В индустрии давно используются системы контроля версий. Они помогают команде совместно работать над кодом, позволяют отследить изменения и при необходимости откатиться до рабочей версии. Помимо кода там можно хранить конфигурации и манифесты, спецификации и документацию. Короче, Всё-as-Code. Первая такая система возникла аж в 1972 в Bell Labs. Программа SCCS отслеживала локальные изменения файлов. В 1986 появилась централизованная система - CVS, там уже использовался центральный репозиторий и клиент-серверное взаимодействие. Теперь уже несколько пользователей могли работать с единой кодовой базой. В начале 2000-х вышла SVN, как преемник CVS, и стала фактическим стандартом на несколько лет. Сейчас это Apache Subversion, и она до сих пор используется в некоторых старых проектах. В 2005 создатель Linux Линус Торвальдс представил третье поколение подобных систем - Git, который и по сей день является самым популярным инструментом для контроля верисий. В том же году появились аналоги - Mercurial, тоже довольно популярный, и Bazaar, но Git всех обогнал. Вот тут можно почитать. И вот мы уже третий десяток лет работаем с Git, вот таким он оказался универсальным и удобным. Понятное дело, что прогресс продолжается. Есть экспериментальные и альтернативные системы нового поколения, но они остаются нишевыми. Однако, энтузиасты усовершенствуют даже Git. Есть такой проект - GitButler. Это Git-клиент, созданный Scott Chacon, сооснователем GitHub. Проект привлёк $17M от фонда a16z. Вот что они пишут про возможности: ▪️Параллельные ветки - можно работать над разными задачами в одном рабочем пространстве без переключения контекста ▪️Стековые ветки - это зависимые друг от друга ветки (тут подробнее) ▪️Бесконечное Undo - снэпшоты перед каждой операцией позволяют откатиться без потерь ▪️Коммитами можно жонглировать как угодно даже после пуша в удаленный репозиторий ▪️ИИ-помощник для названий веток, коммитов и описаний PR ▪️Интеграция с GitHub и GitLab Опенсорсно. Есть десктопная и консольная версии. #tools #git

🛠 Инструменты • Anthropic выпустила более дешёвую и производительную модель — Новая модель превосходит Fable 5 по ключевым бенчмаркам при меньших ограничениях. • Microsoft подтверждает запуск Copilot Super App в этом году — Объединит чат, кодинг и AI-агентов в едином приложении. • DeepSeek V4 Flash нацелился на рынок кода со скидкой 99% — Модель с агрессивным ценообразованием, скидка 99%. • Qwen 3.8-Max: новый стандарт для кодинга и совместной работы — Модель с 2,4 трлн параметров, открытые веса на след. неделе. • Pangram — AI-детектор с точностью 99.99% — Стартап выявляет гибридные тексты с точностью 99.99%. • Cloudflare Computer — Виртуальная файловая система с SQLite для агентов. • MiniMax H3 — первая открытая модель, возглавившая рейтинг AI-видео — Первая открытая модель, возглавившая рейтинг AI-видео.

n8n VS code Во 2 полугодии 2026 до сих пор обсуждают насколько нужен n8n , если уже есть готовые и продвинутые AI агенты, которые могут собирать готовые решения. Кто-то говорит что n8n не нужен. В этом 🎞 интервью подробно разобрана практическая сторона этого вопроса, потому что обсуждать можно бесконечно, а есть реальные задачи, под которые на практике подбираются свои инструменты. Ведь код тоже бывает разный. Шпаргалка когда что выбирать: Выбирай Код если: - у вас есть сервер чтобы его развернуть - вам базово неплохо бы понимать код - вам надо где-то хранить ключи (в gitHub не вариант) - не безопасно (нужны доп. библиотеки) - авторизацию и ролевую модель нужно отдельно делать - вероятность багов выше → нужно отлаживать (80% вашего времени и токенов) - возня с БД (и понимать какая для чего нужна) между кодом и n8n есть PaaS платформы типа Railway (у меня там 2 проекта крутится), в целом хорошее решение для чего-то более гибкого Выбирай n8n если: - нужно чтобы все было наглядно - все детерминировано - процесс последовательный (если есть откат — тебе нужен LangGraph / CrewAI) - решение можно воспроизвести 1:1 - можно быстро перенести/поделиться рабочим процессом - есть версионирование - встроенные простые evals в корпоративном секторе важна наблюдаемость (observability), безопасность, воспредводимость, масштабиримость.

🛠 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?

