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

Qwen выпустила Qwen3.8-Flash-Next

У Alibaba появился новый Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальная модель с упором на скорость, coding и работу с документами.

Любопытно, что модель уже появилась на Hugging Face и быстро вышла в тренды. Это тот случай, когда интереснее всего не читать бенчмарки, а просто скачать и проверить на своих задачах разработки.

Конкуренция среди открытых моделей сейчас становится какой-то совершенно безумной: буквально через день появляется новый кандидат на локального помощника программиста.

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

Anthropic увеличивает постоянные лимиты Claude Code на 25% , но есть нюанс

С 14 сентября Anthropic поднимет стандартные недельные лимиты Claude Code на 25% для Pro, Max, Team и seat-based Enterprise.

Но есть забавный нюанс. Сейчас действует временный бонус +50%, поэтому относительно сегодняшних лимитов после 14 сентября доступного объёма станет примерно на 17% меньше.

То есть формально лимиты увеличили. Практически — если вы уже привыкли к нынешнему объёму Claude Code, его немного урежут. Маркетинг умеет считать проценты по-своему 🙂

https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-is-cutting-claude-codes-current-weekly-limits-by-17-percent/

Нашёл ещё один интересный инструмент для тех, кто постоянно работает через Codex, Claude Code, Cursor или OpenCode — Context Mode.

Проблема знакомая: агент читает большой лог, JSON или файл — и десятки тысяч токенов улетают в контекст. Context Mode обрабатывает такие данные отдельно и возвращает модели только то, что ей действительно понадобится. Авторы заявляют экономию контекста вплоть до 98%.

Плюс есть локальная память на SQLite: после compaction агент может восстановить задачи, файлы и принятые решения и продолжить работу.

https://github.com/mksglu/context-mode

Собрал себе команду мечты )

Разработчики, архитектор и тестировщик.

Жду, когда начнут просить зарплату )

С празником!
Жду сентябрь больше чем Новый Год)

Hugging Face сделал робо-утку за $399. И люди уже заказали её на $2,6 млн

Hugging Face вместе с Pollen Robotics выпустили Microduck — маленького 25-сантиметрового робота в форме утки.

Он умеет ходить, вставать после падения, пинать мяч, следовать за лазерной указкой и даже кататься на роликах. Внутри камера, LiDAR, микрофон, динамик и 15 моторов. Но самое интересное — робот открытый: есть SDK, симулятор и инструменты для обучения собственных движений через reinforcement learning.

Цена — $399. Предзаказы открылись 27 августа, и только за первые сутки их набрали больше чем на $2,6 млн. Похоже, open source постепенно выбирается из GitHub прямо к нам на стол.

https://www.engadget.com/2245407/huggingface-and-pollen-robotics-opn-pre-orders-for-the-microduck-robot/

Нашёл интересный проект для тех, кто начинает оставлять AI-агентов работать над задачами надолго — LoopX.

Это надстройка над Codex, Claude Code, Cursor и другими агентами, которая хранит цель, задачи, результаты проверок и прогресс независимо от конкретной сессии. Можно остановить работу, продолжить позже или передать её другому агенту — состояние проекта при этом сохраняется.

По сути, попытка превратить coding-агента из «чата, который пишет код» в управляемого исполнителя для задач на часы и даже дни. Проект сейчас быстро растёт — уже около 5 тысяч звёзд.

https://github.com/huangruiteng/loopx

У пользователей Claude начали красть… уже открытые сессии

Появилась довольно неприятная история с Claude. Вредоносные программы вроде Vidar, LummaC2 и RedLine научились вытаскивать из браузера уже активные сессии пользователей, после чего злоумышленники заходят в Claude без повторного ввода пароля и начинают расходовать чужие лимиты.

То есть даже включённая двухфакторка в таком случае может не помочь: логиниться заново атакующему не нужно — он просто получает уже авторизованную cookie.

Anthropic сейчас принудительно разлогинивает пострадавшие аккаунты и возвращает деньги за несанкционированные списания. А мораль довольно старая: скачанный «бесплатный софт» может оказаться сильно дороже подписки 🙂

https://www.bleepingcomputer.com/news/artificial-intelligence/anthropic-warns-infostealer-malware-is-hijacking-claude-sessions-to-drain-usage/

Интересный проект для тех, кто работает с большими кодовыми базами и AI-агентами — GitNexus.

Он строит knowledge graph по репозиторию прямо на клиенте и показывает связи между файлами, функциями, классами и зависимостями. Причём для этого не нужен отдельный сервер.

Идея довольно полезная: агенту можно дать не просто поиск по коду, а более цельное понимание структуры проекта.

https://github.com/abhigyanpatwari/GitNexus

3 сентября — Международный день прощания

Отмечается ежегодно 3 сентября во многих странах мира.

История праздника уходит корнями в глубокую древность. Согласно легенде, именно 3 сентября неизвестный мужчина впервые перевернул календарь и неожиданно понял, что пора со всеми прощаться.

С тех пор появилась традиция: в этот день люди вспоминают всё, что было, смотрят на костры рябин и стараются хотя бы один раз произнести загадочную фразу:

«Я календарь переверну…»

Особенно широко праздник отмечается на территории стран бывшего СССР.

Главные традиции Международного дня прощания:
— перевернуть календарь;
— посмотреть на фотографию;
— убедиться, что на ней всё ещё вы;
— вспомнить, почему пришлось расстаться;
— обнаружить, что всё-таки было всерьёз;
— к вечеру окончательно запутаться, зачем вообще было прощаться.

С Международным днём прощания!

Берегите себя и свои календари.

OpenAI рассказала о новой модели Astra — и здесь интереснее всего не очередные проценты в бенчмарках.

Компания впервые присвоила своей модели уровень Critical по возможностям в кибербезопасности. По результатам тестов Astra может самостоятельно находить ранее неизвестные уязвимости в хорошо защищённом реальном ПО и разрабатывать способы их эксплуатации — без человека, который ведёт её за руку на каждом шаге.

Из-за этого OpenAI даже задерживала часть разработки и релиза, пока усиливала защиту. Публичный запуск обещают «скоро», но самые мощные возможности Astra в области кибербезопасности будут доступны только ограниченному кругу проверенных партнёров. Кажется, мы дошли до довольно интересного момента: AI уже приходится ограничивать не потому, что он плохо пишет код, а потому, что местами пишет его слишком хорошо.

https://openai.com/index/path-to-astra