Claude AI Dev Broadcast

Fable 5 отказывается работать 😁

Что такое Fable 5? Это версия Mythos, которая ограничена с целью безопасности от атак и взломов на основе уязвимостей, которая смогла найти Mythos. Как уляжется шумиха и сбросится мой недельный лимит - обязательно попробую ее для задач, где Opus проваливался. Карпаты назвал Fable прорывом, аналогичным Opus 4.5 был в свое время (всего то 6 месяцев прошло). Кто уже попробовал и ощутил мощь Fable стороны ?

По подписке Fable 5 доступна только до 22 июня, а дальше только за токены

Вышла модель Claude Fable 5 - упрощенная Mythos. Пи*** лимитам - жрет в 2 раза больше Opus

🤯 Эмпирическая гипотеза агента заблокировала поиск реального ответа и стоила миллионов токенов Пишу приложение для записи экрана и внешней камеры на macOS. Нужна поддержка 4K через AVFoundation. Камера анонсирует формат 420v 3840×2160@30fps. Opus 4.8 с extended thinking посчитал bandwidth в уме, получил 3.7 Gbps (видно ограничение камеры), решил что не влезает в кабель и выдал "невозможно". Без единого практического теста. Просто гипотеза, оформленная как факт. Дальше агент десятки раундов защищал этот вывод. Я запускал отдельный research-агент и он тоже ходил по кругу, потому что искал подтверждение невозможного, а не причину. Новая сессия. Подключил документацию, заставил проверять практически. И только тогда нашлась реальная причина: AVFoundation всегда скидывает разрешение внешней камеры до Full HD. Это ограничение фреймворка, не железа. Вывод "невозможно" оказался верным, но агент пришёл к нему только через практику, не через расчёт в уме. Если бы первый агент не застрял на непроверенной гипотезе и сразу пошёл тестировать и реальная причина нашлась бы за один прогон. По итогу зашил правило в инструкции проекта: любое "невозможно" требует практического подтверждения. Эмпирика - это гипотеза для проверки, не аргумент для остановки. Какая бы модель ни стояла под капотом — без этого правила агент будет уверенно защищать собственные предположения вместо поиска ответа. Со стороны пользователя требуется постоянная настройка и улучшение настроек в проекте и глобально. #AIdev #ClaudeCode #Opus #macOS

Kimi Code CLI - официально решение от создателей моделей Kimi для кодинга. По суди сделали свой Claude Code, но адаптированный под свои модели. И это очень важно, ведь вставлять сторонние модели Claude Code дает хуже результат, ведь часть фичей непосредственно затачиваются под фичи CLI.

🔴 Созвон Закрытого Сообщества. Жаркая дискуссия: какой агент лучше. Best practices, ошибки и как работать с ИИ. Гость — Никита @Nek.12. Один из немногих в русскоязычном сообществе, у кого я реально нашел много интересного для работы с ИИ. Никита не использует Claude Code, Codex или Cursor. Он написал своего агента с нуля. Builder — это CLI-хarness с супервайзером, скиллами, Docker-сэндбоксингом, клиент-серверной архитектурой и возможностью гонять агента автономно сутками. Всё сам. На Kotlin-бекенде. В одиночку. У нас принципиально разные подходы. Я работаю с Claude Code, активно использую MCP-серверы и верю в это. Никита написал статью "MCP is Deprecated" и считает, что сложные агентные оркестраторы — это микроменеджмент, который мешает модели работать. Будем разбираться, кто прав. Или оба правы по-своему. Или оба не правы. Формат — живой разговор, вы можете задавать вопросы в чате прямо во время эфира. 🪙 Стрим пройдет для платных подписчиков на Boosty #AndroidBroadcast #LIVE

🎥 Забирайте записи с ДевФеста — devfest.ru 26 сессий о том, как реально применяют ИИ в разработке: лучшие практики, безопасность ИИ-агентов, опыт создателей стандартов и инженеров, стоящих за технологиями, которыми мы пользуемся каждый день. 👉 Доступ к записям: Бесплатно — за подписку на каналы Через Timepad — по цене Claude Max #реклама

