Чернов пишет

#localdesk Альтернатива для курсора ? ))) Ну собственно это еще не все что мы планируем сделать, я как минимум там накидал еще 5 фич для реализации Подробности в issue висят https://github.com/vakovalskii/LocalDesk/issues

LocalDesk 0.0.6 — Полный контроль без API-ключей Йоу! Неделя выдалась жаркой 70+ коммитов, первые серьезные контрибьюторы и куча киллер-фич которые меняют правила игры Что произошло Пока я чинил баги с Telegram парсингом и TodoPanel, @abhaymundhara https://github.com/abhaymundhara принёс подарок 25 новых тулов без API-ключей А @ChernovDev https://t.me/ChernovDev вообще красавчик допиливал софтину прямо внутри её же чата через Z.AI Его вклад: интеграция Z.AI (reader + web search), рендеринг markdown таблиц, session-based todos, много-поточные задачи, отслеживание изменений через git, spell check, UI улучшения Это именно то как должен развиваться опенсорс ребята приходят и делают то на что у тебя руки не дошли Новые тулы DuckDuckGo Search 3 тула для поиска без API ключей: search, search_news, search_images Browser Automation 11 тулов: navigate, click, type, select, hover, scroll, press_key, wait_for, snapshot, screenshot, execute_script Git Integration 11 тулов: status, log, diff, show, branch, checkout, add, commit, push, pull, reset HTTP/Fetch 4 тула: fetch, fetch_json, download, fetch_html Tool Groups включай только нужное Все новые тулы по умолчанию выключены, в Settings появилась секция Tool Groups Зачем? Меньше тулов в контексте = модель лучше выбирает нужный, экономия токенов, меньше галлюцинаций Базовых тулов 14: файловые операции, execute_js, render_page, manage_todos, search_web Tool Name Pattern Проанализировал 4 топ кодовых агента (Cursor/Codex/Kilo/OpenCode), скормил опусу, пришел к паттерну именования Название = Действие + Объект + Уточнение Примеры: read_file, write_file, search_text, execute_js, manage_todos Такой подход кратно увеличил качество выполнения тестов на qwen3-4b-instruct-2507 Комментарий от @silent_ai_cto: в структурном анализе бизнес функция всегда глагол или глагольный оборот "Подписать договор", "Проконтролировать качество" Мои фиксы Telegram: посты берутся с новейших, пофиксил fallthrough баг Todos: не теряются между сессиями, dynamic system prompt — отключенные тулы скрыты от модели Core: MIT лицензия, request timeout 5 минут, loop detector, broadcast статусов Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk Поиск без API-ключей для локального запуска, теперь можно поднять агента имея только vLLM/Ollama, ноль внешних зависимостей Ставьте звёзды на репо если зашло! (Скрины сервиса https://t.me/neuraldeepchat/33421) Just For Fun!

🆕 qlik_download : nprinting 📂 Qlik.NPrinting.Designer.exe (100.26 MB) 📂 Qlik.NPrinting.Designer.exe.md5 (32.00 B) 📂 Qlik.NPrinting.On-Demand_Add-on.exe (4.14 MB) 📂 Qlik.NPrinting.On-Demand_Add-on.exe.md5 (32.00 B) 📂 QlikNPrintingEngine_x64.exe (291.32 MB) 📂 QlikNPrintingEngine_x64.exe.md5 (32.00 B) 📂 QlikNPrintingServer_x64.exe (595.06 MB) 📂 QlikNPrintingServer_x64.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #nprinting #february_2025 #february_2025_sr4 #nprinting_february_2025_sr4 🔗️ release url 🕔 last update : 2026-01-20 08:35:40 ✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : nprinting 📂 Qlik.NPrinting.Designer.exe (99.60 MB) 📂 Qlik.NPrinting.Designer.exe.md5 (32.00 B) 📂 Qlik.NPrinting.On-Demand_Add-on.exe (3.87 MB) 📂 Qlik.NPrinting.On-Demand_Add-on.exe.md5 (32.00 B) 📂 QlikNPrintingEngine_x64.exe (290.79 MB) 📂 QlikNPrintingEngine_x64.exe.md5 (32.00 B) 📂 QlikNPrintingServer_x64.exe (552.16 MB) 📂 QlikNPrintingServer_x64.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #nprinting #february_2024 #february_2024_sr8 #nprinting_february_2024_sr8 🔗️ release url 🕔 last update : 2026-01-20 08:26:22 ✍️ by @chernovdev

