Upgrade! Поменял предпоследний топовый MacBook на новый топовый.

Есть ли в этом практический смысл? Разбираемся вместе!

90-е были непростым временем, но в них осталось одно очень кайфовое чувство, которое в этом году ко мне вернулось: радость от апгрейда, когда ты зримо видишь, что привычные операции, скорости в которых никогда не бывает мало, делаются сильно быстрее, чем на прошлом сетапе железа.

И вот последние несколько лет я полностью утратил чувство этого счастья. Видео я монтировал редко, а в остальных рабочих сценариях прирост производительности едва ли ощущался.

🔥 В 2026-м совсем другое дело! ИИ во всех видах так грузят железо, что прямо сейчас я бы не отказался и от х10 прироста скорости от производительности нового сетапа. Памяти мало, NPU и GPU производительности ещё меньше. В этом году у меня постоянно на компьютере что-то вычисляется, компилируется и ИИ-вычисляется )
Было уже несколько раз, когда выполнялись работы длительностью в 1-3 суток.

🟦 Так вот, про практический смысл. На этих тяжёлых сценариях новая железка выдаёт ×2,4. Кайфово.

📈 Upgrade снова желанный и снова даёт настоящий прирост скорости.

Я по этому чувству, оказывается, скучал. И забавно, что вернул мне его именно ИИ.

Во что упираетесь вы — в память, в GPU или уже в терпение в бесконечных хьюман ин зе луп!?

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

👋 26 июля 2026 подписан закон № 243-ФЗ про ИИ. Разбираемся что запретили, а что разрешили!

Разбираться удобнее с начала. С 1 марта действует приказ ФСТЭК № 117, и про него до сих пор пишут «ФСТЭК запретил облачный ИИ». Но если открыть приказ — там этого нет.

Пересказов вышло много, и почти в каждом «запрет облачных ИИ-сервисов», часто ещё и «для гостайны». Если хотим разобраться - читаем первоисточник.

Гостайны в приказе нет вовсе: пункт 4 выводит её из-под действия документа. Слово «облачные» во всём тексте встречается один раз, в пункте 63, и это мера защиты.

Зато вот пункт 60, дословно:
«Не допускается передача лицу, разработавшему модель искусственного интеллекта, информации ограниченного доступа, содержащейся в информационных системах, в том числе для улучшения функционирования модели искусственного интеллекта».

А пункт 61 добавляет:
«Непосредственно в состав информационных систем должны включаться доверенные технологии искусственного интеллекта или их компоненты».

Теперь про то, чем эту доверенность подтверждать. Механизм написали и убрали. Речь про тот закон, что в шапке новости - Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». В мартовском проекте в нём была категория доверенных моделей и реестр под неё, в майской редакции требование расширили с госсистем и КИИ на все модели, а 22 июня категорию вычеркнули целиком. В подписанном тексте слова «доверенная» и «реестр» не встречаются ни разу.

🟦 Требование действует с 1 марта, и спрашивают по нему с оператора. А понятие, которым его закрывать, из закона убрали.

Действующий с апреля ПНСТ 1046-2026 требует, чтобы ИИ первых двух уровней критичности на КИИ был доверенным. А доверенную систему определяет как ту, «в отношении которой потребитель проявляет доверие». Круг замкнулся и более подробностей на настоящий момент нигде нет.

📣 Что нас ждет далее? 17 июля ФСТЭК и ИСП РАН вынесли на публичное обсуждение проект ГОСТа по безопасной разработке ИИ, оно идёт до 17 сентября. Но этот стандарт — для тех, кто модель делает, и про то, как её делать.

Резюме. Облачный ИИ никто не запрещал, его отсекают эти два требования выше: не отдавать данные разработчику и брать доверенное. Локальная модель в контуре остаётся законной.

