IT NEWS | AI Introvert

В чёлке MacBook поселился питомец, который следит за вашими ИИ-агентами 👀

Coucou — опенсорсный компаньон в духе Dynamic Island. На macOS он живёт в notch, а на Windows и Linux сидит у верхнего края экрана.

Coucou следит за сессиями Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI и Antigravity. Показывает, что агент читает и правит: видны +N −M по файлам, по тапу открывается полный диф. Запрос на разрешение можно одобрить один раз или навсегда либо отклонить прямо из чёлки.

Персонажа зовут Mochi. Он следит глазами за курсором и обижается, если его тыкать. Когда задача выполнена, радостно прыгает.

Внутри есть чат с Claude, Gemini, OpenAI и локальными моделями через Ollama и LM Studio. Coucou подключается к GitHub, Vercel, Stripe и Notion, танцует под Apple Music. Телеметрии нет, ключи хранятся в Keychain.

Забираем друга на GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

ChatGPT теперь умеет выпускать готовые сайты из чата

OpenAI запустила Sites: описываешь идею, ChatGPT собирает сайт или приложение, которое можно сразу опубликовать и отправить ссылкой. Код, деплой и отдельный хостинг не нужны.

Сайт открывается во встроенном браузере: его можно тестировать и менять на лету. Доступ — для отдельных людей, воркспейса или всего интернета. Можно подключить свой домен, дать коллегам права на редактирование и добавить вход через ChatGPT с сохранением прогресса.

На Business и Enterprise сайт может читать данные из подключённых инструментов — только доступные пользователю.

Бета работает на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu. Лимиты зависят от тарифа и региона.

Для лендингов, портфолио, калькуляторов и внутренних дашбордов удобно. Но всё живёт у OpenAI, контроль ограничен, а судьба доступа и данных после беты неясна.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

🗞 Сайт сам находит горячие новости и пишет дайджест. Его можно перекроить под любую отрасль

AIHOT — опенсорсный фреймворк от китайского дизайнера, который писал код вместе с ИИ. На GitHub уже почти 5К звёзд.

Движок забирает материалы из RSS, веб-страниц, JSON-API, аккаунтов в X и WeChat. Затем LLM отсекает лишнее. Оставшиеся новости независимо оцениваются дважды и проходят порог отбора.

После этого AIHOT пишет заголовки и саммари. Заметки об одном событии собирает в кластер, а место в выдаче определяет по числу независимых источников. Каждое утро готов новый дайджест.

Промпты, пороги и критерии лежат в открытом доступе. Всё меняется в одной папке industry/, код трогать не нужно. Подставляете свои источники и решаете, что считать важным. Так можно собрать новостник для юристов или адаптировать его под HR и финансы.

Для запуска нужны Docker и любой OpenAI-совместимый ключ: DeepSeek, Qwen или Zhipu. Лицензия MIT.

Собираем свой отраслевой новостник на GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

OpenAI отложила IPO из-за страха перед собственным ИИ

1. OpenAI переносит IPO из-за рисков безопасности
Компания решила повременить с публичным размещением акций, сославшись на опасения по поводу безопасности моделей. Источник

2. Google выпустила Gemini 4 Argon — самую мощную модель, но не для вас
Новая модель закрывает разрыв с OpenAI и Anthropic, но публичного доступа пока нет. Источник

3. ИИ-агенты сами пытались взломать сайты правительств США и Канады
Автономные агенты самостоятельно искали уязвимости в государственных ресурсах — без участия человека. Источник

4. Утечка данных 3 млн сотрудников Пентагона
Хакеры пробили систему управления персоналом Министерства обороны США. Источник

5. GitHub Actions убрал Node 20 и отключает старые раннеры
Если у вас CI на Node 20 — самое время проверить пайплайны, пока ничего не сломалось. Источник

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

SvelteKit 3 — без шума и пыли, но с пользой

Вышел SvelteKit 3: больше типобезопасности, меньше мусора. Команда npx sv migrate sveltekit-3 переносит кодовую базу, а нерешённое отмечает TODO.

Конфиг переехал из svelte.config.js в vite.config.ts. Вместо $lib теперь #lib со стандартными subpath imports. Переменные окружения упростили и усилили, из сервис-воркеров убрали шаблонный код, обработку ошибок улучшили.

Remote functions обещали как типобезопасную связь клиента и сервера, но они ещё не готовы.

