Всё! Завезли glm5 в API !

Пора тестировать!

Согласно документации zai, настраивается модель для claude code так:

~\.claude\settings.json

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5"
  }
}

Пора покупать zai с инвайт кодом

https://z.ai/subscribe?ic=LHVANAIHDE

t.me/chernovdev

Экстеншен для zed.dev для синтаксиса #Qlik запилен и выложен на проверку

Ждём одобрения pr https://github.com/zed-industries/extensions/pull/4819

и тогда он официально появится в каталоге zed

исходники тут:
https://github.com/bintocher/zed-qlik-editor

https://github.com/bintocher/zed-qlik-tree-sitter

Вот спрашиваете у меня постоянно - что учить, где учится и прочее. Отвечаю - нигде!

В эпоху llm, вы идёте в любую и пишете - сделай мне план обучения на тему ...

Или под задачу: напиши план обучения под мою задачу ...

Я всего 2 курса прошел, qlikview в 2013 году и в 2021 по python, знакомство с синтаксисом.

Сейчас смотрю на свои репозитории в которых языки: bash, powershell, js, typenoscript, python, c, c++, rust и так далее и думаю, когда это я их выучил? 😂

🆕 qlik_download : qlik_sense_desktop

📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB)
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_desktop #november_2025 #november_2025_patch_3 #qlik_sense_desktop_november_2025_patch_3

🔗️ release url

🕔 last update : 2026-02-12 10:36:05

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (736.50 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2025 #may_2025_patch_13 #qlik_sense_server_may_2025_patch_13

🔗️ release url

🕔 last update : 2026-02-12 10:37:17

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (846.48 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2024 #november_2024_patch_25 #qlik_sense_server_november_2024_patch_25

🔗️ release url

🕔 last update : 2026-02-12 10:38:02

✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server

📂 Qlik_Sense_update.exe (808.27 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)

🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2025 #november_2025_patch_3 #qlik_sense_server_november_2025_patch_3

🔗️ release url

🕔 last update : 2026-02-12 10:36:46

✍️ by @chernovdev

Пробуем zcode от zai ?

https://zcode.z.ai/

Нужно еще больше инструментов для программирования ! Давайте! Заливайте в этом году еще сотней инструментов !

Ну канешна!!!! Что может быть лучше вайбкодинга! С телефона!!!! Зайка обрадовала 😁)))

Пс - фото целиком смотрите

добавил горячую клавишу ctrl+shift+space

показывает окно поиска - пишем что нужно - стрелками выбираем ключ - enter и оно в буфере!

https://gitverse.ru/chernov/SecretManager обновился

• при копировании токена окно программы скрывается
• если показывается только 1 токен в поиске то копирование сразу работает по enter, раньше нужно было "пролистать" на токен
• горячие клавиши не только включают поиск но и сворачивают его

🎙 Курс «Основы Data Governance» | онлайн, 16–25 марта

Флагманский курс для операционных и ИТ-директоров, CDO, Heads of BI/IT и руководителей-стратегов в управлении данными. Проходит только 1 раз в год!

⚡️ Курс поможет выстроить ключевые процессы для обеспечения качества, прозрачности и надёжности данных в компании. За 5 занятий (по 3 часа) разберёте модели, роли, метрики, запуск DG и реальные кейсы – в закрытом экспертном чате с обратной связью.

В программе курса:
– 9 модулей: от основ DG, DQ и MDM до AI Governance,
– разработка программы DG и системы метрик,
– разбор кейсов + готовый Excel-гайд по DG для компании.

Ведущий эксперт – Александр Бараков, Head of BI Авито (10+ лет в BI/DG: Tinkoff, Магнит, Альфа-Банк, X5 и др.)

Забронировать место – на курсе всего 25 мест

Claude Skill Building — ключевые инсайты для продакшна

1. Skill = контракт + оркестрация
• Фиксируем входы, выходы, формат, ограничения
• Модель — только слой принятия решений; вокруг нужны валидация, retry, fallback
2. Eval-first подход
• До релиза собираем набор тест-кейсов (happy path + edge cases)
• Любое изменение промпта/логики гоняем через авто-eval
• Без eval промпт-тюнинг превращается в “кажется стало лучше”
3. Контекст важнее “умности” модели
• Стабильная структура system/dev/user
• Минимизируем шум, даем только релевантный контекст
• Жёстко задаем формат ответа (JSON schema / строгий шаблон)
4. Tool use — production-фича
• Инструменты с чётким интерфейсом и предсказуемым результатом
• Таймауты, идемпотентность, обработка ошибок обязательны
• Логируем каждый вызов: что вызвали, что вернулось, почему упало
5. Надёжность > креативность
• Guardrails: policy checks, output filtering, PII redaction
• Fallback-стратегии на каждый критичный шаг
• Никаких silent failures — всегда понятный статус и next step
6. Стоимость и латентность — часть архитектуры
• Разделяем fast path и deep reasoning
• Кэшируем неизменный контекст
• Декомпозируем сложные задачи на этапы
7. UX для доверия
• Показываем прогресс: “думаю / проверяю / готово”
• Лучше короткий надёжный ответ сейчас, чем длинный нестабильный позже
Вывод: выигрывают не лучшие “магические промпты”, а системы с eval + observability + control loop.

Ссылка: https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf?hsLang=en

@todeskai - полнейший рефакторинг