Технозаметки Малышева

📖 The New SDLC with Vibe Coding — свежий whitepaper от Google Основная мысль: программирование превращается в задачу по корректному формулированию намерения. Разработчик говорит что нужно сделать, машина решает, - как. Ключевые идеи: 🔄 Спектр: вайб-кодинг → агентная инженерия. Вайб-кодинг — это «написал промпт, принял что дали, сломалось — скопипастил ошибку обратно». Агентная инженерия — это спецификации, тесты, гардрейлы, оценка траектории, человеческий надзор. Разница не в инструментах, а в дисциплине. 🧠 Контекстная инженерия — ключевой навык. Качество кода зависит не от сложности промпта, а от качества контекста: AGENTS.md, файлы правил, память, навыки, RAG. Статический контекст vs динамический — это инженерный компромисс, который надо версионировать как код. ⚙️ Модель — лишь двигатель. Харнес — вся остальная машина (ближайшее по смыслу слово, - обвязка, если кому не знаком термин). Промпты, инструменты, песочницы, хуки, оркестрация, наблюдаемость — это и есть харнес. На Terminal Bench 2.0 команда подняла агента из-за пределов топ-30 в топ-5, поменяв только харнес, без смены модели. 🎭 Дирижёр и оркестратор — две роли разработчика. Дирижёр работает в IDE, контролирует каждую строку. Оркестратор ставит цели, делегирует агентам, проверяет результат. Режим зависит от задачи, а не от «лестницы автономности». ⚠️ Проблема 80%. Агент пишет 80% кода за минуты, но оставшиеся 20% — граничные случаи, обработка ошибок, интеграция — требуют глубокого контекста. Ошибки выросли от синтаксических к концептуальным: код «выглядит правильно», но содержит незаметные архитектурные дефекты. 💰 Экономика: низкий CapEx, высокий OpEx у вайб-кодинга. Подписка на ИИ-ассистента стоит копейки, но токены сжигаются в бесконечных «промпт-петлях», а техдолг от неструктурированного кода копится экспоненциально. Агентная инженерия — высокий CapEx (проектирование спецификаций, тестов, контекста), зато OpEx резко падает. 🏭 Фабричная модель. Разработчик проектирует не код, а систему, которая производит код. Как менеджер завода проектирует сборочную линию, а не собирает каждую деталь вручную!!! Практические рекомендации: - Заведите AGENTS.md (10 строк: стек, соглашения, жёсткие правила, воркфлоу) - Пишите тесты и эвалы до генерации кода — это ваш контракт с ИИ - Различайте прототипирование (вайб-кодинг) и продакшен (агентная инженерия) явно - Инвестируйте в харнес как в общий актив команды - ИИ умножает вашу инженерную культуру — и сильные, и слабые стороны Книга на английском в комментарии #ai #vibecoding #sdlc #google #dev ——— @tsingular

Не, ну это гениально :) Плагин использует веб-камеру и Mediapipe для точного подсчёта повторов упражнений. Запускает промпт только после завершения повторений, а незавершённые повторения сохраняются в качестве долга для следующей сессии. Предлагает различные пресеты и триггеры, а также отслеживает статистику. https://github.com/BotchetDig/workout-gate #навыки #claudecode #workout ------ @tsingular

Qwen выходит в робототехнику. Команда представила Qwen-RobotManip. Это Vision-Language-Action модель для управления роботами, построенная на базе Qwen-VL. Главная идея: научить модель не просто «понимать картинку», а связывать сразу три уровня: * что робот видит * как он должен двигаться * какое поведение нужно для выполнения задачи Для этого в Qwen-RobotManip сделали unified alignment framework по representation, motion и behavior. То есть данные из разных источников не конфликтуют между собой, а приводятся к единой логике обучения. Особенно интересно, что модель обучали только на открытых датасетах robotic manipulation и видео с человеческими демонстрациями. Без закрытого сбора проприетарных данных. В итоге собрали корпус примерно на 38 100 часов pretraining-данных. Уже сейчас Qwen-RobotManip показывает emergent generalization: модель начинает переносить навыки на новые объекты, сцены и задачи, а не просто повторять заученные траектории. Блог Qwen-RobotManip: https://qwen.ai/blog?id=qwen-robotmanip

GenAI.mil Пентагона: 1,5 млн пользователей за полгода на Google Gemini Шесть месяцев назад у платформы GenAI.mil было 80 тысяч пользователей. Сейчас — 1,5 миллиона в сутки, почти половина из 3,5 млн сотрудников DoW. Запустились в декабре 2025-го, но настоящий рост начался когда подключили Google Gemini для работы на незасекреченных сетях. После этого добавили OpenAI ChatGPT и xAI Grok в единый портал. 🔧 Агенты как новая оргструктура: За пять недель апреля 2026-го военные собрали более 100 000 полуавтономных агентов через Gemini Agent Designer. Уровень Impact Level 5 — высший для несекретных чувствительных данных. Агенты готовят отчёты по итогам операций, анализируют данные, разбирают изображения. Такая уже vibe-coded армия. ⚙️ Где ИИ работает сейчас: Черновики должностных инструкций, протоколы совещаний, бюджетные таблицы. Главный выигрыш — конгресс-отчётность: задача, которая требовала 200 человеко-часов, теперь укладывается в 5 часов. 🪖 Не только для офиса: Планы на FY27 — $54,6 млрд на Defence Autonomous Warfare Group (DAWG), против $225 млн в FY26. Рост в 240 раз. Это самостоятельный поток, отдельный от обычной закупки ИИ. Внутри него — дроны, автономия и боевая интеграция. ⚔️ Терки с вендорами: 580 сотрудников Google, включая senior-исследователей DeepMind, в апреле подписали письмо Пичаи с требованием отказаться от классифицированных военных контрактов. Аргумент — на air-gapped сетях Google не может контролировать, как используют модель. Письмо не помогло: у Пентагона уже семь классифицированных контрактов (Google, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, Anthropic, xAI, …), и условия замещают safety-оговорки, на которых настаивал Anthropic до исключения из supply-line. #GenAI #Pentagon #DoW #Gemini #OpenAI #xAI ────── @tsingular

Все-так Вовка в тридевятом царстве гениальный во всех отношениях мультик был. - вы что и отдыхать за меня будете? - ага! #юмор #Unitree #роботы ——— @tsingular

На планете есть страны, где запрещают школьникам использовать соцсети и мобильные устройства и есть Китай :) #юмор ——— @tsingular

🇧🇷 Мэрия Рио-де-Жанейро (через свою муниципальную ит-компанию IplanRIO) только что выпустила модель под названием Rio 3.5 Open 397B Модель с 397 миллиардами параметров (MoE), основанная на Qwen 3.5, с полностью открытой лицензией MIT, которая превосходит свою базовую модель и конкурирует с лучшими frontier в задачах программирования и агентного кодирования. https://huggingface.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B

OpenRouter запустил Fusion - систему, где на один запрос отвечает не одна модель, а сразу несколько Суть в том, что Fusion отправляет ваш промпт параллельно в разные модели. Каждая модель пытается решить задачу по-своему, при необходимости использует web search и bash-инструменты, а затем отдельный judge сравнивает ответы. После этого synthesizer собирает финальный вариант. Получается не просто «выбор лучшей модели», а полноценная серверная схема коллективного мышления: * несколько моделей работают одновременно; * инструменты помогают проверять факты и считать; * judge отбрасывает слабые ответы; * synthesizer собирает итоговый результат в один связный ответ. OpenRouter утверждает, что Fusion уже обходит frontier-модели на DRACO, deep research benchmark от Perplexity. https://openrouter.ai/fusion @machinelearning_ru

Используем ИИшки без палева GPTDisguise - расширение Chrome, которое меняет Web интерфейс ChatGPT или Claude превращая их в Google Doc. Плагин позволяет пользователям вводить вопросы как бы непосредственно в документ, а ответ ИИ появляется на той же странице. Расширение предлагает различные темы, включая стили Microsoft Word и Notion, и поддерживает несколько моделей искусственного интеллекта. Chrome Webstore #chrome #gptdisguise ------ @tsingular

ИИ агенты операторы за работой. симуляторы людей всё совершеннее. а главное никаким софтом это не отследить - с точки зрения системы выглядит как-будто за консолью реальны пользователь. #агенты #китай #смартфоны ——— @tsingular

