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

1) цена та же
2) сделали гранулярную разбивку длины рассуждений, как у ChatGPT
3) fast режим, ускоряющий генерацию в 2.5 раза, теперь в 3 раза дешевле, чем для предыдущих моделей. Получается было в 6 раз дороже, сейчас в 2 — надо брать.
4) «Одним из наиболее заметных улучшений в Opus 4.8 является его честность» — модель будет врать поменьше (наверное)
5) «Мы планируем выпустить новый класс моделей с ещё более высоким уровнем интеллекта, чем у Opus» — ждём «в ближайшие недели»

Анонс стрима: "работаем над lazy import'ами в CPython и плачем под аниме"
(на превью - я на стриме)

Мы с @nkhitrov_blog, @fastnewsdev и Денисом Аникиным (в 2026 и без тг канала!) решили замутить стрим по питону и ... новый канал на ютюбе под названием "Вялые Питоны".

Подписаться уже можно вот тут: https://www.youtube.com/@SluggishPythons

О чем будет канал?

- Менее душный и более мемный чем мой основной
- Все еще про питон и всякие хардкорные штуки внутри
- Шутки, пиво, лень, слезы
- Разные новые форматы, которые мы будем анонсировать постепенно
- Разные интересные коллабы с веселыми и умными людьми

Контент на старом канале останется таким же, каким и был. Я как раз вернулся из творческого отпуска. Скоро будет завоз по adaptix и django-modern-rest. И финал по vscode.

О чем будет первый стрим?

- Обсудим мотивацию и устройство PEP-810, потестим разные странные случае, Никита побомбит
- Я запилю каких-нибудь пару тасочек в CPython, например https://github.com/python/cpython/issues/150459
- Если я буду плохо рассказывать, что там происходят - пацаны будут меня душить своими любимыми аниме
- Если хватит времени, то еще починим setuptools / distutils, а то я все сломал
- Выпьем пива со всеми желающими 🍻

Народ в чате проголосовал за время стрима в будний вечер, так что - записываем дату и время:
Среда, 3 июня, 19:00

https://www.youtube.com/watch?v=W9Hd5dfxjIU

Приходите задавать свои ответы и хорошо проводить время!

В подтверждение моих выводов:

https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/

Github Copilot тоже переходит с подписки на плату за токены🌚
Срочно покупаем подписки на все, что хотели, пока AI не умер😅

Знаете, я только недавно настраивал для себя Claude Cowork, его интеграции с почтой, чатами, браузером, системой, заводил в нем периодические задачи

И понял, что это то будущее, которое я очень хочу видеть - вместо унылой операционной системой с кучей приложений, браузером и его миллиардом вкладок, у меня появился ОДИН АГЕНТ, который видит все и он у меня под рукой ото всюду

• Захотел найти что-то на локальном компе, пока ты в поездке с телефоном? - пожалуйста, напиши в чат
• Хочешь сагрегировать все данные по задаче из слака, Linear, Github? - просто задай вопрос агенту, он их все видит
• Хочешь по задаче в Linear открыть копию Issue на гите, подправить код и открыть PR? - попроси агента
• Хочешь глядя на Issue воспроизвести проблему локально в определенном сетапе? - попроси агента прямо в браузере
• Хочешь заполнить форму на сайте со 100500 вводов и несколькими этапам? - попроси агента, он еще и все реквизиты из системной папки с документами подтянет

В общем, будущее ОС, которое я вижу - это один агент. А все интеграции, сайты и приложения трансформируются в MCP, скилы, UCP сервисы и прочие варианты интеграции твоего агента со внешним миром. Все в одном месте, со всем можно взаимодействовать неформализованно - вылитый Джарвис

Так вот, новости только укрепляют мои фантазии - для начала Google выкатили UCP, чтобы тебе не приходилось ходить по маркетплейсам. Просто отправь агента - он все найдет и закажет, только апрувай и жми GenUI кнопки не выходя из чата.

А теперь еще и Microsoft в коллабе с Nvidia анонсят PC2.0 - https://t.me/seeallochnaya/3669

Интересно, что проблемы "дорогих облачных вычислений" и "а че там по безопасности" они решают одним махом - пусть LLM будет локальной! Очень интересно, получится ли у них, и сойдется ли экономика. Потому что "облачные LLM" мы уже почти похоронили

Но я очень верю (или хочу верить) в идею "Джарвис ОС". Рано или поздно будем там, дайте только лет 5-10 на переход и пару технологических прорывов

На прошлой неделе в топ GH попал superpowers SKILL для агентов - как бы ничего нового, но 200 ТЫСЯЧ ЗВЕЗД на агентском скилле🤯

Мир точно сошел с ума...

