Explyt 4.0: агентский режим и генерация тестов по исполнению
Всем привет! В Питере вместе с летней жарой случился релиз Explyt 4.0 c крутыми фичами для написания кода, тестирования и дебаггинга: агентским режимом Explyt Agent и генерацией тестов по исполнению Generate Tests from Execution.Важные апдейты в Explyt 4.0:обновлённый подход к следованию примеру тестоврасширенная поддержка Testcontainers и @DataJpaTestгенерация тестов по спецификации (EAP)Улучшения и багфиксы:теперь форматируется только сгенерированный код, пользовательское форматирование сохраняетсяобновлены шаблоны запросов для интеграции с моделями Ollama
Нейросетевыми агентами Cursor теперь можно управлять в браузере
В блоге редактора кода Cursor рассказали, что нейросетевыми агентами теперь можно управлять в браузере. Для мобильных устройств разработчики подготовили PWA, чтобы веб-приложение можно было запускать с главного экрана смартфона, как нативное.
Мой ответ Андрею Карпаты или зачем нам Когнитивный Инженер
На той неделе Андрей Карпаты плюсанул и перепостил пост CEO Shopify Tobi Lutke о замене термина prompt engineer на context engineer, сопроводив его своим пояснением, этот репост получил широкую поддержку в профессиональной среде. Действительно, промпт это лишь малая часть взаимодействия с LLM: краткая инструкция, команда или запрос. А вот построение контекста, в который этот промпт попадает, уже куда более сложная инженерная задача.
Агенты & Агентная экономика
Большой Дайджест Недели. Интересные мысли и инсайты.Дайджест по материалам зарубежных медиа. Минимум булшита, максимум инсайтов.=> По словам Марка Бениофф (бессменного CEO Salesforce) ИИ прямо сейчас делает у них до 50% всей работы. Это невероятная цифра! И он планирует, что этот объем будет увеличиваться. Уровень точности их цифровой коммуникации с клиентами составляет 93% (это тоже очень высокая цифра). Они планируют выйти на 1 миллиард ИИ-агентов в работе.=>
Андрей Карпатый: «ПО снова меняется (и опять радикально)»
Представьте карту всего кода в мире: GitHub, Hugging Face... Но что, если я скажу, что самая захватывающая часть этой карты сейчас даже не код, а промпты
Создаем свой RAG: от загрузки данных до генерации ответов с LangGraph. Часть 2
Привет, Хабр!В этой статье я объясню, как работает технология RAG (Retrieval-Augmented Generation), и покажу её базовые реализации. Для примеров я буду использовать фреймворк LangGraph — его основы я разбирал в предыдущей статьеВ конце статьи вас ждет дополнительный пример, поэтому дочитывайте до конца. Как устроен RAGТехнология RAG состоит из двух ключевых компонентов:Индексация (Indexing)Загрузка данныхРазбиение на фрагменты Векторизация Хранение Поиск и генерация (Retrieval and Generation)
Как устроены LLM-агенты: архитектура, планирование и инструменты
Всем привет! С вами Кирилл Филипенко, сисадмин из Selectel, и сегодня мы погрузимся в тему LLM-агентов. Сейчас об этих самых «агентах» кричат буквально из каждого утюга, поэтому пришло время наконец-то разобраться, что это такое, как они работают и с чем их, собственно, едят. Прыгайте под кат, будет интересно!
Наш ответ GitHub Copilot? Или…
«Сбертех», на ЦИПР-2025 представил интеграцию их AI-агента для программирования в свою платформы GitVerse (это которая наш ответ GitHub).Обещания, как всегда, громкие: «полноценный член команды», «оптимизация», «повышение конкурентоспособности».Что, собственно, предлагают?Итак, GigaCode — это не просто чат-бот или умный автокомплит, а агент, который позиционируется как полноценный ревьюер кода. Его можно добавить в свой проект на GitVerse и настроить на автоматическую проверку запросов на слияние.Вот ключевые заявленные возможности:
В GitHub MCP Server обнаружена уязвимость, приводящая к утечке информации из приватных репозиториев
В реализации протокола MCP (Model Context Protocol) от GitHub, известной как GitHub MCP Server, обнаружена уязвимость. Об этом сообщили в блоге Invariantlabs. Уязвимость позволяет извлекать данные из приватных репозиториев пользователей, использующих AI-ассистенты для автоматизации работы со своими репозиториями.
