DevMachine AI: ИИ-агенты для ваших идей
Привет! Мы сделали программу для разработки ваших идей, которая работает из России без VPN и с оплатой в рублях. Опробовать можно уже сейчас!
👉 Скачать приложение
(До 30 дней бесплатного пользования)
GPT, Claude, Gemini, Kimi, DeepSeek, GLM и другие агенты под вашим контролем!
Вы ставите задачу, агент находит нужное место в проекте, пишет код, запускает тесты и показывает дифф: что было и что стало.
Принимаете правки вы, целиком или по частям.
Не понравилось? Откатитесь на шаг назад.
Кому мы будем полезны?
Всем вайбкодерам, опытным и новичкам!
Разработчики на любом стеке, инди и стартапы, те, кто делает сайт или бота даже без опыта в коде, и 1С-разработчикам.
Что ждет внутри?
Редактор, терминал, Git, клиент баз данных и MCP. Для 1С: работа через EDT и проверка BSL.
Оставайтесь с нами, в этом канале:
Новости, обновления, розыгрыши, встречи с командой и другие события из жизни DevMachine.
ВКонтакте: https://vk.ru/devmachineai
Сайт: https://devmachine.ai/
Привет! Мы сделали программу для разработки ваших идей, которая работает из России без VPN и с оплатой в рублях. Опробовать можно уже сейчас!
👉 Скачать приложение
(До 30 дней бесплатного пользования)
GPT, Claude, Gemini, Kimi, DeepSeek, GLM и другие агенты под вашим контролем!
Вы ставите задачу, агент находит нужное место в проекте, пишет код, запускает тесты и показывает дифф: что было и что стало.
Принимаете правки вы, целиком или по частям.
Не понравилось? Откатитесь на шаг назад.
Кому мы будем полезны?
Всем вайбкодерам, опытным и новичкам!
Разработчики на любом стеке, инди и стартапы, те, кто делает сайт или бота даже без опыта в коде, и 1С-разработчикам.
Что ждет внутри?
Редактор, терминал, Git, клиент баз данных и MCP. Для 1С: работа через EDT и проверка BSL.
Оставайтесь с нами, в этом канале:
Новости, обновления, розыгрыши, встречи с командой и другие события из жизни DevMachine.
ВКонтакте: https://vk.ru/devmachineai
Сайт: https://devmachine.ai/
🔥13👍8👏6
Привет! На связи команда DevMachine
Все системы работают в штатном режиме
Мы каждый день вносим изменения и улучшения, в том числе благодаря вашим отзывам и предложениям
С нами можно связаться в этом канале: написать сообщение в поддержку или оставить комментарий под этим и будущими постами.
Также можно написать на почту: support@devmachine.ai
Что нового в DevMachine
Задачу агенту теперь можно надиктовать. Для этого нажмите кнопку микрофона.
Навыки можно установить через агента из ZIP-архива, GitHub, текста или папки. Перед установкой появится карточка с источником, скриптами и сетевыми обращениями. Навыки хранятся локально и работают сразу после установки.
В списке моделей появился режим «Авто». Он подбирает модель под задачу и при необходимости переключает её во время выполнения плана.
Что ещё изменилось
Также мы исправили ошибки, которые мешали комфортной работе. Ждём ваших отзывов!
Все системы работают в штатном режиме
Мы каждый день вносим изменения и улучшения, в том числе благодаря вашим отзывам и предложениям
С нами можно связаться в этом канале: написать сообщение в поддержку или оставить комментарий под этим и будущими постами.
Также можно написать на почту: support@devmachine.ai
Что нового в DevMachine
Задачу агенту теперь можно надиктовать. Для этого нажмите кнопку микрофона.
Навыки можно установить через агента из ZIP-архива, GitHub, текста или папки. Перед установкой появится карточка с источником, скриптами и сетевыми обращениями. Навыки хранятся локально и работают сразу после установки.
В списке моделей появился режим «Авто». Он подбирает модель под задачу и при необходимости переключает её во время выполнения плана.
Что ещё изменилось
- Тест-кейсы можно перенести из Markdown в Zephyr Scale с поиском дублей и подтверждением изменений.
- Агент может писать тест-кейсы в Zephyr Scale вашей Jira.
- В терминале появился поиск: ⌘F на Mac или Ctrl+F на Windows.
- К сообщению можно прикрепить папку. Агент получит путь к ней.
- К сообщению можно прикрепить ZIP-архив до 10 МБ.
- Путь к файлу вне проекта в ответе агента стал ссылкой. Нажмите на неё, чтобы показать файл в Finder или в папке.
- Кнопка настроек переехала в шапку. Её можно узнать по значку шестерёнки.
Также мы исправили ошибки, которые мешали комфортной работе. Ждём ваших отзывов!
🔥4❤3
Открываешь программу, видишь кучу нейросетей и думаешь “А какую выбрать…?” 🤯
Чтобы выбор был не такой мучительный, мы запускаем рубрику “Наши нейросети в DevMachine”, и начнем с одной из наших любимых: GLM 5.3 Flash
GLM 5.3 Flash доступна в бесплатном тарифе и может выполнить для вас довольно много, не уступая по скорости и качеству другим LLM, на ней вы можете создать сайт, генерировать изображения, написать код с нуля или проверить существующий и улучшить его. Рабочая лошадка среди всех моделей. Отличный вариант для больших контекстов, мультимодальных задач и длинной работы с проектом
А теперь подробнее:
— Это мультимодальная модель: она принимает текст, изображения и видео, а отвечает текстом, но может генерировать изображение. У неё необычная архитектура. В ней 320 млрд параметров, при этом для обработки каждого токена активируется около 18 млрд. Модель использует 288 экспертов и выбирает только часть из них для конкретного запроса. Такой подход помогает работать с большой моделью без постоянного включения всех её вычислительных ресурсов.
— Главная особенность Flash - длинный контекст до 1 миллиона токенов.
Это пригодится для больших репозиториев, длинной документации, многочасовых рабочих сессий и задач, где важна история предыдущих действий.
— Модель умеет работать с изображениями и видео, поэтому ей можно показать скриншот интерфейса, фрагмент схемы или документ и попросить разобраться в содержимом. В задачах разработки она может анализировать код, искать причину ошибки, объяснять изменения и участвовать в длинных цепочках действий с инструментами.
— Благодаря гибридному вниманию и малому активному размеру стоимость инференса в 10–20 раз ниже, чем у GLM 5.3 (не Flash), и в 40 раз ниже, чем у Claude Opus 4.8 при сопоставимом качестве.
Каждая нейросеть может ошибаться, особенно в многошаговых задачах и при работе с очень большим контекстом, GLM не исключение. Не забывайте проверять, но вы это и так знаете, по этому напоминать далее об этом не будем
#DevMachine_ИИ
Чтобы выбор был не такой мучительный, мы запускаем рубрику “Наши нейросети в DevMachine”, и начнем с одной из наших любимых: GLM 5.3 Flash
GLM 5.3 Flash доступна в бесплатном тарифе и может выполнить для вас довольно много, не уступая по скорости и качеству другим LLM, на ней вы можете создать сайт, генерировать изображения, написать код с нуля или проверить существующий и улучшить его. Рабочая лошадка среди всех моделей. Отличный вариант для больших контекстов, мультимодальных задач и длинной работы с проектом
А теперь подробнее:
— Это мультимодальная модель: она принимает текст, изображения и видео, а отвечает текстом, но может генерировать изображение. У неё необычная архитектура. В ней 320 млрд параметров, при этом для обработки каждого токена активируется около 18 млрд. Модель использует 288 экспертов и выбирает только часть из них для конкретного запроса. Такой подход помогает работать с большой моделью без постоянного включения всех её вычислительных ресурсов.
— Главная особенность Flash - длинный контекст до 1 миллиона токенов.
Это пригодится для больших репозиториев, длинной документации, многочасовых рабочих сессий и задач, где важна история предыдущих действий.
— Модель умеет работать с изображениями и видео, поэтому ей можно показать скриншот интерфейса, фрагмент схемы или документ и попросить разобраться в содержимом. В задачах разработки она может анализировать код, искать причину ошибки, объяснять изменения и участвовать в длинных цепочках действий с инструментами.
— Благодаря гибридному вниманию и малому активному размеру стоимость инференса в 10–20 раз ниже, чем у GLM 5.3 (не Flash), и в 40 раз ниже, чем у Claude Opus 4.8 при сопоставимом качестве.
Каждая нейросеть может ошибаться, особенно в многошаговых задачах и при работе с очень большим контекстом, GLM не исключение. Не забывайте проверять, но вы это и так знаете, по этому напоминать далее об этом не будем
#DevMachine_ИИ
🔥3🆒2
Продолжаем разбираться в нейросетях, с которыми можно работать в DevMachine.
Сегодня на очереди DeepSeek V4.1 Flash от DeepSeek.
Перед вами большой проект: код в нескольких файлах, документация, схемы и скриншоты интерфейса. Хочется разобраться во всём этом, не объясняя задачу заново на каждом шаге. Для такой работы можно рассмотреть DeepSeek V4.1 Flash: разработчики заявляют поддержку длинного контекста и изображений.
Модель можно попросить помочь с кодом: объяснить незнакомый участок, найти возможную причину ошибки или предложить изменения. А если к задаче есть скриншот интерфейса или схема, их тоже можно использовать как часть запроса.
Подробнее:
— DeepSeek V4.1 Flash, это мультимодальная модель. Она принимает текст и изображения и отвечает текстом. Например, можно показать ей скриншот страницы и попросить описать, что на нём происходит, или приложить схему вместе с вопросом о проекте.
— Одна из особенностей модели, контекст до 1 миллиона токенов. Это важно для больших документов, кода и длинных диалогов: в запросе можно передать больше исходной информации и истории задачи. Точный доступный объём зависит от настроек подключения.
— В модели 552 миллиарда параметров. При этом DeepSeek использует архитектуру Mixture of Experts: для обработки токена задействуется только часть экспертов. По данным обзоров, на разных этапах обработки активируется около 8 или 16 миллиардов параметров.
— Высокая точность: V4.1 Flash показывает отличные результаты по многим стандартным бенчмаркам.. Так, по коду и математике V4.1 Flash даже обходит V4 Pro: на HumanEval 79.4 vs 76.8, на GSM8K 93.0 vs 92.6.
Высока и точность на мультимодальных тестах: DocVQA – 95.6% (LLM-judge), CVBench – 77.9% (виз. понимание), RefCOCO – 86.0% (точность локализации). По информации DeepSeek, модель «сопоставима с лучшими закрытыми моделями» в общей компьютерной и мультимодальной грамотности.
— Генерация кода: Благодаря дообучению на огромном массиве программного кода и широкому контексту, модель хорошо справляется с программированием. Она успешно проходит сложные тесты по коду и «силовой» программированию (напр., DeepSWE, SWE Atlas) и даже опережает V4 Pro по рейтингу Codeforces.
В реальном кодинге люди оценивают её качество на уровне сильных моделей: например, по оценкам Surge AI она заняла 2-е место среди пяти моделей, опередив некоторые «закрытые» аналоги.
Если ищете модель для задач с кодом, документацией и изображениями, DeepSeek V4.1 Flash — ещё один вариант, который стоит изучить.
#DevMachine_ИИ
Сегодня на очереди DeepSeek V4.1 Flash от DeepSeek.
Перед вами большой проект: код в нескольких файлах, документация, схемы и скриншоты интерфейса. Хочется разобраться во всём этом, не объясняя задачу заново на каждом шаге. Для такой работы можно рассмотреть DeepSeek V4.1 Flash: разработчики заявляют поддержку длинного контекста и изображений.
Модель можно попросить помочь с кодом: объяснить незнакомый участок, найти возможную причину ошибки или предложить изменения. А если к задаче есть скриншот интерфейса или схема, их тоже можно использовать как часть запроса.
Подробнее:
— DeepSeek V4.1 Flash, это мультимодальная модель. Она принимает текст и изображения и отвечает текстом. Например, можно показать ей скриншот страницы и попросить описать, что на нём происходит, или приложить схему вместе с вопросом о проекте.
— Одна из особенностей модели, контекст до 1 миллиона токенов. Это важно для больших документов, кода и длинных диалогов: в запросе можно передать больше исходной информации и истории задачи. Точный доступный объём зависит от настроек подключения.
— В модели 552 миллиарда параметров. При этом DeepSeek использует архитектуру Mixture of Experts: для обработки токена задействуется только часть экспертов. По данным обзоров, на разных этапах обработки активируется около 8 или 16 миллиардов параметров.
— Высокая точность: V4.1 Flash показывает отличные результаты по многим стандартным бенчмаркам.. Так, по коду и математике V4.1 Flash даже обходит V4 Pro: на HumanEval 79.4 vs 76.8, на GSM8K 93.0 vs 92.6.
Высока и точность на мультимодальных тестах: DocVQA – 95.6% (LLM-judge), CVBench – 77.9% (виз. понимание), RefCOCO – 86.0% (точность локализации). По информации DeepSeek, модель «сопоставима с лучшими закрытыми моделями» в общей компьютерной и мультимодальной грамотности.
— Генерация кода: Благодаря дообучению на огромном массиве программного кода и широкому контексту, модель хорошо справляется с программированием. Она успешно проходит сложные тесты по коду и «силовой» программированию (напр., DeepSWE, SWE Atlas) и даже опережает V4 Pro по рейтингу Codeforces.
В реальном кодинге люди оценивают её качество на уровне сильных моделей: например, по оценкам Surge AI она заняла 2-е место среди пяти моделей, опередив некоторые «закрытые» аналоги.
Если ищете модель для задач с кодом, документацией и изображениями, DeepSeek V4.1 Flash — ещё один вариант, который стоит изучить.
#DevMachine_ИИ
🔥1