ColorPalette — палитры без лишних движений

Есть сервис, который решает вечную дизайнерскую боль за секунды — ColorPalette. Открываешь сайт, жмёшь пробел — и получаешь новую цветовую комбинацию. Без регистрации, без лишних экранов, сразу по делу.

Понравился цвет — фиксируешь, копируешь HEX-коды, экспортируешь готовый сет и идёшь дальше работать, а не залипать в настройках.

Что особенно удобно:
— генерация палитр по доминирующему цвету
— подбор оттенков и контрастных пар
— просмотр палитры на примере интерфейсов, а не абстрактных квадратиков
— светлая и тёмная темы
— сохранение и шаринг палитр

Всё работает прямо в браузере, бесплатно и без авторизации.

Вывод: маленькая, но очень полезная утилита для дизайнеров, креаторов, разработчиков и всех, кто не хочет гадать, «почему цвета не дружат». Такой сервис не шумит — он просто делает свою работу.

Агент для пентеста — мощный, но только для легальной защиты

Нашли GHOSTCREW (PentestAgent) — автономного ИИ-агента для аудита безопасности и поиска уязвимостей при наличии разрешения владельца системы. Это инструмент именно для defensive-security, а не «взлома ради взлома».

Проект опубликован на GitHub и позиционируется как агент полного цикла для проверки защищённости сервисов.

Что заявлено в возможностях:
— комплексное тестирование: код, логика, трафик, протоколы
— диалог с пользователем и рекомендации по инфобезу в процессе анализа
— полная автономность: ресёрч и проверка «в один клик»
— автоматическое подключение MCP-серверов и вспомогательных инструментов
— подробные отчёты в Markdown
— выбор и настройка моделей ИИ под задачу
— без регистрации

Важно понимать:
— использовать только на собственных системах или с письменным разрешением заказчика
— инструмент предназначен для пентеста и укрепления защиты, а не для несанкционированного доступа
— результаты требуют экспертной интерпретации и последующих исправлений

Если у команды ИБ стоит задача быстро провести первичный аудит и собрать отчёт — это может быть полезным дополнением к классическому пентесту.

Репозиторий проекта.

Домашний ПК как ИИ-хаб: вышел лаунчер Gerbil

Появился Gerbil — лаунчер для локального запуска нейросетей в пару кликов. Идея простая: ставишь один инструмент и получаешь доступ к постоянно обновляемому зоопарку моделей.

Почему это удобно:
— Берёт модели напрямую с Hugging Face — значит, выбор огромный и всегда актуальный
— Установка из GitHub — без подписок и лишней возни
— Запуск локально: контроль над данными и конфигурацией
— Можно работать с моделями без серверных ограничений

По сути, Gerbil превращает обычный ПК в единый центр для экспериментов с ИИ — от тестов до полноценной локальной работы с моделями.

Итог: если хочется быстро запускать новые нейронки у себя и не зависеть от облаков, Gerbil — один из самых прямых и понятных вариантов.

Совпадение, которое всё объясняет

Сегодня отмечается День шампанского — 31 декабря официально признан Международным днём игристого вина.

Дата выбрана без лишней интриги: когда ещё пузырькам быть в центре внимания, если не в последний вечер года.

С Новым годом 🎄

Этот год был странным, быстрым и местами слишком умным.
ИИ писал код, генерил видео, врал в отчётах, лечил, пугал, смешил и иногда работал лучше людей. Люди, впрочем, тоже старались.

Мы пережили ещё один апдейт реальности:
— технологии ускорились,
— инфопоток стал шумнее,
— а здравый смысл — ценнее.

Спасибо, что были здесь, читали, сохраняли, спорили и не теряли иронии.
Пусть в новом году нейросети помогают, алгоритмы не тупят, а решения принимаются быстрее, чем грузится инференс.

За 2026.
Без багов, с ясной головой и нормальным вайбом.

Пошаговый план для вайбкодеров: как собрать мобильное приложение с ИИ и довести до денег

Предприниматель и продукт-стратег Грег Айзенберг выложил подробный чек-лист из 33 шагов по созданию мобильных приложений с помощью ИИ. Это не мотивационный тред, а практическая инструкция — от идеи до первых денег.

Гайд описывает полный цикл запуска ИИ-стартапа: как быстро собрать MVP с нейросетями, какие метрики реально важны на старте и в какой момент подключать платную модель, чтобы не убить рост.

