Нашел для вас интересную обёртку для Claude Code:

https://github.com/Chachamaru127/claude-code-harness

Идея простая: Claude не просто пишет код, а работает в нормальном инженерном цикле:

plan → work → review

За счёт этого меньше хаоса, меньше сломанных правок и выше скорость на длинных задачах.

Что внутри:

— Go-native движок вместо Node.js-хуков
Было примерно 40–60 мс, стало около 10 мс.

— 13 защитных правил
Автоматически блокируют опасные операции: rm -rf, force push, запись секретов и прочие “ой, прод умер”.

— Параллельные воркеры
Запускаются одновременно, каждый делает самопроверку перед передачей результата дальше.

— Команда /harness-work all
Одной командой запускает полный цикл: планирование → реализация → проверка → коммит.

— Хук против обрыва контекста
Помогает Claude не терять нить на длинных задачах.

Вот это уже похоже не на “чатик пишет код”, а на попытку собрать нормальный агентный пайплайн вокруг Claude Code.

И, честно, именно туда всё и идёт:
не просто сильная модель, а модель + workflow + guardrails + review.

#Claude #ClaudeCode #AI #AIAgents #Programming #DevTools #GitHub #Automation #Нейросети #Разработка #КодНаАвтомате

Microsoft выкатила собственную AI-модель для кода — MAI-Code-1-Flash.

Её разворачивают в Copilot для всех тарифов, включая бесплатный.

Что важно:

— MAI-Code-1-Flash — модель для программирования
— MAI-Thinking-1 — reasoning на 35 млрд параметров
— MAI-Image-2.5 — генерация изображений
— MAI-Transcribe-1.5 — распознавание речи на 43 языках

По заявлениям Microsoft, модель обучали под реальные сценарии Copilot.

Что обещают:

— до 60% меньше токенов на сложных задачах
— 85.8% на внутреннем coding benchmark
— контекст до 256K токенов
— доступна прямо в Copilot через выбор модели

Microsoft явно не хочет быть просто “обёрткой над чужими моделями”.
Они строят свою линейку MAI под Copilot, Windows, Office и всю экосистему.

Для нас новость хорошая: конкуренция растёт, модели дешевеют, AI-кодинг становится доступнее.

Если Copilot уже подключён — можно тестировать.

#AI #Microsoft #Copilot #GitHubCopilot #Coding #Programming #LLM #AIAgents #Нейросети #Разработка #КодНаАвтомате

Apple официально пустила сторонние AI-модели внутрь iOS

На Platforms State of the Union Apple показала то, чего разработчики ждали годами: теперь Claude и Gemini можно вызывать прямо через нативный Swift API — тот же, что и для собственных Foundation Models.
Что завезли:
— Бесплатный доступ к Apple Foundation Models на Private Cloud Compute (для разработчиков с < 2 млн загрузок)
— Вызов сторонних моделей (Claude, Gemini) через единый Swift API
— Поддержка картинок на вход
— Dynamic Profiles — мультиагентные воркфлоу прямо в экосистеме Apple
Наш взгляд: Apple годами держала песочницу закрытой, а тут признала — одной своей модели мало. Для инди можно собирать AI-фичи без сервера и без отдельных подписок на API. Порог входа в AI на iOS только что рухнул.
Кто пишет под Apple — тестить на этой неделе.
#Apple #AI #Swift #Claude #КодНаАвтомате

Раньше выбирали IDE. Теперь выбирать почти нечего — и это хорошо

К середине 2026 Cursor, Claude Code, Codex и Antigravity по сути сошлись к одной схеме: агент строит план → пишет → сам себя ревьюит. Различия в деталях, а не в подходе. Windsurf вообще стал Devin Desktop и открылся под общий протокол (ACP), чтобы внутри него крутились любые агенты.
Что это значит на практике:
— Спор «какой инструмент лучше» теряет смысл — побеждает не IDE, а твой воркфлоу
— Модели стали взаимозаменяемыми: один протокол, любой агент сверху
— Преимущество теперь у того, кто умеет ставить задачу и собирать пайплайн, а не у того, кто знает горячие клавиши
Мой тейк: 2026-й окончательно сместил ценность с «инструмента» на «методологию». Связка модель + память + tools + review бьёт любую отдельную модель. Учиться надо процессу, а не кнопкам.
А ты на чём сейчас кодишь? Поделись в комментах.
#AI #Cursor #ClaudeCode #VibeCoding #КодНаАвтомате

OpenCode тихо стал самым популярным опенсорс-агентом для кода. 160k звёзд

Пока все спорили про Cursor и Copilot, OpenCode собрал 160k+ звёзд на GitHub и 7.5 млн разработчиков в месяц — это самый массовый опенсорс кодинг-агент в истории.
Почему его берут:
— Model-agnostic: 75+ провайдеров (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, локально через Ollama)
— LSP-интеграция — кормит модели реальные диагностики компилятора, а не догадки
— Фоновые субагенты + Scout-агент для внешнего ресёрча
— Полноценный air-gapped режим — можно крутить вообще без интернета (привет, энтерпрайз с NDA)
Чем цепляет: ты не привязан ни к вендору, ни к подписке, ни к одной модели. Хочешь — облако, хочешь — локальная Ollama без единого байта наружу.
Репозиторий: github.com/sst/opencode
Сохрани — если ещё сидишь на одной платформе, стоит хотя бы попробовать.
#OpenCode #OpenSource #AIAgents #LLM #КодНаАвтомате

Код на автомате — AI-кодинг без воды

Про то, как разработка меняется на глазах: новые модели, кодинг-агенты (Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode), dev-инструменты и честные тесты — что работает, а что хайп.
Что внутри:
— свежие новости AI-разработки каждый день
— инструменты и репозитории, которые экономят часы
— личное мнение, а не пересказ пресс-релизов
— разборы и проекты на YouTube
Пишу сам, тестирую сам, ничего не зажимаю.
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCtCtsK90myttmXIea4goCwA
Залетай, если кодишь с AI или только начинаешь.

📌 5 опенсорс-агентов, которые заменяют платный кодинг-стек

Подборка под репост — всё бесплатно, ставится сегодня.
1. OpenCode — #1 опенсорс-агент: 160K+ звёзд, 75+ провайдеров (Claude, GPT, Gemini, локалка через Ollama), LSP и фоновые сабагенты. Работает даже air-gapped.
2. Aider — лучший «всеядный» агент в терминале: мультифайловое редактирование + git, цепляется к любой LLM.
3. Cline — расширение для VS Code с мультифайловым ризонингом. Тянет на уровень закрытых конкурентов.
4. Codex CLI — референс от OpenAI под Apache-лицензией. Чистая база под форк.
5. Dify — платформа для сборки агентов: визуальный билдер, RAG и маркетплейс плагинов.
🧠 Наш взгляд: опенсорс догнал платные тулы по качеству — разница теперь в эргономике, а не в мозгах. Если платишь только за «удобный UI» — пора пересчитать бюджет. OpenCode + Aider закрывают 80% задач за 0 рублей.
Сохрани и перешли тому, кто всё ещё платит за бесплатное 👇
#aiкодинг #опенсорс #devtools #нейросети #КодНаАвтомате

🔥 Claude Fable 5 вышла в общий доступ — новый потолок в кодинге

9 июня Anthropic выкатила Fable 5 (класс Mythos) в GA. Цифры, от которых тяжело отмахнуться: 95.0% на SWE-bench Verified и 80.3% на куда более злом SWE-bench Pro. Для контекста — свежая Opus 4.8 даёт 88.6% на Verified.
Цена — $10 / $50 за миллион токенов (вход/выход). Не дёшево, но это premium под сложный агентный код, а не под автокомплит.
🧠 Мой тейк: планка «решённых» задач теперь уверенные 95% на Verified — и это меняет сценарий работы. Агенту можно отдавать не «допиши функцию», а «закрой тикет целиком». Но Pro-бенч (80%) честно показывает, где модель ещё спотыкается: длинные многошаговые задачи и легаси. Джунов рано хоронить — а вот рутину пора отдавать полностью.
А вы бы доверили Fable 5 закрывать тикеты без ревью? Пишите в комменты 👇
Сохрани и перешли тому, кто кодит с AI.
#ClaudeFable5 #aiкодинг #Anthropic #нейросети #КодНаАвтомате

🔥 Kimi-K2.7-Code — опенсорсный кодинг-агент, который жрёт меньше токенов
Moonshot AI выпустила Kimi-K2.7-Code — модель, заточенную не под обычный автокомплит, а именно под агентские задачи: когда ИИ сам ходит по проекту, правит файлы, держит контекст и часами решает задачу.
По заявленным бенчмаркам модель идёт примерно на уровне топовых решений вроде GPT-5.5 и Opus 4.8, но с двумя важными плюсами:
— может долго держать агентскую сессию
— тратит заметно меньше токенов
Запустить можно двумя способами:
забрать открытые веса на Hugging Face
использовать облачный сервис Kimi Code
Если Kimi-K2.7-Code реально держит уровень топовых моделей при меньшем расходе, это прямой удар по самому больному месту Cursor, Claude Code и других агентских инструментов.
Опенсорс + экономия токенов + возможность локального запуска — звучит как серьёзная заявка для тех, кто считает деньги, а не просто гоняется за хайпом.

🛠 Плагин, который учит Claude Code не наступать на одни и те же грабли

Нашёл интересный Claude Code-плагин под — /harness. Идея простая и злая: он гоняет агента по твоему проекту, ловит все ошибки и автоматически собирает CLAUDE.md на основе реальных фейлов.

Агент перепутал пути, не нашёл нужный скрипт, неверно угадал структуру проекта? /harness это зафиксирует. В следующий раз агент уже знает про эти косяки и не повторяет их. По сути — память об ошибках, которую обычно ведёшь руками.

Настройка — пара минут:
1. Поставь Hyperbrowser CLI: https://www.hyperbrowser.ai/docs/sandboxes/install
2. Создай папку под команду:
mkdir .claude/skills/harness
3. Закинь туда SKILL.md, перезапусти Claude Code — команда /harness готова.

SKILL.md лежит тут: https://github.com/hyperbrowserai/examples/tree/main/skills

Anthropic настолько удачно выпустила Fable 5, что через три дня её уже прикрыли.
Власти США нашли способ джейлбрейкнуть модель и быстро объяснили, что такая свобода творчества им не нравится.
В итоге:
• доступ к Fable 5 отключили всем пользователям;
• активные сессии ночью просто оборвались с ошибкой;
• модель отправили на внеплановый ремонт.
Anthropic обещает вернуть доступ после исправления уязвимостей.
Чтобы народ не устроил цифровой бунт, компания обнулила дневные и недельные лимиты.
Получается, Fable 5 прожила в открытом доступе меньше, чем некоторые npm-пакеты после релиза.

💰 OpenAI раздаёт бесплатные API-кредиты разработчикам.

Можно получить до $50 000 на использование API, если согласиться делиться данными для обучения моделей.

Лимиты программы:
• GPT-5.5 — до 250 тыс. токенов в день
• Mini-модели — до 2,5 млн токенов в день
• Tier 3–5 — до 10 млн токенов ежедневно

Подключить можно в OpenAI Platform:
Data Controls → Sharing.

Фактически OpenAI меняет API-кредиты на ваши данные для улучшения моделей.
P.S. Проверил у себя — раздел Data Controls → Sharing есть. Но сам бонус, судя по всему, отображается не у всех аккаунтов сразу.

Если у вас нет зелёного блока “You’re eligible for free daily usage…”, значит аккаунт пока не подходит под программу или доступ ещё не раскатили.

🛠 Утащить шрифт с любого сайта — теперь дело пары секунд

Нашёл бесплатный инструмент Font Stealer. Скармливаешь ему страницу — он сканирует её и выдаёт все шрифты, которые там используются. Качаешь в нужном формате: WOFF, WOFF2, TTF или OTF.

Самое сочное: если оригинал платный, Font Stealer сам подберёт максимально похожий бесплатный аналог из Google Fonts. То есть не «облом, шрифт за деньги», а «вот тебе близнец, забирай».

🧠 Наш взгляд: это не про «спиратить дизайн», а про скорость. Увидел красивую типографику на чужом лендинге — за 10 секунд понял, что это за шрифт, и не сидишь полчаса в детективе с инспектором кода. Для прототипов и мудбордов — мастхэв. Для прода всё же проверяй лицензию, бесплатный аналог из Google Fonts тут как раз спасает.

Забрать инструмент: https://font-stealer.vercel.app/

Сохрани, чтобы не искать, когда понадобится 👇

#инструменты #шрифты #дизайн #devtools #КодНаАвтомате

🔥 Два GitHub-проекта, которые помогают ИИ делать UI аккуратнее
Сейчас обсуждают два инструмента для генерации интерфейсов:
1. taste-skill
https://github.com/Leonxlnx/taste-skill
Добавляет агенту слой дизайн-ревью. Модель проверяет интерфейс по базовым принципам: иерархия, отступы, ритм, композиция, пустое пространство. Помогает избежать хаоса, случайных цветов и экранов в стиле «ну вроде красиво».
2. impeccable
https://github.com/pbakaus/impeccable
Набор из 23 дизайн-команд и гайда по типичным ошибкам ИИ при создании UI. Фокус — структура, адаптивность, анимации и логика интерфейса.
Коротко:
taste-skill — про визуальный вкус.
impeccable — про структуру и реализацию.
Кто делает интерфейсы через Cursor, Claude Code, Codex и других агентов — можно попробовать.

💡 Codex можно использовать не только для кода
Многие воспринимают Codex как штуку:
«напиши функцию», «почини баг», «посмотри проект».
Но у него есть ещё один полезный сценарий — разгребать вашу рутину.
Например, можно попросить:
— найти старые автоматизации
— понять, какие уже не нужны
— обновить задачи под новые модели
— превратить разовый запрос в регулярный
— поставить напоминание прямо из текущего треда
Я тут сам залез и понял, что у меня висели старые автоматизации, про которые я уже благополучно забыл. Классика: настроил, ушёл жить дальше, а оно где-то там пылится.
Попросил Codex проверить и привести всё в порядок.
И это реально удобный кейс: не надо самому вспоминать, что ты настраивал пару месяцев назад. Просто говоришь агенту:
«посмотри мои автоматизации и предложи, что с ними сделать».
Маленькая вещь, но экономит время и чистит цифровой чердак.

Яндекс раздаёт гранты на 6 000 ₽ на полгода.
Условие простое: нужно завести аккаунт в SourceCraft — это их аналог GitHub.
Ссылка:
https://sourcecraft.dev/portal/grant/?ysclid=mqce6hwtue788927547
Что нужно сделать:
• зарегистрироваться;
• привязать карту;
• активировать грант;
• после этого карту можно отвязать.
Дальше эти деньги можно использовать в Yandex Cloud: например, гонять модели через API, тестировать DeepSeek, Алису или использовать кредиты под свои задачи.
Я проверил — работает.
Не миллионы от OpenAI, конечно, но для тестов, пет-проектов и экспериментов с API вполне нормальный подарок.

🔐 MCP — это круто, пока агент не получил доступ ко всему подряд
MCP быстро стал стандартным способом подключать ИИ-агента к инструментам: файлам, базам, API, GitHub, браузеру и внутренним сервисам.
Но есть нюанс.
Чем больше инструментов мы даём агенту, тем больше появляется вопросов:
— кто разрешил это действие?
— какие данные агент прочитал?
— какой инструмент он вызвал?
— почему он решил это сделать?
— можно ли потом это нормально проверить?
Microsoft уже делает Agent Governance Toolkit — набор подходов для управления агентами: политики, права доступа, изоляция, аудит и контроль действий.
И это логичный следующий этап.
Раньше мы радовались:
«Смотри, агент сам ходит в инструменты!»
Теперь вопрос другой:
«А кто следит, чтобы он не сходил куда не надо?»
MCP — мощная штука.
Но без логов, ограничений и нормальных прав доступа это быстро превращается в агента с ключами от всей квартиры.
Источник:
https://github.com/microsoft/agent-governance-toolkit

GitHub тихо двигает coding agents туда, где становится реально интересно — в CI/CD.
Появились GitHub Agentic Workflows.
Смысл такой: ты описываешь задачу для агента в Markdown, а GitHub превращает это в обычный GitHub Actions workflow.
Что можно автоматизировать:
— разбор issues
— анализ упавшего CI
— обновление документации
— рутинные проверки
— часть задач вокруг PR
Главное тут не то, что «ИИ снова что-то пишет».
Главное — агент теперь живёт не только в чате или IDE, а внутри пайплайна разработки.
И GitHub явно понимает, где боль: агенты запускаются с ограничениями, sandbox, firewall, проверкой outputs и threat detection.
Потому что заставить агента открыть PR — не проблема.
Проблема — не проснуться утром с мыслью:
«А кто ему вообще дал права это мержить?»
Вот это уже стоит смотреть.

#полезное
ИИ-агенты в разработке мощные, но у них есть проблема — они быстро теряют контекст проекта.
Сегодня Claude Code или Codex понял архитектуру, стек и правила. Завтра новая сессия — и ты снова объясняешь всё с нуля.
Trellis решает именно эту боль.
Он создаёт в проекте папку .trellis/, где хранит правила, задачи, прогресс, важные решения и контекст для будущих AI-сессий.
Всё это коммитится вместе с кодом. Поэтому следующий агент уже не стартует с чистого листа, а сначала читает накопленную память проекта.
По сути, Trellis — это попытка сделать нормальную долговременную память для AI-разработки.
Поддерживает Claude Code, Codex, Cursor и другие инструменты.
Open Source, больше 9000 звёзд на GitHub.
GitHub: https://github.com/mindfold-ai/trellis

#новости
Бразилия внезапно залетела в гонку open-source моделей.
Вышла Rio 3.5 Open 397B — большая открытая модель, которая уже успела попасть в топ обсуждений среди LLM.
Заявляют, что модель сильна сразу в нескольких вещах:
• кодинг;
• агентские задачи;
• ресёрч;
• работа с длинными и сложными запросами.
По бенчмаркам её сравнивают с Qwen 3.7 Plus, и Rio 3.5 выглядит очень бодро.
Но тут важный момент: бенчмарки — это красиво, а реальный тест в проекте — совсем другая история. Поэтому верить на слово не будем, лучше прогнать на коде и посмотреть, где она реально тащит, а где просто красивая табличка.
Сам факт интересный: сильные open-source модели уже прилетают не только из США и Китая. Теперь в списке ещё и Бразилия.
GitHub/Hugging Face:
https://huggingface.co/prefeitura-rio/Rio-3.5-Open-397B