Сегодня то же самое можно сказать про вайб-кодинг (не уверены, можно ли так сейчас утверждать про лошадь).

Для одних вайб-кодинг звучит как «сядь, расслабься и попроси нейросеть написать код». Для других это единственный перспективный способ разработки инженерных проектов. И каждому работающему с LLM безусловно будет интересно прочитать на русском языке очередной мировой бестселлер Джина Кима и его соавтора-практика Стива Йегги.

Слева Seedance поставил двух Зин; в центре опорный лист; справа выбранный кадр Kling с одной Зиной.

Мы собираем вертикальный мультсериал «Лесная улица» из облачных моделей: в этой пробе серия на 24 секунды, постоянные герои, русская речь. За 29–31 октября 2026 года одну серию пересобрали примерно десятью способами на Wan, Kling, Veo, Seedance, GPT Image и Nano Banana Pro. Ниже — порядок шагов, который сложился после испытаний, таблица расходов, пары «брак / исправление» и список того, что мы так и не починили. Ограничение одно: зрительских чисел по этому способу пока нет, речь только о производстве. На 31 октября опубликованы «А телефон куда?» и «Подменишь?». «Агитация запрещена» и «Посидеть потом» ниже — производственные пробы.

Создать песню нейросетью Suno можно, заполнив два основных поля: стиль и текст. В стиль пишется задание музыкантам, а в текст идут ваши стихи с метками куплетов и припевов. На выходе получаются два трека с музыкой и вокалом.

Можно ли создать игру в 3д если ничего не умеешь, но очень хочешь?

Мой эксперимент по созданию браузерного 3д-шутера вместе с AI.

Что Claude получает ещё до первого сообщения пользователя, зачем модели отдельные инструкции по работе с инструментами и длинными задачами и какие идеи из system prompts можно использовать в собственных AI-ассистентах.

Когда мы отправляем Claude первый запрос, для пользователя диалог только начинается.

Для модели нет.

До пользовательского сообщения Claude уже получает системную инструкцию, которая задаёт контекст работы: кто модель, какая сейчас дата, как оформлять ответы, как работать с доступными инструментами, что делать с неопределённостью и какие ограничения учитывать.

Anthropic публикует такие инструкции в официальной документации в разделе System Prompts. Причём там сохранена история изменений: от Claude Haiku 3 и Opus 3 до Fable 5 и Opus 5.

Получается довольно интересный датасет для тех, кто работает с LLM не только через обычный чат.

Можно посмотреть, как за два года изменился подход Anthropic к системным промптам и что компания считает действительно важным объяснить модели до того, как пользователь вообще сформулировал задачу.

И некоторые выводы вполне применимы к собственным AI-агентам.

За четыре дня с перерывами я собрал XENOFARM — кооперативную космическую ферму‑выживание, где игрок вообще не дерётся. Модели генерировали нейросети, код писала Claude, звук синтезировал Python. Это не история успеха и не реклама инструментов: это подробный отчёт о том, что реально сработало, сколько заняло и где нейросети просто перенесли работу из моделирования в отладку.

Игра лежит здесь: xmen2026.itch.io/xenofarm — Windows, “плати сколько хочешь”, статус беты.

От концепт-дизайна велосипедного магазина до релизной web-игры на GitHub Pages — и почему документация оказалась важнее промптов.

В этой статье постараюсь кратко описать, какие существуют научные исследования, и их выводы о проблеме мышления и неочевидных закономерностях развития интеллекта человека.

Казалось бы, чтобы разобраться с вопросом, должны помочь работы относительно низкоуровневой дисциплины – когнитивной психологии. Но не всё так очевидно…

Кто и о чем расскажет:
👉 Анна Подъезжих, Продуктовый дизайнер Ozon Tech: «Эмоции vs Паника. Рецепт интерфейса для миллионов»
👉 Маргарита Демидова, Продуктовый дизайнер Иви: «Дизайн, который не просто работает»
👉 Тамара Ермошкина, Главный редактор СберБанк Онлайн: «Как писать UX-тексты, которые не бесят»

🗓 Когда: 18 июня
⌚️Во сколько: встречаемся в 18:30
📍Где: онлайн или в Москве (адрес пришлем ближе к мероприятию)

👉 Регистрируйся скорее по ссылке

У меня есть книга, которая называется Game++ и несколько статей, где я разбирал какие паттерны применяются в играх и движках. В книге почти сто страниц отведено про эти самые паттерны и подробно рассказано какие они бывают, как выглядят в C++, где у них подводные камни и как их применять. Т.е. ровно те мелочи реализации, которые обычно интересно перечитать, когда вы в очередной раз решаете делать фабрику отдельным классом или попробовать обойтись std::function. Когда я её писал, мне казалось, что это будет очень полезный практический текст, и он таким и получился, и человек с опытом довольно быстро находит там нужное.

Но если читать книгу целиком, а не эти отдельные главы, то хорошо видно, как я по неопытности и уверенности молодого автора в собственной правоте взял с места в карьер и сразу начал рассказывать про реализации, как будто читатель уже всё для себя решил и его интересует только синтаксис, предположив, что мы все тут делаем условный AAA-движок, в котором сериализация неизбежна, а скрипты обязательны. В результате получился классический случай, когда книжка отвечает на вопрос «как», но обходит вопрос «а собственно зачем», а без ответа на него все ответы про «как» оказываются либо случайно-полезными, либо системно-вредными, потому что человек берёт оттуда подход, переносит его в проект или прикручивает к своей мини-игре и потом жалуется, что у него теперь полторы тысячи строк инфраструктуры на ту же мини-игру, а работает она ровно так же, как раньше, только медленнее.

