Друзья, мы сейчас активно допиливаем Koda. Чтобы понять, движемся ли мы в нужную сторону — нужен ваш фидбек!

Вы уже не раз помогали нам баг-репортами и идеями в чате (@kodacommunity). Теперь хотим собрать побольше фидбека централизовано.

Пройти опрос — 2 минуты, не больше: ссылка

Будем всем крайне благодарны ❤️

⚡️ Добавили новую модель Kimi K2.5 — SOTA Open Source

На прошлой неделе вышла Kimi K2.5 — новая версия открытой мультимодальной модели с акцентом на код и агентные сценарии.

По заявлению команды, K2.5 стабильно обходит K2, особенно в разработке фронтенда и в длинных цепочках правок, где нужно удерживать контекст на сотни шагов.

Моделька уже доступна в Koda для VS Code, CLI и JetBrains IDE!

Установить Koda | Чат поддержки

@kodacoderu

AI-ассистенты в коде часто ошибаются: придумывают методы, путают аргументы, ссылаются на старые версии API. Обычно это происходит потому, что модель не видит актуальную документацию.

В KodaCode есть встроенный поиск по документации — docs_search, но им пользуются не все и часто подключают Context7.

docs_search ищет ответ в базе официальной документации и на её основе формирует ответ модели. Сейчас в индексе 260+ популярных библиотек, база регулярно обновляется. Можно добавить и свою документацию, она хранится локально.

Мы проверили качество на собственном наборе из 250 технических вопросов по Python, Java и JavaScript. Сравнили чистую модель, модель с Context7 и модель с нашим поиском.

– Без документации модель правильно покрывает около 38% фактов из эталонных ответов.
– С Context7 — 44–52%.
– С docs_search в KodaCode — около 60%.

Включайте docs_search в списке доступных инструментов. Запрос к модели можно явно писать: “поищи в документации…” или что-то такое, если модель в процессе решения сама не пошла в него.

📚 Подробно про методологию и устройство поиска — в новой статье на Хабре: https://habr.com/ru/companies/koda/articles/995364/

🤩 У нас появились долгожданные подписки

Мы добавили модели, которых раньше не было. И теперь полный список выглядит следующим образом: GLM-4.7, GLM-5, MiniMax-M2.5, DeepSeek-v3.2, Kimi-K2.5, Gemini 3 Flash Preview и GPT 5.3 Codex. Sonnet и Gemini Pro сейчас тестируем — подключим после проверки стабильности в IDE и CLI.

Дальше план простой: регулярно добавлять новые сильные модели, как только они показывают хорошие метрики на коде и проходят наши тесты.

Бесплатный тариф остаётся и всегда будет. Лимиты для текущих пользователей сбросили.

📚 Подробно про тарифы и ближайшие планы — на Хабре: https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1005608/

⚡️ В KodaCode появилась поддержка SKILLS и AGENTS.md

Skills — это переиспользуемые наборы инструкций для агента. Если запрос совпадает с описанием навыка, модель подгружает его и использует как дополнительный контекст. Так можно описывать повторяющиеся сценарии: работу с терминалом, планирование задач, запуск инструментов.

На скрине — несколько примеров: bash/Linux команды, PowerShell паттерны, planner для построения плана реализации.

Часть навыков можно взять из открытого каталога skills.sh или из публичных репозиториев. Некоторые удобнее писать под конкретные сценарии. Например, мы сделали простой skill, который при определённых условиях запускает koda-cli как субагента: формирует промпт, стартует процесс и дальше периодически проверяет, завершилась ли задача. Его текст можно посмотреть в новости на Хабр.

Если вы раньше устанавливали skills для других приложений, они автоматически подтянутся из глобальной директории ~/.agents/skills.

Также добавили поддержку AGENTS.md. Это файл инструкций для AI-агентов внутри репозитория. В нём можно описать архитектуру проекта, команды запуска, правила работы с кодом и другие ограничения, которые агент должен учитывать.

Установить Koda | Чат поддержки

@kodacoderu

⚡️ В KodaCode появились три новые модели — GPT-5.4, GPT-5.4 mini и MiniMax M2.7

GPT-5.4 объединила кодинг из GPT-5.3-Codex и рассуждение из GPT-5.2.

GPT-5.4 mini работает в 2 раза быстрее предыдущей mini, SWE-Bench Pro — 54.4% против 45.7%.

MiniMax M2.7 частично участвовала в собственном обучении. SWE-Pro — 56.22%, по большинству тестов рядом с Claude Sonnet 4.6 и Opus 4.6.

Все три доступны в KodaCode для VS Code, JetBrains IDE и CLI.

Установить Koda | Чат поддержки

@kodacoderu