AI для Разработки — Claude | Cursor | Copilot

США запускают добровольный аудит закрытых ИИ-моделей Президент США подписал указ о кибербезопасности в сфере ИИ. Разработчикам передовых закрытых моделей предлагают добровольно давать государству доступ к продуктам за 30 дней до релиза — для аудита безопасности и поиска уязвимостей. Изначальный 90-дневный период сократили по требованию индустрии. Документ прямо запрещает обязательное лицензирование и принудительную премодерацию. Параллельно Минфин, Пентагон и АНБ создадут координационный центр: автоматизация сканирования федеральных систем и противодействие кибератакам с применением нейросетей. Текст указа. Отдельно OpenAI добавила в Codex 62 ролевых плагина и 110 функций для нетехнической аудитории — аналитиков, дизайнеров, специалистов по продажам. Среди инструментов Sites (отчёты в веб-страницы) и Annotations (правка фрагментов через промпты). Партнёры по интеграции — Wix, Figma, Replit. Подробнее. 😐 — тревожно 🤔 — надо изучить @ai_for_dev

OpenAI выложила ImageGenCam — собери AI-камеру дома 📸 Штука делает снимок и тут же гонит его через генерацию по твоему промпту. На выходе — аниме, детский рисунок, да хоть что. Под капотом ChatGPT Images 2.0. Из железа понадобятся Raspberry Pi Zero 2 W, дисплейчик, камера, аккумулятор PiSugar и напечатанный корпус. С телефона рулишь через веб-приложение: качаешь фотки и меняешь промпты на лету. Самый сок для нас: проект целиком открыт, а собирать его помогает Codex. Кидаешь ему ссылку на репу — и он сам ведёт тебя за руку по каждому шагу. Заявлено как «занятие на выходные», но если ты уже дружишь с Raspberry Pi, управишься за час. Репозиторий на GitHub. 🔥 — паяльник уже греется 🤷 — корпус печатать лень @ai_for_dev

Microsoft наконец сделал свою reasoning-модель На Build 2026 Microsoft показал пачку собственных моделей и флагман — MAI-Thinking-1. Раньше они сидели на моделях OpenAI, а теперь решили строить своё (и сделку с OpenAI заодно пересмотрели, чтобы ослабить привязку). По словам Microsoft, модель «сопоставима с лидерами» на софтверных бенчмарках и обучена с нуля на чистых данных, без дистилляции чужих моделей. Звучит амбициозно — проверим на реальном коде. А вот что зацепит лично нас: новая MAI-Code-1 уже встроена в GitHub Copilot и VS Code и заявлена как «inference-efficient». То есть пощупать можно прямо в своей IDE, без танцев с бубном. Ещё завезли картинки (MAI-Image 2.5), транскрипцию в 5 раз быстрее и голос с 15 новыми языками. Детали тут. 🔥 — открою VS Code прямо сейчас 👀 — сначала чужие отзывы почитаю @ai_for_dev

Корпорации переходят на нормирование AI-бюджетов По данным WSJ, компании в США вводят квоты на использование дорогих моделей: расход на токены рос быстрее, чем кто-либо закладывал. Показательный кейс — Uber, где годовой AI-бюджет исчерпан уже к марту. Стратегия выравнивания расходов у Microsoft, Salesforce и DoorDash сводится к двум вещам: уровневое распределение моделей (дорогие — только на сложные задачи, дешёвые — на массовый поток) и переход на внутренние инструменты вместо внешних API. Инженерный вывод: проектируя AI-пайплайн, закладывайте маршрутизацию запросов по моделям в зависимости от сложности, кеширование промптов и бюджетные лимиты на уровне сервиса. Стоимость инференса — это полноценное нефункциональное требование, наравне с задержкой и доступностью. Источник: WSJ ⚡ — маршрутизация спасёт 🤔 — надо профилировать расход @ai_for_dev

Три месяца AI-компаньона в проде: что реально болит Чувак собрал AI-чат не на хелло-ворлде, а в живом проде — один бэкенд на Telegram-бот и веб, сотни юзеров в день. И честно расписал на Хабре, на какие стены налетел и чем их обошёл. Без «миллиона MAU», зато с ценами за токены и реальными цифрами по кешу. Что запомнить: 🔧 Память — Redis под свежие реплики + ChromaDB под сжатые пересказы. Пихать каждое сообщение в вектор = индекс на миллионы доков и поиск, который ничего не находит. 🔧 Самая подлая ловушка: модель отвечает HTTP 200, а внутри пустая строка. Ни ошибки, ни таймаута — просто молча сработал фильтр контента. Дебажить такое — отдельный вид боли. 🔧 Один маркер cache_control: ephemeral поверх системного промпта на Gemini 3.1 Flash Lite срезал 75% на закешированной части — это четверть всего LLM-счёта. 🔧 Картинки держит LoRA на персонажа + IP-Adapter, чтобы одеть его в товар из каталога и лицо не поплыло. Плюс юнит-экономика на третьем месяце и тюнинг, который поднял потолок DAU больше чем вдвое — без переписывания архитектуры. 🔥 — забираю в закладки 😎 — у меня так же болело @ai_for_dev

