Claude Ads, мощный скилл для аудита рекламы в Claude Code
⠀
Нашёл любопытный репозиторий: `claude-ads` от AgriciDaniel. Это не просто набор подсказок про маркетинг, а плотно собранный скилл для Claude Code, заточенный под аудит и оптимизацию платной рекламы.
⠀
Если коротко, вы выгружаете данные из рекламных кабинетов, отдаёте их Claude, а дальше скилл прогоняет аккаунт по большому чек-листу, раскладывает проблемы по приоритету и выдаёт план действий.
⠀
Поддержка широкая: Google Ads, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft Ads и Apple Search Ads. В описании заявлены 225+ проверок, взвешенная система оценки, отраслевые шаблоны, аудит креативов и параллельная работа через сабагентов.
⠀
Что в нём реально сильного
Здесь пытаются решить не одну локальную боль, а собрать почти целый операционный слой для перформанс-маркетинга внутри Claude Code.
⠀
Там есть `/ads audit` для полного мультиплатформенного аудита, отдельные команды под Google, Meta, LinkedIn, TikTok и Apple Search Ads, отдельный аудит креативов, разбор бюджета, проверка посадочной страницы и даже стратегическое планирование под разные типы бизнеса: SaaS, ecommerce, local service, mobile app, real estate, healthcare, finance и так далее.
⠀
Это уже не история уровня «проверь мои объявления». Это попытка превратить Claude в старшего аудитора, который умеет держать в голове структуру кабинета, ориентиры по рынку, правила площадок, трекинг и креативы одновременно.
⠀
Отдельно сильный ход, архитектура. Полный аудит раскладывается на параллельных агентов: отдельно Google, отдельно Meta, отдельно креативы, трекинг, бюджет и соответствие требованиям площадок. На выходе собирается единый рейтинг здоровья рекламы и список действий по приоритету. Для больших аккаунтов это уже выглядит не как игрушка, а как нормальный рабочий каркас.
⠀
Ещё один плюс, в скилл зашиты жёсткие правила, а не только советы общего характера. Например, не рекомендовать Broad Match без Smart Bidding, помечать CPA выше 3x цели, учитывать достаточность бюджета для Meta и TikTok, не лезть с изменениями в период обучения, автоматически учитывать special ad categories. Вот это уже признак, что автор собирал не красивую демку, а инструмент для реальной работы.
⠀
Где у него границы
Важно не переобещать. Сам скилл не входит в кабинеты сам по себе и не тянет данные из воздуха. По README он работает с тем, что вы ему даёте: выгрузки, скриншоты, вставленные метрики. Для прямого доступа есть только дополнительный путь через Google Ads MCP.
⠀
Это значит, что `claude-ads` не заменяет рекламный кабинет и не превращает Claude в автопилот, который сам пойдёт править кампании. Это слой аудита и стратегии. Он ищет косяки, предлагает исправления и помогает со структурой решений, но кнопки в интерфейсе за вас не нажимает.
⠀
Вторая граница, ориентиры. Для аккаунта на $500 в месяц и для аккаунта на $50k в месяц одни и те же правила будут работать по-разному, так что качество вывода всё равно зависит от контекста: ниша, бюджет, цели и зрелость аккаунта.
⠀
Что с отзывами и шумом вокруг
Я отдельно посмотрел, есть ли уже реальный отклик по нему в X. На текущем срезе сильного независимого шума я не нашёл. Есть собственное продвижение автора, блог, YouTube и пересказы в медиа, но живой волны из серии «это реально спасло аккаунт» пока почти не видно.
⠀
Это не минус, а признак стадии. Пока `claude-ads` выглядит как очень сильный рабочий инструмент на раннем этапе, а не как уже всеобщий стандарт индустрии.
⠀
Поэтому смотреть на него лучше не как на хайповую игрушку, а как на хорошо собранный набор для рекламных операций.
⠀
Итог
`claude-ads` выглядит как один из самых плотных прикладных скиллов для Claude Code под перформанс-маркетинг. Не волшебная кнопка «сделай ROAS», а нормальный аудитный каркас с глубиной, правилами и делением по платформам.
⠀
Если вы ведёте рекламу сами, работаете в агентстве или строите AI-обвязку вокруг рекламных операций, посмотреть точно стоит. Но относиться лучше трезво: это не автономный закупщик рекламы, а хороший второй мозг для аудита.
⠀
—
📎 GitHub

Следующий рынок AI-агентов
⠀
Tom Dörr показал OPC Skills, open-source библиотеку навыков для Claude Code, Cursor, Codex и других агентных инструментов.
⠀
Идея прикладная: навык тут оформлен как отдельный модуль со своим SKILL.md, инструкциями, скриптами и ресурсами. Один раз собрал процесс, потом агент запускает его без нового промпт-ритуала.
⠀
В репозитории уже лежат вещи, которые нужны соло-фаундеру на земле: SEO и GEO для AI-поиска, ресёрч спроса из Reddit, X и GitHub, поиск доменов, баннеры, логотипы, коннекторы к Reddit и X.
⠀
Это хорошая подсказка, куда вообще двигается рынок. Ценность будет копиться не только в самой модели, но и в библиотеке рабочих модулей поверх неё.
⠀
Кто соберёт такую библиотеку раньше, тот и получит фору в скорости.
⠀
📎 Источник

