FUTURE × SIMPLE ⛩

Як виглядає AI-розробка в компанії, де агенти вже в щоденному процесі. Кирило Сулімовський - Head of Engineering, керує 6 інженерними командами на highload, 200+ мікро сервісів, 10k+ RPS. На воркшопі показує не «як має бути в теорії», а свій щоденний production-процес. Практичний воркшоп Agentic Engineering Workflow, дві частини: 📅 6 серпня, четвер, 19:00 - теорія: контекст, CLAUDE.md, субагенти, Ralph loop, переключення моделей 📅 8 серпня, субота, 13:00 - практика: повний шлях фічі від ідеї до коду в production, наживо Що всередині: 🟢 Spec-Driven Development як основа керованої AI-розробки 🟢 Контекст-інженерія: щоб агент не «забував» проєкт між сесіями 🟢 Субагенти в паралель: код, тести, рев'ю, security 🟢 Верифікаційні гейти, щоб агент не зламав усе одним рухом Буде корисно: Senior і Middle спеціалістам, Tech Lead'ам, Engineering-менеджерам, CTO і техфаундерам, які вже працюють з AI, але хочуть побудувати системний workflow. Два дні, живі демо на реальному проєкті. Практику можна проходити разом із Кирилом: він ділиться власним репозиторієм, тож ти не просто дивишся, а і робиш. Зараз діє найкраща ціна до старту. Буде й запис воркшопу. Деталі, наповнення і реєстрація 🔗

😠 ВЖЕ хтось помітив ЗНАЧНЕ зниження продуктивності Opus 5 після випуску??

→ Дивовижне диво — пройшло 3 години, а Anthropic ще не понерфили модель, вау!

Боже, бережи Амодея 🙏

🤵 Новий-чудово-неперевершений-бʼютіфул-емейзінг реліз від Anthropic (Як мінімум, якщо вірити бенчмаркам) 😁 Opus 5 is out — бігом тестувати, реальне життя почекає...

🤨 2024 рік: «Реклама плюс AI — це для мене щось особливо тривожне. Реклама для нас — це last resort» © Сем Альтман. 😂 Липень 2026-го, лендінг OpenAI: «Be part of the future of AI-native advertising ✨»

→ Оскільки вони все ж запустили рекламу в ChatGPT: вітаю, нейрокозацтво — виходить ми офіційно дожили до last resort від OpenAI)))

Ну бо AGI розшифровується як Ads-Generated Income, а не те, що ви там думали. 👏 Але загалом вони молодці — арку «стати Google» пройдено за 10 років.

🤨 Про Kimi K3, GLM-5.2 та ще один сиквел «DeepSeek-moment» (або ні) За останні п'ять тижнів китайські АІ-лабораторії видали два релізи, які, як на мене, варто розглянути, при цьому обидві разом. 🔻13 червня Zhipu випустили GLM-5.2 — кодинг-модель з контекстом у мільйон токенів. 🔻А 16 липня Moonshot AI показали Kimi K3, яка практично вперше в історії опенсорсу постукала у двері топ-3. Почати думаю варто з K3, бо вона наразі «свіжіша» і зробила більше інфо-шуму.

• За версією Moonshot: 2.8 трлн параметрів — найбільша відкрита модель в історії, приблизно вдвічі більша за будь-яку до неї, ~на 75% більша за DeepSeek V4 Pro (1.6T).

Контекст — мільйон токенів, нативна мультимодальність: на вхід приймає не тільки текст, а й зображення. 😎 Технічного звіту станом на момент написання допису нема, тож архітектурні цифри — це поки самозвіт компанії, але масштаб зрозумілий.

• Якщо говорити про результати, то на Artificial Analysis Index K3 набирає 57 — третя позиція у світі: позаду лише Claude Fable 5 (60) та GPT-5.6 Sol (59), і на один пункт вище за Opus 4.8 (56).

Щоб було зрозуміло, наскільки це серйозно: жодна модель з (ну, майже) відкритими вагами ніколи не наближалась до топу настільки близько. 🤯 Розрив із абсолютним фронтиром настільки мінімальний, що різниця між Fable 5 і Opus 4.8 більша, ніж між Fable 5 і китайським опенсорсом. Тепер про GLM-5.2 — її реліз теж був доволі гучний, але з іншої причини: він ідеально вписався в таймінг. 😁 Модель вийшла 13 червня — буквально наступного ранку після того, як уряд США наказав Anthropic вимкнути Fable 5 і Mythos 5. Загалом обидва релізи направду важливі для АІ-комʼюніті, але тепер плавненько перейдемо до нюансів. І перший, дуже цікавий момент — галюцинації.

• У Kimi K3 частка галюцинацій на незалежних тестах AA-Omniscience — 51%. У попередника, щоб ви розуміли, було 39%.

При цьому точність зросла з 33% до 46%. → Тобто на кожен пункт нових знань модель отримала приблизно один пункт впевнених галюцинацій.

Це рівно те, як виглядає вхід у фронтир-клас: • Claude Opus 4.8 — 36% • Claude Fable 5 — ~48% (Anthropic свідомо пожертвувала калібровкою заради рекордної точності у 61%) • Kimi K3 — 51% • GPT-5.5 — 86% • GPT-5.6 — чистого показника ще нема, але Artificial Analysis прямо пише: галюцинацій стало більше, ніж у 5.5

→ При цьому, що дуже цікаво, GLM-5.2 має 28% — це за показниками найкраще калібрування серед УСІХ моделей фронтир-класу — китайських, американських, відкритих, закритих.

• Але повертаючись до K3 — загалом, якщо дивитись на заголовки та поверхневі матеріали ЗМІ, у не дуже обізнаного читача (але точно не в тебе пімписник!) може скластись враження, що Kimi K3 — це ледве не топ-1 модель у світі.

Чому так? 😂 Бо заголовки зроблені з одного бенчмарку: K3 дійсно взяла перше місце на Frontend Code Arena — і саме цей замір розійшовся пресою. Але це один лідерборд із 35 тестів, які прогнав сам Moonshot: у сумі K3 виграла приблизно сім, а більшість забрав Fable 5. 🤨 Чи є це насправді безпрецедентно в плані результатів, як для опенсорсу? Абсолютно точно так. Одна невеличка зірочка-приміточка для контексту: станом на зараз K3 — відкрита модель скоріше тільки за пресрелізом.

• Вагів у публічному доступі поки нема — Moonshot обіцяє викласти їх до 27 липня, а поки К3 доступна тільки через закритий API компанії.

🥂 У GLM-5.2, до слова, ця історія прозоріша: ваги затримались на три дні після анонсу, але з 16 червня лежать на Hugging Face під MIT. Тепер про ґроші й геополітику. 😱 1.5 роки тому DeepSeek влаштував паніку приблизно у форматі «ого, моделька в 10 разів дешевша + майже таке ж розумна», і всі чекають сиквелу. Але я вас, можливо, трішки розчарую: його не буде — принаймні не в цьому жанрі та форматі. 💵K3 коштує $3/$15 за мільйон токенів — один в один з Claude Sonnet 5, аж до однакової ціни кешу ($0.30). Якщо брати вартість виконання типової задачі: K3 — $0.94, GPT-5.6 — $1.04. Проте це ще не означає, що Китай «перестав демпінгувати» — GLM-5.2 робить ту саму задачу за $0.32, а DeepSeek V4 Pro — взагалі за $0.04. 🤵 Це трішки про інше, бо демпінг — це коли ти дешевший, бо інакше тебе не куплять, а Moonshot вперше зафіксувала на китайський фронтир західний цінник — і риночєк це сприйняв цілком позитивно.

• І «позитивно» — це ще м'яко кажучи, бо наступного дня після релізу API K3 пролежав майже шість годин, а самі Moonshot офіційно призупинили можливість оформлення нових підписок — бо, цитую, попит за 48 годин «підійшов впритул до меж наших потужностей».

Тому й розглядати ці релізи варто разом: окремо це просто два сильні продукти, а разом — індикатор того, що китайський опенсорс дуже успішно виконує свою основну функцію — наздогнати. 😠 Він тепер може коштувати як західний, галюцинує як західний і, дуже ймовірно, регулюватиметься як західний. В Пекіні вже обговорюють власні експортні обмеження на АІ-моделі, схожі на ті, що були в червні від США. 🚬 І тут навіть неважливо, чи дійдуть ці обговорення до реальних обмежень — відкритість в АІ ніколи не була ідеологією. Це завжди була стратегія того, хто позаду. OpenAI, наприклад, публікувала все, поки їй не було чого втрачати — і «закрилась» рівно тоді, коли вирвалась вперед.

• Китайські лабораторії теж роздавали ваги не з любові до комʼюніті, а тому, що це найдешевший інструмент проти лідера, з яким не можеш конкурувати напряму.

💻 Тож питання не в тому, чи закриються китайські лабораторії. Питання в тому, скільки ще пунктів AA Index у них лишилось до цього — і, судячи з K3, десь ± три.

🤵 Очевидно не по темі каналу, але що не липень, так привід зустрітись з приємними людьми та однодумцями :)

🤨 Було б, звісно ж, чудово щоб підстави для цієї зустрічі були трішки іншими, але вже що маємо

Загалом за це можемо колективно подякувати завтра о 09:00 самі знаєте кому і де (якщо не в курсі «де» — ну погугліть, може трішки інтересу проявіть чи шо, дякую)

→ А самі «подяки» краще робити у вигляді хенд-мейд ілюстрацій на картонних картках або просто у вигляді особистого відвідування протесту

🥂 «Роль розумних політичних рішень дещо перенедооцінена», так би мовити

😀 Рутина, реклама та ринкові афірмації AI-агенти Я думаю в кожного є рутина, яку ви тихо ненавидите — умовно щоранку чекати пошту й календар, щоб зрозуміти, що перше в пріоритеті.

→ Або будь-який інший кейс: переносити міти, які й так ніхто не хотів призначати, писати «дякую, отримав, гляну» по 20 разів на день чи [вставте будь-що своє].

Десь приблизно на цьому місці випадково зійшлися мій біль та комерційна пропозиція. Якщо коротко, то до мене звернулись нейрокозаки з Amplify AI — сервіс персональних AI-агентів — і замовили огляд. Так, за гроші. Так, я погодився. 👉 І щоб бути відвертим з вами — ось умови, які ми зафіксували:

• матеріал позначений як партнерський — ви завжди знатимете, де реклама • тестую сам, на своїх задачах, кілька тижнів • ви, крім огляду, отримаєте промокод: 2 місяці сервісу безкоштовно + $10 на баланс — щоб перевірити мої висновки власноруч

💻 По формату: це буде не суто рекламний допис, а повноцінна лонгрід-стаття — з реальними сценаріями, скрінами та чесним відгуком про те, як і що спрацювало. Тож, орієнтовно за пару тижнів, тут буде анонс з посиланням. 👾 Ну і головне, без чого я б за це не брався: матеріал оплачений, але редакційно мій, тому якщо у вас є питання чи сценарії, які варто перевірити — пишіть в коменти, включу в тестування. 👹 #реклама

🥃 Навчіть, будь ласка, OpenAI робити цікаві презентації — бо те, що є зараз це тупо скучна хуйня

🐈‍⬛ Планував якраз під зникнення Fable 5 з підписки опублікувати допис про те, скільки він орієнтовно обійдеться за API-рейтами. Але Anthropic буквально під дедлайн подовжили доступ до 12 липня.

