artCraft навели много шума со своим стеком open source клонов популярных (и сложных) платных продуктов. Навайбкодили клон Adobe Photoshop который уже набрал 74к звезд на гитхабе. Конечно, возникло много скептицизма от людей, которые сказали, что это работать не будет, потому что такое не может работать никогда. Этих людей осуждать не будем - мы видим новые явления в сфере разработки продуктов прямо сейчас, не все могут принять, что многое, что раньше не работало, теперь работает. Я PhotoCraft попробовал. Факт №1: PhotoCraft работает сносно. Весит 80 мегабайт. Восемьдесят. Запускается на моем макбуке моментально. Глубоко не копал, но шорткаты фотошопа у меня навсегда зашиты в спинной мозг, и это до сих пор большой кайф и комфорт по сравнению с фигмами новомодными (фигма, если что, крута, со всеми своими преимуществами, но рефлексы наработанные профессиональным использованием продукта не обманешь - на мелкие картинки я всегда в фигме трачу много времени, ведь я не провожу за этим инструментом по 40 часов в неделю). Лет 7-8, если не соврать, я уже не пользуюсь фотошопом, да и вообще не произвожу на свет растр или вектор за денежку, а тут - как будто попал в домашние тапочки. Факт №2: темп разработки на гитхабе - не замедляется. Это не тот обычный случай, когда чувак быстренько навайкодил и бросил реп на произвол судьбы. Оно обновляется и улучшается каждый день. AI агенты уже не дети, и позволяют держать постоянный темп разработки настоящего, сложного продукта. Пользователи поставляют github issues. Агенты их проверяют, и если воспроизводят баг - пробуют починить. Кожаный мейнтейнер включается иногда в сложных случаях, от него не требуется теперь тратить всю свою жизнь на поддержку продукта. Это вполне себе самоподдерживающаяся система, пока есть токены. И самое главное. Факт №3: MCP протокол, встроенный в ДНК десктопного программного продукта - это штука, которая заставит глотать пыль старых, традиционных игроков, которые еще не осознали ситуацию до конца. Агенты должны уметь нативно и эффективно управлять инструментом, но дать человеку подхватить работу и покрутить результат. Живой пример - мне нужно было нарисовать og:image для SaaS (картинку для соцсетей), с минимальным моим вовлечением, с помощью агента, НО я хотел рулить промежуточным этапом - на уровне: подвигать в макете строку текста выше и ниже, быстро отредактировать текст, покрутить цветовой слайдер тут и там - грубо говоря, 80% работы в макете сделал агент, но я, человек, в нужный момент перехватил управление на себя, отредактировал в нужных местах в удобном мне интерфейсе, и отдал штурвал. "Штурвал" в данном случае - интерфейс не текстовый, а человеческий - кнопочки, слайдеры, визуал. Так вот, если до этого мне приходилось командовать Opus 5.5 в Claude Code на уровне "а давай вот тут еще пиксель поменяем" - а это подход очень идиотский, правда - то теперь в photocraft я сначала просто промчу текстом клода там где надо сделать заготовку, но потом использую нормальные, человеческие способы сделать из этой вполне шаблонной фигни конфетку.

