news.
Недельный геймдев: #275 — 26 апреля, 2026
Из новостей: RayLib 6, продажи Pragmata достигли миллиона копий за 2 дня, продажи Clair Obscur: Expedition 33 составили 8 миллионов копий, GFA Games заблокировали банковские счета в России.Из интересностей: посиделки с разработчиками REPLACED, 7 видов пауз, ощущение живого огня, как продержаться на главной странице itch больше месяца, про технологии No Rest for the Wicked.
Недельный геймдев: #274 — 19 апреля, 2026
Из новостей: Phaser 4, продажи Crimson Desert достигли пяти миллионов копий, миллион вишлистов у Replaced, продажи Windrose достигли 1 миллиона копий, страх и ненависть в PIONER.Из интересностей: как выпустить инди-новеллу и потратить на это 3 млн рублей, как стать инди-разработчиком в 40+ лет без опыта и образования, руководство по стилю для пиксельной графики в стиле NES в вашей ретро-игре, рейтрейсинг в Teardown.
Революция ИИ в 2026 году: ключевые тренды, которые должен знать каждый разработчик
Темпы развития ИИ в разработке программного обеспечения не просто сохранились — они фундаментально изменились. Если 2025 год стал годом, когда ИИ закрепился в роли ежедневного помощника разработчиков, то 2026 — это год, когда он стал полноценным соавтором. Сегодня 67% разработчиков по всему миру применяют их в своих рабочих процессах. Мы перешли порог от экспериментов к инфраструктуре.Вот десять трендов, которые определяют разработку с использованием ИИ в 2026 году и что вам с этим делать.1. Agentic AI: от диалога к автономным действиям
Недельный геймдев: #267 — 1 марта, 2026
Из новостей: коллекция ссылок и материалов для разработчиков игр, Bluepoint питчила ремейк Bloodborne, онлайн Resident Evil Requiem в Стиме превысил 300к игроков, Даниэль Вавра отошёл от разработки игр.Из интересностей: вдарим по металлу вместе с Sabaton и Lord of Metal, пишем игру для Commodore-64 в 2020-е, как довести разработку игры до конца, разработка аркадной гонки на Rust с нуля, думаю, я просто помочусь на пол.
Proof of Corn: сможет ли ИИ вырастить кукурузу
Классический спор двух инвесторов стал причиной запуска интересного проекта. В прошлый вторник, после совместного ужина Фред Уилсон
DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке
С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).
