14058
Head of AI redmadrobot.com From IT Admin to Head of AI in 5 years Applied AI Engineer B2C RAG (2M+ books) B2B RAG platform (10+ implementations) B2C gptdaisy.com (100k MAU) github.com/vakovalskii | chat @neuraldeepchat To infinity... and beyond!
Рекомендую к просмотру
Подкаст вышел про тему мертвого интернета и в целом про возможности ИИ от интересный ребят =)
Эпизод уже тут YouTube и в VK
Qwen 3.8 27b open weights
Ждемс
Next week, the open weights of Qwen3.8-Max will be released, and Qwen3.8-27B is also going open-weights to meet you all!🎉
- Autonomous coding: 10+ days of self-evolving development, from empty folder to production without hand-holding, complete project trace in the GitHub:https://github.com/qwen-code-dev-bot/oh-my-cli
- Real work, real results: Production-quality deliverables across hundreds of professions.
- Long-horizon mastery: System-level autonomous planning with closed-loop adaptive learning, driving 500+ turns of chip design optimization and 365 days of e-commerce strategy.
- Native multimodal intelligence: Vision isn't just input — it's a continuous feedback loop for planning, execution, and self-correction.
Decimen Optical Transfer
Уже не первый раз мне попадается эта новость за последние два дня
чувак навайбкодил приложение для передачи данных, в данном случае видео, через QR-коды, генерируемые на скорости 60 кадров в секунду и захватываемые другим устройством на высокой скорости
Помню был так же прикол, где человек сделал из YouTube хранилище, где в 4-часовое видео шума можно было засунуть гигабайты данных
Идея не новая но потенциально интересная =)
Еще много где отмечается что приложение сделано через claude code, и то что это показывает насколько сегодня можно сделать любую идею рабочей + хайп за подход
https://github.com/bashalarmistalt/decimen-optical-transfer
https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1vawz1e/had_an_idea_for_air_gapped_file_transfer_able_to
Kimi k2.6, сегодня я сбросил лимиты для всех про пользователей на neuraldeep.ru
Читать полностью…
Opus 5
Первые ощущения...
Что это?
Как писали ребята что-то общение с Fable, сильно самостоятельная модель, нужно четко описать задачу
На старых рельсах не то
Нужно промптить не так как opus 4.8
Нужно переписать skills и подходы
Что точно изменилось это вовлеченность
как будто со мной рядом уже не джун, что-то большее
На сегодня продолжаю тесты, пока смешанные чувства
Провал?
Желание сменить обратно
Плечо даёт не агент, плечо даёт опыт
Вот недавно разобрал 1069 своих коммитов и показал где ломается агентная разработка вывод простой ломается не инструмент, а место там где у человека нет карты в голове
Пост горячо обсуждали, а самое интересное случилось в коментах собрались десятки людей и каждый притащил свой флоу кто-то гоняет Codex ревьюером после Claude по 2-5 итераций кто-то не пускает код на гит пока его не глянули две модели из разных семейств кто-то ведёт codepatterns md куда раз в неделю агент сам пишет выводы из своих же факапов кто-то топит за GPT, кто-то за Opus, кто-то за рой саб-агентов, кто-то за минимализм
И вот что я увидел под всей этой пестротой спор вообще не про модель, весь он про дисциплину у всех у кого стабильно работает вывод один процесс, ревью, карта в голове это ответственность человека инструмент у каждого свой, а сходятся все в одном
Отсюда неудобная правда которую я осознанно не дожал AI это усилитель есть опыт за спиной усилит его в разы нет опыта с тем же КПД усилит пустоту (расползающийся проект, зелёные тесты поверх похороненных ошибок, 5 закрытых тасок из которых ни одна не решала реальную проблему) джуну агент не выдаёт синьорское плечо плечо даёт насмотренность, та что подсказывает что просить и где агент врёт, раньше чем всё придётся выкидывать
Сам я за минимализм playwright плагин для теста веба 80-150 строк CLAUDE md с оглавлением и гиперссылками папка /docs с читаемой вложенностью CLI и токены в глобальном env ну вот оброс парой скиллов и то каждый раз забываю их вызвать
Такой сетап собирает то что я показываю за 120-300 минут =) вожусь дольше значит пережарил идею и работает он не потому что хитрый, а потому что за ним годы которые я в него не кладу, но которые в нём уже есть
Такую базу сегодня даёт Тимур у него открылся второй поток курса "AI Coding для Разрабов" и он ровно про то о чём весь вчерашний тред как не давать проекту расползаться как не ловить галлюцинации и несоблюдение инструкций как выстроить процесс, а не молиться на модель
первый поток прошли 70+ человек отзывы зайдёт разрабам и тем кто пару раз открывал AI инструменты и хочет перестать вайбкодить и начать инженерить
можно так же получить скидку с промиком от меня 5% TMY5XJ на тарифы "Самостоятельно" и "В потоке"
это не про хайп это про редкий случай когда дают само понимание как управлять инструментом да и опрос недавний говорит что вы все давно шарите за инструменты лично рекомендую, ведь все вопросы вы можете обсудить у меня или у него в чатике как до так и после
Я посмотрел на 1069 своих коммитов и понял, где именно ломается AI-разработка
Вчера Рефат написал вещь, которая меня зацепила
"Чем умнее агенты, тем дороже ваша поверхностность"
"Что сильные инженеры всё чаще скользят по поверхности приносят ответ агента, едва понимая, что в нём
"И что снаружи это выглядит продуктивно ровно до момента, пока суть под контролем"
Читал и кивал и думал я же ровно в том же состоянии сейчас, потому что у меня под рукой сейчас проект на 3к юзеров neuraldeep.ru считайте прям полигон для страдания =)
Еще плюс я сейчас в рамках одного эксперимента перевожу боевые проекты на рельсы агентной разработки но не про них хочу рассказать, про них будет отдельно
Хочу про свой хаб
Тот самый LLM-хаб, который я каждый день пилю сам в одного
Потому что честнее всего вскрывать не чужой прод, а собственный
Я взял и проанализировал его git-историю за 90 дней, тут спасибо агентам =)
И вот что нашлось
Каждый второй коммит тушение пожара (ДА КАК ТАК?)
Из 1069 коммитов 416 это fix
Не фича, не рефактор стабилизация уже выкаченного
Последние три недели я вообще не развиваю проект, я воюю за его стабильность
Беру фичу в цикл и полирую руками
Стоит начать полировать агентами начинается полная дичь: затирание конфигов, забывание про blue-green деплой, карнавал "заloop engineering "
Мои же 500-ки, которые я не мог найти
Помните соблазн «ну это агент так нарешал, вопросы к нему»?
У меня была своя версия: пятисотки на проде, а откуда хрен разберёшь
Тайм-ауты, каждый раз новые
Я потратил дни, чтобы просто научить систему логировать причину собственных ошибок в истории лежат коммиты уровня «5xx никогда не логируется без причины, добавляю синтетический reason».
А корень вот в python коде 1436 блоков except Exception =), из которых только 10% реально пробрасывают ошибку дальше, тут каюсь я сам не смотрел но оно же умное, думал я
Остальные 90% тихо глотают её в лог или в return None
Ну по логике то что я хотел то и получил, агент оборачивает всё в try/except, чтобы «работало» и хоронит причину
Зелёненько?
Катим
А потом ты три недели ищешь, кто генерит 500 зачем, почему, как избежать как не обожить все просто except
God-файлы, которых человек бы не спроектировал.
