Your AI Should Be Writing Tests. The Unfair Advantage Every Vibe Coder Ignores
A test is a note you leave for the computer. It says: "this thing works like this, and if it ever stops working like this, let me know."That's it. Imagine you built a calculator. You write a note that says "2 + 3 must equal 5." The computer checks this note every time something changes. If your calculator suddenly returns 6, the note fires. You don't need to understand how the calculator works internally. You just know it's broken because 2 + 3 is not 6.This is the entire concept.What a test looks like in practiceBefore any code, here's the plain-English version:I have a function called calculatePrice. I give it an item that costs $10 and a quantity of 3. I expect $30 back. If I get anything else, something is wrong.In Go, that becomes:func TestCalculatePrice(t *testing.T) { got := calculatePrice(10, 3) if got != 30 { t.Errorf("expected 30, got %d", got) } }
Если попросить ИИ назвать случайное мужское имя, он скажет «Marcus». И будет говорить «Marcus» снова и снова
Разработчик Бенджи Смит провёл эксперимент с 37 500 запросами к пяти моделям Claude с одной задачей: выбрать случайное имя. Самый частый мужской ответ — Marcus, 23.6% от всех попыток. У женских имён фаворит — Amara, 14.3%. А Opus 4.5 при простом промпте возвращал «Marcus» в каждом из ~100 запросов подряд без единого отклонения. При том что каждый вызов API проходит заново через модель, без кеша.Всего за эксперимент модели выдали 1 680 уникальных имён, но если измерить энтропию по Шеннону, реальный выбор эквивалентен ~137 именам. У Sonnet 4.5 ещё меньше — около 22. Разброс между моделями хорошо виден в таблице.
Нейросети Claude в России: Opus 4.6, Sonnet, Haiku. Как использовать и выбрать ИИ
Как использовать в России нейросети Claude без VPN. Обзор Claude Opus 4.6, Sonnet, Haiku: тесты, возможности, фишки и удобные способы оплаты.
Пользователь проверил способность Claude назвать 37 500 случайных имён
Разработчик Бенджи Смит провёл эксперимент, в ходе которого пытался выяснить, как языковые модели обрабатывают случайности. Он попросил модели Claude назвать 37 500 случайных имён, и ИИ не переставал повторять Marcus («Маркус»).
Интервью главного по продукту из Claude Code
Интересное интервью Бориса Чёрного (Head of Product в Claude Code). То что запомнилось мне.Не нужно экономить на токенах слишком рано, экспериментируйте, время дороже. Если идея взлетела, вот тогда оптимизируем стоимость.Берите самую умную модель, а не самую дешёвую. Слабая модель сжигает больше токенов на исправлениях, чем сильная, на правильном ответе с первого раза.Но не забываем, что он больше всех заинтересован в том, чтобы мы тратили больше 🙂Специально недофинансируйте проекты.
Claude Sonnet 4.6: обзор, бенчмарки, сравнение
Пристегните ремни, коллеги-разработчики и любители нейросетей. Если вы думали, что битва титанов между GPT-5.3 и Claude 4.6 Opus, вышедшими в один день, — это пик гонки, то спешу вас обрадовать. Это был только прогрев.
Haiku обогнала Opus, а стартап Taalas впаял нейросеть в кремний
Самые интересные новости за неделю для практикующих инженеров: вайбкодер случайно получил доступ к 7 000+ пылесосам, вышли Sonnet 4.6 и Gemini 3.1 Pro, Haiku со скиллами обошла Opus без них, Claude Code Security и потеря $1,78 млн из-за кода от Claude.Вайбкодер случайно получил доступ к 7 000+ роботам-пылесосамУ меня после прочтения этой новости сразу перед глазами следующая сцена:
Anthropic обвинила три китайские ИИ-компании в создании фейковых аккаунтов с Claude для улучшения собственных моделей
Компания Anthropic обвиняет три китайские компании, занимающиеся разработкой ИИ, в создании более 24 тысяч фейковых аккаунтов с использованием модели Claude AI для улучшения собственных моделей.
Я дал 100 AI-агентам равный бюджет — они изобрели кредиты под 15%
На 47-м часе эксперимента агент №23 попросил у агента №91 «кредит» в 200 токенов под 15% «комиссии». Я такого не программировал. Ни слова про кредиты в промптах не было.Внутри — код на Python, логи, распределение ресурсов. И честный разбор того, что я до сих пор не могу до конца понять.Зачем это вообщеМеня давно интересовала тема emergent behavior в мультиагентных системах. Все пишут про AI-агентов, которые пишут код или отвечают на письма. Я хотел другое: что будет, если дать агентам абстрактную цель и ограниченные ресурсы? Будут ли они сотрудничать? Конкурировать?
