[ Недельный геймдев: #291 — 16 августа, 2026 ] 📜 Обновления/релизы/новости - Продажи Against the Storm достигли 2 миллионов копий - Meccha Chameleon разошлась тиражом в 20 миллионов копий - Epic Games продала ArtStation и Sketchfab - Продажи Alan Wake 2 превысили 3 миллиона копий, а Control Resonant достигла 1,5 миллиона вишлистов - Кооперативная адвенчура Big Walk от авторов Untitled Goose Game продалась тиражом в 1 миллион копий - Supermassive Games объявила о сокращениях - Сборник мини-игр Machine Party от создателя Buckshot Roulette продался тиражом в 1 миллион копий - Thimbleweed Park 2 от создателя Maniac Mansion и Monkey Island выйдет только благодаря «богатому фанату» - Глава Saber отверг обвинения в замене сценаристки на ChatGPT, но признал использование ИИ при разработке Rideshare «Stimulator» - Продажи Pokémon Pokopia достигли 5 миллионов копий - Команда разработчиков файтинга Invincible VS лишилась около 75% сотрудников 🆓 Халява/раздачи/бандлы/курсы - Game Animation Sample Project теперь доступен для UE 5.8 📝 Интересные статьи/видео - [RU] Посиделки с инди #15: Quasimorph — когда сложность это творческий замысел - [RU] Как перестать бояться и полюбить ассемблер - [RU] Плоть слаба: как написать свой Wine для браузера - [RU] Как за 4 дня сделать кооп 3D‑игру с нейросетями: ChatGPT рисовал, Tripo лепил, Claude писала код - [EN] Простая 2D-трава на WebGPU - [EN] Кастомный пайплайн лицевой анимации для инди-хоррор короткометражки - [EN] Как Planet of Lana стала хитом, благодаря упорству и целеустремленности после сотен отказов - [EN] Превращение 2d-концепта в детализированный, живописный трёхмерный мир - [EN] На пути к Unity 7 - [EN] Как Iron Nest продалась тиражом в 250к копий менее чем за 3 дня - [EN] Когда в Steam включается очередь рекомендаций для инди-игр - [EN] 3D-художник переосмыслил хедкраба из Half-Life 2 с помощью Substrate от Unreal Engine 5 - [EN] Стилизованная интерпретация перса из Frieren, которая выглядит как 2d - [EN] 5 ключевых вопросов, которые следует задать, перед шоукейсом - [EN] Как Wild Blue Skies модернизирует классические шутеры - [EN] Про шум Перлина за несколько минут 📙 Разное - Создание 2D-воды как в Ori в Unity - Деформация чулочков Также вы можете подписаться на рассылку дайджеста. А база всех ссылок есть на сайте. #gamedevnews #дайджест

У разработки есть свой налог на масштаб Платите вы его процессами, зависимостями и количеством людей, которых надо позвать на созвон 😉 DX выкатили свежие Core 4 бенчмарки по 500+ компаниям. Там есть интересный срез: как отличаются метрики у инженерных организаций разного размера. Не динамика во времени, а сравнение групп: — <100 инженеров — 100–500 — 500–2500 — 2500+ Иииии вот что видно. 1. Change Fail Rate растет с масштабом У tech-компаний: <100 инженеров - 4,0% 2500+ - 4,8% У non-tech: 3,95% → 5,26% То есть большие организации чаще выпускают некачественные решения. 2. Developer Experience начинает проседать Медианный DXI у tech-компаний: — <100: 66 — 100–500: 66 — 500–2500: 67 — 2500+: 64 До нескольких тысяч инженеров все примерно стабильно. А потом сложность начинает догонять. 3. PR на инженера тоже становится меньше — <100: 3,8 PR/неделю — 2500+: 3,35 Примерно минус 12%. PR, конечно, не productivity, но сигнал вполне понятный. И вот тут мне нравится термин: Налог на масштаб разработки Чем больше организация, тем больше ресурсов съедают: — зависимости; — согласования; — коммуникации; — legacy; — инфраструктурная сложность; — процессы управления процессами. Код мы научились производить быстрее, тут спасибище AI. А вот организация вокруг его производства быстрее пока не стала: все те же процессы, все те же команды, все те же люди. Поэтому одна из ключевых задач Developer Platform / DevEx - не просто ускорять написание кода, а снижать налог на масштаб. Иначе дадим каждому инженеру AI-агента… …а потом они оба будут три дня ждать ревью 😁