MiniMax выпустили модель M3. Это первая open-weight модель, которая сочетает три вещи сразу: контекст в миллион токенов, нативная мультимодальность (видео и картинки), и кодинг на уровне топовых закрытых моделей. Главная техническая фишка — новая архитектура внимания MSA. Она позволяет работать с миллионом токенов без квадратичного роста вычислений: в 20 раз меньше compute на токен, prefill быстрее в 9 раз. На SWE-Bench Pro модель набирает 59%. Больше GPT-5.5, больше Gemini 3.1 Pro. Но MiniMax аккуратно сравнивают себя с Opus 4.7, игнорируя 4.8 — а там разрыв уже 10 пунктов. Это не "почти на уровне Claude", это "хороший уровень, но не frontier". Даже Opus 4.6 делом круто, поэтому некритично. Есть два интересных нюанса. 1️⃣ Первый: большинство бенчмарков они гоняли через Claude Code как scaffolding. То есть результаты конкурента получены с помощью инструмента Anthropic. 2️⃣Второй: у них теперь есть свой агент — MiniMax Code. Прямой конкурент Claude Code. Демки впечатляют — 24-часовая оптимизация CUDA-ядра, 12-часовое воспроизведение научной статьи без участия человека. Цена в 10-15 раз дешевле Claude Opus и GPT-5.5. #AI #MiniMax

Кто-то вообще работает с Grok для разработки? Да хоть как-то, но на постоянной основе

⭐️ Вышла Gemma 4 12B и она запускается локально на 16GB RAM. Понимает текст, картинки и аудио в одной модели До этого мультимодальные модели работали так: картинку сначала обрабатывает отдельный блок, аудио тоже через свой. Каждый такой блок ест память и добавляет задержку. Gemma 4 12B делает это без посредников. Картинка и звук идут прямо в модель. Один пайплайн для всего. На практике это значит меньше памяти под инфраструктуру и выше скорость отклика. Модель запускается на железе с 16GB VRAM (не потребляет, а столько оперативки в компе надо) или unified memory, то есть MacBook Pro с M3 тянет без проблем. Apache 2.0, весы на Hugging Face и Kaggle, запуск через Ollama или LM Studio. Задачи, которые это открывает: 👉 локальный агент с пониманием скриншотов и голоса 👉 анализ изображений без отправки данных в облако 👉 голосовой ввод прямо в агентный пайплайн. Для тех, кто строит агентов с приватными данными или просто не хочет зависеть от API-ключей и облачных лимитов — это рабочий вариант. Мне интересно попробовать именно в связке с локальным агентом: один инстанс, текст плюс скриншот плюс аудио, без облака. Посмотрим, насколько это работает на практике, а не только на бенчмарках. 🔗 Оф анонс #AI #Gemma

🤔 Nvidia сделала RTX-ноутбуки на ARM — и я не понимаю, зачем именно ноутбук. Суть анонса: чипы с CUDA-ядрами и NPU для локального запуска моделей, ноутбуки собирают сторонние вендоры. Идея — полностью локальные AI-агенты, никакой зависимости от облака. Это правильное направление. Но сравнивать с Apple тут некорректно. Apple сделала unified memory architecture: CPU, GPU, NPU в одном кристалле с общей памятью — это фундаментально иная эффективность. Nvidia добавляет свой GPU/NPU к стороннему ARM CPU. Разные вещи по тепловыделению и latency. И вот здесь вопрос: у меня MacBook M3 Max с его NPU греется при серьёзных задачах. А что будет с RTX-ноутбуком под inference? Плюс цена, плюс охлаждение, плюс ты прикован к этой машине. Мне DGX Spark изначально нравился больше как концепция: небольшой сервер у себя дома, подключаешься с чего угодно, задачи выполняются там. Никакого перегрева в руках, нет компромисса между мощностью и портативностью. Тренд правильный — компьютеры трансформируются в агентные платформы, которым не нужен доступ в сеть. Но форм-фактор под этот сценарий, на мой взгляд, не должен быть ноутбук. Буду смотреть на первые устройства. Особенно интересно, сколько это будет стоить. #nvidia #AI