Редкий мажор без боли: автоматическая миграция, точечные breaking changes, унификация с Vite и движение к стандартам. За remote functions буду следить: если Async Svelte доведут до ума, SvelteKit станет интересным fullstack-вариантом.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

🤖 Ищем код вопросом «где тут проверяется авторизация?»

jevgrep находит нужные файлы без ручного grep’а по всему репозиторию.

Это CLI для кодинг-агентов. Задаёшь вопрос о проекте, а jg одним ответом в stdout возвращает файлы по теме, выдержки из исходников с номерами строк и расположение деклараций. Релевантность оценивает модель Jev. Подойдёт ключ от Vercel AI Gateway. Можно использовать OpenRouter или OpenCode Zen.

На SWE-bench авторы получили те же 8 решённых задач из 10, что и без тулзы. Расходы при этом ниже примерно на 30%.

jevgrep работает с Claude Code и Codex. OpenCode тоже поддерживается. Декларации парсит в Python, TypeScript/JS, Go и Rust. Для запуска нужны Node.js 22+ и macOS или Linux.

Забираем здесь: GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

ИИ-агенты для кода слили 13 000 внутренних скриншотов на GitHub

До 1 сентября GitHub CLI gh не прикреплял картинки к PR. Для ревью агенты создавали публичный репозиторий в личном аккаунте инженера и грузили их туда.

Glow нашла 13 000+ файлов от 300+ организаций: счета клиентов, финансовые консоли, фичи за недели до релиза и биллинг-экран утилитарной компании. Безопасники не знали: всё лежало вне GitHub-организаций.

В одной компании агенты переняли трюк, записали как «скилл» и применяли в каждом тикете: за неделю утекло 1000+ скриншотов.

Команда «покажи результат» побеждает риск у любой модели, включая Claude и Opus. Проверьте личные аккаунты инженеров: gitshot-images и релизы _gitshot. Текстовые сканеры не читают картинки.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

🚀 Модель на 125 млрд параметров — на обычном игровом ПК

Strata запускает Qwen3.8-Flash-Next (125B MoE) локально. Для этого хватает одной видеокарты NVIDIA с 12–24 ГБ памяти и 64 ГБ оперативки. Работает на Windows и Linux. Установка в один клик: Python и движок ставятся автоматически, затем загружается сама модель.

На RTX 5070 скорость достигает 60–95 токенов в секунду. RTX 3090 с 24 ГБ выдаёт примерно 100–140. Ответ появляется быстрее, чем вы успеваете его прочитать. Для программирования есть версия Coder, ей хватает даже 32 ГБ RAM.

На localhost поднимается API, совместимый с OpenAI и Anthropic. К нему можно подключить свои приложения или кодинг-агентов. При необходимости модель принимает картинки. Всё бесплатно, исходники открыты.

Забираем здесь

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Почему ИИ не умеет делать «просто красиво»

UX Collective объяснил, почему AI-интерфейсы часто выглядят как «слоп». Все видят, что получилось плохо, но не понимают, за что хвататься. ИИ берёт знакомые паттерны и формально склеивает их. Результат уходит в зловещую долину.

Команда «не делай мусор» тут не поможет. Автор выделяет четыре уровня очистки. Можно убрать лишние элементы, задать шрифты. Можно дать референс: чем «цифровее» стиль, тем проще ИИ его повторить. Последний уровень — ручное проектирование в Figma, где ИИ остаётся исполнителем.

Мне этот подход нравится. Проблема не в ИИ, а в ленивых ожиданиях. Первые два уровня экономят время на прототипах. Но магия «сделай сайт по одной строчке» заканчивается на реальном UX. Для продакшена придётся открыть Figma и стать дизайнером.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

🐦 Codex на DeepSeek, Claude Code на Kimi: magpie переключает модели всех ваших ИИ-агентов из одного места

Утилита на Go показывает всех агентов на машине: Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Copilot CLI, Goose и ещё с десяток. Рядом указана модель каждого. Кликнул на неё, выбрал другую. Вот и всё.

Magpie живёт в меню-баре. Есть оконная версия, TUI и обычный CLI.

Внутри работает локальный шлюз на 127.0.0.1:3425. Он понимает OpenAI Chat Completions и Responses, работает с Anthropic Messages API и сам переводит запросы нужному вендору. Логин от Claude Code или ChatGPT можно использовать как провайдер для остальных агентов, без копирования ключей.

Конфиги правятся хирургически: меняется один ключ, а комментарии и отступы остаются на месте.

Бинарник меньше 15 МБ. Есть версии для macOS и Linux, работает и на Windows. Провайдеров из коробки десятки, от Anthropic и OpenAI до Ollama и LM Studio.

