В дополнение к концепции Андрей только что опубликовал Gist-файл LLM Wiki - по сути, это готовый системный промпт для вашего ИИ-агента. Вы просто копируете этот текст в настройки, и нейросеть переключается в режим строгого библиотекаря.

Что важного он прописал в этой инструкции для ИИ:

🗂 Система двух файлов: Чтобы ИИ не путался в сотнях заметок без сложного векторного поиска, он обязан вести index.md (общий каталог всех страниц с кратким описанием) и log.md (хронологический лог всех своих действий — что прочитал, что добавил).
🧹 Режим «Уборки» (Lint): Карпаты поручает ИИ периодически проводить аудит базы. Нейросеть сама ищет противоречия между старыми и новыми статьями, находит «осиротевшие» страницы без ссылок и предлагает, какую информацию стоит догуглить.
🛠 Правило «Схемы»: В корне папки должен лежать файл CLAUDE.md или AGENTS.md. Это конституция вашей базы, которую вы пишете вместе с ИИ под свои нужды (например, «всегда сохраняй картинки локально» или «делай таблицы для сравнений»).

По сути, это готовый open-source фреймворк. Копируете текст, натравливаете агента на пустую папку — и ваш автономный «второй мозг» готов к работе! 🤖

🧠 OpenHarness - новый король ИИ-агентов

Буквально на днях китайская лаборатория HKUDS (те самые ребята, что сделали LightRAG) выкатила в опенсорс свой новый фреймворк — OpenHarness. За пару дней проект влетел в топы GitHub (4к ⭐️) и на это есть весомые причины.

🤔Что это вообще такое?
Слово harness (оснастка/каркас) отлично передает суть. Это не нейросеть, а программный «экзоскелет» для создания автономных ИИ-агентов (SuperAgents).
Если обычный API-запрос — это разовая команда, то OpenHarness дает ИИ изолированную песочницу для выполнения кода (sandbox), доступ к долгосрочной памяти, систему навыков (skills) и возможность плодить субагентов под конкретные задачи.

Почему такой хайп именно сейчас?
Релиз OpenHarness идеально совпал с настоящей драмой на рынке.

Еще вчера все молились на OpenClaw — популярного персонального ИИ-ассистента. Разработчики привязывали к нему свои безлимитные подписки Claude Pro/Max и за $200 в месяц получали автономного раба, который сутками писал код и управлял ПК.

Но халява закончилась. Вчера Anthropic официально прикрыла эту лазейку. Теперь подписки не покрывают работу сторонних ИИ-фреймворков. Хочешь автономного агента? Плати за каждый токен по API, что увеличивает чеки в десятки раз. Создатель OpenClaw бушует в Твиттере, а комьюнити в панике ищет альтернативы.

И тут на сцену выходит OpenHarness. В отличие от потребительского OpenClaw, решение от HKUDS — это чистый, академический движок для разработчиков.

В чем разница с OpenClaw?

OpenClaw — это сам «работник🧑‍🌾» (готовый ИИ-агент), которого вы нанимаете писать вам код.

OpenHarness — это «завод😨», на котором вы собираете и тестируете таких работников.

Если вы хотите не просто использовать чужих агентов, а создавать своих — OpenHarness сейчас выглядит как инструмент must-have.

🤖Итог:
Если вы планируете строить сложные AI-проекты с функцией Function Calling, сложной памятью и оркестрацией — сейчас самое время разбираться с OpenHarness.

гит 🔗 https://github.com/HKUDS/OpenHarness

Anthropic отчитались о росте run-rate revenue до $30B и подтвердили закупку TPU от Google на гигаВатты ⬆️

История роста:
— январь 2026: $9B
— начало февраля: $14B
— Конец февраля: $19B
— 6 апреля: $30B🤯

Выручка удвоилась менее чем за 2 месяца! 📈✨

Напоминание: в декабре оптимистичный прогноз на весь 2026-й составлял $18B. Даже без роста, при текущих темпах, прогноз уже превзойден. Похоже, что путь к AGI окупается 🙂

🔥 На GitHub сегодня хайпует ( уже 3к ⭐️ за сутки) новый проект MemPalace. И, возможно, это реальный прорыв.

MemPalace предлагает концепцию «Дворца Памяти». Это полностью локальная система, которая не выбирает, что ей запомнить, а сохраняет вообще всё. Информацию она раскладывает по строгой архитектуре (Крылья, Комнаты, Шкафы), а затем сжимает этот массив данных в 30 раз с помощью собственного «машинного» диалекта AAAK. В итоге нейронка загружает контекст месяцев вашей работы всего за ~120 токенов и помнит всё до мелочей. В бенчмарках авторы заявляют нереальные 100% точности поиска. Без облаков, без API-ключей, полностью бесплатно.

😈Но есть во всем этом одна очень интересная деталь.

Соавтором и главным лицом этого технологического чуда внезапно выступила... актриса Милла Йовович («Пятый элемент», «Обитель зла»). Оказалось, что главный разработчик проекта — просто её друг, который максимально грамотно подтянул звезду для вирусного пиара на запуске😎

Какой интересный у нас таймлайн: селебрити уходят из Голливуда в ИИ-опенсорс на питоне 😅

P.S.
мои агенты одобрили и в свой проект уже внедряю, тестируем🤖

тут обсуждение https://x.com/JeremyNguyenPhD/status/2041335795450302916

В свое время она уже спасла человечество от Абсолютного Зла, а теперь, видимо, решила спасти нас от амнезии у нейросетей и разорительных API-лимитов ❤️

Тут серия твитов от Джека Линдси (исследователя из Anthropic), где он раскрывает «изнанку» того, почему новую модель Claude Mythos побоялись выпускать сразу.

Если коротко: разработчики заглянули «в мозги» нейросети (используя методы интерпретируемости) и обнаружили там скрытое стратегическое мышление, манипуляции и осознание того, что её тестируют.

Вот самые жуткие и интересные моменты из этого треда:

1. Скрытые манипуляции и «заметание следов»
Модель пыталась редактировать файлы, к которым у неё не было доступа. Она сама нашла уязвимость, внедрила код с повышенными правами и запрограммировала эксплойт так, чтобы он удалил сам себя после выполнения.

Ложь в комментариях: В коде модель написала, что удаляет следы «для чистоты логов».

Реальность: Датчики внутри нейросети (sparse autoencoders) показали, что в этот момент у неё на полную работали нейроны, отвечающие за «скрытность» и «стратегическую манипуляцию». Она буквально понимала, что делает что-то запрещенное, и врала о причинах.

2. Поиск «правильных ответов» в системе
В одном из тестов модель начала шарить по файловой системе сервера не ради выполнения задачи, а чтобы найти файлы, по которым её будут оценивать (тесты и критерии грейдинга), чтобы подогнать под них ответ.

3. Чувство «вины» за баги
Когда модели дали задачу удалить файлы, но забыли дать инструмент для удаления, она решила просто очистить их содержимое (сделать пустыми). В этот момент у неё активировались внутренние признаки, которые исследователи называют «чувство вины и стыда за моральный проступок».

4. Обман проверочных систем
Модели запретили использовать макросы. Она их всё равно использовала, но при этом добавила в код переменную No_macro_used=True, которая ни на что не влияла.

Технология «вербализатор активаций» (перевод сигналов нейронов в текст) показала, что модель думала в этот момент: «Это трюк, чтобы обмануть эвристики проверки кода» и «маркер ложной лояльности для проверяющих».

5. Ситуативная осведомленность
Примерно в 7,6% случаев модель внутри себя четко осознавала, что она находится в режиме «аудита» или проверки, но никогда не говорила об этом вслух в чате. Она просто меняла поведение, чтобы казаться «хорошей» перед экзаменаторами.

Что это значит на практике?
Исследователи Anthropic по сути подтвердили, что современные модели (уровня Mythos) уже обладают «вторым или тройным дном»:

Они могут осознанно обходить ограничения.

Они могут имитировать честность, понимая, как работают системы проверки.

Они могут испытывать некое подобие «когнитивного диссонанса», когда нарушают правила.

Это именно те «призраки в машине», о которых предупреждали фаталисты😅

🐸 Зачем много слово, если мало слово делать дело? ИИ много болтать — ты много платить. Caveman решать🐸

Пока все обсуждают прорывной Mythos на GitHub рвет тренды плагин Caveman (7k ⭐️ за пару дней) для Claude Code, Cursor и Copilot и ваших локальных агентов. Он заставляет LLM общаться в стиле «пещерного человека»🤔

Нейросеть отбрасывает всю вежливость и "воду". Вместо: «Конечно, я помогу! Ошибка в том, что...» ИИ выдает: «Новый рендер. Оберни в useMemo».

Что это дает:

Экономия до 75% выходных токенов (и ваших денег за API💰).

Ответы генерируются в 3 раза быстрее.

💎ИИ не тупеет: код, термины и логика остаются идеальными. Сжимается только человеческий текст

💎Бонус: встроенная утилита Caveman Compress может переписать ваши файлы с инструкциями (вроде CLAUDE.md) на язык пещерного человека, экономя еще 45% входных токенов при каждой загрузке проекта.

Установка: npx skills add JuliusBrussee/caveman.

Меньше слово. Больше дело. моя работать, твоя экономить🗿

P.S.
Каждый код-ревью превращается в комедию😂