→ Новина насправді чудова — і наводить на думку, що GPT-5.6 Sol вже дууууже близько (апдейт: вже завтра), бо роздавати речі просто так не дуже лягає в бізнес-стратегію Anthropic, а конкурентний тиск — єдиний відомий спосіб змусити корпорацію бути щедрою))))

Але реальні, хоч і доволі приблизні, цифєркі від цього нікуди не ділись. 😀 Отже, якщо вірити оцінкам комʼюніті, одна повна шкала Fable на підписці x20 ($200/міс) — це приблизно 150 мільйонів токенів. API-рейт Fable: $10/MTok на вхід, $50/MTok на вихід — вдвічі дорожче за Opus 4.8.

Робимо не хитрі операції з множенням, і отримуємо, що: → Якщо використати 100% інпут (теоретичний мінімум) — це вам обійдеться в 1500 американських ґривень → Якщо використати використати 100% аутпут (теоретичний максимум) — $7500

Реальна цифра десь поміж цими значеннями, залежно від вашого розподілу input/output. 😗 Іншими словами, за $200 підписки ви отримували Fable на суму від $1,500 до $7,500 — субсидія від x7.5 до x37.5. Кожен підписник, який витискає максимум з лімітів Fable, коштує Anthropic від $1300 до $7300 збитків поверх вашої підписки. 🤵 Помножте на базу платних акаунтів — і стане зрозумілим, чому Fable їде з підписки перед IPO, яке Anthropic таргетують на жовтень з оцінкою під трильйон. 💻 Але це якщо ми сприймаємо, що «x20» — це дійсно x20. Адже, якщо вірити нещодавньому позову проти Anthropic, Claude Max x20 на практиці видає лише 6–8x від Pro, а Max x5 — приблизно 3.5x замість пʼяти)))

🤑 Про Upwork, брунатні штанці та брехню бенчмарків Кожен реліз нової моделі супроводжується одним і тим самим ритуалом: їй влаштовують іспит — задачі з кодингу, тести з медицини чи права — і потім звітують, що модель «обійшла людину». 🤡 Проблема в тому, що сам «іспит» — це зазвичай стерильна задача, чіткі умови та одна правильна відповідь (або, як це часто буває, взагалі задачі, які модель бачила на тренуванні). Але якщо вам хоч трішки більше, ніж 10 років, то ви розумієте, що реальна робота виглядає, мʼяко кажучи, інакше))

→ В умовах коли клієнт пише «зроби красіво, як у конкурентів, тільки інакше... і не як у конкурентів» модель, що отримує 90% на бенчмарк-тестах, зазвичай розсипається об перший же реальний бриф.

🤵 Але є цікавий бенчмарк, який якраз присвячений цим реаліям та ринку праці — Remote Labor Index. Дуже коротко зупинимось на тому, як цей бенчмарк створювали.

→ Восени 2025-го Center for AI Safety разом зі Scale AI зробили річ, до якої чомусь ніхто не додумався раніше: замість вигадувати задачі — пішли на Upwork і викупили у фрилансерів їхні реальні завершені проєкти.

Не просто описи, а повні проєкти: бриф від клієнта, вхідні файли й готову роботу, за яку їм заплатили ґроши. 🤯 Загалом так набралося 240 замовлень із 23 категорій: ювелірні 3D-моделі, архітектурні плани, рекламна анімація, монтаж, аудіо, геймдев, дашборди. Медіанна ціна проєкту — $200, медіанний час виконання — 11.5 годин, а весь цей кошик роботи разом коштував замовникам понад $140 тисяч.

→ При цьому у продавців цих проєктів у середньому 2 300+ відпрацьованих годин і по $23K заробітку на платформі — ну тобто в більшості випадків це не просто рандомний підробіток.

Далі кожному агенту дають рівно те, що колись отримав фрилансер — бриф і файли, — і він видає власний результат. 🥃 Результат оцінює жива людина — кладе поруч дві роботи й відповідає на одне питання: чи прийняв би адекватний клієнт це замість людської роботи? Варіанти відповіді: «так» або «ні» — альтернатив немає.

→ Щодо можливого включення цих проєктів до тренувальних даних — 230 з 240 проєктів лежать у приватному сеті, брифи не гугляться, а для робіт, що колись світилися онлайн, ведуть окремий блокліст доменів.

В таких умовах найкращі моделі станом на осінь минулого року закривали 2.5% проєктів — тобто 6 із 240. 😨 І ось нещодавно CAIS прогнали через бенчмарк свіжі моделі, результати: GPT-5.5 — 6.3%, Opus 4.8 — 8.3% та, найбільш очікуана модель, Fable 5 від Anthropic — 16.1%. З 2.5% → 16% за неповний рік, і найбільші зміни саме там, де було найгірше — 3D, CAD, відео. ☺️ Для розуміння контексту: Fable 5 встигли протестувати лише на 218 задачах із 240 — далі доступ до моделі обмежили. Але навіть якщо всі непрогнані кейси зарахувати як «невдача», вийде 14.6% — все ще перше місце з єбать яким відривом.

→ Це все дійсно чудово, але щоб коректно сприймати результати цього бенчмарку важливо проговорити один нюанс. Ось ці 16% — це не про те, що AI поглине шосту частину фрилансу.

Це радше про те, що у 16% проєктів оцінювач не зміг сказати, що згенерована робота гірша за людську. 🔫 Якщо ваші штанці стали наближені до бруна́тного кольору — не поспішайте. Самі ж CAIS визнають: жодну з робіт Fable 5 замовник як фінальну б не прийняв. Але тут важлива не точка, а вектор руху. 😎 Бо в світі, де моделями рівня Fable 5 чи ну бодай Opus користується крихітна частка людей, досвід усіх інших — це безкоштовний ChatGPT чи AI Overview в видачі Google.

→ Тобто більшість бачить технологію в її найдешевшій версії — звідси й суспільне нерозуміння: людині поза нашою чудовою АІ-бульбашкою розповідають про якісь мільярдні інвестицій і загрозу автоматизації цілих робочих кластерів, а вона у підсумку бачить якусь шляпу, що плутається у чотирьох абзацах.

RLI, як бенчмарк, міряє якраз ось цю верхню планку — моделі, до яких у більшості поки не дійшли руки та бюджети. Але верхня планка має звичку дешевшати і за рік-два спускатися в масові продукти. 🖕 Приблизно тут за класикою жанру я мав би написати щось заспокійливе, типу «але не перейматесь — AI лише інструмент у ваших руках». Не напишу — лякайтесь, бійтесь, панікуйте. Мені нравиця, як воно горить, як люди суєтяться, пожарки приїжджають… 🙅‍♂️ В будь-якому разі у вас (та й в мене) є приблизно стільки часу, скільки майбутній (!) верхній планці треба буде, щоб здешевіти до масового продукту. 💻 Перейматись можна, звісно, і вже, але рекомендую дочекатись трішки кращих та дешевших моделей)))

Трясця, ця геніально: існує спосіб економити до 60% токенів при використанні Fable 5. Для цього потрібен старий 👁👁👁 JPEG 😂 Логіка така: інструмент pxpipe просто бере ваш величезний промт, опис усіх skills та інші полотна й перетворює у зображення з текстом. Прикол у тому, що при обробці зображення токени витрачаються за кожен оброблений піксель, а не за кількість літер на ньому, через що виходить сильно дешевше, ще й контекст менше витрачаються. У демо на відео ту саму задачу вдалося виконати за 6.06$ проти звичайних 42,21$, при цьому контекст заповнився лише на 73,5 тисячі токенів (текстом забило б 96% контексту). За стиснення можна не хвилюватися: у 39 протестованих зображеннях Fable без проблем зчитав увесь текст. GitHub ооо донат на збір (залишилося 69 250.33)

😎 «Хочеться в це вірити» — Mistral та європейський АІ два роки по тому Я раніше писав про Mistral — тодій мій допис закінчувався буквально словами «хочеться в це вірити». ☺️ Так от, минуло два роки — пропоную подивитись, що з тієї романтики лишилось. Спершу про хороше. 🌚 Оскільки це по суті єдиний притомний розробник власних моделей у Європі, то ґрошей в них кидали чимало: seed-раунд на €105 млн у 2023-му, далі — €385 млн, потім €600 млн.

→ А потім ще €1,7 млрд під ручкою від ASML— тих самих ASML, що роблять літографічні машини для всього світового виробництва передових чипів (без EUV-літографії ASML — взагалі жодного сучасного чипа на планеті, ні в Nvidia, ні в когось ще не буде).

Цю деталь запам'ятайте. Зараз, якщо вірити Bloomberg, Mistral ведуть переговори про ще один новий раунд — оцінка під €20 млрд. 😱 Щодо доходу — ARR зі слів менеджменту (це не аудована цифра!) виріс із ~$20 млн на початок 2025-го до понад $400 млн на початок 2026-го. 20х стрибок, об'єктивно — потужно. Cеред клієнтів: армія Франції, Airbus та BMW, а асистентами Mistral вже користуються 10 000 французьких чиновників. 🧠 Тобто як бізнес-історія Mistral виглядає чудово: єврики є, контракти є, оцінка летить вгору. Але є нюансик))) → Поки оцінка росте — розрив із фронтиром не те, щоб відчутно зменшився. 🤵‍♂ Якщо дивитись на Artificial Analysis Intelligence Index, то найкраща модель Mistral, Medium 3.5, має 30 балів. Фронтир (Opus 4.8, GPT-5.5) — 55-56.

→ І якщо ви думаєте «адмін йобнувся і порівнює Mistral з Anthropic — дуже обʼєктивно та коректно», то навіть відкриті китайські моделі знаходяться ближче до «закритих» американських капіталістичних інновацій.

Той самий GLM-5.2 має 51 бал, тобто майже вдвічі більше за найрозумнішу модель Mistral. А DeepSeek V4 Pro і Kimi K2.6 — моделі, які всередині самого китайського опенсорсу вже навіть не лідери — тримають ±43–44 бали. 😒 Проговорю це словами через рот: китайські моделі, які програють іншим китайським моделям, все одно обходять найновішу та найкращу розробку Mistral із запасом у 13+ пунктів. Отже, маємо ситуацію, коли капітал подвоюється-потроюється, а технологічна дистанція лишається тою ж самою — десь ±20-25 пунктів. 🤯 І тут варто розділити дві речі: оцінка компанії — це ставка на майбутнє, а AA Index — це вимір теперішнього.