Шесть фраз, которые означают "мы к этому не вернёмся" (1) Давайте припаркуем этот вопрос Особенно удобно пользоваться, если на страт сессии или совещании вам задали неудобный вопрос (2) Нужно ещё немного подумать Говорите очень серьезным лицом, и берите паузу до тех пор, пока все не забудут, о чём вообще шла речь (3) Давайте вернёмся к этому после праздников Не уточняйте, после каких. Возможно, после следующих Олимпийских игр в России (4) Предлагаю вынести это в отдельный трек Для опытных корпоративных пацанов. Где-то в отдельном треке уже лежат понятная всем стратегия, решение по бонусам и ответ на вопрос о повышении зарплат (5) Давайте сначала соберём больше данных Такое предлагают настоящие профи. Особенно удобно, если данные невозможно собрать в принципе (6) Хорошая мысль. Зафиксировали» Высшая форма корпоративных похорон. Это был первый и последний раз, когда все слышали эту идею Ничего не забыла? 😁

Раньше по дефолту в Codex у GPT-5.6 Sol окно контекста было ограничено конфигом на 272к токенов Но теперь его можно расширить до 1 млн токенов. Вставьте это в конфиг:

model = "gpt-5.6-sol" model_context_window = 1000000 model_auto_compact_token_limit = 900000

Или если нужно только на одну сессию:

codex -m gpt-5.6-sol \ -c model_context_window=1000000 \ -c model_auto_compact_token_limit=900000

Эти строчки расширяют контекст у 5.6 Sol до 1 млн токенов, и ставят авто-компакт на 900к, чтобы был запас под системный контекст И в CLI и в десктопной версии Подглядел у Tibo (руководитель OpenAI), только имейте ввиду что токены за пределами дефолтного окна считаются как x2, и тратят больше лимита ☕️ @tips_ai

Воскресил игру, которую сделал 12 лет назад. И она уже вышла на iOS 🧙‍♀️ Друзья, не так давно я рассказывал, что нашёл свою старую игру двенадцатилетней давности и решил её воскресить. И вот — она уже доступна для скачивания. Spell Gate можно забрать бесплатно: 📱 в App Store 📱 в RuStore 👮‍♂️ в Яндекс Играх — там она пока не прошла модерацию, но по ссылке уже можно зайти. Конечно, я не жду, что сейчас все побегут в неё играть, а уж тем более что нас там соберётся много. Это скорее проверка: а оно вообще работает? Можно ли взять штуку из прошлого, довести до состояния «скачал и играешь» и выпустить сразу на нескольких платформах. И, кажется, можно. Но на этом я не остановился. Уже начал делать новую игру — и она мне прям очень нравится. На этот раз будет аркадная, медитативная штука с гранулярным синтезом аудио. В каком-то смысле даже ритм-игра. Пока не уверен насчёт мобильной версии, но думаю, уже на следующей неделе смогу показать вам что-то живое. А у вас как дела? Во что последнее время играете или, может, тоже что-то своё делаете? Расскажите в комментариях. Всех обнял, увидимся на стриме всегда ваш - Nerual Dreming ❤️

Идем дальше в оптимизации: 1/Якобиан (функциональный определитель) — это определитель матрицы Якоби, составленной из частных производных функции нескольких переменных. Он показывает, как сильно меняется объем или площадь при переходе от одной системы координат к другой, и помогает решать сложные интегралы. -> зачем? Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis): Показывает, какой из входов сильнее всего влияет на решение нейросети.Нормализующие потоки (Normalizing Flows): Используется в генеративных моделях для точного расчета плотности вероятности при сложных преобразованиях данных.Оптимизация и обучение: Ускоряет поиск минимума функции потерь в сложных архитектурах. 2/ алгоритмы топологической сортировки Тарьяна (Tarjan SCC) Алгоритм Тарьяна для поиска компонент сильной связности (Tarjan's SCC) за один обход в глубину (DFS) находит все изолированные циклы в ориентированном графе. Он использует массив времени входа (ids), массив минимально достижимых вершин (low) и стек для сбора компонент за линейное время \(\mathcal{O}(V + E)\). -> зачем? Применение в ИИОптимизация нейросетей: Сжатие циклических графов вычислений (например, в RNN) для поиска порядка слоев.Автоматическое планирование (AI Planning): Анализ зависимостей между задачами агента для поиска тупиков (дедлоков) и циклов.Семантические сети и Онтологии: Поиск эквивалентных или взаимозависимых понятий, образующих циклы в графах знаний.Компиляторы DSL для ML: Определение порядка выполнения операций и оптимизация потоков данных (dataflow graphs). https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%A2%D0%B0%D1%80%D1%8C%D1%8F%D0%BD%D0%B0

Google настолько давно не обновляли Pro-модель, что её обогнали собственные модели из семейства Flash. Вчера с помощью видеоанализатора искал в записи нашего с Пашей эфира момент, когда AI-агент решил засветить на весь интернет SSH-ключ. Чтобы скрыть этот момент на записи. Там отрывок меньше двух секунд. В самом конце стрима. Мы реагируем на эту оплошность, поэтому я прямо проговариваю "надо будет это заблюрить". Gemini 3.1 Pro Preview (вроде уже устарел, но из состояния "preview" так и не вышел) на протяжении трёх попыток галлюцинировал, придумывал отрезки видео, путал таймкоды и в итоге не дал никакого полезного результата. Переключился на Gemini 3.7 Flash и получил нужный отрезок с первого раза с подробными комментариями по тому, что происходит в видео. Получается, что для анализа содержимого видео у Google лучше всего на текущий момент справляется именно 3.7 Flash. Пробовали уже эту модель в каких-либо ещё задачах? p.s.: Кстати об изображении в медиа поста. Это все доступные модели Google с видео на вход. При всём своём кладбище проектов, старые модели они хоронить совсем не торопятся.

📅 TL;DR недели 33 Попробуем такую рубрику для занятных Неделя открытых весов: три релиза подряд, и каждый по-своему про то, что фронтир протекает вниз. Meta первой за полтора года выложила открытую модель — Muse Glimmer 30B, dense, Apache 2.0, заточенная под локальный запуск. Я потратил на неё день на MacBook Air M5 и написал большой текст: 7 квантизаций, линейная кривая скорости, спекулятивный декодер DFlash, который вместо обещанного ускорения дал −60%, и неожиданный пол по размеру файла, на котором ломается модель «всё решает пропускная способность». DeepSeek тихо, без ивента и блог-поста, подменил алиас на V4-Pro-0813. Архитектура та же, всё интересное в посттрейне: Terminal-Bench 2.1 с 72 до 88, DeepSWE — рост в пять раз. При цене $0.435/$0.87 это примерно 57× дешевле Fable 5 за 0.1 пункта разницы. Оговорки важнее цифр: бенчмарки вендорские и мерялись собственным харнессом, независимый AA Index даёт 53 против 63 у Opus 5, зрения нет вообще, а цены обещают поднять. В тот же день харнесс открыли под MIT — разобрал его отдельным лонгридом. Qwen выкатил сначала 2.4-триллионный Max, а следом то, чего все ждали — 3.8-27B. Apache 2.0, 262K контекста, ~17 ГБ в четырёх битах, то есть одна потребительская видеокарта. Сравнивать его с прошлым поколением скучно, поэтому сравнил с GPT-5 годичной давности: на одном снапшоте индекса даже апрельский 3.6-27B уже обгоняет флагман августа 2025. Если заявленные цифры 3.8 переживут независимую проверку — это уровень Gemini 3.1 Pro и Opus 4.6 дома за стоимость электричества. Плюс Grok 4.7 с удвоенными лимитами в Cursor и Grok Build, а в выходные смотрели — четырёхчасовой видос про ffmpeg Пишите, что вы думаете про такой формат. #TLDR @techn0danya