Куда ни глянь — агенты. OpenAI выкатывает Codex, Google отвечает Jules, GitHub обновляет Copilot-агента. Все бегут, шумят, толкаются локтями. В этом шуме, иногда хочется притормозить и оглядеться.

Итак, одним постом — всё самое важное про новых AI-агентов в разработке:

🔺Codex от OpenAI — облачный агент прямо внутри ChatGPT, которого можно просить выполнить задачу по коду. Он запускается в отдельной песочнице, загружает GitHub-репозиторий, делает своё дело (от 1 до 30 минут), коммитит изменения и пишет лог. Пока взаимодействовать с агентом во время работы нельзя. Используется новая модель codex-1 (на базе o3), специально заточенная под agent-сценарии: умеет и тесты гонять, и рефакторить, и документацию писать. Доступен только в ChatGPT Team, Enterprise и Pro. Уже даже в мобильном приложении ChatGPT появился Codex, едешь в такси и “кодишь”.

🔺Jules от Google — это самостоятельный coding-агент, который можно попробовать уже сейчас. Он подключается к GitHub, может открывать PR, запускать и писать тесты, верифицировать код в облачной VM, делиться reasoning и диффами. Всё работает в Jules Cloud Environment, без необходимости ручной настройки. Доступен всем пользователям, 5 задач в день, без ограничений на тип подписки. На фоне Codex выглядит куда демократичнее и сразу идёт в бой.

🔺Copilot Agent от GitHub — теперь это полноценный участник команды. Назначаешь ему GitHub Issue — он сам поднимает окружение через GitHub Actions, коммитит драфт PR, реагирует на комментарии, встраивается в CI/CD и учитывает правила репозитория. Поддерживает внешние данные через MCP. Доступен пользователям Copilot Enterprise и Copilot Pro+, уже работает в GitHub, VS Code, Xcode и других IDE.

Кажется, все поняли: разработка будущего — это агент, работающий фоном. Делает скучную работу, пишет код, спрашивает, если не уверен, и всё это в рамках твоей привычной среды.

Но на фоне всей этой AI-битвы за внимание — хочется просто тепла, лета и пусть весь мир подождет! Без новых фич каждую неделю, без истерик “мы запустили!”, без погони за тем, кто выкатит следующего агента быстрее.

Может, BigTech всё-таки притормозишь на мгновение? Хотя бы до августа ✌️🥰 🫡

🎆 Сегодня ИИволюции — 2 года 🎆

Не верится, как быстро пролетело время. Начинал просто делиться тем, что самому было интересно, без планов, без стратегии, только с внутренним ощущением, что вокруг происходит что-то важное.

С тех пор здесь вышли сотни постов, тысячи комментариев, и, что особенно ценно, появилось настоящее сообщество. Люди, которым тоже хочется не просто «потреблять» нейросети, а думать, чувствовать и разбираться.

Спасибо каждому, кто был и остаётся здесь. Всё это — не просто про технологии. Это про людей. Про любопытство. Про поиск смысла. И я рад, что мы идём по этому пути вместе.

Claude Sonnet 4 и Opus 4

Claude Opus 4:
- Самая мощная модель Anthropic на сегодня
- Opus 4 способен самостоятельно работать над задачей 6–7 часов без вмешательства — например, в кейсе Rakuten модель провела полноценный open-source рефакторинг в агентном режиме. Это не про "магическую выносливость", а про устойчивость к сбоям и сохранение фокуса в сложных цепочках, где другие модели просто ломаются.
- Превосходит GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro в инженерных задачах

Claude Sonnet 4:
- Улучшенная версия Sonnet 3.7
- Точнее, быстрее, лучше следует инструкциям
- Сохраняет баланс между качеством и скоростью
- Доступна бесплатно в claude.ai

Текущий фокус Anthropic в развитии моделей — агентные и инженерные задачи, где важны устойчивость, работа с кодом, использование тулов и файлов, а также поддержание долгосрочного контекста.

Новые фишки в API: Code Execution Tool, поддержка MCP, Files API для доступа к локальным файлам, а еще можно Prompt Caching увеличить до 1 часа.

Что еще интересного:

Extended thinking и tool use (пока в бете)
Обе модели теперь могут использовать инструменты, например, веб-поиск прямо во время «длительного размышления». Claude умеет переключаться между рассуждением и использованием тулов, чтобы улучшить точность и полезность ответов.

Память и работа с файлами
Если дать Opus 4 доступ к локальным файлам, он может сохранять важную информацию в memory files и потом использовать её дальше. Это помогает модели лучше помнить контекст, не теряться в длинных задачах и работать надёжнее в агентных сценариях.
В пример на демо: во время игры в Pokémon Red модель сама создала навигационный гайд и опиралась на него дальше.

Thinking Summaries
В Claude 4 появилась новая функция — thinking summaries. Если размышления модели получаются слишком длинными, она автоматически сжимает цепочку reasoning в краткое и понятное резюме. Для этого используется отдельная, меньшая по размеру модель, которая умеет компактно пересказывать ход мыслей основной.

Получился очень долгожданный и мощный релиз от Anthropic. И мы попали в бесконечную петлю: одна компания делает мощный релиз, другая перекрывает его своим более мощным, и все эти релизы перебивает третья. И так по кругу 😅

P.S. Немного припозднился с новостью, но лучше написать, чем не написать 😄

О релизе можно почитать в блоге Anthropic.

Google выпускает Veo 3

Новая SOTA среди моделей видео генерации + нативная генерация звуков в видео.

Пользователи впервую очередь: «Создай видео как Уилл Смитт ест спагетти чавкая» 😄

Гайд: как прокачать себя как вайб-разработчика в Cursor

Таких гайдов полно, и у каждого “вайбера” наверняка есть свои фишки и подходы. Но если ты только начинаешь разбираться в вайб-разработке с помощью Cursor, то этот гайд точно будет полезным, поможет снизить количество проблем и не разочароваться в этом деле:

1. Прежде чем использовать Cursor, попросите Claude составить чёткий и подробный план в формате markdown (попросите его задавать уточняющие вопросы, затем критиковать собственный план и пересоздавать его). Добавьте этот план в файл instructions.md (чтобы вы могли часто ссылаться на него из Cursor).

– Я говорю ChatGPT, что хочу создать, потом прошу его составить инструкции для другого ИИ, который будет писать код. Потом я вставляю всё это в Cursor composer agent.
– По сути, ChatGPT добавляет дополнительный уровень планирования, что снижает вероятность возникновения проблем.
– В одном проекте Cursor начал выдавать ошибки и никак не мог с ними справиться. Я потратил кучу времени, застряв в цикле. Потом начал с нуля, но в этот раз я попросил ChatGPT o1 написать понятные инструкции для другого ИИ. Всё сработало как по маслу.

2. Используйте .cursorrules (они всегда работают в AI context), чтобы задавать общие правила. См. https://cursor.directory
– Например: сначала пишем тесты, затем код, потом запускаем тесты и дорабатываем код до тех пор, пока они не пройдут.

3. Поручайте агенту писать код поэтапно, небольшими итерациями в стиле Правка → Тестирование → Повтор
– Сформулируйте небольшую задачу или небольшое улучшение.
– Напишите (или поручите AI) тест, который должен провалиться на этом этапе.
– Дайте AI (обычно в Agent mode) команду написать код, чтобы пройти тест.
– Дайте команду AI запустить тест.
– Если тест не проходит, AI анализирует ошибку и пытается исправить код, возвращаясь к шагу выше.
– Когда тест проходит — разработчик проверяет и утверждает изменения.

4. Поощряйте цепочку размышлений (chain of thought) в ваших промптах

5. Если возникают проблемы, попросите Cursor сгенерировать отчёт со списком всех файлов, их назначением и описанием проблемы. Спросите у Claude или ChatGPT, как это исправить.

6. Используйте https://gitingest.com, чтобы собрать все скрипты, конфиги и нужные файлы (можно фильтровать по расширению) на одной странице, пригодной для обработки ChatGPT.

7. Используйте https://context7.com (для получения актуальной документации через MCP для кучи сервисов, API и SDK).

8. Используйте git для частого контроля версий. Не копите незафиксированные изменения (вот это вообще самое главное правило в вайб-кодинге).

9. Сохраняйте контекст коротким, явно добавляя файлы через @. Чем длиннее контекст, тем больше AI может уйти в сторону.
– Начинайте новый чат, если контекст стал слишком длинным.

10. Часто обновляйте и индексируйте код
– Используйте .cursorignore, чтобы исключать ненужные файлы

11. Используйте /Reference в открытых редакторах, чтобы быстро добавлять файлы в контекст

12. Дополнительно: включите YOLO mode (режим “делай, что нужно, не спрашивай каждый раз”), чтобы AI писал тесты
– Всегда разрешены любые виды тестов: vitest, npm test, nr test и т.д. Также базовые команды сборки вроде build, tsc, создание файлов и директорий (touch, mkdir и т.д.) тоже допустимы

13. Дополнительно: используйте System prompt в разделе “Rules for AI” в настройках Cursor:
– Держи ответы короткими и конкретными
– Предлагай альтернативные решения
– Избегай ненужных объяснений
– Отдавай приоритет техническим деталям, а не общим советам

Если у вас есть свои рекомендации, свои бест-практисы, пишите в комментариях о своих подходах и своих правилах в вайб-разработке 😅

P.S. гайд не мой, но показался очень качественным и захотелось поделиться с вами

Arc браузер всё 😭

Arc стал моим любимым браузером, который я мягко «навязывал» всем 😔

Разработку Arc заморозили. Новых фич больше не будет, только багфиксы. Не смогли пойти в масс-маркет и донести до всех в чём крутость Arc.

Теперь команда делает новый AI-браузер — Dia (альфа и по инвайтам). Как заявляют, он проще, понятнее, массовее. А Arc скорее всего продадут или выложат в open-source, но маловероятно.

CEO Джош Миллер пишет:

Arc was simply too different, with too many new things to learn, for too little reward.

Грусть. Ведь теперь нужно снова думать куда переезжать и заново всё настраивать, хотя время до шат дауна думаю еще есть.