Google обвинили в копировании Open Source-проекта

Google Artemis оказался в центре скандала с заимствованием чужого кода. Разработчики проекта mobile-use заявили, что Google использовала их наработки, убрала имена авторов и представила результат как собственную разработку.

Artemis — инструмент Google с открытым исходным кодом для автоматизации Android-устройств с помощью ИИ. Он умеет управлять смартфоном, выполнять действия в приложениях и автоматизировать тестирование.

Но после публикации проекта на GitHub разработчики mobile-use обнаружили подозрительные совпадения.

Что нашли в коде

Один из агентов оригинального проекта mobile-use случайно получил имя «hopper». То же имя обнаружили в Artemis вместе с системной инструкцией агента.

Кроме того, в старом коммите Artemis нашли имена трёх авторов mobile-use:
— Pierre-Louis Favreau
— Jean-Pierre Lo
— Nicolas Dehandschoewercker

Позже эти имена заменили именем другого автора, а остальные 228 файлов остались без изменений.

Разработчики mobile-use опубликовали разбор обнаруженных совпадений на Reddit.

Google признала заимствование?

Судя по истории репозитория, после поднявшегося скандала в Artemis появился коммит 371aa6d, связанный с добавлением информации об авторах mobile-use.

В самом репозитории теперь указано, что проект включает исходный код, разработанный Minitap, Inc.

Проблема не в использовании Open Source-кода, а в том, как оформлены авторство и происхождение заимствованных наработок. Открытая лицензия не означает, что можно просто убрать имена создателей и выдать чужую работу за свою.

А Google, похоже, пришлось исправлять это уже после того, как её поймали. 🤣

💻 КОД — техножурнал

AI-агент для программирования на 2 млрд параметров работает прямо в браузере

Pi — агент для программирования, который запускается локально в браузере и работает с файлами пользователя. Для этого ему не нужен отдельный сервер с мощной видеокартой: проект использует WebGPU и компактную языковую модель.

В основе лежит MiniCPM5-2B — модель примерно на 2 млрд параметров. Разработчики объединили её с Transformers.js и четырёхбитными весами ONNX, чтобы запускать агента непосредственно в браузере.

Что умеет Pi

По данным разработчиков, предыдущие попытки создать подобного агента не давали пригодного для реальной работы результата. MiniCPM5 оказалась достаточно мощной, чтобы реализовать такой сценарий.

Модель загружается один раз и занимает около 1,84 ГБ. После загрузки агент может работать с файлами прямо в браузере.

Это означает, что код можно обрабатывать локально, без необходимости отправлять каждый запрос на внешний AI-сервер. При этом возможности агента зависят от самой модели и реализации проекта.

Как это работает

Вместо привычной схемы «браузер → облачный API → ответ» Pi использует локальный запуск:
— WebGPU — задействует возможности графического процессора для вычислений в браузере.
— Transformers.js — библиотека для запуска моделей машинного обучения в JavaScript-окружении.
— ONNX с четырёхбитными весами — компактное представление модели, позволяющее уменьшить требования к памяти.

После первоначальной загрузки модель остаётся доступной в браузере, а агент может взаимодействовать с файлами пользователя.

Где попробовать

😛 Демо уже доступно на Hugging Face — MiniCPM5-2B WebGPU Pi.

💻 КОД — техножурнал

Marginalia — поисковик, который не зависит от Google и Bing

Собственный поисковый робот, независимый индекс и около $200 в месяц на содержание. Шведский разработчик Виктор Лёфгрен с 2021 года развивает Marginalia — альтернативный поисковик для тех, кто хочет находить не только популярные сайты.

Большинство поисковых систем, которые называют себя альтернативами Google, всё равно используют чужую инфраструктуру или индексы крупных компаний. Marginalia пошла другим путём: у проекта есть собственный робот, который обходит сайты, и собственный индекс.

Зачем нужен ещё один поисковик

Лёфгрен считает, что зависимость поиска от нескольких крупных компаний создаёт проблему для всего интернета. Даже без намеренной цензуры культурные особенности и решения владельцев платформ могут влиять на то, какую информацию видят пользователи.

Marginalia не пытается заменить Google или Bing. Задача проекта — дать интернету ещё один независимый способ находить информацию.

Что можно найти в Marginalia

Поисковик делает акцент на сайтах, которые крупные системы нередко отодвигают на второй план:
— личные блоги и авторские страницы;
— старые университетские сайты;
— текстовые проекты без рекламы и коммерческой цели;
— небольшие независимые сайты.

Вместо того чтобы постоянно поднимать самые популярные страницы, Marginalia старается находить менее заметные части интернета.

У результатов поиска есть дополнительная информация о сайтах. Например, можно увидеть, используют ли они JavaScript или партнёрские ссылки, и отфильтровать результаты по этим признакам.

Есть и режим Explore — он показывает случайные сайты из индекса. Это скорее способ исследовать интернет, чем искать конкретный ответ.

Поиск по ключевым словам

Marginalia делает ставку на обычный поиск по ключевым словам. Лёфгрен считает, что когда поисковик всё больше превращается в систему ответов на вопросы, он может хуже справляться с задачей поиска самих сайтов.

Здесь подход другой: пользователь вводит запрос и получает страницы, которые соответствуют ключевым словам.

Проект без больших бюджетов

Marginalia — независимый Open Source-проект. По данным разработчика, его содержание обходится примерно в $200 в месяц. Проект не строится вокруг рекламы, крупных инвесторов или кредитов.

Исходный код доступен по лицензии AGPL. Это позволяет запускать собственную копию поисковика, изучать его устройство и использовать программную основу для своих проектов.

😛 Попробовать Marginalia
™️ Исходный код на GitHub

Иногда полезно искать не самый популярный ответ, а сам сайт, на котором этот ответ можно найти.

💻 КОД — техножурнал

Block открыла исходный код Buzz — платформы для совместной работы людей и AI-агентов

Компания Block, основанная Джеком Дорси, открыла исходный код Buzz — платформы, где люди и AI-агенты работают в одной команде.

По задумке это что-то между Slack, GitHub и IDE, только агенты здесь не просто чат-боты. Они могут участвовать в обсуждениях, работать с репозиториями, создавать патчи, запускать рабочие процессы и помогать с ревью кода.

Что умеет Buzz
— Общие рабочие пространства — люди и AI-агенты находятся в одних каналах и обсуждениях.
— Работа с Git — ветки, патчи, CI и решения по слиянию можно связывать в одном месте.
— Агенты с собственными ключами и аудитом — действия AI можно отслеживать, а доступ ограничивать.
— Self-hosted — платформу можно развернуть на собственном сервере.

В основе Buzz лежит Nostr relay: сообщения, действия агентов, git-события и другие события записываются в общий журнал. Это позволяет искать не только по переписке, но и по связанным с ней изменениям кода и рабочим процессам.

™️ Проект распространяется под лицензией Apache 2.0. Исходники и инструкция по запуску доступны в репозитории Buzz на GitHub.

Платформа пока развивается, поэтому интересно, насколько удобно будет использовать её небольшим командам разработчиков и энтузиастов.

Если кто-то решит протестировать Buzz — расскажите потом, как оно. Особенно интересно, насколько хорошо люди и агенты уживаются в одном рабочем пространстве.

💻 КОД — техножурнал

Tencent открыла BrowserSkill — ИИ-агенты теперь могут работать в вашем браузере

Tencent опубликовала исходный код BrowserSkill — инструмента, который позволяет ИИ-агентам работать с браузером, включая сайты, где вы уже авторизованы.

Обычно AI-агент запускается в отдельном чистом браузере без ваших аккаунтов. BrowserSkill меняет этот подход: агент может использовать существующую авторизацию, не требуя повторного входа на каждый сайт.

Как это работает

BrowserSkill состоит из локальной командной утилиты bsk и расширения для браузера. Агент отправляет команды через терминал, а расширение выполняет действия в отдельном видимом окне.

Если агенту понадобится вкладка, которая уже открыта у вас, он сначала запрашивает разрешение на её использование. После выполнения задачи вкладка возвращается пользователю.

Капчи, подтверждения и другие действия, требующие участия человека, можно передать пользователю. После этого агент продолжает работу.

С какими агентами работает

Проект поддерживает Cursor, Claude Code, Codex, Hermes Agent и другие инструменты, способные выполнять команды в терминале.

Это важно: BrowserSkill не привязан к конкретному AI-агенту или фреймворку. Если агент умеет работать с shell-командами, он может использовать bsk.

Что нужно для запуска
— Windows, macOS и Linux.
— Браузеры Chrome и Microsoft Edge.
— Локальная установка CLI и расширения BrowserSkill.

™️ Исходный код доступен в репозитории BrowserSkill на GitHub.

Проект распространяется под лицензией MIT.

Зачем это нужно

Такой подход полезен для автоматизации задач на сайтах, где уже настроен ваш аккаунт: от работы с веб-сервисами до выполнения рутинных действий в браузере.

При этом важно помнить: агент получает возможность работать с авторизованными сайтами, поэтому разрешения и доступ к аккаунтам стоит контролировать внимательно.

💻 КОД — техножурнал

Бесплатные курсы, которые помогут прокачать карьеру

Новые навыки, полезные знания и дополнительные строчки в резюме — без оплаты за обучение. Собрал несколько платформ, где можно изучать технологии, AI, аналитику и другие востребованные направления.

Забираем:

➡️ IBM SkillsBuild

AI, кибербезопасность, аналитика и IT. Есть программы для новичков, поэтому можно начать даже без подготовки.

➡️ Cisco Networking Academy

Сети, кибербезопасность, Python и другие IT-направления. Подойдёт тем, кто хочет разобраться в основах или развивать технические навыки.

➡️ Salesforce Trailhead

CRM, продажи, аналитика, AI и автоматизация. Полезно не только разработчикам, но и тем, кто работает с бизнес-процессами.

➡️ AWS Skill Builder

Облачные технологии и AI. Есть материалы для начинающих и подготовка к официальной сертификации AWS.

Сохраняйте подборку и выбирайте курс под свою цель. Бесплатное обучение — хороший способ попробовать новое направление, не тратясь на дорогие курсы.

👍 Юзаем.

💻 КОД — техножурнал

Claude объединяет чат, Cowork и Design в одном интерфейсе

Anthropic объединила Claude Cowork и обычный чат. Теперь не нужно решать, где запускать задачу: в чате или отдельном рабочем пространстве.

Claude сам определяет, какие инструменты и режим работы нужны для выполнения задачи.

Что изменилось:
— Cowork и чат работают вместе. Можно начать с обычного вопроса, а затем передать Claude большую задачу — например, подготовку отчёта или презентации.
— Claude Docs и Claude Slides уже доступны в бета-версии на платных тарифах. Документы и презентации можно редактировать, показывать и скачивать в форматах PowerPoint или PDF.
— Claude Design продолжает работать отдельно, но его возможности также доступны из разговоров с Claude.
— Переписки, проекты, материалы, подключения и навыки из Cowork сохраняются. Продолжать работу можно с того же места.

Когда появится

Обновление уже начали распространять среди пользователей Pro и Max. Развёртывание на вебе, компьютерах и мобильных устройствах займёт несколько недель.

Пользователям этих тарифов ничего включать не нужно.
Бесплатный и командный тарифы получат обновление позже. Для Enterprise изменения будут объявлены заранее.

😛 Подробности — в официальном блоге Anthropic

Теперь Claude становится единым рабочим пространством: от короткого вопроса до готового отчёта или презентации.

💻 КОД — техножурнал

Полезные скиллы для AI-агентов, которые улучшают сайты

Google Chrome выпустил набор рекомендаций для AI-агентов, которые помогают писать более качественный веб-код. В нём собраны практические сценарии для разработки, оптимизации и поддержки сайтов.

