AI for Devs

⚡ Все топовые нейросети в одном окне без оплаты зарубежными картами Нужно внедрить ИИ в команде за часы без регистрации и смс инженеров, валютных вложений и контрактов с разными вендорами? Сделайте это в пару кликов с помощью ИИ-роутера от Selectel. Сервис дает доступ к большинству актуальных генеративных моделей с оплатой в рублях по потреблению. Чем хорош сервис? – 300+ ведущих ИИ-моделей от мировых вендоров – один ключ для доступа ко всем моделям – удобное управление расходами с возможностью установить лимиты для каждой нейросети – политика нулевого хранения данных: промпты и ответы не хранятся и не используются для дообучения Внедрите ИИ в команде в пару кликов: https://slc.tl/qjp8u

⚡️ Kimi выложили в открытый доступ 2,8 триллиона параметров K3 Kimi K3 получилась настолько хороша, что на фоне её релиза CEO Anthropic Дарио Амодеи пришлось отдельно объяснять позицию компании по открытым моделям. Формально его текст стал ответом на совместное письмо, которым Дженсен Хуанг поделился в своём первом посте в X. Письмо подписали 25 организаций, включая NVIDIA, Microsoft, Meta, IBM, Mistral, Hugging Face, Mozilla, Palantir и Y Combinator. Anthropic среди подписантов не было. Авторы письма предупредили, что ограничения открытых моделей вытолкнут инновации из США, а дистилляцию назвали стандартным методом разработки, который нельзя автоматически приравнивать к краже данных.

Амодеи в ответ подчеркнул, что Anthropic не требует запрещать модели с открытыми весами и даже считает "безопасные" из них общественным благом. Но дальше всё по классике: не продавать Китаю мощные чипы и оборудование для их производства, бороться с контрабандой и пресекать промышленную дистилляцию, которая, по его словам, позволяет КПК держаться всего в нескольких месяцах от американского AI-фронтира.

В общем, если после релиза открытой модели CEO Anthropic снова приходится объяснять, почему китайцам нужно дать меньше чипов и меньше доступа к ответам Claude, значит модель действительно удалась :) Веса модели Технический отчёт @ai_for_devs

⚡️ Как Anthropic советуют работать с новым поколением Claude У Anthropic уже вышли Fable 5, Sonnet 5 и Opus 5. Про Haiku, как всегда, забыли) Вместе с моделями изменились и рекомендации по работе с ними. Команда Claude Code удалила больше 80% системного промпта для Opus 5 и Fable 5, при этом результаты на тестах по программированию не ухудшились. Anthropic утверждают, что чем умнее модель, тем меньше её нужно душить инструкциями.

Вот что они советуют делать теперь: • Не прописывать жесткие правила на каждый случай, а позволять модели учитывать контекст и принимать решения • Не объяснять использование инструментов десятками примеров, а проектировать понятные и выразительные интерфейсы • Не загружать весь контекст заранее, а использовать прогрессивное раскрытие через Skills и отложенную загрузку инструментов • Не повторять одни и те же инструкции в системном промпте и описаниях инструментов • Не превращать CLAUDE.md в энциклопедию проекта, оставить там назначение репозитория и действительно неочевидные особенности • Использовать код, тесты, HTML-макеты и целые кодовые базы как референсы вместо длинных текстовых спецификаций

По сути, контекстная инженерия для Claude 5 всё больше напоминает хороший дизайн API. Чем понятнее интерфейсы, структура файлов и границы инструментов, тем меньше приходится объяснять модели словами. @ai_for_devs

⚡️ Anthropic выпустили Claude Opus 5: почти Fable 5 за половину цены На SWE-bench Pro результат вырос с 69,2% до 79,2% и практически сравнялся с Fable 5 (80%).

Цена осталась как у Opus 4.8: $5 за миллион входных и $25 за миллион выходных токенов. Это вдвое дешевле Fable 5.

Быстрый режим работает примерно в 2,5 раза быстрее, но и стоит вдвое дороже. На DeepSWE модель всё ещё уступает GPT-5.6 Sol: 68,8% против 72,7%. @ai_for_devs

⚡️ Claude Security стал доступен как плагин для Claude Code Мы уже писали про Claude Code Security, когда инструмент находился в закрытом research preview. Теперь Anthropic переименовали его в Claude Security и открыли всем пользователям платных тарифов Claude Code. Установка:

/plugin install claude-security@claude-plugins-official

Команда /claude-security позволяет проанализировать весь репозиторий, отдельный компонент, изменения в ветке, pull request или конкретный коммит. В отчёт входят сценарий эксплуатации, уровень критичности, уверенность модели и рекомендации по исправлению. @ai_for_devs

⚡️ Появился российский аналог Claude Desktop и Codex Desktop Koda Desktop вышла в бете для Windows, macOS и Linux. https://download.kodacode.ru

Из коробки доступны модели OpenAI, Anthropic и Google, а также китайские флагманы и российские модели Koda.

