Курсор. Айсберг гайдов.
> В мае число платных пользователей Cursor превысило 2 миллиона человек — это только 4.4% от всех разработчиков! На московском митапе опытных платформенных разработчиков задали вопрос к аудитории: "Кто еще не пробовал курсор?" - руки подняло 80-90% зала.
> Каждый месяц все больше профессионалов приходят с вопросом - "Где найти гайд на курсор" и "С чего начать изучать вайбкодинг" - лед постепенно трогается.
> 90% вайб-инженеров быстро достигают теоретического потолка и не знают, где брать новые методологии и как использовать новые фичи.
Поэтому решили вместе с @aigov2 собрать гайды для вайб-инженеров любого уровня:
"Вершина айсберга"
1. Документация от Cursor, чтобы знать какие где настройки
2. Шаблоны хороших промптов: cursor.directory, playbooks.com
"Середина айсберга"
3. Подборка гайдов и видео для "intermediate"
4. Истории использования, хорошие атомарные советы
5. Сабреддиты: ChatGPTCoding, cursor, roocode
6. X: курсора, roocode, # vibecoding
"Низ айсберга"
7. Cursor.fan - best-practices от практиков, пример: How to Handle Big Projects With Cursor
8. Гайды по использованию курсора в профессиональной разработке - approved by Sber/Yandex senior developers
"Подвал"
9. Что делать, если агент не исправляет ошибку
10. Как подключить 1000 MCP
11. Как программировать с учетом вчерашних изменений в любом фреймворке
Что уже есть по теме на этом канале
Ищите по хэш-тегу #cursor
Хотел бы отметить следующие посты
• https://t.me/llm_notes/130 - про Memory Bank, сейчас лучше использовать Cursor Memory Bank совместно с бесплатной версией supercode.sh
• https://t.me/llm_notes/136 - про работу с большими кодовыми базами
• https://t.me/llm_notes/162 - про решение проблем с контекстом для AI-кодеров
• https://t.me/llm_notes/186 - про фоновые агенты в Cursor
• https://t.me/llm_notes/188 - про дизайн ПО (кмк очень важная тема в контексте вайб-кодинга)
P.S. ⚡️ Если вы уже готовы перейти от изучения гайдов к реальной практике vibe-кодинга, то можете присоединиться к четвертому обновленному потоку курса по вайб-кодингу и AI-прототипам (https://productuniversity.ru/cursor) — вводное занятие было на этой неделе, но еще не поздно!
@llm_notes
#cursor #vibecoding #guide #course
> В мае число платных пользователей Cursor превысило 2 миллиона человек — это только 4.4% от всех разработчиков! На московском митапе опытных платформенных разработчиков задали вопрос к аудитории: "Кто еще не пробовал курсор?" - руки подняло 80-90% зала.
> Каждый месяц все больше профессионалов приходят с вопросом - "Где найти гайд на курсор" и "С чего начать изучать вайбкодинг" - лед постепенно трогается.
> 90% вайб-инженеров быстро достигают теоретического потолка и не знают, где брать новые методологии и как использовать новые фичи.
Поэтому решили вместе с @aigov2 собрать гайды для вайб-инженеров любого уровня:
"Вершина айсберга"
1. Документация от Cursor, чтобы знать какие где настройки
2. Шаблоны хороших промптов: cursor.directory, playbooks.com
"Середина айсберга"
3. Подборка гайдов и видео для "intermediate"
4. Истории использования, хорошие атомарные советы
5. Сабреддиты: ChatGPTCoding, cursor, roocode
6. X: курсора, roocode, # vibecoding
"Низ айсберга"
7. Cursor.fan - best-practices от практиков, пример: How to Handle Big Projects With Cursor
8. Гайды по использованию курсора в профессиональной разработке - approved by Sber/Yandex senior developers
"Подвал"
9. Что делать, если агент не исправляет ошибку
10. Как подключить 1000 MCP
11. Как программировать с учетом вчерашних изменений в любом фреймворке
Вайб-кодинг - это не простой навык, как о нем думает большинство. На его освоение может быть разумно выделить столько же времени, сколько на изучение нового языка программирования. Однако время, вложенное в его изучение, окупится в десятки раз.
Что уже есть по теме на этом канале
Ищите по хэш-тегу #cursor
Хотел бы отметить следующие посты
• https://t.me/llm_notes/130 - про Memory Bank, сейчас лучше использовать Cursor Memory Bank совместно с бесплатной версией supercode.sh
• https://t.me/llm_notes/136 - про работу с большими кодовыми базами
• https://t.me/llm_notes/162 - про решение проблем с контекстом для AI-кодеров
• https://t.me/llm_notes/186 - про фоновые агенты в Cursor
• https://t.me/llm_notes/188 - про дизайн ПО (кмк очень важная тема в контексте вайб-кодинга)
P.S. ⚡️ Если вы уже готовы перейти от изучения гайдов к реальной практике vibe-кодинга, то можете присоединиться к четвертому обновленному потоку курса по вайб-кодингу и AI-прототипам (https://productuniversity.ru/cursor) — вводное занятие было на этой неделе, но еще не поздно!
@llm_notes
#cursor #vibecoding #guide #course
👍9❤5⚡2🎉1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎬 Genspark представил Clip Genius — ИИ для автоматического монтажа видео
Genspark прдолжает радовать и только что представил новый инструмент Clip Genius, который позволяет создавать клипы из любых видео с помощью одного текстового запроса. Разберем основные возможности:
Основные функции:
🔹 Одиночные клипы — ИИ анализирует видео и вырезает нужные моменты по описанию
🔹 Сетка из клипов — создание коллажа из нескольких фрагментов одного видео
🔹 Тематическая нарезка — выделение конкретных моментов (например, только голы одной команды)
🔹 Мэшап из разных видео — объединение фрагментов из нескольких источников
Как это работает:
1️⃣ Загружаете видео в систему (или даете ссылку на youtube)
2️⃣ Пишете текстовый запрос на естественном языке
3️⃣ ИИ анализирует контент и создает нарезку
4️⃣ Получаете готовый клип или набор фрагментов
Дополнительные возможности:
• Встроенный редактор для доработки клипов (доступен только в браузерах Chrome и Edge)
• Экспорт в различных форматах
• Поддержка длинного контента (подкасты, стримы)
Инструмент может быть полезен для создания превью, хайлайтов спортивных матчей, нарезок из подкастов и других задач видеомонтажа 📹
Для примера я сделал видео-нарезку (см. ролик, прикрепленный к заметке) основных тезисов интервью с руководителем инженерного отдела Shopify на тему "Как ИИ меняет разработку программного обеспечения в Shopify" (текстовый конспект можно посмотреть в моей заметке по ссылке). Использовал очень простой промпт:
Далее Clip Genius самостоятельно декомпозировал задачу на отдельные шаги и в процессе их выполнения сохранял промежуточные результаты на Genspark AI Drive. Вот ссылка для иллюстрации всего процесса решения данной задачи с помощью Clip Genius.
