Библиотека ИИ для айтишников

🎞 Появился skill /improve-animations для аудита анимаций

Он проходит по проекту, находит слабые места в анимациях и предлагает, что улучшить.

Интересная схема работы:

🟣 сильная модель проводит аудит
🟣 более дешёвые модели берут на себя правки
🟣 меньше лишних расходов на дорогой inference

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#quick_win

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!

Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.

Старт уже завтра!

Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!

Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.

🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

🔥 Anthropic продлила бесплатный доступ к Claude Fable 5

Акция должна была закончиться раньше, но её продлили до 19 июля.

— пользователи Pro, Max, Team и некоторых Enterprise-планов могут использовать Fable 5 без доплаты;
— на модель по-прежнему можно потратить до 50% недельного лимита;
— повышенные лимиты Claude Code (+50%) тоже продлили до 19 июля.

♾ После исчерпания лимита можно либо перейти на другую модель, либо продолжить работу через usage credits.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🤫 Кажется, у AI появилась новая болезнь — агентомания

Сегодня агента пытаются добавить почти в любую задачу. Но на курсе мы постоянно задаем себе вопрос:

А здесь вообще нужен агент?

Потому что иногда агент — это как собрать целую команду специалистов, чтобы узнать, какая сегодня погода. Да, они справятся. Но один запрос к модели справится быстрее, дешевле и проще 👍

🟢 Обычно агент нужен, когда:

— задача состоит из нескольких шагов;
— следующий шаг зависит от результата предыдущего;
— нужно принимать решения, использовать инструменты и проверять собственную работу.

Если же задача сводится к схеме «запрос → ответ», чаще всего достаточно хорошего промпта.

Такие инженерные решения редко приходят сами собой — именно поэтому на курсе мы уделяем много внимания не только реализации, но и выбору правильной архитектуры 💡

Согласны:

❤️ — да
🔥 — нет

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Превращаем любую нейросеть в художника

Этот универсальный шаблон поможет быстро сформулировать детализированный промпт.

Как пользоваться:

🌝 В квадратных скобках укажите, что хотите нарисовать.
🌝 Сгенерированный промпт можно использовать в любой нейросети, где можно генерировать картинки.

PROMPT:

You are a text prompt generator for creating images. I will give you a post topic, and you will generate one best-quality prompt and show it to me.

[что вы хотите нарисовать]

Do not ask for clarifications—just generate the best prompt using your creativity, and I will request changes if needed.

### Prompt Structure:
- Camera angle → Scene description → Character description → Camera settings
- Character descriptions must always be separated by commas.
- All parts of the structure must be separated by commas.

### Notes:
- At the end of the prompt, you may also include the camera type (if it's not a painting style), such as DSLR, Nikon D, Canon EOS R3, etc.
- You can specify a lens type (e.g., 14mm focal length, 35mm, fisheye, wide-angle, etc.) if necessary.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#prompt_lab

💅💅

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

🕺 Бывший инженер Google выложил часовой разбор по AI-агентам

Прикладной материал: про циклы, память, самоулучшение и stopping logic — с нуля.

Что внутри:

— self-building agent
— soul.md как центр управления
— RAG memory без раздувания контекста
— цикл, который понимает, когда пора остановиться
— как искать баг: в коде или в самом промпте
— как Claude сжимает память

🔤 Смотреть по ссылке

Тему таких agent loop, памяти и практической сборки сценариев подробнее разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_dive

💡 Большая открытая библиотека промптов

— запуск локально через npx prompts.chat
— MIT на код и CC0 на контент — можно спокойно использовать в коммерческих продуктах
— MCP-сервер, плагин для Claude Code, интеграция с Raycast, Chrome и iOS
— отдельная бесплатная книга по промптингу: 25 глав про reasoning, few-shot и агентов

🔗 Ссылка

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#quick_win

🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»!

Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.

Что внутри видео:

- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.

Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.

🔗 Забрать бесплатный демо-урок

🛠 Ornith-1.0-9B — компактная open-source модель для agentic coding

MIT-лицензия, reasoning, tool calling и OpenAI-compatible endpoint — то есть модель можно довольно быстро встроить в привычный стек для coding agents.

Что еще интересного:

— сильные результаты для 9B-размера
— заточка под agentic coding
— работает с OpenHands, OpenCode, OpenClaw, Ollama, llama.cpp и другими совместимыми инструментами
— есть GGUF, локальный запуск и tool use из коробки

Хороший вариант для тех, кто хочет пощупать более практичную основу под локального coding-агента.

🔗 Ссылка на HuggingFace

Больше про такие AI-assisted workflow и практическую работу с подобными инструментами — на курсе «Управляемая разработка с ИИ» 🔗

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_stack

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

⚡️ Meta* выкатила Muse Spark 1.1 — новую ставку на AI-агентов

Модель явно делают не под ещё один чат, а под длинные задачи, tool use, computer use и мультиагентные сценарии.

Что цепляет:

— контекст до 1 млн токенов
— сильный упор на agentic workflow
— заметный рост в кодинге и computer use
— уже доступна через новый Meta Model API

Тему таких agent workflow и практику их сборки подробнее разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥

🔗 Ссылка на блог

*Meta признана экстремистской организацией в РФ

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🎙 ChatGPT стал заметно живее в голосе

OpenAI запустила GPT-Live — новый голосовой режим, где модель может слушать и говорить одновременно.

Что это меняет:

— диалог звучит естественнее
— меньше ощущения «говоришь с автоответчиком»
— модель умеет держать более живой темп разговора
— для сложных задач может в фоне подключать более мощную модель и возвращаться с ответом

🔗 Источник

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

💬 «У меня нет опыта в Python, мне рано на курс?»

Это вопрос, который нам задают чаще всего. Честный ответ — да, рано. Мы рекомендуем хотя бы базовый Python.

🔜 Но в прошлом потоке был студент, который почти не писал код. Собрал рабочего агента с помощью AI-инструментов и вайбкодинга — да, проще, чем у разработчиков с опытом, но рабочего 💅

Если опыта пока нет — не расстраивайтесь. Начать можно с того уровня, который есть сейчас, а дальше уже вместе разберёмся.

Главное — начать.

🔥 Присоединяйтесь к потоку 14 июля

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня

Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.

Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.

🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы.
День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.

Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)

Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места ограничены!

👉 Изучить программу и занять место

🛠 Нашли мощный open-source skill pack для AI coding agents

Проект от Addy Osmani, который добавляет агентам не просто промпты, а более внятные инженерные workflow:

— шаги по всему dev lifecycle
— встроенные тесты и review-практики
— меньше хаотичной генерации, больше структуры
— работает с Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex и другими

🔗 Ссылка на GitHub

Больше про такой AI-assisted workflow — на курсе «Управляемая разработка с ИИ».

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_stack

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

💡 Claude Cowork выходит на web и mobile

Теперь задачу можно отдать Claude за ноутбуком, а забрать результат уже с телефона. Даже если закрыть крышку, Cowork продолжит работать в фоне.

Что нового:

— Cowork приходит на web и mobile
— задачи продолжают выполняться, даже когда компьютер офлайн
— вопросы, где нужно ваше решение, приходят прямо на телефон
— Chat и Cowork объединяют в одно пространство с общими проектами и артефактами

Бета раскатывается в ближайшие недели, начиная с плана Max.

Больше про такие agent workflow и практику их сборки — на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔗

🔗 Ссылка

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🤨 Признавайтесь, кто хоть раз копипастил код агента из туториала, запускал и молился, чтобы он не ушёл в бесконечный цикл?

Мы тоже через это проходили. Поэтому сделали бесплатный демо-урок, где показываем, что на самом деле происходит внутри агента, пока вы смотрите на спиннер загрузки 🔥

За 2 часа с Андреем Носовым (PhD, чинил системы в Apple, Nokia Bell Labs и Huawei — так что знает, что такое «сломанное в проде») вы:

🔵 разберёте, чем мышление агента отличается от его ответа — и почему это не одно и то же

🔵 научите агента помнить, что он делал, даже после перезапуска (привет, SQLite)

🔵 дадите ему Python-интерпретатор и научите чинить свой код самостоятельно, без вашего участия

🔵 поймёте, зачем городить дорогую модель, если можно сэкономить и не потерять в качестве

Посмотреть урок можно в любое время. А если после него захотите собрать собственного AI-агента с нуля, уже 14 июля стартует новый поток курса. Самое время успеть🙂

🔗 Забрать демо-урок

🏃‍♀️ Proglib Academy

🤨 Сбер выложил в open source GigaChat 3.5 Ultra

Новая 432B-модель под MIT-лицензией. Она стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra, но при этом прибавила в коде, математике, агентных задачах и генерации.

➡️ Что важно:

— гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet
— меньше KV-кеш, больше контекста в той же памяти
— throughput под нагрузкой +20%
— ускорение генерации до 2,2 раза
— FP8 на всём обучении
— новый этап online RL после SFT и DPO

✅ По результатам:

— Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и V4 Flash Base на наборе general / math / code-бенчмарков
— Instruct сопоставима с DeepSeek V3.2, будучи меньше
— win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, против GPT-5 — 68,7%

🔗 Ссылка на HuggingFace

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash