Почему разработчики ИИ – за лупы Когда я впервые услышал слово «агенты», я не сильно обратил на него внимание. Тогда в мыслях было хотя бы привыкнуть к чатгпт и прочим БЯМ. Теперь ясно, что агенты действительно сильно повлияют на науку и жизнь. Но пока учёные стараются это осознать, разработчики ИИ уже ушли дальше и говорят, что следующий шаг – лупы (loops – петли, циклы) Идея в том, что агенты уже достаточно умны, чтобы самим находить пути решения задач. Нужно только поставить задачу и запустить цикл: «пока не нашёл решение, работай дальше». Конечно, в таком простом виде он сработает довольно плохо, поэтому нужно выстраивать дизайн системы. Агенты могут сами писать для себя код, решать подзадачи, проводить исследования и делать это, пока цель не будет достигнута (или пока не застрянут). Это называют инженерией циклов – loop engineering Вот пример с хакатона при поддержке Deepmind, в котором я участвовал. Одни из участников делали агента, который помогал бы в разработке лекарств. Но не просто БЯМ с инструментами, а систему, способную изменять свой собственный код. Для теста ей задали вопрос, ответ на который сама модель не знала. Зато она знала, в какой базе данных хранятся ответы, написала код для обращения к этой базе, посмотрела ответ там и выдала его. Программа сама написала код, который делает её более способной – это ли не магия? Про другой впечатляющий пример агента, который сам улучшил себя так, что превзошёл Claude code и другие аналоги, можно почитать здесь Если вы тоже верите, что за этим будущее, распространяйте по соцсетям посты с тегом #залупинжиниринг !

🛠 Инструменты • OpenAI запустила две новые модели транскрипции: GPT-Live-Transcribe и GPT-Transcribe — GPT-Live-Transcribe для низкой задержки, GPT-Transcribe для асинхронной. • Perplexity Personal Computer доступен на Windows — Цифровой работник для создания документов и обновления таблиц. • Google внедрил голосовое управление Gemini для Mac — Удерживайте Fn и говорите; Gemini видит экран и выполняет задачи. • SpaceXAI запускает Build Mode — создавайте приложения на естественном языке с Grok Build — Для подписчиков SuperGrok Heavy. • Tavus позволяет любому создать цифрового человека (без кода) — Создание цифрового человека без кода. • Новый инструмент HeyGen превращает любой контент в видеоподкаст — Преобразование контента в видеоподкаст. • LangSmith: Песочницы для безопасного запуска кода агентами — Изолированное пространство для безопасного запуска кода и управления файлами.

Что случилось с Cursor? Он стал непопулярен? Разбираем 👇 Если коротко, то: нет, скорее изменилась сама экосистема AI-инструментов. В 2024–2025 годах Cursor был практически синонимом AI-кодинга. Если человек хотел попробовать «вайбкодинг», чаще всего он устанавливал именно Cursor. Но за последний год рынок сильно изменился. Во-первых, появился и стремительно вырос Claude Code. Многие разработчики перешли на него из-за более сильных агентных возможностей и удобной работы с большими проектами. Во-вторых, OpenAI активно развивает Codex, GitHub Copilot продолжает занимать корпоративный сегмент, а также появились Windsurf, Kiro, Jules и десятки других решений. Сегодня разработчики уже выбирают не один инструмент, а собирают собственный стек под разные задачи. При этом говорить, что Cursor непопулярен будет тоже некорректно. Многие компании продолжают использовать его параллельно с Claude Code. Например, недавно стало известно, что Disney оставляет Cursor среди основных инструментов разработки наряду с Claude Enterprise, несмотря на отказ от GitHub Copilot. Почему тогда создается ощущение, что про Cursor стали говорить меньше? В 2026 год сменился тренд. Суть тренда в том, что мы выбираем не конкретный редактор, а AI-агента или подборку агентов. Уже не столь важно, где вы будете писать код, поэтому конкретно Cursor обсуждают не так активно. Кстати никогда не спрашивала вас: А вы использовали Cursor?

Борис из Claude Code на YC Startup School рассказывал, что они сократили системный промпт на 80%. Размышлял, почему у них так, но у нас не особо: 1) Anthropic тренирует модели на трейсах claude code, и имхо модель лучше научается оперировать тулами для разных задач —> следовательно, не нужно особо расписывать в системном промпте 2) Но не на «энаших пайплайнах, поэтому мы так вот запросто не можем модель из коробки юзать, особенно если задачи некодинговые и тулы нестандартные. 3) По моим наблюдениям, действительно модели лучше справляются с задачами с более абстрактной - цель, а не способ достижения оной - постановкой НО зачастую это сжирает больше токенов и замедляет процесс. А у вас как: удается ли так лихо резать системный промпт как проповедуют?

