Что дальше с сервисом для генерации видео? Мой пост на англоязычную аудиторию в Твиттере (X) залетел на 13 000 показов. У меня такое впервые. На видео я продемонстрировал генерацию 3Д-болванки и генерацию видео на ее основе. Мой постик в том числе лайкнули с аккаунта Three js (это один из ключевых компонентов моего движка). Изначально я планировал двигать в сторону рекламных креативов для игр. Пообщался с людьми из индустрии и потенциальными заказчиками. Понял, что там чуть другой запрос, чем я предлагаю. Контроль генерации и детерминизм больше востребован в сериалах, фильмах и мультиках. Буду в двигаться в ту сторону. И постепенно буду двигаться в сторону создания self-served инструмента. В ближайшее время упакую идею и продолжу маркетинговые тесты и активности, чтобы найти свой product market fit. @timurtaepov

Я конечно видел много способов harness для агентов, но это пожалуй самый прикольный: Парень придумал для агентов papercuts, чтобы они могли жаловаться на любую ерунду которую нашли во время выполнения задачи Потом по этим записям можно понять какие узкие места в репо замедляют работу, например: где есть расхождение доков, какие скрипты перестали работать и тд. Просто нужно добавить в AGENTS․md эту инструкцию:

# Log papercuts When you encounter small friction while working—a failed tool call, confusing setup, flaky command, stale cache, misleading error, missing helper, or non-obvious gotcha—record it in `PAPERCUTS.md`. Create the file if it does not exist. Append one entry in this format: ## YYYY-MM-DD HH:MM — <model> <What you were doing> → <what got in the way>. Include a possible cause or fix when useful. Log papercuts proactively when they occur, but do not interrupt the main task. Do not add duplicate entries. Papercuts are minor workflow friction, distinct from completed-work logs and real bugs or tracked issues.

Или еще проще, на гитхабе есть специальный CLI-тул под это. Ну и само по себе интересно читать как агент на естественном языке ругается на глупые проблемы☕️ @tips_ai

Помните я радовался, что подключил MCP в Lovarus.ru?

MCP - это протокол благодаря которому нейросеть может взаимодействовать с внешними системами.

Так вот, сегодня я проснулся, и меня озарило - это все дешевые понты. Какой MCP для сервиса, у которого целевая аудитория - люди без технического опыта?! Кто в здравом уме пойдет тратить время на регистрацию в каком-то Context7, а потом тащиться в Lovarus с API ключом?! Сервисы типа Lovarus должны сами на себя брать подключение нужных MCP, и пользователь даже не должен знать ничего о них. Короче, решил выпилить эту штуку в ближайших релизах, а точнее скрыть для юзеров. Тоже самое с кнопкой «Исправить», для прогера это прикольно, он привык видеть ошибки, и когда они исправляются по клику на кнопку - это прикольно. Для предпринимателя, фрилансера, кнопка «исправить» - это лишняя фрикция, трата денег и времени. Короче две ближайшие цели, упростить сервис, скрыть технарщину под капот, на выходе только готовый рабочий результат.

