GitHub Copilot CLI: агентный режим и планирование задач
Привет, Хабр! Недавно GitHub выкатил крупное обновление Copilot CLI — инструмент превратился из простого подсказчика команд в полноценного агента с режимом планирования, памятью репозитория и кучей новых возможностей. Разберём, что появилось и как это использовать.Для тех, кто пропустил: что такое Copilot CLIGitHub Copilot CLI — ИИ-ассистент, который живёт прямо в терминале. Работает на Linux, macOS и Windows (через PowerShell или WSL). Умеет отвечать на вопросы, генерировать и отлаживать код, а также взаимодействовать с GitHub: создавать pull request, закрывать issue, анализировать изменения в репозитории, запускать workflows.Запускается командой copilot
Почему AI-агенты такие медленные? Часть 1: Путь вайбкодера
Странный вопрос, не правда ли? У AI-агентов, конечно, есть разные проблемы, но вряд ли их можно обвинить в медлительности. Спросите, как говорится, любого, какие у него ощущения от AI, и первое, что вы услышите, будет что-то вроде: «AI за 3 часа сгенерировал мне 100 тысяч строк кода». Разве это можно назвать медлительностью?На этом месте можно было бы и разойтись: 100 тысяч за 3 часа. Покажите мне человека, который способен хотя бы в половину этого, — и «я съем свою шляпу». Но я по‑прежнему утверждаю, что AI-агенты слишком медленные. Не верите? Добро пожаловать под кат…Дисклеймер
Moltbot: 83 сценария использования open-source AI-агента
Бесплатный агент с 100K+ звёзд на GitHub, который реально выполняет задачи — не просто отвечает текстомДля нетерпеливыхЧто это: Moltbot (ex-Clawdbot, ex-OpenClaw) — open-source AI-агент, работающий 24/7 на вашем сервере.Отличие от ChatGPT: Это не чат-бот. Агент имеет доступ к инструментам (браузер, почта, API) и выполняет действия автономно.Стоимость:Сам агент: бесплатно (MIT лицензия)API для LLM: $25-150/мес (или бесплатно через локальные модели)В статье:
Claude Code научился запоминать задачи — но нужна одна настройка
Персистентные Tasks, субагенты на общем списке, зависимости между задачами — разбираем обновление и подводные камниТа самая одна настройкаВот она:CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID=my-project claude Всё. Теперь задачи сохраняются между сессиями. Закрыл терминал, открыл снова с тем же ID — задачи на месте.Что ещё появилось в новых Tasks:Субагенты видят общий список: 5 воркеров на одном task listЗависимости: "Задача 3 ждёт задачу 2" — агент понимаетMulti-session: Два терминала работают с одним списком
Clawdbot — автономный агент с инициативой
К началу 2026 года стало заметно: формат "чат с LLM" перестал закрывать реальные инженерные задачи.Да, модель может подсказать решение. Но дальше начинается привычная цепочка: открыть терминал, написать код, проверить, подправить, запустить, отследить результат.Появляется закономерный вопрос: если модель знает, какие шаги нужны, почему она не может их выполнить сама?Отсюда и растущий интерес к автономным агентам - системам, где LLM используется не как чат, а как управляющий слой поверх реальной среды исполнения. Clawdbot - один из таких проектов. И он open-source!
Бустер для мозга. Projects в Claude. Методологическая магия
СпойлерМожет показаться что я рекламирую Claude - нет, у ChatGPT есть такая же штука.Захочется наброситься со словами - да это же очевидно, открыл Америку! - жгите слогом.Нейроскептики скажут - опять доверили стохастическому генератору ответственное дело, куда катится мир! - ОПС, ребятаТут как в FPV - если есть 10 лет опыта, то технологии настолько быстро меняются, что последний год всегда перечеркивает весь предыдущий опыт.О предметной областиУ меня есть продуктовая компания, которая производит и продает контроллеры, позволяющие управлять освещением. Это тысячи электронных плат в год.
«Галлюцинации LLM — это не баг»: профессор математики объясняет, почему ИИ не перестанет врать
Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev
Что нас ждёт с AI в 2026 году — выжимка из 50+ отчётов
Последний месяц я читал всё подряд: отчёты Goldman Sachs, Gartner, McKinsey, интервью Дарио Амодеи и Сэма Альтмана, анонсы с CES 2026. Пытался понять, что реально изменится в этом году и что из этого следует для меня и моих клиентов.
