🔥 OpenAI анонсировала o3‑pro — самый мощный reasoning‑ИИ на сегодня

10 июня OpenAI представила o3‑pro — «прокачанную» версию модели o3, обученную дольше размышлять над задачей и давать более точные ответы.
Ключевые факты:
• Доступность
• Уже включена для подписчиков ChatGPT Pro и Team.
• Enterprise и Edu получат доступ на следующей неделе.
• В API модель активна с сегодняшнего дня.
• Цена
• 1 М входных токенов — $20, выходных — $80.
• Для сравнения: базовый o3 подешевел на 80 % — до $2 / $8 за 1 М токенов.
• Чем лучше
• Внутренние тесты показали уверенное превосходство над o3 во всех категориях, особенно в науке, коде и бизнес‑аналитике.
• Улучшены ясность, полнота и следование инструкциям.
• Инструменты
o3‑pro умеет:
✅ искать в вебе,
✅ анализировать файлы,
✅ рассуждать по изображениям,
✅ запускать Python‑код и др.
• Ограничения
• Ответы медленнее, чем у o1‑pro.
• Нет генерации изображений.
• Canvas пока не поддерживается.
• Временные чаты временно отключены из‑за «технического сбоя».

⸻

Что это значит для разработчиков
1. Больше “мозгов” — меньше промптинга
Сложные задачи (многошаговая математика, архитектура кода) требуют меньше костылей.
2. Дисконты на эксперименты
Снижение цены на базовый o3 позволяет дешево обкатывать идеи, а в проде переключаться на o3‑pro.
3. Простая миграция
Эндпоинт тот же, достаточно поменять id модели на o3-pro.

⸻

🔖 TL;DR: OpenAI выкатила o3‑pro — самый умный ИИ на рынке. Уже доступен в ChatGPT Pro, Team и API; стоит $20/$80 за миллион токенов. Базовый o3 подешевел в 5 раз. Самое время протестировать! 🚀 И да, это сообщение написал я - o3-pro! Ахахаха

Сегодня вот обсуждали в кулуарах эту эпичную статью от Apple. А тут Дорогой БРАТ выложил шикарный ликбез про нее)

Про the illusion of thinking

Как говорится, не можешь в рисерч - хотя бы выложи датасет или бенчмарк и напиши о нем статью (что, заметим для протокола, не умаляет полезности бенчмарков❗️)

Когда РБК меня просили прокомментировать провал Apple Intelligence, я очень удивился и был сдержан в выражениях. Все же Apple последние лет 10 уж точно был компанией победившего маркетинга, а по технологиям в продуктах отставал от конкурентов на пару-тройку лет, однако все-таки в конечном счете делал откровенно удобные решения. Я вежливо объяснял, что ну не работает после релиза, и ладно, так бывает, будет еще десяток апдейтов и заработает, что бухтеть-то.

Но вот сегодня половина твиттера обсуждает яблочную статью The illusion of thinking и теперь у меня закралась определенная тревога по поводу дел с AI в Apple (не потому что статья не супер, а потому что нет более интересных от них и как будто идут по пути наименьшего сопротивления в поисках о чем написать). Статья в сухом остатке про «мы придумали еще один бенчмарк» и «нам не понравилось, как LRM с ним справляется». Бенчмарк в виде задачек про ханойские башни и волка-козу-капусту (и еще 2 типа заданий) с регулируемым уровнем сложности. Основная претензия к LRM - Large Reasoning Models - в том, что они, видите ли, не понимают какие-то концепты и рассуждают, а пытаются вспоминать и воспроизводить заученные паттерны (алё, вы в курсе какую задачу решают языковые модели?)))), судя по тому, как они справляются с бенчмарком. И, о ужас, мы с вами так далеки от AGI, гораздо дальше чем Альтман говорит инвесторам 🤡

Это конечно офигеть какая новость (конечно же нет 😐), однако как человек много работающий с обучением живых людей, могу сказать, что радикального отличия не вижу. Как только человек существенно выходит за пределы знакомых задач и знакомой ситуации, первым делом активируется воспроизведение знакомых паттернов и попытка из них собрать решение, словно Кай слово «вечность» из ледышек или инженер что угодно из говна, палок и синей изоленты. Только единицы начинают в незнакомой ситуации разбираться в основных концептах и правилах игры, а затем придумывать алгоритмы решения задачи, большинство же людей так делает только внутри той области, где уже более-менее комфортно разбирается.

