🚀 Примеры использования Cursor SDK для разработки
Репозиторий содержит небольшие примеры для работы с Cursor SDK на TypeScript. Он позволяет интегрировать кодирующего агента в ваши приложения, управлять состоянием и взаимодействовать с агентами в облаке и локально.
🚀 Основные моменты:
- Примеры для создания агентов и работы с API.
- Веб-приложение для быстрой разработки и тестирования.
- Канбан-доска для управления агентами и артефактами.
- CLI для запуска агентов из терминала.
📌 GitHub: https://github.com/cursor/cookbook
Репозиторий содержит небольшие примеры для работы с Cursor SDK на TypeScript. Он позволяет интегрировать кодирующего агента в ваши приложения, управлять состоянием и взаимодействовать с агентами в облаке и локально.
🚀 Основные моменты:
- Примеры для создания агентов и работы с API.
- Веб-приложение для быстрой разработки и тестирования.
- Канбан-доска для управления агентами и артефактами.
- CLI для запуска агентов из терминала.
📌 GitHub: https://github.com/cursor/cookbook
Forwarded from Machinelearning
Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
❤3
Forwarded from Machinelearning
Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.
Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:
- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте
Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.
Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.
Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.
По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.
Если коротко:
- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами
Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.
Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467
Попробовать: https://gemini.google.com/app
👍2🥰2❤1🤬1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Tencent выкатил переводчик, который помещается почти куда угодно
Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.
Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.
Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.
То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.
Что заявляют по моделям:
• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках
Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.
🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.
Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.
Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.
То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.
Что заявляют по моделям:
• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках
Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.
🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2
❤10
Оценка сотрудников — головная боль, особенно в компании, где работают сотни людей 🤓
Как вовремя заметить крутого специалиста? Как понять, что мидл из команды А уже перерос свой уровень, а сеньор из команды Б, наоборот, недотягивает? Мы в Авито используем для этого процесс перформанс-ревью и так добиваемся сразу нескольких результатов:
➡ награждаем классных ребят,
➡ подсвечиваем точки роста тем, кто не справляется,
➡ успеваем всё заметить и помочь, если надо.
Алина Бабенко провела уже четыре цикла перформанс-ревью и рассказала, как всё работает. Описала все этапы и результаты. Прочитайте, если хотите узнать о прозрачном способе оценки сотрудников или подумываете найти работу в Авито.
Читать статью на Хабре или на VC.
Как вовремя заметить крутого специалиста? Как понять, что мидл из команды А уже перерос свой уровень, а сеньор из команды Б, наоборот, недотягивает? Мы в Авито используем для этого процесс перформанс-ревью и так добиваемся сразу нескольких результатов:
Алина Бабенко провела уже четыре цикла перформанс-ревью и рассказала, как всё работает. Описала все этапы и результаты. Прочитайте, если хотите узнать о прозрачном способе оценки сотрудников или подумываете найти работу в Авито.
Читать статью на Хабре или на VC.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👎1😢1
🧠 OpenChronicle: локальная память для AI-агентов
OpenChronicle — это открытое решение для создания локальной, инспектируемой памяти для AI-агентов. Он захватывает контекст работы на вашем Mac и сохраняет его в виде структурированной Markdown-памяти, что позволяет агентам эффективно использовать информацию о ваших действиях и предпочтениях.
🚀 Основные моменты:
- Локальное хранение данных на вашем устройстве
- Поддержка различных моделей AI
- Интеграция с любыми инструментами
- Читаемая Markdown-память и локальная база данных SQLite
- Открытый исходный код с возможностью расширения
📌 GitHub: https://github.com/Einsia/OpenChronicle
#python
OpenChronicle — это открытое решение для создания локальной, инспектируемой памяти для AI-агентов. Он захватывает контекст работы на вашем Mac и сохраняет его в виде структурированной Markdown-памяти, что позволяет агентам эффективно использовать информацию о ваших действиях и предпочтениях.
