Библиотека ИИ для айтишников

🇨🇳 Kimi K3 вышла в открытый доступ вместе с весами и техотчётом

Moonshot AI опубликовала веса своей новой флагманской модели Kimi K3.

Что внутри:

— 2,8 трлн параметров в MoE-архитектуре;
— нативное понимание изображений;
— контекстное окно на 1 млн токенов;
— новая архитектура, которая даёт до 2,5 раза больше качества на единицу вычислений.

Открыли не только модель, но и часть инфраструктуры: быстрые attention-ядра, библиотеку для обмена между MoE-экспертами и инструменты для массового запуска агентных окружений 🔥

🔗 Веса на Hugging Face
🔗 Техотчёт на GitHub

💡 А научиться собирать собственных AI-агентов с MCP, инструментами и eval-тестами можно на практическом спринте 1–2 августа

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

📊 Как OpenAI построила собственного Data-агента

В новом разборе Эмма Танг, руководитель направления Data Platform Engineering в OpenAI, показывает, как внутри компании устроен агент для работы с данными.

В видео:

— из каких компонентов он состоит;
— как команда использует Codex;
— какие пять выводов пригодятся инженерам при создании собственных агентов.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#use_case

😎 Продолжаем рубрику про проекты студентов

Сегодняшний герой — backend-разработчик, который начал с AI-сомелье для пива: говоришь ему настроение и что на столе — он подбирает подходящий сорт. Забавная штука для пятничного вечера 🍻🍻

Но по пути к этому сомелье он собрал кое-что посерьёзнее — свою систему деплоя с AI-ассистентом, который сам читает логи и разбирается, что сломалось.

Как из пивного пет-проекта выросло что-то реально полезное — читай в карточках 🔥

Уже открыта предзапись на осень ⚡️

🏃‍♀️ Proglib Academy

От AI-сомелье до собственного деплоя с разбором логов — хороший пример того, как пет-проект может вырасти в полезный инструмент 💡

🔍 Как устроена LLM изнутри

Разобраться проще, если собрать свою.

Автор выложил 7 видеоуроков, где по шагам показывает:

➡️ Настройку окружения,
➡️ Архитектуру трансформера и внимания,
➡️ Обучение и дообучение модели.

На всё уходит около 12 часов. Запустить можно даже на обычном ноутбуке.

Материалы — YouTube | GitHub 🔗

💡 А собрать уже прикладного AI-агента с MCP, инструментами и eval-тестами можно на двухдневном практическом спринте 1–2 августа.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#cheat_sheet

😱 Знакомо? Лимит уже закончился, а задача всё ещё не готова. Часть токенов могла уйти на повторное чтение файлов, лишний контекст и неудачные попытки.

⚡️ Этому посвящён отдельный блок курса «ИИ для разработчиков». Вы разберёте расходы на собственных проектах, сравните подходы и найдёте места, где агент выполняет лишнюю работу.

В итоге станет понятнее, сколько ресурсов выделять на запуск, когда его останавливать и в какой момент лучше изменить подход 🔍

До 31 июля курс можно купить со скидкой, а все материалы останутся в бессрочном доступе.

🔗 Узнать подробности о курсе

🏃‍♀️ Proglib Academy

Куда на самом деле уходят токены во время агентного кодинга? 😊

🎵 Бесплатная альтернатива Suno для локальной генерации музыки

SongGeneration Studio — удобный интерфейс для создания полноценных песен с вокалом и инструментальной аранжировкой.

В промте можно задать:

— текст и структуру песни;
— жанр, настроение и темп;
— мужской или женский вокал;
— инструменты и референсный трек.

💡 На выходе доступны готовый микс, отдельный вокал и инструментал. Треки можно сохранять в библиотеку и экспортировать в FLAC или MP4.

Устанавливается через Pinokio в несколько кликов. Для запуска потребуется видеокарта NVIDIA минимум с 10 ГБ VRAM и около 25 ГБ свободного места.

🔗 Ссылка на GitHub

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_stack

⚡️ Qwen 3.8 Max собрала 3D-сцены с одного запроса

Модель протестировали на генерации сцен в Three.js: военная галера Одиссея, троянский конь и греческий шлем.

🅰️ Все сцены были созданы за один проход — одним файлом, без ручных правок. По качеству результат сопоставим с другими флагманскими моделями, но Qwen справилась заметно быстрее.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_brawl

😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI.

Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код.

🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал архитектуру проекта, ограничения и связи между компонентами.

Также разберём, как выбирать модель под задачу: Claude, DeepSeek, Qwen и другие ✏️

Впереди 7 недель работы со своим репозиторием. Вебинары проходят вживую и остаются в записи.

Стартуем 31 августа. До конца июля можно присоединиться по ранней цене, а доступ к материалам останется бессрочным 😀

🔗 Посмотреть, что будет на курсе

🏃‍♀️ Proglib Academy

🥳 Хорошая документация сегодня экономит время не только коллегам, но и AI. Почему она стала важнее, чем кажется, — в посте ниже 👇

🔒 Claude Code научился искать и исправлять уязвимости

Anthropic представила Claude Security — инструмент, который анализирует кодовую базу, проверяет найденные проблемы на ложные срабатывания и предлагает готовые патчи.

🔵 Результаты можно отправлять в Slack или Jira, а исправления применяются только после подтверждения разработчика.

Пока доступен в публичной бете для Claude Enterprise.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_flash

🇨🇳 Kimi K3 за пару часов воссоздала macOS прямо в браузере

Разработчик показал, как с помощью новой модели собрал интерактивный клон macOS 27 с дизайном Liquid Glass.

Внутри уже работают шахматы, музыкальный плеер, Safari, почта, загрузка файлов и другие приложения. Получился полноценный интерфейс, с которым можно взаимодействовать.

💡 А 1–2 августа на практическом спринте Proglib можно за два дня собрать собственного AI-агента с MCP, tool use, eval-сьютом и готовым Git-репозиторием.

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#use_case

Реально… 🦴

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#neuro_glitch

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды.

Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается.

⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика.

Завтра покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса.

🗓 23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов.

🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит

🏃‍♀️ Proglib Academy

💡 Скорость разработки растёт, но вместе с ней появляется новая проблема — кодовая база быстро теряет единый стиль.

Ниже — бесплатный вебинар о том, как этого избежать 🎹

💻 У Kimi появился собственный AI-агент для программирования

Moonshot AI открыла исходный код Kimi Code — терминального AI-агента для разработки.

Что умеет:

— читать и изменять код;
— выполнять команды в терминале;
— искать информацию в интернете;
— работать с MCP-серверами;
— анализировать записи экрана;
— запускать параллельных субагентов для выполнения задач.

🔗 GitHub

💡 Если хотите разобраться, как использовать такие инструменты в реальных инженерных процессах, загляните на курс «Управляемая разработка с ИИ» 🔥

🐸 Библиотека ИИ для айтишников

#ai_workflow