🧑‍💻 Вопрос про лимиты и токены Anthropic

Меня тут спрашивали — как обойти лимиты у Anthropic? А я спрошу в ответ: зачем вообще?

Сейчас есть куча бесплатных топовых моделей от китайцев, доступных прямо в OpenRouter. Один минус — они будут обучаться на вашем коде (если это критично, просто не используйте).

✨ Примеры свежих State-of-the-Art моделей:
• DeepSeek 3.1
• Qwen Coder 480B (самая большая кодер-модель)
• Kimi K2 (последняя версия)

И все они доступны бесплатно через OpenRouter.

⚙️ Как подключить:
1. Регистрируетесь в OpenRouter.
2. Делаете API-ключ.
3. Подключаете его к Crush — терминальному агенту, про который я недавно рассказывал.

После этого можно использовать бесплатные модели прямо в терминале.

🚀 Скоро еще покажу несколько интересных китайских терминальных агентов.

Perplexity пошли дальше и дают подписку на год за аккаунт на Paypal

Чуть не прошел мимо этой новости. Потестирую модельку скоро эту

Китайцы из Zhipu запустили подписку для Claude Code

В основе — собственная модель Zhipu, GLM 4.5. Работает исключительно с Claude Code, подписчикам выдаётся API ключ для эндпоинта совместимого с API Anthropic, который можно засунуть в агента от Антропик. Основной селлинг поинт — повышенные лимиты по сравнению с подпиской от Anthropic и меньше цена ($3 в месяц за Lite подписку и $15 за Pro). Вообще интересно наблюдать как, несмотря на закрытость Claude Code, всё больше провайдеров прилагают кучу усилий чтобы поддерживать именно его, а не что-то более открытое.

z.ai/subscribe

@ai_newz

Чуть не пропустил

https://developer.apple.com/documentation/xcode-release-notes/xcode-26-release-notes

Apple вслед за JetBrains активно докатывает большие coding LLM себе в интерфейс, что очень радует конечно. Но тут самое главное чтоб там был агент который умеет работать непосредственно с тулингом среды разработки, а не просто код писать. Код писать уже любая модель умеет…

💡 Vibe Coding: сначала план, потом код (или в сотый раз о самом важном)

Многие садятся вайб кодить — и тонут в хаосе. В Vibe Coding у нас всегда два этапа: Планируем → Кодируем. Это не бюрократия — это ускоритель.

⸻

1️⃣ План (обязательный артефакт)
• Сформулируй цель и границы.
• Собери доп. инфо: API/схемы/примеры/риски/ограничения.
• Определи DoD (критерии приёмки) и тест-кейс-скелет.
• Спланируй ветки и параллельные треки.
• Загрузите план в контекст ИИ (чтобы модель не «уходила в лес»).

Мини-шаблон (кидай в контекст перед кодом):

# План
Цель:
Объем/границы:
Входы/выходы:
API/контракты/схемы:
Ограничения/риски:
Артефакты на выходе:
DoD (критерии приёмки):
Тесты/метрики:
Ветки/параллельные треки:
План обзора (review):


⸻

2️⃣ Кодирование (строго по плану)
• Работаем в отдельных ветках: feature/..., fix/..., spike/....
• Для параллели используем git worktrees + Claude Code (удобно держать несколько сессий):
https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/common-workflows#run-parallel-claude-code-sessions-with-git-worktrees
• Регулярный синк: фиксируем расхождения → обновляем план → только потом продолжаем код.

⸻

3️⃣ Обзор (review)
Сверяем результат с DoD и тестами. Не совпало? Сначала корректируем план, затем код. Так гасим галлюцинации ИИ, отвлечения и «забывание».

⸻

Почему это важно
✅ Меньше хаоса и бесконечных доработок.
✅ Быстрее поставка за счёт фокуса.
✅ Легче масштабировать команду и параллельные треки.

Анти-паттерн
«Сейчас накидаю, а там разберёмся» → путаница, хотфиксы, долгий хвост.

Чек-лист запуска
☑️ 15–30 мин на план → ☑️ загрузить в контекст → ☑️ ветки + worktrees → ☑️ регулярный синк → ☑️ review по DoD.

🚀 Anthropic выпустила Claude Sonnet 4.5 — новая SOTA в кодировании и автономных агентах

Сегодня Anthropic анонсировала Claude Sonnet 4.5 — крупный шаг вперёд в линейке Claude.

