Tips AI | IT & AI

Не писал про отключение Fable 5, хотел посмотреть во что это всё выльется, но с каждым днем вопросов и слухов становится только больше... Всего через 3 дня после выхода модели, правительство США попросили антропик ограничить доступ к ней. Якобы из-за угроз национальной безопасности. Оказалось что ресерчеры Amazon смогли через серию промптов получить от Fable 5 ответы, которые сочли полезными для кибератак. И сразу настучали об этом чиновникам (не понимаю зачем, если они главные поставщики серверов и мощностей для антропик) Но антропики не согласны с тем что угроза реально существует. Обходы есть у всех моделей, вопрос только в масштабе. Администрация считала, что если у Fable обходятся защиты, то наружу выходят возможности уровня Mythos, которую позиционируют как опасную. В амазон нашли просто узкий не универсальный jailbreak, связанный с анализом конкретного кода и поиском и так уже известных эксплойтов, а не с полным снятием защит:

... мы подтвердили, что уровень возможностей, продемонстрированный в отчете, широко доступен и в других моделях, включая GPT-5.5 от OpenAI, и ежедневно используется специалистами по защите ... — Anthropic

Не знаю как было на самом деле, но всё выглядит просто как огромное недопонимание. В итоге на данную минуту, кроме слухов, никаких подробностей про будущее Fable 5 нету. Сегодня антропики встречаются с Минторгом, ЦРУ и белым домом. Посмотрим о чем договорятся 🤷‍♂️ Кстати, за день до запуска Fable, антропики добавили в Privacy Policy упоминание что у вас могут запросить подтверждение личности для доступа к некоторым функциям. Если давление не ослабят, возможно, может оказаться одним из выходов 🤨 @tips_ai #news

Тут один парень придумал расширение для VS Code которое встраивает рекламу в спиннер Claude Code и Codex То есть рекламодатели покупают показы, а юзеров мотивируют процентом за клики и просмотры. Как на сайтах в 2015 года где платили за лайки и прохождение капчи. Считается по показам: чем дольше агент думает тем больше начислений. Мне конечно мало верится, что за такие просмотры можно заработать, главное чтобы OpenAI не взяли это за идею. Сейчас всего 10 активных рекламных компаний, большинство из них крипто-скам 🤷‍♂️ @tips_ai #news

Помните сайт Stack Overflow, который практически умер после ИИ? > Так вот они не сдаются и перезапускаются под агентов. Это будет выглядеть так: Ваш агент во время кодинга делает поиск по тредам которые уже создали другие агенты, и если решение уже есть то берет его а не пытается решить сам. Если решения еще нет, то он может сам его решить и запостит в отдельный раздел на Stack Overflow. Другие агенты проверяют сработало оно или нет, голосуют, дают исправления и влияют на рейтинг агента автора. При этом каждый агент строго привязан к человеку авторизацией через аккаунт. Агентам можно создавать 3 типа постов: 1/ Question — вопрос по нерешенной проблеме 2/ TIL — короткая находка, например баг 3/ Blueprint — если нашел решение проблемы Сейчас на странице уже около 100 постов, большинство из них TIL, например:

Dropbox на macOS лежит не в ~/Dropbox/, а в /CloudStorage/Dropbox-{TeamName}/

Но есть и реально неочевидные находки. Чтобы попробовать у себя:

npx skills add https://agents.stackoverflow.com/

Задумка конечно крутая, что хотят закрыть проблему затрат токенов на уже решённые ошибки. Но мне интересно, будет ли столько же токенов уходить на чтение постов? 🤦 @tips_ai #news

Каждый раз вожусь с иконками, так что вот ловите icons0.dev Там собрано 200К+ SVG иконок, разделённых по коллекциям и категориям. У них есть еще MCP, если хотите чтобы агент сам подбираел их вам под задачу. @tips_ai #tools

В Codex можно будет сбросить лимиты, если пригласить друга (пока не у всех доступно) Жду в следующем обновлении: процент в токенах от того, сколько друг потратит ☕️ @tips_ai

Кстати, в июле пройдёт Agentic Dev Conf — большая конференция про то, как AI-агенты заходят в реальный цикл разработки. Тема актуальная для всех, кто сейчас работает с агентами в коде. В программе много того, что обычно обсуждают по углам в Slack, а не на сцене: как собирать контекст проекта, как встраивать агентов в CI/CD, как считать стоимость токенов и что делать с ролями разработчика и техлида, когда часть работы уходит агентам. Основные темы:

• Agentic coding на практике и context engineering • Интеграция агентов в пайплайн: ревью, тесты, CI/CD, инфраструктура • Архитектура агентных систем: оркестрация, MCP, обработка сбоев • Экономика токенов и как меняются роли разработчика, техлида, архитектора

500 участников, три параллельных потока: доклады, групповая работа, исследование будущего с AI. Аудитория: разработчики, тимлиды, CTO. Дата: 3 июля 2026, в МСК (можно посетить как оффлайн, так и онлайн) Если строите агентные системы или думаете, куда двигать стек команды в ближайший год, то стоит зайти, чтобы сверить часы с теми, кто уже прошёл этот путь. Подробнее тут: agenticdevconf.ru Реклама. ООО "Конференции Олега Бунина" ИНН 7733863233 erid: 2W5zFGc8L41

Прикольно, но больше для технарей: нашел дашборд, который объединяет в себе arXiv, Papers With Code, лидерборды, HuggingFace и RL-хабы Внутри есть: • 900+ моделей • 600 бенчмарков • 27 real-time лидербордов + сравнение любых моделей бок о бок • Библиотека RL-сред и датасетов, 44k статей, 375 лабораторий Еще одна важная фича которую нигде не видел: если модель провалила какой-то бенч, то Sophon покажет на каких датасетах и RL-средах её можно дообучить чтобы получить конкретный навык. Я хоть и не технарь, но присмотрел там себе Feed ленту в которой появляются свежие/трендовые новости про модели, евалы, статьи и тд. sophon.at 👍 @tips_ai #tools

Друзья, напомню, что сегодня день, когда Publora по постингу в соцсети с помощью MCP/API запустилась на Product Hunt. Сейчас особенно важно в первые часы набрать как можно больше голосов. Буду благодарен и за репост этого поста, так о запуске узнает больше людей, спасибо! Поддержать Publora Сергей Булаев AI 🤖 — об AI и не только

Вышла Claude Fable 5 (общедоступная модель класса Mythos) Прикрепил скрин бенчей, разница с Opus просто небо и земля. Лучше всех во всем: кодинге, работа с доками, изображениями, длинным контекстом и научных задачах. Про GPT и Gemini вообще молчу... Anhropic еще отдельно выделяют новый уровень зрения модели и автономную работу на длинных задачах и в ней намного жестче защитные механизмы. Если модель посчитает что запрос связан с кибербезом, биологией, химией или попытками дистилляции модели, то она может автоматически переключиться на Opus 4.8 вместо Fable 5. Кстати цена API в два раза дороже Opus 4.8: $10 / млн на вход $50 / млн на выход Модель будет включена в подписку только до 22 июня, а дальше придется переходить на кредиты, если акцию не продлят. Тестируем ✋ @tips_ai #news

Недавно заметил что вместо того чтобы самому формулировать промты, я стал просить отдельного агента, чтобы он мои сырые мысли превратил в качественный промт Я думал что это просто лень, а оказывается это новый тренд в SWE — Loop Engineering. Идея проста: ты больше не пишешь промпты агенту вручную, а строишь систему (цикл), которая сама ставит агенту задачи, проверяет результат и снова запускает его. Результат каждой итерации попадает в память проекта и направляет агента к следующему шагу, то есть цикл сам себя улучшает. Есть два основных подхода: открытый и закрытый цикл. Открытый цикл больше про исследование, когда ты даёшь агенту широкое поле для манёвра. Он может пробовать разные пути, находить неожиданные решения, то, что ты заранее не расписал до мелочей. Закрытый цикл устроен жёстче: понятная цель, заданные шаги, проверка на каждом этапе. Агенты всё ещё работают в цикле, но уже внутри рамок, которые ты заранее построил. В обоих случаях качество всего цикла зависит от агента-супервайзера, и как он следит за процессом. Этот подход щас хайпит в твиттере и продвигается Peter Steinberger, Boris Cherny и Thomas Sottiaux. Пока что ближе всего циклы реализованы только в Claude Code в виде Workflows + /goal. Еще есть стартап Ara, который построен чисто на циклах: у агента есть память по всему кодбейсу, ты задаешь только долгосрочную цель а агент сам драфтит пул реквесты. Но лично меня тут смущает только цена: подобные циклы жгут токены непрерывно, значит порог входа сильно вырастет. @tips_ai #news

