Библиотека ИИ для айтишников

⚡️ Alibaba готовит релиз Qwen3.8 — уже доступна превью-версия

По словам разработчиков, модель уже сопоставима с ведущими коммерческими LLM и уступает только Claude Fable 5.

🔜 При этом после релиза Qwen3.8 станет open-weight, то есть веса модели будут доступны сообществу.

Пока можно попробовать Qwen3.8-Max-Preview в сервисе Token Plan 📎

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.

Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.

Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель.

❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.

🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит
GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥

Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью.

🔗 Занять место на вебинаре

🏃‍♀️ Proglib Academy

✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен.

Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️

🚀 Kimi K3 ворвалась в гонку флагманских LLM

Moonshot AI представила Kimi K3 — новую модель с 2,8 трлн параметров, контекстом 1 млн токенов и ставкой на агентные сценарии, программирование и сложные исследования.

Что интересно:

— по первым тестам Kimi K3 вплотную приблизилась к GPT-5.6 и Claude Fable 5, а в ряде задач опережает Claude Opus 4.8;
— API заметно дешевле большинства конкурентов: $3 за миллион входных токенов (при кэшировании — от $0.30) и $15 за миллион выходных;
— контекстное окно — 1 миллион токенов;
— модель работает с постоянно включённым режимом рассуждений, ориентируясь на длинные агентные задачи без дополнительной настройки.

🔗 Тестируем по ссылке

💡 Если хотите не просто тестировать новые модели, а строить на их основе собственных ИИ-агентов и автоматизировать реальные рабочие процессы, в этом поможет курс «Разработка ИИ-агентов» 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🔌 Claude Artifacts научились работать с MCP-коннекторами

Теперь приложения и дашборды могут получать актуальные данные и выполнять действия от имени каждого пользователя, без повторного запуска сессии.

Что это даёт:

📊 данные подтягиваются в реальном времени

👤 каждый пользователь работает только со своими подключёнными сервисами и правами доступа

⚡ автору не нужно заново запускать Artifact для обновления данных

Функция уже доступна для Pro, Max, Team и Enterprise. Для публичных Artifacts поддержка MCP пока недоступна.

💡 Практику создания подобных AI-приложений и работы с MCP разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_workflow

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе

Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥

🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.

В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹

🏃‍♀️ Proglib Academy

📍 Курс — это не только темы и домашние задания

Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт.

Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥

⌨️ OpenAI представила клавиатуру для Codex

Вместе с Work Louder компания выпустила Codex Micro — компактную клавиатуру для работы с AI-агентами.

Что умеет:

✅ RGB-индикация статуса агентов в реальном времени;
✅ горячие клавиши для команд Codex;
✅ джойстик для запуска workflow (ревью, отладка, рефакторинг);
✅ отдельный энкодер для изменения уровня reasoning.

Устройство подключается по Bluetooth или USB-C, совместимо с macOS и Windows.

Цена — $230, первая партия уже распродана.

🔗 Ссылка

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🏴‍☠️ Для открытых AI-моделей появился свой «торрент-трекер»

Запустился Hugging Bay — каталог, где собраны открытые модели, датасеты, приложения и другие AI-инструменты.

🟢 Что удобно:

— поиск понимает запросы на обычном языке, например: «небольшая модель для перевода»;
— можно фильтровать по задачам и доступному железу;
— загрузка напрямую или через проверенные зеркала;
— для файлов указаны лицензии и хеши для проверки.

Никакого пиратства — только легально распространяемые open-source проекты в одном месте.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#quick_win

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Хорошие новости для пользователей Claude

Anthropic обнулила 5-часовые и недельные лимиты для всех пользователей Claude. Если недавно упирались в ограничения, можно снова запускать задачи без ожидания.

🔗 Источник

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

😁😁

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

🧠 27B-модель, которая помещается в смартфон

PrismML представила Bonsai 27B — первую 27B-модель, способную работать локально на телефоне.

Главное:

🟣 3,9 ГБ (1-bit) или 5,9 ГБ (ternary) вместо десятков гигабайт;
🟣 мультимодальность, tool calling и агентные сценарии;
🟣 контекст до 262K токенов;
🟣 Apache 2.0.

По данным разработчиков, ternary-версия сохраняет около 95% качества исходной модели, а 1-bit — около 90%.

Если такие модели станут массовыми, сложные AI-агенты смогут работать локально: быстрее, дешевле и без отправки данных в облако.

💡 Подробнее о проектировании таких агентных систем разбираем на курсе «Разработка ИИ-агентов» 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_dive

🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться!

Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу.

💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:

В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.

🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽!

Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом

🔗 Занять место и забрать 3 курса

💼 Поиск работы тоже можно делегировать AI

Разработчик выложил AI Job Search — фреймворк, который превращает Claude Code в персонального карьерного ассистента.

Он умеет:

— искать вакансии;
— оценивать, насколько они подходят;
— адаптировать резюме;
— писать cover letter;
— готовить к интервью.

Сам автор использовал этот workflow в своём поиске работы: 69 откликов → 20 интервью → оффер на позицию AI Engineer 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#use_case

🎯 Codex научили искать первых клиентов для стартапа

Достаточно дать ссылку на проект, а skill сам:

— определит ICP
— найдёт публичные сигналы боли и интереса
— отберёт потенциальных клиентов
— оценит fit, timing и доступность контакта
— добавит ссылки на источники
— подготовит персональные заходы для outreach
— соберёт всё в HTML-отчёт

Установка одной командой:

npx --yes codex-first-customer-finder-skill

🔗 Проект open source

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#quick_win

🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт

По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе.

Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций.

Что внутри урока:

- Устройство LLM.
- Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.).
- Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.

После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning.

👉Смотреть закрытый урок на YouTube

Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться.

🔗 Занять место на курсе

😎 Запускаем новую рубрику — будем показывать проекты наших студентов

Не учебные примеры, а решения реальных задач, которые появились во время обучения.

🅰️ Первый отзыв — от Ксении, backend-разработчица из финтеха. Она устала каждый раз искать нужную таблицу в документации и решила эту проблему с помощью AI-агента 🤩

Как появился DB Navigator и что получилось в итоге — в карточках 🔥

5 поток курса стартует завтра. Не успеете — можно присоединиться в первые дни без потерь 🔗

🏃‍♀️ Proglib Academy