#полезное
Anthropic выкатили бесплатный плейбук для тех, кто хочет собрать свой AI-стартап.

И это не мотивационная методичка в стиле «поверь в себя и найди инвестора».

Внутри показывают, как использовать Claude Code на разных этапах:
• поиск и проверка идеи;
• формулировка продукта;
• сборка MVP;
• тестирование гипотез;
• первые пользователи;
• масштабирование.

Есть практические задания, фреймворки и готовые промпты, которые можно сразу брать в работу.

По сути, это инструкция: как не просто «поиграться с нейронкой», а попробовать превратить идею в нормальный продукт.

Для тех, кто давно хотел собрать свой сервис, но застрял на этапе «надо бы как-нибудь начать», штука полезная.

Плейбук можно забрать по ссылке.

#полезное
Как обойти ограничения ИИ-асентов: Превращаем веб-версию ChatGPT в локального разработчика 🦾
Пока все ждут официального расширения лимитов в специализированных IDE-клиентах, в опенсорсе нашли красивый костыль. Оказывается, можно заставить стандартный веб-интерфейс ChatGPT крутить локальные файлы и выполнять терминальные команды на вашем ПК, используя протокол MCP.
Помогает в этом консольная утилита DevSpace.
Разворачивается мост буквально в пару действий:
npm install -g @waishnav/devspace
После этого туннелируем локальный MCP-сервер во внешнюю сеть и скармливаем веб-интерфейсу OpenAI. На выходе получаем привычный чат, у которого появились «руки» для работы с вашим локальным кодом.
🔥 Проверенные воркфлоу
Зачем это нужно, если есть Cursor или Claude Code? Ради распределения нагрузки и экономии:
Многоуровневая разработка: Отдаем тяжелую аналитику, проектирование архитектуры и декомпозицию флагманским моделям (вроде GPT-5.5 Pro или xHigh) прямо в браузере. А вот рутинную кодогенерацию по готовому плану спускаем на локальные инструменты (opencode, Cursor, Claude Code).

Независимый аудит: Веб-чат становится идеальной песочницей для ревью. Сгенерировали массивный кусок кода локальным агентом ➡️ закинули через мост в ChatGPT для поиска скрытых багов и оптимизации, не тратя драгоценные лимиты API.
🛑 Дисклеймер
Пользуйтесь этой фичей аккуратно и только по необходимости, когда рабочие лимиты на нуле. Если устроить из этого ковровые бомбардировки запросами, OpenAI быстро заметит аномальную активность в веб-версиях и просто прикроет лазейку для всех.

Забираем тут

#новости
Вайбкодим AAA-игры: Epic Games выпустили Unreal Engine 5.8 — движок получил поддержку MCP.

Теперь к UE5 легко подключить Claude Code или Codex. Агентам можно поручить сложную разработку, создание ассетов и проектирование целых систем прямо в интерфейсе движка.

Еще UE5 сделали доступнее для слабого железа. За счет новой технологии освещения обещают 60 FPS даже на устройствах уровня Switch 2.

Тестим бесплатно здесь.

#новости
Вышла GLM-5.2 — топовая модель для создания презентаций, отчетов и макетов сайтов. В бенчмарке Design Arena она обошла даже Claude Fable 5.

У модели 1 млн контекста, она легко работает с большими проектами, не теряя важные детали. Помимо дизайна неплохо показывает себя в кодинге и агентских задачах. И ее можно напрямую интегрировать в Claude Code.

Пользуемся по ссылке.

#новости
Claude Design обновили — и теперь это уже не просто генератор красивых макетов.

Главное: Claude может подтянуть дизайн-систему прямо из репозитория, дизайн-файлов или кодовой базы. То есть использовать реальные компоненты проекта, а не рисовать «примерно похоже, но потом верстальщик плачет».

Ещё докрутили редактор: элементы можно двигать, менять размер и выравнивать прямо на холсте.

Связка с Claude Code тоже стала плотнее. Можно отправить макет в разработку или наоборот — начать с кода и синхронизировать дизайн из терминала.

Плюсом добавили экспорт в PDF и PowerPoint, а также новые интеграции.

Claude Design сейчас в бете и доступен на платных тарифах в вебе и десктопе.

Похоже, Anthropic аккуратно собирает связку: дизайн → код → презентация → обратно в работу. Уже не игрушка для «сделай красиво», а рабочий инструмент для проекта.

#новости
В Codex появилась полезная фича — Record & Replay.

Смысл простой: один раз показываешь Codex, как выполняешь повторяющуюся задачу, а он сохраняет процесс и превращает его в переиспользуемый скилл.

Например:

скачать счета с сайта, выгрузить отчёт из админки, переименовать файл и положить его в нужную папку.

Раньше это приходилось каждый раз объяснять промптом.

Теперь можно просто показать руками один раз — и дальше запускать как автоматизацию.

Вот это уже ближе не к “напиши мне код”, а к нормальному помощнику, который запоминает рутину и забирает её на себя.

Источник: https://developers.openai.com/codex/changelog#codex-2026-06-18-app

#новости
GitHub Copilot начал понимать "AGENTS.md".

Это файл с инструкциями для AI-агентов внутри конкретного репозитория.

Зачем он нужен?

Чтобы Copilot на ревью понимал не только сам код, но и правила проекта:

— какой стиль использовать
— какие тесты запускать
— какие паттерны не трогать
— как устроена архитектура
— что в этом репозитории считается нормой, а что лучше не делать

По сути, "AGENTS.md" становится чем-то вроде README, только не для людей, а для робота.

И это важный сдвиг.

Потому что агент без правил — это джун, который очень быстро печатает.

Может сделать много.

Может даже красиво.

Но без контекста легко уедет не туда и уверенно привезёт техдолг.

Так что если вы используете Copilot, Claude Code, Codex или Cursor в реальном проекте — такой файл уже стоит завести.

ИИ пишет лучше, когда ему не просто говорят “помоги”, а дают нормальную карту местности.

Источник: The GitHub Blog

#полезное
Datalab открыла исходники Lift — 9B-модели для извлечения структурированных данных из документов.

Проще говоря: берёте PDF или другой документ, задаёте нужную структуру через JSON Schema — и модель пытается вытащить данные сразу в нормальном виде, а не кашей из текста.

По заявлению разработчиков, на их бенчмарке Lift показывает 90,2% точности.

Для сравнения:
• Gemini 3.5 Flash — 91,3%
• NuExtract3 — 81,5%

То есть модель почти догоняет Gemini и заметно обходит специализированные open-source решения.

Ещё один плюс — простой запуск:

pip install lift-pdf

Медианное время обработки — около 9,5 секунды.

Звучит интересно для задач, где нужно вытаскивать данные из счетов, актов, договоров, анкет, отчётов и прочей PDF-бюрократии, которую обычно хочется не читать, а сразу отправить в базу.

Как всегда, бенчмарки — это одно, реальные документы клиентов — совсем другое. Но инструмент точно стоит добавить в список для теста.

Блог: https://www.datalab.to/blog/introducing-lift
Модель: https://huggingface.co/datalab-to/lift
Код: https://github.com/datalab-to/lift

🔥 Сразу 5 топовых китайских ИИ-моделей бесплатно — без банковской карты

Через NVIDIA можно получить доступ к нескольким сильнейшим моделям сразу:

• DeepSeek V4 Flash
• MiniMax M3
• Qwen 3.5 397B
• Kimi K2.6
• GLM 5.1

По возможностям они конкурируют с GPT-5.5 и Claude Opus 4.8, а пользоваться ими можно бесплатно.

Что для чего:

⚡ DeepSeek V4 Flash — очень быстрые ответы и минимальная стоимость запросов.

🧠 Qwen 3.5 397B — сложные рассуждения, анализ и задачи с высокой нагрузкой на логику.

🤖 Kimi K2.6 — агентные сценарии и многошаговые рабочие процессы. Модель с заявленным масштабом около 1 трлн параметров.

💻 MiniMax M3 — кодинг-ассистент для редакторов кода и IDE.

🎯 GLM 5.1 — универсальная модель на каждый день.

Все модели совместимы с API OpenAI, поэтому большинство инструментов работают без изменений — достаточно заменить Base URL и указать новую модель.

Как подключить:

1️⃣ Зарегистрироваться на build.nvidia.com (нужен только номер телефона).

2️⃣ В разделе API создать ключ формата nvapi-...

3️⃣ Указать Base URL:

integrate.api.nvidia.com/v1

4️⃣ Выбрать модель:

• minimaxai/minimax-m3
• qwen/qwen3.5-397b-a17b
• moonshotai/kimi-k2.6
• zhipuai/glm-5.1
• deepseek/deepseek-v4-flash

Работает с Claude Code, Cursor, Cline, OpenCode, Hermes и другими OpenAI-совместимыми клиентами.

Что важно:

• около 40 запросов в минуту на бесплатном тарифе;
• один ключ открывает доступ более чем к 100 моделям;
• для продакшена с высокой нагрузкой бесплатный тариф не рассчитан.

Пока многие платят $20–200 в месяц за доступ к одной модели, здесь можно протестировать сразу несколько флагманов бесплатно. 🚀

#полезное
Кажется, скоро появится ещё один способ ломать привычные RAG-системы.

Ребята из PixelRAG решили задать простой вопрос: зачем вообще парсить HTML, если нейросеть умеет смотреть на картинки?

Вместо работы с DOM, разметкой и тонной костылей они просто показывают модели страницу такой, какой её видит человек после загрузки.

То есть таблица остаётся таблицей, график — графиком, а не превращается в набор сломанных тегов и потерянного текста.

Для проверки идеи авторы построили визуальный индекс всей Википедии. Да, всей. Получилось больше 30 миллионов скриншотов.

Самое забавное, что эта штука смогла обойти сильные текстовые RAG-пайплайны в задачах поиска и ответов на вопросы.

Ещё интереснее другое.

Если завтра выйдет более мощная мультимодальная модель, индекс не придётся собирать заново. Меняется только "чтец", а данные остаются прежними.

Также выпустили плагин для Claude Code. Теперь агент может анализировать страницу через её визуальное представление, а не пытаться разобраться в километрах HTML и JavaScript.

Пока выглядит как один из самых нестандартных AI-проектов за последнее время.

Иногда лучший способ решить проблему — просто перестать её решать привычным способом.
Забираем тут

Китайцы решили устроить раздачу.

До 28 июня платформа OpenModel бесплатно выдаёт доступ к API DeepSeek-V4-Flash — одной из самых производительных  моделей этого года.

Что умеет:
• работа с агентами;
• обработка изображений;
• высокая скорость генерации — более 100 токенов в секунду;
• подходит для чат-ботов, автоматизации и AI-приложений.

Для получения API-ключа достаточно зарегистрировать аккаунт.

Если давно хотели протестировать DeepSeek без затрат на запросы — сейчас редкий момент, когда за эксперименты платить не придётся.
Забираем тут

#полезное
Большинство разработчиков думают, что быстро упираются в лимиты ИИ из-за дорогих моделей.
На самом деле они просто неправильно ими пользуются.
Недавно вокруг GLM 5.2 начали массово жаловаться на ограничения и быстрое сгорание квот.
Но есть нюанс.
Подписка считает не токены.
Она считает запросы.
Один запрос на 20 000 символов и один запрос из двух слов стоят одинаково.
Из-за этого многие тратят лимиты на десятки мелких сообщений:
❌ «Переименуй переменную» ❌ «Исправь импорт» ❌ «Добавь типы» ❌ «Обнови тесты»
Хотя всё это можно отправить одним сообщением.
Чем опытнее разработчик работает с ИИ, тем меньше запросов он делает.
Парадокс современного AI-кодинга:
Побеждает не тот, у кого больше токенов.
Побеждает тот, кто умеет ставить задачи так, чтобы модель понимала всё с первого раза.
Сегодня самый дорогой ресурс — уже не вычисления.
Самый дорогой ресурс — хороший промпт.

🎵 Нашёл музыкальный плеер, который реально удивил — Mimose

После очередного поиска нормальной замены привычным сервисам наткнулся на Mimose. И пока это один из самых интересных бесплатных музыкальных плееров, которые мне попадались.

🔥 Что понравилось:

• Полностью бесплатный — без рекламы, ограничений и навязчивых подписок. Премиум есть, но базовых возможностей хватает с головой.

• Работает без VPN.

• Огромная библиотека музыки. Треки подтягиваются сразу из нескольких источников: Spotify, YouTube Music, SoundCloud и других сервисов.

• Много музыки доступно без цензуры.

• Можно быстро перенести свои плейлисты из других музыкальных сервисов.

• Есть тексты песен и моментальный перевод иностранных треков прямо во время прослушивания.

• Работают персональные рекомендации — что-то вроде «Моей волны».

• Интеграция с Discord: друзья смогут видеть, что вы сейчас слушаете.

• Интерфейс выглядит дорого и современно, плюс хорошо настраивается под себя.

Судя по всему, разработчики сделали то, что давно должны были сделать крупные музыкальные сервисы.

🎧 Попробовать можно здесь: mimose.fun

Вышла Qwythos-9B-Claude-Mythos-5 с контекстным окном до 1 миллиона токенов.

Команда Empero представила новую reasoning-модель, созданную на базе глубоко модифицированной версии Qwen3.5-9B. Разработчики провели полный fine-tune модели и дополнительно обучили её более чем на 500 миллионах токенов данных Claude Mythos и Claude Fable.

Что известно:

• Контекстное окно увеличено до 1 миллиона токенов.

• Для обучения использовались синтетические Chain of Thought (CoT), созданные на основе сессий Mythos-5 и Fable-5.

• Выполнен полный fine-tune всех параметров модели.

• Основной акцент сделан на улучшение способностей к рассуждению и работе со сложными задачами.

Интересный момент: всё чаще открытые модели обучаются на данных, сгенерированных более мощными ИИ-системами. В результате качество open-source решений продолжает быстро сокращать разрыв с закрытыми моделями.

Модель уже доступна на Hugging Face:
https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M

Вчера Anthropic выпустили полезный воркшоп, где Борис Черны рассказывает, как эффективно использовать Claude Code на практике и делится рабочими подходами к написанию промптов.

Я сделал полный перевод этого материала на русский язык, чтобы вам не пришлось смотреть его на английском.

В ролике:
💬 Практические советы по работе с Claude Code
💬Подходы к написанию промптов
💬Работа с контекстом проекта
💬Полезные техники для разработки
💬Рекомендации от одного из создателей Claude Code

🎬Видео уже на YouTube.

Приятного просмотра!

У Claude крупный сбой по всему миру — все сервисы Anthropic оказались не доступны..

Сегодня не вайбкодим.

Айтишник потратил $80 000 на токены ради брейнрот-шутера. Проблема была в том, что платил не он.

Финтех-компания Slash призвала сотрудников активнее использовать ИИ и вайбкодить без ограничений. Один из разработчиков воспринял это как руководство к действию и начал генерировать игру, не особо следя за расходами.

Результат — счёт за токены почти на $80 тысяч.

Чтобы объяснить затраты, разработчику пришлось срочно встроить в игру реферальную ссылку на открытие счёта в Slash и представить проект как маркетинговую кампанию.

Пожалуй, это первый случай, когда брейнрот-шутер официально стал корпоративным маркетингом.

