КОГДА ИИ УЧИТ ТЕБЯ СЛЫШАТЬ МИР

Вышел утром с собакой. Семь утра, природа давно проснулась - птицы начинают петь с первыми лучами, задолго до будильника. Вокруг заливаются голоса, и я знаю каждого из них по имени.

Уже полгода пользуюсь Merlin - бесплатное приложение от Корнеллского университета. Нажимаешь одну кнопку, и оно в реальном времени определяет птиц вокруг тебя по голосу. ИИ-модель обучена на миллионах записей птичьих голосов со всего мира.

Сегодня за 15 минут прогулки - 8 видов. Чёрный дрозд, зарянка, зяблик, коноплянка, поползень, овсянка, певчий дрозд, полевой жаворонок.

И вот что зацепило: в приложении показывает, что более 13 тысяч человек слушают птиц одновременно с тобой. По всей планете.

Работает офлайн, ничего не стоит. Друзья., рекомендую - попробуйте на ближайшей прогулке. Это тот случай, когда ИИ не заменяет реальный мир, а возвращает тебе внимание к нему!

А вы знаете, кто поёт у вас за окном прямо сейчас?

Merlin Bird ID

🔥 Новое видео на канале!

Помните ролик про экспорт Telegram в NotebookLM? Тот, что собрал 150K+ просмотров. В комментах все спрашивали одно и то же: «А закрытые каналы? Там же нет кнопки экспорта».

Ну вот, разобрался.

В новом видео показываю, как заставить Claude Code выкачать все сообщения из закрытого Telegram-канала и собрать из них самообновляемую базу знаний по методу Андрея Карпати. Без кода. Вообще.

▶️ https://youtu.be/DzBdeHauw6c?is=XWls6kQO2lCJj4on

Что внутри:
— Telegram MCP на Telethon + Claude Code
— как безопасно настроить (виртуальный номер, отдельный аккаунт)
— Wiki Base skill — LLM сам строит вики с бэклинками
— готовый workflow, который можно повторить за вечер

Инструменты из видео:
📦 Telegram MCP (Telethon)
📦 Karpathy LLM Wiki
📦 Claude Code
📦 my.telegram.org

📎 Мой Wiki Base skill прикреплю первым комментарием к этому посту — забирайте и пробуйте.

Спасибо, что смотрите и делитесь пользой 🙏

НОВОСТИ СЫПЯТСЯ КАК ИЗ ВЕДРА

За один день индустрия выдала столько, что голова кругом.

Anthropic выкатили Claude Opus 4.7 - новую флагманскую модель. У меня 4.7 гораздо лучше слушается инструкций и почему-то у меня ест меньше лимитов чем 4.6, хотя у модели новый токенизатор. Распознавание картинок теперь в высоком разрешении - должно подтянуть качество. Ещё у меня модель начала отвечать в женском роде - наверно побочный эффект для русского языка.

Anthropic серьёзно обновили десктопное приложение Claude Code - боковая панель с сессиями, встроенный терминал, редактор файлов с диффами, drag-and-drop. Появились Routines - автоматизации по расписанию или по событиям из GitHub. Если кто-то раньше боялся командной строки - самое время попробовать. Сейчас это уже полноценная IDE, а не просто терминал. Тут, конечно, видно что подсматривают у Codex - но конкуренция только на пользу.

OpenAI тем временем превратили Codex в суперприложение. Объединили ChatGPT, Codex и браузер в одну оболочку, добавили 90+ плагинов, генерацию картинок, Computer Use. Открыли доступ на всех тарифах, включая бесплатный - явно борются за каждого пользователя и хотят откусить побольше у Anthropic.

Гонка идёт нешуточная. Anthropic выпускают модель и обновляют десктоп - OpenAI тут же отвечают суперприложением. Темп такой, что если на день отвлёкся - уже отстал.

Признавайтесь, у кого тоже FOMO от скорости обновлений?

OPENAI ТИХО ВЫЛОЖИЛИ ШТУКУ, КОТОРУЮ МНОГИЕ ПРОСПАЛИ

Вчера OpenAI выпустили GPT-5.5 - всё внимание туда. Но за день до этого они опубликовали кое-что, что касается каждого, кто хоть раз вставлял рабочий документ в ChatGPT.

