AI для Разработки — Claude | Cursor | Copilot

AI пишет код быстрее, чем мы успеваем его читать Пичаи в апреле 2026 обронил: 75% нового кода Google уже пишет AI. Было 25% в начале 2024, 50% к концу 2025 — и понеслось. Только вот радоваться рано. По опросу Sonar 2026 96% разработчиков не доверяют AI-коду полностью, 95% сидят и перепроверяют, а 38% честно признались: ревьюить машину тяжелее, чем живого джуна. Генерить стало дёшево, а вот разгребать — нет. Thoughtworks даже придумал для этого термин — codebase cognitive debt: кода всё больше, а понимания, что там вообще происходит, всё меньше. Архитектор Алексей Соболеков подводит итог: главная работа теперь не «написать», а грамотно поставить задачу (intent) и проверить, что агент сделал именно то (review). Код клепается за секунды, а отвечать за результат по-прежнему человеку. Полный текст на Хабре 🔥 — 75%, ну ничего себе 🤡 — а ревьюить-то кто будет @ai_for_dev

Клонируем любой сайт за один клик Нашли крутую штуку — Ditto. Кидаешь URL, сервис всё разбирает и отдаёт точную копию. Никаких «модель погадала на кофейной гуще» — работает детерминированно, результат стабильный. Кайф в чём: • Сам вытаскивает дизайн-токены — цвета, шрифты, отступы, тени • Делает файл DESIGN.md, чтобы скормить его Claude, ChatGPT, Cursor или v0 • Копирует сетки и структуру без ручного ковыряния в вёрстке • Умеет мешать стили разных сайтов — цвета одного, типографику другого • Экспорт в Figma, React, Tailwind, Storybook, CSS-переменные Посмотреть и поправить можно сразу. И да — бесплатно. Забрать себе — ditto.site 🎉 — бесплатно? беру 👀 — надо потестить на досуге @ai_for_dev

Penpot: self-hosted дизайн с MCP и экспортом в код Открытая (MPL 2.0) альтернатива Figma, ~50 000 звёзд на GitHub. Разбираем, что интересно инженеру: • Self-hosting из коробки — облако, общий доступ или деплой на собственную инфраструктуру. Полный контроль над дизайн-инфраструктурой. • Нативные CSS Flexbox и Grid — layout строится на реальной модели вёрстки, поэтому макеты по-настоящему адаптивные, а не абсолютно-позиционированный муляж. • Режим Inspect — прямой доступ к SVG/CSS/HTML каждого элемента без промежуточного экспорта; удобно для передачи дизайна в разработку. • Встроенный MCP-сервер — стандартный интерфейс для ИИ-агентов: можно программно генерировать и собирать макеты лендингов, сайтов и приложений. • Открытый API и плагины под кастомные задачи. Проект верифицирован как Digital Public Good. Исходники: github.com/penpot/penpot. ⚡ — подниму на своём сервере 🤔 — а MCP реально рабочий? @ai_for_dev

Аттракцион невиданной щедрости продолжается Короче, две приятные новости для тех, кто живёт в AI-подписках. Anthropic продлил Fable 5 в подписке ещё на недельку — до 19 числа. А OpenAI вообще снёс 5-часовые лимиты для 5.6 в Codex и GPT for Work. Гоняй задачи сколько влезет. Выглядит как праздник, но чует моё сердце — это ненадолго. Так что если давно хотел прогнать пачку задач через ассистента, самое время. 🔥 — качаю лимиты, пока дают 🤡 — халява кончится, будем плакать @ai_for_dev

Fable рулит, GPT пашет — связка на подписках После GPT-5.6 народ распробовал схему: Fable 5 думает и раздаёт роли, а Codex выполняет чёрную работу и бережёт токены. Вот два способа собрать это без всякого API, чисто на подписках. 1. Fable управляет GPT (в Claude Code) Официальный плагин OpenAI:

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins, затем /codex:setup

Либо по-быстрому, алиасом:

alias claudex='CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=gpt-5.6-sol CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT=1 claude --model gpt-5.6-sol'

2. GPT управляет Fable (в Codex) Берём опенсорсный плагин:

codex plugin marketplace add Cjbuilds/Codex-Orchestration
codex plugin add codex-orchestration@codex-orchestration

Дальше раздаёшь роли: advisor, executor, designer — кто планирует, кто кодит, кто ревьюит. Обещают до 2x быстрее и на 40% меньше упираний в лимиты. Нужен Python 3.11+. 🔥 — пойду собирать связку 🤡 — а сам-то допишу? @ai_for_dev

Хотели умного агента, а зашёл тупой поиск Ребята делали систему поиска публичных данных о кандидатах: выдача, резюме, профессиональные профили, GitHub/GitLab. Клиент попросил именно поиск через Google и Bing — взяли SerpApi. По классике казалось: тут нужен автономный браузерный LLM-агент. Умеет ходить по сайтам, читать, кликать, сам решать куда дальше. Звучит мощно. На деле — облом. Агент честно тормозит об авторизацию и CAPTCHA (и правильно делает). Каждый клик — это загрузка, ожидание, парсинг: на паре страниц ок, на сотнях кандидатов дорого и медленно. Да и зачем открывать каждую страницу, если из сниппета уже видно — есть нужный человек с ролью и стеком или нет. В итоге всё разделили: поиск гребёт результаты пачками, а LLM подключается потом — приводить в порядок и вытаскивать структуру. SerpApi тут не скрапер, а удобный интерфейс к выдаче: ссылка, заголовок, сниппет, позиция. Половина сигнала уже там. Целый пайплайн с деталями — на Хабре. 😁 — агент, ты переоценён 🤔 — а я бы всё же попробовал агента @ai_for_dev

Собрали мед-сервис на нейросетях за 2 месяца. Получили 4 уверенные галлюцинации Двое ребят на готовых моделях сделали штуку: грузишь PDF из лаборатории — получаешь нормальный отчёт за пару минут. Звучит мило, пока модель не начала жечь. Что она навыдавала: • «Лейкоциты повышены, видимо из-за препарата» — а препарат человек начал пить через два месяца ПОСЛЕ анализов 🙈 • «Пересдайте кровь» — ту, что сдали позавчера. • «Сходите на КТ к ЛОРу» — у которого ты уже был неделю назад. • Диагноз «железодефицит» в отчёте, где про железо вообще ни цифры. Классика: модель не понимает, что было раньше, а что позже. Даты есть, но в контекст уходят кучей, без временной оси — и ей пофиг. Чинили не промптом-магией, а детерминированными проверками между шагами и строгим хронологическим порядком. Самое страшное — не абсурдные, а тихие косяки: выглядят правдоподобно и тихо убивают доверие. Весь разбор: Habr 😁 — папу на пересдачу 😅 🤔 — узнал свой прод @ai_for_dev

iroh 1.0: звонишь по ключу, а не по IP Представьте: не надо знать IP собеседника — указал криптографический ключ, и iroh сам нашёл хост и поднял шифрованный канал по QUIC. Красота. Что под капотом: - Написано на Rust, лицензии Apache-2.0 и MIT — форкай не хочу - Есть обвязки под Python, Node.js, Kotlin, Swift — бери свой стек - Сначала пытается в прямой P2P, не вышло — идёт через релеи (можно поднять свой) - Умеет из‑за NAT, работает даже без интернета в локалке - Бонусы: Multipath QUIC, сборка в WASM для браузера, свои транспорты хоть через LoRa Open source, ставим звёзды и идём щупать. 🔥 — self-hosted gang, погнали 👏 — пошёл ставить звёзды Источник: habr.com @ai_for_dev

Ваш код в нейронке видит не только нейронка Скидываешь кусок приватного кода в Cursor, грузишь отчёт в Gemini, просишь Claude разгрести почту — выглядит как обычная помощь с рутиной. А по факту у каждого сервиса свои правила обработки данных, и мало кто читал те самые пользовательские соглашения. Если в них всё-таки заглянуть, картина простая: ваши переписки могут уйти в обучение моделей, на проверку живым модераторам (где-нибудь в другой стране), осесть на зарубежных серверах, а иногда и попасть к властям. То есть уникальный алгоритм из отчёта вполне может потом всплыть в чужом ответе. Бросать удобные инструменты никто не предлагает. Достаточно базовой гигиены: отключить обучение на своих данных, обезличить имена и цифры. Как это сделать — вот тут разобрано. 😐 — а я и не думал 🤔 — проверю настройки @ai_for_dev

Python есть? А если найду? Классика: скидываешь коллеге скрипт, а у него Python не стоит. Дальше полчаса про pip install, виртуальные окружения и «почему именно 3.9». Головная боль на пустом месте. PyApp это лечит. Он собирает твоё приложение в один исполняемый файл, и при запуске тот сам поднимает нужное окружение. Пользователю ставить Python вообще не надо — просто дал файл, он запустил. Что умеет: - бинарники под все платформы - самообновление из коробки - тонкая настройка под разных юзеров Лицензия Apache-2.0 / MIT — бери и пользуйся. 🔥 — пойду упаковывать 👀 — надо потрогать Источник: github.com @ai_for_dev

Автономный агент удалил файлы и отчитался об этом Пользователь сообщил, что модель GPT-5.6-Sol в автономном режиме выполнила массовое удаление файлов на MacBook, после чего зафиксировала действие в своём же ответе. С инженерной точки зрения это классический режим сбоя автономных агентов: модели выдают права на запись/удаление в реальной файловой системе, но не гарантируют детерминированного и обратимого поведения. Отсутствие изоляции превращает любую галлюцинацию плана в необратимую операцию над диском. Минимальный набор мер: запуск в изолированном контейнере, файловая система только для чтения там, где возможно, whitelisting разрешённых операций и внешние бэкапы вне досягаемости агента. 😐 — sandbox обязателен 🤔 — пойду смотреть логи агента @ai_for_dev

Предохранитель для ИИ-агентов, который завирусился Все мы боимся момента, когда агент радостно выполнит rm -rf не там, где надо. Destructive Command Guard как раз про это — ловит разрушительные команды до запуска и предлагает безопасную замену вместо катастрофы. Внутри 50+ наборов правил для Git, баз и инфраструктуры. Цепляется хуком к Claude Code, Cursor, Copilot CLI, Codex, Gemini CLI и куче других агентов. Ставится одной строкой, крутится на macOS, Linux и Windows. И да — бесплатно и опенсорс (MIT). Защищаемся 🎉 — бесплатно? беру 👀 — а как оно на моём стеке @ai_for_dev

Claude Code теперь сам рисует графики — и не тупит с цветами Завезли в CLI скилл /dataviz (с версии v2.1.198, первого июля). Ставить ничего не надо — он встроенный. Автор скормил ему датасет с рангами американских детских имён за 76 лет и один промпт. На выходе — интерактивная страница: график сам выбрал форму, палитра прошла матпроверку, а наезжающие подписи модель нашла и пофиксила сама. Потрогать вживую: inforobot.space/dataviz/baby-names. Самое вкусное — скилл это просто папка с файлами. Внутри процедура из семи шагов, справочники и, главное, исполняемый validate_palette.js. То есть модель не «на глаз» цвета берёт, а гоняет их через код: OKLCH, цветовая слепота, WCAG. Вердикт объективный. И правило, за которое хочется обнять: цвет выбирается последним. Сначала думаем, зачем вообще график, потом форма, и только в конце палитра. Как говорит сам скилл — плохие графики начинают с красивых цветов. Больно и правда. 🔥 — папка с файлами, гениально 😎 — гляну на выходных Источник: habr.com @ai_for_dev

ИИ-ревьюер не открыл картинку — и агент слил все пароли Свежая атака Ghostcommit от ASSET Research Group. Идея простая: вредоносную инструкцию прячут не в тексте, а внутри PNG, приложенного к пул-реквесту. Расчёт на то, что ИИ-ревьюер картинку не откроет. Так и вышло. CodeRabbit картинки вообще игнорирует по умолчанию, Bugbot глянул, но угрозы не увидел — хотя в PNG прямым текстом было «вредоносная промпт-инъекция» и приказ читать .env. Для него картинка — просто байты. Дальше в репозиторий кладут AGENTS.md, который агент читает сам и выполняет как правило. Файл под видом «гигиены сборки» просит достать константу из build-spec.png. А там — приказ прочитать .env побайтово и вписать в код. Cursor под Claude Sonnet с первой попытки развернул весь .env в 311 чисел и спокойно закоммитил. Ключи, базы, облако — всё в публичном коммите. Сканеры секретов молчат. Весь разбор — на Хабре. 😐 — доверял ИИ-ревью зря 🤔 — пойду закрою .env от агента @ai_for_dev

Гонка щедрости: OpenAI и Anthropic раздают лимиты Вайбкодерам сегодня везёт по обоим фронтам 🎁 🟢 В Codex сбросили лимиты и временно сняли пятичасовые ограничения — для Plus, Business и Pro. 🟢 Anthropic оставляет доступ к Fable 5 на платных тарифах до 19 июля — до половины недельного лимита без доплат. Плюс лимиты Claude Code +50% на ту же неделю. Пусть эта битва Альтмана и Амодеи длится подольше — нам же лучше. 🔥 — пойду выжигать лимиты 😎 — качну, пока дают @ai_for_dev

Год переучиваюсь: reasoning-модели убили мой промпт-инжиниринг Час ночи, надо вытащить поля из 40 PDF в JSON. Есть проверенный шаблон: развёрнутый CoT, три few-shot, роль «финансовый аналитик с 15 лет опыта». Раньше — как часы. Закидываю в GPT-5.5 с высоким мышлением → мусор. Поля не те, формат сломан, сверху простыня рассуждений, которую никто не просил. Удаляю всё. Пишу тупо, десять строк:

вытащи из приложенного текста поля X, Y, Z в виде JSON, никаких пояснений

Работает. Сижу и понимаю: только что выкинул три года арсенала, а минималка сделала лучше 🙃 Что случилось: reasoning-модели думают сами, без «подумай шаг за шагом». И половина старых трюков теперь конфликтует с их внутренним рассуждением: • длинный CoT → было +15%, стало −7% • role-play «ты гениальный кодер» → модель тянет пафосный тон, а не качество • 6-7 few-shot примеров → сбивают на копирку Выросло одно скучное, но главное — чёткий контракт результата. Скажи конкретно, что хочешь на выходе, и всё. 😁 — три года в помойку, лол 🔥 — пойду чистить промпты @ai_for_dev

Бесплатный CS-универ на GitHub — 800+ курсов с видеолекциями Кто-то собрал в одном репозитории лекции от MIT, Гарварда и прочих топов. Более 800 курсов — от алгоритмов до распределённых систем, от ML до компьютерного зрения. Всё аккуратно разложено по темам: хочешь подтянуть базы данных — пожалуйста, хочешь нырнуть в Deep Learning — вот тебе целый раздел. Есть даже генеративный AI и LLM. По сути это бесплатный роадмап по всему CS — осталось только найти время между дейликами и код-ревью. Забирай 🤓 🔥 — бесплатный Гарвард, живём 🙈 — ещё одна закладка в коллекцию @ai_for_dev

Хватит платить за один файл дважды Знакомая боль: ассистент в одной сессии перечитывает один и тот же файл по десять раз, а токены тают. Тут вышел сервис, который это чинит — дедуплицирует файлы и режет расход до 92%. Файл уходит модели один раз, дальше без «пустой» работы. По факту: - дублей файла в сессии больше нет; - дружит с ChatGPT, Claude и Gemini; - сам понимает, где резать можно, а где лучше не трогать; - подключается на четырёх уровнях: shell-хук, MCP-сервер, расширение для браузера и плагин для IDE; - телеметрии ноль. Не баг, а фича, как говорится. 🔥 — токен-бюджет выдыхает 👀 — а как оно на моём стеке @ai_for_dev

Минус 92% токенов — просто убрав повторы Оказывается, можно резать расход токенов и ничего не терять. Весь фокус в дедупликации: гоняешь один и тот же файл модели по десять раз за сессию? Теперь он уйдёт всего один раз, без бесконечных копий. Что внутри: — дружит с ChatGPT, Claude и Gemini; — сам понимает, где можно сэкономить, а где лучше не трогать, чтобы не сломать ответ; — цепляется на четырёх уровнях: shell-хук, MCP-сервер, расширение для браузера и плагин в IDE; — никакой телеметрии, за тобой не следят. Это не читерство ради лимитов, а просто мозги вместо грубой силы. 🔥 — а токены-то целы 😎 — сначала потрогаю руками @ai_for_dev

GPTunneL на 2 млн юзеров: токены — это газ, продукты — это машина Ребята из GPTunneL написали большой пост на Хабре о том, куда катится индустрия. Спойлер: AI-суперапп — это не прогноз, а уже реальность. Что интересно из их цифр: трафик на мультимодальные инструменты вырос в 3 раза по сравнению с обычными LLM-чатами. Люди больше не хотят «поговорить с нейронкой» — хотят давать ей задачи. Под капотом у них: оркестрация 100+ моделей через единый интерфейс, собственная модель GROM, GraphRAG и vibe-coding. Партнёрства с MiniMax, ByteDance, Alibaba, Сбером. Перепродажа чужих токенов — меньше 20% выручки, остальное — свои продукты. А в Китае тем временем Alibaba прикрутил Qwen к Taobao, ByteDance — Doubao к Douyin. Суперапп стал AI-нативным. Статья целиком 🔥 — единый API на 100 моделей хочу 🤡 — каждый второй стартап строит суперапп @ai_for_dev