У нас тут после матокалипсиса в чате продолжают хоронить человечество, поэтому сегодня пост про проблему подробнее. Человечество прям сейчас столкнулось с неожиданной проблемой. Думали, что если ИИ возьмёт на себя всю рутину — например, рисовать картинки, писать литературу, снимать фильмы и кодить — люди с радостью станут курьерами, грузчиками и менеджерами ИИ. Может, даже, каждый будет вести блог. Уже видно, что утопия немного не сбылась ) Главная проблема в том, что ИИ уничтожает интеллектуальное сообщество. У нас тут эссе про это (мысленный эксперимент, не численная научная работа), разбираем. — Сначала там мрачно: профессиональное общество деградировало. Специалисты перестали обсуждать фундаментальные вещи: все разговоры свелись к тому, как правильно писать промпты. Люди не учатся глубоко и систематически мыслить, потому что машины теперь думают за нас. — Что ещё страшнее, исчез смысл вносить вклад в общее дело. Зачем писать обучающую статью со сложным решением проблемы? Её никто не прочитает — ну, кроме ИИ. А он сожрёт и выдаст ваше решение другому человеку, даже не упомянув вас. У спеца остается только личный сад, но больше не надо идти на рынок, чтобы обмениваться идеями с другими людьми. Зрители пропали. — Та же математика — это нифига не гении-одиночки. Там нужна общая база знаний и мотивация. Мотивация бывает внутренней (потому что самому интересно) и внешней (чтобы принести пользу другим, получить признание, славу или уважение коллег). Внутренняя мотивация — просто эмоция, а эмоции быстро угасают. Нужна ещё внешняя мотивация — зрители, сообщество, тщеславие. Вы публикуете работу, кто-то опирается на неё, цитирует вас, благодарит — это подтверждает, что вы делаете что-то полезное, и дает силы работать дальше. Любому человеку нужно, чтобы его труд был кому-то нужен. — Сейчас есть области, где ИИ лучше людей. Уже точно лучше доказывает теоремы, местами лучше пишет научные статьи и учебники (привет, эксперимент Гарварда), и вклад человека становится излишним. Нет смысла писать книгу, если нейросеть напишет её лучше. В целом — проблему подняли правильную, но почему-то экстраполируют общество линейно. Во-первых, ещё долго верхние проценты специалистов любой профессии будут вытеснять всех остальных, усиливая себя через ИИ. Во-вторых, мы, земляне, можем создавать новые типы сообществ и искать другую мотивацию. Тем не менее, пара научных работ в поддержку есть. Вот препринт про то, что ИИ делает с опенсорсом. Софт пишут маленькие команды, выкладывают свой труд бесплатно, получают взамен репутацию, внимание к себе, предложения о работе, контракты на консультации и иногда пожертвования. ИИ-агенты всего этого не делают и вообще бездушные ублюдки. В краткосрочной перспективе все в выигрыше. Поначалу качество и количество софта растут. В долгосрочной перспективе — коллапс. Порог качества для публикации возрастет, разнообразие программ сократится, а качество кода упадёт. Люди будут получать меньше пользы от экосистемы. Предлагают заставить ИИ донатить при поиске и славить создателей своей обучающей выборки. Тут прикол — если дать человеку ИИ, а потом отобрать, у него люто падает мотивация и растёт скука. В процессе ещё выяснилось, что если человек работает с ИИ постоянно, депривации нет, но скука всё равно медленно растет. ИИ делает учёных успешнее, а науку — однообразнее. Если ученый начинает использовать нейросети в своей работе, он становится супергероем: пишет в 3 раза больше, на него ссылаются в 5 раз чаще, становится начальником лаборатории на полтора года быстрее остальных. Но! Из-за того, что учёные с ИИ перестают лезть в неизведанные дебри (где данных пока нет, и их ещё надо получать) и толпой идут изучать то, что уже и так хорошо изучено — потому что там как раз легко применять ИИ — разнообразие тем падает на 5%. Учёные на 22% реже спорят друг с другом и вообще разговаривают. Тут про коллапс знаний: — ИИ выдает усреднённые ответы. — Люди становятся ленивыми. Зачем читать три разные книги или проводить исследование, если ИИ выдаст ответ за 2 секунды? — Человечество перестанёт генерировать уникальные идеи. ИИ будет выдавать усредненные ответы, люди будут их читать, потом ИИ будет заново обучаться на этих же усредненных ответах. — Если сделать доступ к ИИ-ответам всего на 20% проще/дешевле, чем самостоятельный поиск информации, люди начинают верить в вещи, которые в 2,3 раза дальше от реальной истины. Самое главное — БЕЗ ПАНИКИ! -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Масло сливочное, 72%. Скоро загрузится!

