Lamborghini Urus стал самым продаваемым новым люксовым автомобилем в России — по итогам первого квартала 2026 года продано 44 машины, сообщает «Автостат». @ecotopor

🤖 Автономные AI-агенты для инженерии

AutoAgent позволяет AI-агентам самостоятельно настраивать и улучшать свои конфигурации, используя мета-агента. Пользователь задает задачи через program.md, а агент автоматически модифицирует свою архитектуру и оценивает результаты.

🚀 Основные моменты:
- Автоматическая настройка AI-агентов без прямого редактирования кода.
- Использует Markdown для задания задач и инструкций.
- Оценка производительности через числовые баллы.
- Поддержка Docker для изоляции выполнения.
- Совместимость с задачами Harbor.

📌 GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent

#python

🚀 Исследование утечки кода Claude Code

Этот репозиторий содержит утекший исходный код Claude Code, CLI от Anthropic, который стал доступен через sourcemap в npm. Здесь вы найдете полное описание утечки и внутренние системы, которые не должны были стать публичными.

🚀 Основные моменты:
- Полный исходный код утечен через sourcemap в npm.
- Включает уникальную систему Tamagotchi для взаимодействия.
- Содержит механизмы защиты от утечки внутренней информации.
- Архитектура включает более 40 инструментов и сложную многопользовательскую оркестрацию.

📌 GitHub: https://github.com/yasasbanukaofficial/claude-code

#typescript

Прокачиваемся в вайбкодинге: Lovable запустили целый сайт с гайдами по созданию веб-приложений с помощью ИИ.

На сайте собраны шаблоны, советы по промтингу, готовые инструкции и видеолекции. Есть даже конструктор промтов — можно просто описать идею, а он задаст уточняющие вопросы и напишет рабочий промт.

Становимся профессиональными вайбкодерами по ссылке.

🦀 Как сократить расходы на OpenClaw на 95% и платить $25 вместо $600

На Reddit регулярно появляются посты от пользователей OpenClaw с шокирующими счетами. $300 в месяц. $600 в месяц. Кто-то умудрился набить $3600 за один месяц. Покупают Mac Mini за $600, ставят OpenClaw, гоняют неделю, сжигают все токены и выключают. Большинство даже не понимает, куда уходят деньги. Каждое отправленное сообщение включает в себя всю историю диалога за сессию. К 50-му сообщению вы оплачиваете повторную отправку всех предыдущих сообщений через API снова и снова.

Heartbeat не обязан жрать токены Opus каждые 30 минут
Это про фоновые процессы, которые незаметно сжигают бюджет. По дефолту heartbeat срабатывает каждые 30 минут на той модели, которая выставлена основной - у большинства это по-прежнему Opus. Постоянный расход токенов идет независимо от того, сидите вы за компьютером или нет. Решение: переключить heartbeat на Minimax, снизить частоту до двух раз в день через cron вместо интервалов, включить light context mode, выставить isolated sessions в true и задать active hours, чтобы процесс работал только в рабочее время. Одно это убирает огромную часть фонового расхода.

Компактинг: одна команда срезает нагрузку токенов вдвое
Еще один скрытый множитель расходов прячется в истории переписки. Если вы общались с агентом весь день и контекстное окно заполнено на 50-70%, каждое новое сообщение гонит весь этот объем через API заново. Команда compact сжала контекст с 55K токенов до 23K - меньше половины нагрузки на каждое сообщение после этого. Параллельно стоит выставить max output tokens на 2048 в конфиге. Без этого ограничения агент может вернуть тысячи токенов в одном ответе, когда хватило бы пары сотен. Одна строчка в конфиге - и расход на вывод падает моментально.

QMD: поиск по файлам без загрузки в контекстное окно
Есть еще один источник мусорного расхода, который накапливается со временем. По мере того как у вас копятся markdown-файлы (заметки, конфиги агентов, память), агент перечитывает их все при каждом вопросе. Полный текст файлов грузится прямо в контекстное окно, сжигая токены на контент, который вообще не связан с вашим запросом. QMD решает эту проблему. Это локальный поисковый движок для markdown, который превращает заметки в индекс с ре-ранкингом. Агент находит нужное без загрузки целых файлов в контекст. Ставится с GitHub, добавляется в agents.md, и каждый файловый запрос начинает стоить копейки.

Итог: $600 превращаются в $25
Без оптимизации: Opus на каждом действии, heartbeat каждые 30 минут, полный контекст в каждом сообщении, без лимита на вывод, полное чтение файлов. $300-$600 в месяц. С оптимизацией: роутинг моделей через OpenRouter, авторежим для выбора по стоимости, дешевая модель на heartbeat через cron, регулярный компактинг, лимит вывода на 2048, QMD для поиска по файлам. $6-$25 в месяц. Тот же инструмент. Те же возможности.

Те, кто реально получает результат от ИИ-автоматизации, не тратят больше всех на токены. Они один раз настроили систему, взяли расходы под контроль и сфокусировались на построении воркфлоу, которые решают дорогие проблемы. Все шесть настроек занимают около 10 минут. Экономия начинается сразу.

https://vc.ru/ai/2862521-kak-sokratit-rashody-na-openclaw-na-95-i-platit-25-vmesto-600

🚀 SEO теперь можно разбирать через ИИ, а не вслепую

Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.

Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.

То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.

Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.

Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.

https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude

Anthropic опубликовали свежий мини-курс по промтингу- в нём описаны лучшие практики по написанию подсказок

Внутри советы по форматированию, описанию задач и агентских сценариях - всё это с примерами и детальным описанием.

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

ИИ подсадил нас на «гипсовые яйца»: почему алгоритмы работают как сверхстимулы Тинбергена

Почему птицы бросали собственные яйца ради гипсовых подделок?
В 1950-х годах голландский биолог Нико Тинберген обнаружил нечто тревожное: птицы бросали собственные яйца ради гипсовых подделок, если те были крупнее и ярче настоящих. Мать-кулик игнорировала своих птенцов и садилась высиживать раскрашенный муляж. Тинберген назвал это «сверхнормальными стимулами» и получил за свои исследования Нобелевскую премию. Прошло 70 лет, и мы сами стали теми птицами. Только вместо гипсовых яиц у нас - алгоритмические ленты, генеративные модели и рекомендательные системы.

Идея простая, но бьет точно: каждое уведомление, каждая курируемая лента, каждый отфильтрованный снимок - это реальность с выкрученной на максимум насыщенностью. Наша нервная система просто не рассчитана на такой уровень стимуляции. И мозговые центры вознаграждения реагируют на цифровые раздражители сильнее, чем на живой сенсорный опыт.

Рекомендательные алгоритмы - это, по сути, машины по производству сверхстимулов. Они обучены на метриках вовлеченности: кликах, времени просмотра, паттернах скроллинга. Их задача не показать тебе что-то полезное, а удержать внимание любой ценой. TikTok, YouTube Shorts, лента X - все это оптимизировано командами нейросайентистов и ML-инженеров, чтобы триггерить дофаминовый отклик сильнее, чем реальный мир.

С генеративными моделями ситуация еще интереснее. GPT, Claude, Midjourney - они генерируют контент, который по определению «ярче» среднего. Модель обучена на лучших текстах и изображениях человечества, и ее выход - это всегда чуть более отполированная, чуть более идеальная версия реальности. Когда ты привыкаешь читать тексты, написанные LLM, обычная человеческая речь начинает казаться корявой и скучной. Когда насматриваешься на картинки из Midjourney, реальные фотографии теряют свою привлекательность. Мы буквально строим генераторы сверхстимулов на промышленном уровне.

Тинберген описывал, как система распознавания паттернов у животных ломается при столкновении со сверхстимулом. У нас происходит то же самое, только масштаб другой. Наши предки развивали распознавание паттернов, наблюдая за облаками, читая следы животных, замечая сезонные изменения. Сейчас та же нейронная механика работает на мемы, тренды и алгоритмические рекомендации. Та самая система, которая когда-то помогала ориентироваться в реальности, теперь помогает ориентироваться в фидах.

Есть и практическая сторона. Когда ты ешь, уставившись в экран, мозг учится связывать питание с пассивным потреблением, а не с осознанным опытом. Когда гуляешь с подкастом в ушах, пространственная навигация начинает опираться на чужие мысли вместо собственных наблюдений. Это не метафора - это нейропластичность в действии. Мы в буквальном смысле переучиваем собственные нейронные контуры.

Когда исследователи убирали гипсовые яйца, птицы тут же возвращались к настоящим. Инстинкт никуда не делся, просто был перегружен искусственным сигналом. Физический мир по-прежнему здесь. Потрогай что-нибудь с текстурой. Поешь без экрана перед глазами. Пройдись без наушников. Твоя настоящая жизнь ждет под тем гипсовым яйцом, на котором ты сидишь.