DuckLabs, разрабатывающая DuckDB, объявила о присоединении к Amazon Web Services — сделка должна вступить в силу в начале сентября этого года. Команда из более чем 30 человек останется вместе, в Амстердаме, а DuckDB, DuckLake и Quack сохранят лицензию MIT под управлением некоммерческого DuckDB Foundation. Сотрудничество с AWS шло уже больше года: продукт активно используется клиентами S3, а теперь стек ляжет в основу нового поколения дата-сервисов Amazon. В отличие от многих сделок, тут AWS покупает команду — а контроль над существующим продуктом разработчики будут постепенно раздавать сообществу. Хороший продукт, кстати, если кто вдруг не знает. https://ducklabs.com/news/2026/08/26/ducklabs-to-join-aws

На основе пятничного поста про промт:

Сожми документ максимально, не потеряв никакой информации.

Превратили этот подход в отдельный open-source skill — lossless-doc-compress. Скилл читает документ целиком и относит каждый фрагмент к одной из трёх категорий: KEEP — содержит информацию и остаётся без изменений; REMOVE — доказуемо избыточен и удаляется; FLAG — требует решения автора, поэтому остаётся в документе с пометкой. Он удаляет filler, пустой hedging, LLM-slop, дословные повторы и избыточные формулировки. Сохраняет факты, цифры, решения, оговорки, ограничения, названия систем, код и таблицы. Если есть сомнение — не удалять, дает отметку для автора Результат: три артефакта: Сжатый документ. Лог всех удалений и спорных мест. Scorecard: число слов до/после, процент сокращения и подтверждение сохранности содержания. npx skills add ML-SystemDesign/MLSystemDesign Код и инструкция: https://github.com/ML-SystemDesign/MLSystemDesign/tree/main/skills/lossless-doc-compress Это пост был прогнан через скилл

DHH объявил о запуске некоммерческого фонда Omacom Foundation с капиталом 8 миллионов долларов. Восемь учредителей внесли по миллиону каждый: Тоби Лютке (Shopify), Патрик Коллисон (Stripe), Майкл Делл (Dell Technologies), Джек Дорси (Block), Мэтью Принс (Cloudflare), Брендан Айриб (Sesame и Oculus), Джейсон Фрайд (37signals) и сам Ханссон, который в 37Signals бессменный CTO. Фонд будет владеть товарными знаками, финансировать инфраструктуру и поддерживать open-source проекты и разработчиков, от которых зависит Omarchy. Из восьми спонсоров только Майкл Делл представляет производителя компьютеров, зато такого, который давно делает ставку на Linux на своих моделях. Остальные — это энтузиасты с большой аудиторией, которая может быть целевой для дистрибутива Linux. DHH — человек увлекающийся всерьез, конечно. Я новые релизы Omarchy не пробовал, но меня пока смущает то, что каждый новый сопровождается комментарием DHH о том, насколько он теперь быстро устанавливается с нуля. Мне кажется, что нормальную систему не так уж часто надо устанавливать с нуля и если на этой уйдет 15 минут в полгода, я не предпочту ей совершенно другую только потому, что та устанавливается за 60 секунд каждые пару месяцев. Гораздо больше меня интересует, починили ли они наконец баг с засыпанием ноутбуков и что там с драйверами для Nvidia. https://omarchy.org/news/2026/08/omacom-foundation-launches-with-8-million/

Привет, друзья! 8 ИИ-проектов с открытым исходным кодом, которые заменяют платный софт Подборка для тех, кто предпочитает разворачивать решения у себя, а не платить за подписку. Кликайте на любой инструмент в списке, переходите по ссылке на репозиторий и уточняйте реальную стоимость эксплуатации, прежде чем внедрять его у себя. 1️⃣ Open Notebook Open-source аналог Google NotebookLM, который можно развернуть самостоятельно. Загружайте PDF, видео, сайты и заметки, общайтесь с ними в чате, получайте саммари и превращайте контент в подкасты. Ссылка на GitHub 2️⃣ No AI Slop Бесплатный навык, который убирает из текста более 20 характерных паттернов «ИИ-мусора» — пустые вступления для проформы, псевдоглубокомысленные концовки, тик в духе «дело не в X, а в Y». Также умеет работать в обратную сторону — сканирует текст и показывает все найденные паттерны. Ссылка на GitHub 3️⃣ I Have ADHD Бесплатный «скилл», который убирает "воду" из ответов ИИ-помощника для программирования. Нужная команда или путь к файлу указывается сразу, в самом начале ответа. Если задача состоит из нескольких шагов, они выстраиваются по порядку и нумеруются. А привычные фразы для «вежливости», вроде «Отличный вопрос!» или «Надеюсь, это было полезно!», убираются — остаётся только суть. Работает с популярными ИИ-помощниками для разработчиков: Claude Code, Cursor, Codex и другими. Ссылка на GitHub 4️⃣ Book to Skill Превращает книгу в скилл, которым реально может пользоваться ваш кодинг-агент. Вместо того чтобы закидывать в контекст 400-страничный PDF целиком, инструмент разбивает книгу на главы, и агент подгружает только ту, которая нужна для конкретного вопроса. Работает с Claude Code и Copilot. Ссылка на GitHub 5️⃣ Omni Route Если вы постоянно упираетесь в лимиты использования ИИ во время написания кода — этот инструмент собирает сотни провайдеров за одной единой точкой доступа. Работает с Claude Code, Codex, Cursor и Cline, автоматически переключаясь на другого провайдера, когда заканчивается квота. Ссылка на GitHub 6️⃣ AI Job Search Фреймворк, превращающий Claude Code в помощника по поиску работы. Оценивает вакансии на соответствие вашему профилю, адаптирует резюме, составляет сопроводительные письма и готовит вас к собеседованиям. Ссылка на GitHub 7️⃣ Strix Автономные ИИ-агенты, которые проверяют ваше приложение так, как это делал бы злоумышленник (проверять можно только ваши личные приложения). Каждая найденная уязвимость подтверждается рабочим proof-of-concept вместо ложного срабатывания, плюс даются рекомендации по исправлению. Ссылка на GitHub 8️⃣ ComfyUI Генерация изображений и видео на собственной видеокарте через визуальный граф узлов. Вы соединяете каждый этап вручную, сохраняете весь пайплайн в виде файла, которым можно делиться, и запускаете модели вроде Stable Diffusion, Flux и Wan без кредитов и месячных лимитов. Ссылка на GitHub #полезное

🚀 Yozh Scraper v0.1.9 уже на базе! Небольшое, но важное обновление - меньше ложных блокировок, пустых результатов и ненужного ожидания:

— Bing теперь возвращает реальные URL вместо click-tracking ссылок — заблокированные/CAPTCHA-страницы определяются сразу - экономим до ~45 секунд на запрос — browser-check Яндекса больше не считается блокировкой и не вызывает лишнюю ротацию прокси — throttle-страницы Amazon теперь корректно распознаются как блок и отправляются на повторную попытку — ошибки warmup-навигации теперь видны в meta.applied_warmup

И да! Это бесплатно и opensource с максимально свободной лицензией 👉 https://data.cyberyozh.pro/ru/ Ваши репосты, упоминания и ссылки на нас всегда 🫶

✔️ Корпоративные клиенты игнорируют Fable 5 По данным финансовой платформы Ramp, бизнес не спешит переходить на самую мощную из доступных моделей Anthropic. За первый месяц после релиза на Fable 5 пришлось всего 6% от общего числа купленных через API токенов.

Рамп оговаривается, что выборка данных для Fable получена из собственной системы по управлению расходами токенов и несколько смещена в сторону технологических компаний. Фактическое внедрение Fable, вероятно, еще ниже этих оценок, если предположить, что Fable 5 используется в основном для кодинга.

Главной причиной слабого старта аналитики называют завышенный прайс - при цене $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов модель обходится вдвое дороже, чем GPT-5.6 Sol от OpenAI. В результате флагман Anthropic принес на четверть меньше выручки, чем топовое решение главного конкурента, несмотря на свою более высокую производительность. Слабые продажи Fable 5 вскрыли другую проблему - компаниям всё сложнее просчитать реальную окупаемость топовых ИИ-решений. Прирост в качестве ответов часто оказывается неочевидным в рутинных рабочих задачах и не оправдывает переплату. На фоне того, как разрыв в возможностях между коммерческими гигантами и открытыми решениями сокращается до нескольких месяцев, корпоративные пользователи всё активнее мигрируют на open-source. Эта тенденция уже привела к замедлению темпов роста клиентской базы как у Anthropic, так и у OpenAI. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml