Ганяю Opus 5 в рамках роботи через свій SDLC макретплейс і плагіни там.
В порівнянні з Opus 4.8 скачок якості міркування та уваги до дрібниць і деталей дуже сильно помітно. Поки що я прямо офігіти як задоволений якістю за ті ж гроші.
А який досвід у вас? Встигли трохи спробувати?
В порівнянні з Opus 4.8 скачок якості міркування та уваги до дрібниць і деталей дуже сильно помітно. Поки що я прямо офігіти як задоволений якістю за ті ж гроші.
А який досвід у вас? Встигли трохи спробувати?
GitHub
GitHub - AratKruglik/claude-sdlc: Claude Code SDLC marketplace and plugins for different tech stacks
Claude Code SDLC marketplace and plugins for different tech stacks - AratKruglik/claude-sdlc
🤯5❤2
Понеділок прийшов, а кава пішла. Зранку в мене трагедія — закінчилась кава. І це в понеділок 🤪
Але ви майте смачну каву і хорошого початку тижня, колеги!
ПиСи: сьогодні буде дуже корисний для вас матеріал тут в телеграмі.
Але ви майте смачну каву і хорошого початку тижня, колеги!
ПиСи: сьогодні буде дуже корисний для вас матеріал тут в телеграмі.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁12❤1
Яку модель Claude брати під яку задачу: розбір після релізу Opus 5
Anthropic випустила Opus 5, і в лінійці тепер чотири моделі. Питання «а яку з них вмикати» стало плутанішим, ніж було. Розбираю по-простому: що кому доручати, скільки це коштує і де кожна з них ламається.
Одразу дисклеймер: більшість цифр у релізі — це внутрішні бенчмарки Anthropic. Незалежних результатів поки мало. Тому нижче — суміш офіційних даних і практики, а не якесь імперичне знання.
TL;DR:
Sonnet 5 — ваш дефолт на 80-90% роботи.
Opus 5 — коли Sonnet не витягує: складний дебаг, архітектура, фронтенд із претензією на красу.
Haiku 4.5 — дешеві масові задачі й субагенти.
Fable 5 — рідко, для довгих автономних прогонів.
Все. Далі — деталі, чому саме так.
Скільки це коштує
За мільйон токенів (вхід / вихід):
Haiku 4.5 — $1 / $5
Sonnet 5 — $3 / $15 (зараз інтро-ціна $2 / $10 до 31 серпня)
Opus 5 — $5 / $25
Fable 5 — $10 / $50
Ключове: Opus 5 коштує рівно стільки ж, скільки попередній Opus 4.8, але суттєво розумніший. Якщо ви раніше уникали Opus через ціну — перерахуйте. Anthropic заявляє, що на їхньому бенчмарку CursorBench Opus 5 виходить у межах 0.5% від результату Fable 5, але вдвічі дешевше на задачу.
І одразу важлива думка: рахуйте не ціну за токен, а вартість завершеної задачі. Дешева модель, яка з третього разу зробила те, що дорога зробила з першого, — не дешева.
Sonnet 5: робочий кінь
Сюди йде все звичайне:
- код-рев'ю щоденних PR
- рефакторинг одного-двох файлів
- типові багфікси
- написання тестів
- документація, README
- пояснення чужого коду
- самаризація, чернетки листів
Якість — стабільно висока. Це не «економний варіант», це нормальна робоча модель. Більшість людей, які скаржаться на дорогі рахунки, просто женуть усе через Opus без потреби.
Opus 5: коли Sonnet не витягує
Ескалюйте сюди, якщо:
- дебаг складний і треба знайти причину, а не симптом
- рефакторинг зачіпає багато файлів одночасно
- потрібне архітектурне рішення
- це код-рев'ю перед релізом, де ціна пропущеного бага висока
- ви робите фронтенд і вам важливо, щоб він виглядав добре
Останній пункт — головна новина релізу. Партнери раннього доступу відзначають, що Opus 5 перевіряє власну фронтенд-роботу: відкриває сторінку в браузері на десктопній і мобільній ширині, знаходить кнопку, яка з'їхала за екран, і виправляє до того, як віддати результат. Плюс окремо хвалять анімації, 3D і загальну стабільність між прогонами.
Просте правило ескалації: якщо Sonnet двічі поспіль не впорався з якимось типом задач — переносьте цей тип на Opus. Не всю роботу, а конкретний клас задач.
Haiku 4.5: масовка
- витяг структурованих даних
- commit-меседжі
- стаби для тестів
- прості пошукові операції всередині проєкту
- механічна генерація компонентів за готовою специфікацією
Haiku приблизно в 15 разів дешевший за Opus. На задачах «знайди файл, прочитай, віддай» різниці у якості ви не помітите.
Де Haiku підводить: генерує код, який виглядає правильно, але має логічні помилки під поверхнею. Погано тримає складні вимоги й задачі, де треба тримати в голові багато файлів. Тобто для UI за чіткою специфікацією — можна, для UI «зроби гарно» — ні.
Fable 5: козирна карта
Найпотужніша, але непрактична для щоденного. Жере токени як не в себе — користувачі підписки Max повідомляють, що одна активна сесія з'їдає 10-20% денного ліміту. Плюс у підписках доступ до неї то з'являється, то переходить на кредити.
Беріть, коли задача довга, автономна і ціна провалу висока: велика міграція, нічний агент, генерація фронтенду зі скриншота. І давайте їй одразу повне ТЗ — це асинхронний виконавець, а не співрозмовник.
Три речі, які зекономлять вам гроші
Перше. У Claude Code є режим opusplan: Opus думає й будує план, потім автоматично перемикається на Sonnet для написання коду. Отримуєте архітектуру рівня Opus за ціну виконання Sonnet.
Друге. Якщо користуєтесь субагентами — явно прописуйте їм дешеву модель. Багато хто цього не робить, і субагенти успадковують дорогу модель за замовчуванням. Окремо перевірте, чи не стоїть у вас змінна оточення CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL — вона перекриває всі налаштування маршрутизації і тихо ганяє все на дорогій моделі.
Третє. Чистіть контекст. Команди /compact і /clear між задачами ріжуть повторне пересилання історії на 30-50%. Постійні речі про проєкт тримайте у файлі CLAUDE.md — вони кешуються зі знижкою.
Що змінилося в Opus 5, і що може зламатись
Якщо ви працюєте через API або будуєте автоматизацію — три моменти:
Режим «думання» тепер увімкнений за замовчуванням. Раніше треба було вмикати вручну. Наслідок: перевірте свій параметр max_tokens, бо токени мислення тепер входять до нього.
Вимкнути думання можна тільки на низьких рівнях зусиль. Якщо поставите високий рівень і спробуєте вимкнути — отримаєте помилку 400.
Приберіть зі своїх промптів інструкції на кшталт «в кінці обов'язково перевір роботу» або «використай окремого агента для перевірки». Opus 5 перевіряє себе сам і від таких інструкцій починає перевіряти надмірно, спалюючи токени намарно.
І ще одне, концептуальне. У Opus 5 і Sonnet 5 є параметр effort — рівень зусиль від низького до максимального. Anthropic прямо радить: спочатку крутіть його, і тільки потім думайте про зміну моделі. Sonnet на високому effort часто закриває задачу, під яку ви вже потягнулись до Opus.
Про дизайн і презентації окремо
Дві тверезі речі, які варто знати заздалегідь.
Перша: без додаткових налаштувань будь-яка модель Claude генерує однаковий візуал — шрифт Inter, фіолетові градієнти, безпечна сітка. Це не проблема моделі, це середнє по датасету. Лікується плагіном frontend-design і власними правилами стилю у CLAUDE.md. Без цього навіть Opus 5 видасть шаблон.
