AI for Devs – Telegram
AI for Devs
3.77K subscribers
146 photos
45 videos
108 links
По сотрудничеству пишите в личные сообщения канала.
Download Telegram
🔥 Prompt Caching: токены LLM в 10 раз дешевле — но за счёт чего?

Подготовили перевод просто пушечной статьи про кэширование промтов. Внутри много теоретической базы изложенной простыми словами, с классными примерами и наглядными анимациями (без математики тоже не обошлось 🫠).

Вот как сам автор описал свою статью и мы с ним полностью согласны:

Не удовлетворившись ответами в документации вендоров ПО для разработчиков, которые хорошо объясняют, как пользоваться кэшированием промптов, но аккуратно обходят вопрос о том, что именно кэшируется, я решил копнуть глубже.

Я нырнул в кроличью нору устройства LLM, пока не понял, какие именно данные провайдеры кэшируют, для чего они используются и как это делает всё быстрее и дешевле для всех.

К концу этой статьи вы:

– глубже поймёте, как работают LLM
– сформируете новую интуицию о том, почему LLM устроены именно так
– разберётесь, какие именно нули и единицы кэшируются и как это снижает стоимость ваших запросов к LLM


📚 Читайте и комментируйте на Хабр.

@ai_for_devs
51🔥20👍10👏2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Вслед за MCP Anthropic заопенсорсили Skills

Anthropic продолжает последовательно выносить ключевые элементы агентной архитектуры в открытую экосистему.

Вслед за MCP компания заопенсорсила Agent Skills — открытый стандарт для описания и распространения повторяемых агентных workflows между AI-платформами.

Что такое Skills и зачем они нужны

Skills — это формализованные сценарии действий агента: цепочки инструкций, доступ к инструментам, файлам и вычислениям, которые можно переиспользовать и переносить между средами.

Идея в том, чтобы:
• отделить логику работы агента от конкретной модели;
• сделать навыки воспроизводимыми и проверяемыми;
• упростить распространение лучших практик внутри организаций и экосистемы.

До сих пор подобные механики существовали либо в виде проприетарных prompt-шаблонов, либо как внутренняя логика конкретных фреймворков. Agent Skills пытается зафиксировать это на уровне стандарта.


Anthropic также запустила каталог skills, доступный на claude.com/connectors. На старте в нем представлены навыки от партнеров, включая: Notion, Canva, Figma, Atlassian и другие SaaS-платформы.

@ai_for_devs
🔥18👍107
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😎 Вчера Anthropic завершили неделю, научив Claude Code взаимодействовать с браузером

Модель не только пишет код, но и читает DOM, видит ошибки в консоли и проверяет поведение фич прямо в браузере.

Забираем тут.

@ai_for_devs
🔥24👍134😁1
🤡 Если работаешь сегодня
💩 Если отдыхаешь
🤡86💩75😁16🔥71😱1
🔥 Китайцы снова радуют. Вышла GLM-4.7 – заметный апгрейд именно для агентного кодинга

Z.ai представили GLM-4.7 — новую версию своей модели для кодинга, и апдейт получился не косметическим. Основной фокус — агентные сценарии, терминал и устойчивость на длинных задачах.

По бенчмаркам рост выглядит вполне предметно: SWE-bench Verified — 73.8% (+5.8%), SWE-bench Multilingual — 66.7% (+12.9%), Terminal Bench 2.0 — 41% (+16.5%).

Ключевое отличие GLM-4.7 — работа с мышлением. Модель использует interleaved thinking (думает перед каждым действием), а в агентных сценариях сохраняет reasoning между ходами. За счёт этого длинные цепочки команд в терминале и IDE становятся заметно стабильнее: меньше дрейфа контекста и меньше «переизобретений» одного и того же шага.

Модель уже доступна через API Z.ai и OpenRouter, а веса выложены публично.

@ai_for_devs
🔥13👍63😁21
⚡️ Anthropic выкатили нативную поддержку Language Server Protocol (LSP) для Claude Code

LSP даёт агенту доступ к семантике кода: переход к определениям, поиск ссылок, типов и символов на уровне полноценной IDE.

Сейчас CLI-агенты опираются на grep и эвристики контекста, что плохо масштабируется при рефакторинге больших кодовых баз.

Интеграция с LSP должна помочь решить эту проблему.

@ai_for_devs
1🔥36👍6🤯51