⚙️ Что заявлено нового и впечатляющего:
• Модель способна работать автономно до 30 часов подряд, выполняя сложные задачи — по сравнению с ~7 часами у предшественника Opus 4.
• Внутренние тесты включали полную разработку веб-приложения “с нуля” — включая логику, базы данных и весь стек.
• Значительный рост “умения использовать компьютер / инструменты” (operating system benchmark): ~60 % против ~40 % у предыдущих версий.
• Улучшенные навыки в финанcах, научных задачах, безопасности, многошаговых рассуждениях.
• Sonnet 4.5 уже доступна в публичной превью для GitHub Copilot — пользователи Pro, Business и Enterprise смогут её выбрать.
• Стоимость API остаётся прежней: $3 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных токенов.
• Anthropic утверждает, что Sonnet 4.5 — их наиболее “aligned” (согласованная) модель по сей день — с меньшей склонностью к отклонениям, манипуляциям и “внедрению” побочных намерений.

🧭 Почему это важный релиз (и чем интересен для сообщества):
• Это шаг к ИИ-агентам нового поколения, способным автономно работать над длительными проектами без постоянного вмешательства.
• Значительное повышение надёжности: не просто “быстро отвечает”, а “утрясает логику, связывает инструменты, завершает продукт”.
• Конкуренция на рынке LLM усиливается: Anthropic показывает, что может не просто догонять, но и задавать темп.
• Переход из “демо-фич” к реальным системам, которые можно внедрить в производство и закрыть требования к надёжности.

⸻

📌 Критически важно: пока что мы видим заявленные показатели и внутренние тесты; реальные кейсы внедрения и стабильность в продакшене покажут, насколько они соответствуют амбициям.

Го тестить!

Ну и скоро мой обзор glm-4.5 от z.ai

Claude Code 2.0
Но что ещё интереснее, anthropic опубликовали claude code 2.0!

https://www.npmjs.com/package/@anthropic-ai/claude-code

Из интересных изменений:
• Нативное приложение для VS Code
• команда /rewind для отката изменений
• команда /usage для просмотра лимитов твоего плана
• Ctrl + R для поиска по истории
• Tab для включения думающего режима

Остальные изменения тут: https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#200

https://youtu.be/dGiqrsv530Y?si=Od3w7JWk1IgFqiwU

Посмотрите этот демо ролик обязательно. Genie это были цветочки

🚀 Новая эра агент-приложений: Claude Agent SDK от Anthropic

Anthropic недавно переименовали Claude Code SDK в Claude Agent SDK и расширили его возможности — теперь это не просто инструмент для помощи в коде, а полноценная платформа для построения автономных агентов.

🔍 Что это даёт
• Агент получает «компьютер» — доступ к файловой системе, запуск bash-команд, чтение/запись файлов и прочее. Это позволяет выполнять задачи вне рамок чистого текста.
• Используя этот подход, агент можно натренировать на:
• Финансовые агенты (анализ портфелей, прогнозы)
• Персональных ассистентов (календарь, travel, планирование)
• Службы поддержки (обработка запросов, эскалации)
• Глубокие агенты-исследователи (поиск по документам, сводка, анализ)

🔁 Архитектура: цикл агента

Типичный цикл работы агента в Claude Agent SDK:
1. Gather context — сбор контекста (файлы, логи, предыдущие сообщения)
2. Take action — применение инструментов, запуск кода, обращения к API
3. Verify work — проверка результатов, исправление ошибок, итерации

Ключевые детали:
• Инструменты (Tools): надо явно выделять основные действия, которые агент может предпринимать (например, fetchInbox, searchEmails)
• Subagents: агент может запускать субагентов, чтобы параллельно решать подзадачи и потом свернуть результаты назад
• Суммаризация контекста (compaction): при росте объёма контекста автоматически сводятся или резюмируются старые данные, чтобы не выйти за пределы контекстного окна
• Верификация: через правила (линтинг кода, валидацию), визуальные проверки (скриншоты), либо «судейство» другим LLM

🧪 Как начать
• Claude Agent SDK уже доступен — можно начать экспериментировать прямо сейчас.
• Для тех, кто уже работает с SDK, Anthropic публикуют гайд по миграции на новую версию.
• Важно: проектируйте агента вокруг цикла и методов верификации, потому что надёжность и возможность самоисправления — ключ к стабильной работе.

