Классический ripgrep работает быстро, но всё равно читает каждый файл. В крупных монорепо это стоит 15+ секунд на один вызов, а агент делает их десятками.

Решение взяли из 1993 года: тригрaмный инвертированный индекс. Любой текст разбивается на все возможные 3-символьные последовательности, они становятся ключами в словаре, значения — список файлов. Regex-запрос декомпозируется в набор тригрaм, пересечение posting lists даёт кандидатов, и уже по ним запускается grep. Вместо тысячи файлов — десяток.

19 марта Cursor выпустил Composer 2 —свою новую флагманскую модель. В анонсе говорилось о дообучении через RL и улучшении производительности, но базовая модель не упоминалась.

Спустя несколько часов после релиза разработчик подменил OpenAI base URL в Cursor на собственный прокси и перехватил запрос. В нём оказался model ID accounts/anysphere/models/kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast.

На Terminal-Bench 2.0 она набирает 61.7 против 47.9 у предыдущей версии, на SWE-bench Multilingual — 73.7 против 65.9. Прирост примерно в 25-30% по всем замерам.

Команда Cursor утверждает, что Composer 2 справляется с задачами, требующими сотен последовательных действий.

На OpenRouter неделю держалась анонимная модель Hunter Alpha. Многие LLM-провайдеры часто делают так с новыми моделями, чтобы затестить на реальных пользователях.

За это время она стала топ-1 по дневным вызовам и пробила 1 трлн токенов суммарно. Версий было много: DeepSeek тестирует V4, MiniMax (которыe вчера как раз представили M2.7) — и ещё куча вариантов.

Оказалось — Xiaomi!

Anthropic опросили 80 508 пользователей Claude из 159 стран на 70 языках о том, чего они ждут от ИИ и чего боятся. Это крупнейшее качественное исследование такого рода — предыдущий рекорд держали архив Фонда Шоа и Всемирного банка, и оба не дотягивали до 60 000 участников.

Вместо анкеты с вариантами ответов каждый проходил живое интервью с ИИ-интервьюером, который адаптировал вопросы под ответы собеседника. Claude потом категоризировал разговоры сам.

MiniMax только что выпустили M2.7 — модель, которая частично участвовала в собственном обучении.

Во время разработки M2.7 использовалась для построения десятков сложных навыков внутри RL-харнесса, обновления собственной памяти и оптимизации процесса обучения. По сути, модель помогала писать правила, по которым её же и дообучали.

OpenAI выпустили GPT-5.4 mini и nano — компактные версии своей последней модели GPT-5.4.

GPT-5.4 mini работает в 2 раза быстрее, чем предыдущая GPT-5 mini, и при этом заметно сильнее: на SWE-Bench Pro (бенчмарк для написания кода) она набирает 54.4% против 45.7% у предшественника. А на OSWorld, где модель управляет компьютером по скриншотам, mini почти догоняет большую GPT-5.4 — 72.1% против 75%.

Французский стартап Mistral выпустил Small 4 — первую модель в линейке, которая объединяет сразу три направления: чат, рассуждения и мультимодальность. Раньше для этого нужно было выбирать между Magistral, Pixtral и Devstral, теперь всё в одной модели.

Архитектура — Mixture of Experts: 128 экспертов, из которых на каждый токен активны только 4. Всего 119 млрд параметров, но активных на токен — около 6 млрд. Контекстное окно — 256k токенов.

Это экзамен для разработчиков, которые проектируют продакшн-системы на базе Claude.

На экзамен дают 2 часа. Нужно ответить на 60 вопросов, в каждом четыре варианта, правильный один. Во время сдачи за тобой наблюдают через камеру и запись экрана, чтобы никто не списывал. Чтобы сдать, нужно набрать минимум 720 баллов из 1000. Результат приходит в течение двух рабочих дней, и в нём видно, как ты справился по каждому разделу.

Пять предметных областей...

Anthropic запустили акцию: с 13 по 27 марта лимиты на использование Claude удваиваются в непиковые часы. Пиковое время — с 8:00 до 14:00 по восточному времени США.

Для тех, кто в России, пиковые часы по Москве — с 16:00 до 22:00. Всё остальное время — двойные лимиты. То есть весь рабочий день, с утра и до четырёх часов дня, Claude работает с удвоенным потолком по токенам. Потом шесть часов обычного режима, и с 22:00 снова x2.

Anthropic убрала наценку за длинный контекст у Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6. Теперь окно в 1 миллион токенов доступно по стандартным ценам: $5/$25 за миллион токенов у Opus и $3/$15 у Sonnet. Раньше запросы длиннее 200K токенов тарифицировались с множителем, теперь запрос на 900K токенов стоит столько же за токен, что и запрос на 9K.

Cursor добавил больше 30 новых плагинов в свой маркетплейс. Среди партнёров — Atlassian, Datadog, GitLab, Glean, Hugging Face, monday.com и PlanetScale.

Сам маркетплейс запустился в феврале 2026-го. Идея в том, что плагин — это не просто MCP-сервер, а сразу несколько компонентов: MCP, скиллы (инструкции для агента), сабагенты, хуки и правила. Пользователи говорят, что такая связка работает заметно лучше, чем голые MCP.

Anthropic запустили ревью кода через агентов — и это уже работает на их собственных PR.

Когда разработчик открывает pull request, Code Review автоматически запускает команду агентов. Они параллельно ищут баги, потом фильтруют ложные срабатывания и ранжируют проблемы по серьёзности. На выходе — один общий комментарий к PR и отдельные инлайн-замечания по конкретным местам. Время обработки в среднем около 20 минут.

JetBrains выпустили Air — отдельную среду для работы с агентами, которую они сами позиционируют как "существующую параллельно с обычной IDE, а не внутри неё".

Air поддерживает Codex, Claude Agent, Gemini CLI и собственного агента JetBrains — Junie. Задачи можно запускать параллельно: каждая выполняется в изолированном Docker-контейнере или Git worktree, вы получаете уведомление, когда агент закончил или завис на вопросе, и переключаетесь между ними без потери контекста.

Anthropic опубликовали исследование о влиянии ИИ на рынок труда. Главный вывод: массовой безработицы среди уязвимых профессий с 2022 года не появилось — но молодые специалисты стали заметно реже попадать на работу в эти отрасли.

Как считали. Исследователи ввели новый показатель — не теоретические возможности ИИ, а реальное использование Claude в рабочих задачах. 97% наблюдаемых задач попадают в категории, которые теоретически поддаются автоматизации. При этом 68% реального использования приходится на задачи с максимальным теоретическим покрытием.

Главное изменение: модель объединила возможности кодинга из GPT-5.3-Codex с улучшенным рассуждением из GPT-5.2. Раньше это были отдельные модели под разные задачи, теперь одна.

На бенчмарке GDPval, где модели выполняют рабочие задачи по 44 профессиям (презентации, таблицы, графики, расписания), GPT-5.4 совпала с уровнем профессионалов или превзошла их в 83% случаев. У GPT-5.2 было 70.9%.

Команда Cursor объявила о поддержке IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm и других IDE от JetBrains. Интеграция работает через Agent Client Protocol (ACP) — открытый протокол, который JetBrains разработали совместно с Zed. Идея ACP в том, чтобы любой AI-агент мог подключаться к любому редактору без кастомных интеграций. По аналогии с LSP, только для AI-агентов.

Обновление сфокусировано на тоне и поведении. Модель меньше отказывает в безобидных вопросах, реже читает нотации и даёт ответ сразу, без длинных оговорок про то, чем она не может помочь.

Не прошло и суток после анонса у Anthropic — аналогичная функция появилась в Codex от OpenAI.

Голосовая транскрибация теперь доступна в Codex App и в CLI. В приложении — кнопка микрофона или сочетание Ctrl + M. Нажал, продиктовал, текст вставился в поле ввода.

Функция уже доступна примерно 5% пользователей. Полный rollout займёт несколько недель. После подключения на welcome-экране появляется уведомление. Включение — через команду /voice.

Механика простая: удерживаешь пробел, говоришь, отпускаешь. Push-to-talk без отдельного окна. Распознанный текст вставляется прямо в позицию курсора.