В Google AI Studio появилась галерея ИИ-приложений

Можно выбрать понравившийся проект, ремикснуть его по своему промпту и дальше дорабатывать уже как захочется. Отлично для вдохновения, тестов и пополнения портфолио.

https://aistudio.google.com/apps

Вышел Claude Code v2.0.28

Новые фичи:

- добавлен сабагент Plan для режима Plan
- сабагенты теперь могут динамически выбирать модель
- добавлена возможность возобновления работы сабагентов
- поддержка branch и tag-фрагментов в git-плагинах
- в SDK появился флаг --max-budget-usd

Исправления:

- исправлен диалог разрешений на macOS при первом запуске из домашней директории
- починен баг, где Shift+Enter в VS Code добавлял обратный слеш
- исправлены разные мелкие баги

MiniMax открыла исходники MiniMax M2 - Agent & Code Native.

Модель стоит всего 8% от цены Claude Sonnet и работает примерно в два раза быстрее.

Сейчас доступна бесплатно по всему миру через MiniMax Agent и API. M2 заточен под полноценные девелоперские пайплайны, уверенно тянет длинные цепочки инструментов вроде mcp, shell, browser, retrieval и code, и при этом остаётся быстрее, умнее и дешевле за счёт оптимальной активации параметров.

Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2
GitHub: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
API doc: https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
MiniMax Agent: https://agent.minimax.io/

Не тратьте время на создание агентского браузера

Команда Composio представила бесплатное и полностью открытое расширение для Chrome, которое фактически заменяет GPT Atlas и предлагает ещё больше возможностей.

Расширение умеет выполнять действия прямо в браузере пользователя и взаимодействовать с более чем 500 инструментами, включая Gmail, Slack, Notion и другие популярные сервисы. Оно интегрируется в боковую панель Chrome, что делает доступ к функциям максимально быстрым и удобным.

Проект построен на базе Composio Tool Router, Gemini 2.5 Computer Use от Google AI Devs и AISDK.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/ComposioHQ/open-chatgpt-atlas

Китай выкатил новый open-source LLM, который обошёл Claude 4 Sonnet.

Alibaba выпустила 30-миллиардную агентную модель, показавшую state-of-the-art результаты на Humanity’s Last Exam и других бенчмарках для агентных систем.

Самое впечатляющее - активируется всего 3.3B параметров на токен.

Microsoft открыла исходники MarkItDown - универсального Python-инструмента для конвертации файлов в Markdown

—> Он конвертирует PDF, Word, Excel, PPT, HTML, JSON, XML, EPUB, изображения (OCR), аудио (ASR), ZIP, YouTube — идеально для LLM

Советую заценить, если хочешь быстро превращать любые файлы в Markdown

Gemini Tip:

Есть модели Gemini Pro и Flash для Text-to-Speech (TTS), которые умеют генерировать речь в 30 разных голосах и понимают подсказки про стиль, тон, акцент и темп.

Вот как это сделать (Flash TTS доступен даже на бесплатном тарифе):

from google import genai
import wave

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-preview-tts",
    contents="Say cheerfully: Good morning to all vibe coders!",
    config={
        "response_modalities": ["AUDIO"],
        "speech_config": {
            "voice_config": {
                "prebuilt_voice_config": {
                    "voice_name": "Kore",  # 30 voice options
                }
            }
        }
    }
)

data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data

with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
    wf.setnchannels(1)
    wf.setsampwidth(2)
    wf.setframerate(24000)
    wf.writeframes(data)

доки по созданию речи: клик

Разработчик выложил в open source более 90 проектов по AI-инженерии

Инженер под ником patchy631 поделился внушительной коллекцией из более чем 90 open source-проектов, связанных с AI-агентами, RAG, MCP и контекстной инженерией.

По словам автора, лучший способ освоить создание AI-агентов:

не читать блоги и не смотреть видео, а писать код и собирать всё с нуля.

Проекты уже собрали свыше 18 тысяч звёзд на GitHub.

5 практических советов по Context Engineering (применимо к Google DeepMind Gemini):

1. Порядок контекста имеет значение: старайтесь использовать «append-only» контекст, тоесть добавлять новую информацию в конец. Это увеличивает попадания в кэш и снижает стоимость (в ~4 раза) и задержки.

2. Управляйте инструментами статично: не меняйте порядок или доступность инструментов в процессе задачи без необходимости. Это может сломать кэширование контекста и запутать модель, если в истории есть вызовы инструментов, которые больше не определены.

3. Используйте внешнюю память: явно или неявно записывайте контекст/цели во внешнее хранилище, чтобы избежать потери информации. Типичная задача в Manus требует примерно 50 вызовов инструментов в среднем.

4. Повторяйте цели, чтобы не потеряться: периодически заставляйте модель проговаривать свои цели, чтобы основная задача оставалась в её недавнем окне внимания.

5. Принимайте ошибки: сохраняйте сообщения об ошибках в контексте. Это даёт модели возможность учиться на ошибках и не повторять их.

Google выкатил Pomelli. Новый маркетинговый AI-агент на Google Labs. Он может проанализировать твой бренд и сгенерировать готовую маркетинговую кампанию.

Сейчас доступен в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии.

Вообще штука выглядит круто. Я прям рад. Нужно запускать рекламу, а времени разбираться с этим добром вовсе нет. Буду плотно тестить.

Делитесь сессиями Claude Code одной командой

Выпущена версия v1.26.1 claude-code-templates, потому что часто нужно передавать работу прямо посреди сессии.

Команда:

npx claude-code-templates@latest --chats

- Все ваши сессии сгруппированы по чатам
- Можно скачать любую переписку

Как поделиться сессией:
- Передайте файл и добавьте его в проект
- Затем выполните:

claude "read @ chat-file.md and continue"

Или если вы в одном аккаунте, нажмите «Resume» —
там будет команда:

claude --resume session_id

Фича сделана, чтобы команда могла работать с общим контекстом, не теряя темп.