Copyosity 1.0.0 первый стабильный релиз

Давайте рассматривать это все как эксперимент!

Иногда по вечерами, и вот он
нативный менеджер буфера обмена для macOS, который реально понимает то, что ты копируешь и нравится в первую очередь он мне лично =) Реальность персональных аппов тут как тут! Крч делал исключительно для себя любимого, что бы мне было удобно и все нравилось + опыт!

Не электрон-помойка как мы привыкли видеть, а Tauri + Rust + Apple Vision под капотом
Живёт в менюбаре и не отсвечивает, пока не позовёшь.

История буфера всё скопированное, полнотекстовый поиск, закрепление, коллекции
Локальная SQLite, ничего не улетает
OCR на устройстве скопировал скриншот текст внутри картинки ищется через Apple Vision, без облака

Голос в текст зажал хоткей, наговорил, вставил чистый текст с пунктуацией
Командная палитра с ИИ-агентом полноценный ReAct-чат: видно тулколлы и reasoning, диалог можно продолжать
Веб-поиск, заметки, напоминания, календарь прямо из палитры
Хоткеи на всё ⌘⇧V история, ⌘⇧C меню у курсора, ⌘⇧Space палитра, ⌥Space голос
Итеграция с neuraldeep.ru для получения доступа к моделям

Главное для 1.0: автообновление наконец работает как надо тянет подписанные апдейты с GitHub и ставит сам
Всё подписано Developer ID, нотаризовано Apple Gatekeeper открывает чисто даже офлайн
Есть сборки под Apple Silicon и Intel, Windows(скоро)

Из идей сделать синк между устройствами
И редизайн настроек
Может чуть чуть поколдую с агентом

Байт на коменты )))))

⬇️ https://vakovalskii.github.io/copyosity/
🐙 https://github.com/vakovalskii/copyosity

Сегодня выступаю на ML&DS Offstage от Ozon.

Собираемся закрытым составом ML- и DS-инженеров, тема вечера - агенты, поиск и LLM-платформы.

Мой доклад про SGR Agent Core, открытый фреймворк для агентов, расскажу, как и зачем на нём собирать своих агентов, на примерах конфигов, схемах и в коде.

Мой слот начинается в 20:35, заглядывайте в гости.

А вы забыли уже про SGR Agent Core?

А оно живет и развивается!

https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core

Kimi K3

Ждем весов, будет 2.5T не меньше!

UPDATE:

https://www.kimi.com/blog/kimi-k3

Говорят рвет все что только было до этого

Мы начинаем наш стрим "Харнесс будущего. Какой он?"

Подключайтесь: https://youtube.com/live/LAUdN1-4mgI

Говорить с Qwen на одном языке

Давно хотел выложить свои локальные наработки для агентов и промптинга Qwen через кодинг агентов

Выложил гайд и skill для того, чтобы строить и промптить под модели семейства Qwen3.x на их родном диалекте так, как это делает сама Alibaba.

РЕПО: https://github.com/vakovalskii/qwen-native-agents

Да((

Kimi K3 - в топе бенчмарка LLM для агентов

По очкам модель сравнима с GPT-5.5 Pro, но раз в 15 дешевле и раза в 2 быстрее. С такими показателями она автоматом попадает на оба Парето-Фронта, сдвигая их.

Эта модель с открытыми весами размером аж в 2.8T параметров, веса обещают выложить в открытый доступ 27 июля.

Из минусов - гигантский размер и большее количество пропущенных уязвимостей. Но плюсы перевешивают. Модель с открытыми весами впервые в топе моего бенчмарка LLM на бизнес задачах (среди всех трех поколений, которые тянутся с 2023 года).

Очень круто, что засилье OpenAI моделей в топах наконец прервано. Будем теперь ждать, пока открытым модели поменьше не подвинут с фронтира и остальные экземпляры OpenAI!

Ваш, @llm_under_hood 🤗

От менеджера сессий к мультитерминальному решению

Я решил угореть и заснуть терминал прямо в наше с вами решении https://github.com/vakovalskii/codbash 230+ звезд 20+ контрибутеров

За 3 месяца разработки мы поддержали и встроили более 10 CLI-агентных решений для анализа и менедж сессий

Zero-deps не очень получилось поддержать =)

Зато теперь можно прокинуть такой браузер наружу и кодить по сети =), или поставить только cli или запускать через браузер или поставить dmg

Что-то начало к чему-то большему.

И я ушел с Iterm2 на Codbash.

Все так же в open-source.

Присоединяйтесь в сообщество более 20 контрибьюторов! (планирую раздачу подписок на neuraldeep.ru всем активным!)