Как включить Telegram Rich Messages в Hermes Agent Тут телеграм подвёз поддержку сложного форматирования в сообщениях и ноусы мгновенно добавили их поддержку в Гермеса. Как включить: Скопируй и отправь своему Гермесу:

Выполни строго по шагам, ничего не пропуская:

1. Обнови Hermes Agent до последней версии:
hermes update

2. Обнови python-telegram-bot до 22.7+:
~/.hermes/hermes-agent/venv/bin/pip3 install 'python-telegram-bot[webhooks]>=22.7'

3. Проверь, что rich_messages default ON в коде (должен быть True):
grep -n '_rich_messages_enabled.*coerce_bool_extra' ~/.hermes/hermes-agent/gateway/platforms/telegram.py
Если видишь False — исправь на True:
sed -i 's/_coerce_bool_extra("rich_messages", False)/_coerce_bool_extra("rich_messages", True)/' ~/.hermes/hermes-agent/gateway/platforms/telegram.py

4. Отключи стриминг для Telegram (он подавляет rich-отправку):
hermes config set display.streaming false
hermes config set display.platforms.telegram.streaming false
hermes config set gateway.platforms.telegram.streaming false

5. Убедись что rich_messages в конфиге true:
hermes config set gateway.platforms.telegram.extra.rich_messages true

6. Перезапусти гейтвей:
systemctl --user restart hermes-gateway

7. Проверь что гейтвей запустился:
systemctl --user status hermes-gateway --no-pager -l | head -6
Должно быть: Active: active (running)

8. Отправь тестовое сообщение с таблицей и details — если таблица с границами, а details раскрывается — всё работает.

#hermes #rich_messages #update ——— @tsingular

Сегодня не до ИИ. Просто красивая картинка вам в ленту :) #пейзажи #оффтопик ------ @tsingular

🧠 О двух типах синхронности Недавно я читал студентам лекцию о синхронных и асинхронных методах передачи данных. Но в какой-то момент стало очевидно: чтобы объяснить инженерные решения, нужно заглянуть глубже — в природу самого явления синхронности. Мы привыкли считать, что синхронность — редкое исключение, а хаос и асинхронность — естественное состояние мира. Но если посмотреть шире, оказывается, что синхронизация проявляется на всех масштабах — от космоса до живых систем и инженерных архитектур. ⭐ Природные эталоны времени Любая синхронизация начинается с ритма. В природе существуют процессы, обладающие настолько высокой стабильностью, что их можно использовать как естественные эталоны времени. Самый впечатляющий пример — пульсары. Это нейтронные звёзды, вращающиеся с исключительно стабильным периодом. Некоторые из них настолько точны, что используются астрономами для построения высокоточных временных шкал и проверки фундаментальных физических теорий. Не менее впечатляющи и гравитационные системы. Планеты миллиарды лет обращаются вокруг своих звёзд, а звёздные системы — вокруг центра галактики. Эти движения определяются фундаментальными законами гравитации и обладают высокой регулярностью. Гравитация способна не только создавать устойчивые ритмы, но и приводить к синхронизации движения небесных тел. Именно поэтому Луна всегда обращена к Земле одной стороной — её вращение вокруг собственной оси синхронизировано с обращением вокруг Земли. Это явление называется приливной синхронизацией. 🌌 Первичная синхронность Первичная синхронность определяется общими законами физики и возникает как прямое следствие фундаментальных взаимодействий. Примеры: • Приливная синхронизация. • Когерентность в сверхтекучих и сверхпроводящих системах. • Сверхизлучение Дикке. • Синхронизация связанных нелинейных осцилляторов. Здесь синхронность не «настраивается» — она является следствием структуры физических законов и характера взаимодействий. ⚡ Вторичная синхронность Вторичная синхронность формируется эволюционно — как результат самоорганизации устойчивых режимов в сложных системах с обратными связями. Так работают: Сердечные клетки — каждая клетка обладает собственной электрической активностью, но через межклеточные связи система выходит на общий ритм. Нейронные сети мозга — миллиарды нейронов формируют согласованные ритмы взаимодействия. Стаи птиц — ориентация на ближайших соседей, приводят к формированию согласованного движения без центра управления. Косяки рыб — позволяют группе мгновенно перестраивать траекторию движения. Колонии светлячков — фазовая подстройка вспышек соседей приводит к глобальной синхронизации свечения. Во всех этих случаях синхронность не задана заранее — она возникает как результат взаимодействия множества независимых элементов и делает систему устойчивее, эффективнее и надёжнее. 🔥 Почему это важно В распределённых системах мы постоянно выбираем между синхронными и асинхронными механизмами. Но природа показывает, что это не всегда противоположности. Физика объясняет, как возникают устойчивые ритмы и синхронизация. Биология показывает, как эти принципы используются для коллективного поведения. Инженерия переносит те же идеи в распределённые вычисления, сети связи и системы управления. Интересно, что во всех этих областях есть общий паттерн: сначала существует устойчивый ритм или источник времени, затем возникают механизмы согласования, и только после этого появляется коллективная динамика. ⚙️ Итог Первичная синхронность определяется фундаментальными законами природы и возникает как прямое следствие физических взаимодействий. Вторичная синхронность формируется эволюционно — как результат самоорганизации и отбора устойчивых динамических режимов в сложных системах с обратными связями. Это деление не является общепринятым, но помогает увидеть единый принцип организации динамики — от космических масштабов до распределённых вычислительных систем. #синхронность #физика #пульсары #highload #РСУ #DCS #асинхронность — 🌐 Highload & Mission Critical

z.ai подсуетились :) проверяем #ZAI #GLM ——— @tsingular

Joshua Lochner - ML разработчик из HF дал Fable 5 задачу: написать кастомные WebGPU-ядра для инференса Gemma 4. Сначала она разогналась до 84 tok/s, потом уперлась в стену и начала утверждать, что дальше оптимизировать невозможно. [Включила дурочку 4.8] Спустя несколько часов Anthropic откатила невидимые защитные ограничения на разработку LLM — и она довела Гемму до 255 tok/s. Сегодня доступ к Fable 5 был заблокирован. #Fable #Gemma #HuggingFace ------ @tsingular

✔️ Moonshot AI и госбанк Китая выпустят карту с конвертацией трат в токены Разработчики Kimi совместно с неназванными государственным банком и платёжной системой открыли предрегистрацию на Kimi Credit Card. Вместо классического кэшбека держатели карты получат вычислительные квоты платформы Kimi. Баллы за покупки конвертируются в токены для оплаты работы агентов и доступа к платным функциям моделей. В качестве дополнительных бонусов владельцам карты обещают приоритетный доступ к тестированию новых релизов и приглашения на закрытые мероприятия. Запуск запланирован на июль 2026 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

А еще это значит, что Андрей Карпатый, который перешёл в Антропик и при этом являющийся гражданином Канады,- тоже не может работать на с Mythos ни с Fable. Заказжу-ка, пожалуй, грузовик попкорна. #мысли #Карпатый #Anthropic ------ @tsingular

Поигрались и хватит. https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access #Anthropic #Fable #Mythos #government ------ @tsingular