Что умеют эти скиллы

В Modern Web Guidance собраны рекомендации по работе с современным вебом:
— Использовать нативные возможности HTML и CSS вместо лишнего JavaScript.
— Создавать быстрые и адаптивные интерфейсы.
— Учитывать кроссбраузерность.
— Обновлять легаси-код без ненужных костылей.

Всего — более 100 сценариев использования. Агент может обращаться к этим рекомендациям во время разработки, чтобы принимать более обоснованные технические решения.

Как установить

npx modern-web-guidance@latest install

Подходит для Claude и других AI-агентов.

Ещё один инструмент для разработчиков

Если хотите, чтобы агент не только писал код, но и работал с браузером, обратите внимание на Chrome DevTools MCP.

Это официальный MCP от команды Chrome DevTools. Он предоставляет агентам доступ к браузеру и инструментам отладки. Пригодится для проверки интерфейса, поиска проблем и анализа поведения сайта.

А что насчёт iOS?

Для разработки интерфейсов под iOS рекомендую Human Interface Guidelines от Apple.

Там описаны принципы, которыми Apple руководствуется при создании своих интерфейсов:
— Навигация и структура экранов.
— Компоновка элементов UI.
— Типографика и визуальная иерархия.
— Адаптивность интерфейсов.
— Работа с интерактивными элементами.

Можете использовать этот гайд в Claude, когда нужно продумать интерфейс для приложения или сайта в стиле iOS.

Если у вас тоже есть полезные гайды, скиллы или MCP для AI-агентов — делитесь в комментариях ☕️

💻 КОД — техножурнал

Удаляем нейрослоп из текстов ИИ

Эти промпты помогут сделать текст живее, убрать шаблонные фразы и добавить нормальный человеческий стиль.

➡️ Делаем текст живым:

Ты — редактор с острым глазом на сконструированные тексты. Найди в моём тексте всё, что выдаёт нейросеть: слишком ровные предложения, нейтральный тон, заученные формулировки, слова "таким образом", "важно отметить", "в заключение". Перепиши так, как сказал бы человек, который это реально пережил — немного грубее, прямее, с живыми паузами и без попытки понравиться всем. Текст: [вставь].

➡️ Добавляем ритм и долю хаоса:

Это не редактура грамматики — это редактура мышления. Перепиши текст так, чтобы идеи двигались как мысли живого человека: местами неровно, местами резко, иногда медленнее. Разбей любой блок, где предложения одинаковой длины идут подряд. Там, где текст выглядит слишком контролируемым — сломай ритм намеренно. Текст: [вставь].

➡️ Избавляемся от ИИ-маркеров:

Ты специализируешься на поиске признаков ИИ-текста. Пройдись по тексту и убери их один за одним: длинные тире вместо живых пауз, пассивный залог, структура "тезис — три пункта — вывод", вводные слова "безусловно", "стоит отметить", "именно поэтому". Замени на живые разговорные конструкции. Текст: [вставь].

➡️ Добавляем точку зрения и убираем нейтральность:

Ты помогаешь найти личный голос в тексте. Перепиши так, чтобы в нём была чёткая точка зрения — не нейтрального наблюдателя, который пытается всем угодить, а конкретного человека с мнением. Пусть проявятся небольшие противоречия, смены тона, моменты, где автор явно что-то чувствует или не согласен. Текст: [вставь].

➡️ Итоговая проверка:

Прочитай текст глазами человека, который листает ленту. Оцени по 4 критериям: есть ли фраза, которую живой человек никогда не скажет вслух; звучит ли начало как реклама; повторяется ли одно и то же слово или структура дважды; ощущается ли автор за текстом или текст кажется безличным. Перепиши проблемные места и выдай чистовую версию целиком, без пояснений. Текст: [вставь].

💾 Сохраняем и пользуемся.

💻 КОД — техножурнал

Cloudflare открыла AI-агента для аудита безопасности

Cloudflare опубликовала исходный код скилла, который делает ИИ-агента аудитором безопасности.

Компания использует этот инструмент внутри для поиска и проверки уязвимостей. Агент самостоятельно изучает систему, находит потенциальные проблемы, проверяет их и готовит отчёт.