Чтобы не быть голословным, вот области, в которых я вижу как страдает человечество из-за устаревших программных продуктов, и страдать осталось недолго: CAD: проектирование инженерных деталей. Fusion 360 через MCP - убого, облачно, дорого. Альтернативу я уже потестировал: SolidCraft MCP от tangency-labs - свежий продукт, который существует меньше месяца, а уже значительно лучше Fusion в плане интеграции с агентом и позволяет делать нормальные вещи. DAW: Ableton Live - мощнейший софт для создания музыки. Мейнтейнеры агентских интерфейсов к Ableton прямо признают, что Ableton в своем API не раскрывает кучу моментов, которые позволили бы сделать более удобный агентский интерфейс (см. Producer Pal в Github). SoundCraft от ArtCraft пока не пробовал, похоже он еще очень сырой и до него не доходят токены пока - но тут MCP тоже уже на уровне ДНК, аналогично PhotoCraft. Ждем. Графика: ну, вы поняли. Раньше мы или должны были брутфорсить нано банану, заспамливая его своими текстовыми запросами, в лучшем случае что-то там подрисовывая кисточкой для масок, или уж рисуйте все с нуля сами. Еще был вариант попросить клода сделать HTML а потом рендерить в PNG через Playwright - тоже костыль. Видеопродакшн: пока кто-то брутфорсит напрямую видеомодели дорогими промптами, а та выдает рандомные результаты, умные люди уже начали сначала просить Клода сделать сцену в Блендере (грубо, там только ездит камера и расположены заготовки для объектов) а уже потом такая болванка после отсмотра человеком (и многократных правок - дешевых и быстрых) уходит на финальный продакшн в видео-модель. Этот подход к работе - гибридный, позволяющий объединить сильные стороны агента и живого человека, и он до сих пор не был реализован нормально. Ты или агента просишь наверстать HTML а потом ему говоришь "а теперь подвинь на 10 пикселей строчку" computer use - наиболее близкий аналог - при всех громких заявлениях последних лет и месяцев - работает крайне херово и жгет невероятное количество токенов, и является костылем и промежуточным этапом пока десктопный софт не подготовился к настоящей агентской работе. FreeCAD рушится, когда Claude пытается через accessibility инструменты MacOS его использовать. Универсальный протокол. Универсально хуевый в каждой поставленной задаче. Jack of all trades, master of none.

Забавный рабочий кейс. Один клиент Finom'а в LinkedIn написал достаточно неприятный пост по поводу того, что наш AI неплохо работают. Дальше команда маркетинга попросила меня ответить. Я ответила и рассказала про фичи, которые у нас уже были запланированы и которые решат его боль. Потом этот клиент начал со мной такое публичное общение в LinkedIn. Он меня отмечал на каких-то своих постах и говорил, что нам нужно сделать Public MCP connection сделать. На самом деле уже вот в этот момент мы проходили ревью в ревью Anthropic и OpenAI. Сегодня ревью прошло и коннектор Finom публично доступен - многие менеджеры наши менеджеры написали про это (и я тоже). И вот этот клиент публикует у себя пост - «Блин, как круто, вы такие молодцы». Что мы послушали, сделали - и вот так и должен работать продукт. Как-то так здорово получилось, что подключились совместно продукт и маркетинг. Забавная просто случайность, которая в итоге привела к тому, что клиент счастлив - еще и публично об этом рассказал. Люблю такое.

Опенсорс фреймворк от CopilotKit для Intelligent UI, и он уже в топ-5 трендов GitHub 🔥 Идея в том, что агент отвечает на запрос не текстом, а живым интерфейсом: интерактивными графиками, 3D-сценами, формами, симуляциями и визуализациями алгоритмов. Всё рендерится в песочнице прямо в чате. Под капотом Next.js 16 с React 19, бэкенд на LangChain Deep Agents, который подгружает визуализационные скиллы по требованию, и отдельный MCP-сервер. Через него дизайн-систему и сборщик HTML можно подключить к Claude Desktop, Claude Code и Cursor. Лицензия MIT, запускается командами make setup и make dev. В анонсе пишут про работу с любым LLM и любым агентным фреймворком. В README по умолчанию стоит Claude, для OpenAI достаточно ключа, а для остальных провайдеров нужно править модель в коде. Слабые модели, по словам авторов, часто ломают вёрстку. Авторы уверяют, что к 2027 году такой агентный слой будет в каждом приложении. Спорно, но направление понятно: интерфейс всё чаще генерируется под задачу, а не рисуется заранее. Источник: https://github.com/CopilotKit/OpenIntelligentUI @ai_machinelearning_big_data #ui