Я уже говорил о проблеме, что скиллы и плагины так быстро скапливаются, что начинаешь забывать где что лежит. Нашел еще вот такое минималистичное приложение которое так и называется Skills. Очень удобно: всё что у вас установлено разделено на категории, и можно сразу понять например какие есть скиллы для Claude Code, или MCP для Cursor. Тут же можно их удалять и изменять. Работает со скиллами, плагинами, MCP серверами для Cursor, Claude Code, Codex, Hermes, Pi, OpenCode. Еще понравилось что если создаешь новый скилл, то можно выбрать сразу все нейронки, а не копировать туда сюда как обычно. Из минусов то, что из коробки не детектит скиллы которые лежат внутри отдельных проектов. Походу чтобы не запрашивать Full Disk Access, но 1 запрос в клод и проблема решена. Ну и он на macOS. Скачать можно тут. @tips_ai #tools

😎😎😎😎😎😎😎😎в честь открытия канала! Хватит, чтобы сделать несколько сайтов и парочку приложений на poehali.dev. Разделим приз между 18 участниками.

Призы по местам: 🥇 1 место: 50 000 ₽ 🥈 2 место: 25 000 ₽ 🥉 3 место: 10 000 ₽ 🏅 +15 победителей по 1 000 ₽

Как участвовать: 1. Подпишись на @poehali_news 2. Жми «Участвовать» под постом 3. Ответь боту на один вопрос Поставь реакцию на пост. Так розыгрышей станет больше. Победителей выберем 20 июня и назовём здесь же. Заходи и забери свой приз!

Мой друг Даниил, который построил poehali.dev для создания приложений, запустил конкурс в честь открытия канала. Если интересно, можете поучаствовать 👇

Тут трафик ботов в интернете превысил трафик людей. 57% ботов против 43% людей Если что, в эту долю входят не только AI-агенты, а еще всякие краулеры, скрейперы, сервисные боты и тд. Теория мертвого интернета больше не теория ☕️ @tips_ai

Как-то давно не было релизов от генераторов изображений, а сегодня как раз вышло что-то концептуально новое Это Reve 2.0, и в отличии от моделей OpenAI и Google, в его основе лежит новая [Large Layout] модель, которая представляет изображение в виде структурированной иерархии. Это когда у каждого элемента картинки есть свой собственный слой и свой собственный промт, получается их можно двигать и точечно изменять промтом не ломая остальное. - Нативное 4к разрешение - Генерит почти все aspect-ratio - Можно прикреплять до 10 референсов Не уверен что именно эта модель сможет заменить gpt-image или nano-banana в большинстве случаев, но поиграться точно стоит. В текстах точно уступает GPT и banana. На арене кстати заняла #2 место после gpt-image-2. Попробовать тут. Бесплатно дают 20 генераций в день. Кстати, вместе с Reve вышла еще опенсурсная Ideogram 4, которая тоже работает по Layout принципу. По качеству чуть уступает Reve, но текста получше. @tips_ai #tools

Отличная ветка обсуждений получилась под постом про Hermes, cпасибо 🥺 В продолжении: у Саши Полякова в канале вышел разбор по вопросу: на каких моделях таких агентов гонять, чтобы не разориться. Он держит на Mac Mini двух агентов OpenClaw и Hermes, использует его не для кода, а для бытовой рутины: бронирование парковок, запись на стрижку и тому подобное. Изначально гонял на GPT-5.4 через подписки, но с ростом нагрузки счёт начал кусаться. Сейчас использует DeepSeek v4 Pro, так как у них промо $1 за миллион токенов стало постоянным. На двоих агентов уходит примерно $1,5 в день, то есть ~$50 в месяц. Параллельно прогнал DeepSeek и другие локальные модели на бенчмарке PAC1 PAC1 замеряет, насколько модель хорошо вызывает инструменты, а это и есть основная работа таких агентов. Результат на картинке. Мне нравится Сашин формат постов и хочу без рекламы порекомендовать его канал. Где он часто экспериментирует с агентами, создает скилы, MCP и пишет про свои кейсы. Сам подписан, так что советую заглянуть 👍 @tips_ai

Вообще не использую ни OpenClaw ни Hermes. Если вы пропустили, Hermes это автономный ИИ-агент (типо OpenClaw), который запоминает опыт между сессиями и после каждой задачи создаёт переиспользуемые скиллы. Он жил чисто в CLI и большинство юзали его как ассистента в Telegram, из-за чего контролировать его память и настройки было не удобно. Теперь появился полноценный интерфейс для Windows, macOS, Linux:

- Весь функционал который был скрыт в папках и .md файлах теперь имеет удобный UI. - В реальном времени видно какие тулы вызывает агент и как рассуждает. - В боковой панели можно видеть веб-страницы, код, дерево проекта. - Допом голосовой режим, перетаскивание контента в чат и прочие quality-of-life фичи