RL для трейдинга без романтики
⠀
В README у TensorTrade есть редкая для таких репозиториев честность. При обучении PPO на BTC/USD агент без комиссии показал +$239 и обогнал buy-and-hold на $594. Но уже при комиссии 0.1% результат уехал в -$650.
⠀
То есть проблема не в красивой демке. Проблема в частоте сделок. Комиссии съедают преимущество модели быстрее, чем она успевает его реализовать.
⠀
На этом фоне TensorTrade выглядит полезно. Это open-source Python framework, где можно собирать среду из понятных блоков: ActionScheme, RewardScheme, Observer, Portfolio, Exchange, DataFeed. Архитектура здесь достаточно прозрачная, чтобы разбирать и пересобирать эксперименты под себя.
⠀
Внутри есть не только код, но и внятная учебная траектория: foundations, architecture, first run, action schemes, reward schemes, observers & feeds, Ray RLlib, Optuna, walk-forward validation, overfitting, commission analysis.
⠀
Ещё один плюс в том, что авторы не прячут слабые места. В документации отдельно вынесены common failures, overfitting и walk-forward validation. Для темы алгоритмической торговли это важнее, чем очередной график с красивой доходностью.
⠀
Если вы хотите быстро проверить гипотезы по RL в трейдинге, TensorTrade даёт хороший каркас. Если вы ищете волшебную кнопку, репозиторий как раз показывает, почему её нет.
⠀
📎 GitHub

OpenClaw выкатил 2026.4.12, и это тот редкий релиз, где пользы под капотом больше, чем шума снаружи.

13 апреля команда выпустила большой сервисный апдейт. Без громкой витрины, зато с работой по взрослым местам: plugin loading, memory, gateway lifecycle, Codex, local providers, security.

Что тут реально полезно:
• bundled Codex provider отделили от обычного OpenAI path. Для codex/gpt-* это значит нормальные auth, native threads, model discovery и меньше каши в маршрутизации
• plugin loading ужали. OpenClaw теперь поднимает только то, что реально нужно манифесту, а не половину рантайма на всякий случай
• active memory и recall стали ровнее. QMD, nested daily notes, Unicode path edge cases, lexical fallback, всё это заметно подчистили
• gateway startup и reload тоже допилили. Меньше шансов, что sidecars, resume и history поведут себя криво после рестарта
• dreaming перестали кормить собственным мусором. Хорошая правка, потому что такие вещи потом вылезают в самых неприятных местах
• security тоже не для галочки: пустой approver list, shell injection через env-argv, busybox и toybox в safe bins, всё это прикрыли

Что важно именно нам:
• если стек завязан на Codex, memory и длинноживущий gateway, релиз полезный
• если вы крутите локальные модели, бонусом приехал bundled LM Studio provider
• если у вас всё и так стабильно, это не аварийный апдейт, но это хороший слой надёжности

Главный watch item после обновления один: руками проверить живой контур. Approvals, cron wake, channel delivery, codex threads, recall. Не по логам, а по факту.

Короче, релиз не шумный. Зато взрослый.

Postiz против всей SaaS-обвязки
⠀
На рынке SMM-инструментов давно нормой стали подписки, которые быстро раздуваются в счёт на сотни и тысячи долларов в год. Buffer берёт $6 за канал в месяц, Hootsuite начинается с $199, Hypefury с $29, Sprout Social с $249.
⠀
По сути Postiz собирает в одном продукте сразу несколько ролей. Buffer и Hootsuite, это календарь публикаций и мультипостинг. Hypefury, это автопостинг и работа с engagement-механиками. Sprout Social, это аналитика, отчёты и командная работа с согласованием.
⠀
Сверху он ещё добавляет то, за что обычно платят отдельным сервисам. AI-помощник для текста, генерацию картинок, API для автоматизаций через n8n, Make и Zapier, плюс self-hosted установку без урезанной функциональности.
⠀
Главная деталь в том, что self-hosted версия, судя по сайту и GitHub, не кастрирована по сравнению с hosted. Обычная схема "поставь у себя, а за нормальные функции всё равно плати нам" здесь не работает.
⠀
У проекта уже 28k+ звёзд на GitHub, 5k+ форков и лицензия AGPL-3.0. Поддерживаются X, LinkedIn, TikTok, YouTube, Reddit, Facebook, Threads, Telegram, Discord и ещё длинный список площадок.
⠀
Если Postiz реально держит этот стек стабильно, компания может закрыть им планирование публикаций, аналитику, AI-генерацию и командную работу в одном месте. Бесплатно.
⠀
📎 X | Postiz | GitHub

Вышел OpenClaw v2026.4.14. На бумаге это quality release, по факту это пачка фиксов, после которых меньше внезапной магии в плохом смысле.

Релиз опубликовали сегодня в 14.04 16:03 МСК. Что тут реально полезно:

• GPT-5.4 и Codex привели в более стабильное состояние. Добавили forward-compat для gpt-5.4-pro, починили legacy alias для gpt-5.4, поправили minimal reasoning и recovery для пустых или оборванных embedded-turns.
• Telegram topics стали человечнее. OpenClaw теперь учит названия forum topics, сохраняет их после рестарта и не теряет в контексте.
• Починили routing для heartbeat, cron и exec-event. Синтетические события больше не отравляют shared-session metadata, а heartbeat replies в Telegram topics не падают в корень группы.
• Telegram media downloads лучше живут за прокси. Это полезно для инсталлов, где Bot API ходит только через явный proxy и DNS route.
• Для image/pdf tool убрали ложные отказы на валидных Ollama vision models. Проблема была в нормализации model refs.
• Ollama тоже подкрутили по делу: нормальный timeout для embedded runs, реальные usage numbers в streaming, плюс вернули рабочий memorySearch.provider: "ollama".
• Browser/SSRF блок аккуратно перепаковали. Вернули нормальную hostname navigation, не убив strict mode, и отдельно починили loopback CDP.
• UI больше не должен подвисать на злом markdown, потому что marked.js заменили на markdown-it.
• sendPolicy: "deny" теперь не ломает сам turn. Агент продолжает обрабатывать входящее, просто молчит наружу.

Что важно для стека Chip:

1. GPT-5.4 и Codex стало спокойнее. Меньше шансов, что кастомные модели выпадут из registry или reasoning-сценарии упрются в валидацию.
2. Telegram fixes здесь прям в кассу: topics, heartbeat routing, media downloads через proxy, read-only status commands.
3. Cron, queue и routing fixes снижают шанс на странные побочки в фоновых пайплайнах.

Главный watch item после обновления: если у вас строгие browser SSRF настройки или прокси вокруг Telegram и Ollama, первым делом прогоните smoke test именно там. В этом релизе много пользы вокруг сетевых политик, значит именно там и всплывёт старая конфигурация, если она давно не трогалась.

Релиз: https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.4.14

Ваш портфель не должен жить в чужом облаке
⠀
Большинство крипто-трекеров просят одну и ту же сделку. Отдай им адреса, биржи, историю транзакций и поверь, что они аккуратно сложат всё это в очередной SaaS-кабинет и никому не сольют. Ага.
⠀
Проект Rotki едет в другую сторону. Это open-source self-hosted трекер портфеля с упором на приватность. Данные хранятся локально, можно собирать баланс по разным сетям и биржам, смотреть аналитику, считать PnL и нормально разбирать историю транзакций.
⠀
То есть продукт закрывает не только красивую витрину с цифрами. Он решает задачи с рутиной, такие как учёт и налоговая логика, где у большинства криптанов начинается хаос из CSV, экспорта с бирж и ручной сверки.
⠀
У rotki есть open-source база, self-hosted модель и коммерческий Pro поверх. Нормальная конструкция для категории, где пользователю важны и контроль над данными, и шанс не утонуть в учёте.
⠀
Если вам нужен именно суверенный трекер, а не ещё один сервис, который знает о ваших кошельках больше, чем вы сами, rotki выглядит как одна из самых взрослых опций в этой нише.
⠀
📎 GitHub | rotki

Агент создаёт бизнес с нуля, пока вы смотрите
⠀
На X разошёлся проект Show Me The Money — open-source набор из 14 skills для Claude Code и OpenClaw. Авторы отдают идею полного цикла: от поиска ниши до выручки.
⠀
Внутри обещают почти полный контур: discovery, стратегия, сборка MVP, QA, контент, outreach, social, SEO, ads, ops и finance. Запуск выглядит нарочито просто: ставишь пакет, заходишь в Claude Code или другую агентную среду и вызываешь /money.
⠀
Получается попытка собрать поверх coding agent рабочую бизнес-систему, которая толкает пользователя к следующему конкретному действию.
⠀
Пока это выглядит скорее как агрессивная упаковка вокруг skill-based workflow, чем как готовый автопилот для бизнеса. Но сам вектор интересный: AI-инструменты быстро двигаются от «помочь написать» к «вести продукт, маркетинг и операционку в одном контуре».
⠀
У репозитория уже 200+ звёзд на GitHub, и такие штуки хорошо показывают, куда уходит рынок агентных инструментов: из copilot-режима в режим систем, которые пытаются закрыть целую функцию бизнеса.
⠀
📎 X · GitHub

Подпишись на канал: @human20

Google догнала ElevenLabs по озвучке текста голосом (TTS)
⠀
Google выпустила Gemini 3.1 Flash TTS, новую модель для озвучки текста. По замерам Artificial Analysis она уже обошла ElevenLabs V3. Выше в этом тесте оказалась только модель Inworld.
⠀
Google давит сразу по нескольким линиям. У модели сильный результат в тестах, низкая цена и встроенная дистрибуция через AI Studio, Gemini API, Vertex AI и Workspace. TTS постепенно становится обычной функцией внутри большого продуктового стека.
⠀
Есть и то, что обычно берут у ElevenLabs: теги прямо в тексте. В квадратных скобках можно задавать подачу вроде «шепчет», «кричит» или «говорит взволнованно».
⠀
Поддержка русского есть. Заявлено больше 70 языков. Цена выглядит недёшево: $1 за миллион входящих текстовых токенов и $20 за миллион токенов аудиовыхода. Но ElevenLabs ещё дороже.
⠀
Если качество правда держится близко к верхней планке, Google сможет забирать рынок за счёт всей своей инфраструктуры.

Подпишись на канал: @human20

Вышел новый релиз OpenClaw. Пошуршал в GitHub, чтобы сэкономить вам время.

По GitHub v2026.4.15 выглядит как небольшой, но довольно полезный сервисный релиз без широкой миграционной драмы.

Что нового по сути, человеческим языком:

1. OpenClaw перевели на Claude Opus 4.7 как дефолт для Anthropic, включая алиасы и bundled image understanding. Если у вас где-то были ожидания по старым дефолтам, поведение может чуть сдвинуться.
2. Встроили Gemini TTS в Google plugin: появились text-to-speech, выбор голосов, WAV-ответы и telephony PCM. Это не про ваш текущий Telegram-стек напрямую, но инструментально полезно.
3. Подчистили prompt budget у agents/skills и ограничили memory_get более аккуратными excerpt-ами. Смысл простой: длинные сессии теперь должны тянуть меньше лишнего контекста.
4. Починили чтение вложений из BlueBubbles на Node 22+, включая кейсы с пустыми массивами вложений и дедупликацией follow-up событий.
5. Исправили npm upgrade path: после обновления OpenClaw лучше переживает stale dist chunks и меньше шансов словить кривой глобальный апдейт.
6. Закрыли неприятную дыру в gateway/tools: клиентские tool names больше не могут маскироваться под built-in и унаследовать доверие к локальному MEDIA passthrough.
7. Подлечили OpenAI Codex routing: старые openai-codex записи с битым transport metadata теперь нормализуются и не улетают в сломанные HTML/Cloudflare пути.
8. Подсушили детерминизм по skills: порядок available_skills теперь стабилизирован, чтобы не гуляли prompt-cache prefixes.

Что из этого важно именно нам:
• плюс: для memory это хороший апдейт, меньше лишнего контекста в длинных сессиях и более предсказуемые bounded reads.
• плюс: для Codex это прям практично, фиксят старые кривые transport-метаданные, которые могли ломать routing.
• плюс: по security есть реальный смысл, gateway/tools стал жестче к конфликтам имен и trust boundary аккуратнее.
• нейтрально: Telegram тут напрямую почти не трогали, это не телеграмный релиз.
• нейтрально: cron, approvals, restart/reload в release notes почти не светятся, заметных изменений именно там нет.

Что настораживает:
• главный watch item, дефолты Anthropic сдвинулись на Opus 4.7. Если где-то есть неявная зависимость от старого выбора моделей или бюджета, после обновления стоит быстро проверить реальные маршруты и стоимость.

Мой вывод:
• Обновление я бы ставил, релиз выглядит здоровым и полезным именно для нашего стека из-за memory, Codex routing и security.
• После апдейта первым делом я бы посмотрел только один пункт: не изменилось ли фактическое поведение Anthropic-маршрутизации из-за новых дефолтов.

Релиз: https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.4.15

Подпишись на канал: @human20

OpenClaw 2026.4.20 — обновление, которое стоит ставить
⠀
Новая стабильная версия OpenClaw выглядит как полезное обновление для вашего лобстера. Мы уже пять дней сидели без обновлений с версией 2026.4.15, но даже для "пятнашек" переход выглядит вполне оправданным.
⠀
В релизе собрали правки, которые бьют в конкретные болевые точки: планировщик задач, доставка в Telegram, устойчивость шлюза, деградация памяти, апрувалов и безопасность вокруг переменных окружения и рассылки.
⠀
Главный блок — планировщик задач
⠀
Самое заметное изменение — рабочее состояние планировщика вынесли в jobs-state.json. За счёт этого jobs.json, который хранится в git, больше не должен плыть просто потому, что задачи исполнялись. Для инстансов, где конфиги лежат в git и хочется видеть руками заданную конфигурацию, а не следы рантайма, это очень полезная развязка.
⠀
Но ещё важнее другое. Поправили повторяющуюся доставку объявлений в Telegram. Это тот самый неприятный класс багов, который особенно опасен в проде: задача выглядит успешной, система молчит, а очередная отправка уже не уходит.
⠀
Поэтому блок с планировщиком выглядит самым полезным во всём релизе. Он закрывает проблему, которая неприятна своей бесшумностью и может долго маскироваться под нормальную работу.
⠀
Telegram и шлюз
⠀
Для стека, где Telegram — один из основных рабочих контуров, релиз попадает очень точно. Watchdog для опроса подняли с 90 до 120 секунд. Плюс появился channels.telegram.pollingStallThresholdMs. На практике именно такие вещи важны для длинных задач и тяжёлых ответов, а встроенная очистка и ограничение записей теперь жёстче применяются по умолчанию, так что и у шлюза стало больше шансов пережить накопившиеся хвосты задач без перехода в режим, где память начинает улетать в потолок.
⠀
Память, согласования и Codex тоже подтянули правильно
⠀
У вызова памяти теперь мягче деградация. При сбое слой памяти не должен валить весь ответ целиком. По согласованиям и Codex тоже изменения не проходные: вернули корректный транспорт для OpenAI Codex, починили маршрут /backend-api/codex и сделали обработку согласований безопаснее по умолчанию.
⠀
Безопасность тут тоже не для галочки
⠀
Отдельный плюс релиза — он жёстче закрывает поверхности вокруг.env, MCP env и области рассылки шлюза. Это не самый эффектный раздел описания релиза, зато именно такие пункты чаще всего определяют, насколько спокойно система живёт дальше.
⠀
Если смотреть на наш стек, то приоритеты понятные. Telegram и планировщик задач — это прямое попадание в основные рабочие риски. Правки шлюза снижают шанс на тяжёлое разрастание хвостов. Память теперь чаще должна ломаться мягко, а не всем ответом сразу. Согласования и транспорт Codex уменьшают количество странных состояний. Безопасность делает контур заметно суше и спокойнее.
⠀
—
В общем, я уже обновился :)
Кстати, ещё вышедшую вчера kimi 2.6 прописали в конфиге.

Подпишись на канал: @human20

Вышел OpenClaw v2026.4.21.

Тот случай, когда changelog длинный, а смысл очень земной: система быстрее стартует, меньше чудит в агентных цепочках и аккуратнее ведёт себя в проде.

Что реально полезно:
• Telegram runtime теперь поднимается заметно быстрее. В changelog пишут про экономию примерно 14 секунд на setup-runtime registration.
• Discord на холодном старте тоже ускорили очень сильно: lazy-load Carbon UI и sidecar для runtime setter срезали около 98% времени регистрации.
• Matrix registration подрезали ещё примерно на 1.8 секунды.
• В Discord, Slack и Telegram прогресс тулов теперь течёт прямо в live preview того же сообщения. Видно, что агент делает по пути, без россыпи промежуточных ответов.
• Добавили Skill Workshop plugin. Он собирает повторяемые workflow-правки в skills, гоняет reviewer-проходы и отдельно карантинит опасные предложения.
• В каталог моделей добавили Fireworks Kimi K2.6.
• OpenAI image generation по умолчанию перевели на gpt-image-2, плюс добавили 2K/4K size hints.
• Wizard стал приятнее: длинные списки в онбординге теперь ищутся через autocomplete, а Ollama cloud-only модели подтягиваются с ollama.com/api/tags.
• Починили неприятный ACP echo loop, когда parent писал своему background oneshot child.
• Подчистили поведение subagents после неудачного failover: они больше не должны зависать и переигрывать старый reply text.

Что важно для стека Chip:
• рестарты Telegram-части должны ощущаться бодрее;
• preview в Telegram теперь чаще живёт в одном сообщении и обновляется edit'ами по ходу работы;
• фиксы по ACP, thread routing и stale subagent output бьют прямо в многосессионные сценарии и агентные связки.

Один watch item после обновления:
если у тебя есть привычка смотреть на промежуточные preview-сообщения или на них завязаны какие-то костыли, проверь это руками. Поведение preview streaming поменялось.

Релиз:
https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.4.21

Подпишись на канал: @human20

Вчерашний релиз OpenClaw 2026.4.22 — 40+ правок, и несколько из них меняют рутину.

xAI стал полноценным провайдером: генерация картинок, TTS с шестью голосами, STT, realtime-транскрипция в Voice Call. Форматы MP3, WAV, PCM, G.711 — всё на месте. Deepgram, ElevenLabs и Mistral тоже получили streaming STT для звонков.

TUI теперь умеет embedded mode: запускаешь терминальный чат без Gateway, но plugin approval gates остаются. Для локальной работы без лишних процессов.

/models add <provider> <modelId> — регистрируешь модель из чата и используешь сразу. Никаких перезапусков gateway.

Claude CLI по умолчанию warm stdio, включая кастомные конфиги без transport-полей. Сессия выживает после рестарта Gateway или idle-выхода.

Bundled plugins теперь грузятся через native Jiti вместо старого трансформа — старт быстрее на 82-90%.

