На гитхабе завирусился скилл для Claude Code, который “шерстит” за тебя весь интернет

Скилл “last30days”, пишешь /last30days [тема] и агенты параллельно идут в Reddit, X, YouTube, Hacker News, TikTok, Instagram, Bluesky, Polymarket и веб, собирают что обсуждалось по теме за последние 30 дней и выдают сводку с цитатами.

Работает в два прохода. Сначала широкий поиск по всем источникам одновременно. Потом из результатов вытаскивает конкретные хэндлы, сабреддиты, имена и делает по ним второй более глубокий проход. Так скилл находит посты и информацию, которые по ключевым словам поверхностно не найдёшь. А если тема всплывает сразу в нескольких местах, помечается как сильный сигнал.

Всё сохраняется в SQLite, потом можно по этим данным уже любые запросы запускать в СС. На гитхабе указано как его настроить, какие в идеальном варианте подключить API ключи, но даже если ключей нет, скилл может использовать фолбэки на бесплатные альтернативы.

https://github.com/mvanhorn/last30days-skill

Я себе уже взял в работу

В fireworks.ai сейчас доступно kimi-2.5-turbo за $7 месяц неделю ($28 в месяц) с недельным триалом

Забираем пока early access spots есть!

UPD Педики блед! $7 в неделю оказывается

А вот реальный пример работы скорости kimi-2.5-turbo на Fireworks.AI

Охуеть конечно)

2.5-turbo быстрое, но тупое. Видимо ризонинг надо в нормальных моделях делать, а его как исполнителя четкого плана

An AI voice agent called every pub in Ireland - and nobody realised it was AI

Ирландский AI-инженер создал голосового агента 'Рейчел' с клодом, который обзвонил 3000+ пабов за выходные, чтобы собрать цены на Guinness. Средняя цена — €5.95, найдены пабы с €5. Проект показал, как AI позволяет массово собирать данные, которые раньше были недоступны для скрейпинга.

https://www.thejournal.ie/ai-chatbot-pub-price-guinness-index-6993360-Mar2026/

Исходный код Claude Code утек в сеть из-за map файла в их реестре NPM. Это позволило получить доступ к внутренним данным через публичный репозиторий пакетов.

https://twitter.com/Fried_rice/status/2038894956459290963

https://monaspace.githubnext.com/

GitHub Next и студия Lettermatic создали Monaspace — систему из пяти шрифтов для редакторов кода с функцией «текстурного исцеления» (Texture Healing). Это решение позволяет моноширинным шрифтам выглядеть более сбалансированно, динамически корректируя расстояние между символами без нарушения сетки.

Завтра буду пробовать, но JetBrains Mono пока топ

Дизельгейт лол

Intel's BOT агрессивно оптимизирует Geekbench под свои процессоры (векторизует код, +5.5–30% в тестах). Geekbench будет трекать помечать такие результаты в новой версии.

https://www.geekbench.com/blog/2026/03/analyzing-geekbench-6-under-intels-bot/

QWEN 3.6-plus тем временем
Выглядит хорошо, но подписка на алибабашку нынче $50 :(
https://qwen.ai/blog?id=qwen3.6


UPD: Про машину ответило )

You'll need to drive the car. Since the goal is to get the car cleaned, it has to physically be at the car wash. Walking would only get you there, leaving the car behind!

At just 100 meters, driving will take literally 10-15 seconds. The only exception would be if the car wash offers a pickup/drop-off or valet service where you can walk over to hand off the keys, but for a standard car wash, driving it there is the only practical choice. 🚗💨

UPD2: Бесплатно на опенроутере
https://openrouter.ai/qwen/qwen3.6-plus-preview:free

https://platform.xiaomimimo.com/#/token-plan


У Шаоме появился план.
Мне кажется по токенам сейчас что-то брать никто не будет для себя.

Subscription Tiers
• Lite ($6/mo): 60M Credits. A low-cost entry point for beginners exploring AI development and OpenClaw.
• Standard ($16/mo): 200M Credits. The core solution for professionals relies on AI for daily efficiency.
• Pro ($50/mo): 700M Credits. For specialized users who deeply integrate AI into their professional workflows.
• Max ($100/mo): 1.6B Credits. Unleash tremendous power for continuous, high-intensity development environments and coding works.

Thinking — Fast, Slow, and Artificial
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646

Исследователи из Wharton расширили классическую модель Канемана “быстрое и медленное мышление”, добавив System 3, искусственное мышление за пределами мозга. Три предрегистрированных эксперимента, 1 372 участника, 9 593 попытки.

Схема такая: участники решают адаптированный Cognitive Reflection Test, задачки, где интуитивный ответ неверен. Одна группа с доступом к AI-ассистенту, другая без. Через скрытые seed-промпты исследователи контролировали, даёт AI правильные ответы или намеренно ошибается.

Больше половины попыток участники обращались к AI и принимали ответы с минимальной проверкой, подавляя и интуицию, и аналитическое мышление. Когда AI отвечал верно, доля правильных ответов росла на 25 п.п. Когда врал, падала на 15. Cohen’s h = 0.81. Авторы назвали это cognitive surrender.

AI при этом повышал уверенность даже когда подсовывал неправильный ответ. Участник ошибался вместе с моделью и чувствовал себя увереннее, чем без неё.

Ни дефицит времени, ни деньги, ни обратная связь эффект не устранили. Когда AI прав, он компенсирует нехватку времени и усиливает отдачу от стимулов. Когда ошибается, участники ошибаются вместе с ним независимо от условий. Сильнее всего эффект у тех, кто больше доверяет AI и меньше склонен думать самостоятельно.

Авторы называют это Tri-System Theory. AI — внешний когнитивный агент, которому мозг с готовностью передаёт управление.​​​​​​​​​​​​​​​​

PS Я бы провел исследование с еще одной фокус-группой а которой ответы дает «внешний эксперт» и сравнил результаты против AI