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

ReDesign Превращает плоское изображение в редактируемый дизайн • восстанавливает текст, векторные фигуры, изображения • собирает группы и z-порядок • использует агентную декомпозицию для разбора структуры • Требует GPU с минимум 55 ГБ памяти для Qwen-Image-Layered • Использует VLM-контроллер (например, Gemini-3-flash) • Работает с несколькими GPU для ускорения обработки • Параллельная обработка через несколько воркеров Набор инструментов: PaddleOCR для текста, Qwen-Image-Layered для слоев, GroundingDINO и SAM 2 для сегментации, VTracer для векторизации. Есть встроенный верификатор качества каждого шага. Работает через API-ключ к LLM-модели Гитхаб #design #image2vector #image2layers

Почему мы отказались от Claude в пользу Hermes + Codex. Весной мы стали использовать RapidAPI LinkedIn Sales Navigator Scraper – через MCP Claude Code должен был сделать запрос к LinkedIn Sales Navigator и выгрузить данные поиска. Мы использовали обычный Claude Code, который работал из-под VS Code. Пару раз Claude Code собрал нужные нам данные, правда токены на $20 тарифе Клода закончились буквально за 10 минут и пришлось ждать 4 часа, пока они перезарядятся. Выждав это время, я пошёл скрапить Sales Navigator и это был первый раз, когда я столкнулся с ЦЕНЗУРОЙ от ИИ. Естественно Claude было по фигу, что за доступ к этому API мы заплатили $150. При просьбе собрать данные он просто сказал, что он отказывается пользоваться этим MCP и собирать при помощи него Sales Navigator данные потому, что это идёт ВРАЗРЕЗ С ПРАВИЛАМИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ LINKEDIN. Я был немного в шоке из-за 2 вещей: во-первых, как молниеносно улетают мои кредиты в Claude, а во-вторых, как можно заниматься лидгеном, если ИИ так жёстко цензурирует стандартные лидген-практики. Тогда я попросил ChatGPT написать код и собирал данные програмно через терминал. Неудобно, но зато код в терминале полностью лишён саморефлексии 😁 Потом с подачи друга я затестил Hermes на Codex и решил запустить мой скрапер – на удивление всё прекрасно сработало. Не было никакой цензуры, и я ни разу не упёрся в лимиты. С тех пор я перевёл почти все рабочих процессы на Hermes + Codex, а в Claude только делал какие-то локальные задачки. Но сегодня он меня окончательно выбесил. 😈 Я попросил Claude сделать описания для 2 LinkedIn профилей. Он у меня запросил: “Нужны ли тебе описания для 2 настоящих людей или для 2 вымышленных людей”. Я выбрал пункт 2. Claude сказал, что он не будет этим заниматься, т.к. опять же это противоречит правилам LinkedIn. После этого он попросил меня подтвердить, что всё-таки эти описания для живых людей. Я ему сказал, что мол да, давай пиши и он выдал: “Помня ваш предыдущий запрос по созданию описаний для несуществующих людей и ввиду того, что тот запрос шёл вразрез с условиями использования платформы, я прошу описать подробно бэкграунд людей, имена, роли и так далее”. Спасибо, что паспорт не попросил для верификации и головой помотать! Надо ли говорить, что Hermes на Codex подготовил отличные описания с первого же промпта. #li_content

Хорошие инструменты — невидимы Ты долго собираешь хитрый макрос под разовую задачу по рефакторингу, наконец он срабатывает, и накрывает приятное чувство собственной сообразительности. А рядом кто-то сделал бы то же самое за минуту мультикурсорами или коротким скриптом. Инструмент, который превращает банальную смекалку в героический поступок, кажется мощным, хотя на деле он просто медленный. Дальше срабатывает вторая ловушка. Ты уже вложил месяцы в освоение редактора, он стал частью того, как ты себя ощущаешь, и теперь признать его недостатки означает признать свои. Поэтому их перестают терпеть молча и начинают защищать, а в итоге чествуют как достоинства. Честная проверка при этом простая, и она не про то, насколько умным ты себя почувствовал. Попробуем понять, по чему на самом деле мерить, служит инструмент тебе или ты ему.

В последнее время стал чаще юзать Codex, но именно его стиль ответов не очень нравится Так что всегда включал скилл humanizer чтобы убирать ИИ-слоп из ответов и документов которые он пишет Этот скилл неплох, но в основном просто исправляет формулировки, сохраняя исходный смысл, но не улучшая читаемость Так что именно для ответов агента, которые сам читаешь, нашел новый скилл: i-have-adhd Он построен на принципах которые помогают людям с СДВГ легче воспринимать информацию:

- давать короткие нумерованные списки - не подмешивать побочные темы - явно показывать, что уже заработало - избегать вступления, пересказы и вежливые концовки - репортить ошибки без эмоционального шума

Прикрепил сравнение всех трех вариантов, как по мне i-have-adhd самый читаемый Оба скилла хорошо работают с русским и любыми другими языками 😏 @tips_ai #tools