Установить DMG

Вообще, как вы видите сейчас, нефть будущего — это вовсе не софт, а железки. Покрайней мере, пока мы не вошли в сингулярность, когда ИИ начнет штамповать их
себе самостоятельно.

Всем бизнесам нужен инференс, но есть проблема: когда компании переводят процессы на LLM, они просто охреневают от счетов за API OpenAI или Claude.

Рынок ломается о стоимость вычислений. Которые можно сильно сократить, если оптимизировать косты на железо и работать со специализированными небольшими моделями, четко подобранными под задачу.

К чему это я?

Мы с @neuraldeep хотим построить свой AI-датацентр в Европе. Мы даем бизнесу тот же результат, но в 90–100 раз дешевле крупных провайдеров.

Продуктово это не просто классический хостинг, а хаб, где мы монетизируем одну железяку трижды: продаем голые токены, сдаем GPU в аренду и продаем бандлы подписок на AI-продукты (чат, RAG, OCR, транскрибация и т.д.).

Самое важное: хаб уже работает в проде и генерит кэш. Без копейки платного маркетинга откручено 21.9 млрд токенов, за 2 месяца, собрано более 1000 платящих юзеров, а операционная маржинальность инференса 90%.

Сейчас мы поднимаем Seed-раунд на $5M (за 25% доли, оценка $20M post-money),
чтобы кратно отмасштабировать флот серверов на весь мир.

Почему мы порвем этот рынок:

1) Идеальная локация. Я живу в хостинговой столице мира — Финляндии. Тут самая дешевая электроэнергия в ЕС и сосредоточены мощности Google, Microsoft, Hetzner, Небиус. В самой Финке нет амазона Амазона (мы платим за доставку из Германии), зато есть его датацентры.
2) Налоги. Местная система может отбирать 60% с зарплаты, но зато максимально благосклонно относится к реинвестированию хоть в трактора хоть в видеокарты. Будем эффективно списывать затраты на железо.
3) Умный CAPEX. Мы не сжигаем капитал на флагманские стойки с B300 под жидкостным охлаждением за бешеные миллионы. Наша ниша позволяет использовать просьюмерские RTX PRO 6000 — это дает нам на 58% больше токенов на каждый вложенный доллар.
4) Валера (@neuraldeep) — абсолютно гениальный технарь с лояльной аудиторией в 15k AI-разработчиков, который готов это отскелить на любой масштаб.

В отличие от венчура, где 90% хипстерских стартапов проедают деньги и закрываются, у нас большая часть раунда пойдет напрямую в закупку GPU.

Это хард-ассет бизнес. Риски даунсайда минимальны: даже если всё пойдет по одному месту, GPU сохраняют свою ликвидность и их можно продать любому другому датацентру, которым сейчас не хватает свободных мощностей. Вы инвестируете в ликвидное железо с окупаемостью 10-15 месяцев, а не в воздух.

Рынок GPU-инфраструктуры сейчас горячий как никогда, и окно возможностей открыто именно сейчас.

Так что если вы инвестор и вам интересно вложиться в понятную AI-инфраструктуру с подтвержденной экономикой — велкам в личку. Пришлю наш питч-дек, финмодель под NDA и отвечу на любые вопросы.

В NeuralDeep векторные модели не дополнение к чату, а самостоятельный класс со своим отдельным лимитом

Вы давно просили на подписках исключиь emb из общих лимитов вот я и собрал всю логику теперь если вы запускаете RAG, индексируете корпус на десятки тысяч чанков это не расходует ваш лимит на чат-модели

Два независимых счётчика: чат отдельно, векторы отдельно.

На тарифе за 2500 можно прогнать за месяц 60 000 векторизаций не зависимо от размера инпута

📊 Эмбеддинги (POST /v1/embeddings, OpenAI-совместимо):
e5-large — multilingual
bge-m3
frida
jina-embeddings-v4
qwen3-embedding-4b
giga-embeddings

🎯 Реранкеры (POST /v1/rerank):
bge-reranker (v2-m3)

Ключи https://hub.neuraldeep.ru/app/overview
Документация https://hub.neuraldeep.ru/docs

Я посмотрел на 1069 своих коммитов и понял, где именно ломается AI-разработка

Вчера Рефат написал вещь, которая меня зацепила
"Чем умнее агенты, тем дороже ваша поверхностность"
"Что сильные инженеры всё чаще скользят по поверхности приносят ответ агента, едва понимая, что в нём
"И что снаружи это выглядит продуктивно ровно до момента, пока суть под контролем"

Читал и кивал и думал я же ровно в том же состоянии сейчас, потому что у меня под рукой сейчас проект на 3к юзеров neuraldeep.ru считайте прям полигон для страдания =)

Еще плюс я сейчас в рамках одного эксперимента перевожу боевые проекты на рельсы агентной разработки но не про них хочу рассказать, про них будет отдельно

Хочу про свой хаб
Тот самый LLM-хаб, который я каждый день пилю сам в одного
Потому что честнее всего вскрывать не чужой прод, а собственный

Я взял и проанализировал его git-историю за 90 дней, тут спасибо агентам =)
И вот что нашлось

Каждый второй коммит тушение пожара (ДА КАК ТАК?)