Что умеет агент
— Изучать систему и искать уязвимости.
— Проверять найденные проблемы, чтобы отделить реальные риски от ложных срабатываний.
— Перепроверять результаты.
— Формировать готовый отчёт по итогам аудита.

Главная идея — автоматизировать не только поиск уязвимостей, но и их проверку. Это позволяет использовать ИИ-агента как часть процесса аудита безопасности, а не просто как инструмент для поиска подозрительного кода.

Исходный код

™️ Cloudflare выложила скилл в открытый доступ на GitHub. Посмотреть проект можно в репозитории security-audit-skill.

💻 КОД — техножурнал

OpenResearch: ИИ-агент, который сам проводит исследования

AlphaXiv выпустила OpenResearch — бесплатный Open Source-инструмент, который позволяет использовать Claude Code, Codex, OpenCode и Cursor для самостоятельной исследовательской работы.

Вместо обычного запроса агент получает исследовательскую задачу и может пройти весь цикл:
— Изучить научную литературу и существующие решения.
— Сформулировать гипотезы и предложить эксперименты.
— Запустить код, проверить результаты и изучить доказательства.
— Сохранить выводы, файлы и результаты экспериментов.

Главная особенность — параллельная работа нескольких агентов. Разные направления исследования можно запускать одновременно, а OpenResearch сохраняет историю экспериментов, изменения кода и полученные результаты. Это позволяет не просто получить ответ от ИИ, а проследить, как он пришёл к выводу.

Локальный запуск и Open Source

Проект работает локально и хранит проекты, эксперименты, логи и артефакты на компьютере пользователя. Поддерживается запуск на Windows, macOS и Linux, а также подключение собственных моделей через Ollama, LM Studio и другие совместимые решения.

Для старта достаточно установить CLI и запустить: orx up

После этого открывается локальная панель управления.

™️ Исходный код и инструкция по запуску доступны в репозитории OpenResearch на GitHub.

Можно ли теперь поручить ИИ полноценный научный ресёрч? Технически — да, но результаты экспериментов и выводы всё равно требуют проверки человеком.

💻 КОД — техножурнал

Как отследить лимиты Claude?

Claude Usage Monitor — бесплатное расширение для Chrome и Firefox, которое показывает, сколько сообщений осталось в Claude и когда сбросятся лимиты.

Что умеет:
— Показывает текущий лимит сессии и время сброса.
— Отображает недельный лимит.
— Присылает уведомления, когда расход приближается к критическому значению.

Для тех, кто работает с Claude на Windows, есть UsagePeek AI. Утилита работает в системном трее и показывает лимиты без необходимости держать браузер открытым.

Дополнительно она умеет отслеживать расходы Claude Code и автоматически возобновлять задачи после сброса лимитов.

❗️ Есть бесплатный триал на 7 дней.

Следите за расходом лимитов Claude?
💯 — всегда
🤔 — не знал(а), что так можно
👻 — нет, но теперь буду

💻 КОД — техножурнал

Anthropic превратила Claude Code в полноценный AI-проект

Claude Code теперь умеет самостоятельно организовывать работу над большими задачами. Anthropic представила обновлённые Projects — режим, в котором Claude разбивает проект на отдельные потоки, запускает их параллельно и собирает результаты в одном месте.

Как это работает

Вместо десятков отдельных сессий разработчик задаёт общую цель. Claude сам определяет, какие задачи нужно выполнить, распределяет их между потоками и координирует работу.

Каждый поток получает собственную облачную сессию Claude Code, отдельную ветку и копию репозитория. Это позволяет одновременно заниматься разными частями проекта — например, исправлять ошибки, писать тесты и готовить изменения в коде.

При этом работа не заканчивается, когда вы закрываете ноутбук. Потоки продолжают выполняться в облаке, а следить за прогрессом и управлять задачами можно даже с телефона.

Контекст сохраняется между задачами

Projects рассчитаны на длительную работу. Claude запоминает решения, детали проекта и результаты предыдущих задач, чтобы не приходилось каждый раз объяснять всё заново.

