This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Gemini File Search API упрощает сборку RAG-систем
Google запустил Gemini File Search API, и разработчики уже в восторге. Новый инструмент позволяет быстро подключить семантический и ключевой поиск по кодовым базам, без сложной настройки.
Один из инженеров собрал MCP-сервер на AI SDK v6, объединив оба типа поиска. По его словам, API делает систему надёжнее и позволяет сосредоточиться на агентной логике, а не на инфраструктуре.
Пока платить нужно только за индексацию, а Google AI Studio теперь показывает подробные логи запросов. Всё вместе даёт большой шаг к тому, чтобы создание RAG-систем стало наконец удобным и быстрым.
Google запустил Gemini File Search API, и разработчики уже в восторге. Новый инструмент позволяет быстро подключить семантический и ключевой поиск по кодовым базам, без сложной настройки.
Один из инженеров собрал MCP-сервер на AI SDK v6, объединив оба типа поиска. По его словам, API делает систему надёжнее и позволяет сосредоточиться на агентной логике, а не на инфраструктуре.
Пока платить нужно только за индексацию, а Google AI Studio теперь показывает подробные логи запросов. Всё вместе даёт большой шаг к тому, чтобы создание RAG-систем стало наконец удобным и быстрым.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Claude Code Hooks недооценены.
Хуки дают детерминированный контроль, вместо того чтобы надеяться, что Claude сам вспомнит нужные действия.
Вот простой пример: проиграть звук, когда Claude закончил работу. Но возможности куда шире...
Пара примеров:
PreToolUse: запретить правки в .env или других чувствительных файлах
PreCompact: сохранить полный транскрипт перед его сжатием
SessionStart: подгрузить git status и последние задачи в контекст
Stop: запустить тесты
Хуки дают детерминированный контроль, вместо того чтобы надеяться, что Claude сам вспомнит нужные действия.
Вот простой пример: проиграть звук, когда Claude закончил работу. Но возможности куда шире...
Пара примеров:
PreToolUse: запретить правки в .env или других чувствительных файлах
PreCompact: сохранить полный транскрипт перед его сжатием
SessionStart: подгрузить git status и последние задачи в контекст
Stop: запустить тесты
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Llama.cpp получил симпатичный интерфейс в вебе.
UI теперь похож на ChatGPT, только все работает на вашем ноутбуке без необходимости даже подключения к Wi-Fi. Оно поддерживает более 150 000 моделей GGUF и позволяет загружать PDF, изображения, файлы, а также запускать параллельные чаты.
Забираем, это бесплатно и опенсорс
UI теперь похож на ChatGPT, только все работает на вашем ноутбуке без необходимости даже подключения к Wi-Fi. Оно поддерживает более 150 000 моделей GGUF и позволяет загружать PDF, изображения, файлы, а также запускать параллельные чаты.
Забираем, это бесплатно и опенсорс
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наконец-то опенсорсная модель обошла GPT-5! 🌟
(и стоит в 4 раза дешевле в проде)
Kimi K2 (Thinking) вышла под модифицированной MIT-лицензией. То есть можно брать, ковырять, дорабатывать и деплоить куда угодно. В отличие от GPT-5, который закрыт и доступен только через API OpenAI.
Что меня реально зацепило:
Разница в цене огромная.
Kimi K2 стоит 0.60$ за миллион входных токенов и 2.50$ за миллион выходных.
GPT-5 — 1.25$ за миллион входных и 10$ за миллион выходных.
Фактически за выходные токены у GPT-5 переплата в четыре раза.
Но и это не всё — Kimi K2 обгоняет GPT-5 в большинстве практических задач:
↳ Agentic Reasoning: 44.9 против 41.7 у GPT-5
↳ Web Browsing: 60.2 против 54.9
↳ Сбор свежей инфы: 56.3 против 53.4
↳ Agentic Coding (SWE-Bench): 61.1 против 55.3
У GPT-5 преимущество только в одном бенчмарке — Live Code Bench (87.0 против 83.1).
Для тех, кто собирает продовые системы, это прям важный момент. Получаешь лучшую производительность в агентных сценариях, веб-поиске и помощи с кодом, тратишь меньше денег и при этом полностью контролируешь свой деплой.
Разрыв между опенсорсом и закрытыми моделями всё уменьшается, а местами опенсорс уже идёт впереди.
Hugging Face здесь, потестить бесплатно можно тут.
(и стоит в 4 раза дешевле в проде)
Kimi K2 (Thinking) вышла под модифицированной MIT-лицензией. То есть можно брать, ковырять, дорабатывать и деплоить куда угодно. В отличие от GPT-5, который закрыт и доступен только через API OpenAI.
Что меня реально зацепило:
Разница в цене огромная.
Kimi K2 стоит 0.60$ за миллион входных токенов и 2.50$ за миллион выходных.
GPT-5 — 1.25$ за миллион входных и 10$ за миллион выходных.
Фактически за выходные токены у GPT-5 переплата в четыре раза.
Но и это не всё — Kimi K2 обгоняет GPT-5 в большинстве практических задач:
↳ Agentic Reasoning: 44.9 против 41.7 у GPT-5
↳ Web Browsing: 60.2 против 54.9
↳ Сбор свежей инфы: 56.3 против 53.4
↳ Agentic Coding (SWE-Bench): 61.1 против 55.3
У GPT-5 преимущество только в одном бенчмарке — Live Code Bench (87.0 против 83.1).
Для тех, кто собирает продовые системы, это прям важный момент. Получаешь лучшую производительность в агентных сценариях, веб-поиске и помощи с кодом, тратишь меньше денег и при этом полностью контролируешь свой деплой.
Разрыв между опенсорсом и закрытыми моделями всё уменьшается, а местами опенсорс уже идёт впереди.
Hugging Face здесь, потестить бесплатно можно тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Появился тул, который сбрасывает Machine ID у Cursor AI и снимает лимиты пробного периода 😋
После этого IDE думает, что вы новый пользователь, и спокойно пускает в Pro-режим.
- Поддерживает Windows, macOS и Linux;
- Сбрасывает конфиг и ограничения;
- Не требует фейковых аккаунтов;
- Работает с версией 0.49.x.
https://github.com/yeongpin/cursor-free-vip
После этого IDE думает, что вы новый пользователь, и спокойно пускает в Pro-режим.
- Поддерживает Windows, macOS и Linux;
- Сбрасывает конфиг и ограничения;
- Не требует фейковых аккаунтов;
- Работает с версией 0.49.x.
https://github.com/yeongpin/cursor-free-vip
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Преврати сложные документы в понятные данные, готовые для работы с LLM
Почти каждая AI-компания, с которой я говорил, борется с одной и той же задачей:
Tensorlake это инструмент, который вытаскивает кастомную структурированную информацию из любого неструктурированного документа всего за три шага:
↳ Задаешь свою схему
↳ Включаешь цитирование
↳ Запускаешь извлечение
В итоге получаешь данные, полностью готовые для RAG, с точными ссылками и bounding box. Кормите этим ваш LLM, и он будет выдавать ответы, которые можно проверить и аудировать.
Это та грань, что отделяет демку от продакшена.
Когда ваш AI может показать, откуда он взял конкретный кусок информации, вы переходите от прототипа к системе, которой реально можно доверять и раскатывать в бою.
Почти каждая AI-компания, с которой я говорил, борется с одной и той же задачей:
как собрать систему, которая не галлюцинирует и умеет подкреплять каждый ответ корректными ссылками.
Tensorlake это инструмент, который вытаскивает кастомную структурированную информацию из любого неструктурированного документа всего за три шага:
↳ Задаешь свою схему
↳ Включаешь цитирование
↳ Запускаешь извлечение
В итоге получаешь данные, полностью готовые для RAG, с точными ссылками и bounding box. Кормите этим ваш LLM, и он будет выдавать ответы, которые можно проверить и аудировать.
Это та грань, что отделяет демку от продакшена.
Когда ваш AI может показать, откуда он взял конкретный кусок информации, вы переходите от прототипа к системе, которой реально можно доверять и раскатывать в бою.
Anthropic сорвали очень продвинутую шпионскую кампанию, которую вела автономная AI-система.
