OpenAI выложили use case по нативной разработке под iOS и macOS через Codex.

Идея — держать весь цикл CLI-first: scaffold SwiftUI-проект, собирать и тестировать через xcodebuild или Tuist, а для более глубокой автоматизации подключать XcodeBuildMCP и специализированные SwiftUI skills.

Полезно для тех, кто хочет делать native Apple-разработку через агентный workflow, не завязываясь постоянно на Xcode GUI.

🔗 https://developers.openai.com/codex/use-cases/native-ios-macos-apps

#codex #skills

Взял OpenCode Go (5$ первый месяц, затем 10$) просто чтобы потестировать.

У кого проблемы с оплатой, доступом, VPN и блокировками, в очередной раз напоминаю об OpenCode.

Качество вывода и tool-calling у MiniMax 2.7 довольно хорошие. Это не какая-то игрушка уже, с этим реально можно работать)

Новости из мира ИИ))

Разработчик пожаловался, что в описании под его PR появилась реклама, которую туда добавил GitHub Copilot.

Он был злой.

Но все оказалось не так просто, судя по всему. Raycast сказали, что они не платили за рекламу и проблема была в том, что внутренние инструкции (типа используй Raycast если нужно сделать a, b, c) утекли в релизную версию и Copilot стал рекомендовать Raycast простым пользователям. :)

Хакеры, вероятно, скомпрометировали axios — один из самых популярных JavaScript-пакетов. По данным Socket, вредоносными были версии axios@1.14.1 и axios@0.30.4, опубликованные в npm почти одновременно.

Проблема была связана с зависимостью plain-crypto-js@4.2.1, которая появилась только в день атаки. После установки она подтягивала дополнительную вредоносную нагрузку с внешнего сервера в зависимости от ОС.

Что делал malware:

• macOS — ставил remote-access trojan, то есть бэкдор в систему
• Windows — маскировался под системные файлы
• Linux — тоже получал отдельный payload

Подозревается, что был угнан аккаунт мейнтейнера axios. При этом вредоносные релизы вообще не появились в официальной истории релизов GitHub, что выглядело необычно.

Сейчас затронутые версии вроде бы уже удалены из npm. Но если вы запускали npm install в последние часы, стоит проверить зависимости и убедиться, что у вас не подтянулись эти версии. Особенно важно потому, что AI-инструменты для кодинга всё чаще ставят пакеты автоматически, без ручной проверки.

#security

AvdLee выложил Xcode-Build-Optimization-Agent-Skill — набор из 6 skills для анализа и оптимизации скорости сборки в Xcode.

Основной orchestrator замеряет clean и incremental builds, ищет compile hotspots, проверяет build settings, script phases, target dependencies и overhead от Swift Package Manager, а затем собирает план оптимизации в .build-benchmark/optimization-plan.md.

В сумме skill покрывает 40+ проверок.

🔗 https://github.com/AvdLee/Xcode-Build-Optimization-Agent-Skill

#skills #xcode #ios

twostraws выложил SwiftUI-Agent-Skill — skill для AI coding assistants, который помогает писать более современный и аккуратный SwiftUI-код.

Он покрывает типичные ошибки LLM в SwiftUI: API usage, navigation, layout, animations, state management, accessibility, deprecated API и производительность.

🔗 https://github.com/twostraws/SwiftUI-Agent-Skill

#skills #swiftui #ios

Supacode — центр управления для терминальных кодинг-воркфлоу на macOS. Он помогает вести параллельную работу через несколько git worktree в одном окне.

Внутри: встроенный терминал с вкладками, сплитами, поиском и уведомлениями, GitHub CLI-интеграция для PR и CI, а также настройки и команды на уровне репозитория. По сути это native-приложение для запуска терминальных агентных воркфлоу поверх worktree.

💬 @avoc0der: уже начал тестировать и буду делиться фидбеком по ходу

🔗 https://supacode.sh

#tools #agents #orchestration

Нередко слышу такое мнение, что провайдеры типа OpenAI/Anthropic поднимут цены и использование LLM станет дорогим удовольствием. То есть, условно, вместо 100$ будут брать 1000$ а то и больше.

Это вполне вероятно. Более того, это логично, так как цель этих компаний — увеличение прибыли.

Но я не думаю, что это произойдет потому, что будет недостаток в LLM. Произойти это может, как мне кажется, из-за бесшовной интеграции во все сервисы и workflow. Ведь недостаточно иметь крутую LLM, важно иметь возможность дать ей задачи в разных интерфейсах помимо терминала.

Я уверен, что более вероятным сценарием в плане развития LLM является то, что каждый будет иметь возможность запуска моделей уровня Opus на своей машине.

Для сравнения, сейчас для запуска Qwen 3.6 нужно будет иметь железо примерно:
- $5k – $10k / 122B параметров / 15–20 токенов/сек. (Mac Studio M2/M3 Ultra или 2x RTX 4090)
- $10k – $25k / 122B параметров / 30–50 токенов/сек. (4x RTX 4090 или 2x RTX 6000 Ada)
- $25k – $75k / 235B параметров / 40–60 токенов/сек. (4x H100 или 8x A100 80GB)
- $75k – $150k / 397B параметров / 30–50 токенов/сек. (8x H100 SXM)

И это только начало, лабаротории только учатся делать их, появляются механизмы оптимизации.

Помню как мы в школе смеялись с преподавателя по русскому, которая сказала "выключите эти свои машины", имея в виду телефоны. Это 2000 годы. Эпоха кнопочных Nokia. Они только начали появляться у нас.

И вот мы здесь, спустя двадцать лет, называем макбуки машинами ¯\_(ツ)_/¯

draw.io diagrams теперь можно стримить прямо в Claude по мере генерации

drawio-mcp рендерит диаграммы прямо внутри чата через MCP, без отдельной вкладки браузера. В результате схема появляется как интерактивный embed с zoom, pan, layers и кнопкой Open in draw.io для дальнейшего редактирования.

🔗 https://github.com/jgraph/drawio-mcp/tree/main/mcp-app-server

#tools #mcp

Впервые я поставил агента на автономную работу.

Решил начать с примитивной задачи: агент запускается каждый час с задачей внести ровно одно изменение, которое улучшает качество кода, либо закрывает какой-то технический долг в проекте.

Так как запускается всё на MiniMax 2.7, это почти бесплатно. Посмотрим что он ещё в течение дня сделает.

Это я делаю в paperclip.ing кстати)

К нему можно подключать любых агентов, в том числе openclaw.

Как в итоге работает: неплохо.

Любит добавлять всякие a11y фичи, исправляет опечатки. Немало всяких ненужных изменений тоже делает.

Какова ценность? Ну, по сути всё это можно было сделать за пару прогонов с агентом. Но учитывая то, что это делается автономно, мне кажется, это полезно.

Можно увеличить интервал (поставить раз в 12 часов, например) и расширить скоуп (не одно изменение, а, например, одна фича за сессию). Так тоже попробую, иншааЛлах)