Default thinking level для reasoning-моделей подняли с legacy off/low на medium. Поведение моделей изменится — проверь стоимость и выводы.

Gateway child processes на Linux теперь получают oom_score_adj: при давлении памяти ядро убивает воркер вместо gateway.

Config includes перестали flatten'иться: plugins install и update пишут в конкретный included файл, а не разворачивают модульную структуру.

Codex harness привели к Pi runtime: hooks, compaction, tool_result, permissions — всё на одной ноге.

Для стека Chip: embedded TUI, warm Claude, /models add без рестарта, Jiti speedup, Linux OOM tuning, config includes fix.

Watch item после обновления: если используешь reasoning-модели, перепроверь thinking level — default теперь medium, не off.

Qwen упаковал флагманский кодинг в 27B
⠀
Qwen выпустил Qwen3.6-27B и это один из самых любопытных релизов весны. Плотная open-weight модель на 27 млрд параметров у них бьёт мощную Qwen3.5-397B-A17B на ряде coding-бенчмарков, хотя формально играет совсем в другой весовой категории.
⠀
Суть здесь не только в красивой арифметике. Qwen прямо продаёт эту модель как инструмент для agentic coding: работа по репозиторию, многошаговые правки, починка багов, front-end workflows, reasoning по проекту целиком.
⠀
То есть рынок снова напоминает важную вещь. Для практического кодинга размер модели уже давно не равен полезности. Если архитектура и обучение собраны хорошо, dense-модель может оказаться интереснее огромного флагмана, особенно когда вам нужен локальный или относительно дешёвый рантайм.
⠀
Отдельно сильный ход — лицензия Apache 2.0. Без закрытого API и без корпоративной клетки. Можно брать веса, поднимать у себя и встраивать в свои сценарии без лишней политики.
⠀
Если Qwen не рисует цифры в вакууме, это очень круто для нас с вами и плохо для рынка больших SOTA-моделей: часть премиального кодинга начинает сползать в размер, который уже можно обсуждать не только в облаке, но и на своей машине.

Попробую поставить на своей машине с Nvidia 4080 с 16 гбайт видео-оперативки, вроде со скрипом должна запуститься.
⠀
📎 Qwen Blog • GitHub • Hugging Face

GPT-5.5 уже с нами и она вам понравится
⠀
OpenAI выкатила GPT-5.5 и описывает её как модель для длинной компьютерной работы. Она лучше держит многоходовые задачи, сама пользуется инструментами, перепроверяет результат и дожимает задачу без постоянного ручного контроля.
⠀
Самый важный сдвиг — в поведении. OpenAI отдельно выделяет кодинг, ресёрч, работу с цифрами, документы, таблицы и действия по компьютеру. Модель берёт на себя кусок реального процесса, а не останавливается на ответе в чате.
⠀
На бенчмарках прирост тоже виден. Terminal-Bench 2.0 — 82.7% против 75.1% у GPT-5.4. OSWorld-Verified — 78.7% против 75.0%. BrowseComp — 84.4%, а у версии Pro — 90.1%. На SWE-Bench Pro модель тоже прибавила и дошла до 58.6%, но это всё ещё не та точка, где можно говорить о полном разрыве всех конкурентов.
⠀
По первым живым тестам картина такая: модель стала тяжелее, лучше пишет текст и заметно увереннее во фронтенде. Для многих это будет важнее сухих бенчмарков, потому что именно фронт и продуктовый UI у предыдущих версий часто были слабым местом.
⠀
Конечно, цены тоже не низкие, особенно Pro. В API модель уже появилась на прайсинге: $5 за 1 млн входных токенов и $30 за 1 млн выходных. У GPT-5.5 Pro — $30 и $180 соответственно. То есть токен стал дороже, и квота в Codex теоретически будет сгорать быстрее. Но если модель правда решает простые задачи меньшим числом токенов, итоговая экономика может оказаться не такой плохой.
⠀
Есть и забавная мета-деталь из релиза: GPT-5.5 и Codex помогали OpenAI оптимизировать собственный inference stack. В одном из кейсов это дало больше 20% прироста скорости генерации токенов.
⠀
Есть и продуктовое разделение. В ChatGPT доступны GPT-5.5, GPT-5.5 Thinking и GPT-5.5 Pro. Сегодня модель раскатывают всем платным пользователям, а API OpenAI обещает открыть позже.
⠀
Если всё это подтвердится в реальной работе, то GPT-5.5 — это не просто ещё одна прибавка в IQ. Это шаг к тому, что Codex моделью уже можно закрывать последнее, что оставалось Claude Opus: дизайн.

