Veo-3 теперь имеет модель FAST/TURBO, которая может генерировать с ЗВУКОМ
FAST тратит всего 20 кредитов на платформе Flow. Это означает примерно 625 генераций на тарифе Ultra —
гораздо выгоднее, чем прежние 125 в месяц
FAST генерирует клипы, очень близкие к Quality — так что его можно использовать как черновик, чтобы протестировать промпт перед тем, как тратить кредиты на дорогой режим Quality.
FAST тратит всего 20 кредитов на платформе Flow. Это означает примерно 625 генераций на тарифе Ultra —
гораздо выгоднее, чем прежние 125 в месяц
FAST генерирует клипы, очень близкие к Quality — так что его можно использовать как черновик, чтобы протестировать промпт перед тем, как тратить кредиты на дорогой режим Quality.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tencent только что выпустила Hunyuan Game — первый ИИ-движок для разработки игр
На базе Hunyuan AI, Hunyuan Game преобразует идеи в готовые к производству ассеты в 10 раз быстрее.
Вот сводка включённых возможностей:
> ИИ-пайплайн арта
Упрощает весь процесс: от вдохновения → к дизайну → к тривью — в едином пространстве, оптимизированном ИИ.
> Холст в реальном времени
Рисуйте вживую, уточняйте мгновенно — ИИ визуализирует черновики по мере ввода.
> 2D-генератор
Инструменты генерации текста/изображений, адаптированные под геймдев → без искажений, идеально для концептов и интерфейсов.
> Ортогональные проекции персонажей
Автоматически создаёт студийного качества виды со всех сторон + 360° предпросмотры — сразу готовы для риггинга, без необходимости ручной доработки.🙂
На базе Hunyuan AI, Hunyuan Game преобразует идеи в готовые к производству ассеты в 10 раз быстрее.
Вот сводка включённых возможностей:
> ИИ-пайплайн арта
Упрощает весь процесс: от вдохновения → к дизайну → к тривью — в едином пространстве, оптимизированном ИИ.
> Холст в реальном времени
Рисуйте вживую, уточняйте мгновенно — ИИ визуализирует черновики по мере ввода.
> 2D-генератор
Инструменты генерации текста/изображений, адаптированные под геймдев → без искажений, идеально для концептов и интерфейсов.
> Ортогональные проекции персонажей
Автоматически создаёт студийного качества виды со всех сторон + 360° предпросмотры — сразу готовы для риггинга, без необходимости ручной доработки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
macOS 26 теперь умеет нативно запускать Linux-контейнеры
На WWDC25 Apple тихо выкатили Containerization Framework — опенсорс тулчейн на Swift для запуска Linux-контейнеров прямо на Mac. Без Docker, без VirtualBox, без костылей.
Контейнеры стартуют за миллисекунды, ресурсов почти не едят, батарея живёт, кулеры молчат
GitHub:
• container — CLI-приложение, аналог Docker
• containerization — фреймворк, который работает «под капотом» у container
• container-builder-shim — адаптер, преобразующий BuildKit в Build API containerization
Теоретически, можно запускать и на macOS 15, но там имеются ограничения по сетевым возможностям и стабильности работы
На WWDC25 Apple тихо выкатили Containerization Framework — опенсорс тулчейн на Swift для запуска Linux-контейнеров прямо на Mac. Без Docker, без VirtualBox, без костылей.
Контейнеры стартуют за миллисекунды, ресурсов почти не едят, батарея живёт, кулеры молчат
GitHub:
• container — CLI-приложение, аналог Docker
• containerization — фреймворк, который работает «под капотом» у container
• container-builder-shim — адаптер, преобразующий BuildKit в Build API containerization
Теоретически, можно запускать и на macOS 15, но там имеются ограничения по сетевым возможностям и стабильности работы
Xcode превратился в Cursor — туда завезли поддержку ChatGPT и других LLM. Можно подключаться по API или запускать локально
Причём для ChatGPT даже не нужен аккаунт OpenAI — доступен базовый режим с ограниченными лимитами
Apple также не забыли про важную для вайбкодеров фичу — поддержка Voice Control позволяет писать код голосом, общаясь с LLM напрямую
Обо всём этом (и многом другом) рассказали сегодня на WWDC 2025. Запись презентации здесь
Причём для ChatGPT даже не нужен аккаунт OpenAI — доступен базовый режим с ограниченными лимитами
Apple также не забыли про важную для вайбкодеров фичу — поддержка Voice Control позволяет писать код голосом, общаясь с LLM напрямую
Обо всём этом (и многом другом) рассказали сегодня на WWDC 2025. Запись презентации здесь
Google выпустила проект с открытым исходным кодом для создания fullstack-агентов на базе Gemini 2.5
Его можно запускать и модифицировать через Replit для создания собственного агента.
