Anthropic выпустили исследование про новый подход к работе с LLM — agent teams. 16 экземпляров Claude Opus 4.6 за 2 недели написали C-компилятор на 100 000 строк Rust-кода, способный собрать ядро Linux 6.9.

Затраты: $20 000 на API. Результат — полноценный компилятор с поддержкой x86-64, ARM64, RISC-V. Причём это clean-room реализация: у агентов не было доступа к интернету, код зависит только от стандартной библиотеки Rust.

Что умеет компилятор
🔘 Собирает PostgreSQL, SQLite, QEMU, FFmpeg, Redis, Doom
🔘 99% проходимость GCC torture test suite
🔘 Генерирует ELF-бинарники с DWARF debug info

Звучит впечатляюще, но есть пикантная деталь.

➡️ Компилирует Linux, но не hello world

GitHub Issue #1 показывает: компилятор не может собрать простейший hello world из-за ошибки:

/usr/include/stdio.h:34:10: error: stddef.h: No such file or directory

Компилятор просто не знает стандартные пути к системным заголовкам. Нужно вручную указывать -I/usr/lib/gcc/.../include. В комментариях пишут: "Which you arguably shouldn't even have to do lmao".

Как работали агенты
🔘Каждый агент в отдельном Docker-контейнере
🔘Синхронизация через git, локи на задачи через текстовые файлы
🔘Специализация: часть писала код, другие — документацию, рефакторинг, оптимизацию
🔘Полная автономность — агенты работали без активного участия человека

Автор эксперимента Nicholas Carlini признаётся: не ожидал, что это окажется возможным в начале 2026 года. Но одновременно отмечает беспокойство — работал в пентесте, находил уязвимости в продуктах крупных компаний, и мысль, что программисты выкатывают код без личной проверки, вызывает тревогу.

📎 Открытый исходный код и подробности в блоге Anthropic.

@prog_stuff

🍔 Артефакт №7. Категория: «Производительность» 🍔

Как говорят в интернетах: а вы принесли сегодня пользу бизнесу? Мы — стараемся, а вот ребята из этого кейса уже это сделали. Они смогли ускорить время загрузки страниц сайта онлайн-школы иностранных языков с помощью VPS на базе KVM-виртуализации с серверными NVMe SSD, которые в 600 раз быстрее обычных HDD. В результате бустанулись и бизнес-метрики — конверсии выросли, а операционные затраты снизились. В общем, артефакт абсолютной полезности.

🤩Внутри статьи кроются: принципы архитектуры, семь фич и описание кейса со школой.

Кейс в кейсе, спросите вы? Именно так. Погружайтесь: https://tprg.ru/QZ7H

Статья инженера из Modal (ex-Bloomberg, UIUC) «Тихая смерть хорошего кода» залетела в топ r/programming и HackerNews одновременно.

Тезис: ИИ-агенты пишут код, который работает, но не является хорошим. Раньше хороший код — это читаемый, минимальный, существующий ради конкретной причины. Сейчас всё чаще "acceptable" заменяет "good", потому что скорость важнее качества.
​
Из комментариев на HN:

🔘"Настоящая проблема большинства команд — не написание кода, а понимание того, что уже написанный код делает"

🔘"Аргумент другого лагеря: тебе не нужно понимать код, как не нужно понимать ассемблер"
​
📎 https://amit.prasad.me/blog/rip-good-code

@prog_stuff

Короткая история, способная растрогать рассмешить любого

Крис Маршалек, CEO Crypto․com, купил домен AI․com за $70 млн в крипте — это самая дорогая доменная сделка в истории. Предыдущий рекорд ($49,7 млн за CarInsurance.com) держался 16 лет.

Так вот, домен запустили во время Super Bowl с рекламой за ~$8 млн, посмотрите её на видео в этом посте. Платформа позиционируется как персональный ИИ-агент: управление приложениями, отправка сообщений, торговля акциями.

Весь ролик по сути призывал к одному — зайдите на AI․com.

И миллионы людей буквально это и сделали.

Сайт упал почти сразу после эфира — 504 ошибка. Маршалек написал в X: «Мы готовились к нагрузке, но не к ТАКОЙ». Позже уточнил, что упёрлись в глобальные лимиты Google.

AI․com — не единственный ИИ-бренд на Super Bowl. По данным iSpot, 23% всех рекламодателей (15 из 66 роликов) продвигали ИИ-компании — включая OpenAI, Anthropic и Google.

Так что вот, даже 78 лямов баксов не спасают от 504.

📎 Статья-разбор на Medium

@prog_stuff

Документация для нейросетей — ключ к нормальному вайбкодингу

Статья о том, как структурировать документацию проекта так, чтобы LLM выдавала адекватный код, а не галлюцинации. Внутри — 5 готовых шаблонов, которые можно копировать в свой проект.

📎 https://tproger.ru/articles/sekret-effektivnogo-vajbkodinga---dokumentaciya-dlya-nejrosetej

@prog_stuff

Обзор облачных провайдеров с зарубежными дата-центрами, где можно платить в рублях. Внутри — сравнение по ценам, локациям и что у кого есть: GPU-серверы, S3-хранилища, Kubernetes, CDN.

Актуально, если нужен сервер за пределами РФ, а платить картой иностранному провайдеру не получается.

📎 https://tproger.ru/articles/arenda-oblaka-za-rubezhom-v-2026-godu--5-provajderov-s-oplatoj-v-rublyah

@prog_stuff

Сохранёнка дня: уведомления для Claude Code голосом из Warcraft III

Включите звук, запустите видос.

Установить:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tonyyont/peon-ping/main/install.sh | bash

Есть паки озвучки: Orc Peon, Soviet Engineer, Battlecruiser, Kerrigan. Можно добавить свой — кидаешь файлы в packs/<name>/sounds/ и открываешь PR.

📎 Демо на видео в этом посте или на сайте автора.

@prog_stuff

Пять вопросов, которые определят профессию разработчика в ближайшие два года

Эдди Османи (инженер в Google, автор книг по JS) написал большой разбор: что происходит с индустрией, когда ИИ-агенты пишут код, компании режут найм джунов, а 84% разработчиков уже используют AI ежедневно .

🔘 Джуны: Harvard нашли, что найм джунов падает на 9–10% через 6 кварталов после внедрения ИИ в компании. Но BLS всё ещё прогнозирует +15% рост вакансий в софте до 2034 — за счёт распространения разработки в нетехнические индустрии.

🔘Навыки: Ключевой скилл — понимать, когда ИИ ошибается. Рутинные 80% задач уходят к агентам, человек фокусируется на архитектуре, безопасности, edge cases.

🔘 Роль: Разработчик превращается из «кодера» в «дирижёра» — оркестрирует ИИ-агентов, сервисы, пайплайны. Меньше написания кода, больше ревью и системного дизайна.

🔘Специализация: Узкие специалисты рискуют больше всех. 45% вакансий уже требуют знания нескольких доменов. Выигрывает T-shaped инженер — глубокая экспертиза + широкий кругозор.

🔘Образование: 45% компаний планируют убрать требование бакалавра. Портфолио на GitHub и сертификаты начинают весить больше диплома.

📎 https://addyosmani.com/blog/next-two-years/

@prog_stuff

llm-checker — CLI, который сканирует железо и говорит, какие модели потянет Ollama

Определяет GPU, RAM, CPU, оценивает каждую модель по скорости, качеству и совместимости. 35+ моделей от 1B до 32B, список модерируется вручную.
​
Установить: npm install -g llm-checker

📎 Репо на GitHub

@prog_stuff

Лучший инженер ≠ хороший ментор

В педагогике есть термин «проклятие знания»: когда знаешь что-то слишком хорошо, ты буквально теряешь доступ к тому, каково это — не знать. Именно поэтому крутой разработчик может отлично писать код, но не уметь объяснить джуну, как он думает.

Мысли в статье такие:

🔘1-on-1 с сеньором в большинстве команд — это просто статус по проекту: как фича, есть ли блокеры. Выглядит как менторство, не является им

🔘Джуны задают технические вопросы: как алгоритм, почему запрос медленный. Но реальные тормоза роста обычно нетехнические: как работать с неопределённостью, как управлять ожиданиями, как не соглашаться с менеджером

🔘Эти вещи не спрашивают, потому что не знают, что они существуют. Нельзя попросить помощи с тем, о чём не подозреваешь

🔘Хороший ментор видит не только что джун делает, но и что тот не замечает в своих действиях. Это отдельный навык, который никто не развивает, потому что никто не просил

🔘Сеньора поставили менторить не потому что он умеет учить, а потому что он хорошо пишет код

Статья Simon Wang на Medium: https://levelup.gitconnected.com/stop-expecting-your-best-engineer-to-be-a-good-mentor-05eba3ff6c98

@prog_stuff