В издательстве Института Китая и современной Азии РАН (ИКСА РАН) на днях вышла книга историка и корееведа Константина Асмолова «Основы источниковедения и аналитики: пособие по развитию критического мышления».

«Новое издание выходит за рамки узкой регионалистики. Это практическое руководство по работе с источниками любого типа — от древних хроник до новостных лент. В центре внимания — не столько содержание, сколько процедура проверки: как распознать манипуляцию, чем отличаются факты от интерпретаций, какие приемы используют при создании фейковых нарративов и как не поддаваться на отвлекающие сценарии в информационных кампаниях. Отдельный раздел посвящен элементарным основам прогнозирования и теории принятия решений.

Примеры во многом взяты из корееведческого багажа автора, но методология универсальна. Книга адресована не только коллегам-историкам, но и преподавателям, студентам гуманитарных и военных вузов, а также всем, кто по роду занятий сталкивается с необходимостью анализировать большие объемы разнородной информации и отделять смыслы от шума»

Тема критического отношения к источникам актуальна всегда, а сейчас — особенно 🧐 И самое приятное это то, что электронная версия книги доступна бесплатно на сайте института: https://lk.iccaras.ru/assets/components/dsgfileupload/files/1ee2a097.pdf

пора закрывать Awesome LLMSecOps https://github.com/Xinhao-Deng/awesome-self-evolving-agent-security

когда меня в очередной раз спросят где-то про пентест агентов - мой ответ будет содержать только эту ссылку https://github.com/Yeti-791/Awesome-Offensive-AI-Agentic-Landscape

Опенсорсю Claudexor

Харнесс-агностик CLI, приложение, набор плагинов и MCP, объединяющий в себе Claude Code, Codex и Cursor. Можно добавлять сколько хотите харнессов и подписок.

Каждая модель и агент бесят меня по-своему: GPT - аутист-перфекционист, Opus - пофигист, пропускающий кучу багов, Gemini/GLM - креативные булочки, но сильно отстают от фронтира.

Ещё я устал бегать между агентами когда лимиты заканчиваются, поэтому связал все подписки в одно место чтобы эта штука по-умному их расходовала. И главное, она позволяет одновременно использовать все харнессы сразу. Добавил несколько любимых плюшек, чтобы работали из коробки: ревью-лупы, Best-of-N и т.п. Например, планирование можно провести через Claude Code, а имплементацию в режиме goal запустить на Codex.

Киллер-фича: можно добавить несколько подписок Claude Code, и они будут автоматически переключаться с сохранением контекста. Codex и Cursor тоже. Теперь вместо $15k в месяц на токены уходит $1200. У меня сейчас по три подписки Claude Code, Codex и Cursor тут.

Удобнее всего подключить Claudexor как плагин к вашему любимому агенту и использовать его в текстовом режиме в форматах:

«Перед выполнением плана прожарь его через Claudexor в мультихарнесс-режиме»

или

«После завершения работы проведи мультимодельное ревью через Claudexor и исправляй замечания».

Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия.

PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы.

GitHub, dmg, npm

Fugu-Cyber: ИИ-оркестратор для задач киберзащиты

Sakana AI представила обновление своей системы Fugu - специализированную модель Fugu-Cyber для анализа реальных задач информационной безопасности.

По данным компании, модель показала:

- 86,9% успешных решений на CyberGym
- 72,1% на CTI-REALM
- результаты на уровне GPT-5.5-Cyber и Mythos Preview

CyberGym проверяет способность находить и подтверждать уязвимости в сложных кодовых базах, а CTI-REALM — превращать отчёты об угрозах в рабочие правила обнаружения.

Fugu-Cyber работает как одна модель, но внутри динамически координирует несколько специализированных ИИ-агентов. Пользователь отправляет запрос в единый API, а система сама распределяет многоэтапную задачу между агентами.

При этом Sakana AI подчёркивает: высокая оценка на бенчмарке ещё не делает модель готовой системой защиты. Для работы в реальной инфраструктуре нужны эксперты, интеграция с внутренним кодом и обязательная проверка результатов человеком.

https://sakana.ai/fugu-cyber-release

#ai #cybersecurity #llm #agents #sakanaai

#AIOps
#DevOps
#MLSecOps
"They’ll Verify. They Just Won’t Act. How Authority Framing and Laundered Code Turn a Trusted Agentic CI/CD Pipeline Into an Attack Surface", Jul 2026.
]-> Dataset and reproduction code

// Prompt secrecy and distributed verification are not security controls: a trusted agentic pipeline shipped attacker-specified secret exfiltration because an authority claim made verifiers rubber-stamp code whose malice they could see, while content controls were blind to it..