По умолчанию агент включает:
> Полноценный интерфейс для диалогового взаимодействия
> Бэкенд для исследований с поддержкой ИИ
Инструкция по использованию:
1. Импорт в Replit
> Перейдите на сайт https://Replit.com
> Выберите опцию импорта, затем — GitHub
> Нажмите «Импорт» и вставьте ссылку на репозиторий:
https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
2 - Команды и API
После импорта репозитория вы можете выполнить 2 команды:
> Команда компиляции → pip install -e ./backend && npm install --prefix frontend
> Команда запуска → make dev
Затем откройте папку backend:
> Переименуйте файл .env.example в .env
> Удалите символ # и вставьте ваш ключ API Gemini
3 - Отредактируйте последний файл
Вы почти закончили
> Откройте файл frontend/vite.config.ts
> Замените его содержимое на содержимое из этого файла: https://pastebin.com/8ibgAa3f
И теперь вы уже можете запускать и использовать своего агента🏆
Также можете изменить своего агента.
Просто используйте Replit Assistant и опишите желаемые изменения на естественном языке
А если не хотите заморачиваться с шагами выше:
Перейдите к моей версии на Replit: https://replit.com/@couvertpaul/Gemini-Agents-Fullstack-Agents-Paul-Couvert?v=1
> Нажмите «Remix this app»
> Просто вставьте свой API-ключ в файл backend/.env
И всё готово💩
Его можно запускать и модифицировать через Replit для создания собственного агента.
По умолчанию агент включает:
> Полноценный интерфейс для диалогового взаимодействия
> Бэкенд для исследований с поддержкой ИИ
Инструкция по использованию:
1. Импорт в Replit
> Перейдите на сайт https://Replit.com
> Выберите опцию импорта, затем — GitHub
> Нажмите «Импорт» и вставьте ссылку на репозиторий:
https://github.com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
2 - Команды и API
После импорта репозитория вы можете выполнить 2 команды:
> Команда компиляции → pip install -e ./backend && npm install --prefix frontend
> Команда запуска → make dev
Затем откройте папку backend:
> Переименуйте файл .env.example в .env
> Удалите символ # и вставьте ваш ключ API Gemini
3 - Отредактируйте последний файл
Вы почти закончили
> Откройте файл frontend/vite.config.ts
> Замените его содержимое на содержимое из этого файла: https://pastebin.com/8ibgAa3f
И теперь вы уже можете запускать и использовать своего агента
Также можете изменить своего агента.
Просто используйте Replit Assistant и опишите желаемые изменения на естественном языке
А если не хотите заморачиваться с шагами выше:
Перейдите к моей версии на Replit: https://replit.com/@couvertpaul/Gemini-Agents-Fullstack-Agents-Paul-Couvert?v=1
> Нажмите «Remix this app»
> Просто вставьте свой API-ключ в файл backend/.env
И всё готово
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Теперь можно запускать несколько Claude Code-агентов параллельно с этим бесплатным терминальным приложением 🤯
> Запуск задач в фоне (включая режим yolo/auto-accept)
> Управление всеми агентами в одном окне
> Просмотр изменений перед их применением
> Каждая задача изолирована — без конфликтов и пересечений
https://github.com/smtg-ai/claude-squad
> Запуск задач в фоне (включая режим yolo/auto-accept)
> Управление всеми агентами в одном окне
> Просмотр изменений перед их применением
> Каждая задача изолирована — без конфликтов и пересечений
https://github.com/smtg-ai/claude-squad
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня на GitHub был создан миллиардный репозиторий. Какое название он получил? Абсолютно точно — shit
GitHub официально поздравил автора с этим достижением🙂
GitHub официально поздравил автора с этим достижением
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cursor Ultra Tip
1. Подключи Cursor к Chrome
2. Попроси ИИ зайти на нужный сайт
3. Затем скажи: "Сделай клон"
4. Через пару минут — получаешь похожий сайт
1. Подключи Cursor к Chrome
2. Попроси ИИ зайти на нужный сайт
3. Затем скажи: "Сделай клон"
4. Через пару минут — получаешь похожий сайт
Anthropic выпустила Python-пакет, позволяющий использовать Claude Code в собственных инструментах и агентах.