Переход из Claude Code в... ? Мне все хвалят решение XXX и советуют перейти на него. Я не вижу смысла переходить на OpenAI, потому что вижу смену одного поставщика закрытых моделей на другого. Потенциально интересно Cursor, потому что они игрок, независимый от производителя моделей. Хвалят их Composer. 💬 Есть реальные истории кто перешел с Агента X на Y для полного цикла разработки фичей и получил в чем-то улучшение (хоть в цене подписки)?

😄 AI в разработке: время новых процессов Сейчас уже поздно спорить о том, нужен ли AI в разработке: он прочно вошёл в процессы — и в стартапах, и в бигтехе. Эксперты Podlodka AI Crew собрали сезон «AI-First Development», чтобы обсудить уже не отдельные инструменты, а новую инженерную модель, в которой AI становится частью команды. На конференции с 15 по 19 июня: 🗒️ Разберем, как делать AI-разработку более предсказуемой с помощью Open Spec Development ⚡️ Изучим model routing и prompt caching ⚙ Узнаем, как автоматизировать инженерные процессы с помощью AI 🤖Обсудим навыки и оркестрацию AI-агентов ⚡️ Посмотрим, как AI влияет на качество и скорость разработки. Формат: пять дней живых Zoom-сессий по утрам и вечерам, закрытое комьюнити в Telegram и обсуждения со спикерами. 🎟 Посмотреть программу и купить билеты по ссылке Скидка по промокоду AI_BROADCAST 🎁 — самая приятная цена для тех, кто успеет первым. #реклама

Каждый день по несколько раз сталкиваюсь с проблемой "API Error" в Claude Code. Бывает что приходится ждать минут по 5 чтобы сессия вернулась к жизни, если вовсе не запускать заново (исключительные ситуации). 💬 У вас часто видится такая ошибка?

🧠 Динамические воркфлоу — это новая возможность Claude Code, которая позволяет ИИ автономно управлять самыми сложными задачами от начала и до конца. То, что раньше планировалось на кварталы, теперь выполняется за дни. Claude динамически пишет оркестрационные скрипты, которые в рамках одной сессии запускают от десятков до сотен параллельных саб-агентов и проверяют результат до того, как он попадет к вам. #AI #ClaudeCode #ИИ

Заявляют что теперь сможет держать сессии дольше (у меня вчера на Opus 4.7 было 15 часов) Также будет меньше останавливаться и задавать вопросы, сможет больше сам принимать решения. Написали "делать вызовы как опытный инженер"

🧠 Вышла Claude Code 4.8, который во всем лучше Claude 4.7 и остается по тем же ценам что был раньше. Уже доступен по подписке #AI #ClaudeCode

Держите бесплатный курс по Claude Code. Включает 14 модулей. #AI #ClaudeCode #ИИ

⌨️ Ключевые слова больше не решают — решает смысл. Сегодня важно не совпадение слов, а понимание смысла. 🤖 На открытом вебинаре разберём, как построить современную систему семантического поиска для e-commerce — без абстрактной теории, только практика: 🔗настройка PostgreSQL и pgvector 🔗работа с Supabase 🔗генерация текстовых эмбеддингов 🔗фронтенд на React/Vite и бэкенд на Python 🔗подключение ИИ-агента через MCP для интеллектуального анализа данных После вебинара вы сможете проектировать базы данных с векторным поиском, работать с эмбеддингами и встраивать ИИ-сценарии в реальные продукты. 4 июня в 20:00 МСК — в преддверии старта курса «ИИ для разработчиков». Бесплатно. 🔗 Подробности и регистрация ​по ссылке Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576