Not Boring Tech

🎓 Anthropic обновила свой бесплатный курс по Claude Code — теперь в нём 9 уроков и 4 раздела: старт работы, настройка, автоматизация и запуск.

Также в программу курса добавили новые видео-лекции и итоговый экзамен. Годнота для всех, кто хочет строить свои кастомные автоматизации в Claude Code.

Сохраняйте — тут.

@notboring_tech

🐝 Создатель Twitter Джек Дорси запустил локальное пространство для совместной работы людей и ИИ-агентов — Buzz объединяет фичи Slack, GitHub и рои агентов в одном месте.

• Внутри есть общие чаты для сотрудников и агентов: каналы, треды, голосовые комнаты и многое другое.
• Можно подключить Claude Code, Codex и Goose: у них есть свои профили, ключи, доступы и журналы действий.
• Агенты пишут весь код, разбирают баги и создают пул реквесты, а команда людей может за всем этим удобно наблюдать и контролировать.
• Встроенный Git-хостинг для роя агентов легко выдерживает тяжелые ситуации и нагрузки.
• Вычислительные мощности и токены всех участников чата можно объединить в единый кластер для запуска нейронок.
• Полностью опенсорс и децентрализованно: никаких центральных серверов, которые может кто-то заблокировать.
• Сейчас доступны десктопные клиенты для macOS, Windows и Linux.

Убийца Slack и GitHub в эпоху ИИ-агентов — тут.

@notboring_tech

💥 Нашёл скилл, который превращает сырые README с GitHub в полноценные страницы проектов — он анализирует всю кодовую базу, чтобы не придумывать несуществующие фичи.

ИИ-агент перестраивает файл так, чтобы сразу была понятна цель репозитория, добавляет скрины, генерирует SVG-обложки, убирает повторы, создаёт уникальный дизайн и многое другое.

Пользуемся — тут.

@notboring_tech

📚 Вышел интерактивный учебник по созданию LLM с нуля — Language Model Builder шаг за шагом объясняет основы и устройство нейронок.

После теории сразу начинается практика — вы создадите своего нейропомощника типа GPT-2-Small, с которым можно будет пообщаться.

Сохраняем — тут.

@notboring_tech

🚀 Подписчик выпустил тулзу TurboFieldfare, которая запускает мощную Gemma 4 26B-A4B на любом (!) макбуке с чипом M — требуется всего 2 ГБ оперативной памяти вместо 16 ГБ.

• Модель занимает лишь 15 ГБ на SSD и подгружает только 2 ГБ данных в RAM, а не всё целиком.
• Работает быстро: на MacBook Air M2 5 токенов в секунду, а на M5 Pro — 35 т/с (вместо 0,5 т/с в Colibri).
• После установки консоль не нужна: есть удобное юзер-френдли приложение, похожее на ChatGPT.

Установить локально на макбук — тут.

@notboring_tech

🧹 Появился полезный скилл-уборщик для Codex, который удаляет весь устаревший код из проекта — Code Rot Cleaner находит бесполезные файлы, зависимости и дубликаты, которые можно спокойно удалить.

→ Сканирует вашу кодовую базу и находит осиротевшие файлы, неиспользуемые экспорты и дубли.
→ Выдаёт вердикт для каждого файла: можно безопасно удалить, нужно проверить или следует сохранить.
→ Каждое удаление сначала тестирует в одноразовой копии и требует одобрения перед реальными изменениями.
→ Создаёт план очистки в CSV и итоговый отчёт в Markdown.
→ Ставится одной командой:
npx --yes codex-code-rot-cleaner@latest

Сделать генеральную уборку в вашем коде в один клик — тут.

@notboring_tech

🧰 Вышел самый мощный оркестратор нейронок Claudexor — он объединяет Claude Code, Codex и Cursor в одном месте, снижая траты на токены в 8 раз.

Что умеет:

→ Запускает Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode в едином интерфейсе управления.
→ Подключает несколько аккаунтов Claude и Codex и переключает их с сохранением контекста.
→ Такой переход с оплаты API на несколько подписок у автора снизил расходы на токены с $15,000 до $1,800 в месяц.
→ Даёт нескольким ИИ-агентам параллельно решить одну задачу и выбирает лучший результат.
→ Проверяет код с помощью независимого ИИ-арбитра, проводит глубокие ресёрчи кодовой базы и создаёт субагентов.

Слаженная команда всех ваших ИИ-агентов в одном месте — тут.

@notboring_tech

🍯 Для Hermes Agent выкатили список лучших скиллов, плагинов и тулз — это хайповый конкурент OpenClaw, который учится на ошибках и становится умнее после каждой сессии.

Внутри — мультиагентные системы, провайдеры памяти, наборы скиллов и многое другое. Для удобства каждый проект разделён на готовый, экспериментальный или в бета-версии.

Мастхев для всех, кто пользуется Hermes Agent — тут.

@notboring_tech

🔎 Для Claude Code сделали скилл Hyper Research — он превращает нейронку в самую мощную команду исследователей, которые проходят аж 16 (!) этапов поиска.

Вот, что делают ИИ-агенты:

→ Разбивают задачу на матрицу покрытия темы и проводят глубокое исследование.
→ Находят и сохраняют сотни источников и выявляют противоречия между ними.
→ Специально ищут доказательства против своих же выводов, чтобы избежать ошибок.
→ Создают черновик отчёта, а затем ищут слабые места, улучшают читаемость и убирают воду.
→ Выдают полный отчёт с базой источников и сохраняют все материалы в локальное хранилище знаний.

Deep Research на стероидах — тут.

@notboring_tech

🎓 В открытый доступ бесплатно выкатили гигантский курс по ИИ-инженерии — в нём 503 (!) урока на 320 часов, которые объединили в 20 этапов.

• Обучает всей базе с нуля: от линейной алгебры и основ машинного обучения до LLM, RAG, ИИ-агентов и автономных систем.
• В уроках не только теория, но и куча практических задач и примеров готового кода, который можно запустить самому.
• Если что-то непонятно: можно вставить урок в NotebookLM и получить наглядные объяснения сложных концептов.

Кладезь знаний для ИИ-инженеров — тут.

@notboring_tech

📋 Внешние аудиторы разобрали по винтикам все процессы вокруг нейросетей Яндекса — итогом стал сертификат ISO/IEC 42001 на всё семейство Alice AI. Год назад его получила языковая модель, а теперь проверку прошли мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART.

Проверяли не сами модели, а все, что с ними связано:

• Люди — проверили то, как сотрудников обучают правилам ответственной разработки.
• Данные — откуда взяты, какого качества, что с ними можно делать по закону и как они защищены.
• Документация — по каждой модели расписаны цели, данные обучения, ограничения и сценарии применения.
• Мониторинг — ошибки и аномалии в работе нейросетей отслеживаются в режиме реального времени.

По той же методологии сертифицированы Amazon, Anthropic и Microsoft — то есть Alice AI проверяли по тем же требованиям, что и модели мировых лидеров. 

@notboring_tech

🛡️ Для Codex вышел мощный скилл, который находит и подтверждает все баги в кодовой базе — Bug Reproducer не только замечает ошибки, но и доказывает их с помощью точечных тестов.

Что делает скилл:

→ Сканирует проект и составляет список вероятных багов и уязвимостей.
→ Ранжирует кандидатов по тому, насколько важна проблема.
→ Показывает, что идёт не так, как должно работать и что вызывает ошибку.
→ Создаёт целенаправленные тесты для самых опасных багов.
→ Отклоняет ложные баги, если они не подтверждаются.
→ Просит одобрение перед важными изменениями кода.
→ Выдаёт отчёт в Markdown с результатами поиска, подтверждения и устранения багов.

Пробуем — тут.

@notboring_tech

🩻 Появился полезный промпт, который превращает ваш репозиторий в красивую интерактивную карту — она показывает всю иерархию ваших ИИ-агентов.

Можно наглядно увидеть, какие агенты используются, что делают, сколько тулз подключено, как выглядит архитектура приложения и многое другое. Картой можно поделиться в один клик.

Забираем — тут.

@notboring_tech

🧭 Вышел скилл, который удаляет все следы генерации из кода — kill-ai-slop сканирует целую кодовую базу и очищает признаки, которые выдают ИИ.

→ Сканирует код на предмет штампов из каталога — градиенты, масса эмодзи и однообразный дизайн, которыми частят нейронки.
→ Объясняет, почему каждый найденный элемент создаёт ощущение «это сделано ИИ».
→ Вносит минимальные изменения, чтобы убрать все шаблонные следы нейронок из сайта или приложения.

Пользуйтесь — тут.

@notboring_tech

👀 «Тейк о том, что айтишная база больше не нужна, а нейросеть все сделает по промпту — опасная иллюзия».

Пока индустрия переживает из-за того, что ИИ всех заменит, руководитель ML-направления ШАДа Валентина Бронер уверена в обратном: разработчики без работы не останутся, но вот их задачи станут сложнее.

Она дала большое интервью для A-List — вроде списка Forbes «30 до 30», но для всех возрастов и от SETTERS Media. Краткий пересказ:

• Роль разработчика меняется: это больше не человек, который просто пишет код по ТЗ, а скорее продакт-менеджер с глубоким знанием кода, который управляет своими «стажерами-агентами» и разбирается в бизнес-задачах.

