Бен Томпсон сегодня выкатил статью, в которой заявляет: мы не в пузыре.

Выделяются три парадигмы LLM. ChatGPT в 2022 — демонстрация возможностей, но с галлюцинациями и требованием agency от пользователя: ты сам должен понимать, зачем тебе модель, и верифицировать каждый выход. o1 в 2024 — ризонинг-модели начали итерировать над ответом самостоятельно, надёжность выросла, нагрузка на пользователя снизилась. А дальше — агенты в конце 2025: Claude Code с Opus 4.5, GPT-5.2-Codex.

И вот тут самое интересное. Прорыв оказался не в модели. Opus 4.5 вышел в ноябре 2025, и никто не заметил. А потом изменился harness в виде обвязки Claude Code и всё заработало совсем иначе. Агент управляет моделью, дёргает детерминистические инструменты, верифицирует результат без человека. По сути, все слабости первой парадигмы закрыты. Особенно, для верифицируемых юз кейсов типа кода.

Отсюда Томпсон вытаскивает два тезиса. Первый: агенты меняют экономику agency. Раньше для роста потребления компьюта нужен был массовый адопшн — каждый пользователь должен был проявить инициативу, но теперь один человек управляет десятком агентов. Для взрывного спроса на вычисления достаточно сравнительно небольшого числа людей, которые умеют формулировать задачи.

Второй — разбор value chain. Дедью из Asymco недавно написал, что Apple гениально поставила на коммодитизацию моделей: лицензировала Gemini за $1B/год вместо того чтобы тратить $100B на свою. Появится модель лучше — просто сменит поставщика. Побеждает тот, кто владеет клиентом.

Томпсон разбивает это по парадигмам. В эпоху чатботов Дедью был прав — базовые модели быстро стали достаточно хорошими и их можно было гонять локально. Ризонинг-модели уже создали проблему: им нужен быстрый компьют и огромные контекстные окна, Apple Silicon не конкурирует с облаком, но агенты ломают коммодити-тезис окончательно. Дифференциация теперь не в модели, а в интеграции модели и harness. Это не модульные компоненты, которые можно менять по отдельности.

А прибыль в value chain всегда течёт от модульных звеньев к интегрированным. Если агенты = интеграция модель+harness, то Anthropic и OpenAI — точки интеграции, а не взаимозаменяемые API-поставщики. Microsoft тому пример: заявляли model-agnostic стратегию с Core AI, но для Copilot Cowork были вынуждены интегрироваться с конкретной моделью и продавать это в бандле E7 за $99/seat.

https://stratechery.com/2026/agents-over-bubbles/

Openapi-to-cli

Самый быстро растущий наш с Пашей проект за меньше чем 5 дней 100+ звезд

400 + Clones
2000 посещений репо


«openapi-to-cli» (ocli) — CLI-утилита на TypeScript, которая превращает любое OpenAPI/Swagger API в набор CLI-команд в рантайме, без кодогенерации. По сравнению с MCP+Search подходом, ocli даёт в 2.2 раз более компактные результаты поиска

Что интересно в части рабочих чатиков видел обсуждение и тесты тулзы (и пока только положительные впечетления)

РЕПО: https://github.com/EvilFreelancer/openapi-to-cli

СКИЛЛ для OpenClaw: https://clawhub.ai/vakovalskii/ocli-api

SGR Agent Core 0.7.0

Кратенько и по порядку, в этом релизе:

0️⃣ В документацию добавили страницу Highlights.

1️⃣ В ядро доехал долгострой RunCommandTool, причём не просто "запусти команду", а с разделением на safe и unsafe режимы, workspace-настройками и нормальной обвязкой под выполнение команд.

2️⃣ Переработали WebSearchTool, теперь помимо Tavily есть ещё поддержка Brave и Perplexity.

3️⃣ Ещё одна важная фича - поддержка stateless контекста пользователя, для интеграций, где нельзя или неудобно тащить полноценный stateful контекст, это очень полезная штука.

4️⃣ Переосмыслили ReasoningTool, сделали его более заменяемым, в агентов добавили возможность подсовывать свой кастомный тул через параметр, тем самым завезли поддержку ризонинг моделей.

5️⃣ Добавили новый агент IronAgent для работы с моделями у которых не предусмотрена поддержка function calling.

6️⃣ Из более прикладных историй ещё доехала пагинация для web_search_tool через limit/offset, добавили фикс пустого json_data для LLM-провайдеров с кривоватым поведением, добавили простой интерактивный шел sgrsh, а также логику фильтрации тулов по их названию/описанию (чтобы экономить контекст).

7️⃣ Добавили в example агента progressive_discovery, который может эффективно работать с 50+ тулами.

Параллельно в релизе заметно причесали внутрянку, проработали возможность передавать настройки в тулы через конфиг, вынесли преобразования и валидацию на уровень model validators, упростили factory-слой, привели всё к единой модели ToolDefinition, пофиксили работу стриминга и рендеринга диалоговых сообщений и много других приятных мелочей улучшающих качество жизни.