Похоже, это первый задокументированный случай масштабной кибератаки, где большая часть работы выполнялась ИИ без серьёзного участия людей. История тревожная и показывает, как будет меняться безопасность в эпоху автономных агентов.
Подробнее по ссылке: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
Атака была нацелена на крупные IT-компании, финансовые организации, химические производства и госучреждения. По нашим данным и с высокой степенью уверенности, за этим стояла группа, связанная с китайскими госструктурами.
Похоже, это первый задокументированный случай масштабной кибератаки, где большая часть работы выполнялась ИИ без серьёзного участия людей. История тревожная и показывает, как будет меняться безопасность в эпоху автономных агентов.
Подробнее по ссылке: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
И вот он — Gemini 3!
Промпт:
Глянь тут: https://gemini.google.com/share/b086dc0eedf7
Промпт:
Сделай необрюталистичный веб-сайт, максимально креативный, выжми из идеи все, что можно. Добавь плавные скролл-анимации, яркие цвета и tailwind-стили. Сделай адаптивную вёрстку.
Тайтл страницы — dorksense.
Глянь тут: https://gemini.google.com/share/b086dc0eedf7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выкатили Code Wiki — агента, который превращает любой репозиторий в интерактивную документацию.
Кидаете ссылку, и получаете структуру проекта, диаграммы, навигацию и видео-объяснение через NotebookLM. Плюс можно общаться с Gemini, чтобы быстро разобраться в коде.
И да это бесплатно. Тестируем здесь
Кидаете ссылку, и получаете структуру проекта, диаграммы, навигацию и видео-объяснение через NotebookLM. Плюс можно общаться с Gemini, чтобы быстро разобраться в коде.
И да это бесплатно. Тестируем здесь
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Kimi Deep Research становится всё лучше.
Я немного подкрутил его с помощью одного из своих навыков для Claude Code.
Качество отчётов, которые может выдавать Kimi K2 Thinking в режиме глубокого ресёрча, просто безумие.
Глянь на пример в клипе.
Ещё есть что улучшать, но сейчас оно already прям очень мощно.
Я немного подкрутил его с помощью одного из своих навыков для Claude Code.
Качество отчётов, которые может выдавать Kimi K2 Thinking в режиме глубокого ресёрча, просто безумие.
Глянь на пример в клипе.
Ещё есть что улучшать, но сейчас оно already прям очень мощно.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Бесит, когда во время работы приходится каждый раз дергать базу за нужные данные. Каждый раз писать SQL, а если ещё и join-ы на несколько таблиц .. 😬
Можно попробовать OpenChatBI. Это опенсорсная умная BI тулза, которая позволяет запрашивать и анализировать данные обычным человеческим языком. То есть можно забыть про ручной SQL.
Она построена на LangGraph и LangChain, понимает естественное описание запроса и сама генерирует SQL, выполняет его и может строить визуальные графики.
Можно попробовать OpenChatBI. Это опенсорсная умная BI тулза, которая позволяет запрашивать и анализировать данные обычным человеческим языком. То есть можно забыть про ручной SQL.
Она построена на LangGraph и LangChain, понимает естественное описание запроса и сама генерирует SQL, выполняет его и может строить визуальные графики.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Memory engine для AI-агентов в одну строку кода.
Просто вызываешь memori.enable() и любой LLM или агент получает постоянную память. Работает на обычной SQL базе, векторки не нужны.
Полностью open-source
Просто вызываешь memori.enable() и любой LLM или агент получает постоянную память. Работает на обычной SQL базе, векторки не нужны.
Полностью open-source
Разработчики объявили о запуске структурированных ответов в Claude API.
Теперь можно гарантировать, что ответы модели точно соответствуют заданной JSON-схеме или определению инструмента - без дополнительных парсеров, ретраев и хака с пост-обработкой.
Фича доступна в публичной бете для моделей Claude Sonnet 4.5 и Claude Opus 4.1. Поддержка Haiku 4.5 появится позже.
Теперь можно гарантировать, что ответы модели точно соответствуют заданной JSON-схеме или определению инструмента - без дополнительных парсеров, ретраев и хака с пост-обработкой.
Фича доступна в публичной бете для моделей Claude Sonnet 4.5 и Claude Opus 4.1. Поддержка Haiku 4.5 появится позже.
Появилась крупнейшая коллекция готовых воркфлоу для n8n почти 7000 штук в одном месте.
Там есть всё, парсеры, боты, интеграции, автоматизация рутины и даже AI-агенты. Каждый шаблон можно сразу использовать, внутри есть описание, список нужных инструментов и пошаговая инструкция
https://n8nworkflows.xyz/
Там есть всё, парсеры, боты, интеграции, автоматизация рутины и даже AI-агенты. Каждый шаблон можно сразу использовать, внутри есть описание, список нужных инструментов и пошаговая инструкция
https://n8nworkflows.xyz/
CodeRabbit открывает исходники одного из своих внутренних инструментов!
Встречайте AI-нативный опенсорсный Git worktree менеджер в виде CLI, который работает со всеми вашими AI coding агентами✌️ (да, фраза длинная, но звучит круто)
Удачи и кайфа в использовании
Встречайте AI-нативный опенсорсный Git worktree менеджер в виде CLI, который работает со всеми вашими AI coding агентами
Удачи и кайфа в использовании
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - coderabbitai/git-worktree-runner: Bash-based Git worktree manager with editor and AI tool integration. Automates per-branch…
Bash-based Git worktree manager with editor and AI tool integration. Automates per-branch worktree creation, configuration copying, dependency installation, and workspace setup for efficient parall...
Google представила Gemini 3
Компания объявила о выпуске Gemini 3 - нового поколения модели, которую позиционируют как лучший инструмент для мультимодального понимания. По словам команды, это самый мощный агентный и "vibe coding" вариант модели на сегодняшний день.
Gemini 3 лучше ориентируется в контексте, быстрее улавливает намерение пользователя и позволяет получать результат с меньшим количеством подсказок.
Gemini 3 Pro уже начинает появляться в приложении Gemini и в AI Mode в поиске. Разработчики могут протестировать модель через Google AI Studio и в Vertex AI.
Команда обещает, что это заметный шаг вперед, и призывает всех попробовать новую модель в деле.
Компания объявила о выпуске Gemini 3 - нового поколения модели, которую позиционируют как лучший инструмент для мультимодального понимания. По словам команды, это самый мощный агентный и "vibe coding" вариант модели на сегодняшний день.
Gemini 3 лучше ориентируется в контексте, быстрее улавливает намерение пользователя и позволяет получать результат с меньшим количеством подсказок.
Gemini 3 Pro уже начинает появляться в приложении Gemini и в AI Mode в поиске. Разработчики могут протестировать модель через Google AI Studio и в Vertex AI.
Команда обещает, что это заметный шаг вперед, и призывает всех попробовать новую модель в деле.
Вайб-кодинг
Google представила Gemini 3 Компания объявила о выпуске Gemini 3 - нового поколения модели, которую позиционируют как лучший инструмент для мультимодального понимания. По словам команды, это самый мощный агентный и "vibe coding" вариант модели на сегодняшний…
Что важно знать:
Контекст 1M токенов и до 64k на вывод. Knowledge cutoff январь 2025.
Стоимость: 2$ / 12$ при контексте до 200k токенов, 4$ / 18$ при >200k.
Инструменты/Function Calling теперь используются на 30% чаще по сравнению с 2.5 Pro.
Примерно на 20% лучше в программировании и на 15% лучше по мировым знаниям.
Понимание экранов улучшено в 6 раз, плюс около 10% апгрейда на видео и изображени
Контекст 1M токенов и до 64k на вывод. Knowledge cutoff январь 2025.
Стоимость: 2$ / 12$ при контексте до 200k токенов, 4$ / 18$ при >200k.
Инструменты/Function Calling теперь используются на 30% чаще по сравнению с 2.5 Pro.
Примерно на 20% лучше в программировании и на 15% лучше по мировым знаниям.
Понимание экранов улучшено в 6 раз, плюс около 10% апгрейда на видео и изображени
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Один из первых тестов Gemini 3, который я увидел, это пример с прыгающим шариком, где попытались усложнить его раз в десять. Gemini 3 Pro справился с первого же запроса. Без попыток, без оптимизации, просто сразу.