🚀 Основные моменты:
- Локальное хранение данных на вашем устройстве
- Поддержка различных моделей AI
- Интеграция с любыми инструментами
- Читаемая Markdown-память и локальная база данных SQLite
- Открытый исходный код с возможностью расширения
📌 GitHub: https://github.com/Einsia/OpenChronicle
#python
GitHub
GitHub - Einsia/OpenChronicle
Contribute to Einsia/OpenChronicle development by creating an account on GitHub.
❤6
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI добавила в macOS-клиент Codex функцию Appshots для быстрой передачи контекста активного окна ИИ-ассистенту.
По нажатию обеих клавиш Command система делает снимок экрана и извлекает исходный текст приложения через Accessibility API, включая данные за пределами области прокрутки. Это позволяет передавать логи, API-документацию и код без ручного копирования.
Для работы требуются разрешения macOS на запись экрана и универсальный доступ. Нововведение дополняет режим автономного управления интерфейсом Computer Use и доступно на всех тарифах Codex.
openai.com
FLUX Erase предназначена для удаления объектов с изображений. Модель работает по маске без текстовых промптов, достраивая фон, текстуры и тени.
Скорость генерации - 4,54 секунды на изображении 1024х1024. По оценке BFL, ближайшие аналоги тратят на ту же задачу более 12 секунд. Стоимость API-запроса составляет 3 цента мегапиксельную картинку.
В тестах на качество ретуши FLUX Erase обходит GPT Image-2 и Finegrain Eraser Standard, а по стоимости опережает Nano Banana Pro. Модель доступна только через API, попробовать FLUX Erase можно в бесплатном веб-демо.
bfl.ai
Anthropic пропатчила уязвимость в песочнице Claude Code. Баг позволял извлекать токены и исходный код разработчиков через инъекцию нулевого байта в SOCKS5.
Внутренний фильтр считал строку с нулевым символом безопасной, после чего операционная система обрезала текст по байту и подключалась к заблокированному хосту. В связке с промпт-инъекцией через анализируемые моделью файлы механизм давал возможность выполнять код и отправлять данные на сторонние серверы.
Уязвимость присутствовала в релизах до версии 2.1.89. Патч вышел в сборке 2.1.90 без упоминания в чейнджлоге и регистрации CVE. По заявлению Anthropic, разработчики обнаружили и закрыли баг внутренними силами до публикации отчета исследователей.
theregister.com
Bumblebee - утилита для поиска уязвимостей на локальных машинах под macOS и Linux. Сканер выявляет скомпрометированные зависимости, вредоносные плагины и опасные конфигурации ИИ-инструментов.
Инструмент работает исключительно в режиме чтения: анализирует метаданные и lock-файлы без запуска пакетных менеджеров. Это исключает случайное выполнение вредоносных скриптов при проверке зараженных библиотек.
Bumblebee анализирует 4 вектора: пакетные менеджеры, расширения для редакторов кода (семейство VS Code, включая Cursor и Windsurf), браузерные плагины и конфигурации ИИ-агентов на базе протокола MCP.
ИБ-команды могут интегрировать сканер в MDM-решения, загружать кастомные индикаторы компрометации и запускать проверки в трех режимах - от фонового мониторинга до глубокого расследования инцидентов.
perplexity.ai
Штат планирует выделять субсидии бизнесу, который отказывается от замены сотрудников нейросетями, и финансировать программы переобучения офисных работников.
Дополнительно правительство совместно с ИИ-индустрией рассмотрит концепцию универсального базового капитала в виде распределения среди граждан долей в фондах или акций компаний.
В администрации признают нехватку стандартных пособий по безработице и планируют пересмотреть налоговую систему. По оценке властей, сейчас она экономически поощряет внедрение алгоритмов и дестимулирует наем людей.
gov.ca.gov
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
30 мая — день открытых дверей Школы естественных наук ЦУ
Новая программа ШЕН «ИИ в биотехе» реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнерами: Genotek и BIOCAD.
