ИИ в разработке, DevOps | UnderCode

Microsoft представила MAI-Image-2 — новую модель для генерации изображений.

Подробнее 👉 https://microsoft.ai/news/introducing-MAI-Image-2/?OCID=CGE_osocial_Other_868hy12n7

Что заявлено в новой версии:
🔹 улучшенный фотореализм
🔹 более точная генерация текста внутри изображения
🔹 лучшая работа со сложными и детализированными сценами
🔹 акцент на прикладные креативные задачи: постеры, инфографику, слайды, схемы и рекламные визуалы

Microsoft пишет, что модель обучали с учетом запросов фотографов, дизайнеров и визуальных сторителлеров. Основной фокус — чтобы изображения выглядели более естественно: с натуральным светом, правдоподобной средой и меньшей потребностью в постобработке.

Отдельно важный момент: MAI-Image-2 лучше справляется с текстом в кадре. Это значит, что модель нацелена не только на художественные генерации, но и на более рабочие задачи, где нужны читаемые надписи прямо внутри визуала.

Сейчас модель уже можно попробовать в MAI Playground, также она начинает появляться в Copilot и Bing Image Creator. API-доступ уже открыт для части корпоративных клиентов, а более широкий доступ через Microsoft Foundry компания обещает позже.

Я вот делаю видео и получается очень долго, очень не информативно, нет какого-то взаимодействия с аудиторией. Таких видео уже куча на ютубе и вряд ли это будет интересно. Тоже самое можно уложить в короткие статьи, которые можно потом отдать нейронке,чтобы она сделала выжимку. Экономия вашего времени + больше пользы.

В связи с этим вот думаю может делать лучше стримы? Где я смогу отвечать на вопросы сразу, показывать что-то на примерах и flow работы?
или вообще делать цикл статей, или продолжать делать видео?

Опрос ниже, проголосуйте, пожалуйста👇

Приступаю сегодня вечером к записи курса, т.к я в монтаже не шарю от слова совсем (ну так, базовые вещи). Сколько делать буду первые уроки не знаю. Надеюсь ,к середине следующей недели уже что-то появится. В любом случае, буду писать анонсы - когда, где и тд.
Всем хороших выходных 💃

PicoClaw - сверхлегкий персональный ИИ-помощник, вдохновленный nanobot, полностью переработанный на языке Go с использованием процесса самоинициализации, в рамках которого сам ИИ-агент руководил всей архитектурной миграцией и оптимизацией кода.

Работает на оборудовании стоимостью 10 долларов с объемом оперативной памяти менее 10 МБ: это на 99% меньше памяти, чем у OpenClaw, и на 98% дешевле, чем Mac mini!

Возможности:
- сверхлегкий: занимает менее 10 МБ памяти - на 99% меньше, чем базовый Clawdbot
- минимальная стоимость: достаточно эффективен для работы на оборудовании стоимостью 10 долларов - на 98% дешевле, чем Mac mini.
- молниеносная скорость: время запуска в 400 раз быстрее, загрузка за 1 секунду даже на одноядерном процессоре с частотой 0,6 ГГц.
- настоящая портативность: единый автономный исполняемый файл для RISC-V, ARM и x86, запуск одним щелчком мыши!
- AI-Bootstrapped: Автономная реализация Go-native - 95% ядра создано агентами, а доработка осуществляется с участием человека.
- интеграция c Telegram, Discord, DingTalk или LINE.

https://github.com/sipeed/picoclaw

Запускать бы теперь еще агентов в докере научиться в изолированных средах, чтобы не наворотили на хосте ничего и под каждый проект свое окружение..🧐 Ну это уже другая история..

Это то, что я практикую в последнее время. Качество кода выросло в разы, но кол-во расходуемых токенов тоже, вы платите за качество выдаваемого результата и перестаете быть "обезьянкой", которая пишет по 50 раз одно и тоже в ожидание получить хоть какой-то нормальный рабочий вариант

Не скупитесь на реакции)) увижу, что тема интересна, дам свои фишки , которые помогут вам быстро это настроить и правильно использовать :)

BMAD + Beads + Gas Town: Как собрать «Святую Троицу» AI-разработки и перестать кодить вручную (но это не точно)
Вы уже видели скриншоты: десятки терминалов, работающих параллельно, агенты, которые сами пишут код, тестируют и мерджат. Это не магия, это оркестровка.

Многие пытались повторить это, подключая агентов к Jira или Trello, но спотыкались о главную проблему: контекст. Агенты «забывают», что делали час назад, а статические задачи в таск-трекере не отражают сложную логику зависимостей.

Сегодня разберем, как объединить три мощнейших инструмента в одну систему, которая работает как часы.
🏗 BMAD (Архитектор)
📿 Beads (Память)
🏙 Gas Town (Фабрика)

Зачем нам три инструмента?
Представьте, что вы строите дом.

BMAD - это архитектор и прораб, которые решают «Что строить и почему?». Они создают чертежи (PRD), планируют этапы и следят за стандартами.
Beads - это строительный журнал и склад в одном. Здесь хранятся все записи: «Что уже сделано? Что заблокировано? Где лежат кирпичи?». Это память, которая не исчезает после перезагрузки агента.
Gas Town - это бригада рабочих и мастерская. Это станки, которые «делают работу». Они берут чертежи, смотрят в журнал и строят стены параллельно, не мешая друг другу.
По отдельности они хороши, но вместе - это AI-фабрика.

Flow рабочего процесса

Шаг 1: Планирование (BMAD)
Вы начинаете как обычно.

Запускаете BMAD.
Агенты (Аналитик, PM, Архитектор) генерируют документацию: PRD, архитектуру, списки эпиков.
Ключевой момент: BMAD не просто создает markdown-файлы. Теперь эти артефакты становятся сырьем для Beads.

Шаг 2: Кристаллизация задач (Beads)
Это мостик между планом и исполнением.
Вам (или специальному агенту-секретарю) нужно конвертировать планы BMAD в задачи Beads.

Пример сценария:

BMAD-агент создал эпик «Система авторизации».
Вы преобразуете его в Beads:
bd create "Auth System" --type epic -p 0
BMAD-агент разбил эпик на истории? Переносим их:
bd create "Login Page" --type story --parent <epic-id>
bd create "Password Reset" --type story --parent <epic-id>
Зачем это нужно?
Потому что Gas Town не понимает markdown-планы. Он понимает граф задач с зависимостями. Beads превращает ваши красивые документы в машинно-читаемую структуру.

Шаг 3: Запуск производства (Gas Town)
Теперь в дело вступает оркестратор.

Mayor (Мэр) - главный агент Gas Town - опрашивает Beads:
bd ready --json
Он получает список задач, которые не заблокированы и готовы к работе.
Convoy (Конвой) - Мэр объединяет задачи в пачку (конвой) для параллельной обработки:
gt convoy create "Sprint 1" bd-abc12 bd-def34
Polecats (Рабочие) - создаются изолированные среды (worktrees) для каждой задачи:
gt sling bd-abc12 my-project
Агент начинает писать код в своей ветке, имея доступ к контексту задачи из Beads.

Шаг 4: Слияние и контроль (Refinery & Witness)
Пока Polecats пишут код, другие агенты следят за процессом:

Refinery решает конфликты слияния, аккуратно внося изменения в main.
Witness следит за «зависшими» задачами и помогает агентам, если они застряли.
После успешного слияния статус задачи в Beads меняется на Closed, и BMAD-документация может быть автоматически обновлена.

🧠 В чем фишка такой связки?
1. Решение проблемы «Контекстного окна»
Обычно агент «забывает» задачу, как только закрывает терминал. С Beads состояние хранится в git-backed базе данных. Gas Town перезагружает агентов, но они «помнят», на чем остановились, потому что читают состояние из Beads.

2. Разделение труда
BMAD фокусируется на спецификациях (SDD - Spec Driven Development). Gas Town фокусируется на операционной деятельности.
Это две разные парадигмы:

BMAD имитирует человеческую иерархию (Аналитик → PM → Дев).
Gas Town имитирует заводской конвейер (Мэр → Рабочий → Контролер).
Вместе они закрывают весь цикл: от идеи до готового кода.

3. Масштабирование
Один агент - это медленно. Gas Town позволяет запускать 20-30 агентов параллельно. Beads гарантирует, что они не наступят друг другу на пятки, правильно распределив зависимости.

👇

Вот как выглядит Workflow этого BMAD, примерно

UPD почти как книжку можно читать расcуждения 🤣😂

Меня этот BMAD все больше и больше радует, и не нужны никакие Openclaw. Рассуждает, обсуждает и предлагает на очень хорошем уровне

Век живи, век учись как говорится

Если вам нужно изящное решение, закрыть свои сервера от внешнего мира, но впадлу возиться с VPN или VPS/VDS провайдер запрещает ставить напрямую VPN
то есть выход, может и не будет для вас новостью, но я буквально вот узнал пару дней назад о следующей штуке

Tailscale - это инструмент для создания приватной сети между твоими устройствами и серверами, основанный на протоколе WireGuard. Установил, авторизовался - и все твои машины видят друг друга как в одной локальной сети, где бы они физически ни находились.

⚡️ Почему это удобно?

- Нет необходимости открывать порты или настраивать firewall
- Работает за NAT - даже из самых закрытых сетей
- Сквозное шифрование по умолчанию
- Поддержка Linux, macOS, Windows, iOS, Android и даже роутеров
- Бесплатный тариф для личного использования (до 100 устройств!)

🛠 Где используют?

- Безопасный доступ к домашнему серверу или NAS
- Подключение к рабочей инфраструктуре без корпоративного VPN
- Объединение нод Kubernetes-кластера
- Приватные AI/ML-среды с несколькими GPU-серверами
- Self-hosted сервисы без публичного IP

🧩 Tailscale строится на концепции zero-trust - каждое устройство проходит аутентификацию отдельно, и ты сам контролируешь, кто к чему имеет доступ.

Попробовать можно бесплатно https://tailscale.com

Вот такая крутая тема, пользуйтесь, думаю многим может быть полезно

Ну обычное дело, да

Да и вообще зачем я в пятницу вас гружу. Идите отдыхать, расслабляйтесь, кайфуйте😄

🧠 Что такое BMAD и зачем он нужен

BMAD (BMad Method) - это фреймворк для AI-driven разработки, который живёт прямо в твоём репозитории. Никаких внешних платформ и дашбордов — только slash-команды в AI-IDE вроде Windsurf или Codex.

Суть простая: ты добавляешь в проект два каталога (_bmad/ и _bmad-output/), и получаешь систему агентов, воркфлоу и шаблонов, которые превращают ИИ из «умного автокомплита» в полноценного напарника по разработке.

Думай об этом как о дисциплине, упакованной в команды. Ты задаёшь правила игры — ИИ играет по ним.


⚡️ Два режима: быстрый и полный

BMAD не заставляет тебя проходить бюрократию ради фикса бага. Есть два трека:

Quick Flow - для 80% задач

Багфикс, маленькая фича, прототип - всё, где scope понятен.

Схема:

1. Открываешь новый чат в IDE
2. Загружаешь агента одной командой
3. Описываешь задачу человеческим языком + указываешь, где искать код
4. Агент делает quick-spec → ты утверждаешь
5. Агент реализует, тестирует, проверяет себя
6. Ты смотришь diff → коммитишь

«Исправь баг: login принимает пустой пароль. Логика в src/auth/validate.ts. Добавь тест.»

Вот и всё. Дальше - дело агента.

Полный цикл - для серьёзных вещей

Новый продукт, платформа, сложная фича с кучей неизвестных - тут нужна архитектура и согласование.

Четыре фазы:

1 → Analysis - брейншторм, ресёрч, product brief

2 → Planning - PRD или tech spec

3 → Solutioning - архитектура

4 → Implementation - реализация эпик за эпиком

🎯 Киллер-фича: project-context.md

Заведи один файл с правилами проекта:

- Стек и версии
- Кодстайл и линтеры
- Правила логирования
- Как писать тесты
- Как именовать ветки и коммиты

Этот файл - единый источник правды для всех AI-агентов. Они читают его перед каждой задачей и держат консистентность, даже если ты переключаешься между чатами.


BMAD - это не «ещё один AI-инструмент». Это система, которая:

- Живёт в репо - версионируется вместе с кодом
- Работает через команды - не нужно учить новый UI
- Масштабируется - от багфикса до архитектуры продукта
- Держит контекст - через project-context.md и структурированные артефакты

Картинка просто посмеяться, если ничего не понял :)

P.S Дальше расскажу, как всем этим пользоваться

Интересно узнать про bmad+ agent skills разработку с помощью AI? Я сейчас как раз кручу этот функционал, качество кода повысилось процентов на 15-20 (субъективно) + удобная переносимость с проекта в проект, удобно управлять через GIT. Накидайте реакций, если интересно. Подумаю, как рассказать и показать 💪

🔧Чиним кластеры: игра по освоению Kubernetes

В эту пятницу отправляемся в приключение! На GitHub вышел K8sQuest для тех, кто устал читать доки и хочет разобраться, как дебажить в проде на практике. В игре представлены 5 миров и 50 уровней, где предстоит разбираться с реальными проблемами внутри кластера:
⏺Мир 1: CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff, pending поды, метки, порты
⏺Мир 2: Deployments, HPA, пробы работспособности и готовности, откаты
⏺Мир 3: Сервисы, DNS, Ingress, Сетевые политики
⏺Мир 4: PVs, PVCs, StatefulSet-ы, ConfigMap-ы, Секреты

На 50-м уровне воцарится хаос: море ошибок, шторм неопределённости :) Будет интересно новичкам и опытным инженерам.

Не ну нормально ,я таких DevOps'ов знаю😂