Продуктивного дня всім!

Дуже і дуже цікаво і вже хочеться спробувати!

JetBrains працює над легшою версією PHP Storm. І це круто, якщо в них вийде. Розмова зараз йде саме про PHP Storm, а не про всі інші їх IDE.

Деталі в стрімі

ПиСи: не все ж про цей сраний АІ тут говорити 😋

Просто нагадую, що всю відповідальність за згенерований код всеодно несете ви.

Хвала богам!!! Як я чекав оновлення саме Sonnet! Вже хочу юзати 😍

Якщо коротко, то росте процент жирів у маслі. Буду тестувати і покладаю великі надії на модельку.

Парад нових моделей продовжується.

Microsoft випустив власну модель для GitHub Copilot

2 червня 2026 року на Microsoft Build компанія представила MAI-Code-1-Flash — власну модель для кодування, розроблену Microsoft AI. Це перша з серії покликаних замінити частину задач, які раніше вирішувалися моделями OpenAI в екосистемі Copilot.

Що це за модель

MAI-Code-1-Flash навчена з нуля на чистих, відстежуваних даних enterprise-рівня, без дистиляції зі сторонніх моделей. Побудована як легка, агентна модель, вбудована безпосередньо в GitHub Copilot та VS Code, з архітектурою Mixture-of-Experts: 137 млрд параметрів загалом, 5 млрд активних.

Ключові характеристики за офіційним описом Microsoft:
— агентне кодування, натреноване й спроєктоване саме під harness GitHub Copilot;
— адаптивне мислення: модель залишається лаконічною для простих запитів і виділяє більше ресурсу на складні задачі;
— стабільне дотримання інструкцій в одноходових і багатоходових сценаріях.

Результати бенчмарків (за даними Microsoft)

Microsoft порівнювала модель з Claude Haiku 4.5 на SWE-Bench Verified, SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual та Terminal Bench 2, використовуючи той самий продакшн-harness, яким користуються розробники.

MAI-Code-1-Flash показала вищий відсоток успішних рішень у всіх чотирьох тестах, включно з відривом у 16 пунктів на SWE-Bench Pro (51.2% проти 35.2%). При цьому на SWE-Bench Verified складніші задачі вирішувалися з використанням до 60% менше токенів.

Окремо Microsoft побудувала власний адверсаріальний бенчмарк зі 186 питань у 34 категоріях — пастки на кшталт інвертованих класичних задач і свідомо неможливих сценаріїв, щоб перевірити, чи модель справді міркує, а не запам'ятовує шаблони. Результат — 85.8% скоригованої точності, з сильними показниками у розпізнаванні неможливих задач. Водночас у складніших категоріях («ефект Einstellung», коли звичний підхід заважає побачити просте рішення) точність залишилася нижче 50%.

Слід враховувати, що всі наведені результати — це дані, опубліковані самою Microsoft; незалежних сторонніх оцінок на момент запуску не було.

Хронологія розгортання (за офіційним GitHub Changelog)

— 2 червня 2026 — старт роздачі в GitHub Copilot, спочатку у VS Code, для планів Free, Student, Pro, Pro+ та Max, обмеженому колу користувачів з поступовим розширенням;
— 18 червня 2026 — розширення на Copilot CLI, Copilot cloud agent, GitHub Copilot app, Copilot Chat;
— 26 червня 2026 — загальна доступність (GA) для Copilot Business та Copilot Enterprise; адміністраторам потрібно окремо увімкнути відповідну policy в налаштуваннях Copilot.

Як увімкнути

У VS Code: оновити редактор і розширення GitHub Copilot, відкрити пікер моделей у Copilot Chat і обрати MAI-Code-1-Flash — або залишити режим Auto, який може автоматично маршрутизувати підходящі задачі на цю модель.

Джерела
— microsoft.ai/news/introducingmai-code-1-flash
— github.blog/changelog/2026-06-02-mai-code-1-flash-is-now-available-for-github-copilot
— github.blog/changelog/2026-06-18-mai-code-1-flash-available-on-more-copilot-surfaces
— github.blog/changelog/2026-06-26-mai-code-1-flash-for-copilot-business-and-copilot-enterprise

Кияни, ви як? Всі в порядку?🙏🏻
Перекличка!

Так, народ, маю анонс.
Завтра у нас мав би бути стрім «Що там по АйТі?», але після сьогоднішнього обстрілу стан жахливий, мʼяко кажучи.
Плюс маю старт онбордингу на новому проєкті, тому навантаження по мітах знатне.
А на додачу я починаю захворівати 🙄
Фулл хаус, кароч.

Переносимо стрім на наступний тиждень.

Сьогодні в Києві день жалоби за загиблими після обстрілу рашистськими виродками. Тому сьогодні розважитись тут я не буду. Прошу поставитись з розумінням.

І нагадаю вам, що краще не деплоїти на прод в пʼятницю.

Хто знає де таку купити?

Чувак зробив коробку передач для перемикання між моделями в Claude Code. Виглядає круто

Посилання, щоб спробувати:
https://www.shiftcc.app

Сьогодні таки пости будуть

Як важко і як задовбало на робочих мітингах відповідати “I’m fine, thanks” на питання «How are you Oleksii?” коли ти зовсім не файн. І ти не поясниш їм чому ти не файн — їм це не треба і за великим рахунком байдуже 🫠

Промпт деформація — це коли пишеш своєму ШІ «заєбав», «давай нормально зроби» і «зараз піздану».

Добрий ранок! Шо по каві? ☕️

Добрираночок чи шо? І що там по каві? ☕️

Цей тиждень приходжу в себе і буду активнішим у контенті, народ. Проміс!

HTTP отримує новий метод: Що таке QUERY і чому це важливо

Вперше за 16 років протокол HTTP офіційно отримав новий метод — QUERY. Він вирішує одну з найстаріших архітектурних проблем веб-розробки: як правильно і семантично передавати складні параметри для читання даних.

Проблема: Складні фільтри в GET-запитах
Традиційно для отримання даних використовується метод GET. Проте GET-запити мають суттєве обмеження — вони не розраховані на передачу тіла запиту (body). Усі параметри доводиться передавати через рядок запиту (Query String) в URL.

Уявіть ситуацію: вам потрібно відфільтрувати список користувачів за десятком критеріїв, серед яких вкладені умови, масиви статусів та сортування. Ваш URL швидко перетворюється на щось подібне:

GET /api/users?age_min=18&age_max=35&status[]=active&status[]=pending&role=manager&last_login_after=2025-01-01T00:00:00Z&sort=-created_at&include=profile,company&search=developer

Якщо логіка стає ще складнішою (наприклад, з'являються умови OR чи фільтрація за координатами), генерувати, парсити та читати такий URL стає неможливо. Більше того, більшість серверів та проксі мають жорсткі ліміти на довжину URL (зазвичай від 2 до 8 KB). Якщо ви перевищите цей ліміт, сервер поверне помилку 414 URI Too Long.

POST як тимчасове рішення

Щоб обійти ці ліміти і передати параметри у вигляді зручного JSON, розробники масово почали використовувати метод POST для read-запитів. Саме на цьому побудований GraphQL та ElasticSearch.

Але використання POST для читання ламає семантику HTTP. Метод POST призначений для зміни стану сервера. Він не є безпечним (safe) та не є ідемпотентним. Через це стандартні механізми кешування (CDN, браузери, проксі) відмовляються кешувати такі відповіді, адже вважають, що запит міг змінити дані на сервері.

Рішення: Метод QUERY

Метод QUERY поєднує переваги обох підходів. За стандартом він є безпечним та ідемпотентним (як GET), але при цьому офіційно дозволяє передавати дані в тілі запиту (як POST).
Тепер той самий складний запит виглядає так:

QUERY /api/users
Content-Type: application/json
Accept: application/json

{
  "filters": {
    "age": { "min": 18, "max": 35 },
    "status": ["active", "pending"],
    "role": "manager",
    "last_login_after": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "search": "developer"
  },
  "sort": "-created_at",
  "include": ["profile", "company"]
}

Головна перевага полягає в тому, що інфраструктура зможе кешувати такі запити. Ключем для кешу слугуватиме комбінація URL та хешу тіла запиту.

Чи можна використовувати це вже зараз?

Стандарт RFC 10008 затверджено, проте екосистема ще потребує часу на адаптацію:
Балансувальники навантаження, WAF та CDN повинні навчитися не блокувати новий метод і правильно будувати ключі кешування.

HTTP-клієнти (включно з браузерним fetch) потребують оновлень для коректної обробки QUERY.
Бекенд-фреймворки мають додати вбудовані методи маршрутизації (наразі нативна підтримка з'являється лише в найновіших версіях платформ, таких як .NET 10).

На даному етапі QUERY чудово підходить для внутрішньої комунікації між мікросервісами, де ви повністю контролюєте інфраструктуру. Для публічних API та роботи з веб-клієнтами метод POST ще деякий час залишатиметься стандартом де-факто.

Anthropic радить використовувати Claude Fable 5 як планувальник, щоб знизити витрати

Anthropic тепер радить не запускати дорогий Claude Fable 5 на всі кроки задачі. Модель пропонують частіше використовувати як планувальник, а виконання віддавати меншим моделям. Така схема, за даними компанії, на SWE-bench Pro дає близько 92% від самостійної якості Fable 5, але коштує 63% від ціни.

Є варіант. У режимі Advisor Sonnet 5 виконує роботу і звертається до Fable 5 лише за порадою, приблизно.

І це я вважаю найкращим використанням Fable 5 для ваших фінансових трекерів 🙂

Смачної кави! Та боже збав вас деплоїти сьогодні.
То ж свята пʼятниця нинько!

А всі побачили, що в Claude Desktop прибрали режим Cowork на користь режиму Code 🤔