Я попросила Claude Fable 5 сделать игру одним промптом. Получился симулятор админа ИИ-канала
9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 - первую публичную модель класса Mythos, на ступень выше привычного Opus. Релиз громкий: 80,3% на SWE-bench Pro, миграция кодбазы Stripe за день, "самая мощная публичная модель в истории компании".Но бенчмарки - это чужой опыт. Мне было интереснее проверить свое: может ли модель не просто написать кусок кода, а собрать маленький продукт целиком - с идеей, механикой, балансом, интерфейсом и концовками.
Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP
Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.
Accept-driven development или давайте снова понимать свой код
Наверное, через это уже прошёл каждый из нас :)
Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)
У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.
Anthropic выпустила Fable 5 — и я задумался, не движемся ли мы не в ту сторону
Самая мощная публично доступная модель оказалась дороже и медленнее. Разбираю релиз и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее роста потолка9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos. Той самой Mythos, которую в апреле компания сочла настолько мощной (и потенциально опасной в части кибербезопасности), что не стала открывать публике, а раздала ограниченному кругу организаций в рамках программы Project Glasswing. Спустя меньше трёх месяцев Anthropic решила, что готова дать публике модель того же класса — с оговорками.
Модель, которую боялись выпускать, теперь доступна всем. До 22 июня — бесплатно в подписке
Помните Claude Mythos? Ту самую модель Anthropic, которая в апреле находила уязвимости во всех основных ОС и браузерах, хотя её даже не учили этому специально. Тогда компания просто отказалась её выпускать. Доступ дали только Apple, Google, Microsoft и ещё паре гигантов, чтобы те успели залатать собственные дырыТак вот, вчера её выпустили. Называется Claude Fable 5
Топ-советы по Claude Code от Бориса Черни и не только: гайд на 56k звёзд — что реально работает, а что мимо
Главный вывод про поиск: «Claude Code выкинул RAG» и «я внедряю Graphify» — не спор, а две половины одного гибрида. Для кода побеждает связка grep + структурный индекс (tree-sitter/AST), а не чистый grep и не чистый вектор.Вектор проиграл коду по делу, а не вообще: точность (символ есть или нет), свежесть (индекс устаревает), чанкинг (кусок ≠ логическая единица). А слабость grep — расход токенов — чинится специализированными search-моделями, не переходом на вектор.Сам создатель Claude Code выбрал agentic search «по ощущениям»
Разрыв в ИИ-компетенциях растёт. Что с этим делать компании?
28 мая мы провели в Альпине закрытую мастер-встречу про то, как растить ИИ-компетенции в команде без миллионных бюджетов. На встречу подключились более 150 специалистов из фармы, ритейла, IT, логистики и банков. Я рассказывал про наш путь в AlpinaGPT, коллеги показывали свои кейсы в маркетинге, продажах и разработке, в зале задавали вопросы CTO и L&D-директора крупных российских компаний. После трёх часов разговоров у меня осталось одно главное наблюдение — то, ради чего я и пишу эту статью.Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI
Персональный ассистент по поиску работы на hh.ru: Python + LLM + OpenCode
Мы можем знать - мы будем знать!Мне всегда было интересно, что там во всех этих 2000+ вакансиях, которые мне выдает hh.ru, когда я туда захожу? Самому хватало терпения просмотреть 20-30, ну от силы 40 вакансий. Понятно, что можно перелететь в конец (или любую страницу) пэйджинга и там глянуть часть вакансий, но это не дает всей картины в целом, а это важно.А что если перепоручить задачу (ну хоть какую-то её часть) ai-агенту? Сказано — сделано (в современную-то эпоху вайбкодинга).НачалаПервое, что я определил, — это главные функции, которые были нужны:Собрать
