💎 LangChain выпустили в опенсорс генератор документации для всей кодовой базы — CLI OpenWiki генерит и поддерживает документацию для вашего кода.

→ Работает с Claude, GPT, Kimi K2.6, GLM 5.2 и другими моделями.
→ Пишет и поддерживает документацию по мере изменений в коде.
→ Автоматически обновляет AGENTS.md и CLAUDE.md, чтобы ИИ-агенты знали контекст.

Сохраняйте мастхев — тут.

@notboring_tech

🧨 Наткнулся на годный цикл Auto-improve для оптимизации чего угодно — он автоматически улучшает любые скиллы, промпты, документы, лендинги, имейлы, файлы, конфиги и код.

Тулза предлагает правки, оценивает их, сравнивает со старым вариантом и сохраняет только те изменения, которые побеждают, а остальные — откатывает. Вся история улучшений записывается в git.

Забираем — тут.

@notboring_tech

GigaChat 3.5 Ultra: меньше, быстрее, сильнее

Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.

Что внутри:

• Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается;
• Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя;
• GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Команда Сбера выкладывает подобную стабилизирующую оптимизацию в опенсорс первыми в мире;
• Примерно в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память помещается в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой +20%;
• Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза;
• FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра;
• Новый этап online RL после SFT и DPO.

Результаты:

- GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье);
- GigaChat-3.5-Ultra-Instruct сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше;
- По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.

Весь стек — данные (свой LLM-парсинг веба, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан командой Сбера end-to-end. Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr. 

HuggingFace | GitVerse

@notboring_tech

⚡️ Anthropic бесплатно (!) раздаёт подписки Claude Max 20x за $200 в месяц на полгода — внутри есть самая мощная нейронка Fable 5! Доступ к ней продлили в подписке до 12 июля.

В рамках программы Claude для OpenSource расширили список тех, кто может претендовать на халяву:

• Авторы и мейнтейнеры популярных библиотек.
• Участники больших опенсорс проектов.
• Активные контрибьюторы: сделали 100+ пул реквестов в чужие репо за год.
• Создатели опенсорс комьюнити: в вашем репо есть 20+ внешних контрибьюторов за год.
• Мейнтейнеры критически важной инфраструктуры: OpenSSF criticality score 0.4 или выше.

Даже если не подходите под условия, но активно участвуете в жизни опен-сорс проектов — Anthropic рекомендуют подать заявку.

Получаем Claude Max 20x на 6 месяцев бесплатно — тут.

@notboring_tech

🪎 Появилась база лучших инструментов для оркестрирования ИИ-агентов — у каждого есть ссылка на свой репозиторий и краткое описание.

Внутри каталога лежат 125+ персональных ассистентов, параллельных агентов, мультиагентных систем и автономных циклов для достижения целей.

Сохраняем золото — тут.

@notboring_tech

🤯 Учёные уничтожили 99% раковых клеток без химиотерапии — исследователи из Техаса изобрели нетоксичный метод, который вылечивает рак без хирургии или химии.

• Аминоцианиновые молекулы при облучении ближним инфракрасным светом вибрируют с частотой 40 триллионов (!) раз в секунду.
• Эти колебания буквально разрывают мембраны раковых клеток за считанные минуты.
• В лабораторных тестах метод показал 99% эффективность, а половина испытуемых мышей с меланомой полностью вылечилась от рака.
• Раковые клетки способны вырабатывать устойчивость к химиотерапии, но противостоять физическому разрушению опухоли они не смогут.
• Учёные назвали метод «молекулярным отбойным молотком» и уже разрабатывают его варианты для поражения разных типов рака.

Появился новый многообещающий кандидат на замену химиотерапии — ждём клинических испытаний!

@notboring_tech

🎊 OpenAI выпустила официальное руководство по промптингу GPT-5.6 — новой серии моделей Sol, Terra и Luna, которые обходят Claude Mythos и Fable 5.

Внутри лежит всё, что нужно — промпты для миграции проектов, шаблоны лучших запросов, готовые настройки, новые фичи нейронок и многое другое.

В избранное — тут.