@llm_notes
#ai #clip #video #content #genspark
Genspark прдолжает радовать и только что представил новый инструмент Clip Genius, который позволяет создавать клипы из любых видео с помощью одного текстового запроса. Разберем основные возможности:
Основные функции:
🔹 Одиночные клипы — ИИ анализирует видео и вырезает нужные моменты по описанию
🔹 Сетка из клипов — создание коллажа из нескольких фрагментов одного видео
🔹 Тематическая нарезка — выделение конкретных моментов (например, только голы одной команды)
🔹 Мэшап из разных видео — объединение фрагментов из нескольких источников
Как это работает:
1️⃣ Загружаете видео в систему (или даете ссылку на youtube)
2️⃣ Пишете текстовый запрос на естественном языке
3️⃣ ИИ анализирует контент и создает нарезку
4️⃣ Получаете готовый клип или набор фрагментов
Дополнительные возможности:
• Встроенный редактор для доработки клипов (доступен только в браузерах Chrome и Edge)
• Экспорт в различных форматах
• Поддержка длинного контента (подкасты, стримы)
Инструмент может быть полезен для создания превью, хайлайтов спортивных матчей, нарезок из подкастов и других задач видеомонтажа 📹
Для примера я сделал видео-нарезку (см. ролик, прикрепленный к заметке) основных тезисов интервью с руководителем инженерного отдела Shopify на тему "Как ИИ меняет разработку программного обеспечения в Shopify" (текстовый конспект можно посмотреть в моей заметке по ссылке). Использовал очень простой промпт:
подготовь нарезку с основными тезисами интервью
https://www.youtube.com/watch?v=u-3IILWQPRM
Далее Clip Genius самостоятельно декомпозировал задачу на отдельные шаги и в процессе их выполнения сохранял промежуточные результаты на Genspark AI Drive. Вот ссылка для иллюстрации всего процесса решения данной задачи с помощью Clip Genius.
@llm_notes
#ai #clip #video #content #genspark
1❤10👍2
🆕 Новые бесплатные AI-модели с контекстом 2 млн токенов
На openrouter.ai стали доступны две новые модели: Sonoma Dusk Alpha и Sonoma Sky Alpha.
Обе работают бесплатно и поддерживают контекстное окно в 2 миллиона токенов.
Где протестировать:
1️⃣ Через любой бесплатный AI-кодер (Roo/Cline/Kilo/...), где можно указать openrouter в качестве провайдера (на requesty.ai пока нет)
Внутри Kilo есть свой провайдер Kilo Code (но модели все равно в названии имеют openrouter:
2️⃣ Напрямую через OpenRouter API
Что известно:
• Некоторые эксперты предполагают, что за моделями стоит xAI
• Другие считают их новыми версиями Gemini 3
• Модели собирают данные промптов для улучшения работы ⚠️
Особенности:
• Бесплатное использование 💰
• Большой контекст (2M токенов) 📊
• Возможны ограничения по скорости запросов ⏱️
Рекомендую самостоятельно протестировать модели и сравнить их качество и производительность с другими моделями, например, такой трендовой как Grok Code Fast 1.
Я тестировал, используя Kilo Code на примере игры в сапера. Результаты можно посмотреть в комментариях.
Я использовал в Kilo Code режимы Architect и Code и один и тот же промпт:
Мой выбор из трех упомянутых выше моделей:sonoma-dusk-alpha
Она лучше всех показала себя при решении этой простой задачи:
1) Короткий, но по делу "To-Do" лист
2) Быстрое написание кода
3) Рабочий прототип за пару десятков секунд, в котором ничего не надо было исправлять.
@llm_notes
#llm #free #large_context #sonoma #openrouter #kilo
На openrouter.ai стали доступны две новые модели: Sonoma Dusk Alpha и Sonoma Sky Alpha.
Обе работают бесплатно и поддерживают контекстное окно в 2 миллиона токенов.
Где протестировать:
1️⃣ Через любой бесплатный AI-кодер (Roo/Cline/Kilo/...), где можно указать openrouter в качестве провайдера (на requesty.ai пока нет)
Внутри Kilo есть свой провайдер Kilo Code (но модели все равно в названии имеют openrouter:
openrouter/sonoma-sky-alpha и openrouter/sonoma-dusk-alpha)2️⃣ Напрямую через OpenRouter API
Что известно:
• Некоторые эксперты предполагают, что за моделями стоит xAI
• Другие считают их новыми версиями Gemini 3
• Модели собирают данные промптов для улучшения работы ⚠️
Особенности:
• Бесплатное использование 💰
• Большой контекст (2M токенов) 📊
• Возможны ограничения по скорости запросов ⏱️
Рекомендую самостоятельно протестировать модели и сравнить их качество и производительность с другими моделями, например, такой трендовой как Grok Code Fast 1.
Я тестировал, используя Kilo Code на примере игры в сапера. Результаты можно посмотреть в комментариях.
Я использовал в Kilo Code режимы Architect и Code и один и тот же промпт:
Создай, пожалуйста, игру Сапер, используя JS, CSS и HTML.Мой выбор из трех упомянутых выше моделей:
Она лучше всех показала себя при решении этой простой задачи:
1) Короткий, но по делу "To-Do" лист
2) Быстрое написание кода
3) Рабочий прототип за пару десятков секунд, в котором ничего не надо было исправлять.
@llm_notes
#llm #free #large_context #sonoma #openrouter #kilo
🔥6
828 проектов на базе Nano Banana: обзор хакатона от Google DeepMind
Google DeepMind совместно с FAL и ElevenLabs провели 48-часовой хакатон Nano Banana 🍌
Основные цифры:
🔸 2,723 участника
🔸 828 готовых проектов
🔸 48 часов на разработку
Что доступно для изучения:
🔸 Демо-видео проектов
🔸 Ссылки на Google AI Studio
🔸 Возможность ремикса проектов в собственном AI Studio
Все проекты находятся в открытом доступе на Kaggle. Это хорошая возможность изучить различные подходы к решению задач и найти идеи для собственных разработок 💡
Материалы можно использовать как справочник по практическому применению AI-инструментов в реальных проектах.
Вот здесь интересный пример, как сделать генератор протипов приложений (причем приводится не только ссылка на репозиторий с кодом, но и PRD для создания приложения методом Vibecoding'а)
Ссылка на коллекцию:
👉 https://kaggle.com/competitions/banana/writeups
А какой из проектов вам больше всего понравился?
Поделитесь, пожалуйста, в комментариях!
@llm_notes
#nanobana #hackathon #googleai #aiprojects #kaggle #vibecoding
Google DeepMind совместно с FAL и ElevenLabs провели 48-часовой хакатон Nano Banana 🍌
Основные цифры:
🔸 2,723 участника
🔸 828 готовых проектов
🔸 48 часов на разработку
Что доступно для изучения:
🔸 Демо-видео проектов
🔸 Ссылки на Google AI Studio
🔸 Возможность ремикса проектов в собственном AI Studio
Все проекты находятся в открытом доступе на Kaggle. Это хорошая возможность изучить различные подходы к решению задач и найти идеи для собственных разработок 💡
Материалы можно использовать как справочник по практическому применению AI-инструментов в реальных проектах.
Вот здесь интересный пример, как сделать генератор протипов приложений (причем приводится не только ссылка на репозиторий с кодом, но и PRD для создания приложения методом Vibecoding'а)
Ссылка на коллекцию:
👉 https://kaggle.com/competitions/banana/writeups
А какой из проектов вам больше всего понравился?
Поделитесь, пожалуйста, в комментариях!
@llm_notes
#nanobana #hackathon #googleai #aiprojects #kaggle #vibecoding
5⚡4❤3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🛠 GitHub представил Spec Kit — инструмент для спек-ориентированной разработки
GitHub на днях выпустил, с моей точки зрения, очень полезный открытый инструментарий Spec Kit, который помогает разработчикам создавать четкие спецификации и превращать их в исполняемые планы для ИИ-кодеров.