AI в пентесте: кроме Claude и Codex — а что ещё? Ищу тех, кто уже собрал рабочий пайплайн Последние месяцы я плотно пытаюсь встроить ИИ в свой пентест-процесс. Не потому что все это делают, а чтобы реально разгрузить рутину: разведка, разбор выдачи сканеров, черновики отчётов и так далее. И чем дальше, тем чаще ловлю себя на одном и том же вопросе. Из «мозгов» у меня по сути два рабочих варианта — Claude и Codex. Оба неплохо справляются с рассуждением, планированием шагов и интерпретацией результатов. И Codex лично для меня работает поприятнее, так как Claude постоянно видит в моих действиях нарушения 😎. На этих двух инструментах мой список и заканчивается. И тут возникает вопрос, на который хочется услышать мнение тех, кто уже глубже в теме. Ведь ещё совсем недавно, месяца 3–4 назад, я даже выкладывал в паблик разбор ИИ-инструментов, которые потом даже встроили в Kali, — и вот уже как будто бы это неактуально.

Если модель грамотно настроена — с нормальным системным промптом, доступом к инструментам и внятным контекстом по скоупу — есть ли вообще смысл городить связки с отдельными «агентными» обёртками вроде HexStrike AI? Или при правильной настройке самой модели + MCP эти прослойки становятся лишним звеном?

Поясню, о чём речь. Сейчас экосистема вокруг «ИИ + оффенсив» выглядит примерно так: HexStrike AI — MCP-сервер, который прокидывает модели доступ к 150+ security-тулзам (nmap, sqlmap и прочее) и как будто бы всё «мышление» делегирует подключённой LLM. PentAGI — попытка сделать полностью автономного агента со своей архитектурой, а не просто обёртку над тулзами. Pentest Swarm AI — здесь уже не «несколько агентов подряд», а настоящий swarm: децентрализованные агенты с общей «доской» для обмена состоянием. CyberStrikeAI — аналог HexStrike, но на Go: единый бинарник, web-консоль, встроенный лёгкий C2, role-based агенты. PentestGPT — тот самый ранний проект, который в своё время показал, что LLM в принципе способна вести пентест. Инструментов различных очень много. Но у меня складывается ощущение, что половина из них решает проблему, которую хорошо настроенная модель с прямым доступом к инструментам закрывает и так — своими базовыми возможностями. Что я хотел бы узнать — и, возможно, в комментариях каждый найдёт для себя что-то полезное. — Не изобретаю ли я велосипед, пытаясь обойтись минимумом инструментов там, где люди уже собрали нормальные пайплайны? — Какие ещё инструменты вы используете помимо базовых Codex CLI и Claude CLI? Буду признателен за любой практический опыт, грабли и советы. Возможно, что-то изложил не совсем корректно, но я постарался максимально подробно рассказать про свою боль и спросить про ваш опыт с использованием ИИ.

Все вокруг теперь программисты Короче, у Gergely Orosz в The Pragmatic Engineer вышла интересная статья про новый тренд: крупные компании начали создавать собственные аналоги Lovable для сотрудников. И нет, не для разработчиков! А для менеджеров, маркетологов, финансистов и прочих ребят, которые хотят сделать себе какой-нибудь инструмент, но писать код не умеют. Вот вам два примера. 1. Ramp и их Glass Ребята собрали собственную платформу для вайб-кодинга внутренних приложений. Причём первую версию сделали всего два инженера за несколько недель. Теперь любой сотрудник может описать, что ему нужно, подключить корпоративные источники данных и получить работающее приложение. Например, маркетолог собрал себе CRM с более чем 50 полями и фильтрами. И знаете, что самое интересное? В Ramp создание первого инструмента через Glass уже стало частью онбординга новых сотрудников! А 13 октября компания вообще вывела Glass на внешний рынок. 2. Stripe и их Harbor Здесь ещё интереснее. Один инженер за 40 дней создал внутренний инструмент для генерации интерактивных прототипов. И вот результаты с мая 2026 года: • Более 12 000 созданных прототипов. • Более 3 000 сотрудников воспользовались инструментом. • 25% сотрудников Stripe создали хотя бы один прототип. Причём используют его не только дизайнеры. Финансисты собирают интерактивные отчёты вместо презентаций, продавцы калькуляторы ROI, аналитики - дашборды. А самое интересное технически: Harbor интегрирован с другими AI-инструментами Stripe через MCP. То есть прототип можно передать coding-агенту для дальнейшей реализации. Оооокей! А зачем делать свой Lovable, когда уже есть готовые? Orosz выделяет несколько причин: 1. Данные. Корпоративную информацию не хочется отправлять в сторонние сервисы. Своя платформа позволяет контролировать доступ к ней. 2. Интеграции. Можно сразу подключить внутренние API, базы данных и другие системы компании. 3. Стандарты. Генерируемые приложения используют корпоративную дизайн-систему, а не выглядят как результат очередного хакатона. 4. Стоимость внедрения. Иногда собрать собственный инструмент оказывается сопоставимо по усилиям с выбором вендора, согласованием безопасности и последующим внедрением. 5. Компетенции. Инженеры заодно учатся строить собственную AI-инфраструктуру. А теперь моя любимая часть! Кажется, мы наблюдаем довольно интересную трансформацию роли инженерных платформ. Раньше у нас был внутренний заказчик, который приходил к разработчикам и говорил: - Ребята, сделайте мне дашборд, форму или какой-нибудь маленький инструмент! Разработчики брали это в бэклог, приоритизировали, обсуждали, оценивали… А через полгода сообщали, что в этом квартале ресурсов нет. 😁 Теперь этот же сотрудник может собрать себе нужный инструмент самостоятельно. И вот тут возникает интересный вопрос. Если создавать приложения сможет каждый, кто будет отвечать за весь этот зоопарк? Кто управляет доступами? Кто контролирует стоимость исполнения? Что делать, когда автор приложения увольняется? И кто гарантирует, что какой-нибудь вайб-кодер не откроет доступ ко всей корпоративной базе? Кажется, ответ опять - платформенные команды. Только теперь их задача не просто делать удобные инструменты для инженеров, а создавать безопасную среду, в которой приложения могут создавать вообще все сотрудники. И, на мой взгляд, это куда более интересная история, чем очередное ускорение написания кода на 30%. Потому что мы меняем не скорость разработки. Мы меняем то, кому вообще нужна команда разработчиков для создания программного обеспечения.

🧰 281 AI-инструмент для разработчика - с описаниями на русском Awesome AI DevTools RU - каталог для тех, кто хочет разобраться, что подключить к своей работе: от помощника в редакторе до агентов, тестирования и локальных моделей. Что внутри: • AI-IDE и терминальные агенты - Cursor, Claude Code, Codex, Cline, Aider и другие. • Код-ревью, тестирование и безопасность. • MCP, навыки, управление контекстом и оркестрация агентов. • Локальные модели, LLMOps и контроль расходов. • Отдельный раздел с российскими сервисами. У инструментов есть метки: открытый код, бесплатный тариф, локальные модели, свой API-ключ и поддержка MCP. Помимо каталога - сравнительные таблицы, схемы выбора и готовые стеки под разные задачи. А ещё четыре урока: как выбрать инструмент, запустить модели локально, настроить MCP и разобраться в устройстве кодирующих агентов. Полезная закладка, когда хочется собрать рабочее окружение с ИИ, а не устанавливать всё подряд. 💻 https://github.com/justxor/awesome-ai-devtools-ru

На выходных Тим опять открыл портал в преисподнюю. И даже немного поцапался с новым мессией и защитником криэйторов с ассет сторов, но ушел непобежденным. Зачем вообще в такие споры входить? Не понятно, пили себе свой движок на ИИ и стероидах. Да, инструментов для кодинга и создания контента будет становиться больше в UE, это уже не предмет споров, запомните этот твит, я знаю) Но очень не хотелось бы чтобы движок обрастал бриджами до трипо, хуньяня или чем то подобным, кода и MCP это, к слову, не касается, тут я за. И вот через пару лет действительно все отложенные проекты будут подняты из могилок, все механики будут сворованы, все технические решения у 90% инди будут похожи друг на друга, эпики обогатятся, как площадка для продажи всего этого, а что потом? Снова кризис, в том числе и идей, снова люди будут уходить выращивать огороды и скот и только самые талантливые будут придумывать новые аддиктивные механики, делать миры с погружением и запоминающихся персонажей. В целом все как всегда. @CGIT_Vines