Старые тренды: -------------------------------------------------------------------------------- | | 1 | Prompt Engineering | 2022–2024 | Идеальный одиночный запрос → один ответ | 2 | Context Engineering | 2025 | Динамически собранный контекст (RAG, history, tools) — «вложения к письму» | 3 | Harness Engineering | 2025–2026 | Архитектура среды вокруг агента: constraints, feedback loops, linters, lifecycle | 4 | Agentic Loop | 2025–2026 | Итеративный ReAct/CoT цикл с tool-use, planning, self-reflection Новые тренды: Тренд 5: Мультиагентная оркестрация (Multi-Agent Orchestration) (Аля я выше обозвал это MAS, ибо не читаю терминологию) Тренд 6: Self-Improving Agents / Метакогнитивное самоулучшение (то что делаю тоже) Тренд 7: Agentic OS и «Агентная операционная система» Agentic Operating System (AOS): стандартизированный слой оркестрации, безопасности, compliance и управления ресурсами для роёв агентов (LA5xLG7xLAS9) -> оказывается это Agentic Operating System (AOS) Тренд 8: World Models — замена LLM-ядра агентов Это главная академическая ставка на 2027–2030. ЯNN LeCun создал AMI Labs, собрал $1.03 млрд (крупнейший seed в истории Европы, March 2026, инвесторы: Bezos, NVIDIA, Samsung, Eric Schmidt, Toyota) на архитектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). -> это прошлый пост про это, что нельзя просто так доверяться модели и того что она делает. Нужны планировщики / архитектура / потенциальные последствия и их моделирование + возможные cons/pros/улучшения/деградация -> прежде чем пытаюсь что-то внедрить, строится всегда теперь графово-векторная (+ фрактальная если нужна детализация типа оптимизация кода или отдельных процессов) архитектура/blueprint и есть "эталонный" текущий blueprint/архитектура которая уже A/B тестами математически доказывает улучшения/деградацию. Тренд 9: Embodied AI — агенты с физическим телом. 💰Дорого/богато, но есть Bambu lab принтер в доступе и ЧПУ станки с конвеером/производственной линией. Не понятно как тестить / применять и куда продавать / предзаказы делать. Тренд 10: SwarmAgentic — полностью автоматизированная генерация агентных систем. 🤔🛠 куда-то туда пробую идти/развивать

Задачи, которые годами лежали в столе, теперь решаются за вечер В агентствах давно копились задачи, которые не окупали полноценную разработку — слишком мелкие, слишком разовые, чтобы звать программиста. Сейчас их делать вайб-кодингом стало экономически разумно. Когда есть смысл браться: задача локальная, результат виден сразу, данные можно восстановить, а поломка не остановит работу ни агентства, ни клиента. Проще говоря, то, что можно безболезненно выбросить, пересобрать заново или в крайнем случае сделать руками. Что реально можно сделать: 🔵 Прототип сайта или личного кабинета для проверки гипотезы. Можно быстро собрать черновик, поиграть со шрифтами и провести первый раунд согласований без лишних затрат. 🔵 Сборщик отчётов. Экспорт данных из рекламных кабинетов и любых других источников, который раньше менеджер собирал руками, теперь можно завайбкодить как автоматический скрипт. 🔵 Дашборд для проекта в цветах брендбука. 🔵 Заполнение проекта "рыбой". Если сайт перед сдачей выглядит пустым, ИИ отлично добавит тестовые материалы и картинки — гораздо приятнее глазу, чем lorem ipsum. 🔵 Очистка и импорт данных. Конвертировать форматы, переделать таблицы под вставку, поменять формат чисел. С этим справится любая современная модель. 🔵 Проверочные программы. Сравнить данные в нескольких местах и прислать сообщение в мессенджер при несовпадении. А вот если задача критична для бизнеса клиента и ошибка приведёт к потере денег и остановке работы, или если код придётся дальше поддерживать и развивать, то тут лучше уже подключать программиста. Пост помог подготовить резидент Галеры Михаил Сенсеев 🔵

Представляла, как выйдет gpt-5.6 и я сразу побегу его тестировать. Но нет. Дернуло меня нажать update в кодексе. Update удалил кодекс. Все переустановки ставили вместо него chatgpt. Ну да, вчера же openai анонсировали, что кодекс переезжает в приложение chatgpt. Самое удобное приложение для кодинга убили и встроили в самое неудобное десктопное приложение chatgpt. Первую половину дня chatgpt открывался, но кодекса в нем не было. После третьей переустановки, ура, появился переключатель chatgpt: codex / work. Заодно исчезла вся история сообщений. Вернее ее перенесли в попап, который показывает историю за дополнительный клик. А все мои персональные проекты просто пропали. Успокаивает одно. Похоже, это кривые руки команды, которая делает macos приложение. В вебе все на месте. Очень надеюсь, что они сгорят от стыда и починят все сегодня же. Пока же открываю окно с чатом в chatgpt и испытываю испанский стыд. А вам понравилось обновление? @wealldesignets