Мода на файловую память, теперь и код-агенты anthropic.

Вышло agentic SDK от антропика и там нашлось несколько интересных вещей про контекст и память.

Это уже практичное и модное решение, которое в разной форме мы наблюдали у manus и memagent.

Основные позиции – не засоряем контекст и кладем все в файловую систему ОС. Также для поиска НЕ используем без нужды семантику или даже bm25, оставаясь на grep/tail и прочих способах поиска встроенными инструментами вашей ОС. Да это не исключает проблемы больших файлов, где grep может быть не эффективен, но скорее всего, подобно идее с чанкованием, для памяти создается иерархическая память на "малых" файлах.

В итоге, центре всего стоит тезис: зачем нам семантика, когда можно взять поиск в ОС и агента для чтения и записи? Но, думаю, без семантики не обойтись, особенно, когда у нас много зависит от контекста, да еще и синонимов до кучи. Однако, быстренько найти нужный нейм файла, пойдет, а если не вышло (пустой поиск), уже можно полнотекстом и семантикой искать имя, тем самым балансировать между скоростью и надежностью/сложностью поиска. Особенно для файлов сотни мб или гб. Тут кстати и может помочь аналог чанкования, в виде иерархии файлов, на которые заранее бьём большие. Далее, берем файлик и читаем агентом, переносим из файла релевантное в контекст.
В любом случае, такое решение в итоге завязывает вас на эффективный контекст и конечно свойство роутинга, ризонинга и поиска по контексту. Крч хорошая llm вам нужна, которая у антропика есть. Но есть ли она у вас?)

Не успел я написать обзор glm-4.5 как вдруг:
⸻

🚀 Z.ai (Zhipu AI) выпустили GLM-4.6

Что нового:
• 📏 Контекст до 200K, вывод до 128K — влезают длинные ТЗ, логи и треки агентов.
• 💻 Кодинг: ощутимый рост в реальных задачах; по их CC-Bench — рядом с Claude Sonnet 4 и ~15% меньше токенов, чем у 4.5.
• 🧠 Рассуждения, tool-use, поиск и агенты — стабильнее и «умнее» в фреймворках.
• 🪪 Открытые веса (MIT) на Hugging Face → можно катать локально (vLLM/SGLang).
• 🔌 Где пощупать: Z.ai (чат/API) и OpenRouter ($0.60/M in, $2/M out); для IDE — GLM Coding Plan от $3/мес.

Кому зайдёт: разработчикам и тимлидам, кто строит агентные пайплайны и держит большие контексты в проде.

По многочисленным просьбам!

🔑 Z.AI (GLM) — как зарегистрироваться по моей рефке, оплатить и получить API-ключ

Моя реф-ссылка:
https://z.ai/subscribe?ic=HRSUIKMMVP

Зачем это нужно?
API-ключ позволит использовать GLM (например, через zclaude для Claude Code) и другие интеграции.

Шаги:
1. Перейди по ссылке и создай аккаунт
Открой реф-страницу и зарегистрируйся/войдИ. После логина попадёшь в зону подписок.
2. Выбери тариф и оформи подписку
На странице подписки выбери план (напр. GLM Coding Lite или GLM Coding Pro) и следуй шагам оплаты. Эти планы заточены под кодинг-агентов и Claude Code.
3. Привяжи способ оплаты
В аккаунте открой раздел API Management → Payment Method и добавь карту (если не предложили в мастере подписки).
4. Создай API-ключ
Перейди в API Management → API Keys и нажми Create Key. Скопируй ключ и сохрани его в безопасном месте.
5. (Опционально) Подключение к Claude Code / zclaude
Для работы через Anthropic-совместимый эндпоинт Z.AI укажи базовый URL и ключ (см. мой ланчер zclaude). Базовый эндпоинт для Claude Code:
https://api.z.ai/api/anthropic

🧰 zclaude: параллельный запуск Claude через Z.AI (GLM) + оригинальный Claude (Sonnet 4.5)

Что даёт:
• zclaude — запускает Claude Code через Z.AI (GLM-4.6) и ходит на сервера z.ai.
• claude — остаётся оригинальным (Anthropic), можно гонять Sonnet 4.5 параллельно.

