Исследование: Claude Code отправляет в 4,7 раза больше служебных токенов, чем OpenCode
Компания Systima сравнила объём служебных данных, которые Claude Code и OpenCode передают языковой модели вместе с пользовательским запросом. Решение от Anthropic использует в 4,7 раза больше токенов и быстрее расходует лимит.
Claude опроверг знаменитую гипотезу якобиана. Она держалась 87 лет, а проверка занимает минуту
В ночь после финала чемпионата мира по футболу математик Левент Альпёге опубликовал в X сообщение
MCP Gateway: когда инструменты перестают быть интеграцией и становятся архитектурой
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Гуляев, я работаю в команде Рег.облака над облачными решениями
Тест Тьюринга для Fable 5. Сможет ли флагманская модель Anthropic прикинуться человеком?
Про тест Тьюринга слышали все, и почти все представляют его как какой-то экзамен: есть машина, есть список вопросов, машина отвечает — и либо проходит, либо нет. Так вот, ничего этого не существует. Ни списка, ни методики, ни проходного балла.
Пять проектов, где ИИ-агент проверяет сам себя — итоги хакатона Built with Claude
7 июля стартовал недельный онлайн-хакатон Built with Claude: Life Sciences
Конец «крестного отца интеллектуальной собственности»: почему IBM добровольно отказалась от короны патентного короля
Примерно так работала IBM еще недавно
Разрушители мИИфов – тестируем Headroom. Правда ли умная прокся может сэкономить вам токены?
Признаю: в прошлой статье про тестирование Caveman я в конце написал, что такие инструменты, как RTK, действительно, могут помочь сэкономить токены. Я доверял самому принципу возможности экономии токенов, но не доверял конкретным цифрам эффективности, которые заявляет Headroom. Был уверен, что, садясь за тесты, скорее всего, увижу, не 60–95% экономии токенов, а типа 10% — или что-то такое. Но результат меня удивил в худшую сторону. Итак, тестируем Headroom вместе:Как Headroom работает
Kadr: видеоредактор, в котором Claude Code монтирует рядом с тобой
Я задался вопросом: как должен выглядеть видеоредактор, если проектировать его в эпоху ИИ-агентов — не «редактор плюс кнопка с нейросетью», а инструмент, где агент работает на том же таймлайне, теми же операциями, что и человек? Ответа не нашлось, и я начал писать свой.Так появился Kadr — открытый (GPL-3.0) многодорожечный видеоредактор на Electron + React + TypeScript: GPU-композитинг на WebGL2, WYSIWYG-экспорт, локальное распознавание речи, программируемая моушн-графика на React — и настоящая интерактивная сессия Claude Code в панели рядом с превью, подключённая к живому проекту через MCP.
89% моих трат на AI‑агентов — это кэш, а не генерация. Написал CLI, чтобы увидеть
Я много работаю с кодинг‑агентами в Claude Code. В какой‑то момент поймал себя на том, что не представляю, на что уходят токены. Счёт в конце месяца есть, а из чего он складывается, непонятно. Написал небольшую утилиту, которая читает то, что Claude Code и так пишет на диск, и раскладывает расходы по статьям. То, что она показала, мне не понравилось.Вывод ledgent report ‑redact
