Google выкатил новый TPU и платформу для AI-агентов
Google Cloud показал новый TPU 8t для training и TPU 8i для inference, а рядом — обновлённую Gemini Enterprise Agent Platform, которая управляет полным lifecycle AI-агентов. Для разработчиков это важный сигнал: AI-инфраструктура становится не только мощнее, но и всё больше заточена под production-use cases, где нужны масштабирование, контроль и интеграция с корпоративными процессами.
Почему это важно: если раньше AI-платформы воспринимались как «экспериментальная надстройка», то теперь крупные облачные игроки явно делают их частью базового enterprise-стека. Для CTO и engineering leadership это означает более быстрый путь от пилота к реальному внедрению, но и новую зависимость от облачных вендоров, их чипов, лимитов и экосистемы.
Источник
#GoogleCloud #TPU #AIAgents #EnterpriseAI #PlatformEngineering
Google Cloud показал новый TPU 8t для training и TPU 8i для inference, а рядом — обновлённую Gemini Enterprise Agent Platform, которая управляет полным lifecycle AI-агентов. Для разработчиков это важный сигнал: AI-инфраструктура становится не только мощнее, но и всё больше заточена под production-use cases, где нужны масштабирование, контроль и интеграция с корпоративными процессами.
Почему это важно: если раньше AI-платформы воспринимались как «экспериментальная надстройка», то теперь крупные облачные игроки явно делают их частью базового enterprise-стека. Для CTO и engineering leadership это означает более быстрый путь от пилота к реальному внедрению, но и новую зависимость от облачных вендоров, их чипов, лимитов и экосистемы.
Источник
#GoogleCloud #TPU #AIAgents #EnterpriseAI #PlatformEngineering
❤3👍1👏1😁1
Reddit обсуждает, как AI-кодинг упирается в лимиты и качество
В Reddit сейчас активно обсуждают не просто «какой AI-ассистент лучший», а где проходят реальные ограничения: бюджет, лимиты, качество reasoning и пригодность для сложных рефакторингов. Особенно заметна тема вокруг Copilot/Claude Opus 4.7: пользователи жалуются, что модель в Copilot ограничена средним reasoning, а также обсуждают 7.5x premium multiplier и скорую замену старых версий.
Почему это важно: рынок AI-инструментов для разработки вступил в фазу, где ценность определяется не только качеством модели, но и экономикой её использования. Для команд это уже не вопрос «включить AI или нет», а вопрос «какой стек реально окупается на масштабе», особенно если разработчики используют инструменты ежедневно.
Источник
#Reddit #AICoding #GitHubCopilot #ClaudeOpus47 #DeveloperTools
В Reddit сейчас активно обсуждают не просто «какой AI-ассистент лучший», а где проходят реальные ограничения: бюджет, лимиты, качество reasoning и пригодность для сложных рефакторингов. Особенно заметна тема вокруг Copilot/Claude Opus 4.7: пользователи жалуются, что модель в Copilot ограничена средним reasoning, а также обсуждают 7.5x premium multiplier и скорую замену старых версий.
Почему это важно: рынок AI-инструментов для разработки вступил в фазу, где ценность определяется не только качеством модели, но и экономикой её использования. Для команд это уже не вопрос «включить AI или нет», а вопрос «какой стек реально окупается на масштабе», особенно если разработчики используют инструменты ежедневно.
Источник
#Reddit #AICoding #GitHubCopilot #ClaudeOpus47 #DeveloperTools
❤2👍1🔥1👏1
Кодим весь день, а в пятницу показать нечего?
Когда вы в последний раз закрывали ноут с чувством, что реально что-то создали, а не просто перекладывали JSON-ы?
Кейси Нейстат нашел корень проблемы разработчиков (и не только) в своей «матрице продуктивности» [01:50]. Он разделил все задачи по осям «польза» и «желание»:
→ Истинная работа: важно и хочется (запуск MVP, сложная архитектура) — но мы её избегаем.
→ Рутина: важно, но ненавижу (дейлики, разбор легаси).
→ Псевдоработа: бесполезно и не хочется, но мы делаем это, лишь бы не браться за главное (бесконечный рефакторинг ради рефакторинга) [03:40].
→ Прокрастинация: бесполезно, но весело.
Инсайт прост: мы часто путаем занятость и результативность [07:50]. Ответы в таск-трекере и правка опечаток не накапливаются. Только настоящая работа оставляет после себя осязаемый артефакт (задеплоенная фича) [08:21]. И чтобы начать её делать, нужно буквально проломиться через шторм внутреннего отторжения.
Navigating the Matrix (Casey Neistat)
#productmanagement #MVP #agile
Когда вы в последний раз закрывали ноут с чувством, что реально что-то создали, а не просто перекладывали JSON-ы?
Кейси Нейстат нашел корень проблемы разработчиков (и не только) в своей «матрице продуктивности» [01:50]. Он разделил все задачи по осям «польза» и «желание»:
→ Истинная работа: важно и хочется (запуск MVP, сложная архитектура) — но мы её избегаем.
→ Рутина: важно, но ненавижу (дейлики, разбор легаси).
