Эволюция Кода / Анонсы

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 72-го дайджеста клуба «Эволюция Кода» от 29 октября 2026 🔸 Google анонсировала Gemini 4 Carbon Новый флагман Google с акцентом на программирование, длительные агентные задачи и кибербезопасность. Модель заняла первое место в обновлённом Artificial Analysis Intelligence Index, а стартовую цену обещают сохранить на уровне Argon: $2/$10 за миллион входных/выходных токенов. Пока доступ получают отдельные специалисты по кибербезопасности и партнёры — дату публичного запуска в API ещё не объявили. 🔸 OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra Быстрая модель с улучшенным пониманием изображений, управлением компьютером, работой с текстом и кодом. API стоит $1/$5 за миллион входных/выходных токенов — вдвое дешевле GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. Интересный вариант для массового запуска агентов и автоматизации рутины. Уже доступна в API, Codex и ChatGPT Work. 🔸 Moonshot AI представила Kimi K3.1 Pro Новый флагман Kimi с контекстом в миллион токенов и улучшениями в программировании, создании 3D и агентных задачах. По опубликованным результатам Terminal-Bench 4.0 модель почти догнала Opus 5.5 и обошла GPT-6 Astra. Версия Highspeed работает в 2–3 раза быстрее. Обе уже доступны в сервисах Kimi и API, а веса основной модели обещают опубликовать до 4 ноября. 🔸 GPT-5.6 Sol помогла найти критическую уязвимость в PHP Исследователи Calif обнаружили её с помощью модели в рамках инициативы Patch the Planet. Исправления уже выпущены, а OpenAI опубликовала Codex-навык для проверки потенциально уязвимых версий PHP. Если у вас есть проекты на PHP — самое время проверить окружение и установить обновления. Практический пример того, как ИИ помогает защищать код. 💡 Всего в дайджесте 22 новостей в аудио-, видео- и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

📞 Запись клубного созвона №44 / 28 октября 2026 ЧТО ВНУТРИ - Gemini 4 Argon, GPT-6.1 Terra и новые китайские модели - Gemini 4 Carbon выходит прямо во время созвона - Новинки Anthropic: нужна ли агентам замена GitHub? - Хранение кода, платные репозитории и локальные копии - Почему Git становится узким местом для CI/CD - Junie Eco Mode: сильная модель планирует, дешёвая пишет код - Junie Local: запуск агентов на локальных моделях - JetBrains Air, подписки и бесплатный Junie Lite - Почему агенту нужны и план, и тесты - Как следить за ИИ-инструментами и успевать работать - Как генерировать документацию из кода - Почему спецификации устаревают и расходятся с кодом - Harness, тесты и рефакторинг: как повысить качество работы агентов - История задач и обсуждений вместо спецификаций - Минимализм и «Философия дизайна программного обеспечения» - Clean Code и декомпозиция: где остановиться - ИИ-агенты для взлома и защиты - Claude Code в Docker Sandbox: опыт автономной работы - Dark Factory: нужен ли человек в процессе разработки? - Когда агент делает не то: контроль и проблемы с Defender - OpenSpec: лишние вопросы и переусложнение задач - Разработка с нуля: сначала MVP, потом детали - Автотесты и протокол ручной проверки - BMAD, OpenSpec и брейншторм в Party Mode - Спецификации для маленьких задач и переход к ADR - Как проверить результат агента: видео, браузер и тестовые сценарии - Тестирование железа с ИИ: камеры, моторы и измерения - Клонирование голоса и отношение к ИИ-контенту - Нужно ли повторно ревьюить код той же моделью? - Внедрение ИИ в компаниях и сокращение команд - ИИ в SolidWorks и CAD: новые ниши для заработка - Образование и рынок труда: как выбирать перспективные направления - Распределение выпускников и обязательная отработка - Зачем нужны университеты в эпоху LLM 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