Один route-файл 6305 строк
Не потому что так задумано, а потому что каждую новую фичу дописывали туда же агенту так ближе по контексту
Разнобой уровня число моделей захардкожено в четырёх местах четырьмя разными значениями (10/13/14/30), потому что нет single source of truth, и в каждом месте агент пишет своё, я знаю что нужно сесть и все привести в порядок, но рынок диктует другое, скорость и тайм ту маркет
Пиковая скорость 44 коммита в день
Это не человеческий темп ревью
Это фоновые лупы
Снова привет, заloop engineering и налог на оркестрацию: поднять пять агентов легко, а вот распараллелить свою когнитивную пропускную способность нет и точка
Теперь главное
Соблазн из всего этого сделать хайповый вывод "AI SDLC утопия, всё тлен"
Фактура вроде тянет помните? Человек оркестр и 6 лет девоПСА
Но это враньё, и вот почему
Проект не мёртв
Он живёт ровно на мне
Долг копится строго там, где я убрал себя из центра
swallowed-эксепшены
6k-строчные роуты,
разнобой счётчиков
А там, где я держу карту в голове и пропускаю решения через себя стабилизируется
Это не "модели плохие"
Это "Я осознанно убрали инженера-владельца, контекст накопился в долг"
Ровно как говорит Рефат "агент работает в задаче, а твоё место над ней"
AI SDLC не утопия и не серебряная пуля. Это усилитель. Он множит и продуктивность, и когнитивный долг с одинаковым КПД
В центре стоит инженер с картой множится продукт
В центре пусто множится техдолг, и ты потом три недели ищешь свои же 500-ки
И да, обязательный ревью фичи моделью из другого семейства (у меня Codex/GLM/Kimi k3) теперь личный стандарт, без которого неуютно.
Не потому что не доверяю своему агенту, а потому что чужой глаз ловит ровно то, что мой замыли
Жду пост от @virrius_tech по нашей внутрянке, там думаю будет самый сок самый крупных проблем которые я тут не затронул!
А вы где проводите границу между «отдал агенту» и «отдал без карты в голове»?
И замечаете ли за собой это скольжение по поверхности? Кажется это все о наболевшем
В NeuralDeep векторные модели не дополнение к чату, а самостоятельный класс со своим отдельным лимитом
Вы давно просили на подписках исключиь emb из общих лимитов вот я и собрал всю логику теперь если вы запускаете RAG, индексируете корпус на десятки тысяч чанков это не расходует ваш лимит на чат-модели
Два независимых счётчика: чат отдельно, векторы отдельно.
На тарифе за 2500 можно прогнать за месяц 60 000 векторизаций не зависимо от инпута
📊 Эмбеддинги (POST /v1/embeddings, OpenAI-совместимо):
e5-large — multilingual
bge-m3
frida
jina-embeddings-v4
qwen3-embedding-4b
giga-embeddings
🎯 Реранкеры (POST /v1/rerank):
bge-reranker (v2-m3)
Всё работает на нашем железе в РФ без зарубежных API и их блокировок, с низкой ценой и щедрой квотой для индексации.
Идеально для RAG-пайплайнов: эмбеддинг и реранк в одном шлюзе вместе с вашими чат-моделями.
Ключи https://hub.neuraldeep.ru/app/overview
Документация https://hub.neuraldeep.ru/docs
От менеджера сессий к мультитерминальному решению
Я решил угореть и заснуть прямо в нашем с вами решении https://github.com/vakovalskii/codbash — 230+ звезд.
За 3 месяца разработки мы поддержали более 10 CLI-агентных решений.
Zero-deps не очень получилось поддержать =)
Зато теперь можно прокинуть такой браузер наружу и кодить по сети =), или поставить только cli или запускать через браузер или поставить dmg
Что-то начало к чему-то большему.
И я ушел с Iterm2 на Codbash.
Все так же в open-source.
Присоединяйтесь в сообщество более 20 контрибьюторов! (планирую раздачу подписок на neuraldeep.ru всем активным!)
Установить DMG
Говорить с Qwen на одном языке
Давно хотел выложить свои локальные наработки для агентов и промптинга Qwen через кодинг агентов агентов
Выложил гайд и skill для того, чтобы строить и промптить агентов под модели семейства Qwen3.x на их родном диалекте так, как это делает сама Alibaba.