Gist со скриптом:
https://gist.github.com/dpolishuk/515d1213525e1d3dc7afb102c2ae1f63

⸻

0) Что понадобится

Установить Claude Code (CLI) на macOS:

# Вариант A: npm (если установлен Node 18+)
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Вариант B: нативный инсталлятор (beta)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Проверка
claude doctor


⸻

1) Положить zclaude в $PATH

mkdir -p ~/bin
curl -fsSL -o ~/bin/zclaude \
https://gist.githubusercontent.com/dpolishuk/515d1213525e1d3dc7afb102c2ae1f63/raw
chmod +x ~/bin/zclaude

# Добавить ~/bin в PATH (если ещё не добавлен)
echo 'export PATH="$HOME/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
exec zsh -l

# Проверка
which zclaude # должно показать: /Users/<ты>/bin/zclaude


⸻

2) Ключ Z.AI и эндпоинт

Эндпоинт (Anthropic-совместимый): https://api.z.ai/api/anthropic

Вариант A — хранить ключ в файле (как ожидает скрипт):

read -s ZAIKEY && echo "$ZAIKEY" > ~/.zai_api_key && chmod 600 ~/.zai_api_key

Вариант B — через переменную окружения:

echo 'export ZAI_API_KEY="ВАШ_API_КЛЮЧ_ZAI"' >> ~/.zshrc
exec zsh -l

zclaude сам подставит нужные ENV только для дочернего процесса, оригинальный claude не тронет.

⸻

3) Тест быстрого старта (GLM через Z.AI)

# Разовый запрос (без REPL):
zclaude -p "Сделай функцию fib(n) на Python с мемоизацией и тестом."

# Интерактивный режим:
zclaude
# внутри набери:
# /status # увидишь активную модель (GLM) и базовый URL api.z.ai

По умолчанию zclaude стартует с --model glm-4.6. При желании можешь указать модель вручную:

zclaude --model glm-4.5


⸻

4) Оригинальный claude (Sonnet 4.5) — параллельно

Во втором терминале запускай «родной» Claude Code:

claude --model claude-sonnet-4-5-20250929

Так можно держать два окна:
A: zclaude (GLM-4.6 через Z.AI)
B: claude --model claude-sonnet-4-5-20250929 (Anthropic)

⸻

5) Полезные команды

# Пайпинг файла:
zclaude -p "Объясни этот файл" < ./src/file.ts
cat src/file.ts | zclaude -p "дай краткий обзор"

# Смена модели в интерактиве оригинального claude:
claude
/model claude-sonnet-4-5-20250929

# Диагностика:
claude doctor

⚙️ GLM-4.6 + Claude Code: полный функционал как у Sonnet, агенты, скорость, без VPN

— Полная совместимость с Claude Code. Z.AI даёт Anthropic-совместимый endpoint, поэтому Claude Code работает с GLM-4.6 «из коробки» — без правок в самом CLI.

— Функциональность на уровне Sonnet-4. В реальных код-тестах внутри Claude Code GLM-4.6 показывает паритет/превосходит Sonnet-4; модель «заточена» под агентные сценарии и tool use.

— Агенты — работают. Claude Code сам по себе — агентный инструмент; GLM-4.6 улучшает планирование и вызов инструментов, так что привычные фишки (права/инструменты, автономные шаги и т. п.) сохраняются.

— Быстро. GLM-4.6 специально выпущен для кодинга (GLM Coding Plan) и стал заметно эффективнее: в среднем >30% экономичнее по токенам vs GLM-4.5, что ощущается как более резвый отклик в рабочих сценариях.

— Без VPN. Подключение идёт к домену z.ai (Anthropic-совместимый ANTRHOPIC_BASE_URL=https://api.z.ai/api/anthropic), поэтому доступ обычно работает «как есть»

Ну и за $360 в год за полный анлим это конечно сильное предложение

https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.6

По моим ощущениям оно прям на уровне пашет с sonnet 4.5 если настроены mcp и контекст хорошо подготовлен для агентности. Прям на уровне, ребята!

🚀 Sculptor: недостающий UI для Claude Code от Imbue

Наткнулся на интересный инструмент — Sculptor от Imbue — который пытается закрыть один из слабых мест при работе с агентами ИИ: как удерживать контроль, работать параллельно и не превратить весь рабочий процесс в хаос.

🔍 Что это и зачем
• Sculptor запускает каждый Claude-агент в своём контейнере — изолированно, безопасно, без опасений “что-то сломается на моей машине”.
• Можно переключаться между агентами мгновенно с помощью “Pairing Mode” — тестировать изменения, смотреть результаты.
• Ты можешь принимать изменения, сливаться или отклонять — как на кодовых ветках, но с интерфейсом, заточенным под агентов.

🛠 Ключевые фичи
• Параллельные агенты — не надо ждать по очереди, можно запускать задачи одновременно.
• Изоляция в контейнерах — агенты могут устанавливать зависимости, запускать код, не мешая основной системе.
• Управление данными / приватность — Sculptor работает в основном локально, и вы сами контролируете, что отсылается Imbue (логи, чаты и т.д.).
• Платформы: macOS, Linux, и на Windows через WSL.
• Сколько стоит: на этапе беты — бесплатно. Но нужен доступ к API Anthropic или подписка Claude Pro/Max.
• Поддержка других моделей: пока только Claude Code, но в планах — GPT-5 и др.

✅ Почему стоит присмотреться (для devs, инженеров)
• Если ты работаешь с агентами и уже сталкивался с “ветвлением”, конфликтами измнений, проблемами окружения — Sculptor предлагает удобный UI-слой, который снимает часть болей.
• Возможность экспериментировать параллельно — это огромный прокаченный UX по сравнению с “один агент в одной ветке”.
• Контроль: ты остаёшься архитектором идеи, агенты — лишь “исполнители”, а ты решаешь, что принимать.

⚠️ Что пока стоит учесть / риски
• Пока ранняя версия / бета — возможны баги, недоделки.
• Ограничение по модели (Claude Code) — если ты используешь другие языковые модели, не факт, что поддерживаются прямо сейчас.
• Нужно доверие: часть логов / данных может отправляться (но выбор за тобой).
• Архитектурный overhead: контейнеры + переключения — некоторый “cost” по ресурсам, инфраструктуре.

💻 Cursor теперь доступен в CLI

Cursor выпустил новый инструмент — Cursor Agent CLI, который позволяет запускать мощь Cursor прямо из терминала или в headless-режиме.

✨ Что умеет:
• Поддержка любых AI-моделей или режима Auto
• Работа с тем же контекстом, что и в Cursor IDE
• Интеграция с внешними инструментами через MCP
• Автозапуск скриптов: код-ревью, генерация документации, автоправки
• Поддержка GitHub Actions и CI/CD

👉 Установка в одну команду:

curl https://cursor.com/install -fsS | bash

Это превращает Cursor в универсального помощника — теперь агент доступен не только в IDE, но и везде, где есть терминал. Синхронизации с самим Cursor IDE пока нет.

🔗 Попробовать CLI

🧠 CodeSpeak — новый язык от автора Kotlin

Интересный анонс: Андрей Бреслав, создатель языка Kotlin, представил новый проект — CodeSpeak (home.codespeak.dev).

В чём идея

CodeSpeak задуман как язык, где вы описываете что вы хотите, а не как это реализовать.
• Используется «человеческий» синтаксис (на английском), из которого система автоматически генерирует код на привычных языках (Python, JS, Kotlin, Swift и др.).
• Если формулировка неоднозначна, инструмент уточняет смысл у разработчика.
• Уже сгенерированный код не затирается полностью — можно улучшать его руками без риска потерять связь со спецификацией.

Зачем это может быть нужно
• 📌 Быстрая разработка прототипов и MVP.
• 📌 Мост между нетехническими специалистами (аналитики, продукт) и разработчиками.
• 📌 Снижение «технического долга» за счёт работы на уровне требований, а не деталей реализации.

Вопросы и риски
• Как CodeSpeak справится с реально сложной бизнес-логикой?
• Что будет с отладкой и интеграцией в существующие проекты?
• Хватит ли точности «человеческого языка» для промышленных систем?

Почему стоит следить

⚡️ Потому что это новый шаг в карьере Андрея Бреслава — человека, который уже создал один из самых популярных языков в мире (Kotlin). Его эксперименты обычно превращаются в тренды для всей индустрии.

👉 Подробнее: home.codespeak.dev

Попался тут под руку любопытный бенчмарк кодинг моделей из Berkeley https://gorilla.cs.berkeley.edu/leaderboard.html.

Он очень совпадает с моими субъективными ощущениями. GLM-4.6 это SOTA. Да, она плохо дизайнит интерфейсы по сравнению с Opus или Sonnet, НО как круто она дебажит и рефакторит код, восторг