Когда изучаете что-то с ИИ или делаете ресерч, то дефолтный вертикальный чат не самый удобный вариант для этого (как минимум для меня) Есть вот такой опенсорсный холст с MCP для работы с Claude Code, Codex и тд. То есть агент запускает локально интерфейс с канвас, где весь диалог в виде дерева, а ответы это ветки в которые можно углубляться Это удобно, когда:

- Выделяешь фрагмент текста, задаешь вопрос, то создается новая ветка - Каждую такую ветку можно развернуть в полноценный режим чтения - Весь прогресс хранится локально в JSON

Вся цепочка диалога перед глазами, и можно организовывать её как угодно Вызовы идут через MCP, агент пишет у себя в терминале а ответ выводит в интерфейс Работает везде: Windows, macOS, Linux Установить себе: Сайт | GitHub @tips_ai #tools

как немного упростить себе жизнь, если вы b2c фаундер: 1) на плохие отзывы в app store можно жаловаться, и apple их действительно удаляет (по моему опыту где-то в 3 из 4 случаев, но я жалуюсь только на странные отзывы 🤨) чаще всего срабатывают причины "не относится к приложению" и "неинформативно" 2) когда юзер запрашивает рефанд, apple дает 12 часов, чтобы прислать данные о том, как он пользовался аппом, по дефолту рефанд будет почти наверняка. мы используем фичу revenuecat с автоматической выгрузкой в apple аналитики для рефандов, я думаю если у вас триалы это маст хев 3) если все уж совсем плохо, то apple разрешает обнулить общий рейтинг приложения при выходе новой версии 4) отзывы с ответом разработчика показываются выше остальных, а ответ на негативный отзыв часто превращает его в позитивный 5) просите оценку после вау момента, а не сразу. Теперь за запрос оценки в онбординге стали прилетать реджекты 6) если у вас долго идет ревью в appstore или вас реджектят по непонятным причинам, можно попытаться сменить ревьюера через запрос звонка. Тогда обычно ваша заявка уходит к супервизору и странные придирки отпадают. У нас так было пару месяцев назад когда нам влепили 4 отказа подряд за "объективируюший" контент в приложении, а что за объективация - так не объяснили 😁 что бы добавили? @neural_prosecco

🎶Предохранитель для ИИ-агентов

скилл Looper режет бесконечные циклы и спасает баланс API

Сборка автономных агентов часто заканчивается слитым бюджетом. Нейросеть ловит ошибку логики, уходит в бесконечный цикл и сжигает токены, пока не упрется в лимит карты. На GitHub появился инструмент Looper - утилита для жесткого аудита агентских воркфлоу перед их запуском в продакшен. Механика строится на внешнем арбитраже. Looper натравливает независимую LLM на ваши циклы. Модель-арбитр тестирует логику, ищет структурные дыры и оценивает адекватность конечного результата. 🟪Главная техническая ценность:

автоматическая расстановка предохранителей. Скилл принудительно вшивает в код лимиты на количество итераций и жесткий бюджет токенов. Агент физически не сможет потратить больше заданного объема. Дополнительно скрипт рендерит прозрачную визуальную схему архитектуры цикла для быстрого дебага.

Итог аудита пакуется в один оптимизированный файл. Конфиг сразу готов к интеграции и запуску через Claude Code. 🟡Репозиторий лежит здесь бесплатно. 🦔 CyberYozh

AI SEO генератор на стероидах Прогаю с Fable AI SEO пайплайн, десятки суб-агентов собирают итоговый пайплайн, чтобы успеть до завтра (7 июля включена в подписки) Это пиздец, я ничего раньше подобного не делал 🤯 Ротаторы из 5 акков Tavily, Fireclaw, IndexNow, SerpAPI, DataForSEO, yandex-search-api, yandex-worstat-api SEO приемы: TAYA, EEAT, IndexNow, SERP-кластеризация (если у двух ключей в топ-10 Яндекса), у вас уже есть Архитектура: MongoDB, 2 LLM провайдера, мультиагентный пайплайн (аналог CrewAI), Sanity фреймворк под блог уже равернут. В будущем (уже заложено) БД Redis, BullMQ для очередей (многопоточности). Синтетические персоны: 3 аватара (Персоны) на которых обкатывается статья — каждая ставит оценки по шкалам (релевантность боли, доверие, ясность CTA, желание дочитать, 1–10) + 2–3 конкретных претензии. Прошлые посты: 🔗 SEO Pipeline: мультиагентный конвейер Контента 🔗 Technical оптимизация блога GEO, AEO, SEO Остается: - Analytics Monitor (GA, Yandex Search API) - Internal Linker (перелинковка статей) - Langfuse для трейсинга и observability - Trigger.Dev для очень длинных генераций - Векторная БД для написания авторских статей в моем стиле (в pinecone я уже залил чанки, скоро посты будут писаться из RAG 😎)

Новый пост готовиться, а пока #дайджест Дайджест AI/ML за неделю 29 июня – 5 июля 2026 Что происходило в мире в перерывах между пятичасовыми сессиями с Fable Anthropic: Claude Sonnet 5  Перформанс не драматично хуже Opus 4.8 при цене $2/$10 до 31 августа, дальше $3/$15 (Opus — $5/$25). Агентный кодинг 63.2 против 69.2 у Opus 4.8 и 58.1 у Sonnet 4.6, на knowledge work Опуса даже слегка обходит. В Claude Code теперь дефолт с нативным 1M контекстом. Идиллию портят только то что чтобы добиться качества Opus 4.8 нужно потратить настолько больше токенов, что выйдет дороже. Блогпост, System Card Alibaba: Qwen-AgentWorld Все тренируют агентов действовать в окружении - Qwen натренировали модель быть окружением. World model предсказывает, что вернёт среда на действие агента: терминал, поиск, MCP, SWE, Web, OS, Android — всё в одной модели, обученной на 10M+ реальных траекторий. Профит: симулятор для агентного RL (включая полностью выдуманные миры, где агент не может читерить parametric-знаниями) и warm-up, улучшающий агентов даже без агентного файнтюна. В опенсорсе 35B-A3B (Apache 2.0), флагман 397B-A17B на их собственном бенчмарке обходит GPT-5.4 (58.71 vs 58.25) - бенчмарк, правда, их же. Блогпост, GitHub Fal.ai: LoRA для TRELLIS.2 Fal завезли LoRA-тюнинг для 3D-генерации: TRELLIS.2 теперь можно дообучить под свой стиль или тип объектов и гонять инференс с кастомной лорой у них же. Если делаете ассеты пачками под один арт-стиль - это ваш день. Тренер, Инференс Anthropic: Claude Science Claude Code для биотеха. Попытка, сделать харнесс, который упорядочит зоопарк из PubMed, Jupyter, R и десятка биобаз со своими схемами. Внутри координирующий агент со специализированным набором скиллов. Блогпост Comfy: официальный MCP Агент на естественном языке ищет модели и темплейты, собирает и запускает воркфлоу, генерирует картинки/видео/аудио/3D. Воркфлоу шарятся по URL и воспроизводимы. Блогпост, Доки Google: Nano Banana 2 Lite Самая быстрая и дешёвая модель семейства: <4 сек на генерацию (было ~20), $0.034 за картинку. Заодно до API доехала Gemini Omni Flash - генерация и разговорное редактирование видео до 10 сек за $0.10/сек. Блогпост, Nano Banana 2 Lite Proton: Lumo 2.0 Приватный ассистент от швейцарской компании пересобрали: thinking-режим, мультимодальность, веб-поиск, память - всё под zero-access шифрованием. До фронтира очень далеко, но на фоне июньских приключений Anthropic с правительством США питч Европейского суверенного™ ИИ продаёт себя сам. Блогпост Base44: Base1 Vibe-coding платформа от Wix первой в классе съехала со съёмного жилья: своя модель Base1 вместо API. RL-файнтюн открытой модели на десятках миллионов взаимодействий с платформы, мотивация - счета за Opus при $150M ARR. Ждём, последуют ли Lovable и ко. TechCrunch Princeton: CEO-Bench агент получает $1M и рулит симулированным SaaS-стартапом 500 дней. В плюсе финишировали только Fable 5 ($47.15M), Opus 4.8 и GPT-5.5; rule-based скрипт без LLM заработал $15.76M и обошёл остальных. Статья, GitHub NVIDIA ввела revenue share для AI-облаков: кредитная поддержка и выкуп простаивающих GPU в обмен на процент с облачной выручки. Лопаты на лихорадке плюс доля с прииска. Блогпост cardiag - прикольный опенсорс недели: Модель для диагностики авто по звуку работы. GitHub Akrites - Linux Foundation запустили орган координации устранения уязвимостей в опенсорсе. Котелок агентного ИИ находит уязвимости слишком быстро. Мейнтейнеры тонут в дублях репортов, а каждый сидящий на непатченной дыре повышает шанс утечки. Akrites - точка координации находок для практически всего американского бигтеха. Кстати акриты это стражи границ Византии, красиво. The New Stack

