GPT-5.5, DeepSeek V4 и Kimi K2.6 уже доступны в Veai
Прогнали на нашем интерактивном бенчмарке gpt-5.5 показывает заметно более надёжный профиль работы с инструментами и проверкой собственного результата, чем gpt-5.4. По формальной проверке корректности результата gpt-5.5 успешно закрывает на 20% больше
Пробуем использовать локальные LLM для написания кода
ИнтроКогда возникают мысли про бесплатное использование агентов для написания кода, появляются два варианта: поискать бесплатные сервисы и использовать локальные модели. В прошлой статье мы рассмотрели возможности бесплатного использования облачных моделей. В этой же статье мы посмотрим, можно ли использовать локальные модели для написания кода с помощью тех же агентов.
Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии
Привет Хабр! В нашем блоге кейс-пополнение. Дисклеймер:
Skaro — AI-оркестратор полного цикла разработки
Всем привет!Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.
автоматизация браузера и развёртывание функций прямо из терминала
Notte — платформа для автоматизации браузера. Недавно мы выпустили CLI, который позволяет управлять браузерными сессиями, запускать AI-агентов, извлекать структурированные данные и развёртывать функции автоматизации, всё это прямо из терминала.В этой статье разберём, что он умеет и как устроен.Какую проблему мы решалиБольшинство рабочих процессов автоматизации браузера начинаются локально. Вы пишете скрипт на Playwright или Puppeteer, он работает на вашей машине, а затем вы тратите время на его переработку под продакшн.
ИИ-трансформация 2026: от хайпа к инфраструктуре. 5 структурных сдвигов, которые меняют стек технологий
Еще недавно ИИ был набором экспериментальных фич. В 2026 году мы видим, как он превращается в «невидимую инфраструктуру». По прогнозам Goldman Sachs, расходы на ИИ превысили $500 млрд, но главная новость не в деньгах, а в архитектуре: ИИ консолидируется в суперприложения и агентные системы, которые берут на себя управление рабочими процессами.Разбираем пять трендов, которые определяют, как мы будем кодить, строить бизнес и управлять данными в ближайшие годы.1. Агентные системы как новая рабочая сила
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
Используем агентов LLM для миграции кода
Агенты LLM меняют подходы разработчиков к миграции кода, превращая утомительные, подверженные ошибкам рефакторинги в интеллектуальные, полуавтоматизированные рабочие процессы. В этой статье мы показываем, как с помощью агентов перенести кодовую базу Java на TypeScript, проанализировав код, спланировав шаги и выполнив изменения с учетом архитектурных особенностей и проверки на основе CI.