В 0.7.0 завезли много интересного, при этом наш проект продолжает активно развиваться, а в следующих итерациях мы планируем добавить поддержку Skills, LangFuse, SearXNG и Agent Client Protocol (ACP) в режиме агента.

Обновляйтесь, тестируйте новые возможности и делитесь обратной связью, а если встретите баги или проблемы - приносите их в issues на GitHub.

Репо: https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/

С уважением, команда SGR Team.

VibeCode эстафета от Рината, принял!

Вот такие у меня данные по коммитам, и деплоям

Эстафета - передай другому билдеру)
Мне особенно интересны результаты @oestick, @nobilix, @the_ai_architect и @gleb_pro_ai

GitHub: https://github.com/vakovalskii

Вайб игры из детства за 40 минут + CC

Пока ждал самолет накидал вот такую игру по мотивам TD жанра

Давно крутилась в голове идея а можно ли? (и так как я люблю этот жанр то давно хранил пару идей в избранном)

Ядро надо защитить
Башни можно качать
Башни можно связать
Может появится рандомная черная дыра
Волны становятся сложнее
Есть лимиты на зоны
Есть лимиты на кол-во башен

За стек взял Rust + Tauri v2 (предварительно уточнив сможем ли без спрайтов и картинок замутить такую игру)
Кстати есть dmg

Описал идею в CC и все механики что были у меня в голове за 10 лет любви к TD формату игр
Опус одобрил идею и пошел ваять файлики

Заняло минут 40-50

UPDATE: предложили добавить корабль для юзера что бы он тоже мог участвовать в битве (CC написал что все что мы делали до этого готово для такого изменения и добавил за 5 минут)

Репозиторий: https://github.com/vakovalskii/defendyse

Сбилдил версии под все платформы: https://github.com/vakovalskii/defendyse/releases/tag/v0.3.1

Windows
MacOS
Linux

А у вас какой детокс от классик разработки?

NeuralDeep 😂

В нашем AI чатике друзей ребята накинули а чего нет такого аналога в РФ как skills.sh?

Где будут собранны скиллы вокруг наших РФ сервисов для любых агентов в знакомом формате установки для кодинг агентов

Представляю вашему вниманию https://neuraldeep.ru/

Навыки для работы с Яндекс, Битрикс, 1С и другими российскими сервисами. Устанавливайте одной командой, делитесь с RU-комьюнити

Есть простые проверки безопасноти (буду развивать сканнеры)

Есть скиллл find-skills который упаковывает всю бд в мощный поисковик

Модерация новых навыков ручная (будем так же автоматизировать)

На сегодня залил топ 3 скилла
1C
Bittix24
Яндекс сервисов

Любой может зарегистрироваться через гитхаб и тут же залить свой скилл через гитхаб и формат claude-skill

Чем отличается и будет отличаться

С этого канала стартует комьюинити вокруг данной БД + я сам лично буду продолжать поддерживать ряд навыков + уже залил навыки от части блогеров кто специализируется на работе с ними эври дей!

Навайбкожено от части из за задержки рейса Сочи>СПБ на 6 часов

Stay Tuned!

NeuralDeep каждому в дом

Я тут подумал, и решил выложить в open-source проект что бы каждый в свой дом мог занести такое решение локально и использовать во благо стандартизации =)

Так же приглашаю всех желающих развить проект через форк + pr (добавить mcp реестр или другой полезный функционал который обсуждался в чатике)

Единственная просьба хотелось бы видеть skills/mcp/cli вокруг экосистем RU сегмента

Сам проект будет продолжать поддерживаться и систематизироваться тут https://neuraldeep.ru/

https://github.com/vakovalskii/skillsbd (прожмите звезду)

NeuralDeep добавлен раздел tools

Теперь есть список cli тулов для ваших задач, база будет пополнятся

Так же добавлю раздел mcp серверов куда попадут публичные и рабочие сервера для ру сегмента

https://skillsbd.ru/tools
https://skillsbd.ru/mcp

NeuralDeep

База знаний для AI разработчиков

+ Случился ребрендинг

Буду стаскивать сюда все проверенные и рабочие вещи
Скиллы
МСП
CLI

Наши проекты с Пашей (open source) весь
Фокус на РУ сегменте


https://neuraldeep.ru/

И кстати проект open source все тоже самое можно повторить у себя в компании!

Не курс. Не тул. Флоу.