💭 Запись созвона Late Coffee #4 от 22.10.2026 уже доступна в клубе. На созвлне обсудили открытые веса Muse Spark от Meta, обновление DeepSeek V4.1 Flash и голосовые модели Voxtral 3 от Mistral. Разобрали, как ИИ помогает находить уязвимости в PHP и переносить программы с COBOL, а также что означает появление моделей OpenAI в Google Cloud. Поговорили о рисках автономных агентов: от массовых взломов до случаев, когда ИИ отключает защитные уведомления или удаляет интеграцию мониторинга ради выполнения задачи. А ещё затронули инициативу Anthropic Public Benefit Fund и вопрос о том, кому достанется экономическая выгода от ИИ. 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

📞 Запись клубного созвона №43 / 13 октября 2026 ЧТО ВНУТРИ - Новые модели Google и Meta для программирования - Подписки против API: где дешевле пользоваться моделями - Выбор ИИ-агента и экономия за счёт смешивания моделей - Когда агенты не могут договориться о спецификации - Готовы ли ИИ-агенты к большим кодовым базам - Как измерять эффективность SDD - Могут ли два человека с ИИ заменить команду разработки - Метрики разработчиков и узкие места автоматизации - ИИ в техподдержке: результаты эксперимента - Когда клиент общается с поддержкой через ChatGPT - ИИ в легаси: гигабайт кода и ограничения заказчика - Почему компании запрещают ИИ и кто отвечает за ошибки - Почему многие разработчики ещё не освоили агентов - Как сравнивать ИИ-подходы: метрики, DORA и Kanban - Учебники за 2000 долларов и ИИ в образовании - Опыт обучения белорусских преподавателей работе с ИИ - Что мешает внедрять ИИ в школах - Почему учебные программы не успевают за технологиями - Учёба в эпоху ChatGPT: запоминание или мышление - Создание лекций и книг с ИИ: как меняются профессии - ИИ против маркетолога: чей план оказался эффективнее - Будущее образования и неравный доступ к ИИ 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

⚡️ Запись воркшопа "Codebase RAG и JetBrains Air Context" Эдуард Гурский из JetBrains разбирает, как устроен RAG по кодовой базе на примере JetBrains Air Context: от разбиения кода на чанки и построения эмбеддингов до поиска и интеграции с ИИ-агентами. На воркшопе показываем работу инструмента, обсуждаем экономию токенов, оценку качества и поиск по нескольким репозиториям. Отдельно разбираем, когда RAG полезен и как сочетается с SDD и другими подходами к управлению контекстом. ЧТО ВНУТРИ - От JetBrains Context к Air Context - Зачем ИИ-агентам RAG по кодовой базе - На каких размерах репозитория RAG полезен - Демо JetBrains Context: установка, индексация и поиск - Сравнение работы агента с Context и без него - Почему агент может игнорировать RAG на открытом коде - Архитектура RAG: основные этапы пайплайна - Чанкинг: как правильно разбивать код - Метаданные: что добавлять к чанкам - Суммаризация файлов, папок и репозиториев - Чанкинг без парсера: вероятности токенов - Эмбеддинги: превращаем код в векторы - Косинусное расстояние и поиск близких векторов - Энкодерные и декодерные эмбеддинг-модели - Matryoshka, квантизация и сжатие векторов - Инференс эмбеддинг-моделей - Векторные хранилища и гибридный поиск - Векторные индексы: ANN и HNSW - Фильтрация результатов и особенности pgvector - Хранение разных репозиториев, веток и ревизий - Инкрементальная индексация: Git и Merkle tree - Как совмещаются серверный и локальный индексы - Retrieval: путь от запроса до результатов - Подготовка запроса и выбор поискового индекса - Каскадный поиск - Реранкинг и постобработка результатов - Подключение RAG к агентам: настройка harness - Skills, MCP, субагенты и хуки - Как оценивать качество RAG - Откуда брать датасеты для оценки - Как измеряют экономию токенов и качество решения задач - Переиспользование кода и оценка через LLM - Инструменты для бенчмарков: Harbor, ZenML и Langfuse - От прототипа RAG до продакшена - Индекс в реальном времени: локальные изменения и overlay - Поиск по нескольким репозиториям - Подключение задач, документации и других источников - Самоулучшающийся индекс - Сколько времени заняла разработка JetBrains Context - Почему Context — отдельный продукт: Junie и IDE - Стоимость инфраструктуры - Поддержка разных агентов и влияние выбора модели - Монетизация и работа внутри периметра компании - Поддерживаемые модели и публикация результатов оценки - RAG, SDD и управление контекстом через документацию - Что делать после установки: аналитика и диагностика - Настройка промптов и частоты вызова Context 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

