Fable 5.5 ждут к IPO — Anthropic уже подала документы

26 октября Anthropic подала в SEC заявку на IPO: тикер ANT на Nasdaq, выход ждут в середине ноября, и сбор может побить рекорд SpaceX. По слухам, к размещению выкатят Fable 5.5, чтобы зайти на биржу с самой сильной моделью на рынке. Ждут на этой неделе или в первую неделю ноября.

Следы модели уже были: 13 октября claude-fable-5-5 мелькнула в каталоге Azure, а партнёрам, по словам инсайдеров, доступ уже выдали.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #anthropic #claude

DeepSeek V4.1 Flash заехала в Cursor — от 60 ЦЕНТОВ за задачу

На собственном бенчмарке Cursor CursorBench одна задача обходится от $0,60 до $0,98 в зависимости от уровня рассуждений, и на этих ценах ни одна модель не набирает больше.

Включаем в Cursor Settings → Models и гоняем на ней повседневный код, а дорогие модели бережём под сложные задачи.

👨‍💻 — Переключаюсь сегодня же
🗿 — С Claude не слезу
🤷‍♂️ — Токены оплачивает работодатель

😎КиберПоток / Навигация
#новости #deepseek #cursor

OpenAI выкатила GPT-6.1 Terra — вдвое ДЕШЕВЛЕ прошлой

Средняя модель линейки стоит $1 за миллион входных токенов и $5 за выходные, у GPT-5.6 Terra было $2 и $12. Это и вдвое дешевле флагманской GPT-6.1 Sol.

В независимом Bug Hunt Bench модели чинят 105 багов, спрятанных в двух живых проектах. На max Terra почти догнала Sol, но стоит опустить режим на ступень, и результат падает почти вчетверо:

{
  // ИСПРАВЛЕНО БАГОВ ИЗ 105
  ├ "GPT-6.1 Sol на MAX": 44.3
  ├ "Terra на MAX": 40.7
  ├ "Terra на XHIGH": 11.3
  └ "Terra на HIGH": 9.7
}

Первое место всё ещё у Sonnet 5.5 на max с 51,3, но он берёт упорством: почти 5 часов на прогон и в 7 раз больше шагов, чем у GPT-6 Astra.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #openai #gpt

Скоро в репе останется одна ветка. И на одного коллегу меньше.

😎КиберПоток / Навигация
#юмор #copilot #git

Отдаём смартфон ИИ-агенту — он САМ тыкает приложения по команде

Mobilerun — опенсорсный агент, который с компа рулит Android и iPhone: читает экран, жмёт, листает и печатает. Пишем задачу словами, а дальше он проходит её сам, шаг за шагом.

▾ Как запустить
├ включаем отладку по USB на телефоне, на комп ставим ADB (утилита отладки Android) и uv (установщик Python-пакетов)
├ ставим агента: uv tool install mobilerun
├ заливаем на телефон приложение Portal: mobilerun setup
├ выбираем модель и ключ: mobilerun configure
└ даём задачу: mobilerun run "Open settings and turn on dark mode"

Модель любая: GPT, Claude, Gemini, DeepSeek или локальная через Ollama. Сам агент бесплатный, но за облачные модели платим по своему ключу. Для Claude ставим версию mobilerun[anthropic].

Теперь в телефоне можно копаться чужими руками.

😎КиберПоток / Навигация
#инструменты #android #агенты

Anthropic только что СБРОСИЛА ЛИМИТЫ — Fable 5.5 на подходе!

Так пишут в X, сама Anthropic пока молчит. Но примета рабочая: при выходе Fable 5 и Fable 5.1 лимиты обнуляли всем. Проверяйте свои в настройках и пишите, у кого сбросилось.

😎КиберПоток / Навигация
#новости #anthropic #claude

Автор «Чистого кода» ЛИЧНО учит ИИ-агентов — выложил скилл ub-mode

ub-mode — порядок работы, по которому Роберт Мартин гоняет своих агентов: сначала код должен заработать, потом стать правильным. Основу дядя Боб взял у разработчика poteto, ужал и прикрутил к ней свои утилиты-контролёры.

▾ Что требует от агента ▾

▸ писать падающий тест раньше, чем трогать код;
▸ чинить причину бага, а не прятать падение за проверкой;
▸ вычищать дубли и дробить запутанные функции;
▸ рефакторить без сюрпризов: поведение до и после обязано совпасть.

▾ Как запустить
├ кладём SKILL.md в ~/.claude/skills/ub-mode/, для Cursor — в ~/.cursor/skills/ub-mode/
├ в новой сессии пишем /ub-mode и следом задачу
├ агент идёт по шагам и в конце отдаёт лог: что сделал и зачем
├ [!] сложность, дубли и мутации меряют утилиты crapper, dryer и mutator, ставим их отдельно, ссылки в README. Языки: Python, Go, TS, Java, Rust, Clojure
└ [ЦЕНА] бесплатно

Ссылки
└ [GitHub]

😎КиберПоток / Навигация
#инструменты #вайбкодинг #claude

ИИ вычисляет место съёмки по фото БЕЗ ЕДИНОЙ надписи — geo-sleuth

geo-sleuth — опенсорсный скилл для Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI и других агентов. Агент сверяет снимок с картами OpenStreetMap, рельефом, спутником и панорамами улиц и отдаёт точку съёмки, направление камеры и спутниковый снимок-доказательство.

В примерах автора точка нашлась в 2 и 3 метрах от настоящей, в третьем случае в 87 метрах, а поиск шёл по полчаса и дольше. Но эти фото скилл уже решал раньше, так что честного замера точности пока нет. Автор просит брать только свои снимки или чужие с разрешения.

▾ Как запустить
├ ставим npx skills add Oldcircle/geo-sleuth, нужны Node, Python 3.10+, uv и Chrome
├ в новой сессии просим агента прогнать doctor.py из папки скилла и починить, что он найдёт
└ кидаем фото и пишем «найди, где сделано это фото»

Ссылки
└ [GitHub]

😎КиберПоток / Навигация
#инструменты #скиллы #osint