std::expected в C++23: гайд по миграции с исключений на функциональный error handling Берём функцию, которая грузит пользователя, проверяет права и собирает DTO. На исключениях она пишется в три строки и выглядит компактнее, чем цепочка на std::expected. Вот только какие типы исключений способна бросить эта цепочка вызовов, видно не в сигнатуре, а в документации, и компилятор промолчит, когда в глубине добавится ещё один. С std::expected из C++23 набор возможных ошибок стоит прямо в возвращаемом типе, и его проверяют статически на компиляции. Гайд ведёт от базового API к monadic-цепочкам через and_then и transform_error, показывает конвертацию ошибок между слоями и честно перечисляет места, где переходить как раз не стоит.

Все помнят легендарный текст «Триатлон с позиции жены»? Представляем ремейк: слово жене вайбкодера. <пятничныймем> Вайбкодинг с позиции жены Сначала объясню, что это такое. Вайбкодинг — это когда человек решает, что для счастья ему нужно написать приложение или там B2B SaaS, толком не умея программировать. Он говорит нейросети «сделай красиво», она делает некрасиво, или красиво, но не так. И так четыре тысячи раз до трёх часов ночи. Офигеть, ты сам написал приложение! — скажет среднестатистический человек, и этим словом раскроет весь смысл мероприятия. Они, конечно, говорят про демократизацию разработки и «идея важнее кода», но это неправда. Они просто хотят запуститься на Product Hunt и чтобы кто-нибудь из близких в 8, драть, утра апвоутил и писал «Congrats! Game changer!» — выискивая своего долбанутого мужа среди тысячи других чуваков, запустивших в этот же день такой же ту-ду лист с AI. Второй момент: вайбкодинг — как пёс на кровати — случается не в один миг. Счёт за токены на 300 долларов вам выкатят не сразу. Начнётся всё достаточно безобидно: бесплатный чатик, вопросик про регулярки, скриншот «смотри, оно само». Вот тут тонкий момент — как только бесплатный чатик меняется на подписку «для проекта», берите сковородку в правую, скалку в левую, и лупите вайбкодера что есть мочи. Упустите — через год будете апвоутить. Потому что дальше оно вылупится, наденет шумоподавляющие наушники и уедет жить в терминал. За подпиской следуют «более лучшие агенты», за агентами — облачный хостинг топового уровня, а там и до «тестового» домашнего сервера за 150 тысяч рукой подать. Спросите «а не охренел ли ты тестировать за 150k?!» — и проиграете: охренел он ещё на подписке уровня Max. Довольно скоро подопытный сможет запилить SaaS за выходные. Я по неопытности попробовала извлечь из этого увлечения хоть какую-то пользу и попросила сделать приложение для семейного бюджета или автоматизировать оплату коммуналки — раз уж «ты всё равно там сидишь». Не делайте так, девочки. Там, где визионер пилит единорога, нет места мелким бытовым проблемам и решению реальных задач вашей семьи. Потом появятся курсы. Вы знали, что промптить клода можно неправильно? Для меня это до сих пор из области «ты как-то неправильно ковыряешь в носу», но я скромно молчу. Не так промптишь, не так контекст держишь… Спросите — а когда же жить? Жить можно в отпуске, девочки. Но макбук поедет с вами. И аппрувить действия агентов нужно будет даже на пляже. </пятничныймем>