Чел выложил свой личный конфиг для кодинг-агентов Питер Штайнбергер открыл репу agent-scripts — то, как он реально настраивает Codex и Claude у себя в проектах. Не «10 промптов которые изменят вашу жизнь», а живой рабочий сетап. Что забираем: • AGENTS.MD — жёсткие правила, по которым агент вообще живёт. • skills/ — слой маршрутизации: коротко описал триггер — агент сам понял, что делать. • scripts/ — мелкие helper'ы без тонны зависимостей: контролируемые коммиты, валидация skills, тулза для Chrome DevTools. • hooks/ — локальные предохранители, чтобы агент не накосячил. Самое вкусное — guardrails, которые не дают агенту разнести твои файлы и наработки. Тема, на которой палятся даже бигтехи. Забрать можно на GitHub. 🔥 — потащу к себе в сетап 👀 — гляну, что человек напридумывал @ai_for_dev

Gemma 4 12B завезли — и она влезает в ноутбук 😎 Google выкатила открытую мультимодалку, которая понимает текст, картинки, звук и видео, а для запуска ей хватает всего 16 ГБ памяти. Никакого облака, всё крутится локально на твоей машине. Что внутри: 🟢 По бенчмаркам почти догоняет старшую 26B, хотя весит вдвое меньше — малышка старается; 🟢 Заточена под агентов, код и сложные рассуждения; 🟢 Лицензия Apache 2.0 — бери и пили коммерцию без оглядки; 🟢 Бонусом Google кинула набор скиллов на GitHub — ставится одной командой через CLI. Короче, приватный локальный ассистент на выходные собирается без боли. Пользуемся 👍 🔥 — self-hosted gang 👀 — погоняю на ноуте @ai_for_dev

Claude теперь живёт прямо в терминале Anthropic выкатила CLI под названием ant — и это та самая утилита, которой не хватало, чтобы не писать обёртки вокруг API руками. Логинишься один раз — ant auth login дёргает OAuth через браузер, токен ложится локально и работает сразу и для CLI, и для SDK. Удобно. Что можно делать: ▫️ Звать messages, models, files и прочие ресурсы ▫️ Кидать файлы через @path и собирать запросы в YAML ▫️ Получать ответ в json, yaml, jsonl или прямо в TUI ▫️ Гонять Managed Agents и смотреть весь их трейс ▫️ Дружить с Claude Code через скилл /claude-api Ставится в одну строчку — brew, curl или go, на выбор. 😎 — пойду гонять из консоли 👀 — гляну, что за зверь @ai_for_dev

Парсер PDF, который не просит GPU Наткнулся на OpenDataLoader — open-source штука, которая жуёт PDF и выплёвывает Markdown прямо на CPU. Без облака, без API-ключей, без «дайте видеокарту пожалуйста». Лицензия Apache-2.0. Что внутри: • Таблицы и сложные макеты — справляется • Вложенные структуры • OCR на 80+ языков • Дружит с LangChain из коробки Авторы заявляют первое место в бенчмарках среди PDF → Markdown: 0.907 общая точность, 0.928 по таблицам. Для сравнения: Docling точный, но примерно в 15 раз медленнее, Marker требует GPU, а PyMuPDF4LLM быстрый, но на таблицах сыпется. И что приятно — делали не безымянные ребята, а PDF Association и команда veraPDF, которые с форматом PDF возятся годами. Не «очередной AI-стартап с громкими обещаниями». Собираете RAG или индексируете доки? Похоже, это в закладки. Забрать на GitHub 🎉 — open source, беру 👀 — закину свои кривые PDF @ai_for_dev

GitHub Copilot переходит на оплату по токенам — разработчики недовольны GitHub представил новую модель тарификации Copilot, основанную на расходе токенов. Вместо привычной фиксированной подписки потребление теперь считается по объёму запросов к модели. Изменение вызвало волну критики в сообществе: разработчики опасаются непредсказуемых счетов и потери прозрачности, которую давала фиксированная цена. Ключевая претензия — сложно заранее оценить месячные траты при активной работе с ассистентом. Параллельно ужесточается и политика площадок: каталог Flathub запретил публикацию приложений, созданных с помощью ИИ, — из-за роста некачественных сборок и перегрузки очереди на проверку. 😐 — тревожный тренд 🤔 — подожду цифр @ai_for_dev

Собери свой Claude Code за 14 дней (Python, с нуля) Если тебе всегда было интересно, *что там под капотом* у Claude Code — вот туториал, где ты руками собираешь CLI-агента на Python и попутно понимаешь, как вообще работает agent harness. Фишка в том, что ты не просто дёргаешь готового агента через API. Ты разбираешь его по косточкам: agent loop, вызов инструментов, права доступа, редактирование файлов, запуск команд, память сессий. Как устроено: • Первая неделя — делаешь рабочий CLI: читает код, правит файлы, гоняет bash, помнит контекст. • Вторая неделя — апаешь его до взрослого harness: slash-команды, hooks, skills, субагенты, сжатие контекста, worktree и MCP. Приятный момент: тесты по умолчанию гоняются через дешёвый DeepSeek (Anthropic-совместимый endpoint), так что разоришься вряд ли. Захочешь — переключишь на официальный Claude парой переменных. Забрать на GitHub 🔥 — иду собирать свой 😎 — осилю на выходных @ai_for_dev

Nvidia запилила RTX Spark — чтобы гонять локальных агентов прямо на ноуте Короче, Nvidia показала RTX Spark для Windows-ноутов и мини-ПК. Цифры бодрые: до 1 петафлопа и до 128 ГБ единой памяти. Смысл — запускать AI-агентов и большие модели локально, без облака. Самое сочное для нас: обещают LLM на 120 миллиардов параметров прямо на устройстве. То есть свой условный 120B без оплаты токенов и без отправки кода куда-то наружу. Microsoft в деле на стороне Windows, плюс новые механизмы безопасности. А ещё будет OpenShell — штука, где ты сам говоришь агенту, что ему можно трогать на компе, а что нет. Песочница, чтобы агент не снёс тебе полрепы. Графика тоже не забыта: 3D-сцены 90+ ГБ, 12K-видео, игры в 1440p с RTX. Первые девайсы — осенью у ASUS, Dell, HP, Lenovo, Surface и MSI. Подробности у Nvidia 😎 — наконец без облака 👀 — а ценник покажут? @ai_for_dev

PewDiePie навайбкодил свой ChatGPT — и отдал бесплатно Да, тот самый PewDiePie. Запилил Odysseus — self-hosted AI-воркспейс, который крутится на твоём железе, на твоих данных и без всякого трояна (цитата из README, не я придумал). По сути это локальный ChatGPT/Claude, только «с большим количеством jank и фана». Что внутри: - Чат с чем угодно — Ollama, llama.cpp, vLLM, OpenRouter, OpenAI - Агент, которому суёшь инструменты и он сам делает таску (на opencode + MCP) - Cookbook — сканит твою видяху и сам говорит, какую модель потянешь и где скачать - Compare — слепое сравнение моделей бок о бок, без предвзятости - Почта с AI-триажем, заметки, календарь и даже нормально работает на телефоне Всё бесплатно и в open source: GitHub 🎉 — качаю, разворачиваю 👀 — а сколько VRAM съест? @ai_for_dev

🧠 ИИ, который влезает в ноутбук и не врёт по документам AIRI (при поддержке Сбера) выкатили OCC-RAG — компактную модель из семейства Optimal Cognitive Core. Логика простая: не пытаться запихнуть «весь интернет» в веса, а научить модель аккуратно работать с тем контекстом, что ты ей дал. Что приятно девелоперу: • Версии 0,6B и 1,7B — крутятся прямо на ноуте или смартфоне, без серверной фермы • Отвечает только по контексту, а если данных мало — честно говорит «не знаю» вместо фантазий • В 1,5–2 раза быстрее больших LLM и токенов жрёт меньше в среднем в 1,5 раза • Уже в открытом доступе — бери и пихай в свой RAG Идеально для корпоративных баз знаний, саппорта и всего, где надо отвечать строго по бумажкам. Дальше обещают агентное ядро, которое само полезет искать контекст в базах и кодовых репах. 🔥 — self-hosted gang 👀 — гляну размеры весов @ai_for_dev

Болтаем с аватаром в реалтайме — Avaturn открыла AVTR-1 Ребята из Avaturn.live выкатили в опенсорс AVTR-1 — фреймворк для видеодиалога с аватаром в реальном времени. Кидаете фотку, подаёте звук — и аватар отвечает с синхронной по губам речью на 25 кадрах в секунду. Самое вкусное для нас: в комплекте не только веса модели, но и инференс-стек под TensorRT плюс бэкенд для живой диалоговой сессии end-to-end. То есть не «вот вам модель, дальше сами», а готовый серверный стек — авторы говорят, такого в опенсорсе ещё не было. И главное — хватит обычной игровой карты: RTX 3070 / 4060 Ti тянут реалтайм, а A100 / L40 вдвое быстрее. Лень ставить? Есть демо. Веса лежат на Hugging Face. 🔥 — фотка готова, запускаю 👀 — гляну на демку @ai_for_dev

Qwen3.7-Plus обошёл Claude Opus 4.6 в агентских задачах Alibaba выкатила Qwen3.7-Plus и сразу прогнала через Terminal-Bench 2.0 — это бенчмарк про то, как модель рулит задачами прямо в командной строке. Итог: первое место из семи, мимо пролетели Claude Opus 4.6, GPT-5.4 и ещё четверо. Что умеет: понимает текст, картинки и видео, сама ковыряется в интерфейсах приложений и кликает по ним, пишет код по скриншоту и тащит многошаговые задачи без няньки. В демке даже клонировала готовое приложение и решила «найди отличие» питон-скриптом. Только без фанатизма: один бенчмарк — ещё не корона. На остальных тестах она примерно вровень с Opus 4.6. Но китайцы реально дышат в затылок топу. Глянуть детали 🤩 — китайцы наваливают 🤔 — один бенчмарк не приговор @ai_for_dev

Microsoft собрал мини-коробку для девелоперов — то, что не смог Qualcomm Только на выходных вышел Surface Laptop Ultra, а теперь Microsoft показывает крошечный Surface для разработчиков. Surface RTX Spark Dev Box внешне напоминает верхушку Xbox Series X, а алюминиевый корпус заодно служит радиатором. Внутри — новый Arm-чип Nvidia RTX Spark и целых 128 ГБ объединённой памяти. А значит, локально можно гонять модели до 120 млрд параметров. Без облака, без API-лимитов. Из коробки уже стоят VS Code и GitHub Copilot, а Windows 11 Pro заранее причёсан под разработку: тёмная тема, виджеты убраны, Do Not Disturb включён, PowerShell 7 по умолчанию, Developer Mode сразу активен. По сути это замена так и не вышедшему Snapdragon Dev Kit от Qualcomm, который два года мучали проблемы с железом. Цены пока нет, выйдет позже в этом году в США. 🔥 — хочу на стол 👀 — жду ценник @ai_for_dev

GNOME сказал «нет» вайбкодингу Площадка GNOME Circle официально закрыла дверь перед приложениями, которые делали с помощью ИИ. Логика простая: насыпали столько автогенерённого добра, что очередь на модерацию раздулась до лет ожидания, а половина заявок — мусор, который не проходит по качеству. Заодно ребята вообще временно прикрыли приём новых заявок — сначала разгребём старое, потом продолжим. И тихие заявки без ответа автора будут автозакрываться. Контекст в тему: Линус Торвальдс недавно ворчал про лавину баг-репортов от ИИ-ассистентов — но сказал, что в долгую это всё-таки польза, любой найденный баг лучше проигнорированного. Похоже, эпоха «накодил за ночь нейронкой — закинул в стор» начинает упираться в реальность. 😁 — поделом вайбкодерам 🤔 — а как отличать-то будут? @ai_for_dev

Microsoft форкнула свой же терминал и засунула туда ИИ-агента Microsoft выкатила Intelligent Terminal — открытый форк Windows Terminal, но теперь с ИИ-агентом прямо внутри. Написано на C++ и Rust, лежит на GitHub под MIT. Самое вкусное: поддержка протокола ACP, через который цепляются Copilot, Claude, Codex и Gemini. То есть прямо в терминале выбираешь, какой агент сегодня будет чинить твой деплой, и переключаешься между ними. Всё привычное на месте — вкладки, темы, профили, сплит экрана. Сверху накинули статусную строку с состоянием агента, закрепляемую панель с контекстом и историю того, что агент успел натворить. Один нюанс: в тестовой версии шлёт телеметрию в Microsoft. Ну, классика. 🔥 — затащу в свой setup 👀 — гляну, что за ACP @ai_for_dev

«Я устал»: Flathub забанил AI-приложения Мейнтейнер инфраструктуры Flathub Барт Пиотровски объявил тотальный запрет на ИИ — и в коде приложений, и в автоматизации публикации. Под нож идёт всё: манифесты, метаданные, патчи, сборочные скрипты, pull-запросы — любой артефакт через flatpak-builder. Раньше можно было «сгенерил → проверил руками», теперь нельзя и так. Причина по-человечески понятна. За месяц резко выросло число авторов, которые ведут себя так, будто «дарят нам, идиотам, свои блестящие программы», а мы их почему-то отклоняем. Цитата дня: «Я устал». Хорошая новость для тех, кто уже залил: правило без обратной силы, старое не удаляют. До Flathub так же поступила GNOME Circle. 😁 — слайды maintainer'а 🤔 — а доказать-то как? @ai_for_dev