Если вам вдруг надоест читать эти 106 минут, там в конце есть TL;DR секция, где собрано краткое описание.

Бизнес продолжает вливать бюджеты в тексты для сайтов, хотя они больше не приносят ни одного клиента. В 2026 году поисковики перестали делиться трафиком: теперь умные роботы сами читают статьи и выдают людям готовую выжимку прямо на стартовой странице. Но попасть в эту бесплатную выдачу случайно невозможно. Нейросеть забракует даже самый полезный и дорогой материал, если при его написании нарушен один неочевидный структурный закон.

Этот закон полностью ломает привычные школьные правила написания статей. Машины не понимают красивых вступлений и ищут на странице только «съедобные» куски: прямые ответы в первых строках, жесткие списки и точные цифры. Если не перестроить свои тексты под такой строгий машинный стандарт, ваш сайт превратится в невидимую свалку слов. Робот просто не сможет прочитать вашу статью и молча отдаст всех покупателей конкурентам.

28 апреля 2026 года компания Anthropic объявила о запуске серии коннекторов для Claude – нейросеть получила прямые выходы в Blender, Autodesk Fusion, Adobe Creative Cloud, Ableton, Splice, Canva Affinity, SketchUp и Resolume. Теперь творческие профессионалы могут управлять привычными инструментами прямо из диалога с ИИ, а сам Claude – не просто генерировать текст, а выполнять реальные операции внутри приложений. Параллельно Anthropic стала патроном Blender Development Fund, поддержав опенсорсную 3D-экосистему.

Знакомая ситуация? Вы наняли специалиста — копирайтера, дизайнера, верстальщика, разработчика. И теперь он просит написать ему ТЗ. Объяснить что именно вы хотите, в каком формате, с какими требованиями, в каком стиле.

И вот вы сидите перед пустым документом и понимаете: непонятно с чего начать.

Что написать первым? Как описать тональность? Какие блоки должны быть? Что зафиксировать жёстко, а что оставить на усмотрение исполнителя? Как сделать документ, который выглядит профессионально — не как записка на бумажке, а как нормальное техническое задание?

Приветы! Сегодня поговорим про Claude Code о том, как его использовать, если вы не разработчик. Не потому что он «революционный» или «ИИ будущего», а потому что он реально закрывает задачи, которые раньше занимали часы.

Статья будет полезна продакт-менеджерам, маркетологам, фаундерам, дизайнерам – всем, кто работает с продуктами и хочет делать больше за меньшее время. Разработчикам тоже, но для вас и так много кто пишет.

Это не призыв бросить ваш любимый инструмент и бежать покупать новый. Но если вы используете AI каждый день и чувствуете, что чего-то не хватает, хотите более качественный результат в ваших задача, то эта штука может закрыть вам больше задач, качественнее, быстрее и лучше.

Тренд по созданию нейрофотосессий набирает обороты, и сегодня уже реализовать эту задачу гораздо проще, ведь появляются локальные игроки, боты в Telegram и сервисы по регистрации виртуальных карт для оплаты иностранных ИИ. 

Мы решили упростить задачу, и рассказать коротко о лучших ИИ и альтернативах, которые позволят Вам сэкономить время и нервы. В том числе расскажем, как сделать фотосессию самой себе без ВПН, ненужных манипуляций и сложных промптов + как убрать дефекты кожи, улучшить детализацию, оживить фото, сделать танец в Тик‑Ток, и многое другое. Приятного просмотра.

Исследователи ML-подразделения Apple представили модель машинного обучения LiTo, которая восстанавливает 3D-объекты по одной фотографии и сохраняет сложные визуальные эффекты, включая блики, отражения и изменения внешнего вида материала под разными углами.

Визуальный стиль игр за последние два десятилетия несколько раз менял направление: от фотореализма к легкой стилизации и обратно. Эти переходы всегда были связаны с технологическими возможностями, экономикой производства и ожиданиями аудитории. Сегодня игры снова отказываются от упрощений в пользу гиперреалистичных моделей с огромным количеством мелких деталей.

В этой статье постараемся разобраться, как индустрия пришла к этому.

Я решил собрать для себя приложение, которое объединит несколько AI-модулей в одном месте: фитнес-трекер с AI-тренером, новостной дайджест по AI/ML, дашборды для других проектов. Не SaaS для всех, а инструмент для себя. PWA, чтобы работало как нативное приложение на телефоне.

В итоге: 4 дня по 4 часа, 8600 строк кода, работающий продукт в production. Расскажу как это получилось.

С появлением AI-агентов разработка программного обеспечения изменилась кардинально. Я, как и многие разработчики, начал активно использовать Claude, Cursor и другие инструменты для автоматизации написания кода. Результаты поначалу впечатляли: за один вечер, занимаясь системным анализом, проектированием архитектуры и промпт-инжинирингом, я мог сгенерировать до 100 000 строк кода.

Процесс был увлекательным. Не нужно было вручную писать реализацию - достаточно было описать требования, обсудить с AI архитектурное видение, уточнить детали, и код появлялся сам. Я мог работать по вечерам над своими pet-проектами, общаясь с искусственным интеллектом как с коллегой. Это был настоящий вайб-кодинг - приятный, творческий процесс, не отягощённый рутиной.

Проблемы начались не сразу. Первые несколько дней работа шла гладко: AI быстро генерировал код, тесты проходили, функциональность работала. Но затем, примерно через неделю-две активной разработки, я стал замечать тревожные симптомы.

Недавно я делал обзор по текстовым моделям, а теперь — визуал! Всё основано на моём практическом опыте и сотнях картинок. Ваше эстетическое чувство может быть другим, но вот мой топ и их краткое: