google обновил свой генеративный дизайн апп — stitch

в соц-сетях уже пишут, что дизайнеров заменили

https://stitch.withgoogle.com/

видео взял тут

уже раскатали на всех с подпиской и за $20 тоже 💫

теперь мысли по вчерашним анонсам:

1) тестили вчера вайб-дизайн гугловый stitch — с ходу результат слабоватый, возможно, что нужно сильнее заморачиваться и будет что-то приемлемое. но в общем под ключ дизайнера не заменяет пока что

2) comet браузер тоже пробовал, пока не привык, словно мало в нём жестов, несколько странные есть ux-решения, пока не понял

3) dispatch для ремоут claude cowork — пока выглядит самым интересным в наборе, словно вчера они падали в моменте, но в целом выгляди как мини-openclaw. мини — потому что в телегу пока не подключить, тред один и гибкость пока не совсем та

я что-то упустил? как вам?

новый дизайн cursor

glass дизайн теперь в cursor, стало сильно ближе к стилю системы... и очень похоже на codex, я даже перепутал окна в моменте. но дальше замечаешь много приятных ux-изменений. старый формат при этом оставили тоже досупным

чтобы поскорее попробовать — cursor.com/glass

google ai studio обновили свой режим build для вайбкода

они называют это full‑stack vibe coding experience. по сути, это попытка сделать из их среды не просто чат с моделью, а что-то ближе к живому рабочему окружению для разработки. там уже было можно многое, а теперь ещё довезли:

- One click database support
- Sign in with Google support
- A new coding agent powered by Antigravity
- Multiplayer + backend app support

а в скором времени обещают:

- Design mode
- Figma integration

ai.studio/build

ну вот, claude поддержал ремоут сессий claude code в телегу. пока в формате ресеч превью, предлагают так настраивать — github.com/anthropics/claude-plugins-official/blob/main/external_plugins/telegram/README.md

смотрим интерфейс perplexity health. доступно платным подписчикам в us

testingcatalog

cursor composer 2 оказался kimi k2.5 с reinforcement learning

новая модель cursor, анонсированная как «frontier-level coding performance», по сути является kimi k2.5 от moonshot ai, дообученная с помощью reinforcement learning (обучение с подкреплением — это когда модель учится методом проб и ошибок)

наверное это и логично, зачем делать полностью своё и тртатить время, если можно взять хороший код с полки и докрутить. но тем не менее я чуть удивился, думал у ребят что-то своё

но есть нюанс — moonshot ai публично обвинил cursor в нарушении лицензии (cursor зарабатывает ~$167M/мес, а лицензия требует указывать Kimi K2.5 при доходе выше $20M/мес)

upd: вроде cursor всё объяснили, они тренировали модель через посредника с лицензией и что-то такое. интересно, вероятно они не хотели чтобы это всплыло

https://news.ycombinator.com/item?id=47452404

openai выпустили гайд: как делать фронтенд с gpt-5.4
https://developers.openai.com/blog/designing-delightful-frontends-with-gpt-5-4

openai опубликовали практическое руководство для дизайнеров и разработчиков — как получить production-ready интерфейс с помощью gpt-5.4. авторы — инженеры openai, которые сами строили фронтенды с моделью.

почему gpt-5.4 другой:
первая модель openai обученная на computer use — она сама открывает браузер, смотрит как выглядит результат, находит баги и итерирует без участия человека. в связке с playwright может тестировать разные viewport'ы и фиксить интерфейс в цикле. для дизайнера это значит: можно описать интерфейс и получить рабочий прототип, не передавая задачу разработчику.

конкретные рекомендации из гайда:

1. сначала moodboard — просить модель собрать несколько визуальных вариантов прежде чем выбирать финальные ассеты. описывать атрибуты: стиль, палитра, настроение, композиция.

2. точный промпт — если промпт расплывчатый, модель падает в самые частые паттерны из обучения (generic cards, слабый брендинг, перегруженный ui). чем конкретнее описан стиль — тем лучше результат.

3. frontend-skill — openai выпустили отдельный скилл (набор инструкций) который ставит модели правила вкуса: restraint, image-led hierarchy, cohesive motion. убирает шаблонность по умолчанию.

4. playwright для проверки — давать модели инструмент для инспекции рендера. это значительно повышает шанс получить завершённый, функционально полный интерфейс.

новое интервью Андрея Карпати
youtube.com

интересно как поменялось его отношение меньше чем за год. в августе он рассуждал про то как ai частично дополняет его код. после прорыва модели в декабре к февралю он подошел с тем, что 99% кода за него пишет нейросеть. а основная проблема даже не качество моделей, а передача контекста.

сейчас он говорит о налаживании взаимодействий между агентами, рассуждает о изменениях в физическом мире и о том, что поменяется в профессиях в ближайшем будущем.