Как скаутить перспективные идеи приложений 1. Открой Google Trends и вбей термин своей ниши. Позитивные сигналы: спрос растёт или есть резкий рост. 2. Проверь ASO. Нужны две цифры: keyword popularity выше 20 и difficulty ниже 60. Популярность высокая, а сложность низкая = свободная ниша, заходишь. 3. Посмотри, кто уже в нише и как рекламируется. Заходишь в Meta Ad Library, смотришь объявления лидера. Мало рекламы при хорошем спросе = никто нишу ещё не забрал, твой шанс. 4. Отдельно поищи зомби-приложения. В трекере типа SensorTower: выбери категорию и страну, отсортируй по дате релиза (старые первыми), спустись к приложениям с выручкой $10-50K в месяц, открой карточки и глянь дату последнего апдейта. Старое, без обновлений, слабый UI, низкие рейтинги, но деньги идут = легко обойти, заходи. 5. Упор на нишу. Не «фитнес», а конкретный сегмент (типа military calisthenics для женщин). Чем уже, тем легче ранжироваться. Но! Главное, не переборщить и не зайти в нишу, где спроса совсем нет. Но это отсекается на уровне п. 2. Что-то еще? #PG_education

Herdr еще один терминальный интерфейс на подобии tmux, но для кодинг-агентов Только tmux всё равно, что внутри окна, а Herdr понимает, что там агент. Так же не нужно держать ноут открытым (-_-;)・・・ , чтобы агент не умер, не надо настраивать tmux + ssh + уведомления и можно спокойно проверить агента с телефона. Каждый агент получает отдельный полноценный терминал, а не эмуляцию. Когда гоняешь несколько агентов параллельно, Herdr держит их в одном месте и показывает статус каждого, распознавая его по имени процесса и выводу терминала. Через локальный API агенты читают запущенные чаты и управляют друг другом: один запускает других, ждёт их завершения и читает результат. Можно собрать пайплайн, где агенты дирижируют агентами без тебя. - Вся архитектура создана под SSH и адаптируется под любое удаленное устройство - Есть плагины дающие бесконечно расширять функционал - Интерфейс текстовый, но всё в нём кликается мышью. Поддерживает Windows (beta), macOS и Linux. Сайт | GitHub @tips_ai #tools

Соавтор Django Саймон Уиллисон собрал релиз библиотеки sqlite-utils 4.0rc2 с экрана iPhone — всю черновую работу сделала нейросеть Claude Fable 5. Разработчик отправил один запрос и получил 34 готовых коммита: ИИ написал 1321 новую строку кода и снёс 190 старых. Автономный агент перелопатил 30 файлов всего за 37 промптов. Модель нашла 5 критических багов уровня блокера. Самый гнусный дефект скрывался в методе delete_where(), который бросал соединение открытым. Из-за этой ошибки база молча откатывала все новые транзакции. Уиллисон никогда не видел этот баг лично и едва не отгрузил код со 100% потерей данных. Финальный код автор отдал на растерзание прямому конкуренту через Codex — GPT-5.5. Нейросеть от OpenAI нашла ещё две проблемы в свежем репозитории. Fable 5 в новой сессии экспериментально подтвердил эти уязвимости и залатал дыры. Утилита AgentsView оценила стоимость работы в 149,25 доллара по API-тарифам. Разработчик обошёл систему и расширил подписку до 200 долларов в месяц ради безлимитных сессий. Сейчас Уиллисон целенаправленно выжигает доступные мощности перед 7 июля. Завтра Anthropic устроит «фаблпокалипсис» и начнёт продавать токены Fable 5 поштучно.