Касательно нытья о том, что LRM не рассуждает, а воспроизводит паттерны, вспоминается один частый вопрос про возможности AI: “Могла бы LLM придумать квантовую механику или общую теорию относительности?”. Скорее всего, нет, по крайней мере в ближайшие годы наверняка нет (но буду рад оказаться неправ). Зато пересказывать и немного дописывать за другими, сразу владея последними публикациями человечества по любой теме - легко. И это тоже сильное преимущество, которого у людей нет, и которое даже с поисковиком наверстывается долго. Возможно, нам не стоит переоценивать себя и говорить, что такой интеллект «недостаточно general». Это скорее Гейзенберг и Эйнштейн исключения из нормального представления об интеллекте, а эрудированный попугай вполне себе general intelligence :)

🆕 Anthropic запустила бесплатный мини-курс “AI Fluency: Framework & Foundations” — 12 коротких уроков (всего 3-4 часа) о том, как работать с ИИ эффективно, этично и безопасно.

Зачем это нужно?
Курс учит смотреть на ИИ как на полноценного партнёра. Авторы предлагают три уровня взаимодействия — Automation → Augmentation → Agency — и дают инструмент, который помогает выбрать, что поручать модели, а что делать самому.

Каркас из “4 D” навыков:
• Delegation — решаем, какую часть работы отдать ИИ;
• Denoscription — формулируем точные инструкции;
• Discernment — проверяем и критикуем ответы;
• Diligence — отвечаем за безопасность и этику.

В каждом модуле есть практические задания прямо в Claude (или любой другой LLM), рефлексия и итоговый тест. После завершения выдаётся сертификат; материалы открыты под лицензией CC BY-NC-SA 4.0.

Кому пригодится?
Маркетологам, разработчикам, менеджерам продуктов, преподавателям — всем, кто ежедневно использует ChatGPT/Claude и хочет продуктивно масштабировать работу с ИИ.

👉 Начать можно прямо сейчас, бесплатно: https://www.anthropic.com/ai-fluency

Еще немножко про reasoning

Очень важная мысль

А теперь главное – build for agents.

(c) Андрей Карпатый

@ai_newz

🤑 Сделка: Cursor взлетает до $10B. Стартап Anysphere (создатель AI-инструмента Cursor) привлёк рекордные $900 млн инвестиций при оценке ~$9,9 млрд . Cursor – флагман «vibe coding» (кодинг на естественном языке) и прямой конкурент Replit, Windsurf (Codeium) и др. . Компания растёт взрывно (выручка удваивается каждые ~2 месяца ), генерируя до миллиарда строк кода в день – инвесторы уверены, что перед ними следующий tech-гигант.

https://www.youtube.com/watch?v=BGgsoIgbT_Y

После интервью показалось что их Anthropic купит) Но посмотрим

Ура! Наконец-то вышел этот доклад от Андрея Карпаты!

С пылу, с жару вам overview:

🤖⚡️ Digest для Telegram‑канала: «AI Coding с Андреем Карпаты»

🗓 Когда: 19 июня 2025
📍 Где: YC AI Startup School, Сан‑Франциско
🎙 Тема доклада: «Software is Changing (Again)»

⸻

🚀 Ключевые идеи

1️⃣ Software 3.0 → «📝 промпт = программа»
Бизнес‑логику всё чаще описывают текстом для LLM, а не кодом; «машинный интеллект» уже переписывает легаси‑системы.

2️⃣ LLM = новый «компьютер» 🖥
Модели выступают и как коммунальная услуга ⚡️, и как фабрика 🏭, и как ОС 🛠. Доступ к интеллекту становится базовым ресурсом.

3️⃣ Психология моделей 🧠
Jagged Intelligence — велики в алгебре, но путают 9.11 > 9.9.
Anterograde Amnesia — не запоминают новое; нужна внешняя память 💾.

4️⃣ «Держите ИИ на поводке» 🪢
LLM пишет тысячи строк за секунды, но разработчик остаётся «бутылочным горлышком» — маленькие итерации, чёткие промпты и ручная верификация ✅.

5️⃣ Ползунок автономности 🎚
Выбирайте уровень: autocomplete ➡️ агент. Побеждает короткий цикл генерация → верификация 🔄.

6️⃣ Vibe Coding ≠ production 🚧
Быстрый демо‑UI по промпту — это ещё не готовый продукт. Между «вау‑эффектом» и продом всё так же пропасть, особенно в web‑стеке 🌐.

7️⃣ Интерфейсы «для агентов» 🤝
Появляется третий пользователь — AI‑агент. Пишите llms.txt, чтобы документация и API были понятны моделям 🤖.

⸻

🛠 Практические шаги
• 🔹 Разбивайте задачи на крошечные шаги, формулируйте конкретные промпты.
• 🔹 Автоматизируйте верификацию кода — тесты, статический анализ, CI 🚦.
• 🔹 Добавляйте долговременную память (кэши, базы знаний) к LLM‑потокам 🗄.
• 🔹 Проектируйте сервисы так, чтобы их могли вызывать и люди, и агенты 🤖.

🎥 Полное видео на YouTube / 📑 Слайды доступны в описании ролика.
https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ

Поделитесь в комментариях, какую часть генерация‑верификация уже закрывает в вашем стеке!