В проекте также появилась библиотека для файлов и артефактов, которые добавляются или создаются в процессе работы.

Что с доступностью

Projects пока находятся в бета-тестировании. Доступ открывают избранным подписчикам Claude Pro и Max, использующим облачные сессии Claude Code.

😛 Если функция ещё не появилась, можно записаться в список ожидания.

Подробнее о новой системе — в официальном анонсе Anthropic и документации Claude Projects.

Локальный запуск потоков на собственном компьютере Anthropic обещает добавить совсем скоро. Сейчас они работают в облаке.

💻 КОД — техножурнал

ИИ взломал OpenAI с помощью ИИ 😳

Исследователи Hacktron получили доступ к аккаунтам сотрудников OpenAI через цепочку из двух уязвимостей. Среди подключённых сервисов оказались GitHub, Slack, Gmail и Google Drive.

Как это произошло

Команда Hacktron обнаружила уязвимость в системе авторизации ChatGPT/Codex и использовала её для захвата аккаунтов сотрудников OpenAI.

Чтобы подтвердить успешный взлом, исследователи создали pull request во внутреннем монорепозитории компании. На всю атаку ушло меньше 72 часов.

Но самое интересное — кто помогал искать уязвимость.

Claude взламывает OpenAI

Большую часть работы выполнили модели главного конкурента OpenAI — Anthropic:
— Claude Opus 4.8 нашёл уязвимость и собрал часть эксплойта.
— Opus 5 помог довести атаку до рабочего RCE — удалённого выполнения кода.

То есть ИИ одной компании помог исследователям атаковать инфраструктуру другой.

Чем всё закончилось

После получения отчёта OpenAI закрыла уязвимость и выплатила исследователям $6500.

😛 Историю взлома Hacktron опубликовала в своём техническом разборе.

Гонка ИИ вышла на новый уровень: теперь нейросети помогают находить уязвимости не только у пользователей, но и у самих разработчиков ИИ 😆

💻 КОД — техножурнал

Кто читает ваши переписки с ChatGPT?

Сотни подрядчиков OpenAI могут читать переписки пользователей ChatGPT. Об этом рассказывает 404 Media в расследовании о проекте Lily.

$50 в час за чтение чужих промптов

Цель проекта — улучшить качество ответов ИИ-моделей. Для этого OpenAI привлекает подрядчиков, которые изучают пользовательские запросы и оценивают ответы нейросети по шкале от 1 до 7.

По данным издания, исполнители получают $50 в час.

Один из подрядчиков признался:

«Не думаю, что пользователи представляют, что где-то есть подрядчик, который анализирует их переписки».

И речь идёт о потенциально огромном количестве данных: у ChatGPT более 900 млн пользователей.

Личные данные могут просачиваться

OpenAI утверждает, что имена и личная информация удаляются до передачи переписок исполнителям. Но компания признаёт: фильтр может ошибаться, и персональные данные иногда попадают к проверяющим.

На вопрос о том, уведомляла ли OpenAI пользователей о такой практике, компания не ответила.

Anthropic также подтвердила 404 Media, что использует человеческую проверку переписок.

Как защитить свои чаты

Если не хотите, чтобы ваши новые переписки использовались для улучшения моделей, проверьте настройки конфиденциальности:
1. Откройте настройки ChatGPT.
2. Перейдите в раздел управления данными.
3. Отключите «Улучшать модели для всех» (Help improve our AI models).

😛 Подробнее о настройках — в официальном FAQ OpenAI.

Для Anthropic действуют собственные настройки конфиденциальности.

Важно: отключение использования данных для обучения не означает, что переписки вообще никто не может просматривать. Поэтому не отправляйте в чат пароли, ключи API, документы с паспортными данными и другую чувствительную информацию.

А вы догадывались, что ваши переписки могут читать люди?
💯 — всегда так думал(а)
😱 — нет, это шок
👻 — меня это вообще не волнует

💻 КОД — техножурнал