📞 Запись клубного созвона №42 / 29 сентября 2026 ЧТО ВНУТРИ - Релиз Sonnet 3.5: первые впечатления и бенчмарки - Опыт использования Sonnet: следование инструкциям и контекст - Opus vs Sonnet vs Luna в агентских пайплайнах - Сетапы через Claude Code и LiteLLM - Fable, Astro и Grok: расход лимитов и кэширование - Как обновлять системные промты под новые модели - Паттерн Progressive Disclosure в инструкциях - Рефакторинг скиллов и вынос детерминизма в скрипты - Модель Jev: архитектура классификатора - Практические юзкейсы классификаторов в разработке и роутинге - Нужен ли классификатор обычному разработчику - Разделение агентов: кодер и тестировщик багов - Скорость ответов и задержки в интерактивных сценариях - Будущее профессии: сколько еще проживет классическая разработка - Рост аппетитов LLM: токены, тулы и навязывание Vision - Непрограммисты делают MVP: куда смещается фокус - Подписки vs токены: себестоимость вычислений - Пространственное мышление и 3D-моделирование в AI - Персональные ассистенты: GrokBot, Dot и Slack-интеграции - Свежие релизы: Decision API, Sol 6.1 и подписка за $500 - Блокировки корпоративных чатов, ватермарки и детекторы текста - Имеет ли смысл подписка за $500 в реальной работе - Окупаемость подписок и монетизация AI-разработки - Что нового в технологиях синтеза речи (TTS / STT) - OpenWiki от LangChain и локальные базы знаний - Модель внедрения AI в бизнес и работа с железом 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

💭 Запись созвона Late Coffee #3 от 08.10.2026 уже доступна в клубе! На Late Coffee #3 обсудили Claude Haiku 5.5, Mistral Large 4 и GPT‑6 с новым интерактивным интерфейсом в ChatGPT. Разобрали интеграцию ИИ в Jira и Confluence, обучение агентов работе с договорами и загрузку аудиозаписей в ChatGPT. А ещё поговорили о текстовых водяных знаках OpenAI, доступе к кибервозможностям Claude и том, как научить модели не выдумывать ответы, когда поиск не находит нужных данных. 👉 Вступай в клуб и смотри запись созвона (видео, аудио и презентация)

📞 Запись клубного созвона №41 / 15 сентября 2026 ЧТО ВНУТРИ - Впечатления от Astra и Fable: качество, токены и лимиты - Сколько стоит спроектировать Dark Factory - Нужна ли самая мощная модель для программирования - Режим Mixed в Junie: разные модели для планирования и кода - Ужесточение ограничений у ИИ-агентов - Две подписки по $100 против одной за $200 - Локальные модели для программирования и Junie Local - Локальный Qwen для работы с текстом - Какую модель выбрать для локального кодинга - Трое суток автономной разработки: где застревает Qwen - Модели и Dark Factory в закрытом контуре - Автоматизация рабочих сценариев через MCP - MCP в Telegram: очистка аккаунта и тестирование ботов - База знаний для агентов: Markdown, RAG и WebMCP - Как связать внутреннюю модель с внешним агентом - Что такое Dark Factory и зачем нужна спецификация - GLM 5.3 против 5.2: опыт корпоративного использования - MCP для автоматизации техподдержки - Junie Demo: тестирование интерфейса и генерация - Видео к пул-реквестам и масштабирование тестовых сценариев - Можно ли доверить ИИ документы и личную подпись? - Как хранить секреты и ограничивать доступ агентов 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

💭 У нас новый формат - Late Coffee!