Друга: презентації Claude робить нативними pptx, які реально редагуються. Але очікування має бути таким — приблизно 85% готовності і кілька годин ручного доведення на серйозний дек. Це сильно прискорює роботу, але не замінює її.
Підсумок
Sonnet за замовчуванням. Opus точково там, де він реально потрібен. Haiku на все дешеве й масове. Fable рідко і свідомо.
І найголовніше: не вірте бенчмаркам, вірте своїм задачам. Візьміть п'ять типових завдань зі свого проєкту, прогоніть через різні моделі й подивіться, де реально є різниця. У більшості випадків вона менша, ніж обіцяють лідерборди.
Anthropic випустила Opus 5, і в лінійці тепер чотири моделі. Питання «а яку з них вмикати» стало плутанішим, ніж було. Розбираю по-простому: що кому доручати, скільки це коштує і де кожна з них ламається.
Одразу дисклеймер: більшість цифр у релізі — це внутрішні бенчмарки Anthropic. Незалежних результатів поки мало. Тому нижче — суміш офіційних даних і практики, а не якесь імперичне знання.
TL;DR:
Sonnet 5 — ваш дефолт на 80-90% роботи.
Opus 5 — коли Sonnet не витягує: складний дебаг, архітектура, фронтенд із претензією на красу.
Haiku 4.5 — дешеві масові задачі й субагенти.
Fable 5 — рідко, для довгих автономних прогонів.
Все. Далі — деталі, чому саме так.
Скільки це коштує
За мільйон токенів (вхід / вихід):
Haiku 4.5 — $1 / $5
Sonnet 5 — $3 / $15 (зараз інтро-ціна $2 / $10 до 31 серпня)
Opus 5 — $5 / $25
Fable 5 — $10 / $50
Ключове: Opus 5 коштує рівно стільки ж, скільки попередній Opus 4.8, але суттєво розумніший. Якщо ви раніше уникали Opus через ціну — перерахуйте. Anthropic заявляє, що на їхньому бенчмарку CursorBench Opus 5 виходить у межах 0.5% від результату Fable 5, але вдвічі дешевше на задачу.
І одразу важлива думка: рахуйте не ціну за токен, а вартість завершеної задачі. Дешева модель, яка з третього разу зробила те, що дорога зробила з першого, — не дешева.
Sonnet 5: робочий кінь
Сюди йде все звичайне:
- код-рев'ю щоденних PR
- рефакторинг одного-двох файлів
- типові багфікси
- написання тестів
- документація, README
- пояснення чужого коду
- самаризація, чернетки листів
Якість — стабільно висока. Це не «економний варіант», це нормальна робоча модель. Більшість людей, які скаржаться на дорогі рахунки, просто женуть усе через Opus без потреби.
Opus 5: коли Sonnet не витягує
Ескалюйте сюди, якщо:
- дебаг складний і треба знайти причину, а не симптом
- рефакторинг зачіпає багато файлів одночасно
- потрібне архітектурне рішення
- це код-рев'ю перед релізом, де ціна пропущеного бага висока
- ви робите фронтенд і вам важливо, щоб він виглядав добре
Останній пункт — головна новина релізу. Партнери раннього доступу відзначають, що Opus 5 перевіряє власну фронтенд-роботу: відкриває сторінку в браузері на десктопній і мобільній ширині, знаходить кнопку, яка з'їхала за екран, і виправляє до того, як віддати результат. Плюс окремо хвалять анімації, 3D і загальну стабільність між прогонами.
Просте правило ескалації: якщо Sonnet двічі поспіль не впорався з якимось типом задач — переносьте цей тип на Opus. Не всю роботу, а конкретний клас задач.
Haiku 4.5: масовка
- витяг структурованих даних
- commit-меседжі
- стаби для тестів
- прості пошукові операції всередині проєкту
- механічна генерація компонентів за готовою специфікацією
Haiku приблизно в 15 разів дешевший за Opus. На задачах «знайди файл, прочитай, віддай» різниці у якості ви не помітите.