Справедливости ради, я сам его использую - и он отлично работает. Скил форсит модель использовать очень продвинутый PLAN мод перед каждой задачей, следовать TDD - в общем, все, как я люблю. Особенно классно работает скилл брейншторминга: если агенту в задаче не ясны все моменты, вместо угадывания он задаст наводящие вопросы (с готовыми вариантами ответов), а потом только будет составлять план

В общем, рекомендую попробовать всем и каждому, кто юзает агентов в разработке - https://github.com/obra/superpowers

Просто напоминаю, что сегодня вечером в 19:00 состоится первый стрим нового канала "Вялые Питоны"

Работаем над lazy import'ами в CPython и плачем под аниме

https://www.youtube.com/watch?v=W9Hd5dfxjIU

Ведущий: Никита Соболев (@opensource_findings)
Участники: Николай Хитров (@nkhitrov_blog), Никита Пастухов (@fastnewsdev) и Денис Аникин

Что будем делать:
— Разбираем PEP-810: мотивация, устройство, странные edge-кейсы. Никита будет бомбить (мб даже оба).
— Пилим реальные таски в CPython прямо в эфире (например, https://github.com/python/cpython/issues/150459).
— Если объяснения пойдут плохо — участники наказывают ведущего аниме.
— По возможности: чиним setuptools/distutils (потому что кто-то всё сломал).
— Пьём пиво со всеми в чате.

Приходите задавать свои вопросики

На стрим по Lazy Imports (PEP 810) я пришел в роли злого полицеского - мне совсем не нравится эта идея. Но, мое мнение поменялось и вот почему я теперь считаю, что это хорошее дизайн-решение:

1️⃣ Сама фича обусловлена не конкретными хотелками, а опирается на числа: 17% импортов в питоне уже располагаются внутри функций (около 0 из них в моем коде). Lazy Imports просто предоставляют "законный" способ сделать то же самое
2️⃣ Фича востребована крупными корпорациями-пользователями, которые живут вообще на своих форках питона. От них уже была попытка затащить Lazy Imports PEP 690 в качестве дефолтного поведения, которую отклонили
3️⃣ Новый пеп делает поведение Lazy Imports ЯВНЫМ и НЕОБЯЗАТЕЛЬНЫМ. Если вы сильно против использования этой фичи - просто запретите в своей кодовой базе на уровне линтера. Вы с ней даже не столкнетесь, если не хотите
4️⃣ Одна эта фича решает сразу 2 проблемы: убирает TYPE_CHECKING и позволяет ускорить стартап скриптов за счет отложенного импорта необязательного функционала
5️⃣ Медленный старт CLI на питоне - это реальная проблема большой группы пользователей. Написание маленьких CLI под задачу - популярная тема для девопсеров. А теперь еще и LLM SKILLS плотно сидят на /scripts. Как бекендеру мне это не очень интересно, но отрицать полезность "ускорить стартап CLI python скриптов" я не могу. В качестве примера в обсуждении PEP жалуются на script.py —help, который стартует 10+ секунд из-за импорта pytorch

По итогу PEP 810
• угождает крупным компаниям-потребителям, которые плотно сидят на CLI Python скриптах
• играет на руку AI агентам за счет более быстрых /scripts на питоне
• дает "законное" и унифицированное решение для работы с опциональными импортами - до этого каждый городил свое
• замещает собой ненавистный if TYPE_CHECKING
• дает возможность НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ФИЧУ тем, кто не хочет ее юзать

Последний пункт - самый важный для хорошего дизайна. У PEP все еще есть проблемы. Например, до реальных разработчиков библиотек он докатится через 5 лет🤯, когда минимальной живой версией питона будет 3.15. А еще PEP перекладывает проблемы миграции экосистемы на пользователей - сами как-нибудь разберуться. А еще она увеличивает опасность "пострелять себе по ногам" - тут все опять же предоставляется на откуп самих пользователей...

Фича, конечно, выглядит сомнительно. И я вряд ли буду использовать ее МНОГО. Но пару мест в своем коде я уже нашел. Жаль, что придется подождать 5 лет, чтобы ее затащить😂

Slopocalypse: как AI убивает Open Source

Весь май я наблюдал за репортами о брошенных проектах и выгоревших мейнтейнерах. Я и сам почти словил burnout и взял неделю отдыха от всего, чтобы восстановиться...

Репорты:
• It's FOSS - Open Source Developers Are Exhausted, Unpaid, and Ready to Walk Away
• RoamingPigs - Critical Infrastructure Is Dying
• byteiota - 60% Unpaid, Burnout Hits 44%
• CodeRabbit - AI Is Burning Out the People Who Keep Open Source Alive
• Burnout in Open Source: A Structural Problem We Can Fix Together

Тревожные звоночки:
- External Secrets Operator - четыре мейнтейнера выгорели одновременно, апдейты заморожены
- Jazzband collective закрывается - 3135 членов, 84 проекта, ~93k звёзд, 150M загрузок/мес с PyPI

Почему-то все говорят о том, что "опенсорсеры работают бесплатно, вот и выгорают". Но никого не смущает, что опенсорсеры работали бесплатно уже лет 50. Но в 2026 году к нам массово пришел AI - и понеслось...

Меня самого заебали потоки AI-based PRов на ревью. Люди настраивают ботов генерировать PR'ы в проекты, которые в глаза не видели. Большая часть даже не знает, куда и сколько PRов открыл их бот - все происходит в автоматическом режиме (ЗАЧЕМ🤬!?).

Это выливается в бесконечный поток чужого слопа, который нужно ревьюить МНЕ и другим мейнтейнерам. Нет, спасибо, мне и своего слопа хватает🌚

Мое выгорание вызвано тем, что я попал в ебучий день сурка - вчера отревьюил 10 слоп-PRов (а они привязаны к реальным Issue, их нужно ревьюить), открываю GitHub сегодня - а тут 15 новых!!! А у меня еще свой беклог есть, мне код писать надо...

Для более крупных проектов дела обстоят еще хуже - помимо слопа в PR'ах, они ловят еще и слоп в CVE-репортах:

Январь 2026: curl закрыл свой bug bounty.
Daniel Stenberg прекратил шестилетнюю программу. Причина - поток AI-сгенерированных security reports. По его данным, ~5% сабмишенов оказывались реальными уязвимостями, ~20% - чистый AI-slop (ITPro, Help Net Security)

CVE-инфляция. По свежему Sonatype State of the Software Supply Chain - глобальный CVE-count удвоился за 5 лет, число unscored CVE выросло в 37 раз!

Linus Torvalds про security-рассылку Linux ядра в том же ключе: _"practically unmanageable, enormous duplication - разные люди находят одно и то же одним и тем же инструментом"_.

Январь 2026: Mitchell Hashimoto ввел policy против AI-PR в Ghostty.
В The New Stack точно сформулирована суть - throughput asymmetry. Агент с Claude Code пишет 5-6 PR за день, мейнтейнер ревьюит со скоростью одного человека. Раньше "написать патч" само по себе требовало понять кодовую базу - это был естественный фильтр качества. AI-агенты этот фильтр выпилили. Объем входящего × 10, пропускная способность ревью та же.

2026: tldraw автоматически закрывает все внешние PR.
Команда tldraw перестала принимать внешние контрибьюции - все PR от non-members закрываются автоматически. Не потому что не хотят помощи, а потому что cost of review превысил benefit от патчей.

Ladybird закрыли прием PR'ов - аналогично tldraw

Поверх "60% unpaid" теперь лежит "90% входящего шума"

Это новая проблема последних двух лет, с которой нам еще предстоит научиться бороться

На мой взгляд, OpenSource должен измениться следом за миром.

Пусть он станет Not-So-Open Source

Нужно закручивать гайки на уровне соглашений и ревью. Больше никаких "спасибо за ваш вклад, мы обязательно его рассмотрим". Раньше, если человек приносил PR - это был подарок. Настоящий пользователь с настоящей проблемой сам ее решил, тебе осталось только смержить. Теперь - это заноза в заднице. Принес слоп - пошел нахер! Можно даже бан на Github прописать🌚

А вы как боретесь со слопом в наше трудное время?

#opensource #карьера #AI

Вот я пишу-пишу вам про продуктивность - думаете, она у меня и работает?

Если честно - не особо... Я и пропустил через себя миллион книг, видосов, подкастов, статей и попробовал кучу рецептов на практике - именно потому, что это все не работает😢

Головой ты все эти штуки понимаешь, они и правда банальны. Но вот нихера не делаешь.

Банальный пример:

я хочу систематически учить английский

Для пассивного словарного запаса я каждый день гоняю Reword (приложение 10/10, спасибо Андрею за рекомендацию). А вот для систематического изучения я купил себе всю стопку учебников Destination English (на фотке).

Я знаю, что секрет успеха в привычке (об этом подробно в #94 про "Атомные привычки"), поэтому:
- каждый день по пути на работу я гоняю Reword
- 2 раза в неделю я сажусь за учебник и прохожу одну главу

И если с приложением все хорошо, то как вы думаете, сколько глав учебника я прошел за последние 8 месяцев?
8 месяцев = 32 недели = 64 главы? Я прошел 2!!!🌚

И только спустя 8 гребаных месяцев до меня дошло:

5 минут каждый день > 30 минут раз в три дня

Да, суммарное время меньше. Но прогресс идет! Поэтому уже 3 недели стабильно делаю всего по 1-2 упражнения в день (5 минут) и чувствую больше уверенности в своем английском. И почему я такой умный раньше не догадался?😢

Моя слепота была в основном из-за отсутствия "анализа". Как только я увидел, что систематически продалбываю "привычку", которую хочу закрепить - поменял подход - и заработало.