Армин Ронахер (мне как-то уже поправляли транскрипцию именно его имени, но вроде так правильно?) обнаружил, что новейшие модели Anthropic — Opus 4.8 и Sonnet 5 — систематически ломают в Pi вызовы инструмента редактирования файлов, добавляя в аргументы выдуманные поля вроде requireUnique или oldText2, которых нет в схеме. Предыдущие версии моделей семейства такой ошибки не показывают, то есть флагманы регрессировали именно в следовании чужой схеме инструмента. Сами правки при этом корректны побайтово: модель решает задачу, но не может точно воспроизвести формат. В агентных сессиях с длинной историей сбой возникал примерно в 20% случаев, а строгий режим валидации его полностью устранял. Армин попробовал разобрать код Claude Code и вроде бы нашел причину. Собственный клиент Anthropic молча чинит испорченные вызовы — принимает алиасы параметров, исправляет битый Unicode и отфильтровывает неизвестные ключи. Если обучение с подкреплением идёт в таком всепрощающем окружении, слегка кривой вызов всё равно завершает задачу и получает награду. В итоге модель жёстко привязывается к плоской схеме инструментов Claude Code, а любая альтернативная форма оказывается вне обучающего распределения. Самый простой вывод — используйте родной харнесс моделей, тем более, что Claude Code очень хорош в этом смысле. А еще, кажется, он заметно экономит лимиты — я несколько дней на прошлой неделе пытался потратить лимиты на Fable (дошел до 43%, одновременно делая пару проектов), а за сегодня в стороннем клиенте на одном достаточно косметическом баге потратил 15%. https://lucumr.pocoo.org/2026/7/4/better-models-worse-tools/

Закрыли 2 квартал — и честно, случилось много вещей, которых я сама не ожидала😁 Делюсь: 306 встреч за квартал, 200% от плана, около 50 демо и 23 запущенных пилота. Для команды из десяти человек — это много. Из продуктового: выпустили первый полноценный модуль — Account Intelligence. Запустили Voice-to-CRM, теперь сейлзы обновляют сделки и отправляют письма голосом. У первого enterprise-клиента заработала автоматизация зависших сделок, для второго завершили интеграцию с Microsoft 365. В июне онбордили OESV и сразу запустили первые кампании. Параллельно идут переговоры с Fuel Cycle и Palo Alto Networks. Есть ещё одно партнёрство — пока не называю, но уже совсем близко. За квартал к нам подали заявки 474 человека. Сейчас финальные раунды для backend и ML. Каждый раз когда вижу что люди хотят быть частью этого — не воспринимаю это как данность. В Q3 три приоритета: закрыть пилоты, выпустить следующие три модуля и найти нужных людей в команду. Я часто слышу от фаундеров: вот разберусь с этим — и тогда начну двигаться быстрее. Но время идёт независимо от того, готов ты или нет. Всё что сдвинулось за эти 90 дней случилось потому что мы просто делали — без откладывания, с пониманием куда идём. Q3, поехали🚀 Делитесь в комментариях вашими успехами по прошедшему кварталу👇🏼

Смотрите, какую штуку нашёл: Пока Claude Code выполняет запрос, он крутит вот эту оранжевую звёздочку/снежинку/кляксу (спиннер, в общем), пишет что-то типа "Thinking", "Computing", "Processing" и т.д, и ещё может выводить более подробный статус. В общем, всячески показывает, что он в процессе. И сегодня львиная доля внимания многих клодеров-кодеров уходит на медитацию на всю эту красоту 👍 Так вот, стартап Kickback ai допёр, что туда можно отлично вкорячить РЕКЛАМУ. Механика простая до безобразия. Пока Клод пыхтит, Kickbacks заменяет крутилку на логотип компании, а надпись - на рекламный слоган. И всё. При этом, половину рекламного дохода платят юзеру через Stripe Connect. Какие у стартапа метрики, сколько рекламного бюджета они уже прокрутили и сколько денег реально выплатили пользователям - пока неведомо. Техно-СМИ пишут, что некоторые юзеры в первый день получали по 4-5 баксов, но уже через несколько дней выплаты упали до пол доллара. Что всё равно норм, потому что... ну а почему бы нет, делать ничего не надо. Выплаты делают через Stripe Connect. Главный вопрос: "Что сам Anthropic про это думает?" И вот тут интересно. С одной стороны, у обычного Claude Code (CLI, в терминале) есть официальные настройки, где можно подменить спиннер и строку статуса, это вполне легально. Но версия для VS Code (это которая в Cursor, или где Claude стоит как окошко поверх) работает иначе. Там Kickback приходится вскрывать файл официального расширения Anthropic, находить внутри кода нужный кусок и дописывать туда рекламу. А чтобы эта реклама вообще могла отчитаться о показе - стартапу приходится ослабить встроенную защиту Content Security Policy. То есть, в обычном Клоде они порядочный "квартиросъёмщик", а в VS Code - бесстыжий оккупас. Тем не менее, придумано круто. Люблю такое. Рекламу смотреть не люблю, но если она подключается по желанию и с шерингом бабла - то чуть-чуть даже люблю. P.S. В этом посте я лишь описываю классный хитрецкий стартапчик. Сам я эту штуку не пробовал, и понятия не имею, насколько это надёжно и безопасно. Дизраптор

Как бы многие не критиковали вайбкодинг, но он работает. Я не продаю какие-то полноценные ИИ-продукты, но делаю тулы для себя. За день собрал нужный инструмент для планинга постов. От меня нужны были апи-ключи и настройка простых приложений в Meta, Linkedin и других соцсетях. Удивил X (ex Twitter), где каждый отложенный пост через API стоит денег. Теперь могу на одной странице делать постинг во все сетки и добавил массовую загрузку постов через гугл-таблицы. Для блогера – это супероптимизация рутины. ИИ-генерацию чисто по фану прикрутил. Тексты все еще пишу сам. На этой неделе возвращаюсь к курсам: намечу план по обновлениям, начну подготовку к разработке платного и бесплатного курса по тестированию API в продолжении к курсам, в которых персонаж Арти уже тестирует REST и GraphQL в древних цивилизациях.

Есть прикольный продуктовый метод - scream test (от англ. scream="крик"). Смысл простой: если непонятно, нужен ли кому-то сервис, продукт или фича, ты временно это отключаешь и смотришь, начнут ли пользователи жаловаться. Мне кажется, особенно хорошо это работает во внутренних продуктах. Там часто непонятно, пользуется ли кто-то дашбордом, отчётом или сервисом. Метрики никто особо не смотрит, обратной связи мало, и со временем начинаешь думать: «А это вообще кому-то нужно?» Иногда scream test происходит сам собой. Например, ломается доступ к дашборду и внезапно люди начинают писать: "А где график?", "Почему не открывается?", "Что теперь делать?". И ты такой: ага, значит, всё-таки было нужно, просто пользовались молча. После такого, честно говоря, появляется больше мотивации это поддерживать и развивать. Главное не тестировать так критичные вещи и иметь возможность быстро всё вернуть обратно. И помнить, что отсутствие жалоб не всегда значит отсутствие пользы: часть пользователей может просто смириться и ничего не написать. Но как быстрый способ понять ценность продукта работает отлично. Ну и если вы пользователь какого-то полезного внутреннего сервиса, и он вдруг перестал работать не миритесь с этим молча. Возможно, над вами проводят scream test. Не будете "кричать" 😱 его просто закроют.

Taskbar с живыми превью работающих приложений (олдскул на NET11) Наводишь на иконку в таскбаре, чтобы глянуть, что там делает скрипт или отладчик прямо сейчас. Щуришься на крошечное превью. Отвёл мышку — и всё пропало. А когда параллельных процессов несколько и крутятся они часами, ловишь себя на бесконечных переключениях между окнами, которые выдёргивают из работы. Автор решил, что хватит это терпеть, и за вечер собрал montab — маленькую панель с живыми превью активных программ, где наведение включает zoom x5, а с зажатым Ctrl колесо крутит масштаб на нужную область экрана. Готовился к возне с видеопотоками, кодеками и WinUI, морально настраивался на долгий ад. А набросок заработал сразу.

Product Hunt за 2026-06-29 — 2026-07-04 1. Acti Агентная клавиатура для мобильных команд и поиска 👍 947 голосов 💬 234 комментариев 🧱 AI, Custom Keyboards, Productivity 2. Context.dev Один API для скрапинга, обогащения и извлечения данных из интернета 👍 891 голосов 💬 137 комментариев 🧱 API, AI, Data 3. Fypro Превратите своих подписчиков в TikTok в платящих клиентов 👍 718 голосов 💬 252 комментариев 🧱 E-Commerce, Shopping, Social Media 4. Cursor Создавайте с помощью кодирующих агентов откуда угодно 👍 586 голосов 💬 62 комментариев 🧱 AI, Development, Vibe coding 5. Glaze Создавайте свои собственные приложения для Mac, общаясь с AI 👍 582 голосов 💬 98 комментариев 🧱 AI, Mac, Productivity 6. Receiptor AI Агентный помощник по бухгалтерии, который выполняет рабочие процессы с чеками от начала до конца 👍 521 голосов 💬 99 комментариев 🧱 Accounting, AI, Fintech 7. Spira AI Агенты роста в социальных сетях, которые создают ваш импульс 👍 475 голосов 💬 163 комментариев 🧱 AI, Marketing, Social Media 8. Humalike Дайте вашим AI-агентам социальный интеллект, которого им не хватает 👍 468 голосов 💬 165 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 9. Databox Готовые навыки AI-аналитики для ваших бизнес-данных 👍 433 голосов 💬 65 комментариев 🧱 AI, Analytics, Marketing 10. Tabstack Автоматизируйте веб в вашем приложении или агенте, не нужно хостить браузер 👍 397 голосов 💬 119 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 11. Vida Клонируйте себя. Позвольте AI делать работу до того, как вы попросите 👍 395 голосов 💬 72 комментариев 🧱 AI, Productivity 12. Claude AI, который планирует, действует и выполняет работу 👍 394 голосов 💬 25 комментариев 🧱 AI, Development, SaaS 13. Loops Измерьте, привела ли кампания к желаемому результату 👍 341 голосов 💬 41 комментариев 🧱 Email, Email Marketing, Marketing 14. Foresight by Lightning Rod Предсказывайте что угодно с помощью AI 👍 327 голосов 💬 45 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 15. ClinePass Запускайте лучшие модели с открытым весом в Cline 👍 326 голосов 💬 40 комментариев 🧱 AI, Development, Developer Tools 16. Tamamon Настольный питомец, который растёт, пока вы программируете с Claude Code 👍 323 голосов 💬 87 комментариев 🧱 Developer Tools, Mac, Productivity 17. Adam AI CAD внутри Onshape и Fusion 👍 323 голосов 💬 78 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Productivity 18. Needle Проактивный GTM-агент в Slack и Teams 👍 309 голосов 💬 77 комментариев 🧱 AI, Productivity, Sales 19. Mailadept AI-агенты и эксперты по доставляемости почты в вашей команде 👍 303 голосов 💬 78 комментариев 🧱 AI, Email, Email Marketing 20. VisibAI Вы в AI-ответах? Узнайте и исправьте за минуты 👍 277 голосов 💬 57 комментариев 🧱 AI, Marketing, SEO