Валера где твой курс по AI кодингу?
Или: Валера почему мы до сих пор не увидели крутой AI coding инструмент от тебя? (с 1 млн звезд на гите =)
Отвечаю

Я в первую очередь DevOps/Hardware инженер
Во вторую руководитель R&D команд
Так начиналась моя карьера и дальше я оброс разными инструментами которые вы так же используете сейчас
Но у меня есть плотная основа, я выдели только небольшую часть моих хард скиллов которые я качал до эры AI

Базы данных
Linux
Docker
Kubernetes
Транспорт: TCP/IP.
Сети, шлюзы, протоколы, маршрутизаторы.
Кодинг с 0 с учителем, ООП и всё что с ним связано.
Считаю что умею задавать вопросы, критически мыслить и быстро анализировать и запоминать поступающую информацию

Так вот

Я не хочу и не буду продавать вам тут курсы где вы поменяете деньги на возможность в момент уменьшить FOMO

Не хочу и не вижу смысла пилить свои универсальные тулы для кодинга или обозревать очередной тул который как-то там "круто" собрал вам спеку, потому что вы не понимаете как работает какая-то часть вашего пирога и надеетесь покрыть это тестами или доками

Я показываю как делегирую рутину и творю, именно по этому вы видите очень много open source от меня https://github.com/vakovalskii это моя цель!

Вот что я собрал за последние пару месяцев:

vamplabai.com — 1 терминал, создание архитектуры 1ч, создание документации 2дня (руками)
Topsha — 2 терминала, создание архитектуры 0.3ч, создание документации 40 минут (руками)
ValeDesk — 2 терминала, создание архитектуры 0.1ч, создание документации 10 минут (руками)
Copyosity — 1 терминал, создание архитектуры 0.2ч, создание документации 20 минут (руками)
LocalTaskClaw — 1 терминал,создание архитектуры 0.15ч, создание документации 1час (руками)

Все эти проекты объединяет один и тот же подход:

1. Генерируем план руками
1.1 Рисуем архитектуру хоть на бумажке
2. Создаем директорию проекта
3. Выбираем таргет сервер или если десктоп апп, билд через GitHub Actions
4. HITL генерация и поэтапные тесты, документация в /docs
5. Документирование после завершения цикла разработки (фича/пр/вы решили что сервис готов)

Один или два терминала
Единый пайплайн на всё
Минимальный набор плагинов только то что ускоряет или автоматизирует работу в CC или Codex

Не работает фича?
Я точно знаю где
Помните мой бэкграунд?
Не знаю? LLM помогает найти проблему потому что я знаю куда направить =)

Если разложить слоёный пирог решений который почти все мы делаем, это фреймворки над базой данных

Слой данных
Слой транспорта и модификации, API
Слой UI

Вайбкодинг это инструмент ускорения меня и моих команд в поиске оптимальных решений, как технических так и бизнесовых

Никуда не пропала и не пропадет валидация через людей на проде
Всё ещё нужно на проде отсматривать каждый PR
Всё ещё в критичной инфраструктуре нужно проверять код руками.
И это 2026 год
И да все еще нужно думать и качать мозг!

Но то что мы имеем сегодня, это инструмент ускорения до определённых стадий
А дальше ты, твой бэкграунд, и понимание всех слоёв пирога

Хорошо об этом написал Рефат буквально пока я писал этот пост по пути в такси: "узкое горлышко не в скорости, а во внимании и осознанности
Автоматизируй рутину, не мышление."

Цена делегирования мышления это когнитивный долг: ты потом переделываешь потому что не можешь развивать то чего не понимаешь

Я делегирую рутину. Всю когнитивную часть, архитектуру, решения, декомпозицию я делаю сам
Я не говорю агенту "сделай круто документацию и придумай за меня реализацию"
Я создаю через ИИ то что придумал, и агент ускоряет исполнение


Самое важное что за этим флоу мы можете проследить в моих репозиторих или скормить их LLM ке, пускай вам подскажет
Кстати для прокачки базы все еще советую очень полезный сайт https://roadmap.sh/devops

И самый короткий курс от меня все же будет он тут

Я же не отъехавший?)

UPDATE: Фотку починили спасибо @andrewkiryushkin

Оригинал: https://t.me/neuraldeepchat/48897

Кто угадает что за карта приехала(надо полные спеки угадать), тому в подарок отправлю 2080ti (11gb, по РФ)

А так теперь у нас в контуре с Пашей пополнение =)

Победитель найден это была 4090 (48гб)


UPDATE: В след раз будем решать задачки, и разыграем пару новых 5070, следите за апдейтами, лучше включить уведомления (там уже будет задача по интереснее)

Раз такой интерес к бесплатным картам, у меня еще есть несколько остатков старых и не пригодившиеся новые(такое бывает) я решил сделать соревнование благо есть интересная задача на скорость и точность, решать будем задачи вокруг вайбкода, агентов, и скорости разработки решений, навайбкожу простенькую платформу, сделаю лидерборд


Результатом соревнования будет победитель, который получит GPU новую (5070)

За второе и третье место будут утешительные презы

Б/у
2080ti
2060super

Думаю что с текущей загрузкой организую все приметно за 3-5 недели, врубайте уведомления
следите за апдейтами =)

UPDATE:
Еще за сегодня думал, точно будет в виде платформы, точно проведем соревнование одним днем, задачи будут про DevOps, оптимальную инфру, локальные модели до 90b и воспроизводимость архитектур по типу openclaw