Де Haiku підводить: генерує код, який виглядає правильно, але має логічні помилки під поверхнею. Погано тримає складні вимоги й задачі, де треба тримати в голові багато файлів. Тобто для UI за чіткою специфікацією — можна, для UI «зроби гарно» — ні.
Fable 5: козирна карта
Найпотужніша, але непрактична для щоденного. Жере токени як не в себе — користувачі підписки Max повідомляють, що одна активна сесія з'їдає 10-20% денного ліміту. Плюс у підписках доступ до неї то з'являється, то переходить на кредити.
Беріть, коли задача довга, автономна і ціна провалу висока: велика міграція, нічний агент, генерація фронтенду зі скриншота. І давайте їй одразу повне ТЗ — це асинхронний виконавець, а не співрозмовник.
Три речі, які зекономлять вам гроші
Перше. У Claude Code є режим opusplan: Opus думає й будує план, потім автоматично перемикається на Sonnet для написання коду. Отримуєте архітектуру рівня Opus за ціну виконання Sonnet.
Друге. Якщо користуєтесь субагентами — явно прописуйте їм дешеву модель. Багато хто цього не робить, і субагенти успадковують дорогу модель за замовчуванням. Окремо перевірте, чи не стоїть у вас змінна оточення CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL — вона перекриває всі налаштування маршрутизації і тихо ганяє все на дорогій моделі.
Третє. Чистіть контекст. Команди /compact і /clear між задачами ріжуть повторне пересилання історії на 30-50%. Постійні речі про проєкт тримайте у файлі CLAUDE.md — вони кешуються зі знижкою.
Що змінилося в Opus 5, і що може зламатись
Якщо ви працюєте через API або будуєте автоматизацію — три моменти:
Режим «думання» тепер увімкнений за замовчуванням. Раніше треба було вмикати вручну. Наслідок: перевірте свій параметр max_tokens, бо токени мислення тепер входять до нього.
Вимкнути думання можна тільки на низьких рівнях зусиль. Якщо поставите високий рівень і спробуєте вимкнути — отримаєте помилку 400.
Приберіть зі своїх промптів інструкції на кшталт «в кінці обов'язково перевір роботу» або «використай окремого агента для перевірки». Opus 5 перевіряє себе сам і від таких інструкцій починає перевіряти надмірно, спалюючи токени намарно.
І ще одне, концептуальне. У Opus 5 і Sonnet 5 є параметр effort — рівень зусиль від низького до максимального. Anthropic прямо радить: спочатку крутіть його, і тільки потім думайте про зміну моделі. Sonnet на високому effort часто закриває задачу, під яку ви вже потягнулись до Opus.
Про дизайн і презентації окремо
Дві тверезі речі, які варто знати заздалегідь.
Перша: без додаткових налаштувань будь-яка модель Claude генерує однаковий візуал — шрифт Inter, фіолетові градієнти, безпечна сітка. Це не проблема моделі, це середнє по датасету. Лікується плагіном frontend-design і власними правилами стилю у CLAUDE.md. Без цього навіть Opus 5 видасть шаблон.
Друга: презентації Claude робить нативними pptx, які реально редагуються. Але очікування має бути таким — приблизно 85% готовності і кілька годин ручного доведення на серйозний дек. Це сильно прискорює роботу, але не замінює її.
Підсумок
Sonnet за замовчуванням. Opus точково там, де він реально потрібен. Haiku на все дешеве й масове. Fable рідко і свідомо.
І найголовніше: не вірте бенчмаркам, вірте своїм задачам. Візьміть п'ять типових завдань зі свого проєкту, прогоніть через різні моделі й подивіться, де реально є різниця. У більшості випадків вона менша, ніж обіцяють лідерборди.