KPMG написала отчёт о пользе ИИ для бизнеса, а ИИ этот отчёт и похоронил — GPTZero проверила ссылки во флагманском докладе «Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI» и обнаружила, что из 45 источников настоящими оказались только пять. 📋 Октябрь 2025 года, KPMG International публикует ежегодный отчёт по глобальному исследованию клиентского опыта с фокусом на агентный ИИ. Документ пестрит кейсами: UBS внедряет AI-агентов в инвестконсультирование, железные дороги Японии используют их в транспортных сервисах, Philips масштабирует AI-здравоохранение. Всё подкреплено 45 ссылками. А потом приходит GPTZero со своим Hallucination Check, прогоняет каждую ссылку через верификацию, и картина рассыпается: 40 из 45 заголовков фальшивые, 28 ссылок содержат перефразированные или выдуманные компоненты, ещё 12 слишком расплывчаты, чтобы понять, существует ли источник. Примерно половина утверждений, подкреплённых этими ссылками, либо ложны, либо приписаны не тем организациям. 💡 Механика ошибок выдаёт почерк большой языковой модели: заголовки перефразированы, авторы перепутаны с объектами статей, даты не совпадают. GPTZero ввела для этого термин «vibe citing», цитирование на ощупь, когда генеративный ИИ комбинирует реальные источники, придумывает заголовки и лепит правдоподобные, но несуществующие отсылки. Модель выдумала данные даже о собственном работодателе: отчёт сослался на «исследование KPMG» с цифрой 55%, тогда как настоящий KPMG CEO Outlook за тот же месяц даёт 71%. 💼 Это уже третий случай в большой четвёрке: в мае EY отозвала исследование с фальшивыми сносками, в октябре Deloitte вернула деньги правительству Австралии за отчёт с AI-галлюцинациями, а теперь KPMG сняла доклад с сайта. Автор расследования GPTZero Пол Эсау резюмирует: «Мы подозреваем, что ни один человек в KPMG не перепроверил ссылки или источники перед публикацией». Для клиентов большой четвёрки это означает простую вещь: если три из четырёх уже попались, разумно предположить, что непроверенный AI-контент сидит и в других отчётах, на основе которых уже приняты решения. 📎 Расследование GPTZero · FT · City AM · Crypto Briefing Как раньше было, - "крупная международная компания возьмёт в аренду дырокол". А теперь, похоже, справедливо, - "крупной консалтинговой компании срочно требуется консультант по ИИ" :) #KPMG #AIhallucinations #BigFour #GPTZero ——— @tsingular

Prometheus Безоса: $12B на «инженера широкого профиля» для физического мира Стартап Project Prometheus, который Безос и Вик Бадж (сооснователь Verily, экс-Google Life Sciences) запустили в ноябре 2025-го, закрыл второй раунд: $12 млрд инвестиций при оценке в $41 млрд. Деньги дали сам Безос, JPMorgan Chase, Goldman Sachs и BlackRock. Штат — 150 человек в Сан-Франциско, Лондоне и Цюрихе. На эти деньги они строят «artificial general engineer» — софт, который автоматизирует проектирование и производство сложных физических систем: от реактивных двигателей до молекул лекарств. 🛠 Что именно строят. «General engineer» — это не чат-бот общего назначения, а узкоспециализированный агент под инженерный цикл: моделирование, CAD, выбор материалов, оптимизация производства. Бадж раньше работал в Google Life Sciences, и медицинский трек здесь не случаен — синтез молекул это та же задача дискретной оптимизации в физическом пространстве, что и аэродинамика лопатки турбины. Prometheus берёт инженерный стек, который сегодня распределён по SolidWorks, ANSYS, COMSOL, MATLAB (привет Компас 3Д) и внутренним pipeline корпораций, и сшивает его в одну автономную петлю. ⚖️ Тезис Безоса про «labor scarcity». По версии Безопаса нас ждут не массовые увольнения, а обратный эффект: «дефицит рабочей силы», т.е. рост спроса на человеческий труд. Просто, возможно, исчезнут переработки. Это радикально расходится с нарративом Anthropic, McKinsey и даже Goldman Sachs Research, которые последние полгода рисуют кривые замещения рабочих мест. У Безоса, как и у его критиков экономическая логика кейнсианская, только у него про рост спроса через рост дохода, а у его критиков, - про замещение труда капиталом. Обе стороны используют одну и ту же экономику XIX века, просто с разной стороны. 🏭 Физический ИИ как замедляющий барьер. Невозможность «скомпилировать» реактивный двигатель или молекулу без лабораторий, производственных линий, сертификации и регуляторики защищает человечество от парадигмы, что «софт съест мир и ИИ отберёт работу». Cerebras в мае подняла $2.5B под ту же идею, и список стартапов в physical AI растёт каждый месяц. 💼 Зачем бизнесу: Корпоративный R&D в авиадвигателях, фарме, автопроме, полупроводниках — это десятки процентов выручки, и 90% работы в нём рутина. Если Prometheus добьётся хотя бы 30% автоматизации инженерного цикла, это перераспределит целые отрасли: инженерные бюро среднего размера станут не нужны, а крупные корпорации (Pratt & Whitney, Boeing, AstraZeneca, Novartis) получат асимметричное преимущество. В общем, если кратко, - "мы автоматизировали разработку, теперь автоматизируем инженерку и сборку" #Prometheus #Безос #Bezos #инженерия ─── @tsingular