Есть поддержка Skills, MCP и кастомных режимов работы: можно задать агенту свою роль, системный промпт и набор доступных инструментов. P.S. Работает из России без VPN, подписку можно оплатить российской картой. @ai_for_devs

Собрались с пацанами отметить 15 000 подписчиков Карпатый тоже с нами. На фотке нет, за пивом ушёл)

⚡️ Claude Code научился запускать и тестировать iOS-приложения В Claude Code Desktop встроили iOS Simulator. Теперь агент может собрать приложение, установить его, запустить, прокликать нужный сценарий и проверить результат.

Можно наблюдать за тестированием или в любой момент перехватить управление: тапать, свайпать, менять устройство, делать скриншоты и записывать экран. У каждой сессии свой симулятор, поэтому параллельные агенты друг другу не мешают.

Фича доступна в public beta на macOS для тарифов Pro, Max и Team. @ai_for_devs

⚡️ Google выпустили сразу три новые Gemini 1. Gemini 3.6 Flash. На DeepSWE она набрала 49% против 37% у прошлой Flash. Для сравнения: Opus 4.8 набирает 59%, GPT-5.6-sol достигла 73%. 2. Gemini 3.5 Flash-Lite. Для простых задач, где скорость в приоритете. Она выдаёт 350 токенов в секунду и стоит $0.30 за миллион входных и $2.50 за миллион выходных токенов. 3. Gemini 3.5 Flash Cyber. Специализированная версия для поиска и исправления уязвимостей. Доступ выдали только правительствам и доверенным партнёрам. Gemini 3.5 Pro пока тестируют. Для Gemini 4 Google уже запустили самый амбициозный (по их собственным словам) процесс предобучения в своей истории. @ai_for_devs

⚡️ В Claude Cowork завезли запись Skills Теперь можно включить запись экрана, выполнить задачу и по ходу объяснить, что делаешь. Cowork запишет экран, клики, клавиатуру и голос, а потом соберёт из этого Skill.

Можно показать, как собирать отчёты, разбирать документы и выполнять другую рабочую рутину, не связанную с написанием кода.

Удивительно, но в Codex это дело завезли раньше, больше месяца назад (видео). @ai_for_devs

⚡️ Fable 5 уберут из подписки за $20 Начиная с 20 июля в планах Pro и Team Standard Fable 5 больше не будет входить в подписку, доступ только через usage credits. На тарифах Max и Team Premium с 20 июля Fable 5 будет включён по умолчанию с лимитом 50% от стандартного. Пользователям Pro Anthropic обещают компенсировать утрату разовым пополнением usage credits на $100. @ai_for_devs

Kimi K3 от Moonshot AI доступна в Router AI без VPN и иностранной карты Цены: – 305 ₽/1М input, 1527 ₽/1М output – Кэш: 30 ₽/1М токенов Контекст 1М токенов, есть поддержка изображений. Модель: moonshotai/kimi-k3 Настройка для Claude Code — routerai.ru/pages/vibe-coding-claude-code Настройка для OpenCode — routerai.ru/pages/vibe-coding-opencode Cursor, JetBrains, Cline, и другие — routerai.ru/vibe-coding#where-to-start

Kimi K3 от Moonshot AI доступна в Router AI без VPN и иностранной карты Цены: – 305 ₽/1М input, 1527 ₽/1М output – Кэш: 30 ₽/1М токенов Контекст 1М токенов, есть поддержка изображений. Модель: moonshotai/kimi-k3 Настройка для Claude Code — routerai.ru/pages/vibe-coding-claude-code Настройка для OpenCode — routerai.ru/pages/vibe-coding-opencode Cursor, JetBrains, Cline, и другие — routerai.ru/vibe-coding#where-to-start

⚡️ Kimi K3: опенсорс-модель на 2.8 трлн параметров обходит Opus 4.8 Moonshot AI выпустили Kimi K3 — самую крупную открытую модель на сегодня. 2.8 трлн параметров! Вдвое больше, чем у DeepSeek V4 Pro, и втрое больше, чем у Xiaomi MiMo V2.5 Pro. Поддерживает контекст в 1 млн токенов, а также нативную работу с изображениями и видео.

По бенчмаркам K3 обходит Claude Opus 4.8. В Frontend Code Arena (независимый рейтинг по голосам пользователей) K3 занял 1-е место, обойдя Fable 5, и это скачок на 17 позиций за одно поколение: предыдущая K2.6 была лишь на 18-й строчке. От Fable 5 и GPT-5.6 Sol по сумме собственных бенчмарков Moonshot K3 всё же уступает. Сами разработчики признают отставание только от этих двух моделей. Разрыв на большинстве тестов от 2 до 5 пунктов.

Стоимость за 1М токенов: $3/$15 ввод/вывод. Модель уже доступна на kimi.com, в Kimi Code и через API. Полные веса опубликуют 27 июля. @ai_for_devs

⚡️ xAI выложили исходный код Grok Build в open source Лицензия Apache 2.0, но контрибьютить, заводить тикеты и открывать PR нельзя. Опубликовали исходники из-за скандала с сохранением кода пользователей на серверах xAI. С 12 июля эту "фичу" отключили по умолчанию для всех, накопленные данные удалили.

Также в качестве бонуса сбросили лимиты всем пользователям.

https://github.com/xai-org/grok-build/tree/main Прикольно, что часть инструментов Grok Build это адаптированный код из исходников Сodex и OpenCode. @ai_for_devs

⚡️ OpenAI даёт $100 в кредитах Codex за твит Пишете свой твит о том, что нравится в GPT-5.6 Sol или почему перешли на неё, отправляете ссылку и почту от аккаунта через форму. За 24 часа заявку подтверждают и присылают ваучер со $100 на почту.

Условие: активная подписка Go, Plus или Pro, на неё и начислят кредиты. $ получат первые 10 000 участников.

switch-to-codex.openai.chatgpt.site 👍 Норм маркетинг 👎 Зашкварно @ai_for_devs

😎 Методология работы с ИИ-агентом | Модуль №3 15 июля пройдет третий, финальный вебинар курса Veai «AI-инструменты для разработчиков 2026». Первые два были про выбор инструментов и настройку агента.

Без выстроенного процесса на сложном проекте агент решает не ту задачу и оставляет баги даже под зелёными тестами. Результат через неделю сложно повторить и передать команде.

В прямо эфире Михаил Костицын (Lead Developer) разберет: — методологию разработки с ИИ-агентами — подходы к постановке задачи — обратную связь (feedback loops) — параллельную работу и субагентов 15 июля (завтра) 🟡 19:00 МСК 🟡 Онлайн Вебинар бесплатный, главное зарегистрироваться: https://veai.ru/events/agent-methodology/join

⚡️ GitHub перестал работать в России Не работает Git, сам сайт не открывается, а также невозможно получить доступ к репозитариям. На глобальный сбой GitHub не похоже, во всех остальных странах сервис функционирует нормально. @ai_for_devs

⚡️ Поменять модель или повысить effort? Когда агент не справляется с задачей, первое естественное желание — поменять модель. Причём работает это в обе стороны: то суперумная модель странно тупит на казалось бы лёгкой задаче, то маленькая вообще не отдупляет, что происходит в сложной. Но модель это не единственная ручка, которую можно покрутить. Может, лучше повысить/понизить effort? Выбор модели определяет то, что агент знает по умолчанию. Веса любой модели были зафиксированы в процессе обучения, благодаря чему она знает о паттернах, фреймворках, подводных камнях и так далее. Размер модели определяет, насколько много и насколько хорошо она разбирается в различных областях. Если проводить весёлые аналогии, то Fable — Principal Engineer, Opus — Senior, Sonnet — Middle, а Haiku лучше не подпускать к коду. Effort же определяет, насколько каждый из них будет стараться над решением конкретной задачи. Сколько файлов прочитать, сколько раз перепроверить себя, насколько уверенным быть перед ответом. На одном и том же промпте одна и та же модель с высоким effort может сгенерировать в 7 раз больше токенов, чем с низким. Отсюда принцип работы с крутилками: 1. Если ошибка от нехватки знаний (тонкий баг, незнакомая область, архитектурное решение, модель уверенно врёт при любом количестве контекста) — берите модель крупнее. 2. Если ошибка от нехватки старания (агент пропустил файл, не прогнал тесты, не перепроверил себя) — поднимайте effort. Подробнее про механику выбора, влияние на расход токенов и качество результата, читайте в новой статье на Хабре. @ai_for_devs