👍18🔥7❤4
KRUHLYK 🇺🇦 pinned «Яку модель Claude брати під яку задачу: розбір після релізу Opus 5 Anthropic випустила Opus 5, і в лінійці тепер чотири моделі. Питання «а яку з них вмикати» стало плутанішим, ніж було. Розбираю по-простому: що кому доручати, скільки це коштує і де кожна…»
А тим часом Anthropic обісрались лажанули з безпекою пошерених чатів.
Shared chats могли індексуються пошуком і доступні для всіх
Там уже знаходили:
- API ключі і креденшали
- резюме з адресами і телефонами
- внутрішні дані компаній
- дуже особисті розмови
Проблема банальна: не поставили noindex.
Якщо ви колись ділились чатом у Claude — краще перевірити і видали зайве:
Settings > Privacy > Your data > Shared chats > Manage
Якщо захочете перевірити то в Google це вже пофіксили, а от інші пошуковики ще поки ні.
Дякую @andpzk за інформацію.
Shared chats могли індексуються пошуком і доступні для всіх
Там уже знаходили:
- API ключі і креденшали
- резюме з адресами і телефонами
- внутрішні дані компаній
- дуже особисті розмови
Проблема банальна: не поставили noindex.
Якщо ви колись ділились чатом у Claude — краще перевірити і видали зайве:
Settings > Privacy > Your data > Shared chats > Manage
Якщо захочете перевірити то в Google це вже пофіксили, а от інші пошуковики ще поки ні.
Дякую @andpzk за інформацію.
❤7🤯5
KRUHLYK 🇺🇦
А тим часом Anthropic обісрались лажанули з безпекою пошерених чатів. Shared chats могли індексуються пошуком і доступні для всіх Там уже знаходили: - API ключі і креденшали - резюме з адресами і телефонами - внутрішні дані компаній - дуже особисті розмови…
Виявляється, що не тільки в антропіків така шляпа була. Правда ще в 2025 році.
❤8
Страшне відбувається. Вже пару днів немає оновлень для Claude. Істинно кажу вам, світ наскочив на земну вісь!
😁28
Пані та панове, маю надію всі живі-здорові після чергової ночі терору від нашого конченого сусіда 🙏
Я до вас з неочікуваним анонсом. Сьогодні знову буду на стрімі у Сергія Немчинського де ми розберемо по тірах найкращі AI інструменти, що ми маємо зараз на ринку.
Фішка в тому, що цього разу будемо проводити стрім на двох каналх одночасно. Тому, буду радий, якщо долучитесь до стріму!
Чекатиму вас сьогодні о 15:00!
https://youtube.com/live/1I3glzzxx7w
Я до вас з неочікуваним анонсом. Сьогодні знову буду на стрімі у Сергія Немчинського де ми розберемо по тірах найкращі AI інструменти, що ми маємо зараз на ринку.
Фішка в тому, що цього разу будемо проводити стрім на двох каналх одночасно. Тому, буду радий, якщо долучитесь до стріму!
Чекатиму вас сьогодні о 15:00!
https://youtube.com/live/1I3glzzxx7w
YouTube
Чесний тир-ліст AI інструментів для розробника в 2026
Розставляю 14 AI-інструментів для кодування по тірах A–D і показую, чому саме так: harness, ціни, токеноміка і якість моделей у порівнянні. Дані станом на липень 2026, усе з первинних джерел.
Головне питання стріму: чому інструмент за $30 на місяць може…
Головне питання стріму: чому інструмент за $30 на місяць може…
❤14👍11
А тим часом JetBrains випробували популярні навички для AI-агентів і сформулювали наступні висновки.
Спочатку було проаналізовано Caveman. Задекларована економія в 65% токенів на практиці виявилася на рівні 8,5%, без суттєвої економії коштів та змін у якості коду.
Далі під аналіз потрапив RTK, який оптимізує виконання команд, таких як
Нарешті, перша навичка, яка хоча б наближається до заявлених виробниками показників, — Ponytail.
