Vibe Coding News за прошедшую неделю:

Anthropic анонсировали новые ИИ-модели — Claude Opus 4 и Claude Sonnet 4. Модели лучше справляются со сложными задачами, написанием кода и поиском в интернете, Opus 4 может работать автономно до 7 часов подряд. Модели лучше держат контекст и не теряют детали, даже если работать с большими документами и файлами пользователя, на 65% реже искать «лазейки» и короткие пути — теперь ИИ чаще решает задачи именно так, как вы задумали, а не как проще. По словам Anthropic, в ряде задач по программированию и использованию внешних инструментов (например, веб-поиск), Opus 4 опередила конкурентов — Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3 reasoning и даже GPT-4.1.

Обновления в Cursor - версии 0.50
Новая Tab-модель умеет делать правки сразу в нескольких файлах - пригодится при рефакторинге. Max Mode теперь доступен для всех передовых моделей, можно решать сложные задачи с помощью расширенного контекста - обрабатывать больший объём кода за раз, вызывать инструменты AI. Добавлены мульти-рутовые рабочие пространства. А с помощью команды @folders можно добавить целые папки в контекст AI. Если папка слишком большая, Cursor уведомит об этом специальным значком. Появились фоновые агенты, которые могут в параллельных средах решать мелкие задачи. Также обещают, что интеграция с issue trackerами на подходе.

Обновления в GitHub Copilot — теперь это не просто ассистент, а самостоятельный код-агент, который может брать на себя задачи из issue, автоматически создавать окружение, писать код, коммитить и оформлять pull request с полным соблюдением всех политик безопасности. Всё прозрачно, управляется с любого устройства, работает с любыми IDE и интегрируется с инфраструктурой компании. Уже доступен для всех пользователей тарифов Copilot Enterprise и Copilot Pro+.

Devstral — новая топовая open-source модель от Mistral для код-агентов! Модель (24B) создана совместно с All Hands AI и оптимизирована для интеграции с OpenHands —open-source платформа для автоматизации рутинных задач в разработке (инструментальная “рука” для код-агентов).
Devstral умеет работать с большими проектами и множеством файлов, интегрируется с vLLM, llama.cpp и др., лидирует (среди open-source) на SWE-Bench Verified (46.8%). Уже есть квантованные версии, работает даже на одной RTX 4090 с огромным контекстом.

Google представила модель Gemini Diffusion. Вместо классической автогрегрессии (по слову за раз), здесь текст генерируется как картинки "волнами": модель итерационно превращает шум в осмысленный текст. Такой метод позволяет получать результаты быстрее и с меньшими ресурсами — в бенчмарках Gemini Diffusion уже обходит компактную Gemini 2.0 Flash-lite, причем при меньших размерах модели. Модель не требует большого количества памяти, а качество ответа можно улучшать просто увеличив число итераций — без сложных prompt-трюков. Звучит перспективно для запуска LLM на локальных машинах — скорость, экономия, гибкость. Если Google сможет доказать, что диффузионные LLM масштабируются, это может поменять стандарты индустрии и открыть путь новым, быстрым и доступным моделям для локального использования.

CodeRabbit запустили бесплатное AI-код-ревью прямо в VS Code, Cursor и Windsurf. Теперь баги, ошибки стиля, и даже забытые тесты можно ловить сразу при работе с кодом, не дожидаясь pull request. Работает на основных популярных языках (Python, JS, Java и др.), а “Fix with AI” позволяет чинить баги одним кликом. Бесплатная версия доступна с ограничениями по количеству проверок, расширенные версии — по подписке. Плагин уже есть в магазине VS Code.

Пропустили что-то интересное?

Не удержался, пересылаю мощный прогноз будущего развития в области ИИ

🔥 Интернет-королева возвращается: 340 страниц об AI, которые взорвали Кремниевую долину

Легендарный аналитик Мэри Микер, автор культовых отчетов о трендах интернета, спустя 6 лет выпустила новый масштабный доклад — на этот раз об искусственном интеллекте. 340 страниц данных, прогнозов и провокационных выводов.

Главный вывод: ИИ-революция уже необратима, и мы находимся в точке "сингулярности".

📌 Основные тезисы:
- AI-революция необратима: В отчете 51 раз встречается слово "беспрецедентный"
- Китайские модели дешевле в 500 раз (ERNIE 4.5 Turbo vs GPT-4.5)
- Индия — лидер по числу пользователей ChatGPT (13.5% от мирового трафика)

💸 Пузырь OpenAI?
Микер прямо называет оценку компании ($300B) "сильно завышенной":
→ Выручка OpenAI: $9.2B/год
→ Оценка/Выручка = 33x (у Perplexity — 75x!)

🔧 Технические детали
• Стоимость инференса упала на 99.7% за 2 года
• Энергопотребление Blackwell GPU в 105 000 раз ниже аналогов 2014 года
• DeepSeek-R1 почти догнал OpenAI (93% vs 95% в MATH Level 5)

🌐 Главный тренд будущего
Следующие 1 миллиард пользователей пропустят этап приложений и сразу перейдут к AI-ассистентам через голосовые интерфейсы — особенно в регионах с низким интернет-покрытием.

🔮Вывод: "Нынешние лидеры ИИ могут повторить судьбу AltaVista. Единственное, что точно известно — мы в начале нового суперцикла технологий."

Полный отчет: BOND Capital AI Report 2025
Краткий обзор в китайской статье

#КитайскийИИ #КитайAI #ИИтренды #OpenAI #TechАналитика

VibeCodingNews этой недели:

Cursor выпустил версию 1.0 — да, это действительно первая версия AI IDE, хотя компанию уже оценивают в $10 млрд (все предыдущие релизы были с версией 0.x). Главная фича — BugBot: автоматический поиск багов в pull-request'ах, IDE сама оставляет комментарии с предложениями по исправлению найденных проблем, и можно одним кликом "Fix in Cursor" сразу получить готовое исправление в редакторе. Также появилась полноценная поддержка Jupyter Notebooks и установка MCP-серверов в один клик с поддержкой OAuth, что упрощает интеграцию с разными сервисами.

DeepSeek теперь работает с протоколом MCP (Model Context Protocol), что открывает возможности для использования в разработке локальной LLM модели с рассуждением и MCP. Для многих организаций использование внешних моделей невозможно из-за вопросов безопасности. Теперь вы можете подключить локальный DeepSeek к своей IDE, интегрировать со внешними инструментами через MCP — например, запускать настройку DevOps-пайплайнов, CI/CD, или автоматизацию тестирования. Осталось проверить потянет ли текущая версия DeepSeek такие задачи, но звучит перспективно.

Mistral представила Mistral Code — AI-инструмент для программирования с IDE-ассистентом, возможностью локального развёртывания и корпоративной интеграции. В основе продукта лежит четыре модели, включая Codestral для автодополнения и Devstral для многошаговых задач, поддерживается более 80 языков программирования. Сейчас платформа доступна в приватной бете для JetBrains IDE и VS Code.

На LM Arena WebDev (запросы с задачками на разработку) первое место делят Claude Opus 4 и Gemini 2.5 Pro Preview.

Упустили что-то интересное?

Anthropic выпустил бесплатный курс “AI Fluency” — короткий гайд по тому, как эффективно использовать LLM в работе. Пригодится, если вы хотите эффективнее формулировать промпты, делегировать задачи ИИ, проверять и дорабатывать его ответы, понимать, где ИИ может быть полезен, а где опасен. 12 бесплатных уроков на 3-4 часа суммарно на английском.

DeepMind показал прототип интерфейса ОС на основе Gemini 2.5 Flashlight , где каждый клик и переход в новый экран является новой генерацией UI с нуля. Без шаблонов, всё строится на лету, за миллисекунды, исходя из контекста предыдущего экрана. «Зашли в папку - одно содержимое. Зашли снова - уже другое» - с гордостью говорят авторы ролика. Не уверены, что это ровно то поведение, которое мы ожидаем от папки, но ОС с динамическими недетерминированными интерфейсами звучит вполне себе как вариант будущего. Скажем, вы переходите в настройки, а там не миллион иконок, а только та, которая нужна вам прямо сейчас. И все же, пожалуйста, пусть в папке с моими данными всегда лежат мои данные.

Свежая лекция на Youtube Андрея Карпаты в рамках Y combinator AI Startup School (кстати за 1 день 500к просмотров). Рассказывает про то как Software эволюционирует с приходом AI. Software 3.0. Если раньше цифровую информацию потребляли только люди и компьютеры (API), то теперь еще и агенты, но не только об этом.

Как править LLM без файнтюна и без риска всё сломать? MEMOIR - cвежая статья на arXiv: вместо дорогого дообучения с GPU или не всегда надежного RAG создается отдельный, изначально пустой “слой памяти” внутри модели. Туда пишутся точечные правки, не трогая базовые веса. При запросе модель сама решает, использовать ли эту память. Старые правки не затираются, всё работает изолированно и стабильно. Подходит для тысяч правок, реагирует даже на переформулировки. Кода пока нет, но звучит перспективно.

Упустили что-то интересное?

Появилась prarena.ai арена соревнований агентов, по открытым и смердженным pull request публичных репозиториев на GitHub.

Codex от Open AI лидирует с невероятным отрывом чуть больше чем за месяц 345 000 смердженных реквестов. Есть и исходники.

Vibe Coding News этой недели:

Claude Artifacts научились вызывать API Claude. Звучит немного как «мы установили тебе монитор в монитор», но на самом деле очень логично и удобно. Раньше вы могли сделать промптом к LLM простое приложение, а теперь вы можете сделать промптом приложение, которое использует внутри себя LLM. Все вызовы уже вшиты! Можно очень быстро собирать прототипы своих интерактивных приложений с ИИ и тестировать гипотезы.

Пример промпта создающего приложение чатбот, который отвечает на все с комплиментами:

Create a simple chatbot that uses Claude. Respond with compliments to every user input.

Вышел Gemini CLI - новый Open Source AI агент от Google для командной строки: кодинг, отладка, облачные задачи и картинки через естественный язык в терминале. Работает через Gemini 2.5 Pro с окном в 1 млн токенов. Есть бесплатный план — до 60 запросов в минуту и до 1 000 в день. Щедрое предложение по сравнению с Claude Code и Codex, так что вероятно на prarena (писали выше) появится новый игрок. Расширяется через MCP и погружается в проектный контекст через GEMINI.md. Новый инструмент для автоматизации DevOps и разработки из CLI.

Пропустили что-то интересное?

Любопытное исследование о глубине проникновения генеративного ИИ в программирование от учёных из Complexity Science Hub (исследовательский центр при нескольких европейских университетах, занимается анализом и интерпретацией данных).

К декабрю 2024 года:
- 30% Python-функций от разработчиков из США написаны с помощью ИИ.
- В Германии — 24.3%, Франции — 23.2%, Индии — 21.6%, России — 15.4%, Китае — 11.7%.
- Молодые пользователи GitHub используют ИИ чаще, чем ветераны.
- Мужчины и женщины применяют ИИ одинаково активно.
- Использование ИИ повышает количество коммитов на 2.4% в квартал.
- Экономический эффект в США: от $9.6–14.4 млрд до $64–96 млрд в год (в зависимости от оценки продуктивности).

Как они это вычисляли?
Исследователи обучили классификатор, способный отличить, сгенерирована ли функция ИИ. Для этого
cобрали датасет «человеческих» функций: код до 2018 года (до появления генеративного ИИ), функции из HumanEval 2022 и 2024. Затем сгенерировали «ИИ-аналог»: 1. одну LLM попросили описать функцию на английском, а другой дали задачу сгенерировать новую функцию по описанию. Обучили классификатор на этих парах с точностью Average Precision = 0.969. Обработали 80 млн коммитов из открытых репозиториев GitHub и разметили классификатором 31 миллион Python-функций. Июньский препринт на arxiv.

Вчера Microsoft открыла исходный код расширения GitHub Copilot Chat для Visual Studio Code под лицензией MIT, со всеми потрохами: agent mode, система промптов для LLM и сбор техданных о работе расширения. Теперь всё прозрачно, можно посмотреть какие данные передаются, как устроена логика чата с моделью и при желании допилить под себя. Это первый шаг из планов MS превратить Visual Code в открытый редактор кода с ИИ.

https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/

Сегодня промпт инжиниринг превратился в контекстный инжиниринг

Завтра, 10 июля, в 12:00 Владимир Крылов, доктор технических наук и научный консультант по применению ИИ в разработке ПО, проведет новую лекцию, во время которой поделится своим взглядом на будущее программирования.

Рассмотрим перспективы превращения программирования в универсальный навык разработчиков практически любых управляемых устройств и систем. Даже тех, которые не основаны на использовании компьютеров и встроенных процессоров.

Вы увидите, как общий подход генерации кода по описанию заданных функциональностей позволяет создать среду управления и взаимодействия с окружением для различных субстратов, реализующих абстракцию вычислений, — от моря кремниевых вентилей до квантовых объектов и биологических структур.

Подключайтесь и задавайте вопросы лектору! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.