Отсюда и интерес к открытым весам, и он теперь стоит на норме: закон вводит статус национальной модели, а она может собираться на чужих компонентах, включая зарубежные, если лицензия открытая. GLM-5.2 под MIT, Qwen3.6 под Apache-2.0. На моих задачах GLM с 5.2 сносно пишет код, Qwen с 3.6 тянет общий анализ данных.

⏰ Про сроки. Закон вступает в силу 1 сентября, но всё содержательное — статусы моделей, обязанности разработчиков, маркировка — включается только с 1 марта 2027. Тогда же Правительство получает право закрывать отдельные сферы: устанавливать случаи, когда допускается применять исключительно суверенные и национальные модели.

И мякотка: на системы, где модель уже работала к этой дате, такие ограничения не распространяются до 1 сентября 2032 — при условии, что данные обрабатываются и хранятся в России. То есть развернул контур до марта 2027 — у тебя пять с половиной лет запаса. Не успел — попадаешь под ограничение сразу, как только (и если) сферу закроют.

📈 Думаю, после этой появившейся определённости с тем, что сильные китайские модели можно использовать в onprem, отрасль обречена на бум развития ИИ сервисов! И времени мало - надо успеть развернуться до 1 марта 2027!

Вопрос тем, кто внедряет ИИ в контуре: чем вы закрываете «доверенность», пока реестра нет? И какие модели у вас самые ходовые?

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

👋 Навайбкодил Transmission Remote GUI, нативный под Apple Silicon

Некоторое время назад стал получать предупреждения от операционной системы про то, что популярное приложение Transmission Remote GUI, которое я использую на MacBook для управления torrent-закачками на своём сетевом хранилище, написано под x86 архитектуру и скоро перестанет поддерживаться динамическим транслятором Rosetta от Apple.


🟦 Не беда, подумал я и пошёл в GitHub искать обновление этой программы. Проект-то живой, коммиты идут. Но готовых сборок не выкладывали с 2019 года, а нативной под Apple Silicon нет вообще.
Это же вызов вайбкодерам! Подумано и сделано.

Сделал форк и навайбкодил нативную сборку: arm64, Cocoa, ветка native-macos-build. Написан клиент, между прочим, на Free Pascal — языку под тридцать лет, и наблюдать, как ИИ-агенты уверенно чинят Паскаль, было отдельным удовольствием.

Пользуйтесь, если кто-то тоже пользовался этой утилитой.

Забирайте: GitHub, готовый .dmg лежит в релизах.

По времени. Агенты наработали 24 минуты, я добавил 18, и все мои 18 — это 9 вопросов, на которые надо было ответить или одобрить принесённое. Программа, которой семь лет не выпускали сборок, завелась нативно меньше чем за час.

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

👋 Как перевезти Claude и Codex на новый компьютер без потерь

Заметка для таких же извращенцев, как я: тех, кто гоняет Claude Code и Codex не в терминале, а в приложении с окошками.

Штатный путь один — нативный мигратор Apple, который комп перевозит целиком. А я люблю настраивать новый компьютер с нуля. Для пущей чистоты и эффективности. Для этого случая механизма нет вообще.

Пришлось навайбкодить свой. Это было непросто.

Сначала полез искать сессии в IndexedDB, приложение же на вебе. Их там нет. Домашние сессии лежат в local-agent-mode-sessions, реестр Claude Code — в claude-code-sessions. И переезжают только аддитивным rsync при полностью закрытом приложении: открытое переписывает файлы своей текущей памятью. А рутины по расписанию живут вообще в третьем месте (их и забыл в итоге).

Один проект не переехал по неизвестной причине. Восстанавливал из GitHub: клонировать, поставить тулчейн, пересобрать. Уцелел только потому, что код лежал в репозитории.

🟦 Потом пошёл смотреть остальные проекты, и вот что оказалось противнее всего: бывает, код живёт в своём репозитории во вложенной папке, а память проекта — в корне и вне git вовсе. Со стороны выглядит как «всё под бэкапом». А половины нет.