Ponytail бореться з надмірним інжинірингом. Перед написанням коду агент перевіряє: чи взагалі необхідна реалізація, чи рішення вже не існує в проєкті, чи можна використати стандартну бібліотеку, можливості платформи або готову залежність.
JetBrains провели тестування на 80 парних завданнях у Claude Sonnet 5. Результати:
1. Кількість коду зменшилася на 15% замість обіцяних 54%. У великих завданнях економія сягала 31%, а в компактних рішеннях вона майже зникла.
2. Витрати знизилися приблизно на 10%, час виконання — на 11%.
3. Якість не змінилася: у 65 завданнях результати збіглися, у 6 Ponytail показав кращий результат, у 9 — гірший.
Проте простого розміщення SKILL.md у папці недостатньо: Claude Code не активував його жодного разу за десять сесій. Необхідний плагін, який автоматично додає правила в контекст.
Хоча заявлені 54% економії не були досягнуті, Ponytail став першою навичкою в серії JetBrains, яка реально скоротила обсяг коду та витрати без помітної втрати якості.
Джерела:
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/ponytail-skill-claude-tested/
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/speak-to-ai-agents-like-cavemen-tosave-tokens/
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/rtk-claude-code-token-savings/
Спочатку було проаналізовано Caveman. Задекларована економія в 65% токенів на практиці виявилася на рівні 8,5%, без суттєвої економії коштів та змін у якості коду.
Далі під аналіз потрапив RTK, який оптимізує виконання команд, таких як
git status та pytest. Замість обіцяної економії в 60–90% спостерігалося наступне: для завдань із низьким рівнем складності витрати зросли на 7,6%, а для завдань із високим рівнем складності різниця зникла. Якість при цьому не змінилася.Нарешті, перша навичка, яка хоча б наближається до заявлених виробниками показників, — Ponytail.
Ponytail бореться з надмірним інжинірингом. Перед написанням коду агент перевіряє: чи взагалі необхідна реалізація, чи рішення вже не існує в проєкті, чи можна використати стандартну бібліотеку, можливості платформи або готову залежність.
JetBrains провели тестування на 80 парних завданнях у Claude Sonnet 5. Результати:
1. Кількість коду зменшилася на 15% замість обіцяних 54%. У великих завданнях економія сягала 31%, а в компактних рішеннях вона майже зникла.
2. Витрати знизилися приблизно на 10%, час виконання — на 11%.
3. Якість не змінилася: у 65 завданнях результати збіглися, у 6 Ponytail показав кращий результат, у 9 — гірший.
Проте простого розміщення SKILL.md у папці недостатньо: Claude Code не активував його жодного разу за десять сесій. Необхідний плагін, який автоматично додає правила в контекст.
Хоча заявлені 54% економії не були досягнуті, Ponytail став першою навичкою в серії JetBrains, яка реально скоротила обсяг коду та витрати без помітної втрати якості.
Джерела:
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/ponytail-skill-claude-tested/
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/speak-to-ai-agents-like-cavemen-tosave-tokens/
https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/rtk-claude-code-token-savings/
👍30
А ще, якщо вам цікаво наскільки збиткові AI вендори, то є кльовий ресурс, який це моніторить.
Поки в плюсах тільки виробники заліза і Nvidia зокрема🤪
Поки в плюсах тільки виробники заліза і Nvidia зокрема
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🙈2
Слухайте, а давайте трохи бустанемо наш канал? Прокачаємо і зробимо його більш впізнаваним 🙂
https://t.me/lets_code_ua?boost
А до кінця тижня оформимо серед підписників каналу розіграш чогось корисного 😎
https://t.me/lets_code_ua?boost
А до кінця тижня оформимо серед підписників каналу розіграш чогось корисного 😎
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
KRUHLYK 🇺🇦
Зарядіть цей канал, щоб він отримав додаткові можливості.
Хто хотів отримати сертифікацію Laravel? Є можливість підготуватись до здачі на шару в продовж 48 годин 😉
https://certificates.dev/laravel/free-weekend
https://certificates.dev/laravel/free-weekend
certificates.dev
Laravel Free Weekend: 48 Hours of Free Laravel Training
Get free access to the full Mid-Level Laravel training for 48 hours. 14 chapters, 13 coding challenges, and a trial exam included. Returning 2027
🔥11
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁23
Тут Laracon проходить чи вже пройшов... коротше, цікаві речі звідти прийдуть.
Батя Тейлор разом зісвоїми посіпаками своєю командою анонсували кльові речі і ось, що мене зацікавили найбільше:
1. Image manipulation API
Новий fluent-API прямо в PHP для ресайзу зображень, конвертації форматів, встановлення device pixel ratio та виводу результату в браузер — без окремої бібліотеки (типу Intervention Image).
Застосування: генерація thumbnails "на льоту" в контролері, оптимізація завантажених користувачем фото перед збереженням, динамічна генерація OG-картинок.
Це прямо те що треба, навіть якщо це суто обгортка над Intervention Image. Я таке люблю🤷♀️
2. Artisan dev
Заміна
Застосування: пакети автоматично "підключаються" до dev-скрипта при встановленні, не треба лізти в
3. Artisan doctor
Health-check команда: перевіряє
Застосування: фінальний sanity-check для AI-агентів після внесення змін у код — саме те, що стосується твоєї роботи з агентними pipeline. Цікаво потестувати.
4. Refreshable locks
Раніше лок або короткий (ризик дублювання роботи), або довгий (застряглий лок при падінні джоби). Тепер можна взяти короткий лок і продовжувати його через
Застосування: довгі batch-джоби, де важливо, щоб лок "вмирав" швидко у разі падіння процесу.
5. Laravel AI: HITL (Human-in-the-loop) Tool approval
Раніше AI-агент на Laravel AI SDK виконував tool calls автономно без можливості втрутитись. Новий API дозволяє перехопити конкретну дію агента і затвердити/відхилити/змінити її перед виконанням.
Застосування: критично для агентів, які мають доступ до файлової системи, платежів або зовнішніх API — контроль перед реальною дією.
6. Laravel AI: Filesystem tools для AI-агентів
Вбудовані інструменти читання/запису/керування файлами для агентів на AI SDK — не треба будувати цю інтеграцію самому.
Застосування: агенти, що генерують чи редагують код/документи як частину пайплайну (актуально для твоєї SDLC-архітектури claude-laravel).
7. Laravel AI: Multimodal embeddings
Генерація ембедінгів не тільки з тексту, а й з зображень і аудіо. Результати кешуються автоматично.
Застосування: семантичний пошук по медіафайлах замість пошуку по назві файлу/тегах.
8. Laravel Boost: інференс конвенцій і журналювання
Laravel Boost тепер сам визначає реальні coding conventions проєкту через skill і логує свої рішення в процесі роботи.
Застосування: AI-агенти в кодовій базі через Boost слідують саме патернам конкретного проєкту, а не "усередненого" Laravel-застосунку — пряме перетинання з тим, як ти будуєш claude-laravel.
Оце прямо дуже круто і мені подобається особливо. Зараз як тільки оновлюєш буст, він одразу знову засмічує своїми "правилами" і гайдлайни і файлову структуру проєкту. Якщо він стране розумнішим і цьому, то буде ще крутішим😎
9. AI SDK: OpenAI-сумісний провайдер
Тепер SDK підтримує будь-який провайдер з OpenAI-сумісним API, не тільки OpenAI.
Застосування: підключення локальних/альтернативних моделей (наприклад через сумісні ендпоінти) без прив'язки до одного вендора.
Детальніше в їх пості
Що думаєте ви? 😉
Батя Тейлор разом зі
1. Image manipulation API
Новий fluent-API прямо в PHP для ресайзу зображень, конвертації форматів, встановлення device pixel ratio та виводу результату в браузер — без окремої бібліотеки (типу Intervention Image).
Застосування: генерація thumbnails "на льоту" в контролері, оптимізація завантажених користувачем фото перед збереженням, динамічна генерація OG-картинок.
Це прямо те що треба, навіть якщо це суто обгортка над Intervention Image. Я таке люблю
2. Artisan dev
Заміна
composer dev (обгортка навколо npx concurrently). Тепер dev-процеси (сервер, черга, білдер) реєструються з service provider на PHP-стороні, пакети типу Reverb чи Horizon можуть самі додавати свої команди. Працює через proc_open, без оверхеду.Застосування: пакети автоматично "підключаються" до dev-скрипта при встановленні, не треба лізти в
composer.json.3. Artisan doctor
Health-check команда: перевіряє
APP_KEY, версію PHP, розширення, конфіг середовища. Де може — фіксить сам, де не може — каже що не так. Пакети можуть реєструвати свої перевірки.Застосування: фінальний sanity-check для AI-агентів після внесення змін у код — саме те, що стосується твоєї роботи з агентними pipeline. Цікаво потестувати.
4. Refreshable locks
Раніше лок або короткий (ризик дублювання роботи), або довгий (застряглий лок при падінні джоби). Тепер можна взяти короткий лок і продовжувати його через
$lock->refresh() по мірі виконання роботи.Застосування: довгі batch-джоби, де важливо, щоб лок "вмирав" швидко у разі падіння процесу.
5. Laravel AI: HITL (Human-in-the-loop) Tool approval
Раніше AI-агент на Laravel AI SDK виконував tool calls автономно без можливості втрутитись. Новий API дозволяє перехопити конкретну дію агента і затвердити/відхилити/змінити її перед виконанням.
Застосування: критично для агентів, які мають доступ до файлової системи, платежів або зовнішніх API — контроль перед реальною дією.
6. Laravel AI: Filesystem tools для AI-агентів
Вбудовані інструменти читання/запису/керування файлами для агентів на AI SDK — не треба будувати цю інтеграцію самому.
Застосування: агенти, що генерують чи редагують код/документи як частину пайплайну (актуально для твоєї SDLC-архітектури claude-laravel).
7. Laravel AI: Multimodal embeddings
Генерація ембедінгів не тільки з тексту, а й з зображень і аудіо. Результати кешуються автоматично.
Застосування: семантичний пошук по медіафайлах замість пошуку по назві файлу/тегах.
8. Laravel Boost: інференс конвенцій і журналювання
Laravel Boost тепер сам визначає реальні coding conventions проєкту через skill і логує свої рішення в процесі роботи.
Застосування: AI-агенти в кодовій базі через Boost слідують саме патернам конкретного проєкту, а не "усередненого" Laravel-застосунку — пряме перетинання з тим, як ти будуєш claude-laravel.
Оце прямо дуже круто і мені подобається особливо. Зараз як тільки оновлюєш буст, він одразу знову засмічує своїми "правилами" і гайдлайни і файлову структуру проєкту. Якщо він стране розумнішим і цьому, то буде ще крутішим
9. AI SDK: OpenAI-сумісний провайдер
Тепер SDK підтримує будь-який провайдер з OpenAI-сумісним API, не тільки OpenAI.
Застосування: підключення локальних/альтернативних моделей (наприклад через сумісні ендпоінти) без прив'язки до одного вендора.
Детальніше в їх пості
Що думаєте ви? 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Laravel
Everything we announced at Laracon US 2026 | Laravel - The clean stack for Artisans and agents
Every Laravel framework and Cloud announcement from Laracon US 2026, including Laravel LSP, Inertia DevTools, managed queues, and scale-to-zero.
🤔4👍2❤1
За чутками завтра можуть викотити Gemini 3.5 Pro.
Цікаво чи ну його в дупу?
Цікаво чи ну його в дупу?
❤8👍4