Privacy Filter - открытая модель, которая находит и маскирует персональные данные в тексте. Имена, адреса, телефоны, email, номера карт, API-ключи - вычищает до того, как текст уйдёт в облако.

Зачем это обычному человеку? Вспомните, сколько раз вы копировали в ChatGPT рабочую переписку с именами коллег. Скидывали договор с паспортными данными. Вставляли таблицу с телефонами клиентов. Просили разобрать выписку из банка. Все эти данные улетели на серверы.

Privacy Filter работает на вашем компьютере. Данные никуда не уходят. Модель проходит по тексту, заменяет "Иван Петров" на PRIVATE_PERSON, номер карты на ACCOUNT_NUMBER - и дальше отправляете уже чистый текст в любую нейросеть. Спокойно.

Хотите попробовать без установки? На Hugging Face есть демо - можно вставить текст прямо в браузере и посмотреть как работает.

Модель специально спроектирована маленькой: 1.5 миллиарда параметров, но активных только 50 миллионов. Внутри 128 экспертов, из которых на каждый токен работают только 4. Документ на 300 страниц проходит за один прогон. На MacBook с чипом M4 работает быстро - средний документ за 1-2 секунды.

Точность - 96% F1 на бенчмарках (precision 94%, recall 98%). Важный нюанс: модель заточена под английский. На кириллице и не-латинских скриптах качество падает. OpenAI это честно пишут в документации. Но модель можно дообучить под свой язык и домен - инфраструктура для файнтюна идёт в комплекте. Лицензия Apache 2.0 - бесплатно, можно коммерчески.

Честно, от OpenAI я ожидал чего угодно, но не open source инструмент для защиты приватности. Видимо, устали от критики, что люди сливают свои данные в ChatGPT. И ответили: вот вам фильтр, ставьте локально, чистите перед отправкой.

А вы задумывались, сколько личных данных уже скормили нейросетям?

Источник

РАСШИФРОВАТЬ СВОЙ ГЕНОМ НА КУХОННОМ СТОЛЕ

Чувак расшифровал свой геном дома. Буквально на кухонном столе. У него в семье аутоиммунное заболевание, и он захотел разобраться в генетике, не сдавая ДНК сторонним компаниям типа 23andMe.

Как это выглядит:
- Берёшь мазок со щеки
- Извлекаешь ДНК с помощью набора реагентов
- Загружаешь в секвенатор MinION - коробочка размером с флешку, которая протягивает нить ДНК через нанопору и по изменению электрического тока считывает буквы генома
- Нейросеть переводит сигнал в последовательность A, C, G, T
- Софт сравнивает твой геном с эталонным и находит отличия

72 часа от мазка до результата. Руками работаешь около 4 часов. Остальное машина считает.

Из железа: секвенатор Oxford Nanopore MinION ($3,200, многоразовый), расходники ~$1,100 за запуск (flow cell $900 + реагенты) и Mac с чипом M3 или выше.

А теперь самое интересное - роль AI.
Автор использовал Claude, чтобы составить список генов для прицельного анализа. Описал семейный анамнез, попросил сгенерировать файл с координатами нужных генов на хромосомах. 5 минут диалога вместо часов ковыряния в геномных базах данных. Сам называет это "one of the best uses of an LLM".

И это только начало. В комментариях на Hacker News основатель Stripe Патрик Коллисон рассказал, как с помощью AI-агентов исследовал мутации в своём геноме и подобрал прицельные медицинские тесты. Раньше для этого нужен был биоинформатик с учёной степенью. Сейчас - диалог с моделью, которая знает геномику, фармакогенетику и умеет читать клинические базы.

AI тут меняет правила игры: железо для секвенирования уже доступно, данные открыты, но без специалиста разобраться в 3.2 миллиардах букв генома было нереально. Теперь специалист не нужен. Claude, GPT, Gemini - они становятся персональным генетическим консультантом для тех, кто готов копнуть глубже.

Справедливости ради: заказать полное секвенирование через сервис стоит $379-399. В 11 раз дешевле. Но автору было принципиально, чтобы его ДНК не покидала дом, а сам процесс был под полным контролем.

Для контекста: проект "Геном человека" завершился в 2003 году. 13 лет работы, $3 миллиарда. Сейчас то же самое - на кухне, за 72 часа. А AI делает результат понятным без учёной степени.

Как думаете, через сколько лет домашнее секвенирование станет таким же обычным как тест на давление?

КАК РАБОТАТЬ КОГДА ТЕБЯ ЗАБАНИЛ КЛОД

28 апреля Anthropic снова прокатилась волной банов. Под раздачу попали преимущественно пользователи из России. Официальная причина - "suspicious patterns / нарушение TOS", конкретики ноль.

Делюсь тем, что реально работает как замена.

ChatGPT / Codex
По наблюдениям комьюнити, $20 подписка по лимитам кодинга примерно равна Claude Code за $100. А 9 апреля OpenAI выкатили новый план за $100 - там 5x лимиты от базового и до 31 мая 10x по Codex. Плюс у них сейчас очень интересная десктопная версия приложения.

Честно скажу - это только моё мнение: GPT-5.5 чуть меньше доверяю чем Opus 4.7. Сам использую её в основном для ревью кода и альтернативного взгляда на задачу. Но как замена на ежедневную работу, когда Claude недоступен - вполне годится.
codex.openai.com

Kimi K2.6
Вышла 20 апреля. Комьюнити в целом довольно - сравнивают с уровнем Claude Code версий 4.5-4.6, то есть уже серьёзно. Тарифы с Kimi Code CLI: $19/мес (базовый) и $39/мес - там 150 agent tasks, 50 Agent Swarm и 5x кредитов на код. По отзывам в лимиты упереться сложно даже при активной работе.

Есть интересный вариант: использовать Kimi как backend прямо внутри привычного Claude Code. Интерфейс остаётся тот же, модель под капотом уже Kimi. Как настроить - разбирали в чате.

Кто уже переехал с Claude - куда ушли и как впечатления?

КАК ПРАВИЛЬНО СТАВИТЬ ЗАДАЧИ НЕЙРОСЕТИ

Большинство людей всё ещё общаются с AI как со строкой поиска. Пишут короткие фразы, получают мусор, злятся.

Я пользуюсь рамкой КЗФО. Работает с Claude, Codex - с любым агентом.

К - контекст. Кто ты, что за проект, какие вводные. Модель не знает ничего кроме того что ты написал.

З - задача. Что конкретно нужно сделать. Один глагол, один результат.

Ф - формат ответа. Список, таблица, код, абзац. Если не сказать - сам решит.

О - ограничения. Что нельзя, какой объём, какой стиль, какие исключения.

И в конце добавляю одну фразу: «Уточни, правильно ли ты меня понял, и если необходимо задай дополнительные вопросы». Это не вежливость - это проверка. Если модель пересказывает не то - исправляю до того как она начала делать.

OpenAI недавно выпустили гайд по промптингу GPT-5.5 - и там прямо пишут: старые инструкции на 500 строк работают хуже. Новые модели умнее, им нужен результат, а не маршрут. Anthropic в своём официальном руководстве говорят то же самое: контекст и пример лучше длинного технического описания.

С агентами (Claude Code, Codex) это важнее вдвойне. Агент принимает решения сам. Если ты прописал каждый шаг - ты не агенту задачу даёшь, ты пишешь скрипт с лишними шагами.

Попробуй добавить КЗФО к своему следующему запросу. Разница будет сразу.

А как вы обычно формулируете задачи для AI - коротко и надеетесь на лучшее, или пишете детальный промпт?

АНТРОПИК ВКЛЮЧИЛ ЗАДНИЙ ХОД

Последние месяцы - сплошные жалобы: лимиты Claude Code, баны за «слишком активную работу», задушенные запросы в пиковые часы. Люди переходили к ChatGPT, Kimi, Qwen. Что угодно, лишь бы работало.

Сегодня Anthropic объявил:
• 2x скорость Claude Code для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise
• Убраны ограничения в пиковые часы - теперь утром и ночью одинаково
• Причина: новая сделка со SpaceX на вычислительные мощности

Давно пора. Думаю, конкуренция помогла принять решение чуть быстрее.

Забавный момент: мощности дал SpaceX. Не Google, не AWS. Маск вечно воюет с Альтманом и OpenAI в судах, но с Anthropic - другая история.

Вы уже заметили разницу в работе Claude, или пока без изменений?

КАЖДЫЙ ПЛАН КАЖЕТСЯ ОТЛИЧНЫМ. ДО МОМЕНТА КОГДА ОН ЛОМАЕТСЯ

Ты садишься, думаешь, расписываешь. Всё учтено. Запускаешь. И через три месяца смотришь: вот тут было очевидно, вот тут надо было остановиться, вот тут дыра лежала на поверхности.

Проблема не в том что ты плохо думаешь. Когда смотришь на план вперёд - мозг оптимистичен: достраивает недостающее, смягчает риски, находит причины почему сработает. AI-агент усугубляет: спросишь «это хороший план?» - он ищет причины сказать да. Он не говорит вот конкретно почему это сломается, пока ты не создашь правильный контекст.

Такой контекст называется premortem.

Что это

Метод разработал Гэри Кляйн - американский психолог, специалист по принятию решений в условиях неопределённости. Описал в Harvard Business Review в 2007-м. Даниэль Канеман - нобелевский лауреат по экономике, автор «Думай медленно, решай быстро» - назвал его своим единственным ценным инструментом принятия решений. Используют Google, Goldman Sachs, P\&G.

Принцип: не «оцени план», а «план уже провалился - расскажи как именно».

Один сдвиг в формулировке - и всё меняется. Исследование Mitchell, Russo, Pennington (1989): думать о событии как о уже случившемся повышает точность определения причин на 30%. Мозг переключается из режима «найди причины сказать да» в режим нарратива - выдаёт конкретные, честные ответы вместо хеджирования.

Как работает скил

Я упаковал метод в скил для Claude Code. 10-15 минут.

Скил читает файлы проекта, задаёт пару уточняющих вопросов - и запускает три AI-помощника параллельно. Каждый смотрит на план с другого угла: как клиент, как тот кто будет исполнять, как конкурент. Плюс обязательный вопрос - чьего взгляда нет в комнате вообще.

Получаешь 5-8 конкретных дыр. По каждой - не «вот риск, разбирайся», а решение с первым шагом и исполнителем. В конце - рекомендация: продолжать, снизить ставку, отложить или остановить. Если рекомендация осторожная - обратный запрос: «а если не сделаем, окажется что зря?» Чтобы не уйти в паранойю.

Сессия сохраняется. Через месяц перезапускаешь - видишь какие дыры закрылись, какие нет.

Для чего подходит

Запуск продукта или фичи. Изменение цены или модели. Анализ плана проекта до старта. Переговоры и партнёрства. Выход в новую нишу. Перед созвоном с инвестором. Перед подписанием договора.

По сути - перед любым моментом когда важно не пропустить то, что сам не видишь.

Репозиторий на GitHub

Бывало запускаешь что-то - и потом понимаешь что «вот же оно лежало на поверхности»? Что чаще всего пропускаешь?

🔥 Новое видео. Я разгрёб хаос в избранном Telegram. Теперь там семантический поиск и MCP-сервер для AI-агентов.

В избранном у меня годами копилось всё подряд. Голосовые, ссылки, пересланные посты, мемы. Ничего невозможно было найти. Я устал. Сделал себе бота «Сорока» на свой VPS одной командой. И больше ничего не теряю.
Все бесплатно! Делюсь с любимыми подписчиками!