Вывод первый: если настраиваете компьютер как новый и проектов у вас много — внимательно «сверяйтесь по списку», что точно всё переехало.

Вывод второй, для меня главный. Я перенастроил работу с проектами. Вся дополнительная память раньше лежала файлами в папке проекта на диске: журнал решений, статусы, планы, архитектура, уроки на своих же граблях. Теперь она в приватных git-репозиториях, рядом с кодом. Теперь к переезду я готов в любой день: всё нужное возьмётся из гита.

А ваша память по проектам где — на диске или в гите?

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

📣 Завайбкодил автопапку для преобразования аудиокниг из mp3 в m4b!

Часто аудиокниги у нас дистрибутируются папкой с несколькими десятками mp3 внутри. А люди с Apple техникой, и я в частности, привыкли к удобству аудиокниг в формате m4b. Соответственно есть задача конвертации. И есть даже утилита неплохая. Но меня каждый раз бесила необходимость искать и подкладывать в m4b обложку. И название книги, и имя автора приходилось вручную переносить. А хотелось максимально быстрой и простой автоматизации. Типа бросаешь в папку с названием mp3-to-m4b папку с книгой в виде mp3 рассыпухи, потом вжух магия, и на выходе m4b с обложкой!

Звучит как задача для очередного вайбкодерского проекта! =)
Сначала я сделал себе эту автопапку. Кладёшь в неё книгу, и она собирается сама: ни запусков, ни терминала. Потом из этой папки выросла утилита под macOS.

mp3-to-m4b следит за папкой, сам читает теги и длительности, показывает окно: главы списком, обложка, качество. Глава на каждый файл, в правильном порядке.
Обложку берёт вшитую в mp3, а если её нет, ищет в интернете или рисует свою. Битрейт и стерео/моно выбираются, длинную книгу можно нарезать на части.

На выходе .m4b с главами и обложкой. Красота!

Внутренний стэк: Swift, 13 файлов. Всё остальное — Python, 39. Конвертирует ffmpeg, обложки рисует Pillow, за папкой следит launchd.

По времени. Агенты наработали 11 часов 51 минуту за 61 делегирование, я добавил час: 40 вопросов и ручные проверки. Вместе почти 13 часов. Считает это «Юрка team» - моя команда ИИ агентов.

Только macOS. Подписи Apple у сборки нет, поэтому первый запуск система остановит: разрешить нужно один раз, в Системных настройках, в разделе «Конфиденциальность и безопасность».

🟦 Забирайте: бесплатно, открытый код, DMG на GitHub.

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

👋 Делаем идеальный и бесплатный голосовой ввод!

С чего начинается интенсивное использование ИИшек и вайбкодинг? Правильно — с качественной утилиты голосового ввода! На Ютубе инфлюенсеры и вайбкодеры все говорят, что они пользуются платной Wispr Flow. И добавляют — есть прекрасная бесплатная Handy. И всё, идут дальше. И совершенно не ясно, зачем они используют платный сервис, когда есть бесплатная альтернатива.

Меня вначале тоже мучил этот вопрос. Распознаёт-то не сама утилита, а движок — модель, которую ты выбираешь. И самая мощная SLM STT модель — Whisper размера Large стоит в обеих. Так зачем платить 12–15 долларов в месяц, когда можно не платить?

Поставил Handy — и примерно каждая пятая надиктовка приезжала битым текстом: без знаков препинания, без орфографии. Оказалось, это известный баг самой модели Whisper.

🔥 Я пошёл искать решение и нашёл его: полностью локально, без месячной подписки, и интернет не нужен. На базе Handy и Whisper, но без бага Whisper!

Хотите себе так же — читайте мой разбор! (2 мин чтения).