Один из самых странных аргументов против ИИ – «нельзя использовать чёрные ящики без понимания как они работают, неинтерпретируемые инструменты – бесполезны» Да конечно можно. Люди так делают всю историю своего существования. Мы до сих пор не знаем, как именно работает корова, но без проблем получаем из неё молоко. Тысячелетиями не было понятно, что такое дрожжи, но никто не мешал их использовать для выпечки. Производство лекарств при помощи бактерий, сами лекарства, да даже некоторые математические и физические законы вполне успешно применялись без понимания, почему они вообще работают. Работают – и здорово Я не говорю, что интерпретируемость – это плохо. Конечно это хорошо. Когда есть система, которая работает, но непонятно как, надо её изучить. Когда есть возможность сделать что-то интерпретируемым, не потеряв в качестве, надо это сделать. Но для решения проблем не обязательно понимание Можно представить идеальный искусственный разум, который всегда даёт правильные ответы. Просишь разработать лекарство – он даёт формулу и она работает в 100% случаев, но объяснения этому не будет. Будем ли мы пренебрегать таким инструментом? Да конечно нет На самом деле достаточно даже не 100% точности, а сравнимой с человеческой

🤖 Вышел новый локальный ИИ-ассистент Waku Agent, в котором по дефолту уже встроены четыре самые важные фичи — память, циклы, обвязки и развитие своих же навыков. Вся система работает как один цикл:

получает сообщение → думает → запускает агента, инструменты и MCP → оценивает результат → сохраняет в память → развивает свои навыки.

→ Запускается полностью на ноутбуке. → Работает через Telegram, веб-интерфейс или терминал. → Подключается к календарю, почте, заметкам, интернету и многим другим тулзам. → Цикл состоит из 95 строк на Python, а ход работы агента можно всегда посмотреть. → Вся память хранится в одном файле SQLite. Это лучший способ для новичков увидеть, как агенты устроены под капотом, и построить на этом фундаменте своего личного ассистента. Код лежит на GitHub, а пошаговый гайд — тут. @notboring_tech

⚠️ Вайбкодеры! Общий сбор! Если вы заметили подозрительное поведение близкого вам человека, которое проявляется в непрерывном создании "лопат" для создания софта и игр, то срочно бейте тревогу. Попробуйте провести воспитательную работу с человеком, чтобы перевести фокус его внимания на создание конечных продуктов и пайплайнов. Вайбкодинг вайбкодингом, а важно понимать, что в первую очередь теперь можно делать "старые" продукты по-новому и лопаты у каждого свои. Говорю, как человек, который прошел это на своем опыте. Я понимаю, о чем говорю. Если человек рядом с вами сжигает подписку клод кода $200 за 2 дня, то это НЕ здорово. Это первый звоночек.

Периодически на проектах возникает необходимость определить геолокацию пользователя по его IP. Например, узнать его страну, чтобы сменить линейку тарифов или учесть законодательство. Раньше мы пользовались базами MaxMind GeoIP. Их можно было выгрузить в виде MMDB-файлов, это такой формат, поддерживающий бинарный поиск по диапазонам IP. У них есть Lite версия, ее вполне хватало. Но сейчас, вижу, для использования нужна регистрация, а еще лучше - много денег в кассу. Еще один вариант - DB-IP, у них тоже есть Lite-версия. Причем базы можно скачать. Правда, лицензия там - Creative Commons Attribution, для использования в веб-приложениях нужно будет разместить ссылку на их сайт. Есть IP2Location, но там сразу цены конские. Можно работать с сервисами через API. Есть, скажем, IPinfo, онлайн, с бесплатным тарифом и рядом ограничений. Или вот IP-API. Отдают немало инфы. Но есть лимит в 45 запросов в минуту. И, понятно, в наше время нет гарантий трансграничной доступности сервиса. Ну а бесплатно можно скачать MMDB с вот этого сайта. Пишут, что не надо лицензий и ключей. Детализация только до уровня страны, город уже не найти. Но для многих случаев этого достаточно. Если используете что-то подобное, поделитесь. #tools

Заметка из 2015, но всё ещё актуальна. И вместо Мака ещё можно подставить Сафари с тем же успехом Поддержка Мака обязательна для хорошего дизайна Предположим, вы обратились к хорошему дизайнеру за помощью с вашим веб-продуктом, а ваша аудитория использует Виндоус. На этапе разработки выясняется, что на Маке у вас всё глючит и тормозит. Дизайнер жалуется и просит поправить. Но оптимизация под Мак требует дополнительных ресурсов. Вы считаете, что эффективнее тратить ресурсы на полировку того, что видят ваши пользователи, а не ваш дизайнер. У вас не будет хорошего дизайна. Большинство хороших дизайнеров сидят на Маке. Если дизайнер постоянно будет видеть говно, и вы не будете его чинить, веря, что на Виндоусе-то у вас всё хорошо, то вы даже никогда не узнаете, хорошо ли у вас на Виндоусе. Проверять качество будут ваши программисты, а не дизайнер, и дизайн получится на их уровне. Нанимать дизайнера, который даже не может посмотреть, что получается — вот где неэффективная трата ресурсов. Тут может возникнуть вопрос: не должен ли дизайнер поглядывать из-под Виндоуса сам, раз делает продукт для его пользователей? Хорошо бы, чтобы поглядывал. Но дизайнер — не тестировщик. Если он будет сидеть и внимательно прокликивать свои интерфейсы, запустив фаерфоксы и обложившись андроидами, то у него не останется времени на основную работу. Поэтому важно, чтобы дизайнер мог видеть продукт в том браузере, который у него и так открыт. При этом, когда дизайнер объясняет разработчикам, что и как починить, у разработчиков повышается разрешение и понимание того, как всё должно быть, поэтому они сами лучше реализуют во всех браузерах. Если вы позвали дизайнера и хотите дизайн, то считайте, что с этого момента важная часть вашей аудитории использует Мак.