@notboring_tech

💣 Создатель Claude Code Борис Чёрный рассказал, что запустил новую команду для оптимизации ваших ИИ-агентов — /checkup.

Что делает новая фича:

→ Удаляет неиспользуемые скиллы, плагины и MCP-серверы, чтобы сэкономить контекст;
→ Убирает бесполезные дубликаты в инструкциях CLAUDE.md для агентов;
→ Отключает медленные хуки и правит иерархию в файлах;
→ Разрешает агентам безопасные команды без подтверждения каждый раз;
→ Включает авто-режим по умолчанию, обновляет Claude Code до последней версии и многое другое.

На скрине — то, как выглядит типичный чекап в Claude Code. Сохраняем, чтобы не потерять.

@notboring_tech

🦋 Какой-то гений выпустил тулзу Colibri, которая запускает гигантскую GLM-5.2 на 744 миллиарда (!) параметров на домашнем ПК — требуется всего 25 ГБ оперативной памяти даже без видеокарты.

Как работает:

• Это один файл на чистом C на 2400 строк — во время работы ему не нужны Python, библиотеки и GPU.
• Трюк: модель занимает 370 ГБ на диске и подгружает только 10-20 ГБ данных в оперативную память по мере необходимости.
• Вместо хранения всей модели в RAM, тулза загружает нужные блоки с SSD, использует их и освобождает место.
• Ложка дёгтя в бочке мёда: на среднем железе скорость составляет 0,1 токена в секунду, но при быстром диске это можно ускорить.
• После установки запускается всего за 30 секунд.

Гоняем гигантскую LLM на картошке — тут.

@notboring_tech

🔎 Президент OpenAI Грег Брокман поделился скиллом для Codex, который находит первых юзеров для вашего стартапа — он проводит ресёрч и выдаёт список потенциальных клиентов.

→ Анализирует ваш сайт, репозиторий или описание проекта.
→ Определяет портрет идеального первого клиента.
→ Исследует сигналы спроса, проблем и болей.
→ Находит по публичным источникам список потенциальных клиентов.
→ Генерирует отполированный HTML-отчёт и подготавливает холодные имейлы.

Забирайте — тут.

@notboring_tech

⚡️ Спрос на работу с ИИ-агентами вырос в сотни раз за год — свежий Stanford AI Index 2026 показал, что навык AI Agents стал №1 среди самых востребованных инженерных скиллов.

• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10854% (!) — это не опечатка.
• «AI agents» — +2113%.
• Вывод простой: компаниям массово нужны не «написатели кода», а архитекторы мультиагентных систем.

Главный скилл в 2026 году — строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу десятков агентов.

Рынок можно догнать — Naition запускает второй поток хайпового буткемпа про разработку с ИИ-агентами уже 21 июля. Много подписчиков присоединились к первому потоку и бустанули в карьере.

За 12 недель вы встроите ИИ во все процессы:

• Соберёте своё ядро — MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами и оркестрацией.
• Внедрите агентов в кодовые базы на 100К+ строк — автоматизируете индексацию кода, рефакторинг и тд.
• Научитесь масштабировать AI-практики на всю команду.

Ведут практики с 15-20 годами опыта: ex-Yandex Cloud, staff-инженер Google, CEO Symbioway (центр по найму разработчиков) — люди прямо в центре трансформации рынка.

Формат: 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.

👉 Забронировать место — тут. По промокоду NOTBORING для подписчиков — скидка 20% до 17 июля.

Что ещё стоит знать:

• Можно оплатить частями, а начать даже с одного модуля.
• Если вы бизнес, можно прокачать всю команду разом — тут.
• Приведёте друга или коллегу — вы вместе получите ещё скидку 10% сверху (в сумме аж 30%).

@notboring_tech

🎞️ Pika выпустили полноценную киностудию из ИИ-агентов — Director’s Suite генерирует любые видео длинного формата с нуля до финального продукта.

• Сценарист, режиссёр и оператор в одном месте: генерит сценарий, окружение, озвучку, звуки и все сцены.
• Придумывает героев с помощью фичи /cast и рисует раскадровки с помощью /storyboard.
• Знает весь контекст: каждая новая сцена генерится с чётким пониманием того, что происходило в предыдущих.
• Можно монтировать видео в пару кликов: переставлять сцены, обрезать клипы и собирать финальный монтаж.
• С ИИ-агентами можно общаться и голосом, и текстом прямо через чат в интерфейсе.