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI

👋 Вышли новые модели — перетряхнул весь цикл разработки (PDLC/SDLC)

Вчера OpenAI выкатили GPT-6 Sol, а Anthropic — Claude Opus 5.5. Я прогнал новинки на своём наборе задач (ревью с дефектами, архитектура, дебаг) и дважды за день переписал уставы агентов. Весь цикл разработки разбит на фазы, давайте смотреть, кто куда переехал.

🟦 0–1: Исследование рынка и требования (PRD)
Исследователь (Claude) остался на Opus, но думанье сбросил с максимального на обычное. Второй исследователь пересел с GPT-5.6 Sol на GPT-6 Sol. Да, у меня два исследователя, два архитектора и два код-ревьюера. Зачем? Две головы на разных моделях ловят слепые зоны друг друга — одна модель свои ошибки не видит.
Юрист со своим вторым мнением остался на старой связке Opus + Astra. А продакт-менеджер (требования, PRD, use cases и user stories) слез с тяжёлой Fable 5.1 на Opus 5.5: документы у неё выходят точнее, а стоит она в два с половиной раза дешевле.

🟦 2–3: Дизайн и Архитектура
Бренд-дизайнер и UX-аналитик перешли с максимального уровня думанья Opus на обычный. Дизайн-инженер и так сидел на обычном.
Архитектор остался на Fable 5.1. Второй архитектор работает на GPT-6 Astra: я свожу два плана в один, а он этот синтез проверяет. ИБ-аналитик (модель угроз) железобетонно сидит на Fable 5.1 и Astra: на Opus 5.5 его переводить нельзя из-за регрессии безопасности.

🟦 4–5: Код и Ревью
Основной разработчик — единственная роль с правом записи — ушёл с флагманской GPT-6 Astra на GPT-6 Sol. Sol впятеро дешевле Astra и вдвое быстрее, но главное — честность: по самоотчёту OpenAI обман в коде упал до 1,3%. Для агента с доступом к файлам это важнее запредельного IQ. На Astra идёт только эскалация по риск-тегам. Запасной разработчик остался на Opus.
Код-ревьюер пересел на Opus 5.5, второй проход ревью теперь делает GPT-6 Sol: те же 4 дефекта из 4, только за 41 секунду вместо 62 у Astra. Дизайн-ревьюер просто сбросил уровень думанья до обычного.

🟦 6–7 и сквозные: Тесты, Релиз, Дебаг
Тестировщик (пишет тесты до кода), техписатель, автор changelog и оптимизатор сидят на Opus с обычным уровнем. QA обновился до GPT-6 Sol на максималках. С безопасностью на релизе без изменений.
Дебагер бодро переехал на Opus 5.5: причину бага нашёл за 49 секунд и 17 центов там, где Fable искала 353 секунды и $1,68. Если застрянет — эскалирую обратно на Fable 5.1. Оркестратор Юрка работает с чужим контентом из веба, поэтому тоже остался на Fable 5.1.

🧠 Правило думанья переписано. Раньше у ролей суждения стоял максимальный уровень думанья. Замеры показали: на максималках Opus 5.5 тратит 351 секунду и доллар там, где на обычном справляется за 37 секунд и 18 центов. И находит те же 4 дефекта из 4. Эффорт — это объём работы, а не глубина. Не поняла суть — меняй модель, не крути ручку. Теперь везде стоит обычный уровень, а максимальный включается только точечно под задачу.

А вы как внедряете новые модели? Сразу ставите в работу, верите обзорам и бенчмаркам или гоняете на своих собственных тестах?

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI
▶️ ПроТех на YouTube

👋 Нажёг 4,6 миллиарда токенов в ChatGPT
Из пугающего: самая длинная непрерывная серия работы составила 101 день, а всего мы наплодили 5 070 чатов (причём чаще всего на «очень высоком» уровне думанья). А ведь в статистике у Claude Code всё ещё хуже... Что же будет дальше — страшно представить. Всё только начинается!