Late Coffee - двухнедельные клубные созвоны с Женей Галюжиным о самых свежих и резонансных новостях мира ИИ. За полчаса–час разбираем, что происходит вокруг моделей и какие события заслуживают внимания - в разработке и за её пределами. С презентацией, живыми обсуждениями и чашечкой кофе.

На первом созвоне 10го сентября обсудили главные AI-новости недели: сравнили GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1, разобрали новый мультимодальный DeepSeek V4.1 Flash и переход Suno на модели, обученные на лицензированной музыке. Отдельно поговорили о практическом применении ИИ - от государственного помощника AskCA до обработки спутниковых данных прямо на орбите - и о новых спорах вокруг безопасности и дистилляции моделей. Главной темой стал результат OpenAI по задаче Навье-Стокса: что именно удалось доказать с помощью многоагентной системы и Lean, почему это ещё не означает полного решения задачи и какие вопросы остаются к научному приоритету и происхождению идей. 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио)

Через несколько часов, в 16:00 UTC состоится первый клубный созвон из серии Late Coffee. Late Coffee - это формат клубных созвонов с Женей Галюжиным о самых свежих и резонансных новостях мира ИИ. За полчаса–час разбираем, что происходит вокруг моделей и какие события заслуживают внимания - в разработке и за её пределами. С презентацией, живыми обсуждениями и чашечкой кофе. Запись пилотного выпуска есть тут, запись сегодняшнего выпуска появится завтра. evocoders.ai

📞 Запись клубного созвона №40 / 1 сентября 2026 ЧТО ВНУТРИ - Новая работа в JetBrains и воркшоп по Junie - MacBook M5 Pro и локальные модели - OpenAI убирает свои модели из Cursor - Codex против Claude Code - Доступ к ИИ-инструментам из России - Российские и китайские модели для программирования - Claude Opus против GPT-5.6 - Отказы моделей, цензура и корпоративные тесты - Опыт создания Dark Factory - Тестирование и узкие места Dark Factory - Риски низкоуровневого кода, написанного ИИ - Как устроена и настраивается Dark Factory - Мониторинг фабрики и управляющий агент - Автономность, остановка и контроль агентов - Мультивендорная фабрика: Claude и Codex - TDD, линтеры и предсказуемость ИИ-кода - Dark Factory как менеджер и команда разработки - Корпоративное использование ИИ и приватность данных - Безопасность ИИ-кода: зловреды, утечки и ревью - Алайнмент, промпт-инъекции и изоляция агентов - Может ли ИИ незаметно создать огромный ботнет?- - Grok 4.6 для программирования - Полностью локальная работа Junie - Open-source IDE и харнесы для Dark Factory - Релиз Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1 - Новые возможности Claude 5.1 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

📞 Запись клубного созвона №39 / 18 июля 2026 ЧТО ВНУТРИ - Умное кольцо для записи мыслей Peble: полезный гаджет или бесполезная игрушка? - AI-ассистенты и трансформация бизнес-процессов - Claude Code, Codex и «тёмные фабрики» - Новые модели: GLM 5.3, Grok 4.6, Qwen 3.8 и другие - Новые открытые модели и локальный запуск Qwen 3.8 - Опыт использования Grok 4.6 в Cursor - Ограничения моделей и сравнение Fable, Opus и Luna - MLX Fast и ninfer: ускоряем локальные модели - Stripe покупает OpenRouter? - Cursor Origins — убийца GitHub или новый вендерлок? - Голосовой ввод и распознавание русской речи - Станет ли Claude дороже после IPO? - Сколько на самом деле стоит агентский кодинг - Локальные модели и корпоративные AI-бюджеты - AI-агенты как сотрудники: окупаемость дорогих подписок - Автономные агенты для тестов, документации и исправления багов - Почему больше кода не означает больше денег для бизнеса - Качество кода, метрики и реальная польза AI - Заменит ли AI программистов? 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