→ Псевдоработа: бесполезно и не хочется, но мы делаем это, лишь бы не браться за главное (бесконечный рефакторинг ради рефакторинга) [03:40].
→ Прокрастинация: бесполезно, но весело.
Инсайт прост: мы часто путаем занятость и результативность [07:50]. Ответы в таск-трекере и правка опечаток не накапливаются. Только настоящая работа оставляет после себя осязаемый артефакт (задеплоенная фича) [08:21]. И чтобы начать её делать, нужно буквально проломиться через шторм внутреннего отторжения.
Navigating the Matrix (Casey Neistat)
#productmanagement #MVP #agile
❤4👍1🔥1👏1
Разработчики уже массово используют AI-инструменты
Исследование JetBrains показывает, что AI-инструменты для кодинга уже стали привычной частью работы: в начале 2026 года 90% разработчиков регулярно использовали хотя бы один AI-инструмент на работе. Это значит, что тема AI в разработке уже не про «ранних последователей», а про повседневную реальность команды.
Почему это важно: когда инструментом пользуется почти вся аудитория, меняются стандарты найма, онбординга и оценки производительности. Для лидов это также сигнал, что вопрос стоит не в том, использовать ли AI, а в том, как ограничивать риски, проверять качество и выстраивать правила безопасного использования.
Источник
#JetBrains #AIInDev #DeveloperSurvey #SoftwareTeams #Productivity
Исследование JetBrains показывает, что AI-инструменты для кодинга уже стали привычной частью работы: в начале 2026 года 90% разработчиков регулярно использовали хотя бы один AI-инструмент на работе. Это значит, что тема AI в разработке уже не про «ранних последователей», а про повседневную реальность команды.
Почему это важно: когда инструментом пользуется почти вся аудитория, меняются стандарты найма, онбординга и оценки производительности. Для лидов это также сигнал, что вопрос стоит не в том, использовать ли AI, а в том, как ограничивать риски, проверять качество и выстраивать правила безопасного использования.
Источник
#JetBrains #AIInDev #DeveloperSurvey #SoftwareTeams #Productivity
❤2👍2🔥1👏1💩1
🔴 Начинаем. Мы в прямом эфире: Дискуссия «Три мифа заказной разработки ПО».
За ближайший час разберем, почему ТЗ в духе «там все понятно» ломает проекты, когда архитектура перестает быть абстракцией и где в 2026 году проходит настоящая граница между кодом и low-code, особенно на фоне свежей статистики «Ведомостей»: интерес крупного бизнеса к low-code за год упал с 66 до 34 процентов.
В эфире:
Александр Сахаров, Диасофт
Андрей Свинцов, Morizo
Виталий Янко, Softwarelead.pro / SPB Founders / ExportNow
Роман Кузнецов, Mobecan
Вадим Гончаров, Your Next Agency
Тимур Васильев, Paybis LTD (США)
Ибрагим Габидуллин, ICL Services
Подключайтесь прямо сейчас:
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=vyGJFmV3uvc
Rutube: https://rutube.ru/video/4b511cb2d6d3c57bfaf36b722775af6c/
Вопросы спикерам задавайте в чате под этим постом.
За ближайший час разберем, почему ТЗ в духе «там все понятно» ломает проекты, когда архитектура перестает быть абстракцией и где в 2026 году проходит настоящая граница между кодом и low-code, особенно на фоне свежей статистики «Ведомостей»: интерес крупного бизнеса к low-code за год упал с 66 до 34 процентов.
В эфире:
Александр Сахаров, Диасофт
Андрей Свинцов, Morizo
Виталий Янко, Softwarelead.pro / SPB Founders / ExportNow
Роман Кузнецов, Mobecan
Вадим Гончаров, Your Next Agency
Тимур Васильев, Paybis LTD (США)
Ибрагим Габидуллин, ICL Services
Подключайтесь прямо сейчас:
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=vyGJFmV3uvc
Rutube: https://rutube.ru/video/4b511cb2d6d3c57bfaf36b722775af6c/
Вопросы спикерам задавайте в чате под этим постом.
❤3👍1🥰1👏1
Закинуть весь легаси-монолит в один промпт и не обанкротиться? Вышла DeepSeek-V4.
Спустя 484 дня после релиза V3 разработчики выкатили две MoE-модели с окном контекста на 1 миллион токенов:
→ DeepSeek-V4-Pro (1.6T параметров, активно 49B): бенчмарки показывают новый open-source SOTA в Agentic Coding и математике.
→ DeepSeek-V4-Flash (284B параметров, активно 13B): легкая и быстрая версия для рутинных тасок.
Почему это меняет правила игры:
Новая архитектура с гибридным вниманием (CSA + HCA) снизила потребление KV-кэша почти на 90%. Как итог: API стоит $1.74 за 1M input-токенов — это примерно в 6 раз дешевле, чем GPT-5.5 или Opus 4.7. Модель «из коробки» интегрирована с ИИ-агентами вроде Claude Code, поэтому скармливать нейронке огромные репозитории целиком теперь не только возможно, но и рентабельно.
#AIcoding #LLM #AIAgents
DeepSeek V4 Preview Release (Официальная документация)
Спустя 484 дня после релиза V3 разработчики выкатили две MoE-модели с окном контекста на 1 миллион токенов:
→ DeepSeek-V4-Pro (1.6T параметров, активно 49B): бенчмарки показывают новый open-source SOTA в Agentic Coding и математике.
→ DeepSeek-V4-Flash (284B параметров, активно 13B): легкая и быстрая версия для рутинных тасок.
Почему это меняет правила игры:
Новая архитектура с гибридным вниманием (CSA + HCA) снизила потребление KV-кэша почти на 90%. Как итог: API стоит $1.74 за 1M input-токенов — это примерно в 6 раз дешевле, чем GPT-5.5 или Opus 4.7. Модель «из коробки» интегрирована с ИИ-агентами вроде Claude Code, поэтому скармливать нейронке огромные репозитории целиком теперь не только возможно, но и рентабельно.
#AIcoding #LLM #AIAgents
DeepSeek V4 Preview Release (Официальная документация)
❤3👍1🔥1😁1
AI-спагетти: почему дешёвые токены обходятся дорого
Эксперты по ML не должны учить нас писать бэкенд и строить архитектуру. Да, даже если они из топовых AI-компаний.
Недавний слив исходников Claude Code вскрыл интересное: внутри мощного инструмента — спорная архитектура и странные хардкоды. Адепты нейросетей парируют, что код стал дешёвым, а главное — быстрый заработок. Но суровая статистика бьёт тревогу:
→ По данным исследований GitClear (2025–2026), ИИ увеличил долю скопированного дублированного кода с 8% до 18%.
→ Доля осмысленного рефакторинга в репозиториях упала ниже 10%.
→ Отчет Google DORA предупреждает: каждые 25% роста использования AI в команде снижают стабильность релизов на 7.2%.
Разработка — это не просто генерация скриптов в терминал. Это масштабируемость, безопасность и годы поддержки. Когда правила Enterprise-инфраструктуры диктуют люди без соответствующего бэкграунда, мы получаем не революцию, а бомбу замедленного действия.
#AIcoding #architecture #LLM #cybersecurity
ИСТОЧНИКИ:
GitClear AI Code Quality Research
Эксперты по ML не должны учить нас писать бэкенд и строить архитектуру. Да, даже если они из топовых AI-компаний.
Недавний слив исходников Claude Code вскрыл интересное: внутри мощного инструмента — спорная архитектура и странные хардкоды. Адепты нейросетей парируют, что код стал дешёвым, а главное — быстрый заработок. Но суровая статистика бьёт тревогу:
→ По данным исследований GitClear (2025–2026), ИИ увеличил долю скопированного дублированного кода с 8% до 18%.
→ Доля осмысленного рефакторинга в репозиториях упала ниже 10%.
→ Отчет Google DORA предупреждает: каждые 25% роста использования AI в команде снижают стабильность релизов на 7.2%.
Разработка — это не просто генерация скриптов в терминал. Это масштабируемость, безопасность и годы поддержки. Когда правила Enterprise-инфраструктуры диктуют люди без соответствующего бэкграунда, мы получаем не революцию, а бомбу замедленного действия.
#AIcoding #architecture #LLM #cybersecurity
ИСТОЧНИКИ:
GitClear AI Code Quality Research
❤5👍1🔥1😁1
🔴 Начинаем. Мы в прямом эфире
Открытая дискуссия «Три мифа ИИ в разработке ПО».
За ближайший час разбираем, действительно ли можно мерджить AI-сгенерированный код сразу в main, можно ли сократить QA на фоне ускорения генерации и не убил ли GenAI low-code-платформы.
Свежая статистика и реальные кейсы команд, которые уже работают в режиме AI-first.
В эфире:
Юрий Прозоров, Product / Engineering Lead (AI-first, codex-агенты)
Алексей Любко, CTO Pryaniky.com
Иван Иванов, «Апрель Инновации»
Александр Сахаров, Диасофт
💬 Задавайте вопросы спикерам прямо в чате трансляции на любой из площадок, самые интересные модератор зачитает в эфире:
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=jkrGb8a9kic
Rutube: https://rutube.ru/video/598a3b8613f0844e57e37e5fd2099581/
Подключайтесь и зовите коллег.
Открытая дискуссия «Три мифа ИИ в разработке ПО».
За ближайший час разбираем, действительно ли можно мерджить AI-сгенерированный код сразу в main, можно ли сократить QA на фоне ускорения генерации и не убил ли GenAI low-code-платформы.
Свежая статистика и реальные кейсы команд, которые уже работают в режиме AI-first.
В эфире:
Юрий Прозоров, Product / Engineering Lead (AI-first, codex-агенты)
Алексей Любко, CTO Pryaniky.com
Иван Иванов, «Апрель Инновации»
Александр Сахаров, Диасофт
💬 Задавайте вопросы спикерам прямо в чате трансляции на любой из площадок, самые интересные модератор зачитает в эфире:
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=jkrGb8a9kic
Rutube: https://rutube.ru/video/598a3b8613f0844e57e37e5fd2099581/
Подключайтесь и зовите коллег.
❤3👍1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Заметили, что в апреле Claude начал писать код как джун в пятницу вечером? Вы не сошли с ума — Anthropic официально это признали.
На днях ребята выкатили честный постмортем. Оказалось, они случайно «отупили» Claude Code сразу тремя неудачными апдейтами:
→ Снизили дефолтный уровень reasoning, чтобы не вис UI.
→ Выкатили баг с очисткой старого контекста (модель теряла память на каждом шаге).
→ Добавили системный промпт на «краткость», который внезапно порушил качество генерации кода.
К 20 апреля все костыли убрали и починили. Практический вывод: если LLM внезапно перестала понимать базовые вещи, проблема вряд ли в ваших промптах. Просто вендор снова тестирует оптимизацию на проде.
#AIcoding #LLM #GenAI
Anthropic Engineering Blog: An update on recent Claude Code quality reports
На днях ребята выкатили честный постмортем. Оказалось, они случайно «отупили» Claude Code сразу тремя неудачными апдейтами:
→ Снизили дефолтный уровень reasoning, чтобы не вис UI.
→ Выкатили баг с очисткой старого контекста (модель теряла память на каждом шаге).
→ Добавили системный промпт на «краткость», который внезапно порушил качество генерации кода.
К 20 апреля все костыли убрали и починили. Практический вывод: если LLM внезапно перестала понимать базовые вещи, проблема вряд ли в ваших промптах. Просто вендор снова тестирует оптимизацию на проде.
#AIcoding #LLM #GenAI
Anthropic Engineering Blog: An update on recent Claude Code quality reports
❤3👍1💩1🙏1
Вчера OpenChoreo 1.0 выкатили в CNCF Sandbox
Это не просто ещё одна абстракция над Kubernetes.
Там сразу из коробки:
AI-агенты через Model Context Protocol, которые сами создают и деплоят компоненты
Встроенный SRE-агент на LLM, который роется в логах, метриках и трейсах и выдаёт root cause
Полноценный GitOps на FluxCD
Платформенщики теперь могут определять компоненты и traits без написания контроллеров. Красота.
А параллельно Russinovich и Hanselman в свежей статье в Communications of the ACM бьют тревогу:
Agentic AI даёт мощнейший буст сеньорам, но создаёт «AI drag» для джунов.
Те, у кого ещё нет глубокого вкуса, тратят кучу времени на проверку галлюцинаций и кривого кода вместо того, чтобы учиться думать системно.
Так что 2026 — это год, когда быть просто «человеком, который умеет писать код» становится опасно.
Нужно становиться либо тем, кто направляет агентов и строит платформы, либо тем, кто глубоко понимает системы и может сказать AI «нет, так делать нельзя».
Кто уже пробует AI-агентов в своём dev platform? Расскажите в комментах, как оно.
#DevOps #PlatformEngineering #AIagents #Kubernetes #DeveloperExperience
источник
Это не просто ещё одна абстракция над Kubernetes.
Там сразу из коробки:
AI-агенты через Model Context Protocol, которые сами создают и деплоят компоненты
Встроенный SRE-агент на LLM, который роется в логах, метриках и трейсах и выдаёт root cause
Полноценный GitOps на FluxCD
Платформенщики теперь могут определять компоненты и traits без написания контроллеров. Красота.
А параллельно Russinovich и Hanselman в свежей статье в Communications of the ACM бьют тревогу:
Agentic AI даёт мощнейший буст сеньорам, но создаёт «AI drag» для джунов.
Те, у кого ещё нет глубокого вкуса, тратят кучу времени на проверку галлюцинаций и кривого кода вместо того, чтобы учиться думать системно.
Так что 2026 — это год, когда быть просто «человеком, который умеет писать код» становится опасно.
Нужно становиться либо тем, кто направляет агентов и строит платформы, либо тем, кто глубоко понимает системы и может сказать AI «нет, так делать нельзя».
Кто уже пробует AI-агентов в своём dev platform? Расскажите в комментах, как оно.
#DevOps #PlatformEngineering #AIagents #Kubernetes #DeveloperExperience
источник
❤4
🔥 Cursor оценивают в $50 млрд и планируют поднять ещё $2 млрд — AI-редактор кода становится новым единорогом-монстром
Пока мы спорим, стоит ли доверять Copilot, стартап Cursor (AI-first кодовый редактор на базе VS Code) уже ведёт переговоры о новом раунде по оценке $50+ миллиардов.
По данным источников, компания планирует привлечь минимум $2 миллиарда при лидировании Thrive Capital и a16z. Прогноз на конец 2026 года — annualized revenue run rate больше $6 млрд.
Это уже не просто «ещё один AI-тул для кодинга». Cursor активно захватывает enterprise-сегмент, где разработчики и команды платят серьёзные деньги за радикальное ускорение написания и рефакторинга кода.
Факт для размышления:
Рынок AI coding tools растёт с такой скоростью, что отдельные редакторы начинают стоить дороже, чем многие гиганты традиционного софта. При этом давление на обычные IDE и даже на GitHub Copilot усиливается.
Кто уже перешёл на Cursor полностью?
А кто остаётся на классическом VS Code + extensions? Расскажите в комментах свой текущий стек.
#AICoding #Cursor #DeveloperTools #AI #Startups
источник
Пока мы спорим, стоит ли доверять Copilot, стартап Cursor (AI-first кодовый редактор на базе VS Code) уже ведёт переговоры о новом раунде по оценке $50+ миллиардов.
По данным источников, компания планирует привлечь минимум $2 миллиарда при лидировании Thrive Capital и a16z. Прогноз на конец 2026 года — annualized revenue run rate больше $6 млрд.
Это уже не просто «ещё один AI-тул для кодинга». Cursor активно захватывает enterprise-сегмент, где разработчики и команды платят серьёзные деньги за радикальное ускорение написания и рефакторинга кода.
Факт для размышления:
Рынок AI coding tools растёт с такой скоростью, что отдельные редакторы начинают стоить дороже, чем многие гиганты традиционного софта. При этом давление на обычные IDE и даже на GitHub Copilot усиливается.
Кто уже перешёл на Cursor полностью?
А кто остаётся на классическом VS Code + extensions? Расскажите в комментах свой текущий стек.
#AICoding #Cursor #DeveloperTools #AI #Startups
источник
❤4🔥1👏1😁1
84% разработчиков уже используют AI-coding tools каждый день… но только 29% доверяют тому, что они отправляют в прод
Свежие данные апреля 2026 года бьют в точку: adoption AI среди программистов взлетел до небес, а вот доверие к сгенерированному коду — на дне.
84% используют Cursor, Claude Code, Copilot или аналоги ежедневно.
При этом лишь 29% готовы без тяжёлого ревью закоммитить и задеплоить этот код в производство.
Остальные тратят огромное количество времени на проверку, отлов галлюцинаций и исправление «почти правильного» кода. В итоге вместо обещанного x10 прироста продуктивности многие команды получают новый вид техдолга — AI-generated debt.
Это подтверждает то, о чём Russinovich и Hanselman предупреждали недавно: agentic AI даёт мощный буст сеньорам, но создаёт серьёзный «AI drag» для всех остальных.
Вопросы Департамента разработки:
Вы в эти 29% или в 71%?
Сколько времени в день у вас уходит на ревью и фикс AI-кода?
И главное — считаете ли вы, что в 2026 году умение критически оценивать код ИИ стало новой must-have компетенцией senior-разработчика?
Делитесь своим опытом в комментариях.
#AICoding #DeveloperProductivity #ClaudeCode #Cursor #GitHubCopilot #AITools #SoftwareEngineering
источник
Свежие данные апреля 2026 года бьют в точку: adoption AI среди программистов взлетел до небес, а вот доверие к сгенерированному коду — на дне.
84% используют Cursor, Claude Code, Copilot или аналоги ежедневно.
При этом лишь 29% готовы без тяжёлого ревью закоммитить и задеплоить этот код в производство.
Остальные тратят огромное количество времени на проверку, отлов галлюцинаций и исправление «почти правильного» кода. В итоге вместо обещанного x10 прироста продуктивности многие команды получают новый вид техдолга — AI-generated debt.
Это подтверждает то, о чём Russinovich и Hanselman предупреждали недавно: agentic AI даёт мощный буст сеньорам, но создаёт серьёзный «AI drag» для всех остальных.
Вопросы Департамента разработки:
Вы в эти 29% или в 71%?
Сколько времени в день у вас уходит на ревью и фикс AI-кода?
И главное — считаете ли вы, что в 2026 году умение критически оценивать код ИИ стало новой must-have компетенцией senior-разработчика?
Делитесь своим опытом в комментариях.
#AICoding #DeveloperProductivity #ClaudeCode #Cursor #GitHubCopilot #AITools #SoftwareEngineering
источник
❤4
OpenAI официально запретила ИИ говорить о гоблинах и енотах
Вы когда-нибудь находили «гремлинов» в своём коде? Оказывается, Codex тоже.
В сеть утёк системный промпт обновленного OpenAI Codex (база для GPT-5.5). Самая обсуждаемая инструкция там звучит так:
«Никогда не говори о гоблинах, гремлинах, енотах, троллях, ограх, голубях или других животных, если это не релевантно запросу».
Причина оказалась уморительной. Предыдущая версия модели (5.4) переобучилась на IT-сленге с Reddit и GitHub. Нейросеть начала массово называть непонятные баги «код-гоблинами», а рефакторинг старого легаси сравнивать с «енотами в мусорке». Фидбек от программистов был настолько раздраженным, что разработчикам пришлось прописать прямой хардкод-бан на весь этот зоопарк прямо в системных инструкциях.
ИИ учится у нас, и, кажется, наш профессиональный сленг сводит его с ума.
#AI #AIcoding #LLM #GenAI
Gizmodo — 'Never Talk About Goblins': OpenAI's Instructions to Codex Have a Weirdly Emphatic No-Creatures Policy
Вы когда-нибудь находили «гремлинов» в своём коде? Оказывается, Codex тоже.