Да, если у вас есть еще рекомендации по изучению английского - напишите, пожалуйста. Может быть, я даже смогу чем-то воспользоваться.

#продуктивность

На прошлой неделе мы выпустили FastStream 0.7 спустя почти год после 0.6.0. Скорее всего это будет последний крупный релиз перед 1.0. Но сам по себе он тоже интересен:

1️⃣ @borisalekseev принес нам MQTT брокер. Для этого ему даже пришлось написать полностью асинхронный MQTT клиент с нуля - zMQTT. Так что это не просто фича фреймворка, но и большой вклад в python комьюнити в целом.

MQTT - это самый запрашиваемый брокер со стороны международного комьюнити - его активно используют в IoT и Edge устройствах. Наверное, это самое важное расширение экосистемы FastStream, т.к. работает на совершенно новую для нас группу пользователей.

2️⃣ В этом релизе я (неожиданно для себя) дотолкал полноценную поддержку многоброкерности FastStream(broker1, broker2) - САМЫЙ СТАРЫЙ ISSUE в нашем репозитории (526, хотя сейчас мы уже около 3к)

Я не закрывал его так долго потому что у пользователей все время был обходной путь, как добиться такого же поведения самостоятельно. Ну и сама фича хоть и простая, но довольно объемная - нужно проверить миллион крайних случаев и работу всех подсистем фреймворка. Так что последние 2 года я медленно, но планомерно рефакторил все подсистемы с учетом этой фичи в будущем - а в 0.7 просто сделал последний рывок.

Мультиброкеры были одним из главных стоп-факторов для выхода 1.0 версии. Теперь мы планируем дотолкать 1.0 к 18 сентября (день рождения фреймворка - нам 3 года)

3️⃣ добавлена поддержка Redis Cluster - RedisClusterBroker. Спасибо нашему новому мейнтейнеру RedisBroker'а @powersemmi за эту фичу (он еще и RustStream пилит). Кстати, фича была приоритизирована не просто так - запрос на нее пришел от Octopus Energy. Теперь у нас +1 крупный пользователь в UK

Помимо прочего мы удалили все deprecated API, которые тащили еще со времен 0.5.

Участие в релизе приняли целых 19 новых контрибуторов! Это лишнее подтверждение, что FastStream - не мой личный, а по-настоящему community-driven проект.

Так что сейчас фреймворк полностью чист от legacy и фактически готов к релизу 1.0. Можно было бы дотолкать его за пару недель, но я ленивый🌚

Полное описание релиза: https://github.com/ag2ai/faststream/releases/tag/0.7.0

Если у вас есть какие-то пожелания по фичам или вы хотите предложить правки по API - самое время. Мы как раз собираем фича-план на 1.0

The Open Source Endowment - новый фонд для спонсирования OSS проектов

https://endowment.dev/about/

От других фондов его выгодно отличают 2 особенности:

1️⃣ полученные деньги они не раздают мейнтейнерам напрямую. Вместо этого они вкладывают их в инвестиционные инструменты - и раздают гранты уже с прибыли. Таким образом, у них НИКОГДА НЕ ЗАКОНЧАТСЯ ДЕНЬГИ. Чем больше денег они соберут - тем больше инвестируют - тем больше гранты. Но ручеек грантов будет всегда

Проблема лишь в том, что список Institutional donors пока довольно скромен

2️⃣ они не раздают деньги популярным и крупным проектам. Вместо этого они оценивают критичность каждого проекта по своим критериям. В первую очередь они ищут

underlying packages, creating a natural priority for low-level libraries (written in e.g. C and Fortran)

Наконец-то кто-то профинансирует "random person in Nebraska" (они сами ссылаются на этот мем)

Жаль, мой проект в этот список не попадает

SlopWare Engineering - это уже база, от которой мы сейчас никуда не денемся

Даже если я сам не использую модели при разработке (а я использую, хотя и не прям активно), то мне приходится работать с чужим slop-кодом. Поэтому вопрос №1 для меня сейчас - это

Как обеспечить качество LLM-сгенерированного кода

В этой теме пока ничего не ясно, поэтому я предлагаю организовать небольшое сообщество по обмену практиками использования и контроля LLM в чатике канала - @fastnewsdev_chat

В общем, вступаем, делимся любимыми Skill'ми, пайплайнами, кейсами и вообще любыми идеями, как превратить этот поток Slop'а в нормальные инженерные практики

Залетайте и рассказывайте, кто чем пользуется)

Если вы в других чатах обсуждаете AI - тоже загоняйте всех сюда. Больше народу - веселее холивар🌚