Что особенно ценно:
— чёткая структура из 33 конкретных шагов
— фокус на мобильные приложения, а не абстрактные SaaS
— подсказки, какие данные отслеживать на ранних этапах
— понимание, когда и как вводить монетизацию
— ориентир на скорость, а не на «идеальную архитектуру»

Это тот редкий случай, когда опыт упакован в формат «делай раз, делай два», без стартап-романтики и лишнего шума.

Полный чек-лист доступен по ссылке — отличный материал, если хочется не просто вайбкодить, а доводить проекты до реального запуска.

Хотели трогательно — вышел хоррор от нейросети

Девушка решила сделать родителям необычный и тёплый подарок: оживить их старое свадебное фото из загса с помощью ИИ. Идея отличная — немного магии, немного ностальгии, слёзы умиления гарантированы.

Но вмешалась реальность...

ИИ пошёл в стройку: отчёты стали «красивее», чем реальность

Застройщики нашли неожиданный апгрейд рабочим процессам — ИИ теперь используют для приукрашивания отчётов перед начальством.

История показательная. Владелец дома попросил знакомого съездить на объект и показать, на каком этапе стройка. В ответ — честное фото: крыша недостроена, до финала ещё далеко.
Позже хозяин запросил отчёт у самого строителя — и получил изображение того же дома, но уже полностью готового. Всё просто: исходное фото прогнали через нейросеть и слегка «достроили» реальность.

Нет спроса — создаём страх: как ИИ-слоп используют против демографии в Китае

В Китае нашли сомнительный инструмент борьбы с низкой рождаемостью — массовый ИИ-контент, бьющий по эмоциям. В соцсетях расходятся ролики с плачущими женщинами за пятьдесят: больничные коридоры, слёзы и раскаяние из серии «не вышла замуж, не родила — жизнь прошла».

Новогодний лут для дизайнеров — всё лучшее в одном месте

Один человек годами собирал инструменты для дизайна, а потом просто взял и выложил всё в открытый доступ. Так появился Toolfolio — настоящая сокровищница для креативщиков.

Здесь не «ещё один список», а аккуратно собранная база под реальные задачи — от идей до продакшена.

Что внутри:
— нейросети для дизайна, графики и контента
— бесплатные альтернативы платным приложениям
— огромные каталоги плагинов для Figma и Framer
— полезные инструменты и расширения для браузеров
— всё разложено по категориям, без хаоса

Это тот редкий случай, когда ресурс реально экономит деньги, время и нервы, а не добавляет ещё одну вкладку «на потом».

Вывод: Toolfolio — идеальный подарок себе на Новый год.
Открывать осторожно: можно залипнуть и пересобрать весь свой рабочий стек.

Голос — в картинку: ИИ-принтер для стикеров взорвал рождественский рынок США

В списке самых желанных подарков в США внезапно оказался ИИ-принтер для наклеек Stickerbox. Формула успеха максимально простая: ребёнок проговаривает идею вслух, устройство мгновенно печатает стикер с любым изображением.

Никаких приложений, настроек и ожиданий — сказал, получил, приклеил. Для детской аудитории это выглядит как магия, для родителей — как быстрый способ занять ребёнка без экрана.

Почему зашло:
— голосовой ввод вместо рисования и меню
— моментальная печать
— бесконечный поток «своих» стикеров
— ноль порога входа

Ироничная часть истории тоже на месте: пока все обсуждают ИИ-креатив, остаётся вопрос — рисует ли это реально нейросеть или где-то на фоне работает аутсорс. Скоро узнаем.

Но факт остаётся фактом: персонализированные физические вещи, сделанные «по голосу», начинают выигрывать у классических игрушек. И Stickerbox — яркий сигнал, куда движется рынок.

NVIDIA делает ИИ дешевле — ставка на LPU и энергоэффективность

NVIDIA делает ход на опережение: компания заключила стратегическое соглашение со стартапом Groq на лицензирование технологий для энергоэффективного инференса ИИ. Следом NVIDIA переманила ключевое руководство партнёра — по данным CNBC, весь манёвр обошёлся примерно в $20 млрд.

Важно не путать: это не чат-бот Илона Маска, а Groq, который с 2016 года разрабатывает собственные LPU (Language Processing Unit) — специализированные чипы, оптимизированные именно под нейросети.

Чем LPU интересны рынку:
— Одноядерная архитектура и детерминированное выполнение
— Без водяного охлаждения, ниже энергопотребление
— Лёгкое масштабирование в серверные стойки дата-центров
— Всего сотни мегабайт встроенной SRAM, без необходимости закупать большие объёмы HBM-памяти

Последний пункт особенно критичен: на фоне дефицита оперативной памяти и HBM-модулей такие чипы становятся экономически привлекательнее классических GPU-решений.