РЕПО: https://github.com/vakovalskii/qwen-native-agents
Сегодня выступаю на ML&DS Offstage от Ozon.
Собираемся закрытым составом ML- и DS-инженеров, тема вечера - агенты, поиск и LLM-платформы.
Мой доклад про SGR Agent Core, открытый фреймворк для агентов, расскажу, как и зачем на нём собирать своих агентов, на примерах конфигов, схемах и в коде.
Мой слот начинается в 20:35, заглядывайте в гости.
Запись стрима да не абы какая а самая ИИшная и все на локал железе!
Я решил взять 3 продукта с нашего хаба
1) https://speechcore.neuraldeep.ru/ (ASR для больших видео с возможностью выгрузить субтитры по АПИ)
2) https://hub.neuraldeep.ru/app/overview( API к ллм моделям и к qwen3.6-fp8 для видео описания
3) https://hub.neuraldeep.ru/app/overview(API к qwen3.6-fp16-nonreasoning) для вычистки терминов
И сделал интерфейс для просмотра и взаимодейсвтия с таким вот анализом
Субтитры автоматом правильные
Хайлайты
Транскрипт
Спросить у ллм по видео
Смотрим тут на хабе!
https://neuraldeep.ru/learn/lessons/claude-code-setup
Сколько на самом деле стоит 1M токенов на своём железе
Сделал калькулятор того, как стоимость своего GPU переходит в себестоимость токенов.
Оказалось, что достаточно нетривиальная задача, тк челленджит все знания об LLM: как работают слои, чем MoE отличается от dense, как устроен KV cache. В общем обновил по пути все свои знания GenAI. Понятно, что куча допущений внутри, а параметры собирал Fable, надо тестировать на реальных серверах, но это может быть отправной точкой.
Что по выводам?
• Строить или покупать — это вопрос утилизации, не технологии. Сможет ли сервис создать высоукую утилизацию сервера и есть ключевой вопрос.
• MoE — скидка на скорость, но не на память. Кол-во активных параметров 3 млрд из 35: карта пишет быстро, но веса лежат целиком. Отсюда контринтуитивный результат: большие MoE модели на дешёвых картах — экономически лучшая пара, пока хватает VRAM.
• ROI-ловушка. 390% годовых и выше работает при УЖЕ НАЙДЕННОМ спросе; поиск клиентов, SLA, биллинг в модели не учтены. Поэтому супер важно обеспечить потребление, а не накупить дорогих игрушек.
Скачивайте, подставляйте свои данные и посмотрите себестоимость. Найдете ошибки - дайте знать)
Илья Филиппов
Настроим рабочее место разработчика
Попробуем уложится в 1-2 часа
Ну что чутка раньше начнем
Раньше закончим!
https://telemost.360.yandex.ru/live/eec190763e54494891c33a2f092cd9e2
Сижу в лобби отеля, за соседним столом сидят мужики, пьют беленькую, закусывают.
Спорят громко.
Прислушался.
«Петрович, да этих сеток тьма! Маленькие, большие! Для классификации какие хочешь! Можем у себя даже большие развернуть! Главное чтобы электричества хватило!»
Думаю: нифига себе адопшн у АИ!
Слушаю дальше: «Фракции…булыжники…тонны… золото…».
Понимаю что не адопшн, апрофдеформация.
Сбросы лимитов - выкатили в NeuralDeep
Упёрся агент в лимит, и всё, дальше сидишь и ждёшь, пока обнулится окно расхода. Теперь ждать не обязательно. В кабинете появился запас ресетов, один такой сброс мгновенно обнуляет израсходованную трёхчасовую сессию и неделю, и можно сразу работать дальше.
Запас пополняется раз в месяц, по два ресета на платных тарифах, на free-тарифе их пока нет. Копить не выйдет, система дотягивает баланс до двух, а не добавляет сверху. Больше двух бывает в одном случае, когда ресеты подарили вам друзья, такие сверх нормы не сгорают.
