Вот-вот вышел Figma для Claude Code (и не только). Называется Pencil:

Супербыстрый WebGL-канвас, полностью редактируемый, с параллельно работающими дизайн-агентами

✓ Рисуешь дизайн, версионируешь и генеришь код
✓ Встроенные MCP-серверы
✓ Работает с VSCode и Cursor
✓ Для macOS и Linux
✓Дизайн-файлы лежат в твоем git-репо: открытый JSON-формат .pen

Самое приятное: бесплатно, без подписок

Cowork смог систематизировать квитанции за 6 месяцев в таблицу с разбивкой по месяцам.

Указал папку. И всё.

Claude в Excel теперь доступен на Pro-планах.

Теперь Claude умеет принимать сразу несколько файлов через drag-and-drop, не перетирает уже существующие ячейки и тянет более длинные сессии благодаря авто-компакции контекста.

Исследователи собрали новый подход к RAG, который:

* не требует vector DB
* не делает эмбеддинги
* не режет документы на чанки
* не выполняет similarity search

И он показал 98,7% точности на финансовом бенчмарке (SOTA).

Вот какую ключевую проблему классического RAG этот подход решает:

Обычный RAG режет документы на чанки, превращает их в векторы и достает фрагменты по семантической похожести.

Но похожесть ≠ релевантность.

Когда ты спрашиваешь: "Какие были тренды по долгу в 2023?", векторный поиск вернет куски, которые семантически похожи на запрос.

А реальный ответ может быть спрятан где-нибудь в Appendix, упомянут ссылкой на другой странице, в разделе, который вообще не пересекается по смысловым словам с твоим вопросом.

Классический RAG, скорее всего, это просто не найдет.

PageIndex это закрывает.

Вместо чанкинга и эмбеддингов PageIndex строит иерархическое дерево структуры документа, по сути умную "таблицу содержания".

А дальше модель рассуждением проходит по этому дереву.

То есть она не спрашивает: "Какой текст больше всего похож на мой запрос?"

Она спрашивает: "Судя по структуре документа, где бы человек-эксперт искал ответ?"

Это принципиально другой подход, у которого:

* нет произвольного чанкинга, который рвет контекст
* не нужно тащить и обслуживать vector DB
* retrieval трассируемый: видно, почему выбрали конкретный раздел
* можно нормально ходить по внутренним ссылкам документа ("см. Table 5.3"), как делает человек

Но глубже проблема вот в чем.

Векторный поиск воспринимает каждый запрос как независимый.

А документы имеют структуру и логику: разделы ссылаются друг на друга, контекст накапливается по страницам.

PageIndex уважает эту структуру, вместо того чтобы сплющивать все в эмбеддинги.

При этом важно: такой подход не везде имеет смысл, потому что классический vector search все еще быстрый, простой и отлично работает во многих кейсах.

Но для проф-документов, где нужна доменная экспертиза и многошаговые рассуждения, tree-based, reasoning-first подход реально раскрывается.

Например, PageIndex показал 98,7% точности на FinanceBench и заметно обогнал традиционные vector-based RAG системы в разборе сложных финансовых документов.

Все полностью в oпенсорс, можно посмотреть реализацию на GitHub и попробовать самому.

“Рим не за один день построили”.

Просто у них не было Claude Code.