Зачем это NVIDIA:
— Компания активно развивает человекоподобных роботов, которым нужны локальные ИИ-вычисления с жёсткими ограничениями по энергии
— Для инференса «на месте» GPU избыточны и дороги
— LPU закрывают нишу быстрого, дешёвого и предсказуемого инференса

В перспективе это может выйти далеко за пределы дата-центров. Появление LPU в потребительских устройствах откроет путь к локальному запуску нейросетей даже на бюджетных ноутбуках, без дискретных видеокарт и облачных костылей.

Вывод: NVIDIA готовится к следующей фазе ИИ-рынка, где решает не максимальная мощность, а стоимость, доступность и энергоэффективность. Инференс снова выходит на первый план — и LPU выглядят как ключевой элемент этой стратегии.

### Telegram тестирует ИИ-пересказ сообщений — длинные тексты ужимаются в пару кликов

В Telegram появится функция ИИ-саммари сообщений. Её уже обкатывают в бета-версии для Android: рядом с сообщением появляется кнопка, которая сжимает длинный текст в 2–3 раза.

На практике эффект заметный: пост на 2146 знаков превращается в 832 — без потери основной мысли.

Что уже известно:
— Тестируется в Android-бете
— Работает по одной кнопке прямо возле сообщения
— Сокращение в 2–3 раза
— Фокус на быстрый просмотр длинных текстов

Идея очевидная и давно назревшая. Осталось дождаться следующего шага — саммари для длинных голосовых, потому что 20-минутные аудио всё ещё требуют отдельного терпения.

Если Telegram доведёт это до стабильного релиза, ленты и чаты станут заметно удобнее для тех, кто ценит время.

MIT выложили бесплатный курс по ИИ-агентам — без воды и с практикой

Исследователи из MIT собрали бесплатный crash-course по Agentic AI, где разложили по полочкам не теорию ради теории, а то, как агенты реально работают в продакшене.

Это не «введение в ИИ», а концентрат базы, который обычно собирают по статьям, докам и GitHub-репозиториям неделями.

Что внутри курса:
— ИИ-агенты: как устроены и чем отличаются от обычных LLM
— Планирование и управление действиями
— RAG в агентных сценариях
— MCP и взаимодействие с инструментами
— Реальные примеры и кейсы, а не абстрактные диаграммы

Материалы выложены открыто, без регистрации и платных барьеров — формат «прочитал → попробовал → понял».

Почему стоит сохранить:
— бесплатно
— системно
— ориентировано на практику
— отлично подходит как точка входа в agent-first подход

Если интересует, как LLM перестают быть чатами и превращаются в действующие системы, — это один из самых адекватных стартов.

Финляндия нашла способ топить города… нейросетями

Финны включили режим «думать наперёд»: тепло от дата-центров Microsoft и Google больше не пропадает — им бесплатно отапливают дома.

ИИ как повод для массовых сокращений: банки Европы режут штат

Европейский банковский сектор готовится к жёсткой оптимизации. По оценкам аналитиков, европейские банки к 2030 году могут уволить более 200 000 сотрудников — это около 10% персонала у 35 крупнейших игроков рынка.

Причина банальна и тревожна одновременно: активное внедрение ИИ-инструментов в бэк-офис, аналитику, комплаенс и клиентскую поддержку. То, что раньше делали люди, теперь всё чаще закрывается алгоритмами.

Ключевые факты:
— 200 000+ возможных увольнений
— ≈10% штата крупнейших банков Европы
— горизонт — до 2030 года
— основной драйвер — автоматизация и ИИ

Но есть и обратная сторона. Эксперты предупреждают: чрезмерный ИИ-энтузиазм может лишить молодых сотрудников практического опыта. Раньше именно «ручные» процессы были входом в профессию — теперь этот слой просто исчезает.

Риск на перспективу:
банки сэкономят сегодня, но через несколько лет могут столкнуться с дефицитом специалистов, которые понимают систему изнутри, а не только умеют нажимать кнопки в ИИ-интерфейсе.

Вывод нерадостный, но логичный: ИИ действительно сокращает издержки — вопрос лишь в том, какую цену отрасль заплатит за это позже.

60 Python-скриптов, которые закрывают половину рутинных задач

Нашли репозиторий, который вполне тянет на звание одного из самых полезных в 2026 году. Это подборка из 60 Python-скриптов, рассчитанных на самые разные сценарии — от бытовых до вполне инженерных.

Речь про Wasmer и их репозиторий на GitHub.

Что внутри:
— парсинг сайтов и данных
— работа с изображениями и видео
— скачивание и обработка контента
— автоматизация типовых задач
— эксперименты с алгоритмами и утилитами

Каждый скрипт снабжён описанием и кратким гайдом, так что это не «свалка кода», а рабочая библиотека, из которой можно брать и сразу применять.

Важно: репозиторий ориентирован не на учебные примеры, а на практическое использование — как набор заготовок, которые экономят часы и дни разработки.
Вывод: если пишешь на Python и регулярно сталкиваешься с рутиной, это тот самый случай, когда репозиторий действительно стоит сохранить, а не «посмотреть потом».

Промышленный ИИ для кода: Veai привлекли 400 млн рублей на рост

Разработчик платформы промышленного ИИ для корпоративной разработки ПО Veai привлёк 400 млн рублей на развитие продукта и бизнеса. Ведущим инвестором стал холдинг Восток Инвестиции, который зашёл в проект через конвертируемый заём после полноценного due diligence.

Первый этап сделки уже закрыт. В дальнейшем доля инвестора может вырасти, но, по договорённостям, останется миноритарной — контроль за компанией сохраняется у команды.

Ключевые детали сделки:
— 400 млн рублей инвестиций
— формат — конвертируемый заём
— первый этап уже завершён
— доля инвестора — миноритарная в перспективе

Под сделку было создано отдельное юрлицо — ООО «ИИТЕХ». Привлечённые средства Veai планирует направить на самые чувствительные для корпораций направления: контроль качества и безопасность генерации кода, а также на масштабирование продаж на российском рынке.

Вывод напрашивается сам: спрос на промышленный ИИ для разработки, где важны не «вау-демо», а контроль, надёжность и соответствие требованиям бизнеса, продолжает расти — и инвесторы это хорошо считывают.

Nvidia заходит в Intel: деньги, контроль и игра вдолгую

Nvidia приобрела долю в Intel на $5 млрд, получив, по оценкам рынка, до 4% акций. Точный размер пакета стороны не раскрывают, но сделку уже одобрила FTC.

Самый интересный момент — цена. Акции выкупались по курсу, зафиксированному ещё осенью 2025 года, что заметно ниже текущего рынка. Для Nvidia это означает вход с дисконтом, который в 2026 выглядит особенно вкусно.

Но дело не только в деньгах.

Компании договорились о совместной разработке чипов для ЦОД и ПК:
— процессоры Intel с графикой Nvidia
— x86-чипы с RTX
— решения для ИИ-платформ и дата-центров

Для Intel это попытка укрепить позиции на фоне давления со стороны AMD и затянувшихся проблем с техпроцессами.
Для Nvidia — куда более стратегический ход: влияние на ключевого игрока x86-экосистемы и дополнительный рычаг контроля над рынком, где сходятся CPU, GPU и ИИ.

Ключевые факты:
— $5 млрд инвестиций
— до 4% акций Intel
— покупка по цене ниже текущего рынка
— совместная разработка CPU+GPU и ИИ-решений

Вывод: Nvidia больше не просто поставщик ускорителей. Компания методично встраивается в фундаментальные слои индустрии — от ИИ-инференса до архитектуры x86. И этот ход выглядит не как ставка на квартал, а как заявка на контроль экосистемы на годы вперёд.

Mistral готовит Workflow Builder — агенты выходят в конвейер

На платформе Mistral заметили зачатки новой функции Workflow — в интерфейсе она уже отображается как бета-элемент в боковой панели. По названию и логике размещения это выглядит как конструктор рабочих процессов с агентной механикой.

Судя по текущим признакам, пользователи смогут собирать цепочки шагов с ветвящейся логикой и сохранять их как повторно используемые сценарии. Не просто «один запрос — один ответ», а полноценные пайплайны.

Где это особенно зайдёт:
— обработка документов и классификация файлов
— сортировка обращений в поддержку
— извлечение данных и многошаговый анализ
— контент-конвейеры с несколькими стадиями

Главная ценность — повторяемость. Команды с регулярными задачами смогут один раз собрать процесс и дальше просто прогонять через него новые входные данные.

Вывод напрашивается сам: Mistral постепенно двигается от «модели как чат» к модели как рабочий инструмент. Если Workflow Builder доведут до ума, платформа станет заметно ближе к продакшен-уровню для команд, а не только для экспериментов.