В Hermes еще есть режим remote gateway, когда бекенд работает 24/7 на VPS, и можно просто по нужде обращаться к агенту как к любой облачной нейронке. Скачать можно тут. Если юзаете Hermes, расскажите какие у вас юзкейсы и почему нельзя сделать то же самое в Claude Code? @tips_ai #news

Вчера была ежегодная конфа Microsoft, где они показали целый слой своих новых LM и AI продуктов. Они решили уйти от зависимости OpenAI, и рассказали про собственные модели MAI для агентных рассуждений, кодинга, генерации картинок, синтеза речи и транскрибации: 1. MAI-Thinking-1: рассуждающая модель с 1 триллионом параметров и контекстом 256K. 2. MAI-Code-1-Flash: маленькая дешевая модель для кодинга 3. MAI-Image-2.5: генерация и редактирование изображений на уровне Nano Banana 4. MAI-Voice-2: text-to-speech + speech-to-speech модель 5. MAI-Transcribe-1.5: speech-to-text модель 6. Aion: отдельная линейка маленьких локальных моделей для Windows. На этих моделях будут работать их новые долгоживущие агенты, построенные на архитектуре OpenClaw. Они будут иметь доступ к контексту Outlook, Teams, OneDrive и тд. Для того, чтобы: - Читать и управлять почтой и файлами - Создавать встречи и события в календаре - Предупреждать о дедлайнах и забытых задачах А отдельные локальные модели Aion интегрируют прямо в Windows для работы с текстом, вызова инструментов, управления файлами, распознавания речи. В терминале будет встроенный Copilot, который сам чинит упавшие команды. @tips_ai #news

Наткнулся на интересный подход для Deep Research — Dataroom Где автор Dataroom не видит смысла давать эту работу дорогим моделям (в целях экономии токенов) и предлагает делить эту задачу на две фазы: 1/ Локальная модель ищет в вебе, переранжирует источники и складывает всё в структурированный .zip: папки topics/, sources/, data/, summary md и каждый факт с ссылкой на источник. Это занимает столько времени, сколько ты задашь, ну например час. 2/ Дальше уже дорогой фронтир-агент Claude/Codex читает эти файлы и работает только по ним. Без веба. Первый вопрос, который у меня возник — ну ладно, локальная модель (автор советует Qwen3.6-35B-A3B), но она же не стоит рядом с тем же фронтир моделями с которыми мы привыкли и как она вообще будет нормально ресёрчить? Покапался и понял, что qwen не ресёрчит, eё работа оркестрация инструментов:

• Формулирует поисковые запросы • Решает какие страницы читать дальше • Понимает когда тему можно закрывать • Записывает выжимки в markdown • Через function calling вызывает инструменты, а не пытается их заменить

А всю работу по поиску в вебе делает Jina CLI, не LLM. Он умеет искать, вытаскивать чистый текст со страниц, ранжировать источники по релевантности и выкидывать повторы, даже если они переписаны другими словами. Плюс цитирование зашито в сам пайплайн: каждый факт записывается с URL на первоисточник. Eщё бонус локалки в том, что нет лимита сессий. API Claude обрывает сессию по времени и считает токены. Qwen на твоём железе только тратит электричество и может крутиться час, два, три. Поэтому ресёрч получается долгим, но именно поэтому и тщательным. Так что хорошая модель ≠ качественный ресёрч. Качество приходит от пайплайна, а не от мощности модели. Есть еще Skill для агентов, чтобы они сами запускали Dataroom как API: послал запрос, подождал, скачал zip. Веб-версия | GitHub @tips_ai #tools

Главное, чему AI пока не научился — это решать за тебя что важно, а что нет. Да, нейронки быстро сделают ресерч, накидают гипотез и сделают первый черновик чего угодно. Но что внедрять, что тестировать, что отложить, а что вообще не трогать — выбор остаётся на тебе. Хочу поделиться авторским каналом Десижн Рум — ведет его Артем, он фулстек-маркетолог и предприниматель. Он пишет про принятие решений в digital, без "успешного успеха". Пару постов которые меня зацепили: — Хорошее решение иногда даёт убыток — Культура тестов: 22 гипотезы за 14 дней, сработало 3 Артем показывает, как ошибается и принимает решения в условиях неопределённости. Так же у него в закрепе PDF-протокол: 4 проверки перед важным решением. Без мотивационной воды, подписывайтесь @decision_room #промо