Что пишут в CLAUDE.md и AGENTS.md: разбор 3 126 популярных репозиториев GitHub
К сожаленью, не нашел в русскоязычном комьюнити расширенного писания правил, как сейчас складывается практика по CLAUDE.md или AGENTS.md, хотя за более чем год она должна была сложиться. Поэтому решил провести свое исследование, чтобы можно было говорить не на уровне персональной экпертности, а на уровне цифр и того, как эти подходы помогают продвигать продукты. Файл правил для AI‑агента — CLAUDE.md или AGENTS.md
Как ИИ-агенты за три недели собрали архив моей семьи — и что из этого выросло
За три недели два ИИ-агента и я собрали открытый архив моей семьи: 597 человек, 648 документов и снимков, записи с 1705 года. Из этого опыта выросли два открытых проекта: движок для семейных сайтов gene-archive и MCP-сервер genealogy-mcp, который учит любого ассистента искать предков, не выдумывая их.В статье — как это было по шагам: от первого вопроса к модели до своего движка и MCP. И главное, чему пришлось научить агентов, чтобы им можно было верить.1. Идея: отдать семейный архив агенту
Почему Codex тратит токены даже когда просто ждёт: что происходит внутри Harness
Сразу скажу: к самой модели Codex у меня больших претензий нет. На сложных задачах по программированию она работает очень хорошо. Но после нескольких длинных запусков я начала подозревать, что часть проблем с расходом лимитов возникает не на уровне модели, а на уровне Harness — той самой обвязки вокруг модели, которая управляет shell-командами, браузером, MCP, фоновыми процессами, агентами и ожиданием их результатов.Поводом стали два наблюдения из моего обычного рабочего процесса. А потом я полезла в Issues репозитория Codex и обнаружила, что похожее поведение замечала далеко не только я.
Z.Ai снова обновили цены на свои подписки Coding Plan
Совсем недавно цены были такие: старая страница с тарифами z.ai на coding planА теперь цены выглядят уже не так приятно, я бы даже сказал, кусаются:
Три компромисса, от которых мы отказались: AI в дневниковом исследовании
Дневниковое исследование - один из самых информативных методов в качественном арсенале. Респонденты фиксируют поведение в реальном времени, в естественном контексте, без эффекта интервью. Но у информативности есть цена: метод требует от команды больше ресурсов, чем почти любой другой. Десятки респондентов, у каждого отдельный чат, в который ежедневно приходят текстовые записи, фотографии, голосовые сообщения, видеокружочки. Данных много, и это известно заранее - ещё на этапе проектирования.Поэтому три компромисса закладываются в дизайн исследования задолго до старта поля:
Что вы не знали о Claude Code: архитектура, управление и инженерные практики
ОбложкаЭто перевод статьи разработчика нескольких мега-популярных инструментов -https://github.com/tw93
А что, если MCP вам вообще не нужен?
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, почему увлечение MCP-серверами может быть избыточным. Автор показывает на практике: во многих сценариях агенты справляются куда лучше, когда работают напрямую через Bash и небольшие скрипты, без громоздких серверов, длинных описаний и лишнего контекстного шума.После нескольких месяцев безумия вокруг «агентного» кодинга Twitter всё ещё полыхает обсуждениями MCP-серверов. Раньше я делал небольшой бенчмарк
Claude Code снова удивляет — теперь уже в криптографии
Мы уже видели, как языковые модели решают задачки, над которыми профессора чесали головы годами. Видели, как они не решали задачу, а просто находили ответ, потому что знали, где копать (и не ленились, в отличие от нас, смертных). А теперь Claude Code от Anthropic залез в криптографию и починил реализацию постквантового алгоритма.Инженер писал на Go реализацию ML-DSA, всё шло по плану, пока проверки не начали сыпаться с “invalid signature”.