Чуток прокачал софтину https://github.com/vakovalskii/LocalDesk Вот теперь я понимаю как нужно токены сжигать ))) • Изменил кнопку "+ New Chat" на "+ New Task" • Изменил размер кнопки настроек • Переработал расположение кнопок в сайдбаре • Сделал todo-задачи привязанными к конкретным сессиям для изоляции между разными чатами • Обновил функции управления todo для работы с sessionId • Добавил логирование с идентификаторами сессий • Реализовал систему много-поточных задач с двумя режимами: консенсус (одинаковые модели) и разные задачи (разные модели) • Добавил отслеживание изменений файлов через интеграцию с git • Создал веб-кеш для шаринга результатов между потоками • Добавил возможности отмены изменений через git checkout • Реализовал детекцию изменений с подсчётом добавленных и удалённых строк • Добавил новые UI-компоненты для управления много-поточными задачами и просмотра изменений • Реализовал проверку орфографии в Electron • Добавил отображение токенов в сайдбаре и фильтрацию сессий

EIGent — open-source ответ на Anthropic Cowork Давным-давно, аж 12 января (в начале недели) Anthropic выкатил Cowork, если кто забыл :). Много чего интересного за эту неделю произошло, но этот кейс еще не обсуждали тут. EIGent, стартап со схожим функционалом, решил не конкурировать на одной поляне и в середине недели выложил весь свой проект в open-source. Умеет, в принципе, всё то же самое, что и Cowork: Мультиагентная архитектура,- несколько специализированных агентов работают параллельно: - Developer Agent — код, терминал - Search Agent — веб-поиск - Document Agent — документы - Multi-Modal Agent — изображения, аудио Ключевые фичи: - 100% open-source (лицензия на базе Apache 2.0) - Локальное развертывание — данные остаются у вас - Поддержка кастомных моделей (включая локальные) - MCP интеграция (browser, terminal, Notion, Slack и т.д.) - Human-in-the-loop — агент запрашивает подтверждение у человека, если что не понятно - Desktop-приложение (Electron) + web Стек: FastAPI + React/TypeScript, построен на фреймворке CAMEL-AI. Типовые сценарии: - Планирование поездки с поиском, бронированием и отправкой итога в Slack - Анализ банковских выписок → HTML-отчёт с графиками - SEO-аудит сайта - Поиск дубликатов в папках Но самое вкусное, - дальше Z.ai поддержал проект Предоставили интеграцию с GLM Coding Plan — можно использовать китайские модели GLM-4.5/4.7 через их API. Инструкция в документации. #EIgent #Cowork #ZAI #агенты #OSS ——— @tsingular

В общем как эта штука работает))) Новая фича - рендеринг таблиц из markdown в нормальные таблицы в аутпуте

Кинул pr с доработками для зайки https://github.com/vakovalskii/LocalDesk/pull/1

Странно что новость появилась, 🤔 Где то перемудрил, исправлю

Конец эпохи ручного труда: как Vibe Coding переписывает DNS индустрии Разрыв между идеей и рабочим продуктом исчезает. ИИ перестал быть просто калькулятором кода, превратившись в полноценного "со-разработчика". Однако за фасадом простоты скрывается новый уровень сложности, доступный лишь тем, кто понимает механику происходящего. Вот 5 инсайтов из недр r/vibecoding и Hacker News: 1. Программирование на интуиции Концепция vibe-coding на r/vibecoding ставит во главу угла не синтаксис, а намерение. Вы описываете "вайб" желаемого фичи, а AI agents через цепочки sub-agent команд сами генерируют app. Скилл сеньора теперь — это умение говорить с машиной, а не писать code. 2. Автономность Claude-code и Cursor Инструменты вроде claude-code используют рекурсивный цикл: ИИ пишет код, тестирует его, ловит bug и патчит сам. Ваша задача — только review итогового результата. Это качественный скачок в automation разработки. 3. Разрыв между генерацией и инфраструктурой Пока r/vibecoding учится瞬间 создавать webapp, r/devops напоминает о суровой реальности. Kubernetes и CI/CD не прощают халатности. Сгенерированный код нужно развернуть. Без глубоких знаний infrastructure ваш "вайб" не взлетит. 4. Экономика Indie-hacker Скорость ship стала критическим фактором. Solo-founder использует prompt инженерию для выпуска project за один вечер. Те, кто игнорирует LLM в стэке, выбывают из гонки за revenue. 5. Проблема безопасности Массовое использование generative кода рождает новые уязвимости. Security сообщество на Hacker News бьет тревогу: агенты могут вшить backdoor в open-source библиотеку. Доверяй, но проверяй. Vibe coding не отменяет ответственность. Вердикт: Инженер будущего не тот, кто помнит все методы API, а тот, кто умеет оркестрировать AI. Прием? Источник @chernovdev

Опять про зайку Немного математики - если вы еще думаете, Я конечно не настаиваю, но по моей реф ссылке получите скидку дополнительную 10% https://z.ai/subscribe?ic=LHVANAIHDE Смотрим: • я за 6 дней сжег 280 млн токенов, у меня годовой тариф за 288 баксов, условно я сейчас в диапазоне 1 бакс за 1 млн токенов • зайка дает вам на max-тарифе примерно 2400 запросов на 5 часов и счетчик обнуляется • вы можете писать код со скоростью - 8 запросов в минуту! • у зайки почти все модели могут работать потоками, glm47 можно сейчас запускать в 3 "окна" одновременно! • у вас куча других моделей у которых тоже есть свои потоки • если строите агентскую систему - выдавайте разным моделям разные роли и пилим пайплан нон-стоп разработки • есть 10 потоков для распознавания изображений! glm46v • сейчас код пишет на уровне gpt52/sonet45 • ожидаем в феврале модель glm50 - которая должна стать еще сильнее @chernovdev

🤖 Cursor провели кодовый марафон среди AI-агентов на недели и получили миллионы строк кода среднего качества Cursor провёл эксперимент: можно ли масштабировать длительное автономное программирование, просто добавляя больше агентов? Оказалось — да, но с оговорками. Что удалось навайбкодить в ходе эксперимента: - Веб-браузер с нуля — 1М+ строк кода за ~неделю - Миграция Cursor с Solid на React, - агенты работали 3 недели, +266K строк добавлено, удалено 193K. - Эмулятор Windows 7 — 14.6K коммитов, 1.2М строк (в процессе) - Клон Excel — 12K коммитов, 1.6М строк (в процессе) Плоская структура с равнозначными агентами провалилась, - 20 агентов работали как 2-3, остальные ждали разблокировки очереди. Без иерархии агенты избегали сложных задач и делали только безопасные мелкие правки.

Когда у общества нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели! А когда нет цели — нет будущего!

Решение — разделение ролей: - Планировщики — исследуют код, создают задачи, могут порождать суб-планировщиков - Воркеры, - пилят свою задачу до конца, потом пушат в репу - Судьи, - решают, продолжать или повторять цикл Главный инсайт по моделям: Codex отменяем. GPT-5.2 оказался значительно лучше для длительной автономной работы,- лучше держит фокус, точнее следует инструкциям, не дрейфует. Opus 4.5 склонен останавливаться раньше и срезать углы, быстро возвращая управление человеку. Интересно, что GPT-5.2 оказался лучшим планировщиком, чем GPT-5.1-codex, хотя последний специально обучен написанию кода. Вайб-косяки: На Hacker News заметили — браузер не компилируется у внешних пользователей, CI не проходит. PR миграции Solid→React назвали «невозможным для ревью». Код описывают как «крайне хрупкий». Ключевые выводы Cursor: - Промпты важнее архитектуры и выбора модели - Упрощение системы часто давало лучшие результаты - Периодические «свежие старты» обязательны чтобы не сваливаться в дрейф - Под разные роли лучше использовать разные модели #Cursor #агенты #GPT #Opus #AgenticCoding ——— @tsingular

Z-ai представила GLM-Image — первую генеративную модель изображений в своей линейке Основные особенности: • 16 млрд параметров с гибридной архитектурой • Авторегрессионный генератор (9 млрд) отвечает за семантическую структуру • Диффузионный декодер (7 млрд) обеспечивает визуальные детали • Поддержка text-to-image и image-to-image • Высокая точность рендеринга текста благодаря Glyph Encoder • Раздельное обучение с алгоритмом GRPO для разных модулей Стоит так же написать и стоимость - $0.015 за 1 генерацию, по апи будет отдан url картинки которую можно будет скачать. Модель показывает качество, сопоставимое с ведущими решениями на основе скрытой диффузии, с преимуществами в задачах генерации текста на изображениях и сценариях, требующих глубоких знаний. Фото создано с помощью glm-image

curl --request POST \ --url https://api.z.ai/api/paas/v4/images/generations \ --header 'Authorization: Bearer <token>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "glm-image", "prompt": "A cute little kitten sitting on a sunny windowsill, with the background of blue sky and white clouds.", "size": "1280x1280" }'

🤗 Hugging Face 🤖 ModelScope

Если вы еще не пробовали qwen в части вопросов по Qlik Sense - то самое время попробовать. Кажется 31 декабря 2025 был у них последний релиз, который дал сильный буст в качестве ответов. Попробуйте сами https://chat.qwenlm.ai/

Если вы еще не пробовали qwen в части вопросов по Qlik Sense - то самое время попробовать. Кажется 31 декабря 2025 был у них последний релиз, который дал сильный буст в качестве ответов. Попробуйте сами https://chat.qwenlm.ai/ #llm #qwen #qlik

Слышали ведь про claude cowork позавчера? который работает только с claude max подпиской - считай любой llm Собственно, вчера китаец выпустил исходники и написал как его заставить работать с minimax - тут А еще новее - считай наш, уже выпустил для винды но уже считай с любой llm, даже локальной внутри lmstudio ))

https://habr.com/ - 502 ? Вот так новости

🎰 vs 💻: Почему казино и вайб-кодинг — это одно и то же? Программисты и гемблеры (лудоманы, кому как угодно) — братья по духу! 1️⃣ Инвестиции: Покупаешь фишки у крупье / Покупаешь токены для кодинга 2️⃣ Самообман: "Это последняя крутка рулетки!" / "Это последний итерационный цикл!" 3️⃣ Иллюзия контроля: "У меня есть беспроигрышная стратегия" / "Я — гуру промпт-инжиниринга" 4️⃣ Вечная надежда: "Следующая ставка точно выиграет!" / "Следующий коммит точно задеплоится!" 5️⃣ Враги: Дилер косится на твою систему / Баги смеются над твоим кодом 6️⃣ Профессиональное самоопредение: "Я не лудоман, я стратег!" / "Я не отлаживаю, я проектирую!" 7️⃣ Финальная стадия: "Последний раунд и ухожу" / "Последний баг и иду спать" Вывод? Не важно, где ты теряешь время — за игровым столом или в IDE. Главное — сохранять вайб и верить в свою 'стратегию'! 😎 P.S. Кто еще сегодня думал, что "на этот раз точно получится"? 🙋‍♂️

Meta ломает шаблоны: Эпоха полной независимости от "железа" гигантов Гонка вооружений ИИ перешла из плоскости алгоритмов в сферу физической инфраструктуры. Марк Цукерберг анонсировал инициативу, которая не просто снижает зависимость от NVIDIA, а переписывает правила игры на уровне «железа», создавая вертикально интегрированную экосистему. Кастомный кремний MTIA против масс-маркета: Meta делает ставку на собственные ASIC-чипы следующего поколения. Это отход от универсальных GPU в пользу гиперспециализированных accelerators, оптимизированных под matrix multiplication для их LLM. Это дает колоссальный прирост performance per watt, что критично для масштабирования. Революция в охлаждении: Внедрение двухфазных систем погружного охлаждения в стандартных rack-монтажах. Переход от воздушного к жидкому охлаждению позволяет упаковывать вычислительные мощности с плотностью, недоступной традиционным дата-центрам, снижая PUE до теоретического минимума. Open-source архитектура: Самый неожиданный ход — Meta открывает спецификации топологии сети и конструктивов стоек. Это прямой удар по vendor lock-in корпоративных вендоров, дающий старт развитию «белого» рынка AI-инфраструктуры. Оптимизация Interconnects: Создание кастомных сетевых fabric для связи между кластерами. Узким горлышком всегда была пропускная способность, и Meta решает это путем интеграции протоколов, минимизирующих latency при распределенном обучении. Мы стоим на пороге демократизации доступа к суверенным вычислительным мощностям, где барьером входа становится только энергия, а не проприетарные технологии. Источник @chernovdev