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI
▶️ ПроТех на YouTube

👋 Сделал прогноз расхода токенов для Claude и Codex

Не знаю, как вам, а мне приходится постоянно смотреть на расход токенов по двум подпискам (Claude Code и Codex) и прикидывать, на сколько их хватит. Плюс я использую оба аккаунта и на Mac, и на ALSE.

В итоге родилось несколько решений для развития моей утилиты Claude/Codex usage limit monitor.

🟦 Что решил сделать:
1. Систему прогнозирования исчерпания остатков (идею подсмотрел у Миши Миланина из red_mad_robot).
2. Считать сколько потрачено каких моделей в подписках и сколько бы это стоило по API (потому что не за горами тот момент, когда вся эта халява с подписками прекратится). И ближайшим шагом будет подписка за 500$ на Codex. И потихоньку только такие подписки и станут нормально рабочими. Помяните моё слово )
3. Сделать утилиту и для платформы ALSE.
4. Облачную синхронизацию акков через Git, так как первый пункт опирается на статистику конкретной машины, а не аккаунта.

Все пункты сделал (см. скриншот). Теперь сразу видно, хватит лимита впритык или он кончится за несколько дней до сброса. Стала красота!

Скачать, как и раньше, можно с Git'а.

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI
▶️ ПроТех на YouTube

👋 Как я и предсказывал: встречайте подписку за $500

Буквально вчера просил помянуть моё слово про конец халявы, и вот на DevDay OpenAI выкатила тариф Pro 500. Дают лимиты х25 от обычного Plus и эксклюзивный режим Ultrafast (Codex теперь строчит до 8 раз быстрее).

❗ Старый тариф Pro 200 при этом порезали!
Цена осталась, но лимиты на Work и Codex упали вдвое (с х20 до х10 от Plus), а запросы к GPT-6 Pro обрезали со 200 до 100 в неделю. Ещё 10 сентября OpenAI останавливала новые подписки на $200 из-за перегруза серверов.

🟦 Официальная версия и суровая математика
OpenAI объясняет урезание тем, что «модели стали эффективнее». Но по оценке SemiAnalysis, хардкорный юзер тарифа за $200 выжигал мощностей примерно на $14 000 в месяц (если считать по ценам API, а не по себестоимости). Про это я и говорил: бесконечно субсидировать этот банкет невозможно. Дальше будет хуже. И то же самое будет и у Антропиков! Поэтому вайбкодьте пока это доступно простым смертным за смешные деньги!

❓ А вы в свои текущие лимиты часто упираетесь? Что вообще думаете про эту движуху? И кто уже разорился на подписку за $500$?

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI
▶️ ПроТех на YouTube

👋 Говорят, половину коммитов в Linux 7.4 написал ИИ

В каналах гуляет: половина из 20 000 коммитов от ИИ, Торвальдс стал ИИ-фанатом и всё идёт по плану. Меня как человека, управляющего развитием российской ОС с Debian корнями и с самой большой долей рынка, тема триггернула. Попросил свой рой агентов разобраться =)

🟦 В письме Торвальдса к 7.4-rc1 никакой половины от ИИ нет: «about half» там про драйверы. Тег Assisted-by стоит у 3 008 из 18 591 коммитов: 16,2% против 8,2% в окне 7.3, рост вдвое. Причём 20 октября добровольный тег отменили, так что 16% лишь нижняя граница.

🟦 Фанатизма в письме тоже нет: «хороший знак», но сразу сдержанное «посмотрим, как пойдут rc». Да и сами ИИ-патчи люди всё ещё часто переписывают.

🔥 Как CPO вижу главное: поток ИИ-работы в ядре становится частью обычной разработки. Но ИИ-агент не ставит Signed-off-by, за патч отвечает человек. На мой взгляд, это и делает модель здоровой.

А кто у вас в команде отвечает за код от ИИ?

Фото: Krd / Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0

↗️ Алекс Ковалёв | ПроТех c AI
▶️ ПроТех на YouTube