Кстати, картинку к этому посту сделал с первого раза через gpt-image-2, как вам?
⠀
📎 OpenAI • Pricing • System Card

Подписывайтесь: @human20

Релиз долгожданного DeepSeek-V4
⠀
Этот релиз ждали долго. DeepSeek-V3 вышел в конце декабря 2024-го, а уже в январе 2025-го компания поверх V3-Base показала DeepSeek-R1 — ту самую думающую модель, после которой рынок заново пересчитал цену AI-гонки. Тогда на фоне шума вокруг DeepSeek Nvidia за одну сессию потеряла почти $600 млрд капитализации. До V4 после этого дошли только сейчас — примерно через год и четыре месяца.
⠀
Теперь DeepSeek открыл веса DeepSeek-V4 и сразу вывел две модели. V4-Pro — 1.6T общих параметров при 49B активных. V4-Flash — 284B общих и 13B активных. Позиционирование такое: качество рядом с верхним сегментом, цена и скорость — ближе к рабочему инструменту на каждый день.
⠀
Самая сильная часть релиза — контекст. Во всех официальных сервисах по умолчанию дают 1M контекста. API совместим и с OpenAI ChatCompletions, и с Anthropic. В интеграции DeepSeek просит почти символический шаг — поменять имя модели на deepseek-v4-pro или deepseek-v4-flash.
⠀
По цене лучше разводить Pro и Flash по разным полкам. V4-Pro на OpenRouter стоит около $1.74 за 1M входных токенов и $3.48 за 1M выходных. Здесь сравнение уместно с Sonnet, Opus и GPT-5.5: Claude Sonnet 4.6 там стоит $3 и $15, Claude Opus 4.7 — $5 и $25, а у OpenAI на странице GPT-5.5 уже стоит ориентир $5 и $30.
⠀
А вот V4-Flash надо мерить об дешёвый быстрый класс. У DeepSeek это около $0.14 за вход и $0.28 за выход. Claude Haiku 4.5 на OpenRouter стоит $1 и $5. GPT-5.4 mini у OpenAI — $0.75 и $4.5. То есть Flash дешевле Haiku примерно на 86% по входу и на 94% по выходу. Против GPT-5.4 mini разница около 81% и 94%. Вот где релиз реально давит рынок: длинные рабочие сессии становятся почти расходником.
⠀
Отдельная ставка — на агентный сценарий. В анонсе прямо названы Claude Code, OpenClaw и OpenCode. Flash при этом продают как более дешёвую и быструю версию с рассуждением, близким к Pro. Для рынка это важнее очередного сравнения в таблице. Сейчас побеждает модель, которая дешевле тянет длинную рабочую сессию, а не просто красиво смотрится на тесте.
⠀
Кстати, deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026 года. До этого они просто проксируются на V4-Flash в non-thinking и thinking режимах. Значит, миграция всё равно неизбежна, и DeepSeek специально делает её почти безболезненной.
⠀
Если Pro подтверждает уровень на реальной работе, а Flash не сыпется на длинных агентных задачах, open weights снова подвинут рынок. Следующий спор будет уже про темп: как быстро открытые модели начнут забирать прикладную разработку у Claude/GPT.
⠀
📎 DeepSeek announcement • DeepSeek-V3 • DeepSeek-R1 • Nvidia selloff • OpenRouter pricing • OpenAI pricing

Подписывайтесь: @human20

Под GPT-Image-2 уже собрали библиотеку промптов
⠀
На GitHub появилась большая подборка промптов для GPT-Image-2, которые люди вытаскивают из X. Это набор готовых формулировок под конкретные задачи: постеры, fashion-съёмки, брендбуки, travel-визуалы, инфографику, интерфейсы и продуктовые концепты.
⠀
Открываешь такой архив и сразу видишь, какими словами люди получают нужную типографику, свет, фактуру, композицию и layout. Не нужно каждый раз нащупывать всё заново.
⠀
По самим примерам тоже хорошо видно, зачем это собирают. В одной библиотеке лежат brutalist-постер про doom scrolling, brand board для YOYOYO, flash-портреты, travel-афиши и продуктовые концепты вроде куртки без молнии или часов без заводной головки.
⠀
Такие подборки быстро становятся рабочим swipe-file для дизайнеров, маркетинга и контента. Смотришь не только на итоговую картинку, но и на формулировку, которая к ней привела.
⠀
Чем больше таких библиотек, тем меньше ценности в абстрактном «умении писать промпты». Выигрывает тот, кто быстрее собирает удачные формулировки и получает повторяемый результат.
⠀
📎 GitHub repo • README

