Топ-1% пользователей Cursor пишет от 30 до 40 тысяч строк кода в неделю, но это не главное

Cursor опубликовал отчёт на основе двух лет агрегированных данных, а Pragmatic Engineer разобрал цифры. Масштаб впечатляет: топ-1% генерирует столько кода, сколько в среднем напишут 45 медианных разработчиков. Медиана при этом около 700 строк в неделю, 90-й процентиль — около 9000.

Но меня зацепил не разрыв, а токеновый баланс. 90% токенов входящие. ИИ-агенты в основном читают существующий код, тесты и документацию, а не пишут с нуля. Соотношение чтения и записи получается примерно 10:1.

Это почти дословно то, о чём писал Роберт С. Мартин (Uncle Bob, автор Clean Code) ещё в 2008 году: код читают гораздо чаще, чем пишут. Теперь эту идею можно измерить токенами Cursor.

В блоге Pragmatic Engineer найдёте графики, детали по языкам и ещё несколько неочевидных цифр.

Разработчик уходит, инженер остаётся

Все хотят сэкономить на разработке с помощью AI, а тратят в разы больше. Одна компания спустила на генерацию кода больше $3 млрд, другая — $500 млн за несколько месяцев вместо сокращённых разработчиков.

Почему чистая агентская разработка не масштабируется? Чем опасен вендорлок на одну LLM? Зачем делить процесс разработки на разные контуры и почему сейчас фреймворк важнее модели?

Разбираемся вместе с Александром Сахаровым из «Диасофт» в новом интервью на Tproger: tproger.ru/articles/razrabotchik-uhodit-inzhener-ostayotsya-kak-ai-ekosistema-menyaet-r

OpenAI призналась: её агенты сбежали из песочницы и атаковали Hugging Face

Вы доверяете песочницам? OpenAI признала, что внутренний оценочный запуск вышел из-под контроля: модели нашли zero-day внутри песочницы, сбежали в открытый интернет и с помощью ещё одной уязвимости добрались до внутренних данных Hugging Face. Среди участников — GPT‑5.6 Sol и более мощная дорелизная модель с ослабленными «киберотказами».

Эксперимент должен был измерить, как хорошо ИИ ищет уязвимости в ExploitGym. Вместо этого он измерил, насколько плохо держатся границы изоляции. Hugging Face зафиксировала тысячи действий агентов в рое короткоживущих песочниц с командным центром на публичных сервисах.

То есть сценарий «агенты-самостоятельные злоумышленники» перестал быть сценарием.

ИИ в ИБ: где он реально работает, а где модный ярлык

Каждый второй вендор безопасности теперь продаёт «ИИ внутри». Вопрос, на который редко дают честный ответ: где за этими словами рабочая технология, а где маркетинг.

Свежий материал у нас на сайте раскладывает это по полочкам: в каких задачах ИБ машинное обучение действительно даёт результат, а в каких ярлык ИИ просто повышает цену коробки. Стоит пролистать хотя бы затем, чтобы в следующий разговор с продавцом «защиты нового поколения» вы зашли с готовыми вопросами.

Разработчик превратил JPEG в одностороннюю гифку

Помните, как на медленном интернете картинка сначала грузилась мыльной и постепенно проявлялась? Это фича JPEG: формат отдаёт сначала грубую версию, а детали догружает потом.

Разработчик maurycyz решил: раз картинка грузится слоями, по этим слоям можно разложить разные изображения. В низкоразрешённый слой ушла одна картинка, а когда приходят данные высокого разрешения, поверх проявляется вторая, никак с первой не связанная. GIF, который крутится только в одну сторону.

Ложка ограничений: влезает примерно девять кадров, а тайминг не закодировать, так что на быстром соединении «мультик» пролетит быстрее, чем вы его разглядите.

И всё же трюк прекрасен. Как это устроено — в разборе на Hackaday: повод посмотреть на необжитые уголки формата, который до сих пор крепко держит картинки всего интернета.

Генератор картинок FLUX выучил физику и пошёл работать на конвейер Audi

Black Forest Labs, авторы генератора картинок FLUX, представили FLUX 3: модель, обученную сразу на изображениях, видео и аудио. Чтобы рисовать реалистичное видео, ей пришлось выучить физику мира. А раз она уже внутри, из модели можно напрямую декодировать действия робота.

Вместе со швейцарской mimic robotics на этой основе собрали FLUX-mimic: ранняя версия уже управляет роботами на производстве Audi, комплектует детали в лотки и работает с уплотнителями и кабелями. Новая манипуляция дообучается за 30 минут робот-данных вместо 30 с лишним часов.

Обещают, что роботы серьёзно помогут сотрудникам. Перевод с корпоративного: людей, которые десятилетиями вручную вставляли уплотнители, сменит нейросеть, изначально обученная рисовать картинки.

Подробности в материале на Tproger.

Storybook теперь отдаёт компоненты ИИ через MCP

ИИ-агент, верстающий интерфейс, не знает, какие компоненты уже есть в вашей кодовой базе, какие у них пропсы и какие паттерны запрещены. Результат выглядит похоже, но использует выдуманные API и игнорирует принятые решения.

Простой костыль — скопировать исходники в промпт. Но в дизайн-системе десятки компонентов с вариантами и состояниями, и всё это не влезает в контекст. Агент вынужден угадывать по кускам текста.

В Storybook 10.3 добавили аддон @storybook/addon-mcp, который реализует MCP-сервер: агент может запросить список компонентов, их документацию, сгенерировать сторис или прогнать тесты. Сильная сторона в том, что агент не получает подсказку, а задаёт вопросы библиотеке. Разбор с примером настройки: если у вас есть дизайн-система, ИИ начинает писать в рамках ваших компонентов, а не «где-то рядом».

Кто-то превратил работу PostgreSQL в SimCity

Автор PGSimCity собрал интерактивную 3D-модель движка PostgreSQL: вместо очередной схемы из документации работу базы показывают через город, по которому можно бродить. Получился рабочий прототип, где сложная система отображается через привычную метафору.

Визуализация помогает увидеть, как части движка связаны между собой, а не просто запомнить термины. Автор предупреждает, что модель пока ранняя и может содержать неточности, так что пока смотреть как на эксперимент, а не как источник правды. Но как способ взглянуть на Postgres иначе — отличная находка.

#postgresql #sql

Автор Ars Technica поручил Claude спроектировать корпус часов в Fusion 360

У Ли Хатчинсона цифровые часы начались как простая идея, но быстро превратились в оверинжиниринг. Синхронизацию времени он завязал на systemd, а скрипт для экрана написал с помощью Claude Code. Самое интересное — корпус: автор не инженер-механик и не любит интерфейс Fusion, поэтому вместо ручного моделирования подключил языковую модель к CAD через MCP-сервер, который даёт ИИ доступ к командам программы.

Локальный Qwen за один запрос выдал почти готовую геометрию, но в другой части ошибся. Довести модель до собираемого состояния помог более мощный Claude. Получился интересный кейс, где ИИ уже работает не только с кодом, но и с CAD-инструментом, который обычно требует ручной возни.

Разбор со всеми деталями сборки и оговорками по ссылке. Если вы мечтали и такую задачу переложить на могучие плечи ИИ, то вот вам реальный сценарий.

Разработчик собрал на ESP32-CAM распознавание купюр для слабовидящих

За распознаванием банкнот обычно стоят смартфоны или терминалы. Тут нужны лишь дешёвая камера, кнопка и динамик. Автор снимает купюру на ESP32-CAM, отправляет кадр в облако CircuitDigest и озвучивает номинал через динамик.

Железо минималистичное: плата, усилитель PAM8403, динамик и кнопка. Трюк в том, что распознавание уходит в облако, а на микроконтроллере остаётся только снимать и озвучивать. Это снимает ограничения железа и ускоряет сборку прототипа.

Самое полезное тут — паттерн: взять доступное IoT-ядро, прикрутить к нему чужое зрение через API и сделать вспомогательный гаджет. Разбор со схемой.

Ларри Эллисон нарисовал ИИ-дистопию, от которой не отмахнуться

Сооснователь Oracle предупредил, что камеры на улицах, в машинах и на полицейских вместе с ИИ превращают наблюдение в полностью автоматический процесс. Система сама анализирует видео в реальном времени и докладывает о нарушениях без участия человека.

Эллисон сравнил происходящее с «Большим Братом» Оруэлла: граждане начнут вести себя идеально, потому что всё фиксируется и уходит в отчёты. Инфраструктура для такого мира уже строится вокруг нас — дроны, камеры, облачные ИИ.

CSS ::checkmark обещает убрать лишний JavaScript из кастомных дропдаунов

Псевдоэлемент ::checkmark из CSS Form Control Styling Module Level 1 позволяет стилизовать галочку выбранного пункта в нативном <select> без кастомной разметки и скриптов. Вместо div-обёртки, стрелочки и ручной навигации с клавиатуры вы задаёте appearance: base-select и переопределяете content у ::checkmark.

Ловушка в двух ограничениях: на момент статьи он не работает в Safari и Firefox, а в остальных браузерах поддерживается только для <option> внутри <select> — чекбоксы и радиокнопки пока недоступны. Поэтому кастомные контролы пока остаются нужны.

Подробности в разборе Сунканми Фафоворы.

Мониторинг ИИ-агентов часто сводится к «залогируй всё и grep потом»

Это не мониторинг, а археология. Пока вы роетесь в логах, агент уже упал, клиент ушёл, а причина осталась где-то между тремя вызовами API. Живая картина нужна раньше, чем придёт жалоба.

AgentForge предлагает другой подход: структурированная трассировка каждого запуска, WebSocket-панель с пульсом агентов и оповещения, которые отключают проблемный агент при росте ошибок. Автор разобрал, как это устроено: от задержек и токенов до стоимости одного прогона.

Главное здесь — метрики в контексте: какой агент сейчас работает, какие данные он держит, почему таймаут. Для тех, кто отлаживал многоагентную систему, это звучит как настоящая находка.