Как бы ни старались бенефициары ИИ-пузыря прятать противоречия, разрывающие его изнутри, — правда вылезает наружу. Буквально на днях The Information оглушил всех очередным тревожным отчётом: между главными участниками проекта Stargate — OpenAI, SoftBank и Oracle — возникли серьёзные разногласия, которые могут похоронить весь проект.
Команда разработчиков под руководством Андрея Бреслава, российского разработчика и автора языка программирования Kotlin, представила публичную альфа-версию нового инструмента для разработчиков — CodeSpeak. Платформа позиционируется как язык программирования нового поколения, в котором инженеры пишут спецификации на английском языке, а нейросети берут на себя генерацию, тестирование и рефакторинг исполняемого кода. Полноценное внедрение инструмента позволяет сократить объем кодовой базы в проектах в пять-десять раз. Технология поддерживает интеграцию в существующие сложные проекты на Python.
У alphaxiv.org есть API — но найти его было непросто: публичная документация появилась совсем недавно, а до этого единственный способ разобраться в том, как он работает, — DevTools и живой трафик браузера. POST-запрос к api.alphaxiv.org/assistant/v2/chat, SSE-поток в ответе, модель aurelle-1.
На основе этого исследования мы собрали aurelle-py — Python-пакет для программного доступа к AI-ассистенту alphaxiv: задавать вопросы по arXiv-статьям, стримить ответы, встраивать в исследовательские пайплайны. Мы не первые, кто занялся этой темой, — но постарались сделать решение аккуратным и хорошо задокументированным.
Что внутри: синхронный и асинхронный клиенты, SSE-парсер с независимым юнит-тестированием, Pydantic v2 для валидации, типизированные исключения (AuthError, RateLimitError), MCP-сервер для интеграции с Claude Desktop и Claude Code.
pip install aurelle-py
В статье — как мы нашли эндпоинт, разобрали формат запроса и ответа, какие ограничения выявили опытным путём и как устроен пакет внутри.
AI всё чаще используется в разработке: генерация кода, автодополнение, агентные IDE. Но возникает логичный вопрос - можно ли доверить LLM полноценный code review?
В этой статье я решил проверить это на практике. Я сравнил несколько моделей, доступных через Ollama Cloud - Qwen 3.5, GPT-OSS и DeepSeek v3.1 - и дал им проанализировать реальные Pull Request из легаси-проекта на Python.
Спойлер: некоторые модели показали неожиданно хороший результат.
Пока юридическое сообщество бурно обсуждало виражи громкого дела № А40-166729/2024 в Суде по интеллектуальным правам, мы решили сменить оптику. Почему бы не добавить к ним немного тензорных вычислений?
неШемяка! хладнокровно оценил перспективы обжалования с позиции ответчика и измерил шансы Сбера на отмену миллиардного взыскания в кассации. Спойлер - нейросети попали в яблочко!
Пока все говорят про LLM агентов, есть целый класс задач где 205M энкодер делает ту же работу что ChatGPT — быстрее, дешевле, без vendor lock‑in. Я хочу рассказать про эволюцию энкодеров, которую вы возможно пропустили: начиная от UniNER, заканчивая GLiNER 2, с ключевыми инсайтами на каждом шаге.
Сейчас расскажу историю, от которой немного сносит крышу.
Разработчик по имени Лиюаньхао сел и написал 200 строк кода на Rust.
Всё. Крошечный, голый скрипт.
Но то, что произошло после нажатия кнопки «запустить», — из тех вещей, которые перечитываешь дважды, чтобы убедиться, что тебе не показалось.
Он назвал проект yoyo — самоэволюционирующий кодинг-агент. А потом — и вот это то, что по-настоящему цепляет — полностью отошёл. Убрал руки с клавиатуры.
Дал одну-единственную инструкцию: эволюционируй, пока не сравняешься с Claude Code. И просто сел смотреть.
Знаете это чувство — когда ткнёшь семечко в землю, напрочь забудешь про него, а потом проходишь мимо и видишь, как из земли лезет живое, настоящее растение? Вот примерно это и случилось. Только это растение не просто выросло. Оно проснулось и начало само заводить баг-репорты.
Адаптация статьи Anthropic «Building Effective Agents» специально для селлеров и предпринимателей торгующих на маркетплейсах.
Большую часть рабочего дня мы проводим в браузере: ищем информацию, заполняем формы, сравниваем цены. Все это - рутина, которую теперь можно делегировать.
Я разобрала, как с помощью ИИ-агента Claude Cowork и расширения для Chrome автоматизировать работу в браузере и освободить время для более важных задач.
Внутри - 10 готовых сценариев, которые можно применить уже сегодня.
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Неделя вышла насыщенной: гибридная 120B модель от NVIDIA, Claude нашёл 22 дыры в Firefox, а ChatGPT и Gemini интегрировались в Excel и Google Docs. Голливуд заставил ByteDance убрать видеомодель, а ЕС запретил дипфейки после скандала с Grok.
Всё самое важное — в одном месте. Поехали!
Помню, как в школе мне впервые задали сделать презентацию на классный час. Тогда я едва дружил с этими сервисами, и весь процесс казался настоящим испытанием. Я сидел несколько часов за красным фоном, пытаясь поставить текст и подобрать картинки. Волновался, переживал, и, честно говоря, результат был далёк от идеала.
Проходит время, а мы видим, как быстро всё меняется. Сегодня презентации можно создавать почти мгновенно, а нейросети умеют сами подбирать тексты, искать иллюстрации, предлагать оформление. Конечно, всегда результат требует доработки и факт-чекинга.
И именно поэтому сегодня хочется познакомить вас с десятью сервисами, которые помогут сделать презентацию. Они не всегда сделают всё за вас, но отлично формируют костяк, с которым можно работать дальше и получать действительно крутой результат.
Приятного чтения!
OpenClaw очень просто для быстрого старта. После openclaw onboard у тебя работает Gateway и один агент отвечает в Telegram. Но дальше начинается самое интересное — и самое неочевидное: как устроен openclaw.json, что из workspace-файлов реально попадает в контекст, как включить heartbeat так, чтобы о�� не превратился в генератор мусора и расхода токенов, и как правильно разнести нескольких агентов по чатам и топикам.
Документация OpenClaw покрывает это фрагментарно, а большинство гайдов заканчиваются на «поставил — работает». Этим туториалом постараемся закрыть следующие шаги: разбираем конфиг секция за секцией, показываем рабочие примеры для Telegram, bindings, session policy и multi-agent — всё, что нужно, чтобы перейти от одного бота в личке к нормальной продакшн-конфигурации.
На одном из недавних мероприятий эксперты из Сбера, Яндекса и red_mad_robot обсуждали внедрение ИИ в жизненный цикл разработки продукта — AI PDLC. В выступлениях снова и снова звучала одна и та же мысль: роль разработчика меняется. Всё чаще он не пишет код вручную, а формулирует задачу для ИИ, проверяет результат, удерживает архитектурный замысел и задаёт рамки.
Если выстроить эту дискуссию в логике «от стратегии к человеку, от человека — к производственной практике, а затем — к рыночным кейсам», картина становится особенно ясной. Сначала — взгляд Сбера на зрелость AI‑driven разработки. Затем — разбор того, что этот сдвиг делает с людьми. После этого — разговор о том, что действительно работает в корпоративной среде. И уже потом — внешние кейсы Яндекса и red_mad_robot, на которых видно, как меняется повседневная инженерная работа и экономика выпуска продукта.
Один из распространенных инструментов на основе ИИ – автозаполнение с подсказкой. В идеале, он должен ускорить набор текста. Однако, такие инструменты незаметно меняют наше мировоззрение. Масштабное исследование показало, что подсказки автозаполнения с заранее заложенным паттерном смыслов, меняют позицию пользователя в отношении к смертной казни и добыче сланцевого газа методом гидроразрыва. И это только то, что нам известно.
Какая ИИ-модель лучше всего пишет код в реальных условиях? Чтобы ответить на этот вопрос, я взял 8 популярных моделей — от дорогих флагманов OpenAI и Anthropic до доступных открытых альтернатив — и поручил им одну и ту же задачу в действующем open-source проекте.
За подробным разбором результатов добро пожаловать под кат.
Решил давеча продолжить продолжить погружение в ИИ. Проштудировал поток новостей и решил попробовать новое средство разработки программ - Курсор. Честно сказать я очень поражен тем как далеко вперед шагнули технологии. В ИТ с нулевых, постоянно развиваюсь, осваиваю что-то новое и даже от ИИ старался сильно не отставать - у меня есть несколько проектов где работа с ИИ является ядром архитектуры (для тех кто в теме речь про RAG ) и все же я поражен возможностями нового средства разработки. Я впервые сделал полноценный проект не написав вообще ни одной строчки кода! При этом, если бы работать по старинке, нужна была бы следующая команда: дизайнер, верстальщик сайта, программист на джава, специалист по ИИ и тот кто размещает все написанное на серверах. И вот вместо всей этой толпы людей только среда разработки с которой я общался простым человеческим языком.
Про сам проект : мне нужна была задача которая стала бы для меня учебной и в тоже время в которой была бы хоть какая-то полезность. Только я начал рассуждать, как в чат дома приходит очередное объявление от соседей о продаже чего-то там. О, это идея! Можно попробовать сделать сервис который работу с объявлениями для соседей может сделать чуть системней и доступней. Ну и так как проект для души, то решил задаться вопросом о том как сделать решение которым бы мне было самому приятно пользоваться и из этого пошли критерии: без надоедливых призывов и навязывания услуг, в идеале бесплатной но может быть потом какие-то дополнительные фишки не в ущерб тому что было изначально бесплатно, максимально простой вход - человеку может услуга понадобиться только один раз в жизни и не нужно его задалбливать регистрацией и подписками. Телеграм-бот - давай, хочу. Надо сделать так чтобы зашел, пару кликов мышкой и сделал объявление которое потом разослал по чатикам.
Подготовка презентации редко упирается в отсутствие идей — чаще время уходит на рутину: собрать структуру, разложить материал по слайдам, подобрать визуальный ритм и привести всё к внятному виду. На этом фоне AI-сервисы постепенно превращаются из любопытного эксперимента в рабочий инструмент. В статье разберём, какие платформы действительно помогают ускорить сборку презентаций, чем они отличаются друг от друга и где заканчивается удобная автоматизация, после которой всё равно нужна внимательная ручная правка.
Всем привет! Меня зовут Катя, я развиваю Gramax — базу знаний для ИТ-команд.
В Gramax мы делаем упор на качественную работу как человека, так и машины. И часто получаем вопросы, как автор статей может повлиять на качество выдачи ИИ-поиска.
В большей мере качество поиска зависит от нас: мы регулярно улучшаем внутренние механизмы, чтобы авторы не становились заложниками технологий. Но есть универсальные правила, которые работают в любой системе с RAG. Этими правилами и хотим поделиться в этой статье:)
Последние полгода слежу за тем, как AI-агенты заходят в сферу тестирования. Делюсь честной картиной: что реально работает, где ещё болит, и как это меняет роль QA-инженера.
Пока diff небольшой, в нас просыпается хранитель инженерной чистоты: мы спорим о нейминге, замечаем лишний пробел, обсуждаем, стоило ли выносить логику в helper, но когда правка разрастается до тысяч строк, строгость уступает другому подходу: CI зелёный, тесты прошли, код выглядит вроде неплохо - можно жать Approve.
С coding-агентами проблема становится более системной. Пока задача небольшая и хорошо ограничена, результат ещё можно напрямую соотнести с исходным запросом, но при асинхронной и мультиагентной работе у каждого из агентов появляются собственные подзадачи, гипотезы и хвосты незавершённых решений. Поэтому, возвращаясь в процесс, человек проверяет уже не изолированные изменения, а заново восстанавливает состояние задачи - что именно было задумано, что уже проверено, какие инварианты теперь считаются действующими и где остался риск.
И именно здесь ломается наивный human-in-the-loop, а большой diff - является лишь симптомом. Настоящее узкое место - стоимость повторного входа в контекст: формально человек остаётся в процессе, но фактически его роль всё чаще сводится к механическому одобрению, в свою очередь дефицитом становится не машинная производительность, а человеческое внимание.