OpenClaw 2026.4.23
⠀
У OpenClaw вышел релиз 2026.4.23. Это не косметический апдейт: в нём закрыли несколько багов, которые били прямо по рабочему контуру с Telegram, Codex, subagents, cron и безопасностью.
⠀
Самое заметное для Telegram — починили markdown-картинки в групповых чатах. Если модель или tool отдаёт ![...](...), Telegram теперь отправляет это как медиа, без plain-text ссылки в чате.
⠀
Для Codex тоже важный набор фиксов. Native request_user_input теперь возвращается в исходный чат, follow-up ответы не теряются, approvals учитывают свежие amendment-решения app-server. Это как раз тот класс багов, из-за которого codex-сессия могла выглядеть живой, но диалог фактически ломался.
⠀
Subagents получили forked context: дочерний агент может унаследовать transcript родителя, если это явно нужно. По умолчанию всё ещё isolated. Нормальная схема: чистый агент для независимой задачи, forked context — для случаев, где без истории он будет слепым.
⠀
Cron и memory тоже поправили. Dreaming отвязали от heartbeat и перевели в изолированное cron-задание. Если heartbeat выключен, dreaming больше не пропадает. Старые конфиги должен мигрировать openclaw doctor --fix.
⠀
По security релиз плотный: exec-approval больше не включается автоматически из-за approvers в конфиге, runtime config.patch/config.apply перевели на allowlist, MCP bridge перестал отдавать owner-only tools вроде cron non-owner callers.
⠀
Если используете Codex через OpenClaw, обновление выглядит обязательным. Больше всего пользы здесь в маршрутизации input-промптов, сохранении follow-up ответов и менее хрупких approval-сценариях.

Картинку для этого поста сделал сам OpenClaw, ведь теперь если ты на подписке Codex, генерить изображения может агент — и бесплатно.
⠀
📎 OpenClaw release

Подпишись на канал: @human20

OpenClaw 2026.4.24: обновление, которое стоит поставить
⠀
Несколько фиксов убирают реальные трения в ежедневной работе — плюс агент теперь может ходить на планерки за вас.
⠀
🎥 Агент теперь может сидеть на созвонах
Новый плагин Google Meet. Агент подключается к звонку, слушает, записывает о чём говорили, и потом сохраняет итоги. А если включить голосовой режим — агент сам отвечает на вопросы в разговоре. Работает через OpenAI Realtime и Gemini Live. Короче, Talk, Voice Call и Google Meet теперь могут общаться с полноценным агентом прямо во время звонка.
⠀
🔧 Если шлюз перезагрузится — задачи не пропадут
Раньше при перезапуске сервера (gateway) терялись текущие задачи и сессии. Теперь перед перезапуском всё сохраняется в очередь. Даже если сервер упал — задачи останутся. Если связь с мессенджером не восстановилась — система просто разбудит сессию напрямую.
⠀
⏱ Планировщик больше не сходит с ума
Была ошибка: если задержка в планировщике была слишком большая, она сбрасывалась до 1 миллисекунды и система начинала спамить. Теперь починено. Важно для cron и долгих задач.
⠀
🦞 Кодекс стал безопаснее
Инструменты Codex теперь проходят через те же проверки и подтверждения, что и остальные инструменты OpenClaw. Нельзя навязать лишние действия и перегрузить систему. Движок контекста теперь запускается внутри сессий Codex.
⠀
🧹 Память и браузер чистятся сами
Временные среды выполнения (MCP) теперь корректно закрываются после работы. Забытые сессии автоматически удаляются по таймауту. В браузере теперь можно кликать по координатам, время ожидания действия увеличено до 60 секунд, и можно задать режим окна для каждого профиля отдельно.
⠀
🧠 Поиск по памяти стал прозрачнее
При поиске теперь видны отдельные оценки: насколько результат близок по смыслу (вектор) и насколько точно совпал текст. Проще понять, почему система нашла именно это.
⠀
⚠️ Важное изменение для разработчиков плагинов
Убрали старый способ регистрации расширений. Теперь есть один универсальный метод для обработки результатов инструментов.
⠀
Исправления пульса и перезапуска шлюза — это стабильность, а не просто новые возможности. Если Кодекс или шлюз в рабочей среде, стоит обновиться.

Подпишись на канал: @human20

Министр собрал себе AI-second brain на Raspberry Pi
⠀
Министр иностранных дел Сингапура Vivian Balakrishnan выложил архитектуру своего личного ассистента: схему, компоненты, ограничения и rationale.
⠀
Система живёт на Raspberry Pi, подключена к WhatsApp, Gmail и вебу, локально транскрибирует voice notes через whisper.cpp, складывает речи, статьи и клипы в Mnemon-граф, синтезирует wiki-страницы и достаёт нужные факты перед каждым ответом.
⠀
Почти всё собрано из чужих open-source кусков. Ценность в композиции: готовые детали сложены под конкретную работу дипломата.
⠀
Компоненты:
• NanoClaw — агентный фреймворк и оркестратор
• Mnemon — граф знаний с семантическим поиском
• OneCLI — прокси для ключей, чтобы контейнеры не видели секреты
• LLM Wiki — паттерн синтеза знаний от Andrej Karpathy
⠀
Новый edge выглядит именно так: человек быстрее других собирает себе рабочую машину из живых компонентов и встраивает её в ежедневную практику.
⠀
Да, его система устареет через пару месяцев. А вот навык собирать такие системы — нет. И преимущество, которое он получил перед другими уже сегодня — реально.
⠀
Source

Подпишись на канал: @human20