MitM-прокси для LLM
Многие разработчики в последнее время используют облачные LLM для генерации программного кода, в том числе с помощью агентов. Но это вызывает как минимум две проблемы:Утечка информации: мы не знаем, какие данные LLM передаёт в облако
SkillsBench: скиллы дают реальный буст, но только если их писал человек
Исследователи сделали первый бенчмарк, который измеряет, помогают ли «скиллы» ИИ-агентам решать задачи. Его назвали SkillsBench.Skill — это, по сути, папка с инструкциями, скриптами и подсказками, которую агент читает перед тем, как приступить к задаче. Что-то вроде методички для конкретной предметной области. Такие скиллы уже активно используются в Claude Code, Gemini CLI и Codex CLI, но до сих пор никто систематически не проверял, работают ли они вообще.
Вайб-ЛЛМинг. AI агенты теперь сами обучают LLM с помощью Hugging Face Skills
Hugging Face релизнули Skills — Agent Context Protocol (ACP), через который упаковываются определения разных задач для ИИ агентов. По сути — это папки, в которых собраны инструкции, скрипты и ресурсы для использования ИИ-агентом под конкретный кейс. В каждой такой папке есть файл “SKILL.md” с YAML-фронтматтером (имя и описание) и далее текст с инструкциями, которым кодовый агент следует, пока этот скилл активен. Сама концепция повторяет Claude Skills (о чем Hugging Face открыто заявляет).LLM обучает LLM
Google встроила Gemini CLI в редактор кода Zed
Google объявила о поддержке Gemini CLI в редакторе кода Zed