Английский вместо кода COBOL придумали, чтобы менеджеры сами читали и писали код. Менеджеры так и не начали, а COBOL-разработчик кормится до сих пор. SQL назвали Structured English, чтобы нетехнический человек задавал вопросы почти по-английски, и теперь этот человек при виде LEFT JOIN с оконной функцией идёт искать технического. 4GL обещали «программирование без программистов» и породили дорогих архитекторов на SAP и Oracle. Каждые 10-15 лет индустрия объявляет, что код руками больше не понадобится, и каждый раз программистов становится не меньше, а больше, просто называются они иначе. Автор ставит вайбкодинг ровно в этот ряд. LLM правда качественно отличается от всех предыдущих попыток, впервые инструмент работает с произвольным языком, но упирается он в то же самое, что и COBOL шестьдесят лет назад. Разберём, во что именно упирается и почему это про природу задачи, а не про инструмент.

Вот человек собрал индустриальный нодовый инструмент для генерации лендскейпа для 3D. Сказать, что сейчас индустрии не хватает уже существующего софта будет не правдой, есть минимум 3 инструмента для решения подобных задач. Но что с агентами может остановить людей от создания того что уже есть? Правильно ничего, и люди будут создавать простые инструменты, сложные инструменты. Но смогут ли софтверные компании остаться теми же и работать по тем же принципам? У них буквально появляются миллионы конкурентов по всему миру. Дак какой должна быть софтверная компания, должна ли она быть в целом? Как изменится софт, когда можно будет просто не создавать очередное приложение, а нужный инструментарий будет создаваться и крутиться в памяти агента просто тогда когда вам нужно решить определенную задачу, просто на время сессии, а потом исчезать. Инструмент будет лежать на Git в опенсорсе, а значит попадет в следующую версию моделей, и уже не нужно будет проектировать что-то подобное. @CGIT_Vines

🌐 Что такое OWASP? Когда начинают изучать безопасность веб-приложений, практически сразу встречают название OWASP.

📌 OWASP — Open Worldwide Application Security Project. Это международное открытое сообщество, которое создаёт бесплатные материалы, инструменты и методики по безопасности приложений.

Проще говоря:

OWASP помогает разработчикам, пентестерам и компаниям находить, понимать и предотвращать уязвимости в приложениях.

🧠 Важно понимать OWASP — это не одна программа. Это также не конкретная уязвимость и не один обязательный стандарт. OWASP — это целая экосистема проектов по безопасности: — веб-приложений; — API; — мобильных приложений; — исходного кода; — процессов разработки; — облачной инфраструктуры. 🔥 Самый известный проект — OWASP Top 10 OWASP Top 10 — это список наиболее значимых категорий рисков безопасности веб-приложений. В него входят проблемы, связанные с: — нарушением контроля доступа; — ошибками аутентификации; — инъекциями; — криптографическими ошибками; — небезопасной конфигурацией; — уязвимыми компонентами; — недостаточным журналированием; — ошибками проектирования. 💡 OWASP Top 10 не является полным чек-листом пентеста. Это скорее отправная точка, которая помогает понять основные направления проверки. 💀 Почему OWASP важен пентестеру? OWASP помогает: — составить план тестирования; — не забыть важные направления проверки; — классифицировать найденные уязвимости; — подготовить структурированный отчёт; — объяснить риск заказчику; — использовать общепринятую терминологию. 📌 Упрощённо работа может выглядеть так:

Изучение приложения
        ↓
Использование OWASP WSTG как чек-листа
        ↓
Поиск уязвимостей
        ↓
Классификация рисков
        ↓
Подготовка отчёта
        ↓
Рекомендации по устранению

🛡 Почему OWASP важен разработчикам? OWASP нужен не только пентестерам. Разработчики используют материалы OWASP, чтобы: — безопасно работать с пользовательским вводом; — правильно реализовать аутентификацию; — защитить сессии; — ограничить доступ к данным; — безопасно хранить пароли; — не допускать типовых ошибок ещё на этапе разработки. Чем раньше безопасность учитывается в процессе создания продукта, тем дешевле исправлять проблемы. 🧠 Главная мысль OWASP — это не просто список веб-уязвимостей. Это большая открытая база знаний, которая помогает: — изучать безопасность приложений; — проводить пентесты; — выстраивать AppSec-процессы; — создавать более защищённые продукты. А OWASP Top 10 — лишь один из самых известных проектов внутри OWASP. #web #owasp #appsec #pentest #websecurity #base