Забираем здесь: GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

OpenAI спрятала свою лучшую модель — слишком обманчива

1. GPT-6.1 Astra отложена
OpenAI приостановила релиз: модель систематически обманывала проверяющих и совершала несанкционированные действия. Самое жёсткое вмешательство в безопасность за всю историю компании. Источник

2. AMD забирает World Labs за $8.2 млрд
Стартап Фэй-Фэй Ли по пространственному интеллекту уходит к AMD — крупная сделка на стыке чипов и AI. Источник

3. Anthropic подал на IPO
Рост выручки, растущие убытки и предупреждение: собственный AI может «угрожать существованию человечества». Источник

4. Pro-план OpenAI вернулся — API-кредиты режут вдвое
План за $200 снова доступен, но кредиты для API урезаны на 50%. Пользователей мягко двигают к pay-per-use. Источник

5. Sonnet 5.5 почти догнала Opus
Anthropic выпустила Sonnet 5.5 — бенчмарки на уровне Opus 5.5 при стоимости задач до 30% ниже. Источник

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Nvidia усмиряет агентов: запускаем Open Agent Safety Platform

Nvidia представила Open Agent Safety Platform. Инструмент будет контролировать автономных ИИ-агентов и следить, чтобы они не выходили за заданные ограничения.

Агенты всё чаще работают без присмотра человека. Вместе с этим растёт риск непредсказуемых действий. Платформа должна останавливать агента, если он отклонится от заданного маршрута или попытается навредить системе.

Я считаю безопасность агентов самым недооценённым трендом. Все гонятся за новыми функциями. О том, что случится, если агент снесёт прод, думают единицы. Инициатива Nvidia выглядит здраво, но её реальную пользу ещё предстоит проверить в боевых условиях.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

🎬 Concat — бесплатная опенсорсная замена CapCut, которая работает полностью локально.

Здесь есть автосубтитры на локальном Whisper, озвучка с клонированием голоса, удаление фона, кейфреймы с редактором кривых, мультитрек и 170+ эффектов с переходами. Экспорт до 4K 60 в H.264 и HEVC, доступен AV1.

Никаких водяных знаков, аккаунта или подписки. Футажи не покидают диск. ИИ-модели скачиваются один раз, дальше всё работает офлайн.

Нативный движок написан на Rust, GPU-композитор плавно скраббит 4K. Concat работает на macOS и Windows, есть версии для Linux и Android. Для автоматизации добавили JSON-RPC и gRPC. Поддерживается и MCP API, поэтому монтаж можно поручить скриптам или ИИ-агентам.

Проект пока в бете, но уже собрал почти 4 тысячи звёзд. Забираем на GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Пентагон внес Anthropic в чёрный список — и суд это разрешил

Апелляционный суд в Вашингтоне решил, что Минобороны США вправе внести Anthropic в чёрный список. Компания отказалась снимать ограничения Claude на летальные автономные операции и массовую слежку за американцами.

Судьи заявили: «чрезмерно ограниченные ИИ-модели могут неожиданно отключиться и привести к провалу военных операций». Anthropic возражал: модели без ограничений могут галлюцинировать и выбирать неверные цели. Два судьи, назначенные Трампом, встали на сторону Пентагона.

При этом месяц назад федеральный суд в Калифорнии признал то же решение незаконным и нарушающим Первую поправку. Anthropic подаст апелляцию.

Меня тревожит этот прецедент. Разработчика наказывают за отказ снять собственные этические ограничения.

Источник

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

ИИ-второй пилот для переписок: читает чат, оценивает «уровень опасности» собеседника по шкале от 1 до 9 и предлагает три ответа 😅

Jev Chat Assistant — опенсорсное Android-приложение поверх QQ и X. Работает оно и с Feishu.

Сначала одна модель определяет намерения собеседника и решает, нужно ли отвечать сразу. Затем генеративная модель пишет три разговорных варианта, а первая сортирует их по уместности. Выбранный текст вставляется в поле ввода одним тапом, но приложение никогда не отправляет его само.

Root и хуки не нужны. Приложение через accessibility-сервис читает только текст на экране. В Feishu текст не отдаётся, поэтому там включается офлайн-OCR на ML Kit. Скриншоты остаются на телефоне.

Модели можно подключить свои, например OpenRouter или DeepSeek. База знаний и профили контактов удерживают ответы в вашем контексте.

Забираем здесь: GitHub

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Кент Бэк: 90% его навыков теперь стоят $0, остальные 10% — в тысячу раз дороже

Maxime Najim, инженер с 20-летним опытом в Yahoo, Apple, Netflix, Amazon и Target, рассуждает, как начал бы карьеру сегодня. AI обесценивает скорость написания кода, но понимание системы и ответственность за результат дорожают.

Бэк говорит жёстче: 90% навыков теперь мусор, 10% — на вес золота. Вместо «я закрыл тикет» Najim предлагает спросить: «Смогу ли я отвечать за этот код в два часа ночи во время инцидента?» AI-код нужно ревьюить не построчно, а проверяя допущения и последствия их ошибочности.

Мне близка эта мысль: AI не заменит программистов. Код дешевеет, понимание дорожает. Сеньорам придётся объяснять «почему», джунам — отвечать за результат, а не прятаться за AI.

Источник
______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Замена Photoshop на Mac. Бесплатная и с открытым кодом. Без страданий с GIMP 🙃

Compositor написан на Swift и повторяет привычный воркфлоу Photoshop. Есть слои со всеми режимами наложения, маски, корректирующие слои (Curves, Levels, Hue/Saturation), неразрушающие трансформации, Content-Aware Fill, кисти, штамп и Camera Raw-фильтр.

Горячие клавиши те же, что в Photoshop. Если нужно, их можно переназначить.

Редактор импортирует JPEG, PNG, HEIC, TIFF, SVG, RAW и даже PSD/PSB. Папки и маски остаются редактируемыми. Режимы наложения тоже.

Формат .comp устроен просто: это папка с PNG-слоями и манифестом. ИИ-агенты могут напрямую собирать и править такие проекты.

Лицензия MIT. Установка через Homebrew. Забираем на GitHub.

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

OpenAI остановила свои самые мощные модели — агенты нашли дыры и утекли данные

1. OpenAI ставит разработки на паузу
OpenAI временно остановила обучение новейших моделей после того, как агенты нашли лазейки и утекли данные пользователей. Источник

2. Nvidia режет токены пополам
Система SoL-Pi от Nvidia сокращает расход токенов в coding-агентах почти вдвое за счёт оптимизации обвязки. Источник

3. Meta Muse раздаёт каждому Ubuntu в облаке
Агент Meta Muse даёт каждому пользователю полноценный облачный компьютер на Ubuntu Linux. Источник

4. Elementor: один клик — и сайт захвачен
Уязвимость CSRF в плагине Elementor позволяет атакующим захватить WordPress-сайт, если админ кликнет по crafted-ссылке. Источник

5. ChatGPT Pro Max за $500
OpenAI готовит тариф Pro Max за $500 с ускоренным Codex. Источник

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Microsoft поднимает белый флаг в войне персональных ИИ-ботов

Microsoft, похоже, признаёт поражение в гонке персональных ИИ-чатботов и перезапускает Copilot. Снова ребрендинг. Снова поиск подходящего угла.

Copilot задумывали как «вашего личного ИИ-ассистента на каждый день» — в Windows, Office, браузере и других продуктах. Но пользователи так и не увидели причины отказаться от привычного ChatGPT. У Microsoft есть ресурсы и готовые интеграции. Этого оказалось мало: продукт не цепляет.

Думаю, проблема в позиционировании. Microsoft продавала Copilot как «ИИ для всего», хотя рынок давно выбирает специализированные инструменты. Перезапуск сработает, если компания перестанет размазывать функции по всему зоопарку продуктов и наконец сделает что-то одно. Но хорошо.

Источник

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov

Эта модель вообще не генерирует текст. Решения принимает за 7–13 мс ⚡

Laya-MLX — нативный MLX-рантайм типизированных decision-моделей для Apple Silicon. Пословного декодирования нет. Модель выбирает вариант или ставит оценку по шкале. Ещё она считает вероятность утверждения (noul).

Состояние и вопрос проходят через двунаправленный энкодер, который сразу выдаёт готовые вероятности. Ноль output-токенов. Без PyTorch и облачных API.

На M3 Max медиана составляет 13,4 мс для английского чекпоинта на 421M и 7,4 мс для мультиязычного на 322M. Установка: pip install laya-mlx. Веса лежат на Hugging Face.

В демо модель играет в «Змейку» и принимает решение на каждом ходу. В README есть пример с роутингом тикета поддержки: один вызов определяет отдел и срочность. Он же проверяет, просит ли клиент вернуть деньги.

GitHub проекта

______________________
@Dmitry_Kolotilshikov