→ Але якщо ви думаєте, що «Mistral — ґавно, а не стартап» — нагадаю: на момент мого минулого допису це була контора на два десятки людей, яка виросла в щось притомне, і це справді єдиний живий європейський розробник власних frontier-моделей.

А проблема ж насправді не в команді, адже для закриття цієї дистанції потрібен, перш за все, compute, якого в Європи є аж цілих 5% світових обчислювальних потужностей. 😊 І, судячи з усього, самі ж Mistral цей розрив відчувають просто чудово, бо у квітні цього року, замість чергового релізу моделі, вони релізять маніфест під промовистою назвою «European AI: a playbook to own it».

→ На першій ж сторінці слова Менша (СЕО Mistral якщо ви з контексту не поняли) про те, що без рішучих дій Європа ризикує отримати «surveillance threats, economic decline, strategic weakness, and even the erosion of our democratic freedoms».

Документ насправді доволі цікавий та місцями ґрунтовний, якщо є настрій — раджу пробігтись очима. Загалом там аж 22 конкретні заходи для того, щоб Європа набула субʼєктності на АІ-ринку. 😭 В цьому ж маніфесті Mistral, до речі, підтверджує, що 80%+ цифрової інфраструктури Європи — не-ЄС постачальники, а на весь континент припадає лише 5% глобального venture capita. У США, для порівняння, цей показник — 52%. 💪 Іншими словами — сама компанія і є тим єдиним активом, на який вся ця «суверенність» має спертись — і водночас найкращим доказом того, чому у Європи з проблеми compute.

→ Бо навіть «суверенний» стек самого Mistral — це десятки тисяч Nvidia GPU у французьких дата-центрах, а найбільший акціонер компанії — та сама ASML з початку допису, чиї машини нікуди не їдуть без експортних ліцензій: формально — нідерландських, фактично — Вашингтонських))

😁 Тобто європейська незалежність фізично зібрана на американо-тайвансько-нідерландському апаратному ланцюжку. І це не тому, що Mistral щось робить не так — просто іншого заліза в природі не існує. 💃 На думку Менша, яку він озвучив у травні з трибуни Національних зборів Франції, виграє той, хто контролює чипи та електрони — у Європи є +- 2 роки, щоб не стати «васальною державою» в плані АІ. Ну але ок — виглядає все так, ніби план є, дедлайни є, навіть бюджетик попередньо прописаний. 😡 Лишається тільки одне питаннячко — чи встигне цей євроремонт спрацювати раніше, ніж станеться щось, що перевірить цю «суверенність» на практиці? А ой.......

Практичний воркшоп Agentic Engineering Workflow з двох частин: 📅 3 липня, пʼятниця, 19:00 - теорія: контекст, CLAUDE.md, субагенти, Ralph loop, переключення моделей 📅 4 липня, субота, 13:00 - практика: повний шлях фічі від ідеї до коду в production, наживо Веде Кирило Сулімовський - Head of Engineering GameInspire, керує 6 інженерними командами на highload (10k+ RPS, 200+ мікросервісів). Показує не «як має бути в теорії», а свій щоденний production-процес з Claude Code. На воркшопі - повний цикл від ідеї до коду: 🟢 Spec-Driven Development як основа керованої AI-розробки 🟢 контекст-інженерія: щоб агент не «забував» проєкт між сесіями 🟢 субагенти в паралель: код, тести, рев'ю, security 🟢 верифікаційні гейти, щоб агент не зламав усе одним рухом Буде корисно: Senior і Middle спеціалістам, Tech Lead'ам, Engineering-менеджерам, CTO і техфаундерам, які вже працюють з AI, але хочуть побудувати системний workflow в роботі. Два дні, живі демо на реальному проєкті. Практику можна проходити разом із Кирилом: він ділиться власним репозиторієм, тож ти не просто дивишся, а і робиш. 🔥 Лише сьогодні діє найкраща ціна. Встигни зайняти місце - далі вона підніметься. Запис воркшопу теж буде. Деталі, наповнення і реєстрація 🔗

🔫 Закрив кришку — вбив агента: production-проблеми, на які ми заслуговуємо Цей допис — про застосунок, який робить рівно одну і доволі просту річ, але я майже впевнений, що це буде найкорисніше, що тут виходило за останній місяць. Мені є над чим подумати щодо решти контенту, але це потім)))

→ Тож, якщо пропустити всі сльози та слюні, і почати говорити по суті — якщо ви запускаєте Claude Code, Codex чи будь-який інший coding agent на MacBook 💅 і закриваєте кришечку — агент лягає спати разом з маком💅.

Себто або ваша робота стопається і допобачення, або ходи з напівзігнутим ноутбуком, лох. Можливо хтось згадає caffeinate або якийсь аналог, але вони/він тримає power assertion типу «prevent idle sleep» — іншими словами, не дає маку 💅 заснути, коли ви його не чіпаєте. 🧠 Але закриття кришечки — це не idle, це не «не чіпають». Це фізична подія, і Apple Silicon ставить її в ієрархії пріоритетів вище за будь-який софтверний assertion. В ядрі macOS є модуль IOPMrootDomain — центральний контролер живлення, і датчик кришки шле сигнал напряму туди. 😡 Фактично єдине, що може цьому модулю сказати «нє спать» — конкретний прапорець SleepDisabled, якого умовний caffeinate не має. До речі, загалом Apple офіційно підтримує роботу з закритою кришкою, щоправда для цього потрібні зовнішній монітор, клавіатура та живлення.

→ Сценарій, коли «за монітором» сидить LLM, якій ваш 14-дюймовий Retina не всрався від слова зовсім в Apple поки не передбачили. Але нічого страшного, доведеться просто почекати ще років 5-7.

Але оскільки я пишу цей допис — є варіанти вирішити цю ганебну прикрість от прям вже. Один з +- відомих — Hold My Lid, платна апка за $9.99. Можливо ви навіть про неї раніше чули — наскільки памʼятаю то на 9to5mac щось про це точно публікували. 🧠 Абоооо, якщо не тягнути, є другий варіант — Lidless, безкоштовний і з відкритим кодом під MIT. От якраз йому цей допис і присвячений.

→ Він, по-факту, якраз і перемикає той самий SleepDisabled через привілейований root helper — фонову програму з максимальним рівнем доступу до системи.

Сам застосунок в ядро лізти не може, тому делегує цю одну дію їй. 👍 Що зручно — застосунок автоматично зупиняється, якщо мак 💅 перегрівається або батарея сідає.

→ І watchdog — якщо застосунок впаде чи крашнеться, helper сам повертає нормальний режим сну. Мак 💅 фізично не може залишитись в стані безсоння.

Щодо безпеки, бо це root-helper і було б дивно не запитати: збірки підписані Developer ID та нотаризовані Apple, є SHA-256 для перевірки DMG. 💁‍♂ Так, застосунок не sandboxed, проте по-іншому ця функція взагалі неможлива — App Store такий рівень доступу не дозволяє. Але, якщо бути відвертим, то застосунку тиждень, менше ста завантажень — комʼюніті ще не встигло його як слід перевірити. Якщо хочете перестрахуватись — shasum -a 256 та spctl -a -vvv перед встановленням. 🤵 Мій звичайний юзкейс виглядає ось так: закрити мак 💅, кинути в рюкзак і їхати кудись по справах, поки агент працює через хотспот.

→ Відразу поділюсь моментиком з досвіду: якщо тримати мак увімкненим із закритою кришечкою під нормальним навантаженням — перегрів завітає до вас на чайочок доволі швидко.

Тому тримайте ваш макбук 💅 на зарядочці й з хоч якоюсь вентиляцією, особливо якщо ви хеві юзер. ОСОБЛИВО якщо у вас Air. 🤨 Насправді це не якийсь вау-проривний застосунок, але цікаво, що кодинг-агенти створюють попит на інфраструктуру, про яку рік тому ніхто не думав. Хто б подумав, що тримати ноутбук увімкненим із закритою кришкою — це майже production requirement))))

#реклама 😀 Зараз буде нетиповий для цього каналу допис — про генерацію зображень. Тема, яку я сам ніколи не покривав, бо мені ближче елелемки, інференс і прочая лабуда.

→ Контраст очевидний, тому одразу: так, генерація зображень — не зовсім моя компетенція, і я не буду вдавати, що одномоментно став експертом з AI-імеджену.

Але є Ірина, яка веде канал, присвячений AI-фото та промптам до них — формат: зображення + повний промпт, з яким його генерували. 🔗 Кому це цікаво — подивіться самі, посиланнячко лишаю — зайдіть, погортайте, складіть свою думку: https://t.me/irina_ai_lab

☺️ Раз уже підняв тему Fable — обсмокчемо її ще трішки, бо хто мені заборонить Коротко згадаю хронологію та контекст ⬇️ 1️⃣ 9 червня — Anthropic релізять Claude Fable 5 2️⃣ 12 червня, 17:21 — уряд США видає export control директиву: відрізати доступ усім іноземцям.

→ Формально це бан лише для «foreign nationals», але лягла модель глобально — через доктрину «deemed export»: видача контрольованої технології іноземцю — навіть тому, хто фізично на території США, включно з співробітниками Anthropic без громадянства США — юридично рахується як експорт у його країну.

👀 Перевіряти громадянство сотень мільйонів користувачів на момент блокування у реальному часі було неможливо — тож єдиний робочий варіант був вимкнути мобель для усіх. Але, щоб ви не переймались, наразі питання з верифікацією вирішується — буквально нещодавно Anthropic оновила свою політику конфіденційності.

😁 Тепер компанія зможе попросити користувача завантажити фото держ-документа (з номером і датою народження), а також своє фото або відео, з якого знімається facial geometry template — тобто, якщо без евфемізмів, біометрію.

Запрацює це з 8 липня. → При цьому Anthropic офіційно заявляють, що збір ID та біометрії «не повʼязаний з Fable чи Mythos» — це ж просто збіг у часі, ви ж розумієте. 😎 До речі, що цікаво: провайдер верифікації — компанія Persona. За нею стоїть Founders Fund Пітера Тіля, який заодно інвестує і в саму Anthropic. Дам невеличкий спойлер: про Тіля згодом буде окремий допис — людинка більш ніж цікава. Але повернемось до Fable — за 90 хвилин після втручання уряду модель стає недоступною для усіх. 3️⃣ 15–17 червня — Трамп перетинається з Даріо Амодеєм на G7, діалог США та Anthropic ніби став менш напруженим, але директиву так офіційно ніхто й не скасував. 4️⃣ 26 червня (тобто сьогодні!) — дедлайн, до якого міністр торгівлі Латнік має письмово відзвітувати Конгресу щодо цих export controls. На що Anthropic розраховували коли продавали свій Mythos як «надто небезпечну зброю»?

→ Сам Амодей раніше розповідав, що компанії, яким дали ранній доступ до Mythos, казали йому: «це супер-зброя, на неї має бути ліцензія як на вогнепал, будь ласка, не релізьте».

Уряд США просто офіційно з ними погодився — не більше, не менше — Anthropic досягли того, чого хотіли. 👏 Хоч і причини для блокування виглядають слабко, але моделі, як ви бачите, в доступі немає — це ж офіційно найнебезпечніша модель на ринку. Єдине, що пішло не зовсім за планом — зʼявилась модель, яку просто взяти і забанити не вийде, бо вона просто качається з гітхабу. 🤝🤝 Z.ai навіть подякували — використали весь кейс як рекламу для своєї GLM-5.2.

Якщо ви, як і я, слідкуєте за переговорами та поверненням Fable 5 від Anthropic — сьогодні ви вже, потенційно, могли святкувати. 🤵 В інтернетах почали зʼявлятись дописи та публікації від мешканців реддіта та ікса про те, що ОСЬ ДИВІТЬСЯ FABLE 5 ЗНОВУ ЖИВИЙ! Але-але-але... 🚬 Одна з жертв трудового договору Амодея (співробітник Anthropic) опублікував наступний меседж: «We are currently serving exactly 0 traffic to Fable 5. This could be a UI bug though, will track it down». 💀 Тому, якщо ви на щось сподівались сьогодні — плакати наразі офіційно дозволено.

😁 Fugu Ultra, «рівень Fable 5» та підміна понять Кілька днів тому японська Sakana AI показала нову модель — Fugu, і старшу версію Fugu Ultra.

→ Подають її доволі сексі: «мультиагентна система, що поводиться як одна модель». Ти використовуєш один API-ендпоінт, а всередині Fugu сама вирішує — впоратися особисто чи зібрати команду моделей, роздати їм підзадачі, перевірити й зшити відповіді докупи.

Якщо дивитись на бенчмарки, то меседж більш ніж амбітний: Fugu Ultra тримається дуже тісно з Fable 5 і Mythos Preview на найжорсткіших інженерних, наукових і reasoning-тестах. 💁‍♂ В прес-релізах є кейси, де Fugu обходить Gemini 3.1 Pro, Opus 4.8 та GPT-5.5 на автоматизованому research, механічному дизайні й навіть розпізнаванні японського рукопису. Нюанс в тому, що цифри Sakana — самозвітні, незалежно не відтворені станом на зараз. 🥃 Але якщо вірити усім красівим графікам та впевненим стрілочкам вгору, то дійсно — навіщо нам з вами цей наднебезпечний та недосяжний Mythos, якщо є прекрасна та надійна тойота, яку не забанить уряд США в рандомний четвер?

→ Буду відвертим: особисто я нічого не тестував, але якщо вони дійсно досягають заявлених показників — це може бути робочою альтернативою для тимчасово заблокованих моделей від Anthropic.

Результат є результат, але допис насправді не про це. 😠 Sakana ставлять Fugu Ultra в одну бенчмарк-таблицю з фронтир-моделями й заявляють паритет — але це порівняння, якщо трішееееечки подушнити, некоректне по своїй природі. Бо порівнюють різні класи об'єктів. Fable і Mythos — це монолітні моделі. Один набір ваг, навчений end-to-end, який сам тримає всі знання й сам виконує міркування. Звертаєшся до Fable — працює саме Fable.

→ Fugu влаштована інакше: це теж мовна модель, але її спеціалізація — оркестрація: коли делегувати, кому делегувати, як зшити чужі відповіді в одну. Важку роботу виконують не її ваги, а пул сторонніх моделей. Прибери цей пул — і фронтир-система миттєво перетворюється на дуже посередню модель.

І щоб одразу закрити очевидне питання: це НЕ Mixture-of-Experts. MoE (умовний Mixtral) — теж моноліт, де експерти живуть усередині одних ваг, навчені разом, маршрутизація внутрішня. Тут маршрутизація зовнішня — між окремими моделями, які тренувались нарізно й не ділять ваги. 💁‍♂ І тут є ще один нюансик, який Sakana делікатно обходить: оцінка оркестратора — це не властивість оркестратора. Це властивість пулу плюс політики маршрутизації.

→ Якщо в пулі ті самі Opus, GPT-5.5 та Gemini, проти яких його й порівнюють — то «Fugu Ultra ≈ Fable» означає рівно одне: «Opus + GPT + Gemini ≈ Fable». Тобто виміряли не Fugu, а пул, який вона смикає за ниточки — і героїчно довели, що хороші моделі хороші. Вражає, чесслово.

Оркестратор — це, якщо тупо та доволі грубо спрощувати, хитровиєбаний менеджер, який самостійно робить не так багато, але чудово орієнтується, кому передати фронтенд, кому — безпеку, кому — бекенд, і вміє звести все докупи. 🤨 Але при цьому оркестратор має ступінь свободи, якого в моноліта немає: йому, очевидно, не треба бути найкращим у всьому самому — достатньо знати, хто з пулу що може потягнути, і роздати це все правильно по «руках». Але це, якщо що, не тупо if/else по ключових словах — Sakana навчили окремого координатора (їхні TRINITY/Conductor), який реально працює над тим, кому і що делегувати.

→ Іншими словами, Fugu збирає верхню обгортку пулу — під кожен тест знаходить модель, що його виконує найкраще. Жодна модель поодинці так не вміє, а от їхній найкращий зріз — так.

Найкраще це працює там, де профіль задачі передбачуваний — тобто на бенчмарках. На реальній, «брудній» задачі, де незрозуміло, це «код», «продукт» чи «похуй», сигнал для маршрутизації слабшає — і відрив від чесного моноліта тане. Тому оркестратор не = моделі рівня Fable. 🚬 Оркестрація загалом — природна відповідь ринку на те, що тренувати все більші моноліти стає все довше й дорожче. Зібрати фронтир із готових шматків банально дешевше, ніж «виростити» свій. Під кінець проговорю ще раз: на практичному рівні різниця цілком може бути малопомітною. 🤵 Ти шлеш запит, отримуєш відповідь, і тобі, поклавши руку на серце, абсолютно всеодно, що відбувалося всередині — чи відпрацював там один Fable, чи естафета з актуальних моделей OpenAI, Google та Anthropic. 💻 Але хто я такий, щоб шось засуджувати: в цьому точно є своя краса — Sakana, по суті, підтверджують, що правильний менеджмент чужих ресурсів має цінність. Я вже чекаю з нетерпівнням наступний прес-реліз, де хтось навчить оркестратор оркеструвати оркестратори і нарешті у людства буде цей ваш «AGI». 🫥 Загалом, індустрія рухається туди, куди рухається, але це вже тема для наступного разу. Всіх цьом.

🤑 Anthropic, Fable та Порошенко — бачите звʼязок? Панове, хочете трішки теорій змови? Ну шо ти киваєш «ні», я ж бачу збудження твоїх нейронів, сонце — собі хоч не бреши. Отже, поговоримо про ситуацію навколо Fable та Mythos від Anthropic. 💃 Якщо зовсім коротко для контексту, можливо хто не в курсі: Mythos — це наразі найпотужніша модель Anthropic, яку вони самі побоялись пускати в широкий доступ.

→ Аргумент — вона знаходить вразливості мало не в будь-якому софті, тож «занадто небезпечно», тому Mythos роздали лише вузькому колу обраних (проєкт Glasswing).

💪 А для всіх решти зробили Fable — ту саму Mythos-class потужність, тільки з накрученими запобіжниками, і віддали в широкий доступ — на AWS і платформі Claude. Модель кілька днів повисіла в публічному доступі — усі встигли її потицяти, протестити й нахвалити. І рівно в цей момент її «забороняє» уряд США як занадто небезпечну. 🤯 Ну бо блін, як так — модель можна «зламати» фразою «fix this code» і вона.... І ВОНА!!!!! знаходить у коді вразливості. Дивовижно, правда? Упускаємо той факт, що се саме вміють усі топові моделі, і це навіть не баг — це фіча для кіберзахисту. Тобто обʼєктивно банити нема за що. Але йдемо далі — хто «допоміг» цю модельку забанити?

→ Я тягнути довго не буду — це був Amazon. Точніше, особисто CEO Енді Джассі, який зателефонував міністру фінансів США та в Білий дім — мовляв, дивіться, яка небезпечна штука.

І це той самий Amazon, який є одним з найбільших інвесторів Anthropic і власником хмари, на якій усе це крутиться. 👏 Anthropic заходять на IPO з ціллю під трильйон доларів. Хто з цих двох НЕ зацікавлений, щоб лістинг відбувся на максимальних цифрах? Дорожча Anthropic = дорожча частка Amazon + більше грошей за компют на AWS. 💀 І тут бан перестає бути проблемою й стає інструментом, бо рекламу то звісно можна купити, а от держсертифікат «ця моделька настільки потужна, що ми були змушені обмежити її як зброю» — нє.

→ Сприймате це як «блокування для підтвердження переваги»: для й так вже прогрітого ринку просто ще раз зафіксували, що ось вона — найсильніша модель планети, і вона так далеко попереду, що держава злякалась.

Цього тижня, до речі, Anthropic поїхали у Вашингтон домовлятися з урядом — а з тими аргументами для блокування модельки, які я бачив в публічному просторі — ставлю на те, що Fable відносно швидко розблокують. 💻 P. S. Чи поїхав адмін кукухою? Можливо (я про себе в третій особі пишу, це вже не «можливо», а очевидно). Чи накрутив я собі зайвого? Теж можливо. Але чи можливо, що бан такої моделі під IPO на трильйон — це не баг, а фіча? Побачимо-побачимо. Але нейрокозацтво, вірте в мене, а я віритиму у вас теж в себе — дякую, лавкі, чмокі, спіть спокійно.

ШІ вже майже Senior Developer. А ти ще ні? 😏 Просто кодити — вже замало. Тримай повний пак для виживання та росту в IT: 🔹 Не «задачки», а реальні кейси 🔹 Чужі факапи, щоб не робити свої 🔹 Strategy guide: як апнутись і не вигоріти в нуль. Заходь сюди 👇 👉 Codica — корисне про IT P.S. 🎁 Підписникам даруємо практичний гайд, який допоможе прокачати LinkedIn. Хочеш, щоб від рекрутерів не було відбою? 😏 Тоді переходь сюди 👉 @Mister_Cody_bot