Попалась в ленте реклама новой версии бесплатного OpenOffice (10.0), и кажется, что с офисами вопрос уже решен Написали, что полностью пересобрали приложение, ИИ (всякие там саммари, редактирования, вопросы по документу) вынесли в аддон, добавили поиск, MCP сервера, поддержку как облачных, так и локальных моделей, ну и еще большую поддержку форматирования, редактирования, печати и всяких старых форматов. Бесплатно и доступно для всех операционок. То есть теперь у нас есть LibreOffice (но он без ИИ-ек и кажется устаревает уже), OpenOffice (но давно не обновляется), WordCraft, GridCraft, DeckCraft, написанный ИИ-кой с нуля, GenOffice от GenSpark, тоже с нуля с ИИ, но командой, и всякие маргинальные Euro-Office, WPS и Collabora. Кажется, вопрос с открытием/редактированием документов как людьми на всех операционках, так и ИИ-ками уже полностью закрыт и бесплатен. https://www.omgubuntu.co.uk/2026/10/onlyoffice-10-expands-ai-tools

Вышел урок про ИИ-агентов простыми словами. Коротко: чат-бот отвечает, агент делает. Сам ищет, открывает сайты, заполняет таблицы и проверяет результат, круг за кругом, пока не дойдёт до цели. Что разбираю в видео: • из чего состоит агент: модель, инструменты, цель и цикл • как он работает внутри на примере таблицы цен 10 конкурентов • что такое MCP и почему его сравнивают с USB • где агенты уже работают: код, офис, поддержка, личные агенты • когда агент не нужен и хватит обычного сценария • три способа собрать своего: без кода, в n8n и кодом • пять правил безопасности, чтобы агент не наделал дел https://www.youtube.com/@baldfrombrowser

Продолжаю держать вас в курсе того, как получается внедрять AI агентов в повседневные задачи. Я продолжаю активно пользоваться Claude на работе и для личных целей как основным агентом. На работе даже появилось несколько скиллов, которыми я пользуюсь по несколько раз за неделю, и даже готов признать, что если у меня пропадет такая возможность – я сильно расстроюсь. Очень радует, что коллеги активно делают MCP к каждой кофеварке ко всему. Недавно опубликовали MCP к нашей in house системы управления экспериментами, которая является одной и самых важных в компании. Параллельно для личных целей я собираю агента как конструктор лего на фреймворке langchain. Этот агент крутится где-то на сервере, поэтому способен принимать и обрабатывать задачи даже когда я не за ноутбуком – это основное преимущество перед Calude. По сути, это самописный (бабушка дома сама на вайбкодила, не то что этот SaaS магазинный!) аналог openclaw или hermes, и ему не страшно доверить доступ к телеграму и почте. Сообщение выше, впрочем, как раз от него, он решил, что совершенно не обязательно читать задачу перед тем как перезаписывать ее текст. Точно поправлю промпт, но на самом деле можно и на уровне инструмента работы с задачами такое запрещать. Я не думаю то строить своего агента с нуля очень осмыслено, но этот проект очень много мне дает в смысле понимания того как устроена техническая обвязка "harness" современного агента. Меня сразу же очень впечатляет как много за нас делает Claude Code или Codeх: → позволяет в один клик подключать MCP, не прописывать конфиги руками → динамически подключает нужные для решения задачи tool'ы (если все доступные tool'ы сразу подгрузить в контекст, то контекст на этом закончится) → сжимает автоматом историю диалога, когда она становится слишком длинной, сохраняя суть → делает умный поиск по скилам → хранит и подтягивает откуда-то элементы долгосрочной памяти → декомпозирует задачи и запускает субагентов с урезанными полномочиями Можно было бы просто использовать Claude и не мучатся. Но когда мы начинаем встраивать агентов в свои процессы, или в клиентские фичи – тут уже не получится просто скинуть это на Claude. Нужно уметь настраивать карбюратор контекст руками. Расскажите, только честно: если завтра у вас пропадет возможность пользоваться LLM моделями для рабочих задач, это существенно повлияет на вашу работу? Или не особенно сильно? Андрей Менде, PM ML Booking .com, автор симуляторов Claude code AI для продакта, ЛЛМ для продакта, ML для продакта, и др.

Пришла утром мысль:

Почти всегда есть чел, который попытался построить собственный лунапарк 😁 Который можно попробовать и решить, использовать его или построить свой с блэкджеком.

Что имеется ввиду: - вам пришла идея (в этом примере был диалог во флудилке в духе «вот бы MCP прикрутить к Яндекс музыке, чтобы удобнее слушать подкасты и забирать») - вы вместо того, что создавать с нуля, идете искать референсы и примеры реализаций. И это может принести часы экономии и натолкнуть на новое, о чем вы даже не думали. ❓За прошлую неделю, на какую интересную библиотеку/проект вы наткнулись и попробовали использовать и теперь думаете приживется, либо будете делать на основе него свое?

#QI21 huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1-Turbo - официальная Turbo-версия Qwen Image 2.1 от Qwen. И диффузионные модели Comfy-Org: huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1/tree/main/diffusion_models github.com/hypersniper05/MCP-Image-Generator-Uncensored - #MCP для Qwen 2.1: любой LLM-клиент с MCP управляет генерацией. 2K, панорамы, эдит до 10 картинок, бесшовные тайлы (нормали/высоты), апскейл до 8K, 360-вьювер, удаление вотермарков и фона, прозрачные PNG, текст в картинке. В Docker, пик 11GB VRAM #uncensored huggingface.co/akhaliq/Qwen-Image-2.1-Multiple-Angles-LoRA - Multiple Angles: несколько ракурсов одного объекта для Qwen 2.1 #cameracontrol MAX

Progressive Disclosure для MCP/API - экономия токенов в ~99% Я вчера писал про 12 итерацию эксперимента с Personal OS, где я упаковал весь интерфейс для работы агентов и людей с версионированными документами (аналог своего GitHub + markdown) в две команды для CLI/MCP: (1) start “task name” - начинает сессию и получает описание текущего SDK (2) run “Python script” Это позволило упаковать сложный функционал работы с документами, версиями в SDK. Агент начинает новую сессию, получает текущий SDK, видит его возможности и начинает писать код для выполнения задач. Код выполняется на сервере в песочнице (настоящей, а не контейнер) с ограничениями пользователя. Это позволило перестать, наконец, делать новый деплой серверов API-шек и всех клиентов на каждое улучшение тулзов. Я смог прогнать пяток экспериментов по оптимизации SDK (более удобные функции) и сократил время праздношатания агентов в два раза. А потом Дима @kuchin (спасибо тебе!) скинул ссылку на Cloudflare Code Mode, где сделали что-то подобное, только масштабом сильно больше - им надо было паковать 1M-2M токенов описывающих их 2549 AI tools. Благодаря progressive disclosure и Code Mode + SDK они смогли уменьшить расход токенов для типичных задач агентов этак раз в 1000, а число инструментов сократить до двух. И вот тут я понял, что с таким подходом у нас не просто появилась среда, которая чуть улучшает подход с shared git repo + markdown и позволяет людям с агентами быстро обмениваться информацией без риска что-то безвозвратно потерять. Теперь же можно в этот SDK вшивать процессы по работе с информацией в компании не словами, а кодом (например - как создавать инвойсы, где их хранить, откуда брать статистику, как версионировать), выкатывая новые версии SDK на лету (они подхватываются новыми сессиями агентов). И все это без опасения, что контекст моделек переполнится. Благодаря progressive disclosure, он как был в 1000 токенов, так и останется, даже если SDK вырастет до двух с половиной тысяч инструментов, как у Cloudflare. Теперь только остается осознать все открывающиеся возможности. Ваш, @llm_under_hood 🤗