Из 1069 коммитов 416 это fix
Не фича, не рефактор стабилизация уже выкаченного
Последние три недели я вообще не развиваю проект, я воюю за его стабильность
Беру фичу в цикл и полирую руками
Стоит начать полировать агентами начинается полная дичь: затирание конфигов, забывание про blue-green деплой, карнавал "заloop engineering "

Мои же 500-ки, которые я не мог найти
Помните соблазн «ну это агент так нарешал, вопросы к нему»?
У меня была своя версия: пятисотки на проде, а откуда хрен разберёшь

Тайм-ауты, каждый раз новые
Я потратил дни, чтобы просто научить систему логировать причину собственных ошибок в истории лежат коммиты уровня «5xx никогда не логируется без причины, добавляю синтетический reason».

А корень вот в python коде 1436 блоков except Exception =), из которых только 10% реально пробрасывают ошибку дальше, тут каюсь я сам не смотрел но оно же умное, думал я
Остальные 90% тихо глотают её в лог или в return None
Ну по логике то что я хотел то и получил, агент оборачивает всё в try/except, чтобы «работало» и хоронит причину
Зелёненько?
Катим
А потом ты три недели ищешь, кто генерит 500 зачем, почему, как избежать как не обожить все просто except

God-файлы, которых человек бы не спроектировал.
Один route-файл 6305 строк
Не потому что так задумано, а потому что каждую новую фичу дописывали туда же агенту так ближе по контексту
Разнобой уровня число моделей захардкожено в четырёх местах четырьмя разными значениями (10/13/14/30), потому что нет single source of truth, и в каждом месте агент пишет своё, я знаю что нужно сесть и все привести в порядок, но рынок диктует другое, скорость и тайм ту маркет

Пиковая скорость 44 коммита в день
Это не человеческий темп ревью
Это фоновые лупы
Снова привет, заloop engineering и налог на оркестрацию: поднять пять агентов легко, а вот распараллелить свою когнитивную пропускную способность нет и точка

Теперь главное
Соблазн из всего этого сделать хайповый вывод "AI SDLC утопия, всё тлен"
Фактура вроде тянет помните? Человек оркестр и 6 лет девоПСА
Но это враньё, и вот почему

Проект не мёртв
Он живёт ровно на мне
Долг копится строго там, где я убрал себя из центра
swallowed-эксепшены
6k-строчные роуты,
разнобой счётчиков

А там, где я держу карту в голове и пропускаю решения через себя стабилизируется
Это не "модели плохие"
Это "Я осознанно убрали инженера-владельца, контекст накопился в долг"

Ровно как говорит Рефат "агент работает в задаче, а твоё место над ней"

AI SDLC не утопия и не серебряная пуля. Это усилитель. Он множит и продуктивность, и когнитивный долг с одинаковым КПД
В центре стоит инженер с картой множится продукт
В центре пусто множится техдолг, и ты потом три недели ищешь свои же 500-ки

И да, обязательный ревью фичи моделью из другого семейства (у меня Codex/GLM/Kimi k3) теперь личный стандарт, без которого неуютно.
Не потому что не доверяю своему агенту, а потому что чужой глаз ловит ровно то, что мой замыли

Жду пост от @virrius_tech по нашей внутрянке, там думаю будет самый сок крупных проблем которые я тут не затронул!

А вы где проводите границу между «отдал агенту» и «отдал без карты в голове»?
И замечаете ли за собой это скольжение по поверхности? Кажется это все о наболевшем

Разметка видео как skill?

Давно хотел выложить как вы могли бы сделать на подписке такое же видео

https://neuraldeep.ru/learn/lessons/claude-code-setup

Сделал скилл который сможет разметить так до 40 видео по 1 часу на стартер подписке через neuraldeep.ru

На вход видео на выход

timeline.json сцены/главы, хайлайты, транскрипт с таймкодами;
subtitles.srt субтитры;
hls/master.m3u8 адаптивный HLS-стрим для веб-плеера;
poster.jpg обложка

https://github.com/vakovalskii/videro-skill