Вчера DuckDB выкатили Quack – клиент-серверный протокол для DuckDB.

Забавный тайминг: мы только запустили страницу статистики на WASM DuckDB в браузере =)

Мы на это переезжать не собираемся. Для нас важное свойство текущего подхода – локальность, данные считаются прямо в браузере пользователя, без отдельного OLAP сервера, без лишней инфраструктуры и очень изолированно. Пользователь получает физически только к своему кусочку данных без возможности сделать неправильный селект на бекенде. Чем меньше обязательных движущихся частей, тем лучше.

Но это не отменяет того, что фича топ. Ребята пишут про small-write workload, возможность remote-access и другие фичи. В общем DuckDB становится распределенной системой без дополнительных обвязок в виде DuckLake.

Исторически DuckDB был максимально embedded: положил рядом с приложением, читаешь parquet/csv/json, считаешь локально. Теперь появляется режим, где DuckDB-инстансы собираются в полноценную распределенную базу данных.

Больше можно прочитать у них в анонсе:
https://duckdb.org/2026/05/12/quack-remote-protocol

– @tthread

Хроника прекрасного.

1. Anthropic покупает Bun.
Bun – альтернативный JS runtime/testrunner/bundler/package manager, на котором вероятно работает Сlaude Сode.

https://www.anthropic.com/news/anthropic-acquires-bun-as-claude-code-reaches-usd1b-milestone

2. 5 мая замечена ветка в публичном репозитории claude/phase-a-port.

Внутри – порт Bun с Zig на Rust и подробный porting guide.

HN взрывается:

https://news.ycombinator.com/item?id=48016880

Автор Bun приходит в комментарии и говорит: спокойно, это эксперимент, код не работает, cargo check показывает 16 тысяч ошибок, есть большой шанс, что всё это выкинут.

3. Через несколько дней появляется апдейт: экспериментальный Rust-порт уже проходит 99.8% тестов на Linux x64.

https://news.ycombinator.com/item?id=48073680

4. 14 мая PR Rewrite Bun in Rust мержится в main.

6755 коммитов.

В описании все колосится: тесты проходят на всех платформах, бинарь стал меньше на 3-8 MB, бенчмарки от нейтральных до более быстрых, а главное memory bugs не пройдут.

https://news.ycombinator.com/item?id=48132488

5. Следующий PR удаляет старые .zig файлы, а GitHub Actions редактирует PR, меняяя ему заголовок на ai slop и добавляет дисклеймер:

этот PR был помечен как AI slop, описание обновлено, чтобы не вводить ревьюеров в заблуждение.

https://github.com/oven-sh/bun/pull/30680

Занавес.

– материал @pgregory, редакция @tthread

а вы кстати видели, что на сайте работают vim-like команды для создания хаба?

создал хаб с клавиатуры, настроил кодинг агентов и кайфуешь. теперь не страшен даунтайм клодика, можно свичнуться на кодекс или наоборот)

впереди выходные, пополняйте свои хабы и делайте прикольные проекты ❤️

PS: для олдфагов есть и привычный интерфейс https://hub.coreinfra.ai/register

– @tthread

Очень инетерсные новости о Zulip и команде Kandra Labs. Основатель Tim Abbot написал пост, что он присоединяется к Anthropic, а компания переходит новому фонду Zulip Foundation. Здесь очень интересная "обратная" параллель с покупкой Slack в 2011 году Salesforce, когда он поменял фокус с мессенджера на функциию апсейла других продуктов Salesforce.

Это интересно по двум причинам, с одной стороны Zulip очень крутой продукт, который мы self-hosted используем для общения внутри CoreInfra и здорово видеть, как основатели борются за чистоту продукта и свободу от торговли данными, рекламы и апсейла платной функциональности. С другой – видно интерес AI компаний к инструментам для организации и структурирования информации и общения.

AI as a communication tool тейк в некотором смысле очевидный, но также очевидно, что интерфейс личного чата это некоторое временное явление и будет большой поиск новой формы и структуры для многих продуктов.

В этом смысле AI выступает технологией анлока с одной стороны, а с другой толкает на поиск новой структуры. Даже без AI при интенсивной переписке чаты проваливаются и невозможно ничего найти.

В итоге это главный смысл компьютеров: организация доступа к информации с прикрученным к нему компьютом, буквально алгоритмы и структуры данных.

– @tthread

Anthropic сделали дефолтом fast режим для Opus. Очень интересно будет наблюдать реакцию за этим сегодня в обсуждениях, и так не дешевый опус в Fast режиме дороже в 6 раз.

В нашем хабе сейчас это отключено без возможности включить.

Как думаете, сделать явную настройку включить с отключенным флагом по дефолту?

– @tthread

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

Вышел новый Опус, теперь это дефолтная модель для клода.

Из интересного, помимо растущего swe-bench-pro, подешевел fast режим. Теперь он стоит x2 от базового прайса против x6 раньше.

– @tthread

Вести с полей: второй день пытаюсь заставить GPT-5.5 xhigh решить довольно сложную но ограниченную задачу с хорошим E2E проптестом – научиться делать offload модулей нашего агентского рантайма в браузер, используя вебсокеты для коммуникации.

Безуспешно :-(

Вот как сам кодекс суммаризирует ситуацию:

• We are trying to implement a remote execution adapter for a deterministic async streaming system: conceptually, it should just mirror a small local poll-style protocol over a socket and preserve the same observable behavior. The problem is unusually well-scoped: there is a strong end-to-end property test, failures are reproducible, and the desired architecture is simple enough to describe as an explicit state machine. Yet after a lot of agentic coding effort, progress stalls because the implementation keeps drifting into local patches around symptoms: wakeups, progress notifications, child calls, output buffering, trace visibility. My current read is that this is a good example of where coding agents are weak: when the bug is not in one line, but in the absence of a crisp ownership model. The test keeps exposing that the real task is not “fix this failure”, but “make the protocol have one obvious source of truth”; without that, the loop becomes high-effort whack-a-mole.

Opus, посмотрим что можешь ты.

– @pgregory

Opus 4.8:

Hangs are vanquished now—
one cursor, two racing minds:
the tree won't hold still.

Тоже не справился, но гораздо структурнее подошел к отладке (кодекс, как его не проси, не мог перестать исправлять мелочи, каждый раз надеясь, что "точно последний фикс") – и докопался до принципиальной проблемы (несовместимость асинхронного offload с не-асинхронным древообразным исполнением).

Что хочу отметить? Во-первых, очень удобно иметь доступ сразу к нескольким фронтирным моделям. Во-вторых, забавно наблюдать, что модели, несмотря на весь огромный прогресс, все еще вообще не понимают происходящего – а только симулируют понимание. На легких задачах одно с другим легко спутать.

– @pgregory

Рассказали о команде CoreInfra на своем сайте, а также откуда взялся тейк AI x Verification -> Future.

https://coreinfra.ru/team

Наткнулся на забавный интерактив, где иллюстрируется, как менялись важные цифры в жизни системного программиста.

А какие цифры должен знать программист в 2026 году?

Проверьте себя, вы в порядок попадаете? Хороший вопрос на собеседовании =)

https://colin-scott.github.io/personal_website/research/interactive_latency.html

– @tthread

Компании учатся работать с бюджетами на AI tools.

Сегодня стало известно о том, что Uber ввел ограничение на $1500 в месяц на один AI инструмент на разработчика.

Здесь интересно два момента, с одной стороны это по-прежнему очень существенная часть бюджета, в какой-то мере сравнимая с фондом оплаты труда, с другой, что бесконтрольный рост приводит к другим новостям. Таким как неделю ранее Uber сообщил о том, что потратил весь бюджет 2026 года заложенного на AI для разработки.

Ссылки:
[1] https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-02/uber-caps-usage-of-ai-tools-like-claude-code-to-cut-costs

[2] https://simonwillison.net/2026/Jun/3/uber-caps-usage/

[3] https://simonwillison.net/2026/May/27/product-market-fit/#the-ai-failure-stories-around-this-are-pretty-thin

– @tthread

Обычно ты учишь агента – но иногда агент учит тебя!

TIL: sample(1) на MacOS.

sample $PID регулярно снимает стеки процесса, агрегирует и показывает результат.

В отличие от perf на линуксе – всего одна команда, не нужен sudo, не нужно знать/думать про perf_event_paranoid и прочее.

Незаменимо для дебага зависаний, полезно для быстрого профилирования. Спасибо, кодекс!

На картинке фрагмент вывода для этого скрипта:

import hashlib as h, time
payload = b"sample" * 200000
end = time.time() + 10
count = 0
while time.time() < end:
    h.sha256(payload).digest()
    count += 1
print("hashes", count)

– @pgregory

Anthropic зарелизил новую модель Claude Fable 5, детали можно почитать в пресс-релизе на сайте компании:
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

По заявлениям инференс-провайдера это самая мощная модель на текущий момент и первая модель линейки Claude 5 и первая публичная модель класса Mythos.

Модель будет доступна первое время только по API и Enterprise планам. Но что интересно, с 23 июня ожидается выключение Fable 5 для подписочных планов, только pay-as-you-go модель. На нашем хабе она уже доступна прямо сейчас.

Многие замечают, что ИИ не умеет в архитектуру. Поделюсь теорией, почему:

Хорошая архитектура – это всегда про упрощение: нахождение такой структуры, что простые куски просто композируются и в результате дают сложное поведение с интересными свойствами. ИИ фундаментально не умеет упрощать и абстрагировать – поэтому не может и архитектурить.

Почему ИИ этого не может – вопрос открытый. Лично я согласен с Пенроузом, который считает, что из теоремы Геделя следует, что understanding is not computable.

На практике – LLM хорошо закрашивают нарисованые схемы, но сами схемы рисовать не могут.

– @pgregory

Мы добавили в хаб модели DeepSeek v4 Pro и Flash. На удивление они неплохо работают, особенно, когда для них есть хороший харнес и задача четко описана.

Модели можно попробовать через OpenCode или Pi агенты, поддержку которых мы также добавили.

Поделюсь немного эмоцией: на самом деле очень круто, когда есть возможность не переключая личные кабинеты настроить сразу несколько агентов, что-то интегрировать в IDE и гибко переключаться между моделями, агентами и сценариями использования.

Лично я использую:
Zed/VSCode плагины codex/claude, codex cli, Codex App, Claude, Pi и интеграцию с инференсом хаба в Android Studio.

Теперь в нашем хабе есть самая дорогая модель (Claude Fable 5) и одна из самых дешевых (DeepSeek v4 Flash).

– @tthread