#новости
Вышел Mistral OCR 4. И похоже, это новый лидер среди OCR-моделей.

Модель умеет распознавать документы на 170 языках и работает не только с текстом, но и со структурой документа целиком.
Что показали тесты:
• Более 600 реальных документов на 12+ языках сравнили с другими OCR-системами.

• Независимые аннотаторы оценивали результаты вслепую.
• Mistral OCR 4 обошёл всех конкурентов со средним винрейтом 72%.
• На бенчмарке OlmOCRBench модель набрала 85.2 балла.
Самое интересное началось на рукописном экзамене по математическому анализу.
Модели дали фотографию страницы с формулами, вычислениями и графиком. OCR 4 не просто прочитал почерк, а восстановил весь документ в структурированный LaTeX.
Причём график она не проигнорировала и не превратила в случайный набор символов. Модель определила его как отдельный объект и пометила в структуре документа как chart.
На обработку страницы ушло 5.1 секунды при стоимости около $0.09.
Если раньше OCR был про извлечение текста, то новые модели всё больше начинают пони

Claude теперь можно добавить в Slack как обычного сотрудника.

Anthropic представила Claude Tag — достаточно упомянуть ИИ в сообщении, и он сам разберётся с задачей: напишет код, создаст или сольёт PR, проанализирует данные или поможет разобраться с инцидентом. Ответ появится прямо в ветке обсуждения.

Главная особенность — Claude запоминает контекст канала. Ему не нужно каждый раз объяснять проект заново, а любой участник команды может продолжить работу с того места, где остановился коллега.

Есть и режим Ambient, в котором ИИ сам подключается к обсуждениям, напоминает о незавершённых задачах и сообщает о важных событиях из связанных сервисов.

По данным Anthropic, уже 65% кода внутри компании пишется с помощью внутренней версии Claude Tag.

И самое интересное: почти сразу после анонса появилась открытая альтернатива — Open Tag, совместимая с любыми ИИ-моделями и агентными фреймворками. Похоже, скоро цифровые сотрудники станут привычной частью рабочих чатов.
#полезное #новости@codautomat
#claude

Нашли интересный подход к работе с Git, который может сэкономить немало времени на ревью.

В репозитории git push no-mistakes предлагают не отправлять код в PR сразу, а сначала полностью проверить его локально.

Перед git push автоматически запускается целая цепочка проверок:

• ИИ анализирует изменения и ищет потенциальные ошибки.
• Запускаются тесты.
• Проверяется код линтером.
• Обновляется документация.
• Выполняются все проверки, которые обычно проходят в CI.

Всё это происходит в отдельном Git Worktree, поэтому основная рабочая ветка остаётся нетронутой, а разработка не блокируется.

Если все этапы проходят успешно — создаётся уже готовый к ревью pull request.

По сути, идея простая: чем больше ошибок отлавливается до открытия PR, тем меньше времени команда тратит на бесконечные правки и повторные проверки.
#полезное #новости@codautomat
#git #claude

Нашли способ запускать GLM-5.2 бесплатно через Cloudflare Workers AI.

Автор заявляет: без лимитов, без карты, через OpenAI-совместимый API. Мы не проверяли — воспринимайте как эксперимент.

Что обещают:
• контекст до 262 тыс. токенов;
• Tool Use и Function Calling;
• совместимость с OpenCode, Cursor, Aider, Claude Code, Hermes.

Настройка (~5 минут):

1. Создайте аккаунт Cloudflare.
2. В Workers AI скопируйте Account ID.
3. Создайте API Token.
4. Добавьте провайдер с Base URL:
https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/ВАШ_ACCOUNT_ID/ai/v1
5. Укажите модель:
@cf/zai-org/glm-5.2

Если работает — это удобный бесплатный вариант для тестов ИИ-агентов.

Проверяли? Напишите в комментариях.
#полезное #новости@codautomat #glm