По функциональности решение напоминает приятно поразивший меня летом режим "Code with Spec" в Amazon Kiro или "Quest Mode" в Qoder (а еще ранее различные инструменты управления задачами для vibecoding такие как Task Master и Memory Bank)
Что это такое:
• Открытый набор инструментов для спек-ориентированной (Specification-Driven Development - SDD) разработки
• Интеграция с популярными ИИ-кодерами (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI)
• Превращение спецификаций в исполняемый код при помощи ИИ-кодеров по схеме
Как работает:
1️⃣ Создание спецификации (
2️⃣ Генерация плана (
3️⃣ Разбивка на задачи (
4️⃣ Реализация с помощью ИИ-кодеров
Основные возможности:
• Быстрый старт с готовыми примерами и документацией
• Совместимость с различными редакторами и ИИ-кодерами
• Шаблоны для типовых задач разработки
• Регулярные обновления и исправления
Инструмент направлен на ускорение разработки и снижение количества переписываний кода за счет более структурированного подхода к планированию.
🔗 Репозиторий: https://github.com/github/spec-kit
Deepwiki где можно задать вопросы по проекту здесь
@llm_notes
#github #speckit #oss #vibecoding #sdd
GitHub на днях выпустил, с моей точки зрения, очень полезный открытый инструментарий Spec Kit, который помогает разработчикам создавать четкие спецификации и превращать их в исполняемые планы для ИИ-кодеров.
По функциональности решение напоминает приятно поразивший меня летом режим "Code with Spec" в Amazon Kiro или "Quest Mode" в Qoder (а еще ранее различные инструменты управления задачами для vibecoding такие как Task Master и Memory Bank)
Что это такое:
• Открытый набор инструментов для спек-ориентированной (Specification-Driven Development - SDD) разработки
• Интеграция с популярными ИИ-кодерами (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI)
• Превращение спецификаций в исполняемый код при помощи ИИ-кодеров по схеме
/specify → /plan → /tasks → implement (очень похоже на flow: VAN → PLAN → CREATIVE → IMPLEMENT из Cursor Memory Bank)Как работает:
1️⃣ Создание спецификации (
/specify) - здесь описывается основная продуктовая задача (по сути это PRD)2️⃣ Генерация плана (
/plan) - здесь указываются детали технического стека на базе которых, опираясь на PRD, будет сгенерирован план реализации, который потом будет разбиваться на задачи3️⃣ Разбивка на задачи (
/tasks)4️⃣ Реализация с помощью ИИ-кодеров
Основные возможности:
• Быстрый старт с готовыми примерами и документацией
• Совместимость с различными редакторами и ИИ-кодерами
• Шаблоны для типовых задач разработки
• Регулярные обновления и исправления
Инструмент направлен на ускорение разработки и снижение количества переписываний кода за счет более структурированного подхода к планированию.
🔗 Репозиторий: https://github.com/github/spec-kit
Deepwiki где можно задать вопросы по проекту здесь
@llm_notes
#github #speckit #oss #vibecoding #sdd
👍5⚡3❤1
🌐 Genspark AI Browser: новый браузер с ИИ на устройстве
Компания Genspark выпустила браузер для Windows и Mac с интегрированными возможностями искусственного интеллекта. Основная особенность — работа ИИ-моделей непосредственно на устройстве пользователя (а сам AI-браузер у genspark появился еще 3 месяца назад)
🔧 Ключевые возможности:
• 169 ИИ-моделей — доступ к различным открытым моделям, включая GPT, Deepseek, Gemma
• Автономная работа — функции ИИ работают без подключения к интернету
• Приватность — данные не покидают устройство пользователя
• Встроенный Super Agent — ИИ-помощник интегрирован в каждую веб-страницу
⚡️ Дополнительные функции:
1️⃣ Режим автопилота — браузер может самостоятельно выполнять задачи по поиску и анализу информации
2️⃣ Поиск лучших цен — автоматическое сравнение стоимости товаров на торговых площадках
3️⃣ Анализ видео — создание саммари и извлечение транскриптов с YouTube
4️⃣ Блокировка рекламы — встроенная защита от баннеров и всплывающих окон
5️⃣ Простая миграция — импорт данных из других браузеров одним кликом
Браузер распространяется бесплатно без ограничений и списков ожидания. Разработчики позиционируют продукт как альтернативу традиционным браузерам с расширенными ИИ-возможностями.
P.S.
У меня Genspark AI-браузер запустился и сразу заработал на Windows, а Mac стал выдавать ошибку в стиле
@llm_notes
#ai #onprem #privacy #genspark #browser
Компания Genspark выпустила браузер для Windows и Mac с интегрированными возможностями искусственного интеллекта. Основная особенность — работа ИИ-моделей непосредственно на устройстве пользователя (а сам AI-браузер у genspark появился еще 3 месяца назад)
🔧 Ключевые возможности:
• 169 ИИ-моделей — доступ к различным открытым моделям, включая GPT, Deepseek, Gemma
• Автономная работа — функции ИИ работают без подключения к интернету
• Приватность — данные не покидают устройство пользователя
• Встроенный Super Agent — ИИ-помощник интегрирован в каждую веб-страницу
⚡️ Дополнительные функции:
1️⃣ Режим автопилота — браузер может самостоятельно выполнять задачи по поиску и анализу информации
2️⃣ Поиск лучших цен — автоматическое сравнение стоимости товаров на торговых площадках
3️⃣ Анализ видео — создание саммари и извлечение транскриптов с YouTube
4️⃣ Блокировка рекламы — встроенная защита от баннеров и всплывающих окон
5️⃣ Простая миграция — импорт данных из других браузеров одним кликом
Браузер распространяется бесплатно без ограничений и списков ожидания. Разработчики позиционируют продукт как альтернативу традиционным браузерам с расширенными ИИ-возможностями.
P.S.
У меня Genspark AI-браузер запустился и сразу заработал на Windows, а Mac стал выдавать ошибку в стиле
This site can’t be reached login.genspark.ai unexpectedly closed the connection. Try: Checking the connection Checking the proxy and the firewall ERR_CONNECTION_CLOSED. Если у вас такая же проблема, то надо на Mac firewall разрешить входящие подключения для Genspark приложения. Подробная инструкция ниже:Step 1: Go to System Settings → Network → Firewall Step 2: Temporarily turn OFF the firewall and test the connection Step 3: If it works, turn the firewall back ON and add GenSpark to exceptions:
Click "Firewall Options"
Find GenSpark AI Browser application
Set it to "Allow incoming connections"
@llm_notes
#ai #onprem #privacy #genspark #browser
❤3👍2
Replit представил Agent 3: новый уровень автономности в разработке 🚀
Компания Replit анонсировала третью версию своего AI-агента для написания программного кода.
Agent 3 получил значительные улучшения в области автономной работы и функциональности.
Ключевые особенности Agent 3:
• Увеличенное время работы ⏱️
Агент может работать автономно до 200 минут (против 20 минут в предыдущей версии). Доступен мониторинг прогресса в реальном времени через мобильное приложение.
• Автоматическое тестирование 🔧
Agent 3 самостоятельно тестирует и исправляет код, улучшая приложения в фоновом режиме. Система валидации работает в 3 раза быстрее и в 10 раз экономичнее аналогов.