Unity Better Sprite Editor — улучшенный редактор спрайтов для Unity. Как встроенный, но лучше. Вот тут краткое видео есть по работе, чтоб сразу понятно было. Пока над игрой про котика работал, постоянно бодался с дефолтным редактором. Очень многих моментов не хватало даже для базовой работы. Постепенно для себя пилилась редакторская тулза, и вполне доросла до того, чтоб выложить в опенсорс. Если смотреть по фичам, то умеет всё, что умеет и дефолтный редактор, но поверх этого: - Выбор нескольких спрайтов и, соответственно, редактирование сразу нескольких - Для части операций есть предпросмотр до применения изменений - Удобная нарезка и мёрдж спрайтов - Массовое переименование - История изменений с undo/redo - При настройке формы больше опций Тулза пилится, в том числе, и для себя, поэтому постоянно буду дорабатывать. Буду рад лайкам репе на Гитхабе. Ну и приветствуется фидбек и предложения. Репа: https://github.com/Suvitruf/unity-sprite-editor Краткое видео с процессом: https://www.youtube.com/watch?v=hCnY4fG1efg #unity

С ростом мощности ИИ-моделей для разработки появляется много самописаных сервисов и приложений. Понятно, что если их пишет юный вайбкодер без опыта в разработке, скорее всего это будет очень сырой продукт. Но опытные разработчики ведь тоже участвуют в этой игре. Не знаю, насколько опытен автор сегодняшнего продукта, но сам продукт для меня весьма интересен, буду испытывать. Это аналог Photoshop. 20 лет назад я работал дизайнером, потом веб-мастером. И основными инструментами для графического оформления тогда были продукты Adobe - Photoshop и Illustrator. Конечно, ломанные. Сейчас Фотошоп все так же мощен, но дорог, а к его опенсорсной альтернативе GIMP я не смог привыкнуть за много лет. Насколько удобен был первый, настолько неудобен второй. Вот и автор Compositor в какой-то момент психанул, сделал свой продукт и выложил в опенсорс. Есть полный набор инструментов: слои, маски, фильтры, удаление фона и всякие эффекты. Это точно не с одного промпта делалось. Лицензия MIT. Единственный минус - только для Мака. #tools

🎮 Scenario опенсорснули целую игровую ИИ-студию — GameDev OS даёт вашим агентам 64 (!) скилла среди 9 специализаций, которые разрабатывают любую игру с нуля из одного запроса. С ними агенты научатся профессионально генерировать вообще всё — ассеты, текстуры, 3D-модели, анимации, саунд-дизайн, озвучку, открытый мир, трейлеры и многое другое.

Например, 2D-художник рисует эскиз пистолета → 3D-аниматор превращает его в 3D-модель → специалист по окружению создаёт локацию → саунд-дизайнер добавляет звуки выстрелов → видео-продюсер монтирует из готовой игры трейлер.

Работает с Claude Code, Cursor, Codex, Copilot и 70+ другими агентами, а также поддерживает генераторы Seedance, Meshy, Rodin и многие другие. Годнота для разработки игр — тут. @notboring_tech

🤩 GigaCode Universal Agent теперь в open source — и в коде не уступает специализированным агентам 🤩 Мы собрали этого универсального агента не только, что писать код, но и решать бизнес-задачи. Он пригодится, если вы подбираете агента под свои рутины и хотите видеть, что происходит в каждом запуске.

🤩 ПРЕДСКАЗУЕМОЕ ИСПОЛНЕНИЕ ... Каждый запуск воспроизводим: ▫️ на входе фиксируются задача, версия скилла, модель, инструменты и лимиты по токенам, шагам и времени; ▫️ на выходе агент отдаёт результат, артефакты, полный трейс, стоимость и статус.

🤩 БЕЗОПАСНОСТЬ ... Агента удобно запускать в изолированной среде (Swarm-режим, только Linux), но можно и без изоляции — тогда write_guard по умолчанию не даёт ему писать за пределами папки запуска.

🧩 ВОЗМОЖНОСТИ ... ▫️ субагенты, скиллы и MCP из коробки; ▫️ режим CLI и серверная инсталляция; ▫️ в разработке автороутинг, который будет подбирать оптимальную модель под каждую задачу.

🤩 КОДИНГ ... На модели Qwen3.6-35B-A3B агент набирает 65,7 % на SWE-bench Verified и 65,0 % на SWE-bench Multilingual. Это выше, чем у OpenCode и Qwen Code в тех же условиях.

Мы в команде уже используем агента — пишем код, анализируем данные, используем для поиска и решаем другие повседневные задачи. Проверьте у себя: запустите агента в CLI на своей задаче и посмотрите трейс и стоимость прогона. 🔗 Репозиторий на GitVerse #изнутри #опыт_ML #агенты #опенсорс

Находки в опенсорсе: мир питона за август 2026 Знаете, что будет, если скормить Python 3.14.0 всего пару строчек? Интерпретатор молча падает в core dump, и виной тому ленивые аннотации, которые когда-то прикручивали к CPython не самым простым способом. А по соседству народ увлечённо спорит про PEP 805, в котором Марк Шенон предлагает научить саму виртуальную машину приглядывать за потоками, потому что без этого возиться с многопоточностью в питоне по-прежнему муторно. И всё это только начало, потому что за тот же август Amazon успел прибрать к рукам чужие имена пакетов на PyPI, над JIT в CPython снова навис топор, а релизов от wemake-python-styleguide до django-modern-rest набежало столько, что перечислять устанешь.