✔️ Meta* представила Muse Spark 1.1 Superintelligence Labs выпустила мультимодальную модель Muse Spark 1.1 для работы с кодом, агентными системами и управления компьютером. В отличие от семейства Llama, веса новинки закрыты. Выступая главным агентом, модель собирает контекст, строит план и делегирует задачи субагентам. Контекстное окно составляет 1 млн токенов. Spark 1.1 умеет самостоятельно сжимать историю прошлых сессий и интегрироваться с серверами MCP. В бенчмарках MCP Atlas и Humanity's Last Exam Muse Spark 1.1 обошла Opus 4.8, GPT 5.5 и Gemini 3.1 Pro. Opus сохранил лидерство только в SWE-Bench Pro. Вместе с релизом модели запущен API. Стоимость за 1 млн токенов: $1,25 на вход, $4,25 на выход, $0,15 за кэшированный ввод. Попробовать модель в режиме Thinking можно через веб-версию и приложение Meta AI. meta.com ✔️ Anthropic добавила аналитику активности в Claude Запущена бета-версия функции Reflect для веб- и десктоп-клиентов Claude. Инструмент генерирует статистические отчеты об активности пользователя за исключением чатов из режима инкогнито, прикрепленных файлов и запросов на медицинскую тематику. Сводка за 1, 3, 6 или 12 месяцев показывает частые темы, типичные задачи и часы пиковой нагрузки. Дополнительно в приложение интегрировали напоминания о перерывах и настройку расписания для режима "не беспокоить". Reflect доступен на всех тарифах. Для работы инструмента необходимо заранее включить функцию памяти. В будущих обновлениях появится поддержка Cowork. anthropic.com ✔️ OpenClaw стал некоммерческим Популярный фреймворк для локальных агентов преобразован в независимую некоммерческую организацию. Возглавит OpenClaw Foundation создатель Питер Штайнбергер. Переход поддержали OpenAI, Microsoft и NVIDIA. OpenAI обеспечит финансирование и выделит команду Claw Labs для совместной разработки. NVIDIA выпустила утилиту NemoClaw для интеграции фреймворка с моделями Nemotron на локальном оборудовании. Microsoft анонсировала корпоративного ассистента Scout на базе технологий OpenClaw. Крупнейшим финансовым донором фонда стал МIT. Параллельно вуз открывает Институт агентных вычислений для академических исследований. openclaw.ai ✔️ Cloudflare передаст OpenAI данные о трафике Компании запустили пилотный проект по оптимизации веб-краулеров и ускорению индексации контента для ИИ-поисковиков. Cloudflare, обрабатывающая более 20% глобального интернет-трафика, будет передавать алгоритмам OpenAI в реальном времени метрики свежести контента, частоту обновления страниц и качество поступающего трафика. OpenAI объединит эту информацию с собственной поисковой инфраструктурой и запросами пользователей ChatGPT. Доступ к сетевой аналитике позволит краулерам быстрее находить новые материалы и приоритизировать обход сайтов для генерации актуальных ответов. cloudflare.com ✔️ NASA открыло доступ к цифровому двойнику для космической робототехники Аэрокосмическое агентство США и Университет Райса представили первую опенсорсную среду для высокоточной симуляции внутрикорабельных роботов iMETRO Dynamic Simulation. Платформа, дебютировавшая на конференции ICRA 2026, работает как цифровой двойник физического испытательного стенда NASA. Среда детально воспроизводит интерьеры космических кораблей, лунных баз и физику микрогравитации. При внутреннем тестировании платформы разработчики создали приложение для удаленного управления в симуляторе и менее чем за сутки развернули его на физическом оборудовании в лабораториях агенства. news.rice.edu

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔐 Делаем разбор, вчерашней, простенькой задачки Разработчики телеграмма, подсуетились и немного внесли суеты к нам в опрос, но от этого наш опрос стал еще интереснее😂 Правильный ответ: ✅ Хранить пароли в виде хешей. Почему именно так? Представьте, что злоумышленник получил доступ к базе данных пользователей. Если пароли хранятся в открытом виде, он сразу увидит:

ivan123
qwerty
Password123

И сможет использовать их для входа в систему. Если же в базе хранятся хеши, злоумышленник увидит только результат работы алгоритма хеширования, например:

e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e

Сам по себе такой хеш не раскрывает исходный пароль. Да, при слабых паролях злоумышленник может попытаться подобрать их с помощью словарей или brute force, но это уже значительно сложнее, чем просто прочитать пароль из базы. 🧠 Поэтому большинство современных приложений не хранят пароли, а хранят их хеши.