Полный набор для ИИ-продакшена — тут.

@notboring_tech

Сбер открыл доступ к новым моделям распознавания речи — GigaAM Multilingual и GigaChat Audio

GigaAM Multilingual включает два компонента. Аудиоэнкодер с самостоятельным обучением и многоязычную модель распознавания речи CTC ASR.

Аудиоэнкодер предварительно обучили на 2 млн часов речи на 70+ языках с фокусом на страны СНГ. Поэтому модель быстрее адаптируется к новым языкам и требует меньше данных для дообучения.

Многоязычную модель дообучили на 50 тысячах часов мультидоменной речи. Даже компактная версия с 240 млн параметров обгоняет популярные решения Whisper Large v3 и Omnilingual 1B.

Забирайте код и веса модели на Hugging Face и GitHub:

GigaAM Multilingual на Hugging Face
GigaAM Multilingual на GitHub

В свою очередь, GigaChat Audio — это большая языковая модель, которая объединяет возможности GigaAM Multilingual и GigaChat 3.1. Она распознаёт и переводит речь, классифицирует аудио и поддерживает диалог. 

Её сильная сторона — работа с длинными записями. На аудио продолжительностью 20-60 минут показатель Intersection-over-Union локализации событий достигает 48.3. При этом объём контекста составляет до двух часов.

Кроме того, GigaChat Audio хорошо понимает русскую речь: 60.0 балла в бенчмарке RuBQ-Audio против 43.7 у Qwen3-Omni. А ещё распознаёт эмоции с точностью 90%+ по датасету Dusha.

Забирайте код и веса модели на Hugging Face:

GigaChat Audio на Hugging Face

@notboring_tech

🔥 Вышла самая мощная в истории локальная LLM, которая запускается прямо на смартфоне — Bonsai 27B имеет 27 миллиардов (!) параметров и весит меньше 4 ГБ.

→ В основе — сжатая с помощью квантизации Qwen3.6 27B.
→ 1-битная версия на 3,9 ГБ работает со скоростью 11 токенов/с на iPhone 17 Pro.
→ Версия на 5,9 ГБ сохраняет 95% качества оригинальной Qwen3.6 27B.

Модель поддерживает всё — мультимодальность, ризонинг, кодинг, вызов тулз и агентные сценарии. Это не просто локальный чат с нейронкой, а фундамент для локальных ИИ-агентов.

Революция в опенсорсе — тут.

@notboring_tech

🛠️ Команда Cursor выпустила набор внутренних воркфлоу, которыми пользуются инженеры в компании — Cursor Team Kit объединяет 18 скиллов, 2 субагента и 2 правила.

Автоматизации проводят ревью кода, фиксят UI, генерируют комментарии, суммируют коммиты, создают пул реквесты, очищают код от признаков генерации и многое другое.

Заимствуем практики у самих разрабов Cursor — тут.

@notboring_tech

👀 «Тейк о том, что айтишная база больше не нужна, а нейросеть все сделает по промпту — опасная иллюзия».

Пока индустрия переживает из-за того, что ИИ всех заменит, руководитель ML-направления ШАДа Валентина Бронер уверена в обратном: разработчики без работы не останутся, но вот их задачи станут сложнее.

Она дала большое интервью для A-List — вроде списка Forbes «30 до 30», но для всех возрастов и от SETTERS Media. Краткий пересказ:

• Роль разработчика меняется: это больше не человек, который просто пишет код по ТЗ, а скорее продакт-менеджер с глубоким знанием кода, который управляет своими «стажерами-агентами» и разбирается в бизнес-задачах.

• ИИ отлично собирает прототипы, но с архитектурой и читаемостью кода всё плохо — поддерживать чисто агентский код тяжело.

• Скорость изменений в ML такая, что программы в ШАД обновляют на 20–100% к каждому новому циклу обучения — рынку сейчас нужны гибкие спецы, готовые к постоянному дообучению.

Полный текст читаем — тут.

@notboring_tech