Наконец-то MCP-серверы могут выдавать UI-насыщенные интерфейсы

В Claude/Cursor MCP-серверы не предоставляют никаких UI-элементов вроде графиков или таблиц — только текст.

С помощью mcp-ui можно добавлять интерактивные веб-компоненты в вывод, которые рендерятся MCP-клиентом.

Полностью open-source

https://github.com/idosal/mcp-ui

RAG не успевает за актуальными данными.

Airweave строит живые би-временные базы знаний, чтобы ваши агенты всегда работали с самыми свежими фактами.

Поддерживается полноценный agentic-retrieval: семантический и ключевой поиск, расширение запросов и многое другое — более чем по 30 источникам.

И всё это 100% open-source.

https://github.com/airweave-ai/airweave

Если добавить .json в конец любого Reddit-URL (сабреддита), то вместо обычной страницы вы получите сырые структурированные данные в формате JSON

Жаль, что не все редакторы кода умеют такое

Windsurf теперь автоматически генерирует документацию к вашему коду — с описанием того, что делает каждый метод, его параметров и примерами использования. Очень круто.

Рекомендую всем суперудобное расширение для VS Code, которое позволяет использовать Claude Code, Codex CLI и Copilot прямо в браузере.

При этом можно прямо на веб-странице выбирать любые «компоненты» и на рабочем поле общаться с локальной AI-моделью, чтобы корректировать их.

Теперь не нужно переживать, что AI не поймет, какую часть я хочу изменить.

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WuunuAI.wuunu-ai-extension

Прикольный хак для GitHub

Просто добавь "bolt.new/" перед "github.com" в URL любого репозитория - и он откроется прямо в онлайн IDE Bolt с поддержкой ИИ.

Теперь ты можешь давать ИИ команды для работы с репозиторием на GitHub: исправлять баги, добавлять новые фичи и легко публиковать изменения

Как RAG позволяет использовать ИИ для ваших данных. Начало

Читать: https://blog.bytebytego.com/p/how-rag-enables-ai-for-your-data

Разработчик, активно использующий терминал, отметил отсутствие удобной функции поиска команд с помощью Cmd+K. Чтобы восполнить этот пробел, он создал простой алиас с помощью droid exec, позволяющий запускать команды естественным языком:

$ d kill anything on port 3000
$ d clear all laravel caches

Используется модель GLM 4.6, хотя автор надеется на более быструю версию.

Гист с функциями для добавления в терминал доступен здесь: https://gist.github.com/iannuttall/d44907230f3c909173db7d15f8dccdc2

Традиционные RAG-системы сталкиваются с проблемой хранения.

Большинство заранее делят документы на чанки, но что если делать это только тогда, когда документ действительно нужен?

Именно это реализует Chunk-On-Demand в Elysia, решая большую проблему, с которой сталкивалось сообщество.

Как работает Chunk-On-Demand:

На первом этапе поиск использует векторы на уровне документа для общего обзора.

Если документ превышает порог по токенам и оказывается релевантным запросу, Elysia динамически делит его на чанки.

Эти чанки сохраняются в отдельной, квантованной коллекции с перекрёстными ссылками на исходные документы.

При последующих похожих запросах система может использовать уже созданные чанки, повышая эффективность с течением времени.

Преимущества: снижение расходов на хранение при сохранении или даже улучшении качества поиска.

Попробовать Chunk-On-Demand можно в демо Elysia:
https://elysia.weaviate.io

Больше о создании Elysia читайте в блоге

Claude Code теперь работает с любым локальным LLM

Появился простой инструмент, который позволяет запускать Claude Code на любом локальном LLM. Полный демо-стек: vLLM обслуживает GLM-4.5 Air на 4× RTX 3090, Claude Code генерирует код и документацию через прокси, всё в одном Python-файле с .env, а nvtop показывает нагрузку на GPU в реальном времени.

Для теста нужен GPU

Один разработчик создал открытый проект Site-to-RAG — инструмент, который превращает любой сайт в данные, готовые для RAG

Просто вставь URL, и инструмент за секунды выдаст чистые, структурированные фрагменты текста с тегами для ссылок и учетом бюджета токенов. Идеально подходит для обучения AI-моделей без ручной подготовки данных.

https://github.com/hyperbrowserai/examples/tree/main/site2rag

Google представил расширения для Gemini CLI и одновременно запустил маркетплейс, где уже доступно более 70 расширений.

Расширения объединяют MCP-серверы, контекстные файлы и кастомные команды, чтобы «обучить» Gemini работать с любыми инструментами

Установить расширение можно командой: gemini extensions install <GitHub URL или локальный путь>

Новая AI-модель от Samsung, в 10 000 раз меньше, чем DeepSeek и Gemini 2.5 Pro, но уже превзошла их на ARC-AGI 1 и 2.

Tiny Recursive Model (TRM) примерно в 10 000 раз компактнее типичных LLM, но умнее, потому что мыслит рекурсивно, а не просто предсказывает текст. Сначала она делает черновой ответ, затем создаёт скрытую «рабочую тетрадь» для рассуждений, многократно критикует и улучшает свою логику (до 16 циклов), и на каждом цикле выдаёт более точный результат.

Этот подход показывает, что интеллект определяется архитектурой и циклом рассуждений, а не только размером модели. Он позволяет создавать мощные и эффективные модели, которые работают дешево, проверяют идеи нейросимволической обработки и делают высококачественное рассуждение доступным для большего числа приложений.

Гитхаб: https://github.com/SamsungSAILMontreal/TinyRecursiveModels
Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2510.04871v1

Гугл только что опубликовал новый репозиторий на GitHub под названием “computer-use-preview”.

Это ранняя версия модели Computer Use на базе Gemini — агента, который может управлять браузером и выполнять задачи по простым текстовым инструкциям.

Вы можете попробовать её локально через Playwright или удалённо через Browserbase, используя Gemini Developer API или Vertex AI.

Проект открыт и распространяется по лицензии Apache 2.0.

https://github.com/google/computer-use-preview