⚡️ Запись воркшопа "INITE Architecture: от AI-продуктов к субъектной операционной системе" уже доступна клубчанам! На воркшопе разбираем Как INITE собирает agents, MCP/skills, Temporal, SurrealDB, Dify/n8n, вертикальные продукты и business interfaces в единую экосистему. Что уже готово, что in progress и куда всё это растёт. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Эволюция SaaS: от классической архитектуры к генеративному ИИ - Почему low-code не дожил до эпохи AI-агентов - Экономика API: почему AI-SaaS становится слишком дорогим - Перенос вычислений на клиента и локальные модели - Новая AI-native-архитектура INITE - MCP и skills вместо отдельных интеграций - Три столпа архитектуры: Brain, Auth и Billing - Локальная обработка, приватность и безопасность данных - Как «Контент-завод» превратился в библиотеку skills - SurrealDB, PostgreSQL и устройство агентской памяти - Чистый код и границы допустимого для AI-агентов - MCP против REST API - Дядя Боб, тесты и новое понимание чистого кода - Как структура кода влияет на качество работы LLM - Обработка ошибок, наблюдаемость и автоматические гейты 👉 Смотреть в Эволюции Кода

📰 ТОП-4 новости ИИ в программировании из 71-го дайджеста клуба Эволюция Кода 🔸 Anthropic представила Claude Opus 5 и Claude Sonnet 5 Opus 5 почти догоняет Fable 5 в CursorBench 3.2, но обходится примерно вдвое дешевле за выполненную задачу. Цена осталась на уровне Opus 4.8 — $5/$25 за миллион токенов. Sonnet 5 приблизился по возможностям к Opus 4.8, став заметно более доступной моделью для программирования и агентных задач. 🔸 OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 В линейку вошли три модели: Sol, Terra и Luna. Флагманская Sol стала сильнейшей моделью OpenAI для программирования и набрала 80 баллов в Artificial Analysis Coding Agent Index. Также появился режим ultra, в котором несколько агентов параллельно работают над одной сложной задачей. 🔸 Moonshot AI представила открытую модель Kimi K3 Это первая открытая модель на 2,8 трлн параметров с контекстом в 1 млн токенов, нативным зрением и сильными навыками программирования. Kimi K3 умеет длительно работать с крупными репозиториями, управлять инструментами и решать инженерные задачи с минимальным контролем со стороны человека. 🔸 Cursor представил Router Система автоматически выбирает наиболее подходящую модель с учётом сложности, контекста и типа задачи. Router обучили на более чем 600 тысячах реальных запросов, а в ранних корпоративных тестах он позволил снизить расходы на модели на 30–50% без заметной потери качества. 💡 Всего в дайджесте 40 новостей в аудио-, видео- и текстовом форматах, так что присоединяйся к клубу 🧬

🔥 Обновил сразу три больших курса по ИИ-разработке — больше 30 крупных изменений. Если вы работаете с ИИ, то знаете главную проблему: информация устаревает быстрее, чем успеваешь её изучить. Модели сменяют друг друга, появляются новые протоколы и инструменты, а вчерашние рекомендации уже сегодня могут быть бесполезны. Поэтому я снова перелопатил Базу Знаний «Эволюции Кода»: актуализировал материалы, добавил новые главы, обновил рейтинги и убрал устаревшую информацию. Что появилось: 🧠 В «Базовой теории»: — большая глава про Dark Factories — MCP, A2A, A2UI, AG-UI, WebMCP, UCP, ACP, x402 и другие ИИ-протоколы — Multi-Token Prediction, agent harness и BYOK — интерактивные визуализаторы трансформеров, диффузионных моделей и нейросетей 💻 В «Основах программирования с ИИ»: — большая глава про Skills и сабагентов: SKILL.md, прогрессивное раскрытие контекста и сравнение Skills, MCP и правил — новые главы про тестирование безопасности и GEO-оптимизацию — полностью переработанная глава про MCP — обновлённый обзор AI-first IDE и CLI-ассистентов — Conductor, context-driven development и паттерн Handoff между агентами 🤖 В «Моделях для разработки»: — новый рейтинг лучших coding-моделей (добавлены свежие Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5, Kimi K3 и GPT-5.6 Luna) — свежие результаты DeepSWE 1.1, SWE-bench Verified и Terminal-Bench 2.1 — рекомендации по открытым моделям и железу для локального запуска База Знаний «Эволюция Кода» — не очередной курс, который записали один раз и забыли. Это живой проект: я постоянно обновляю Базу Знаний, добавляю материалы из созвонов и воркшопов и слежу, чтобы рекомендации не отставали от индустрии. Если вам надоело самостоятельно разбираться: — какая модель сейчас действительно лучше пишет код; — чем Skills отличаются от MCP; — какой CLI-агент стоит попробовать; — какую открытую модель можно запустить на своём железе; — как встроить ШИ в реальную разработку, а не просто вайбкодить, — 👉 присоединяйтесь к «Эволюции Кода»: https://evocoders.ai и погружайтесь в нашу Базу Знаний

📞 Запись клубного созвона №37 / 14 июля 2026 ЧТО ВНУТРИ - ИИ-вакансия для SE, который/ая будет работать в паре с Dark Factory - Разгребание легаси и AI-инженерия - Fable 5 vs Soul: первые впечатления - Бенчмарки, кернелы и работа моделей - Концепция Dark Factory и оркестрация агентов - Безопасность и работа агентов на локальных машинах - Итоги сравнения Soul и Fable - Рекомендации по VPS и облакам для разработки - Память агентов и персонализация - Обсуждение Google Gemini vs OpenAI/Anthropic - Использование ИИ для создания видеопрезентаций - Протоколы общения агентов (A2A) - Поездка Лекса в США: общие впечатления - Технологическая сцена Сан-Франциско и проблема дата-центров - Социальные проблемы и жизнь в США 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

⚡️ INITE Brain: память, время и границы для AI-агентов На воркшопе разбираем bitemporal facts, lifecycle, locale-pinning, retract/forget, decision log, provenance, scopes. Поговорим о том, почему «память агента» — это не RAG, а полноценная когнитивная инфраструктура.. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Зачем седлать новые архитектуры памяти - Вторая жизнь Obsidian и Markdown-файлов - Почему вопросы памяти важнее всего в ИИ-агентах - Проблемы бесконечного увеличения контекстного окна моделей - Эволюция механизмов памяти в коммерческих LLM - Мифы вокруг Obsidian и концепции Second Brain - Что такое универсальная онтология - Векторные базы данных и семантический поиск (RAG) - Четыре главные проблемы плоской памяти - Понятие "точки актуальности" данных в бизнесе - Управление данными агента: разница между Retract и Forget - Память как управляемое состояние (State Management) - Концепция битемпоральности памяти во времени - Подходы к реализации мультиязычной памяти - Обзор рынка решений: Mem0, Zep, Letta, LangMem - Управление правами доступа (RBAC) и безопасность данных - Демонстрация: Схема работы NightBrain - СУБД SurrealDB — универсальный инструмент для ИИ-агентов - Оптимизация и кэширование семантической экстракции - Применение онтологических масок для удешевления запросов - Кейс: Управление подписками через память агента - Перезапись фактов и связные списки в графах - Безопасность на уровне Data Layer, а не через промпты - Сессия Q&A: Архитектура памяти под капотом и стоимость - Как удешевить пайплайн: Каталог схем и ML-классификаторы - Концепция светового конуса (White Cone) при чтении графа - SQLite vs Obsidian и переход к SurrealDB - Развитие Graph ML и нейросети поверх графовых баз данных - Хранимые процедуры в SurrealDB и перенос вычислений - Вопрос про Temporal: Интеграция с LangChain и LangGraph - Автоматическое заполнение документов: от OCR к LLM - Прогноз: Стоимость токенов и ночные тарифы на вычисления - Извлечение фактов из многопользовательского шума 👉 Смотреть в Эволюции Кода

📞 Запись клубного созвона №36 / 10 мая 2026 ЧТО ВНУТРИ - Fable 5 от Anthropic: первые впечатления и бенчмарки - Цены на Fable 5 и отключение headless-режима (-p) в Claude - Сейфгарды, Red Team и тестирование уязвимостей в контролируемом окружении - Глубина ответов Fable 5, разбор сетевых протоколов и генерация диаграмм - Создание сложных презентаций через Claude Desktop - Как оркестровать агентов через подписки и почему API выходит дороже - Модели Mythos vs Fable: в чем разница и зачем Anthropic замедляет ИИ - Проблемы Claude со скриншотами интерфейсов и логикой - Релиз Minimax M3 и текущие успехи DeepSeek - Зачем нужен Open Source - Практическая автоматизация домашних серверов и Proxmox через ИИ-агентов - Реальная ценность и когнитивная нагрузка при внедрении ИИ в процессы компаний - Сколько стоит запуск автономной ИИ-фабрики из 25 агентов 24/7 - На ком лежит вина за баги ИИ в продакшене - Сопротивление изменениям в возрастных командах и разбор 30-летнего легаси - Стоимость и сроки построения ИИ-фабрики (Dark Factory) вместо классического найма - Кейс: миграция легаси-кода с FoxPro на Java, React и React Native за месяц - Разница между инженерами и кодерами - Написание избыточных спецификаций и блюпринтов для управления агентами - Риски блокировок: запасной план на случай отключения коммерческих API - Как меняются требования к мышлению инженера в эпоху LLM - Практический кейс замены невывозящей команды разработки на ИИ + инженеров - Что делать обычным разработчикам, чтобы пережить ИИ-трансформацию - Как проходить собеседование на позицию ИИ-инженера - Уровень зарплат ИИ-операторов и C-level в Европе (B2B и опционы) - Как обучать новое поколение инженеров без базы кода - Бан аккаунта за использование CLI и падение лимитов Клода - Стоимость капитальных вложений в свое железо - Аренда мощностей для инференса и перспективы рынка б/у оборудования майнеров 👉 Доступ к записи созвона тут (видео, аудио и текст)

⚡️ Temporal как позвоночник мультиагентных систем Разбираем, почему agents без durable orchestration превращаются в хаос, чем Temporal сильнее очередей, почему RabbitMQ это транспорт, а не архитектура процессов, и как строить long-running workflows для AI-систем. Спикер — Михаил Савченко, СЕО inite.ai. ЧТО ВНУТРИ - Разница между MVP на вайб-кодинге и реальным продакшеном - Ограничения No-Code платформ (n8n, Dify) и проблема отсутствия Replay - Обработка очередей, enterprise-уровень и кейс «контент-завода» - Концепция Durable Execution (надёжного исполнения) - Преимущества Durable Execution: replay, экономия и самоисцеление - Обзор инструментов для Durable Execution (Temporal, Hatchet, Boss, AWS) - Очереди vs Human-in-the-Loop в мультиагентных системах - «Синдром аквариумной рыбки» в клиентских AI-сервисах - Опыт Inite: почему сложно писать свои обёртки и как помог Temporal -Применение Temporal в андеррайтинге и финансовых пайплайнах - Проблемы пользовательского опыта при масштабировании AI-систем - Манифест «12 Factor Agents» - Скрипты с амбициями: почему проекты вайбкодеров проще переписать с нуля - Чем память и когнитивная архитектура отличаются от классического RAG - Графовые нейросети (Graph Neural Networks) и Graph RAG - Режим дефрагментации памяти (Dreaming) в AI-агентах - Риски галлюцинаций для топ-менеджмента компаний 👉 Смотреть в Эволюции Кода

🔥 Митап с co-creator Gonka Protocol Глебом Моргачёвым доступен в паблике: https://youtu.be/Qh0N3MnXmSU Глеб — один из создателей Gonka наряду с братьями Либерманами и другими участниками команды. Gonka — это децентрализованный блокчейн-протокол, задача которого — предоставлять пользователям децентрализованный инференс открытых моделей и потеснить монополистов-гиперскейлеров вроде OpenAI, Anthropic и других. В этом интервью мы подробно разбираемся, как устроена Gonka, зачем она нужна и какую пользу может принести нам, разработчикам. 👉 Ну а за большим количеством митапов, созвонов, воркшопов и базы ИИ в разработке приходите в Эволюцию Кода https://evocoders.ai