В сеть утёк системный промпт обновленного OpenAI Codex (база для GPT-5.5). Самая обсуждаемая инструкция там звучит так:
«Никогда не говори о гоблинах, гремлинах, енотах, троллях, ограх, голубях или других животных, если это не релевантно запросу».
Причина оказалась уморительной. Предыдущая версия модели (5.4) переобучилась на IT-сленге с Reddit и GitHub. Нейросеть начала массово называть непонятные баги «код-гоблинами», а рефакторинг старого легаси сравнивать с «енотами в мусорке». Фидбек от программистов был настолько раздраженным, что разработчикам пришлось прописать прямой хардкод-бан на весь этот зоопарк прямо в системных инструкциях.
ИИ учится у нас, и, кажется, наш профессиональный сленг сводит его с ума.
#AI #AIcoding #LLM #GenAI
Gizmodo — 'Never Talk About Goblins': OpenAI's Instructions to Codex Have a Weirdly Emphatic No-Creatures Policy
😢2❤1
Microsoft бьёт тревогу: agentic AI ускоряет сеньоров, но убивает рост джунов. 2026 — год «AI drag»
Вчера вышла свежая статья в Communications of the ACM от Mark Russinovich (Azure CTO) и Scott Hanselman.
Они прямо заявляют: мощные AI-агенты дают огромный буст senior-разработчикам, но создают серьёзный «AI drag» для junior и early-in-career инженеров.
Джуны без глубокого инженерного вкуса и judgment тратят больше времени на проверку, отладку и исправление галлюцинаций AI, чем на реальное обучение системному мышлению. В итоге компании рискуют получить дыру в talent pipeline — через несколько лет просто не из кого будет растить новых сеньоров.
Ключевой тезис авторов:
Нужно продолжать нанимать джунов, принимать, что на старте они снижают общую производительность команды, и специально выстраивать системы mentorship и роста. Иначе мы вырастим поколение «промптеров», а не архитекторов.
Получается, что:
2026 год окончательно разделил разработчиков на две касты:
— тех, кто направляет и критикует AI
— и тех, кого AI просто тормозит.
Ты уже чувствуешь этот «AI drag» в своей команде? Или наоборот — видишь, как сеньоры улетают в космос по продуктивности?
Как у вас сейчас с ростом джунов в эпоху agentic AI?
#AI #SoftwareEngineering #JuniorDevelopers #Russinovich #Hanselman #DeveloperProductivity
https://www.infoq.com/news/2026/04/junior-developer-pipeline-crisis/
Вчера вышла свежая статья в Communications of the ACM от Mark Russinovich (Azure CTO) и Scott Hanselman.
Они прямо заявляют: мощные AI-агенты дают огромный буст senior-разработчикам, но создают серьёзный «AI drag» для junior и early-in-career инженеров.
Джуны без глубокого инженерного вкуса и judgment тратят больше времени на проверку, отладку и исправление галлюцинаций AI, чем на реальное обучение системному мышлению. В итоге компании рискуют получить дыру в talent pipeline — через несколько лет просто не из кого будет растить новых сеньоров.
Ключевой тезис авторов:
Нужно продолжать нанимать джунов, принимать, что на старте они снижают общую производительность команды, и специально выстраивать системы mentorship и роста. Иначе мы вырастим поколение «промптеров», а не архитекторов.
Получается, что:
2026 год окончательно разделил разработчиков на две касты:
— тех, кто направляет и критикует AI
— и тех, кого AI просто тормозит.
Ты уже чувствуешь этот «AI drag» в своей команде? Или наоборот — видишь, как сеньоры улетают в космос по продуктивности?
Как у вас сейчас с ростом джунов в эпоху agentic AI?
#AI #SoftwareEngineering #JuniorDevelopers #Russinovich #Hanselman #DeveloperProductivity
https://www.infoq.com/news/2026/04/junior-developer-pipeline-crisis/
❤3👍1
🔴 Мы в эфире
Дискуссия «Черный ящик, vendor lock-in и страхи разработчиков перед платформами».
Разбираем без маркетинговых интонаций три установки, которые мешают командам спокойно работать с low-code и BPM: можно ли в 2026 году получить на платформе аудируемый и переносимый код, где черный ящик это миф, а где ежедневная реальность, и что делать, если бизнес уже купил платформу, а команда в панике.
В эфире:
Игорь Клопотов, OpenBPM
Дмитрий Крылов, эксперт по внедрению ИИ
Андрей Филиппов, EmDev / Entaxy
Алексей Какунин, EmDev / Incomand
Егор Дьяченко, ТИМ ФОРС
Ян Азизов, ВИРТУАЛИТЕХ
Александр Сахаров, Диасофт
💬 Задавайте вопросы спикерам прямо в чате трансляции на любой из площадок
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=vStqs73Nuf8
Или подключайтесь тут в ТГ.
Подключайтесь и зовите коллег, тема знакомая многим до боли.
Дискуссия «Черный ящик, vendor lock-in и страхи разработчиков перед платформами».
Разбираем без маркетинговых интонаций три установки, которые мешают командам спокойно работать с low-code и BPM: можно ли в 2026 году получить на платформе аудируемый и переносимый код, где черный ящик это миф, а где ежедневная реальность, и что делать, если бизнес уже купил платформу, а команда в панике.
В эфире:
Игорь Клопотов, OpenBPM
Дмитрий Крылов, эксперт по внедрению ИИ
Андрей Филиппов, EmDev / Entaxy
Алексей Какунин, EmDev / Incomand
Егор Дьяченко, ТИМ ФОРС
Ян Азизов, ВИРТУАЛИТЕХ
Александр Сахаров, Диасофт
💬 Задавайте вопросы спикерам прямо в чате трансляции на любой из площадок
YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=vStqs73Nuf8
Или подключайтесь тут в ТГ.
Подключайтесь и зовите коллег, тема знакомая многим до боли.
❤4
OpenAI под атакой: срочное обновление для всех разработчиков
Если у тебя macOS + ChatGPT / Codex / Atlas — обнови прямо сейчас
OpenAI выпустила экстренный алерт 29 апреля: популярная JavaScript-библиотека Axios была скомпрометирована через атаку социальной инженерии — в десктопные приложения ChatGPT, Codex и Atlas подсунули троян удалённого доступа (RAT).
Что происходит:
— Атака произошла через supply chain: взломали стороннюю зависимость, а не сам OpenAI
— Все macOS-пользователи обязаны обновить приложения до 8 мая 2026, иначе они перестанут работать — компания ротировала code-signing сертификаты
— По заявлению OpenAI, данные пользователей не затронуты, но проверить это невозможно без аудита
Почему это важно:
Это не просто очередной CVE. Это демонстрация того, что ИИ-инструменты стали новой поверхностью атаки. Codex сейчас встроен в CI/CD пайплайны миллионов команд. Один скомпрометированный агент → доступ ко всему репозиторию.
Axios — это библиотека, которую использует буквально каждый JS/TS проект. Если это могло случиться с OpenAI, может случиться с кем угодно.
👉 Action item: обнови приложения + проверь свои package-lock.json на предмет Axios и подозрительных версий.
#security #openai #supplychain #nodejs #разработка
источник
Если у тебя macOS + ChatGPT / Codex / Atlas — обнови прямо сейчас
OpenAI выпустила экстренный алерт 29 апреля: популярная JavaScript-библиотека Axios была скомпрометирована через атаку социальной инженерии — в десктопные приложения ChatGPT, Codex и Atlas подсунули троян удалённого доступа (RAT).
Что происходит:
— Атака произошла через supply chain: взломали стороннюю зависимость, а не сам OpenAI
— Все macOS-пользователи обязаны обновить приложения до 8 мая 2026, иначе они перестанут работать — компания ротировала code-signing сертификаты
— По заявлению OpenAI, данные пользователей не затронуты, но проверить это невозможно без аудита
Почему это важно:
Это не просто очередной CVE. Это демонстрация того, что ИИ-инструменты стали новой поверхностью атаки. Codex сейчас встроен в CI/CD пайплайны миллионов команд. Один скомпрометированный агент → доступ ко всему репозиторию.
Axios — это библиотека, которую использует буквально каждый JS/TS проект. Если это могло случиться с OpenAI, может случиться с кем угодно.
👉 Action item: обнови приложения + проверь свои package-lock.json на предмет Axios и подозрительных версий.
#security #openai #supplychain #nodejs #разработка
источник
❤1😁1
75% кода в Google сейчас пишет ИИ. И это убивает джунов.
На Google Cloud Next 2026 (Лас-Вегас, 29–30 апреля) CEO Google Cloud Томас Куриан объявил официально: компания переходит от "AI как инструмента" к "AI как сотруднику" — эра Agentic Enterprise.
Цифры, которые заставляют задуматься:
📈 75% нового кода в Google генерируется ИИ → скорость разработки выросла в 6 раз
📉 −20% — падение найма junior-разработчиков прямо сейчас, не в будущем
🏗 Google анонсировала TPU 8i — новое поколение чипов с +80% производительности на доллар для agentic-задач
🔒 Каждому AI-агенту теперь присваивается криптографический ID — все действия аудируемы
Параллельно вышел академический paper от UPenn и Boston University — "The AI Layoff Trap". Вывод: компании попали в Prisoner's Dilemma. Каждая автоматизирует ради выживания → совокупно уничтожается потребительский спрос → экономика замедляется. Единственный предложенный выход — robot tax (налог на автоматизацию).
А ты уже почувствовал это? 👇
#google #agenticai #aiagents #junior #рынок_труда #разработка
На Google Cloud Next 2026 (Лас-Вегас, 29–30 апреля) CEO Google Cloud Томас Куриан объявил официально: компания переходит от "AI как инструмента" к "AI как сотруднику" — эра Agentic Enterprise.
Цифры, которые заставляют задуматься:
📈 75% нового кода в Google генерируется ИИ → скорость разработки выросла в 6 раз
📉 −20% — падение найма junior-разработчиков прямо сейчас, не в будущем
🏗 Google анонсировала TPU 8i — новое поколение чипов с +80% производительности на доллар для agentic-задач
🔒 Каждому AI-агенту теперь присваивается криптографический ID — все действия аудируемы
Параллельно вышел академический paper от UPenn и Boston University — "The AI Layoff Trap". Вывод: компании попали в Prisoner's Dilemma. Каждая автоматизирует ради выживания → совокупно уничтожается потребительский спрос → экономика замедляется. Единственный предложенный выход — robot tax (налог на автоматизацию).
А ты уже почувствовал это? 👇
#google #agenticai #aiagents #junior #рынок_труда #разработка
❤1
Poolside выпустили Laguna XS.2 — открытую 33B (3B active) MoE-модель специально под agentic coding!
Что умеет:
• 44.5% на SWE-bench Pro и 30%+ на Terminal-Bench
• Запускается локально на одном GPU / даже на Mac с 36 ГБ (Ollama, vLLM)
• Apache 2.0 — можно fine-tune, quantize, встраивать куда угодно
• Плюс новый terminal-агент "pool" и веб-окружение Shimmer для мобильного кодинга
Больше не нужно слать весь код в облако. Полноценный reasoning-агент у тебя на ноуте.
Ссылка: Hugging Face + блог Poolside (вчерашний релиз)
Кто уже попробовал — делитесь результатами в комментах 🔥
#AI #Coding #OpenSource #LLM
источник
Что умеет:
• 44.5% на SWE-bench Pro и 30%+ на Terminal-Bench
• Запускается локально на одном GPU / даже на Mac с 36 ГБ (Ollama, vLLM)
• Apache 2.0 — можно fine-tune, quantize, встраивать куда угодно
• Плюс новый terminal-агент "pool" и веб-окружение Shimmer для мобильного кодинга
Больше не нужно слать весь код в облако. Полноценный reasoning-агент у тебя на ноуте.
Ссылка: Hugging Face + блог Poolside (вчерашний релиз)
Кто уже попробовал — делитесь результатами в комментах 🔥
#AI #Coding #OpenSource #LLM
источник
❤4
🔥 NVIDIA выкатила Nemotron 3 Nano Omni — одну модель вместо кучи отдельных (vision + audio + language + video)
Ключевые фичи:
• 30B total / 3B active (супер-эффективно, до 9x быстрее агентов)
• Понимает документы, длинное аудио/видео, изображения, речь
• Идеально для: computer use, document intelligence, ASR, multimodal reasoning
• Open-модель, доступна на Hugging Face, NIM, SageMaker и т.д. уже вчера
Конец эпохе "пайплайна из 5 моделей". Теперь один efficient omni-агент.
Кто пробует на своих задачах — кидайте бенчмарки и кейсы 👇
#NVIDIA #Multimodal #AIAgents #DevTools
(источник)
Ключевые фичи:
• 30B total / 3B active (супер-эффективно, до 9x быстрее агентов)
• Понимает документы, длинное аудио/видео, изображения, речь
• Идеально для: computer use, document intelligence, ASR, multimodal reasoning
• Open-модель, доступна на Hugging Face, NIM, SageMaker и т.д. уже вчера
Конец эпохе "пайплайна из 5 моделей". Теперь один efficient omni-агент.
Кто пробует на своих задачах — кидайте бенчмарки и кейсы 👇
#NVIDIA #Multimodal #AIAgents #DevTools
(источник)
❤4
🚀 Claude Opus 4.7 рвёт все бенчмарки!
Что нового:
• +13% на внутреннем 93-task coding-бенчмарке (решает задачи, которые не брали Opus 4.6 и Sonnet)
• SWE-bench Pro и Rakuten-SWE-Bench — огромный прирост в code quality и test quality
• Лучшая мультимодальность: видит изображения в 3+ раза выше разрешении (до 2576px)
• Идеально для long-running agentic задач, само-верификации и сложных рефакторингов
• Цена та же: $5/$25 per M tokens. Доступен в API, Claude Code, Bedrock, Vertex
Разработчики уже называют его "реальным coworker", который меньше галлюцинирует и лучше следует инструкциям.
Официальный релиз Anthropic
Кто уже перешёл на 4.7 в своих агентах — делитесь результатами и промптами 👇
#Claude #AICoding #SWEbench #AIagents
Что нового:
• +13% на внутреннем 93-task coding-бенчмарке (решает задачи, которые не брали Opus 4.6 и Sonnet)
• SWE-bench Pro и Rakuten-SWE-Bench — огромный прирост в code quality и test quality
• Лучшая мультимодальность: видит изображения в 3+ раза выше разрешении (до 2576px)
• Идеально для long-running agentic задач, само-верификации и сложных рефакторингов
• Цена та же: $5/$25 per M tokens. Доступен в API, Claude Code, Bedrock, Vertex
Разработчики уже называют его "реальным coworker", который меньше галлюцинирует и лучше следует инструкциям.
Официальный релиз Anthropic
Кто уже перешёл на 4.7 в своих агентах — делитесь результатами и промптами 👇
#Claude #AICoding #SWEbench #AIagents
❤4💩1