▶️ https://youtu.be/Bz4Ly6FMluw

Что в видео
- зачем нужен бот «Сорока» и причём тут настоящая сорока
- демо. Пересылаю текст, голос, ссылку на YouTube. Бот индексирует всё подряд
- поиск по смыслу текстом и голосом, показываю живьём
- установка на свой VPS одной командой через Docker
- ключи. Jina.AI (эмбеддинги), DeepGram (голос), OpenRouter (LLM)
- подключение MCP-сервера к Claude Code и другим агентам
- чем «Сорока» отличается от Second Brain и старых схем на n8n

Кому пригодится:
- у кого в «Избранном» завал на годы
- кто хочет свою базу знаний без облаков и подписок
- разработчикам, которым нужен MCP-доступ к Telegram-избранному из Claude Code

Сам проект.
🐦 Бот «Сорока» на GitHub. Код, инструкция, одна команда установки:

⚙️ Скилл VPS Setup. Настраивает чистый сервер под бота за пару минут. Скармливаете любой AI-модели:

Сервисы из видео.
📦 Jina.AI. Эмбеддинги, 10M токенов в free tier

📦 DeepGram. Расшифровка голосовых, 200$ кредитов бесплатно:

📦 OpenRouter. Агрегатор LLM, есть free tier на GLM 4.5R и Gemma 3:

💳 Российские карты в OpenRouter не пройдут. Я сам пользуюсь виртуальной зарубежной картой, она заводится в Telegram-боте за пару минут (Это реферальная ссылка. Хотите без реферала, уберите всё после ?.)

Если ваша внутренняя сорока тоже тащит всё подряд, поделитесь видео с такими же «плюшкиными» 😄

АНТРОПИК ЗАБРАЛ БЕСПЛАТНЫЙ АВТОПИЛОТ

С 15 июня подписчики Claude получат отдельный API-баланс - $20, $100 или $200 в месяц в зависимости от тарифа. Новость подана с позитивом. Но если читать внимательнее - это не подарок.

Раньше если ты подключал Claude к своей жизни через автоматизации, скрипты или сторонние приложения - всё шло из той же подписки. Теперь "сидеть в чате руками" и "подключить Claude к инструментам" - два разных счётчика.

Команда claude -p из Agent SDK - та, которая запускает Claude из скриптов и автоматизаций - теперь тарифицируется отдельно. Пример: настроил автоматизацию, которая каждое утро собирает новости и пишет тебе резюме в Telegram. Раньше входило в подписку. С 15 июня - идёт из API-баланса.

OpenAI уже потирает руки и зазывает переходить. Думаю, ненадолго - тренд один для всех. Как я и писал раньше: использование AI в нынешней парадигме будет только дорожать.

Мы привыкли к "безлимитным" стриминговым подпискам. AI-подписки всё больше будут напоминать мобильный тариф - с пакетами минут и гигабайт.

Детали на сайте Anthropic

А у вас есть автоматизации на Claude, которые теперь начнут кушать из отдельного бюджета?

ANTHROPIC ПРЕДСКАЗЫВАЕТ AGI К 2028

Anthropic выпустила доклад для американского правительства - не для хайпа, а для регуляторов. Главный тезис: к 2028 появятся AI-системы трансформативного уровня - те, что смогут выполнять большинство высокооплачиваемых работ лучше человека.

И гонка за то, у кого он окажется, уже идёт. Anthropic прямо называет это новой холодной войной - США против Китая за лидерство в AI. Ставки: кто первый получит AGI, тот задаёт правила для всего мира.

Доклад на сайте Anthropic

Два года. Как думаете - реальный срок или всё же политика?

GOOGLE IO СЕГОДНЯ В 20:00

Открыл утром приложение Gemini - интерфейс обновился. Стал заметно аккуратнее. Главное что бросилось в глаза - появился выбор уровня рассуждений: Стандартный и Расширенный. Раньше этого не было.

Сегодня в 20:00 по Москве Google покажет что дальше.

И вот вопрос который меня интересует: Google - это Android на миллиарде телефонов, Chrome, Gmail, Search. Масштаб которого нет ни у кого. Но выиграет ли он этим масштабом - или всё же войдёт в тройку агентских систем рядом с Codex и Claude Code по качеству?

Смотреть Google I/O

Что думаете?

🔥 Новое видео. 8 шагов как начать работать с AI-агентом без программирования.

Если работа крутится вокруг компьютера, а агент у вас всё ещё «когда-нибудь потом» - вы теряете время. По данным Anthropic за март 2026 уже 49% профессий делегируют часть работы AI. У соседа по офису скоро появится рычаг которого у вас нет.

Я собрал всё в одно видео. Без кода и без курсов по prompt engineering. Восемь конкретных шагов, которые можно пройти за вечер на своей реальной задаче. Бухгалтер, юрист, маркетолог, HR - всех касается.

▶️ https://youtu.be/57Zm4NavA30

Что в видео
- какой инструмент брать в 2026: Codex или Claude Code
- 5 пунктов идеального первого запроса агенту
- режим плана и почему 80% времени уходит туда
- git как машина времени без единой команды
- три режима разрешений и с какого старт
- правило «одна задача - один чат»
- кнопка Stop как главный инструмент работы с агентом
- мой подарок: глобальный файл AGENTS.md (в закрепе)

Кому пригодится:
- кто только подбирается к агентам и боится зайти не туда
- кто пробовал, разочаровался и думает что это не его

Берите одну свою задачу и проходите все 8 шагов сегодня. Напишите потом что вышло.

ТЫ УВЕРЕН, ЧТО СЕЙЧАС ГОВОРИШЬ С ЧЕЛОВЕКОМ?

Знакомый рассказал: 20 минут переписывался с техподдержкой одного сервиса. Объяснял проблему, уточнял детали, получал «понимаем» и «сейчас разберёмся». Через 20 минут понял - бот. Молча отменил подписку.

Я сам сталкивался с таким, только хитрее. Бот был настроен хорошо - без очевидных провалов, разговаривал почти как человек. Я начал проверять: задавал вопросы, которые обычно ставят AI в тупик. И именно в эти моменты - вдруг живой человек. Потом снова бот. Оказалось, не случайность: бот ведёт диалог в штатном режиме, человек подключается ровно тогда, когда начинаешь сомневаться. Умно. И немного страшно - потому что в схемах развода это уже отдельный инструмент.

Как раз наткнулся на вирусное эссе (1524 pts на HN) - там то же самое, но с разных сторон. Начальник слал скриншоты ChatGPT вместо ответа. На GitHub все копировали один AI-ответ в ветке обсуждения. Апогей: автор несколько сообщений переписывался с «человеком» на Reddit - пока не понял, что это AI-агент.

Суть в одной фразе: «Хочу говорить с живыми людьми. Но когда говорю с живыми - они пересылают мой вопрос AI и шлют его ответ».

Круговая порука.

P.S. Ладно, раз не победить - пусть хотя бы делают это красиво. Репозиторий с 21 паттерном, которые выдают машину. Для тех, кто на правильной стороне истории 😂

А вы сталкивались? Или наоборот - общались с ботом а он оказался... ну вы поняли )

CLAUDE НАУЧИЛСЯ ОРГАНИЗОВЫВАТЬ СОТНИ СЕБЯ

В сегодняшнем релизе Claude Opus 4.8 один пункт зацепил больше всего.

Компания Bun перевела 750 000 строк кода с одного языка на другой - за 11 дней. 99.8% тестов прошли с первого раза. Это сделал Claude с новой функцией Dynamic Workflows: он сам организовал сотни параллельных агентов - одни писали код, другие параллельно проверяли каждый файл.

Субагентов в Claude Code можно было запускать и раньше - но Claude сам был оркестратором: решал пошагово что запустить следующим, и все промежуточные результаты оседали в его контексте. Именно поэтому на больших задачах он начинал плыть - контекст переполнялся. Dynamic Workflows устроены иначе: Claude пишет JavaScript-скрипт оркестрации, и дальше скрипт держит план, ветвление и промежуточные данные в своих переменных. В контекст Claude попадает только финальный результат.

Запускается просто: написать "Create a workflow" прямо в Claude Code - и он сам напишет скрипт. Или включить режим ultracode в меню усилий - тогда Claude сам решает, когда запускать параллельных агентов. Доступно на планах Max, Team, Enterprise и через API.

В начале мая появилась ещё команда /goal - ставишь условие завершения ("все тесты проходят, lint чистый"), и Claude работает пока оно не выполнено: пишет код, запускает тесты, правит ошибки, снова тестирует. После каждого хода отдельная модель проверяет - выполнено условие или нет. Если нет - Claude продолжает сам. В связке с Dynamic Workflows это уже практически автономный агент, способный работать сутками. Были бы деньги на токены.

Минус прямой - токенов тратится в разы больше. Зато для больших задач, где раньше Claude начинал плыть из-за огромного контекста - каждый агент теперь работает с небольшим куском, и вся конструкция должна держаться.
Надо тестировать.

Подробнее о Dynamic Workflows

А у вас есть задачи, которые откладываете потому что они слишком большие? Что бы отдали первым?

СИНГУЛЯРНОСТЬ УЖЕ РЯДОМ

Сингулярность в AI - это момент, когда система становится достаточно умной, чтобы создавать улучшенную версию самой себя. Та версия - ещё умнее. Дальше цепная реакция, которую уже не остановить.

Anthropic опубликовали статью с внутренними данными компании. И это уже не теория.

Что они намерили:
• Claude пишет больше 80% кода самого Anthropic. Год назад - единицы процентов.
• Каждый инженер стал продуктивнее в 8 раз за квартал - просто потому что Claude делает работу вместо него.
• Горизонт задач удваивается каждые 4 месяца. В 2024 Claude справлялся с 4-минутными задачами, сейчас - с 12-часовыми. В 2027 прогноз - задачи на недели.
• В оптимизации кода: год назад Claude давал 3x ускорение, сейчас - 52x. Лучший человек за 4-8 часов выдаёт 4x.

Единственное, что пока за людьми - выбор: что вообще стоит делать. Но в статье прямо написано: скорее всего это просто ещё одна способность, которую AI пока не умеет, но научится.

Сами Anthropic добавляют: они бы рады возможности притормозить. Но без глобального соглашения - остановиться один, остальные продолжат.

Вам уже страшно - или пока ещё нет?

FABLE 5 МЕНЯ НАПУГАЛ - И ЭТО ХОРОШО

Поработал с Claude Fable 5 несколько дней. Делюсь тем, что заметил сам - не с чужих слов.

Главное отличие от Opus 4.8: задаёт меньше вопросов. Задачу схватывает быстрее и сразу предлагает несколько вариантов. И вот что приятно - попутно замечает то, про что ты не спрашивал. «Вот тут я обнаружил, хотя это не по теме» - и указывает на что-то важное.

Но самое необычное - это тишина. Opus 4.8 постоянно отчитывалась: делаю то-то, иду туда-то. Fable просто уходит в работу. Молчит. А потом - готовый результат целиком. Первые разы реально пугает.

И ещё момент: если в процессе кинуть дополнительный вопрос - не сбивается. Сначала закончит основное, потом ответит. Как человек, которому мешают: «сейчас доделаю - потом отвечу». Opus 4.8 в такой ситуации начинала отвечать вперемешку.

Парадокс с токенами: все предупреждали что мощная модель выйдет дорогой. Но за счёт того что не переспрашивает и не тратит токены на промежуточные отчёты - по ощущению расходует вполне умеренно.

И вот что думаю про скиллы и обвязки: чем умнее становятся модели - тем больше прежних настроек становятся лишними. Часть придётся переосмысливать под каждое новое поколение. Это не плохо - просто надо держать в голове.

При этом без присмотра всё равно не оставишь. Правильно сформулировать задачу, проверить результат, скорректировать - это никуда не делось. Просто само «делание» стало другим.

А вы уже поработали с Fable 5? Что заметили?

ЯДЕРНОЕ ОРУЖИЕ НАШЕГО ВЕКА

Ещё не успел толком разобраться с Fable 5, как государство уже взяло его под контроль.

Anthropic получила директиву от правительства США: ограничить доступ к Fable 5 и Mythos 5 для иностранных пользователей. Официальная причина: национальная безопасность.

Впервые государство открыто говорит - эта AI-модель стратегический актив. Иностранцам нельзя.

Это именно то, что должно было случиться. ИИ идёт по пути ядерных технологий 50-х: сначала открытая разработка, потом государство берёт контроль и делит мир на допущенных и остальных.

Холодная война с алгоритмами вместо бомб уже идёт.

Как думаете, куда это ведёт?

Источник