Вчера зашёл в SaluteSpeech и обнаружил, что сервис закрывается. При этом никаких уведомлений на e-mail не было — информация появилась только внутри кабинета разработчика.

На API SaluteSpeech изначально был полностью построен мой сервис ToSpeech. Он использовал возможности работы с интонацией, тоном, диалогами и другими параметрами озвучки.

Теперь часть функционала перестанет работать, и сервис придётся переработать. С одной стороны, SberDevices меня, конечно, сильно подвели. С другой — это хороший повод наконец подключить новых провайдеров и добавить более современные голоса для озвучивания текста.

Ну все залил новые голоса
Кончно теперь нет того функионала по тонкой настройке озвучивания которые давал SaluteSpeech, но у OpenAI есть свои плюсы о которых как-нибудь расскажу

https://tospeech.ru

Аносирована русская озвучка South Park: Палка Истины от студии GamesVoice.

Новость конечно не по теме разработки
Но я не могу пройти мимо этой легендарной игры

В общем нужно будет обязательно пройти еще раз)

https://www.youtube.com/watch?v=-y632N99SGE

Немного доработал ассистента на сайте, который помогает оценить проект. Пытаюсь сделать его умнее, чтобы он лучше понимал задачу, а не просто отвечал по шаблону.

Если интересно — можно потестировать )

https://toprogram.ru/

GPT-5.6 теперь работает в Kiro

OpenAI и AWS добавили семейство GPT-5.6 в Kiro — AI-агента для разработки от Amazon.

Интереснее всего цифры: в тестах GPT-5.6 Terra выполняла задачи в Kiro примерно на 82% дешевле. Kiro сначала формирует требования и технический план, а уже потом отдаёт работу модели — похоже, такой подход действительно помогает агентам меньше ходить кругами.

Кажется, следующий этап AI-разработки — это уже не просто «какая модель умнее», а кто лучше организует её работу.

Время сложное. Коней угоняют. Перекрашивают.

Наткнулся на интересную open-source альтернативу Rocksmith — fee[dB]ack.

Я сам большой фанат Rocksmith 2014 (youtube.com/@ElectricGiraffe) и много в него играл. Если кратко, Rocksmith — это гитарный тренажёр в формате игры: подключаешь гитару или бас, учишь песни и партии, проходишь уроки, играешь джемы и просто тренируешься под музыку.

fee[dB]ack показался интересным именно как открытая альтернатива. Здесь похожая механика, но без обязательного Real Tone Cable: можно использовать обычный аудиоинтерфейс, микрофон или MIDI. Есть уроки, упражнения, плагины, версии под Windows/macOS/Linux и даже запуск через Docker.

Раньше проект назывался Slopsmith и умел работать с контентом Rocksmith, но после DMCA-жалобы Ubisoft эту часть убрали и проект перезапустили уже как fee[dB]ack.

Сам проект полностью open source и развивается сообществом, поэтому интересно посмотреть, во что он со временем вырастет.

GitHub:
https://github.com/got-feedBack

Agent Skills от Addy Osmani.

Набор из 24 готовых инженерных процессов для AI-кодеров: code review, TDD, проектирование, уточнение требований, декомпозиция задач и т. д. Причём это не просто промпты, а процессы с проверками и критериями завершения. Работает с Codex, Claude Code, Cursor, Gemini CLI, OpenCode и другими агентами.
GitHub — https://github.com/addyosmani/agent-skills

Наткнулся на интересный проект — ai-memory.

Это общая память для AI-кодеров. Можно начать работать над проектом в Claude Code, потом перейти в Codex или другой агент — и не объяснять ему заново, что уже сделано и почему.

Особенно актуально сейчас, когда вместо одного AI-инструмента постепенно начинаешь использовать сразу несколько. Проект написан на Rust и довольно быстро растёт — за последнюю неделю набрал около 1,8 тыс. звёзд.

https://github.com/akitaonrails/ai-memory

IBM выпустила Granite 4.2 — новые открытые reasoning-модели

IBM выложила Granite 4.2: модели на 3B, 8B и 30B параметров с reasoning, tool calling и упором на работу в AI-агентах.

Самое интересное — лицензия Apache 2.0 и размеры. Даже 8B уже обучали работать с инструментами в реальных sandbox-средах: запускать код, использовать терминал и выполнять агентные задачи. Контекст — 128K с расширением до 512K.

Есть готовые примеры для OpenCode и OpenHands. В общем, ещё один интересный кандидат для локального AI-разработчика, который можно реально скачать и погонять самому.

https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.2-8b

Новое видео на канале — как бесплатно генерировать видео с помощью ИИ прямо на своём ПК через ComfyUI.

Показываю установку, готовые workflow, загрузку моделей и связку: сценарий → изображение → видео.

Статья: https://toprogram.ru/posts/comfy-ui

YouTube: https://youtu.be/vpQ0CJ54mmA
RuTube: https://rutube.ru/video/private/a4489ed88c2319f7fe83288342bbe45a/?p=MaHmfZKTF0qbXfexKFA3Wg
VK Видео: https://vkvideo.ru/video-238292605_456239030

Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash — новую открытую мультимодальную модель семейства GLM-5.

Внутри 320 млрд параметров, но благодаря MoE на каждый токен активируется только около 18 млрд. Модель умеет работать с текстом и изображениями и ориентирована в том числе на coding и агентные задачи.

Самое приятное — веса открыты под MIT. Уже появились даже 4-битные сборки для Apple Silicon.

Похоже, большие модели постепенно становятся гораздо интереснее именно с точки зрения локального запуска.

https://z.ai/blog/glm-5.3-flash

rtk-ai/rtk — экономия контекста coding-агентов. Небольшой Rust-прокси перехватывает вывод git, тестов, Docker, Kubernetes, grep и других CLI-команд и выкидывает из него шум до того, как результат попадёт в контекст модели. Авторы заявляют сокращение shell-вывода вплоть до 90%; поддерживаются Codex, Claude Code, Cursor, Gemini CLI и другие агенты. Проект обновлялся 26 августа. Для тех, кто много работает через агентов, идея очень практичная.

https://github.com/rtk-ai/rtk

Google сделал обучение AI-агентам в виде игры

Google сделал маленький виртуальный мир для обучения AI-агентам

Вместо очередного курса с терминалом Google запустил Agent Valley — бесплатную пяти-недельную программу, где агенты собираются внутри небольшого low-poly мира.

Идея мне нравится: вместо сотни слайдов ты постепенно строишь настоящую агентную систему и сразу видишь, как она работает.

Возможно, это хороший показатель того, насколько агенты уже становятся обычной частью разработки: Google теперь учит их собирать практически с нуля. Анонс вышел 26 августа.

https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/your-chance-to-start-building-ai-agents-from-the-absolute-basics

alibaba/open-code-review — open-source AI code review от Alibaba. CLI читает diff, но агент при необходимости может залезть в остальные файлы проекта и искать связанные места в коде. Проект вырос из внутреннего инструмента Alibaba, который, по их данным, использовали десятки тысяч разработчиков. Особенно интересно, что здесь AI совмещён с обычными детерминированными проверками, а комментарии привязываются к конкретным строкам.

https://github.com/alibaba/open-code-review

langchain-ai/openwiki — документация проекта, которая поддерживает себя сама. Агент читает репозиторий, строит связанную Markdown-wiki и затем обновляет её вместе с изменениями кода. Есть интеграции с Codex, Claude Code и OpenCode, визуальный граф и автоматическое обновление через CI. Последние изменения были 26 августа. Хорошая идея именно для больших и долго живущих проектов.

https://github.com/langchain-ai/openwiki