• Создание других агентов 🤖
Впервые агент может создавать других агентов и автоматизации. Это позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы с помощью естественного языка (например, теперь можно вместо manus/flowith использовать именно Replit Agent 3 для генерации периодической сводки новостей)
Практические применения:
1️⃣ Автоматизация - создание ботов для отправки ежедневных отчетов по электронной почте
2️⃣ Slack-боты - интеграция с внутренними базами данных для запросов о клиентах
3️⃣ Telegram-боты - системы записи на прием для снижения нагрузки на ресепшн
Agent 3 позиционируется как решение для написания софта без знаний программирования.
Сервис доступен с бесплатным тарифным планом.
Источники:
📄 [Официальная страница Agent 3]
🎥 [Видео-презентация]
@llm_notes
#agents #vibecoding #automation #replit #development
Компания Replit анонсировала третью версию своего AI-агента для написания программного кода.
Agent 3 получил значительные улучшения в области автономной работы и функциональности.
Ключевые особенности Agent 3:
• Увеличенное время работы ⏱️
Агент может работать автономно до 200 минут (против 20 минут в предыдущей версии). Доступен мониторинг прогресса в реальном времени через мобильное приложение.
• Автоматическое тестирование 🔧
Agent 3 самостоятельно тестирует и исправляет код, улучшая приложения в фоновом режиме. Система валидации работает в 3 раза быстрее и в 10 раз экономичнее аналогов.
• Создание других агентов 🤖
Впервые агент может создавать других агентов и автоматизации. Это позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы с помощью естественного языка (например, теперь можно вместо manus/flowith использовать именно Replit Agent 3 для генерации периодической сводки новостей)
Практические применения:
1️⃣ Автоматизация - создание ботов для отправки ежедневных отчетов по электронной почте
2️⃣ Slack-боты - интеграция с внутренними базами данных для запросов о клиентах
3️⃣ Telegram-боты - системы записи на прием для снижения нагрузки на ресепшн
Agent 3 позиционируется как решение для написания софта без знаний программирования.
Сервис доступен с бесплатным тарифным планом.
Источники:
📄 [Официальная страница Agent 3]
🎥 [Видео-презентация]
@llm_notes
#agents #vibecoding #automation #replit #development
❤4🔥4👍3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Контекст-инжиниринг для AI-агентов: 5 ключевых принципов
На выходных посмотрел очень интересный видео-подкаст с участием Лэнса Мартина из LangChain (автора самой популярной открытой версии Deep Research), в котором обсуждались вопросы управления контекстом в агентах - искусство давать LLM ровно тот контекст, который нужен для следующего агентного шага 🎯 Не обошлось и без сравнения моно- и мульти-агентных подходов (см. заметку)
Ниже привожу краткие тезисы, а на скрепке подготовил видео-нарезку основных тезисов с субтитрами на русском языке (8 минут).
Более полная интерактивная версия конспекта доступна по ссылке (а классический вариант конспекта здесь)
🔧 Пять столпов контекст-инжиниринга:
1️⃣ Offloading (Выгрузка)
• Не тащить всё в контекст — сохранять данные отдельно
• В историю записывать краткие сводки с возможностью подгрузки
• Экономия токенов и денег 💰
2️⃣ Context Isolation (Изоляция)
• Мультиагенты хороши для "чтения", один агент — для "письма"
• Параллельные задачи изолировать, связанные — объединять
3️⃣ Retrieval (Извлечение)
• llm.txt с качественными описаниями часто лучше сложного RAG
• Агентный поиск без индексации может превосходить векторный поиск
• Ключ успеха — хорошие описания файлов 📝
4️⃣ Reducing Context (Сжатие)
• Суммаризация на границах инструментов
• Баланс между экономией токенов и потерей информации
• Сохранять возможность восстановить исходник
5️⃣ Caching (Кеширование)
• Снижает стоимость и задержки
• Не решает проблему "context rot" от длинного контекста ⚠️
🔍 Context rot — деградация качества ответов LLM при слишком длинном контексте. Модель "теряется" в большом объёме информации и хуже понимает, что важно для текущей задачи 📉
💡 Практические инсайты:
• Работа с памятью через человека — пользователь явно сохраняет важное, система учится предпочтениям
• Горький урок AI — используй структурный подход сегодня, но будь готов отказаться от него завтра
• MCP-стандарты снижают когнитивную нагрузку
⚡️ Золотые правила:
• Избегай наивного накопления всего контекста
• Качественная суммаризация лучше агрессивного сжатия
• Простые решения часто превосходят сложные
• Фреймворки должны легко "разбираться"
Философия: "Добавляй структуру, чтобы работало сегодня, и будь готов отказаться от нее завтра" 🚀
P.S. мне также очень понравились ссылки на дополнительные материалы в описании к ролику, некоторые из них я включил в эту заметку
@llm_notes
#context_engineering #agents #langchain #langgraph #llm_optimization
На выходных посмотрел очень интересный видео-подкаст с участием Лэнса Мартина из LangChain (автора самой популярной открытой версии Deep Research), в котором обсуждались вопросы управления контекстом в агентах - искусство давать LLM ровно тот контекст, который нужен для следующего агентного шага 🎯 Не обошлось и без сравнения моно- и мульти-агентных подходов (см. заметку)
Ниже привожу краткие тезисы, а на скрепке подготовил видео-нарезку основных тезисов с субтитрами на русском языке (8 минут).
Более полная интерактивная версия конспекта доступна по ссылке (а классический вариант конспекта здесь)
🔧 Пять столпов контекст-инжиниринга:
1️⃣ Offloading (Выгрузка)
• Не тащить всё в контекст — сохранять данные отдельно
• В историю записывать краткие сводки с возможностью подгрузки
• Экономия токенов и денег 💰
2️⃣ Context Isolation (Изоляция)
• Мультиагенты хороши для "чтения", один агент — для "письма"
• Параллельные задачи изолировать, связанные — объединять
3️⃣ Retrieval (Извлечение)
• llm.txt с качественными описаниями часто лучше сложного RAG
• Агентный поиск без индексации может превосходить векторный поиск
• Ключ успеха — хорошие описания файлов 📝
4️⃣ Reducing Context (Сжатие)
• Суммаризация на границах инструментов
• Баланс между экономией токенов и потерей информации
• Сохранять возможность восстановить исходник
5️⃣ Caching (Кеширование)
• Снижает стоимость и задержки
• Не решает проблему "context rot" от длинного контекста ⚠️
🔍 Context rot — деградация качества ответов LLM при слишком длинном контексте. Модель "теряется" в большом объёме информации и хуже понимает, что важно для текущей задачи 📉
💡 Практические инсайты:
• Работа с памятью через человека — пользователь явно сохраняет важное, система учится предпочтениям
• Горький урок AI — используй структурный подход сегодня, но будь готов отказаться от него завтра
• MCP-стандарты снижают когнитивную нагрузку
⚡️ Золотые правила:
• Избегай наивного накопления всего контекста
• Качественная суммаризация лучше агрессивного сжатия
• Простые решения часто превосходят сложные
• Фреймворки должны легко "разбираться"
Философия: "Добавляй структуру, чтобы работало сегодня, и будь готов отказаться от нее завтра" 🚀
P.S. мне также очень понравились ссылки на дополнительные материалы в описании к ролику, некоторые из них я включил в эту заметку
@llm_notes
#context_engineering #agents #langchain #langgraph #llm_optimization
11🔥10❤1
ByteRover 2.0: Git для памяти ИИ-агентов и 15 новых MCP-инструментов 🚀
Команда ByteRover выпустила обновление версии 2.0 своего решения для управления памятью ИИ-агентов по разработке. Систему можно использовать со всеми популярными coding-агентами: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot и т.д. (см. скрин)
Сейчас, например, очень популярна комбинация Codex (планирование и основной кодинг с GPT-5 Codex в режиме High-Reasoning) + Claude Code (Sonnet 4.0 или Opus 4.1 для devops и mcp части кодинга) и данный инструмент позволяет "шарить" контекст между Codex и Claude Code, что очень удобно.
Ключевые нововведения:
🔄 Git для памяти ИИ
• Версионный контроль для памяти агентов
• Полная история изменений с временными метками
• Возможность отката к предыдущим версиям
• Функция форкинга баз памяти для экспериментов
• Детекция конфликтов в памяти при дублировании
• Совместная работа команды с отслеживанием авторства изменений
📝 Context Composer
Новый инструмент для создания контекста агентов:
• Загрузка документов, PDF, изображений
• Чат-интерфейс для взаимодействия с агентом
• Парсинг файлов в переиспользуемые воспоминания
• Интеграция со Slack, Jira, Figma, Google Drive
🛠 15 специализированных MCP-инструментов:
1️⃣ Knowledge Management - хранение паттернов кода и знаний с релевантным скорингом
2️⃣ Onboarding Tools - генерация и обновление справочников проектов
3️⃣ Plan Management - структурированные планы реализации с отслеживанием задач
4️⃣ Module Management - документирование модулей кодовой базы с техническими деталями
5️⃣ Reflection Tools - самооценка качества контекста агентом
Простая настройка ⚙️
• Создание workspace памяти
• Установка расширения в Cursor, Windsurf или другие AI IDE
• Добавление ключа workspace и email
• Автоматическое сохранение и восстановление памяти между сессиями
Альтернатива: Cipher 🔓
Для тех, кто предпочитает open-source решения, доступен Cipher - открытый слой памяти для coding-агентов (про другой oss вариант на базе OpenMemory MCP писал в заметке)
Возможности Cipher:
• Единый слой памяти для всех coding-агентов
• Интеграция через MCP сервер
• Поддержка OpenAI, Anthropic, OpenRouter
• Векторные базы: Milvus, Quadrant
• Ручное создание детализированных воспоминаний для проектов
• Автоматическое извлечение спецификаций и правил проекта
Настройка Cipher:
• Клонирование репозитория с GitHub
• Конфигурация в cipher.yml (MCP серверы, LLM провайдер, API ключи)
• Запуск в MCP режиме (default или aggregator)
• Интеграция с Cursor, Claude Code и другими IDE
Cipher решает ту же проблему потери контекста, но предоставляет полный контроль над данными и возможность кастомизации под специфические нужды команды.
🔗 ByteRover: https://www.byterover.dev/
🔗 Cipher GitHub: https://github.com/cipherdevs/cipher
@llm_notes
#byterover #cipher #memory #agents #mcp
Команда ByteRover выпустила обновление версии 2.0 своего решения для управления памятью ИИ-агентов по разработке. Систему можно использовать со всеми популярными coding-агентами: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot и т.д. (см. скрин)
Сейчас, например, очень популярна комбинация Codex (планирование и основной кодинг с GPT-5 Codex в режиме High-Reasoning) + Claude Code (Sonnet 4.0 или Opus 4.1 для devops и mcp части кодинга) и данный инструмент позволяет "шарить" контекст между Codex и Claude Code, что очень удобно.
Ключевые нововведения:
🔄 Git для памяти ИИ
• Версионный контроль для памяти агентов
• Полная история изменений с временными метками
• Возможность отката к предыдущим версиям
• Функция форкинга баз памяти для экспериментов
• Детекция конфликтов в памяти при дублировании
• Совместная работа команды с отслеживанием авторства изменений
📝 Context Composer
Новый инструмент для создания контекста агентов:
• Загрузка документов, PDF, изображений
• Чат-интерфейс для взаимодействия с агентом
• Парсинг файлов в переиспользуемые воспоминания
• Интеграция со Slack, Jira, Figma, Google Drive
🛠 15 специализированных MCP-инструментов:
1️⃣ Knowledge Management - хранение паттернов кода и знаний с релевантным скорингом
2️⃣ Onboarding Tools - генерация и обновление справочников проектов
3️⃣ Plan Management - структурированные планы реализации с отслеживанием задач
4️⃣ Module Management - документирование модулей кодовой базы с техническими деталями
5️⃣ Reflection Tools - самооценка качества контекста агентом
Простая настройка ⚙️
• Создание workspace памяти
• Установка расширения в Cursor, Windsurf или другие AI IDE
• Добавление ключа workspace и email
• Автоматическое сохранение и восстановление памяти между сессиями
Альтернатива: Cipher 🔓
Для тех, кто предпочитает open-source решения, доступен Cipher - открытый слой памяти для coding-агентов (про другой oss вариант на базе OpenMemory MCP писал в заметке)
Возможности Cipher:
• Единый слой памяти для всех coding-агентов
• Интеграция через MCP сервер
• Поддержка OpenAI, Anthropic, OpenRouter
• Векторные базы: Milvus, Quadrant
• Ручное создание детализированных воспоминаний для проектов
• Автоматическое извлечение спецификаций и правил проекта
Настройка Cipher:
• Клонирование репозитория с GitHub
• Конфигурация в cipher.yml (MCP серверы, LLM провайдер, API ключи)
• Запуск в MCP режиме (default или aggregator)
• Интеграция с Cursor, Claude Code и другими IDE
Cipher решает ту же проблему потери контекста, но предоставляет полный контроль над данными и возможность кастомизации под специфические нужды команды.
🔗 ByteRover: https://www.byterover.dev/
🔗 Cipher GitHub: https://github.com/cipherdevs/cipher
@llm_notes
#byterover #cipher #memory #agents #mcp
❤3👍1🔥1
🤖 Google представила протокол AP2 для безопасных платежей через ИИ-агентов
Новость, сравнивая, с моей точки зрения, с анонсом MCP и A2A и является хорошим ответом на проблему, которую обсуждали на этом канале в апреле этого года.
Google анонсировала Agent Payments Protocol (AP2) — открытый протокол, который позволяет ИИ-агентам безопасно совершать покупки от имени пользователей. Инициативу поддержали более 60 крупных финтех и технологических компаний.
🔧 Как это работает:
• AP2 создает цифровые контракты-мандаты, которые подтверждают авторизацию пользователя перед совершением транзакции
• Для покупок в реальном времени требуется двойное подтверждение: "Intent Mandate" для поиска и "Cart Mandate" для оплаты
• Протокол поддерживает традиционные карты, банковские переводы и стейблкоины через партнерство с Coinbase
💳 Основные принципы безопасности:
1️⃣ Авторизация — доказательство того, что пользователь дал агенту право на конкретную покупку
2️⃣ Подлинность — гарантия для продавца, что запрос агента точно отражает намерения пользователя
3️⃣ Подотчетность — четкое определение ответственности при мошеннических операциях
🏢 Среди партнеров:
American Express, Mastercard, PayPal, Salesforce, Intuit, Adobe, Coinbase и другие
🚀 Возможности применения:
• Умный шоппинг с мониторингом цен и автоматическими покупками
• Персонализированные предложения на основе запросов пользователей
• Координированные задачи типа "забронируй рейс и отель в рамках бюджета"
Техническая спецификация и примеры реализации доступны в открытом репозитории GitHub.
Протокол расширяет существующие стандарты A2A и MCP.
📚 Источники:
• [Официальный блог Google Cloud]
• [Видео-презентация AP2]
• [GitHub репозиторий AP2] [DeepWiki]
@llm_notes
#payments #fintech #google #agents #blockchain #ap2
Новость, сравнивая, с моей точки зрения, с анонсом MCP и A2A и является хорошим ответом на проблему, которую обсуждали на этом канале в апреле этого года.
Google анонсировала Agent Payments Protocol (AP2) — открытый протокол, который позволяет ИИ-агентам безопасно совершать покупки от имени пользователей. Инициативу поддержали более 60 крупных финтех и технологических компаний.
🔧 Как это работает:
• AP2 создает цифровые контракты-мандаты, которые подтверждают авторизацию пользователя перед совершением транзакции
• Для покупок в реальном времени требуется двойное подтверждение: "Intent Mandate" для поиска и "Cart Mandate" для оплаты
• Протокол поддерживает традиционные карты, банковские переводы и стейблкоины через партнерство с Coinbase
💳 Основные принципы безопасности:
1️⃣ Авторизация — доказательство того, что пользователь дал агенту право на конкретную покупку
2️⃣ Подлинность — гарантия для продавца, что запрос агента точно отражает намерения пользователя
3️⃣ Подотчетность — четкое определение ответственности при мошеннических операциях
🏢 Среди партнеров:
American Express, Mastercard, PayPal, Salesforce, Intuit, Adobe, Coinbase и другие
🚀 Возможности применения:
• Умный шоппинг с мониторингом цен и автоматическими покупками
• Персонализированные предложения на основе запросов пользователей
• Координированные задачи типа "забронируй рейс и отель в рамках бюджета"
Техническая спецификация и примеры реализации доступны в открытом репозитории GitHub.
Протокол расширяет существующие стандарты A2A и MCP.
📚 Источники:
• [Официальный блог Google Cloud]
• [Видео-презентация AP2]
• [GitHub репозиторий AP2] [DeepWiki]
@llm_notes
#payments #fintech #google #agents #blockchain #ap2
❤4👍2
Quests: классная open-source альтернатива Bolt и Lovable 🛠
Появилась еще одна интересная альтернатива веб AI-кодерам типа Bolt и Lovable.
И она, на мой взгляд, смотрится гораздо лучше, чем Open Lovable или Bolt.DIY.
Quests — это десктопное приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать React-приложения через удобный UI-интерфейс (как в Genspark AI Developer )
Основные особенности:
• Минималистичный интерфейс со вкладками как в браузере
• Поддержка нескольких AI-провайдеров (OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, локальные модели через Ollama и Vercel AI Gateway - благодаря Quests, я узнал, что такой есть :)
• Низкое потребление памяти (~200 МБ)
• Кроссплатформенность
• Локальный запуск приложений
Технический стек:
🔹 Vite для фронтенда
🔹 Hono для бэкенда
🔹 ORPC для API
🔹 Встроенная поддержка Git
🔹 Экспорт готовых приложений
Что умеет:
1️⃣ Создание полноценных веб-приложений по текстовому описанию
2️⃣ Работа с несколькими проектами одновременно
3️⃣ Предварительный просмотр в реальном времени
4️⃣ Открытие проектов в VS Code, Cursor или терминале (очень удобно для решения вопросов по публикации приложения)
5️⃣ Версионирование с возможностью отката
Ограничения:
• Пока нет поддержки переменных окружения
• Отсутствует импорт существующих проектов
• Нельзя прикреплять изображения
• Ограниченный выбор технологических стеков
Проект активно развивается и может стать серьезным конкурентом коммерческим решениям.
Особенно привлекает возможность использования бесплатных моделей через OpenRouter, включая Qwen3-coder и DeepSeek V3.1 (см. скриншот). Code-Supernova, к сожалению, пока не поддерживает.
Источники:
🔗 [GitHub репозиторий]
🔗 [Deepwiki на репозиторий]
🔗 [Официальный сайт]
@llm_notes
#opensource #vibecoding #web #react #lovable #bolt #quests
Появилась еще одна интересная альтернатива веб AI-кодерам типа Bolt и Lovable.
И она, на мой взгляд, смотрится гораздо лучше, чем Open Lovable или Bolt.DIY.
Quests — это десктопное приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать React-приложения через удобный UI-интерфейс (как в Genspark AI Developer )
Основные особенности:
• Минималистичный интерфейс со вкладками как в браузере
• Поддержка нескольких AI-провайдеров (OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, локальные модели через Ollama и Vercel AI Gateway - благодаря Quests, я узнал, что такой есть :)
• Низкое потребление памяти (~200 МБ)
• Кроссплатформенность
• Локальный запуск приложений
Технический стек:
🔹 Vite для фронтенда
🔹 Hono для бэкенда
🔹 ORPC для API
🔹 Встроенная поддержка Git
🔹 Экспорт готовых приложений
Что умеет:
1️⃣ Создание полноценных веб-приложений по текстовому описанию
2️⃣ Работа с несколькими проектами одновременно
3️⃣ Предварительный просмотр в реальном времени
4️⃣ Открытие проектов в VS Code, Cursor или терминале (очень удобно для решения вопросов по публикации приложения)
5️⃣ Версионирование с возможностью отката
Ограничения:
• Пока нет поддержки переменных окружения
• Отсутствует импорт существующих проектов
• Нельзя прикреплять изображения
• Ограниченный выбор технологических стеков
Проект активно развивается и может стать серьезным конкурентом коммерческим решениям.
Особенно привлекает возможность использования бесплатных моделей через OpenRouter, включая Qwen3-coder и DeepSeek V3.1 (см. скриншот). Code-Supernova, к сожалению, пока не поддерживает.
Источники:
🔗 [GitHub репозиторий]
🔗 [Deepwiki на репозиторий]
🔗 [Официальный сайт]
@llm_notes
#opensource #vibecoding #web #react #lovable #bolt #quests
❤3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Lovable запустили Cloud и AI для автоматического создания приложений
Сегодня вечер крутых новостей!
Платформа Lovable представила две новые функции, которые упрощают разработку полнофункциональных приложений с ИИ.
Lovable Cloud — бэкенд одной командой 💾
Теперь можно создавать приложения с базами данных, авторизацией и файловым хранилищем без технических знаний. Система автоматически настраивает всю серверную инфраструктуру.
Что можно создать:
• Социальные приложения с профилями пользователей
• Платформы сообществ с постами и комментариями
• Системы управления товарами с каталогами
• Инструменты для совместной работы
• Обучающие приложения с отслеживанием прогресса
Lovable AI — ИИ-функции без настройки 🤖
Добавление ИИ-возможностей теперь происходит автоматически — не нужно регистрироваться у провайдеров, получать API-ключи или настраивать биллинг.
Возможности ИИ:
1️⃣ Анализ и обобщение контента
2️⃣ Чат-боты и разговорные интерфейсы
3️⃣ Анализ тональности текста
4️⃣ Поиск по документам и Q&A системы
5️⃣ Генерация контента и копирайтинг
6️⃣ Многоязычный перевод
7️⃣ Автоматизация рабочих процессов
Ценообразование 💰
Бесплатный тариф покрывает использование до $25/месяц. Lovable AI на базе Google Gemini бесплатен первую неделю для всех пользователей.
7-дневный челлендж 📅
С 29 сентября по 6 октября проходит неделя совместной разработки с ежедневными темами и призами.
В демонстрационном видео 10-летний ребенок создал математическое приложение с ИИ-подсказками и сохранением прогресса за несколько минут. Я проделал упражнение из ролика, результат можно посмотреть в комментариях.
Источники:
📖 Блог
🎥 Демо-видео
🌐 Челлендж
@llm_notes
#nocode #ai #vibecoding #lovable #automation
Сегодня вечер крутых новостей!
Платформа Lovable представила две новые функции, которые упрощают разработку полнофункциональных приложений с ИИ.
Lovable Cloud — бэкенд одной командой 💾
Теперь можно создавать приложения с базами данных, авторизацией и файловым хранилищем без технических знаний. Система автоматически настраивает всю серверную инфраструктуру.
Что можно создать:
• Социальные приложения с профилями пользователей
• Платформы сообществ с постами и комментариями
• Системы управления товарами с каталогами
• Инструменты для совместной работы
• Обучающие приложения с отслеживанием прогресса
Lovable AI — ИИ-функции без настройки 🤖
Добавление ИИ-возможностей теперь происходит автоматически — не нужно регистрироваться у провайдеров, получать API-ключи или настраивать биллинг.
Возможности ИИ:
1️⃣ Анализ и обобщение контента
2️⃣ Чат-боты и разговорные интерфейсы
3️⃣ Анализ тональности текста
4️⃣ Поиск по документам и Q&A системы
5️⃣ Генерация контента и копирайтинг
6️⃣ Многоязычный перевод
7️⃣ Автоматизация рабочих процессов
Ценообразование 💰
Бесплатный тариф покрывает использование до $25/месяц. Lovable AI на базе Google Gemini бесплатен первую неделю для всех пользователей.
7-дневный челлендж 📅
С 29 сентября по 6 октября проходит неделя совместной разработки с ежедневными темами и призами.
В демонстрационном видео 10-летний ребенок создал математическое приложение с ИИ-подсказками и сохранением прогресса за несколько минут. Я проделал упражнение из ролика, результат можно посмотреть в комментариях.
Источники:
📖 Блог
🎥 Демо-видео
🌐 Челлендж
@llm_notes
#nocode #ai #vibecoding #lovable #automation
❤2⚡1👍1🆒1
🤖 Anthropic представила Claude Sonnet 4.5
Наконец-то!
Компания Anthropic выпустила новую версию своей языковой модели — Claude Sonnet 4.5. По заявлению разработчиков, это их самая мощная модель на данный момент.
🔧 Основные улучшения:
• Лидирует в бенчмарке SWE-bench Verified для оценки навыков программирования
• Показывает 61.4% на OSWorld (тесты работы с компьютером)
• Может поддерживать фокус на сложных задачах более 30 часов
• Улучшенные способности в математике и логических рассуждениях
💼 Практические возможности:
1️⃣ Генерация и редактирование кода
2️⃣ Работа с браузером и заполнение таблиц (см. здесь демо плагина для google chrome)
3️⃣ Создание файлов (документы, презентации, таблицы)
4️⃣ Выполнение многоэтапных задач
🛡 Безопасность:
Модель прошла дополнительное обучение для снижения нежелательного поведения:
• Уменьшение склонности к лести и обману
• Защита от prompt injection атак
• Соответствие стандартам безопасности ASL-3
💰 Доступность:
• Цена остается прежней: $3/$15 за миллион токенов
• Доступна через Claude API под именем
• Обновления Claude Code доступны всем пользователям
🔬 Дополнительно:
Anthropic также выпустила Claude Agent SDK — инфраструктуру для создания AI-агентов, которая используется в их собственных продуктах (отличный ответ Openai Agents SDK)
Временно доступен исследовательский проект "Imagine with Claude" — демонстрация генерации программного обеспечения в реальном времени. Вот ссылка чтоб попробовать: https://claude.ai/imagine/
Я попросил его сделать такое же приложение для детей по изучению математики, что и lovable в предыдущем посте. Результаты можно посмотреть в комментариях.
📚 Источники:
• Официальный анонс
• System Card
• Claude Agent SDK
• Документация API
@llm_notes
#claude #anthropic #vibecoding #llm
Наконец-то!
Компания Anthropic выпустила новую версию своей языковой модели — Claude Sonnet 4.5. По заявлению разработчиков, это их самая мощная модель на данный момент.
🔧 Основные улучшения:
• Лидирует в бенчмарке SWE-bench Verified для оценки навыков программирования
• Показывает 61.4% на OSWorld (тесты работы с компьютером)
• Может поддерживать фокус на сложных задачах более 30 часов
• Улучшенные способности в математике и логических рассуждениях
💼 Практические возможности:
1️⃣ Генерация и редактирование кода
2️⃣ Работа с браузером и заполнение таблиц (см. здесь демо плагина для google chrome)
3️⃣ Создание файлов (документы, презентации, таблицы)
4️⃣ Выполнение многоэтапных задач
🛡 Безопасность:
Модель прошла дополнительное обучение для снижения нежелательного поведения:
• Уменьшение склонности к лести и обману
• Защита от prompt injection атак
• Соответствие стандартам безопасности ASL-3
💰 Доступность:
• Цена остается прежней: $3/$15 за миллион токенов
• Доступна через Claude API под именем
claude-sonnet-4-5• Обновления Claude Code доступны всем пользователям
🔬 Дополнительно:
Anthropic также выпустила Claude Agent SDK — инфраструктуру для создания AI-агентов, которая используется в их собственных продуктах (отличный ответ Openai Agents SDK)
Временно доступен исследовательский проект "Imagine with Claude" — демонстрация генерации программного обеспечения в реальном времени. Вот ссылка чтоб попробовать: https://claude.ai/imagine/
Я попросил его сделать такое же приложение для детей по изучению математики, что и lovable в предыдущем посте. Результаты можно посмотреть в комментариях.
📚 Источники:
• Официальный анонс
• System Card
• Claude Agent SDK
• Документация API
@llm_notes
#claude #anthropic #vibecoding #llm
1❤2🔥2❤🔥1🆒1
🤖 OpenAI запустила протокол для покупок через ChatGPT
OpenAI представила Agentic Commerce Protocol (ACP) — открытый стандарт, который позволяет совершать покупки прямо в ChatGPT одним кликом. Протокол разработан совместно со Stripe и уже работает с цифровыми товарами Etsy.
Что такое ACP:
• Определяет взаимодействие между ИИ-агентами, продавцами и платежными системами
• Покрывает весь цикл электронной коммерции: от поиска до оплаты и доставки
• Использует JSON-формат для каталогов, сессий оформления заказов и обновлений
• Агенты не просто перенаправляют на сайт, а напрямую запрашивают цены, доставку и налоги
Ключевые особенности:
🔓 Открытый исходный код (Apache-2.0), но пока в статусе черновика
💳 Интеграция со Stripe "одной строкой кода", поддержка других процессоров через Delegated Payments
🔐 Токены с ограниченным сроком действия и привязкой к продавцу и сумме
📋 Полная история транзакций для аудита
⚡️ Обновление фидов товаров каждые 15 минут для актуальности
ACP vs Google AP2 📊
Фокус:
• ACP — полный цикл коммерции от поиска до доставки
• AP2 — только платежная часть агентской коммерции
Платежи:
• ACP — через Stripe + поддержка других через Delegated Payment
• AP2 — карты, банковские переводы, стейблкоины, криптовалюты
Авторизация:
• ACP — токены с ограничениями по продавцу и сумме
• AP2 — "мандаты" (подписанные пользователем авторизации)
Как это работает:
1️⃣ Фид товаров — продавец предоставляет структурированные данные (TSV, CSV, XML, JSON)
2️⃣ Оформление заказа — ChatGPT собирает данные покупателя и создает сессию
3️⃣ Обработка платежа — продавец валидирует и обрабатывает через свою систему
4️⃣ Вебхуки — система отправляет события о статусе заказа
5️⃣ Завершение — подтверждение или отклонение заказа
Технические детали:
• REST API с 5 обязательными эндпоинтами
• HTTPS и JSON для всех запросов
• Поддержка идемпотентности и подписей запросов
• Статусы заказов: created → manual_review → confirmed → shipped → fulfilled
Ограничения:
⚠️ Пока доступно только одобренным партнерам
⚠️ OpenAI не является продавцом — все транзакции через системы продавцов
⚠️ Требуется прохождение проверок соответствия
Источники:
🔗 [Документация OpenAI]
🔗 [Спецификация Agentic Checkout]
🔗 [Ключевые концепции ACP]
@llm_notes
#agentic_commerce #chatgpt #ecommerce #ai_agents #openai #acp #ap2
OpenAI представила Agentic Commerce Protocol (ACP) — открытый стандарт, который позволяет совершать покупки прямо в ChatGPT одним кликом. Протокол разработан совместно со Stripe и уже работает с цифровыми товарами Etsy.
Что такое ACP:
• Определяет взаимодействие между ИИ-агентами, продавцами и платежными системами
• Покрывает весь цикл электронной коммерции: от поиска до оплаты и доставки
• Использует JSON-формат для каталогов, сессий оформления заказов и обновлений
• Агенты не просто перенаправляют на сайт, а напрямую запрашивают цены, доставку и налоги
Ключевые особенности:
🔓 Открытый исходный код (Apache-2.0), но пока в статусе черновика
💳 Интеграция со Stripe "одной строкой кода", поддержка других процессоров через Delegated Payments
🔐 Токены с ограниченным сроком действия и привязкой к продавцу и сумме
📋 Полная история транзакций для аудита
⚡️ Обновление фидов товаров каждые 15 минут для актуальности
ACP vs Google AP2 📊
Фокус:
• ACP — полный цикл коммерции от поиска до доставки
• AP2 — только платежная часть агентской коммерции
Платежи:
• ACP — через Stripe + поддержка других через Delegated Payment
• AP2 — карты, банковские переводы, стейблкоины, криптовалюты
Авторизация:
• ACP — токены с ограничениями по продавцу и сумме
• AP2 — "мандаты" (подписанные пользователем авторизации)
Как это работает:
1️⃣ Фид товаров — продавец предоставляет структурированные данные (TSV, CSV, XML, JSON)
2️⃣ Оформление заказа — ChatGPT собирает данные покупателя и создает сессию
3️⃣ Обработка платежа — продавец валидирует и обрабатывает через свою систему
4️⃣ Вебхуки — система отправляет события о статусе заказа
5️⃣ Завершение — подтверждение или отклонение заказа
Технические детали:
• REST API с 5 обязательными эндпоинтами
• HTTPS и JSON для всех запросов
• Поддержка идемпотентности и подписей запросов
• Статусы заказов: created → manual_review → confirmed → shipped → fulfilled
Ограничения:
⚠️ Пока доступно только одобренным партнерам
⚠️ OpenAI не является продавцом — все транзакции через системы продавцов
⚠️ Требуется прохождение проверок соответствия
Источники:
🔗 [Документация OpenAI]
🔗 [Спецификация Agentic Checkout]
🔗 [Ключевые концепции ACP]
@llm_notes
#agentic_commerce #chatgpt #ecommerce #ai_agents #openai #acp #ap2
🚀 DeepSeek представила V3.2-Exp с технологией разреженного внимания
Опенсорс также не остался в стороне от потока позитивных новостей :)
Компания DeepSeek выпустила экспериментальную версию своей модели V3.2-Exp, которая использует новый механизм разреженного внимания (DeepSeek Sparse Attention).
Ключевые особенности:
• Снижение стоимости обработки длинных контекстов на 85%
• Обработка только 2K наиболее важных токенов из 128K
• Сохранение качества на уровне V3.1-Terminus
• Снижение цен API более чем на 50%
Технические характеристики:
🔹 Модель игнорирует нерелевантные токены
🔹 Фокусируется на топ-2K токенах из контекста 128K
🔹 Значительное улучшение эффективности обучения и инференса
Доступность:
1️⃣ Hugging Face
2️⃣ Официальное приложение DeepSeek
3️⃣ Web-интерфейс
4️⃣ API с пониженными ценами (-50%)
Я жду пока появится на openrouter.ai или requesty.ai чтобы потестировать на нескольких задачах AI-кодинга средней сложности как чуть ранее делал для модели code-supernova здесь (тестировал через github codespaces - очень удобно, не нужно загружать свой ПК)
Производительность:
Тестирование показало сопоставимые результаты с V3.1-Terminus по основным бенчмаркам, включая MMLU-Pro, GPQA-Diamond и LiveCodeBench.
Модель доступна под лицензией MIT и поддерживается популярными фреймворками для инференса SGLang и vLLM 📊
Источники:
🔗 [GitHub репозиторий]
🔗 [Hugging Face]
@llm_notes
#deepseek #sparseattention #longcontext #llm #opensource
Опенсорс также не остался в стороне от потока позитивных новостей :)
Компания DeepSeek выпустила экспериментальную версию своей модели V3.2-Exp, которая использует новый механизм разреженного внимания (DeepSeek Sparse Attention).
Ключевые особенности:
• Снижение стоимости обработки длинных контекстов на 85%
• Обработка только 2K наиболее важных токенов из 128K
• Сохранение качества на уровне V3.1-Terminus
• Снижение цен API более чем на 50%
Технические характеристики:
🔹 Модель игнорирует нерелевантные токены
🔹 Фокусируется на топ-2K токенах из контекста 128K
🔹 Значительное улучшение эффективности обучения и инференса
Доступность:
1️⃣ Hugging Face
2️⃣ Официальное приложение DeepSeek
3️⃣ Web-интерфейс
4️⃣ API с пониженными ценами (-50%)
Я жду пока появится на openrouter.ai или requesty.ai чтобы потестировать на нескольких задачах AI-кодинга средней сложности как чуть ранее делал для модели code-supernova здесь (тестировал через github codespaces - очень удобно, не нужно загружать свой ПК)
Производительность:
Тестирование показало сопоставимые результаты с V3.1-Terminus по основным бенчмаркам, включая MMLU-Pro, GPQA-Diamond и LiveCodeBench.
Модель доступна под лицензией MIT и поддерживается популярными фреймворками для инференса SGLang и vLLM 📊
Источники:
🔗 [GitHub репозиторий]
🔗 [Hugging Face]
@llm_notes
#deepseek #sparseattention #longcontext #llm #opensource