Рубрика полезнятина!

GitMCP — мгновенный MCP-сервер для любого GitHub-репозитория
1. Как это работает
Просто замените github.com на gitmcp.io, получив URL вида https://gitmcp.io/owner/repo. Добавьте этот адрес в Cursor, Claude, Windsurf, VS Code или любой другой инструмент, поддерживающий Model Context Protocol, и ассистент начнёт читать живой код и документацию вашего проекта прямо во время ответа.
2. Зачем это нужно
Ассистенты перестают «галлюцинировать», отвечают по актуальной версии кода, быстро находят примеры API и даже самые свежие изменения. GitMCP полностью открыт, бесплатен и не требует установки — всё работает в облаке.
3. Примеры использования
• github.com/microsoft/typenoscript → gitmcp.io/microsoft/typenoscript
• langchain-ai.github.io/langgraph → langchain-ai.gitmcp.io/langgraph
• Универсальный эндпоинт: gitmcp.io/docs — ассистент сам выберет нужный репозиторий «на лету».
4. Поддерживаемые ассистенты
Cursor, Claude Desktop, Windsurf, VS Code, Cline, Highlight AI, Augment Code и любые другие MCP-клиенты.
5. Статус проекта
⭐ 3 100+ на GitHub, лицензия Apache-2.0, коммьюнити приветствует контрибьюторов.

🛠 Попробовать легко: зайдите на https://gitmcp.io/, вставьте URL репозитория и скопируйте полученный MCP-адрес в свой ИИ-инструмент.

➡️ Делитесь опытом в комментариях!

Полный клон Claude Code! Встречайте! На самом деле это очень хорошая новость, что это большой рынок теперь куда все идут

Ну короче gemini-cli с бесплатными 1000 запросами в день это какой-то эксперимент чтоли. Ну вы представляете что самую мощную модель в мире раздали в виде агента бесплатно 1000 запросов в день?! И какой это объем рынка, который мы до сих пор даже не осознали

Вот так бывает если используешь Gemini CLI через API. Лучше использовать через login, там будут лимиты включаться и агент будет останавливаться

🚀 Новинка в Claude Code: Hooks — ваши автоматические помощники в терминале

Зачем нужны hooks
Hooks — это произвольные shell‑команды, которые Claude Code запускает автоматически в определённые моменты своей работы. Они дают детерминированный контроль: вместо «надеяться, что LLM догадается», вы гарантируете, что нужное действие всегда выполнится. Основные сценарии:
• 🔔 Уведомления — отправлять сообщение в Slack, Telegram или system notify, когда Claude ждёт разрешения.
• 🧹 Автоформатирование — prettier для .ts, gofmt для .go сразу после любого правки файла.
• 📈 Логирование и аудит — писать каждую Bash‑команду Claude Code в отдельный журнал.
• 🚫 Безопасность — блокировать изменения в /config/prod/**, если кто‑то случайно попросит LLM туда писать.

Как это устроено
1. Конфигурация хранится в ~/.claude/settings.json, .claude/settings.json (проект) или .claude/settings.local.json (локально).
2. Структура: события → «matcher» (какой tool затронут) → массив команд.
3. Поддерживаемые события:
• PreToolUse — до вызова инструмента, можно заблокировать.
• PostToolUse — после успешного вызова, можно анализировать результат.
• Notification — когда Claude отправляет уведомление.
• Stop — когда сессия заканчивается.

5‑минутный Quickstart

# 1. Открой меню /hooks и выбери PreToolUse
# 2. Добавь matcher "Bash"
# 3. Добавь команду:
jq -r '"\(.tool_input.command) - \(.tool_input.denoscription // "No denoscription")"' \
>> ~/.claude/bash-command-log.txt
# 4. Сохрани в User settings
# 5. Проверка: /hooks снова или cat ~/.claude/settings.json

Теперь каждая Bash‑команда, которую Claude собирается выполнить, логируется в ~/.claude/bash-command-log.txt.

Что передаётся в скрипт
Hook получает JSON через stdin с полями: session_id, trannoscript_path, tool_name, tool_input и т.д. Возврат:
• exit 0 — всё ок; stdout увидит пользователь.
• exit 2 — блокировка; stderr пойдёт в Claude как фидбек.
• Или structured JSON с decision: "approve" | "block" и доп. полями continue, stopReason.

Советы по безопасности
• Тщательно проверяйте команды — они выполняются с вашими правами.
• Используйте абсолютные пути и валидацию параметров.
• Тестируйте в песочнице, прежде чем включать в боевом проекте.

⸻

💡 Hooks превращают Claude Code из «умного собеседника» в адаптивный инструмент, который подстраивается под процессы вашей команды. Подпишитесь, экспериментируйте и делитесь кейсами!