• ИИ отлично собирает прототипы, но с архитектурой и читаемостью кода всё плохо — поддерживать чисто агентский код тяжело.

• Скорость изменений в ML такая, что программы в ШАД обновляют на 20–100% к каждому новому циклу обучения — рынку сейчас нужны гибкие спецы, готовые к постоянному дообучению.

Полный текст читаем — тут.

@notboring_tech

🛠️ Команда Cursor выпустила набор внутренних воркфлоу, которыми пользуются инженеры в компании — Cursor Team Kit объединяет 18 скиллов, 2 субагента и 2 правила.

Автоматизации проводят ревью кода, фиксят UI, генерируют комментарии, суммируют коммиты, создают пул реквесты, очищают код от признаков генерации и многое другое.

Заимствуем практики у самих разрабов Cursor — тут.

@notboring_tech

🔥 Вышла самая мощная в истории локальная LLM, которая запускается прямо на смартфоне — Bonsai 27B имеет 27 миллиардов (!) параметров и весит меньше 4 ГБ.

→ В основе — сжатая с помощью квантизации Qwen3.6 27B.
→ 1-битная версия на 3,9 ГБ работает со скоростью 11 токенов/с на iPhone 17 Pro.
→ Версия на 5,9 ГБ сохраняет 95% качества оригинальной Qwen3.6 27B.

Модель поддерживает всё — мультимодальность, ризонинг, кодинг, вызов тулз и агентные сценарии. Это не просто локальный чат с нейронкой, а фундамент для локальных ИИ-агентов.

Революция в опенсорсе — тут.

@notboring_tech

🎞️ Pika выпустили полноценную киностудию из ИИ-агентов — Director’s Suite генерирует любые видео длинного формата с нуля до финального продукта.

• Сценарист, режиссёр и оператор в одном месте: генерит сценарий, окружение, озвучку, звуки и все сцены.
• Придумывает героев с помощью фичи /cast и рисует раскадровки с помощью /storyboard.
• Знает весь контекст: каждая новая сцена генерится с чётким пониманием того, что происходило в предыдущих.
• Можно монтировать видео в пару кликов: переставлять сцены, обрезать клипы и собирать финальный монтаж.
• С ИИ-агентами можно общаться и голосом, и текстом прямо через чат в интерфейсе.

Полный набор для ИИ-продакшена — тут.

@notboring_tech

⚡️ Спрос на работу с ИИ-агентами вырос в сотни раз за год — свежий Stanford AI Index 2026 показал, что навык AI Agents стал №1 среди самых востребованных инженерных скиллов.

• Упоминания «Agentic systems» в вакансиях за год выросли на 10854% (!) — это не опечатка.
• «AI agents» — +2113%.
• Вывод простой: компаниям массово нужны не «написатели кода», а архитекторы мультиагентных систем.

Главный скилл в 2026 году — строить долгоживущие автономные процессы, управлять контекстом и верифицировать работу десятков агентов.

Рынок можно догнать — Naition запускает второй поток хайпового буткемпа про разработку с ИИ-агентами уже 21 июля. Много подписчиков присоединились к первому потоку и бустанули в карьере.

За 12 недель вы встроите ИИ во все процессы:

• Соберёте своё ядро — MCP под задачи, RAG, мультиагентную систему с сабагентами и оркестрацией.
• Внедрите агентов в кодовые базы на 100К+ строк — автоматизируете индексацию кода, рефакторинг и тд.
• Научитесь масштабировать AI-практики на всю команду.

Ведут практики с 15-20 годами опыта: ex-Yandex Cloud, staff-инженер Google, CEO Symbioway (центр по найму разработчиков) — люди прямо в центре трансформации рынка.

Формат: 17 уроков, 5 модулей, живые вечерние эфиры + практика между ними. Минимум теории, максимум разборов кейсов и групповой практики прямо на вебинаре.

👉 Забронировать место — тут. По промокоду NOTBORING для подписчиков — скидка 20% до 17 июля.

Что ещё стоит знать:

• Можно оплатить частями, а начать даже с одного модуля.
• Если вы бизнес, можно прокачать всю команду разом — тут.
• Приведёте друга или коллегу — вы вместе получите ещё скидку 10% сверху (в сумме аж 30%).

@notboring_tech

🔎 Президент OpenAI Грег Брокман поделился скиллом для Codex, который находит первых юзеров для вашего стартапа — он проводит ресёрч и выдаёт список потенциальных клиентов.

→ Анализирует ваш сайт, репозиторий или описание проекта.
→ Определяет портрет идеального первого клиента.
→ Исследует сигналы спроса, проблем и болей.
→ Находит по публичным источникам список потенциальных клиентов.
→ Генерирует отполированный HTML-отчёт и подготавливает холодные имейлы.

Забирайте — тут.

@notboring_tech