Она идеально подойдет для тех, кто хочет применять математику, код и машинное обучение в биологии и медицине.
Что будет на мероприятии:
— Покажем, как ИИ применяется в биотехе: от анализа геномов до дизайна лекарств;
— Расскажем о продуктовом подходе в высшем образовании, новом наборе и грантовом конкурсе 2026;
— Подробно расскажем про магистратуру: курсы, преподаватели, формат обучения.
Получи грант в день мероприятия!
В день открытых дверей будет действовать «One-day-offer» — 30 мая можно будет пройти собеседование и получить решение о гранте.
Расписание дня открытых дверей:
15:30–17:00 — основная программа
17:00–19:00 — собеседования и one-day-offer
Место проведения: кампус Центрального университета
Хочешь узнать все о Школе естественных наук и поступить в магистратуру с грантом в тот же день? Приходи!
Регистрация на день открытых дверей по ссылке
Новая программа ШЕН «ИИ в биотехе» реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнерами: Genotek и BIOCAD.
Она идеально подойдет для тех, кто хочет применять математику, код и машинное обучение в биологии и медицине.
Что будет на мероприятии:
— Покажем, как ИИ применяется в биотехе: от анализа геномов до дизайна лекарств;
— Расскажем о продуктовом подходе в высшем образовании, новом наборе и грантовом конкурсе 2026;
— Подробно расскажем про магистратуру: курсы, преподаватели, формат обучения.
Получи грант в день мероприятия!
В день открытых дверей будет действовать «One-day-offer» — 30 мая можно будет пройти собеседование и получить решение о гранте.
Расписание дня открытых дверей:
15:30–17:00 — основная программа
17:00–19:00 — собеседования и one-day-offer
Место проведения: кампус Центрального университета
Хочешь узнать все о Школе естественных наук и поступить в магистратуру с грантом в тот же день? Приходи!
Регистрация на день открытых дверей по ссылке
Студкемп по компьютерному зрению от Яндекс Образования и Томского политеха — две недели практики, науки и AI
С 10 по 23 августа на базе университета пройдёт интенсив «Компьютерное зрение и наука». Только реальные задачи и системный взгляд на то, как собирают CV-проекты в продакшене.
За две неделе успеете:
— Послушаете лекции инженеров Яндекса и исследователей ТПУ
— Решить задачи в сфере робототехники, медицины, контроля качества
— Подробнее узнаете о современном стеке технологий: от DL-архитектур до VLM и мультиагентных систем
— Поработаете с исследовательскими данными и защитите собственный проект
— Познакомитесь со студентами и ML-инженерами со всей страны
Студкемп бесплатный, есть отбор. Прошедшим Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового потребуются знания линейной алгебры, теории вероятностей, матстата, Python, базовых ML/CV-библиотек.
Дедлайн регистрации — 14 июня. Подать заявку можно по этой ссылке
С 10 по 23 августа на базе университета пройдёт интенсив «Компьютерное зрение и наука». Только реальные задачи и системный взгляд на то, как собирают CV-проекты в продакшене.
За две неделе успеете:
— Послушаете лекции инженеров Яндекса и исследователей ТПУ
— Решить задачи в сфере робототехники, медицины, контроля качества
— Подробнее узнаете о современном стеке технологий: от DL-архитектур до VLM и мультиагентных систем
— Поработаете с исследовательскими данными и защитите собственный проект
— Познакомитесь со студентами и ML-инженерами со всей страны
Студкемп бесплатный, есть отбор. Прошедшим Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового потребуются знания линейной алгебры, теории вероятностей, матстата, Python, базовых ML/CV-библиотек.
Дедлайн регистрации — 14 июня. Подать заявку можно по этой ссылке
❤2👍1🥰1
10 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.
❤3🔥3