Ещё ресет можно подарить другу, зарегистрированному на NeuralDeep. Вводишь его email, ему уходит письмо со ссылкой, ссылка живёт сутки. Списывается подарок сразу, но если друг не принял вовремя или ты передумал и отозвал, сброс вернётся на баланс.
Посмотреть можно в личном кабинете: https://hub.neuraldeep.ru/app/resets
Туту проводит хакатон: хороший способ познакомиться с командой
Помните я рассказывал, что запустили MCP для сервиса путешествий Туту. Самый популярный запрос в личку по итогам анонса был про то, как я нашел проект и договорился с командой. Ответ простой, команду я уже знал, прототип приготовил за вечер. Сделал демо, оно зашло.
Вчера Туту анонсировали хакатон с призами: https://hackathon2026.tutu.ru
Призы символические — деньги на покупку внутри сервиса. Но принципиально это предложение почелленджить интересные идеи для тревел-сервиса на живом API компании.
🙋🏻♂️ Сижу в жюри, буду оценивать решения
Ваш покорный слуга приглашён в качестве судьи. На прошлой неделе проходило аналогичное мероприятие со студентами центрального университета. Лично мне зашло два решения. Одни ребята сделали ассистента, который управлял фильтрами на сайте (как Elevenlabs у себя), другие сделали Тиндер предлоджений.
🚀 Если бы я участвовал в таком челлендже, я бы наверное сделал тиндер-механику в целом для тревела. Типа поле ввода: путешествие на двоих с семьёй и варианты, которые обучаются в зависимости от сделанных человеком лайков. Тут отлично вписываются и агенты и рексис и спецпроекты для маркетинга.
Opus 5 и Opus 4.8
Докладываю.
neuraldeep.ru теперь развивает орда Opus 5 агентов + codex (GPT 5.5 как ревью) по моему дендрофикальному способу AI SDLC.
А часть проектов, которые были на корпоративных стандартах и разрабатывались командой, были возвращены на Opus 4.8.
На сегодня складывается ощущение, что граница послушания найдена: всё, что за рамками GPT 5.5 и Opus 4.8, не подходит для проектов с чётким флоу и тестами на 1–2 часа, но это лютое ИМХО. Я тут часто стал использовать Kimi K3, и тут совершенно противоположный опыт на сегодня складывается.
Stay tuned, расскажите, что у вас по флагманам сегодня? Я тут, кстати, начал пробовать Pi очень интересная штука.
Opus 5
Полный газ, посмотрим что теперь изменится
P.S теперь на neuraldeep.ru есть ночные тарифы вкуснятина, особенно для любителей погонять огромного размера классификации
P.S.S Хейтеры люблю вас!
Давно хотел выложить как вы могли бы сделать на подписке такое же видео
https://neuraldeep.ru/learn/lessons/claude-code-setup
Сделал скилл который сможет разметить так до 40 видео по 1 часу на стартер подписке черех Хаб
На вход видео на выходtimeline.json сцены/главы, хайлайты, транскрипт с таймкодами;subtitles.srt субтитры;hls/master.m3u8 адаптивный HLS-стрим для веб-плеера;poster.jpg обложка
https://github.com/vakovalskii/videro-skill
Codbash CLI Browser
Я все больше повторяю UX/UI браузера, очень хочу довести этот эксперимент до состояния повторение всех топовых поведений.
Восстановление всех сессий + вкладок при закрытии.
cmd + shift + t — восстановление закрытой вкладки.
cmd + t — новая вкладка
Сохранение закладок (папка + команда + continue)
Скоро запишу видос что из этого выходит а пока вы сами можете потестить последнюю версию
Самый прикол что это все еще браузерная фишка
https://github.com/vakovalskii/codbash/releases/download/v7.14.7/codbash-7.14.7-arm64.dmg
Вообще, как вы видите сейчас, нефть будущего — это вовсе не софт, а железки. Покрайней мере, пока мы не вошли в сингулярность, когда ИИ начнет штамповать их
себе самостоятельно.
Всем бизнесам нужен инференс, но есть проблема: когда компании переводят процессы на LLM, они просто охреневают от счетов за API OpenAI или Claude.
Рынок ломается о стоимость вычислений. Которые можно сильно сократить, если оптимизировать косты на железо и работать со специализированными небольшими моделями, четко подобранными под задачу.
К чему это я?
Мы с @neuraldeep хотим построить свой AI-датацентр в Европе. Мы даем бизнесу тот же результат, но в 90–100 раз дешевле крупных провайдеров.
Продуктово это не просто классический хостинг, а хаб, где мы монетизируем одну железяку трижды: продаем голые токены, сдаем GPU в аренду и продаем бандлы подписок на AI-продукты (чат, RAG, OCR, транскрибация и т.д.).
Самое важное: хаб уже работает в проде и генерит кэш. Без копейки платного маркетинга откручено 21.9 млрд токенов, за 2 месяца, собрано более 1000 платящих юзеров, а операционная маржинальность инференса 90%.
Сейчас мы поднимаем Seed-раунд на $5M (за 25% доли, оценка $20M post-money),
чтобы кратно отмасштабировать флот серверов на весь мир.
Почему мы порвем этот рынок:
1) Идеальная локация. Я живу в хостинговой столице мира — Финляндии. Тут самая дешевая электроэнергия в ЕС и сосредоточены мощности Google, Microsoft, Hetzner, Небиус. В самой Финке нет амазона Амазона (мы платим за доставку из Германии), зато есть его датацентры.
2) Налоги. Местная система может отбирать 60% с зарплаты, но зато максимально благосклонно относится к реинвестированию хоть в трактора хоть в видеокарты. Будем эффективно списывать затраты на железо.
3) Умный CAPEX. Мы не сжигаем капитал на флагманские стойки с B300 под жидкостным охлаждением за бешеные миллионы. Наша ниша позволяет использовать просьюмерские RTX PRO 6000 — это дает нам на 58% больше токенов на каждый вложенный доллар.
4) Валера (@neuraldeep) — абсолютно гениальный технарь с лояльной аудиторией в 15k AI-разработчиков, который готов это отскелить на любой масштаб.
В отличие от венчура, где 90% хипстерских стартапов проедают деньги и закрываются, у нас большая часть раунда пойдет напрямую в закупку GPU.
Это хард-ассет бизнес. Риски даунсайда минимальны: даже если всё пойдет по одному месту, GPU сохраняют свою ликвидность и их можно продать любому другому датацентру, которым сейчас не хватает свободных мощностей. Вы инвестируете в ликвидное железо с окупаемостью 10-15 месяцев, а не в воздух.
Рынок GPU-инфраструктуры сейчас горячий как никогда, и окно возможностей открыто именно сейчас.
Так что если вы инвестор и вам интересно вложиться в понятную AI-инфраструктуру с подтвержденной экономикой — велкам в личку. Пришлю наш питч-дек, финмодель под NDA и отвечу на любые вопросы.
Kimi K3 - в топе бенчмарка LLM для агентов
По очкам модель сравнима с GPT-5.5 Pro, но раз в 15 дешевле и раза в 2 быстрее. С такими показателями она автоматом попадает на оба Парето-Фронта, сдвигая их.
Эта модель с открытыми весами размером аж в 2.8T параметров, веса обещают выложить в открытый доступ 27 июля.
Из минусов - гигантский размер и большее количество пропущенных уязвимостей. Но плюсы перевешивают. Модель с открытыми весами впервые в топе моего бенчмарка LLM на бизнес задачах (среди всех трех поколений, которые тянутся с 2023 года).
Очень круто, что засилье OpenAI моделей в топах наконец прервано. Будем теперь ждать, пока открытым модели поменьше не подвинут с фронтира и остальные экземпляры OpenAI!
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Мы начинаем наш стрим "Харнесс будущего. Какой он?"
Подключайтесь: https://youtube.com/live/LAUdN1-4mgI
А вы забыли уже про SGR Agent Core?
А оно живет и развивается!
https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core
Copyosity 1.0.0 первый стабильный релиз
Вот так пилишь по вечерам пол годика приложение а его уже используют все коллеги
Иногда по вечерами, и вот он
нативный менеджер буфера обмена для macOS, который реально понимает то, что ты копируешь и нравится в первую очередь он мне лично =) Реальность персональных аппов тут как тут!
Не электрон-помойка как мы привыкли видеть, а Tauri + Rust + Apple Vision под капотом
Живёт в менюбаре и не отсвечивает, пока не позовёшь.
История буфера всё скопированное, полнотекстовый поиск, закрепление, коллекции
Локальная SQLite, ничего не улетает
OCR на устройстве скопировал скриншот текст внутри картинки ищется через Apple Vision, без облака
Голос в текст зажал хоткей, наговорил, вставил чистый текст с пунктуацией
Командная палитра с ИИ-агентом полноценный ReAct-чат: видно тулколлы и reasoning, диалог можно продолжать
Веб-поиск, заметки, напоминания, календарь прямо из палитры
Хоткеи на всё ⌘⇧V история, ⌘⇧C меню у курсора, ⌘⇧Space палитра, ⌥Space голос
Итеграция с neuraldeep.ru для получения доступа к моделям
Главное для 1.0: автообновление наконец работает как надо тянет подписанные апдейты с GitHub и ставит сам
Всё подписано Developer ID, нотаризовано Apple Gatekeeper открывает чисто даже офлайн
Есть сборки под Apple Silicon и Intel, Windows(скоро)
Из идей сделать синк между устройствами
И редизайн настроек
Может чуть чуть поколдую с агентом
Байт на коменты )))))
⬇️ https://vakovalskii.github.io/copyosity/
🐙 https://github.com/vakovalskii/copyosity
Моему GitHub ровно год
101 репозитория
72 проекта
стеки от Python до Rust
Главное не цифры на сегодня, а то, что ИИ убрал барьер между "придумал" и "выложил в мир"
гипотеза
прототип
показал
120 минут =)
Не переставайте экспериментировать и показывать свои решения миру
Это ваша ценность сегодня, и то что будет сподвигать вас исследовать завтра!
Всем спасибо за участие! Стрим завершился
Мы собрали более 350 зрителей на стартовом вводном стриме «Как настроить рабочее место разработчика по мнению Валеры Ковальского».
Пишите в комментариях, что бы вы хотели разобрать в следующих сериях.
Отберу лучшие запросы и разберем!
Что мы ставили и настраивали тут
Запись будет!
🚀🚀🚀 Kodacode release v1.0 + топовая модель Koda Pro на основе GLM 5.2
Прошёл больше года с первого публичного релиза KodaCode для VS Code — и сегодня мы выпускаем версию 1.0. Да и с лендинга убираем подпись «beta-тестирование».
В v1.0 мы сильно обновили агента, улучшили модели.
На нашем бенче из задач SWE-bench Verified качество старой Koda Pro выросло на +10 п.п.:
Koda Pro old: 59% → 69%
Koda Base: 35% → 45.1%
А новая Koda Pro на GLM 5.2 приблизилась к топовым моделям:
Koda Pro GLM 5.2 — 77.4%
Claude Sonet 5 — 78.8%
Claude Opus 4.8 — 83%
Еще в релизе кроме агента :
- маркетплейс скилов и MCP
- простое подключение российских провайдеров моделей: vsellm.ru, bothub.chat, proxyapi.ru, neuraldeep.ru.
- Telegram-интеграцию теперь можно использовать не только в VS Code, но и в JetBrains и CLI
- добавили просмотр diff прямо в чате в плагинах
- улучшили с зависаниями на больших сессиях
- кучу багов пофиксили
Больше деталей в статье на хабре https://habr.com/ru/article/1056758/
Скачать KodaCode тут https://download.kodacode.ru