Свобода / несвобода фич в продукте Продукт свободен, когда все идеи-фичи имеют единую, последовательную и связанную логику ⇄ механику ⇄ архитектуру ⇄ CJM ⇄ JTBD, являясь частью Единого Целого настолько, что перестают быть отдельными элементами Системы. Из-за консистентной (наше новое любимое слово с ИИ) логики-механики-архитектуры, такие фичи внедряются с минимальным вложением усилий в эту самую логико-механику-архитектуру. Минимум разработки/багов, минимум новых неизвестных действий для пользователя, единые связанные метрики. Другими словами, каждая новая фича на 98% становится лишь новой фронтовой обёрткой вокруг-поверх-после механики и логики другой, создавая новые линии связей между ними, а не плодит новые "уникальные" фиче-сущности-объекты. Именно благодаря этому, они усиливают друг друга пропорционально, и каждая новая фича кратно увеличивает единственный набор метрик, не вынуждая продакта использовать ранние/запаздывающие/прокси и прочие показатели. И именно поэтому такие фичи работают с минимальными объяснениями – их суть давно понятна на примере прошлых, механика стала привычна, а логика всё неизменно подтверждает. Найти такую фичу просто – удали одну такую фичу из петли-цепочки, и рухнет добрая часть всего продукта.

Несвобода же определяет трение Так трение определяет несвободу

А несвободный продукт тот, в котором каждая новая фича требует новых переводов логики, механики, архитектуры из-за изменившегося (за их же счёт!!!) внимания и намерения пользователя. И это то, с чем мы, как продакты, каждый день с боремся, плодя фичи и онбординги-подсказки, гордо называя это адаптациями и прочими улучшениям конверсий и метрик, вместо того, чтобы иметь смелость признать, что все предыдущая фича была частью продукта, который не был Системой, и почти всё, что мы делали –  улучшали чинили наши прошлые ошибки неконсистентных фич.

Теорема о тормозах Поговорим о ситуациях, когда компьютер тормозит. Под тормозами понимается медлительность, мешающая свободному взаимодействию и тем самым вызывающая фрустрацию и раздражение. Если компьютер скачивает пять гигабайт данных, компилирует сложный проект или рендерит видео, это занимает ощутимое время, но это не тормоза: мы дали компьютеру задачу, и он работает, выполняет. Теперь допустим, что видео рендерилось час, потом отобразился статус «Завершено», а через секунду готовый файл отобразился на рабочем столе. Первый час компьютер не тормозил, но следующую секунду — тормозил. Теорема: все тормоза являются ошибками и исправимы. Технически даже своевременное отображение статуса или реакции не действие пользователя — это такая же «работа», как и рендеринг видео. Однако такая работа должна быть выполнена за время, которое человек не способен ощутить. Будем называть это «мгновенно». Примеры тормозов в современно софте: — при запуске программы нельзя сразу же начать ей пользоваться, а нужно ждать загрузки; — после загрузки часть интерфейса дорисовывается на глазах у пользователя; — при нажатии на кнопку нет мгновенной реакции; — при вводе с клавиатуры символы появляются не мгновенно; — при прокрутке страница едет не плавно или с отставанием от пользователя; — при прокрутке часть содержимого догружается на глазах у пользователя, а не приезжает уже готовым из-за края окна; — при изменении размеров окна разные части интерфейса перерисовываются на глазах у пользователя с разной скоростью или в несколько «прыжков»; — при перетаскивании объекта программа понимает, что может «принять» его, не мгновенно; — после открытия меню, на глазах у пользователя в нём добавляются пункты или меняется их порядок; — разные части интерфейса реагируют на действия пользователя через разное время. Во времена первых компьютеров тормоза были неизбежны, потому что мало что можно было сделать мгновенно. Но как минимум последние двадцать лет компьютеры на несколько порядков быстрее, чем необходимо для мгновенности, а значит и для полного отсутствия тормозов во всех случаях. Если программа тормозит, это лишь значит, что в тот момент, когда она должна мгновенно отобразить данные или отреагировать на действие пользователя, она занята чем-то другим. Это что-то другое — ненужная в данный момент, лишняя работа. Это ошибка в программе, и она должна быть исправлена. Лишняя работа должна перестать делаться и мешать пользователю пользоваться компьютером. Таким образом, тормоза нельзя списать на слабое железо; это слабость исключительно её автора.