Метавайб: использовать Claude Code для создания приложения, которое само использует Claude Code🙂
https://github.com/anthropics/claude-code-sdk-python
Метавайб: использовать Claude Code для создания приложения, которое само использует Claude Code
https://github.com/anthropics/claude-code-sdk-python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
12 мощных инструментов для ваших ИИ-агентов
Вот краткое описание функций каждого из них
1. FileReadTool
Этот инструмент мгновенно извлекает данные из локальной файловой системы.
2. FileWriterTool
Позволяет агенту создавать или перезаписывать любые файлы.
3. CodeInterpreterTool
Мощный инструмент для выполнения кода на Python 3 в защищённой, изолированной среде
4. ScrapeWebsiteTool
Инструмент, предназначенный для извлечения и чтения содержимого указанного веб-сайта.
5. SerperDevTool
Позволяет агенту выполнять поиск в Google.
6. DirectoryReadTool
Позволяет агенту получать список содержимого папок и метаданные. Полезно для реализации RAG на основе файловой системы.
7. FirecrawlSearchTool
Инструмент, предназначенный для поиска по веб-сайтам и преобразования их содержимого в чистый Markdown или структурированные данные, пригодные для обработки агентами или языковыми моделями (LLM).
8. BrowserbaseLoadTool
Browserbase — это платформа для разработчиков, предназначенная для надёжного запуска, управления и мониторинга безголовых браузеров.
Этот инструмент позволяет запускать сессии безголового Chrome, которыми может управлять агент.
9. PDFSearchTool
Семантический RAG (извлечение и генерация с подсказками) по PDF-документам.
10. GithubSearchTool
Предоставляет агентам доступ к GitHub и возможность выполнять RAG по исходному коду.
11. TXTSearchTool
Молниеносное встраивание и поиск по текстовым файлам.
12. L2SQLTool
Инструмент Text2SQL, преобразующий естественный язык в SQL-запросы для поиска по структурированным базам данных.
Вот краткое описание функций каждого из них
1. FileReadTool
Этот инструмент мгновенно извлекает данные из локальной файловой системы.
2. FileWriterTool
Позволяет агенту создавать или перезаписывать любые файлы.
3. CodeInterpreterTool
Мощный инструмент для выполнения кода на Python 3 в защищённой, изолированной среде
4. ScrapeWebsiteTool
Инструмент, предназначенный для извлечения и чтения содержимого указанного веб-сайта.
5. SerperDevTool
Позволяет агенту выполнять поиск в Google.
6. DirectoryReadTool
Позволяет агенту получать список содержимого папок и метаданные. Полезно для реализации RAG на основе файловой системы.
7. FirecrawlSearchTool
Инструмент, предназначенный для поиска по веб-сайтам и преобразования их содержимого в чистый Markdown или структурированные данные, пригодные для обработки агентами или языковыми моделями (LLM).
8. BrowserbaseLoadTool
Browserbase — это платформа для разработчиков, предназначенная для надёжного запуска, управления и мониторинга безголовых браузеров.
Этот инструмент позволяет запускать сессии безголового Chrome, которыми может управлять агент.
9. PDFSearchTool
Семантический RAG (извлечение и генерация с подсказками) по PDF-документам.
10. GithubSearchTool
Предоставляет агентам доступ к GitHub и возможность выполнять RAG по исходному коду.
11. TXTSearchTool
Молниеносное встраивание и поиск по текстовым файлам.
12. L2SQLTool
Инструмент Text2SQL, преобразующий естественный язык в SQL-запросы для поиска по структурированным базам данных.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот самый простой способ собрать любой MCP‑сервер:
1. Скачайте репозиторий FastMCP с помощью
2. Передайте его в FactoryAI и укажите, какой MCP‑сервер нужно собрать.
Factory сгенерирует готовый к продакшену код с README, примерами использования, обработкой ошибок — всем необходимым🤔
1. Скачайте репозиторий FastMCP с помощью
gitIngest2. Передайте его в FactoryAI и укажите, какой MCP‑сервер нужно собрать.
Factory сгенерирует готовый к продакшену код с README, примерами использования, обработкой ошибок — всем необходимым
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM