💻 Replit: независимость, суд с Apple и 300% удержание клиентов

Глава Replit Амджад Масад дал большое интервью TechCrunch, в котором объяснил, почему компания не собирается продаваться, как это сделал конкурент Cursor (по слухам, SpaceX покупает его за $60 млрд). По словам Масада, Replit принципиально отличается от Cursor: у них положительная валовая маржа уже больше года, а целевая аудитория - не разработчики, а люди без технического бэкграунда, которым нужен полный цикл от промпта до готового приложения с безопасностью и базами данных.

Масад заявил, что Replit стремится остаться независимой компанией. Он напомнил, что ещё в 2018 году в Y Combinator они говорили о «миллиарде создателей софта» - и над этой идеей смеялись. Теперь, после запуска агентного кодинга в сентябре 2024 года, мечта стала реальностью. Чистое удержание клиентов (net revenue retention) достигает 300%, а отток минимален: когда инженеры пытаются переписать приложение с Replit на свой стек, они часто делают его хуже.

Отдельно Масад прошёлся по Apple. Replit блокируют в App Store уже несколько месяцев - компания считает, что причина в запуске функции создания iOS-приложений, которая угрожает бизнесу Apple. Официальное объяснение Apple - «загрузка нового кода на устройство после одобрения». Масад называет это ложью и говорит, что готов доказывать это в суде, хотя надеется решить вопрос миром.

#Ai #Replit #Apple #Coding

🖥 Руководитель Claude Code — о лимитах, прозрачности и «lean harness»

Cat Wu, глава продукта Claude Code в Anthropic, заявила, что у компании нет долгосрочного плана развития инструмента — и это осознанная стратегия. В интервью Ars Technica на конференции Code with Claude 2026 она объяснила, что быстрый прогресс моделей и обратная связь от разработчиков делают жёсткое планирование бессмысленным.

Anthropic удвоила лимиты использования Claude Code на тарифах Pro и Max после жалоб пользователей на нехватку вычислительных ресурсов. Причина — взрывной рост: вместо ожидаемых 10x в год компания столкнулась с 80x. Параллельно изменился паттерн использования: от простых чатов к сложным мультиагентным сценариям, потребляющим значительно больше токенов.

Wu отметила, что Claude Code проходит циклы разработки длиной в неделю. Команда экспериментирует в «диком западе» поиска новых кейсов. CLI остаётся центром тяжести, но растёт доля пользователей, переходящих на десктопное приложение — из-за необходимости управлять множеством агентов одновременно. Конкуренты (OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor) не стоят на месте, но Anthropic делает ставку на скорость итераций, а не на долгосрочную дорожную карту.

#Ai #Claude #Coding #Inside

🌈Cursor обновляет тарифы Teams: больше лимитов и новый Premium-план

Cursor анонсировал изменения в тарифах Teams, вступающие в силу для новых клиентов с 1 июня, а для продлевающих — с 1 июля 2026 года. Главные нововведения: увеличение лимитов использования в стандартном плане, появление Premium-места для тяжёлых пользователей агентов и улучшенные инструменты контроля расходов для администраторов.

Каждое место в Teams теперь получает два отдельных пула включённого использования: один — для собственных моделей Cursor (Composer и Auto), второй — для сторонних API. Стандартный тариф за $40/мес. (или $32 при годовой подписке) даёт существенно больше ресурсов без изменения цены. Для самых активных пользователей вводится Premium-место: в 5 раз больше включённого использования, но всего в 3 раза дороже ($120/мес. помесячно, $96 — при оплате за год). По оценке Cursor, такого пула хватит на полный месяц интенсивной работы с агентами для 99% пользователей.

В дашборде Cursor теперь отображается текущий расход по каждому пулу, а администраторы могут настраивать умные оповещения о превышении порогов через Slack или email. Система также будет рекомендовать, кому из команды стоит перейти на Premium-место для оптимизации затрат.

#AI #Cursor #Teams #Coding #Prices

↗️ Kimi K2.7 Code на Fireworks: меньше токенов, выше эффективность агентов

Moonshot AI выпустила K2.7 Code — новую версию кодовой модели из семейства K2. Fireworks AI запускает поддержку Day-0. Модель использует ту же архитектуру: 1 трлн параметров, 32B активных на токен, контекст 256K токенов. Ценообразование соответствует публичным тарифам Moonshot: $0.95 за 1M входных токенов, $4.00 за 1M выходных, $0.19 за 1M при кэш-хите.

Ключевое отличие K2.7 Code — сокращение числа токенов рассуждения примерно на 30% по сравнению с K2.6 при росте результатов на бенчмарках: +21.8% на Kimi Code Bench v2, +11.0% на Program Bench, +31.5% на MLS Bench Lite. Для агентных сценариев это критично: каждый лишний токен умножает стоимость на всех последующих шагах цепочки вызовов. Меньше токенов — быстрее циклы, меньше ретраев, ниже итоговая стоимость задачи.

Fireworks предлагает три режима инференса: Standard (эластичный, pay-per-token), Priority (приоритетный трафик, ~1.5x Standard) и Fast (100+ токенов/с, ~2x Standard, скоро). Для агентных нагрузок с burst-трафиком не нужно резервировать GPU — достаточно выбрать tier под задачу.

#AI #KimiK27Code #MoonshotAI #FireworksAI #Agents #Coding

🌈 Cursor представил собственную AI-модель, Git-платформу и мобильное приложение

Разработчик AI-редактора кода Cursor анонсировал сразу три новинки: собственную языковую модель, обученную полностью внутри компании, новую Git-платформу и мобильное приложение. Это шаг к созданию замкнутой экосистемы для разработчиков, не зависящей от сторонних провайдеров.

Собственная модель Cursor, по словам команды, уже превосходит GPT-4 и Claude по ряду бенчмарков в задачах генерации и рефакторинга кода. Git-платформа обещает более тесную интеграцию с AI-ассистентом — автоматические ревью, умные мерж-реквесты и контекстный анализ изменений. Мобильное приложение пока находится в раннем доступе и позволяет просматривать код, отвечать на комментарии и запускать AI-подсказки со смартфона.

Для разработчиков это означает снижение задержек при работе с AI (собственная модель быстрее), единое хранилище кода с AI-функциями и возможность контролировать код с мобильного устройства. Cursor стремится конкурировать с GitHub Copilot и VS Code, предлагая более глубокую интеграцию AI на всех этапах разработки.

#Tech #AI #Cursor #Coding #Git #Development #MobileApp

👨‍💻 Разработчик Anthropic поделился техниками промптинга для Fable 5: сначала найдите свои «слепые зоны»

По словам разработчика Anthropic Тарика Шихипара, с новой моделью Claude Fable 5 качество результата всё чаще упирается не в модель, а в «слепые зоны» самого пользователя. Он выделяет четыре категории: «известные известности» (что уже в промпте), «известные неизвестности» (вопросы, которые вы осознаёте), «неизвестные известности» (очевидное, что вы не записываете) и «неизвестные неизвестности» — то, о чём вы даже не подумали. Именно последние, по его мнению, — главная проблема.

Шихипар рекомендует перед началом работы проводить «blindspot pass»: попросить Claude найти ваши неизвестные неизвестности. Пример промпта: «Я добавляю новый auth-провайдер, но ничего не знаю о модулях аутентификации в этой кодовой базе. Сделай blindspot pass, чтобы помочь мне понять мои неизвестные неизвестности и лучше сформулировать запрос». Для областей с «неизвестными известностями» (например, визуальный дизайн) он советует генерировать несколько радикально разных прототипов в HTML, чтобы было на что реагировать.

Во время реализации Шихипар предлагает вести временный файл implementation-notes.md, куда Claude записывает принятые решения. При неожиданных edge cases модель должна выбирать консервативный вариант, логировать отклонение и продолжать. После завершения — «питчи и объяснения» для стейкхолдеров и «квизы»: Claude генерирует HTML-отчёт с изменениями и проводит тест. Шихипар не мёрджит код, пока не пройдёт квиз без ошибок.

#AI #Prompt #Advice #Coding #Claude #Fable

↗️ Интересная статистика AI-кодинга от Cursor

Cursor опубликовал отчёт на основе двух лет агрегированных данных использования — и результаты оказались неожиданными. Медианный разработчик генерирует около 700 строк кода в неделю, тогда как топ-10% пользователей — до 9 000 строк. А топ-1% создаёт 30–40 тысяч строк в неделю, что эквивалентно работе примерно 45 «средних» разработчиков.

Главный вывод: 90% токенов Cursor — это входные токены (чтение кодовой базы и документации). Выходные токены (генерация кода) составляют лишь 10%. Это соответствует классическому наблюдению «10:1 чтение кода против написания», которое ещё в 2008 году сформулировал Роберт Мартин. Без кэширования контекста затраты на токены были бы в 10 раз выше — Cursor использует кэш для 90% операций чтения.

Отдельно отмечено, что Opus 4.7 от Anthropic — самая дорогая модель: почти в 10 раз дороже собственной модели Cursor Composer 2.5. При этом более дорогие модели показывают более высокий процент принятия сгенерированного кода. Для компаний среднего и крупного размера экономия на менее дорогих моделях может быть критичной.

#Ai #Cursor #Coding #Development #Stats #Tokens

⌨️ Bun переписан с Zig на Rust — Claude Fable 5 написал миллион строк кода за 11 дней

Разработчик JavaScript-рантайма Bun Джарред Самнер полностью переписал проект с Zig на Rust, используя предрелизную версию модели Claude Fable 5 от Anthropic. 64 экземпляра Claude работали параллельно 11 дней и сгенерировали более миллиона строк кода. Счёт от API составил около $165 000 — по оценке Самнера, команда людей потратила бы на это около года.

Причина миграции — надёжность. Zig постоянно порождал ошибки памяти и краши, которые было трудно исправить окончательно. Rust, напротив, отлавливает многие такие баги на этапе компиляции. Новая версия Bun v1.4.0 уже доступна в canary-релизе: в ней исправлено 128 ошибок, а производительность выросла на 2–5%. Самнер не беспокоился о затратах — Bun и его команда были приобретены Anthropic в декабре 2025 года.

Для разработчиков это означает, что AI-агенты уже способны выполнять масштабные миграции кодовой базы, которые раньше требовали месяцев работы целой команды. Хотя $165 000 — серьёзная сумма, результат показывает, что при наличии правильной модели и параллельного запуска AI может взять на себя задачи уровня рефакторинга целого рантайма.

#AI #Coding #Bun #Rust #Claude #Anthropic

📯 Год после объединения Cognition и Windsurf: итоги и планы

Ровно год назад Cognition и Windsurf завершили сделку по слиянию, которая началась с пятничного звонка и завершилась подписанием соглашения через 72 часа. За это время команда выросла с 44 до 350 человек, а годовой recurring revenue превысил $500 млн (с $73 млн на момент объединения).

За 12 месяцев Devin превратился из «джуниора» в инженера уровня middle-senior: теперь он умеет запускать, планировать и управлять другими Devin-агентами, тестировать свой код через computer use, само-верификацию и автоисправления. Cognition выпустила собственные модели SWE-1.5, SWE-1.6 и SWE-1.7 (последняя — на прошлой неделе), а также запустила Devin Review, Devin CLI, Devin Desktop и Windsurf 2.0.

Среди ключевых релизов: Voice Mode, Parallel Agents, Arena Mode с публичным лидербордом, Tab v2, Plan Mode, Megaplan, Devin Fusion, FrontierCode, Devin Security Swarm. В июле 2026 года запущена программа Devin Security Vulnerability Remediation Program. Компания открыла офисы в Сан-Франциско, Нью-Йорке, Лондоне, Сингапуре и Токио.

#Business #AI #Cognition #Windsurf #Devin #Coding #Development

✅ Комитет GCC утвердил политику приёма кода, написанного ИИ

Проект компилятора GCC официально определил правила для контрибуций, созданных при помощи генеративных моделей. Теперь разработчики обязаны явно помечать такие участки кода при отправке патчей.

Политика требует, чтобы участники сообщали, какие именно изменения были сгенерированы ИИ. Ревьюеры и руководящий комитет будут рассматривать такие патчи в индивидуальном порядке, уделяя особое внимание вопросам лицензионной чистоты и авторства. Решение принято на фоне юридической неопределённости вокруг статуса сгенерированного кода, отмечает LWN.

Для GCC это не полный запрет ИИ-инструментов, а введение прозрачности и сохранение человеческого контроля за качеством. Комитет обещает следить за развитием законодательства и корректировать правила при необходимости.

#AI #GCC #OpenCode #Development #Coding #Programming