В сообществе Rust готовят к публикации правила применения ИИ-ассистентов
Разработчики языка Rust готовят к публикации правила применения ИИ-ассистентов в проекте. Они запрещают передачу сгенерированного кода в основной репозиторий rust-lang/rust, но не распространяются на субмодули, подветки и зависимости из каталога crates.io, а также другие репозитории организации.
Пять ошибок в работе с ожиданиями в UI‑автотестах, из‑за которых тесты падают через раз
Знакомый сюжет в любом проекте с UI‑автотестами. Один и тот же тест на CI ведёт себя по‑разному: вчера прошёл, сегодня упал, завтра снова прошёл. Локально работает всегда. В логах непонятное «Element not interactable», в скриншоте на момент падения элемент вроде на месте. Команда списывает на «flaky test», добавляет ретрай через JUnit Extension, через месяц добавляет ещё один уровень ретраев на CI. Пайплайн билда растёт с трёх минут до двадцати, потому что ретраи теперь срабатывают на половине прогонов. Доверие к автотестам падает, через полгода менеджмент возвращает ручное тестирование на критичные релизы.
Uber ограничивает расходы сотрудников на ИИ после превышения годового бюджета на эти цели за 4 месяца
Uber ограничила расходы сотрудников на инструменты искусственного интеллекта после того, как компания превысила годовой бюджет на эту технологию за четыре месяца, пишет Bloomberg. Технологическая компания установила лимит в $1,5 тыс. на одного сотрудника и на каждый агентный инструмент кодирования, включая Claude Code или Cursor от Anthropic.
Harness под любую задачу: Dynamic Workflow в Claude Code
На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как выясняется, многие задачи напоминают задачи по написанию кода. Тем не менее есть определённые классы задач, под которые нам приходилось строить кастомные обвязки поверх Claude Code для достижения максимальной производительности:
Как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов на wgpu
Уже год мы небольшой командой пишем на Rust + wgpu редактор топологий интегральных схем — что-то вроде KLayout, только с прицелом на российский рынок. Команда — три человека. Я в роли CTO направляю архитектуру и принимаю основные технические решения. История ниже — про одну такую серию решений, которую я завёл в тупик четыре раза подряд, прежде чем мы поняли, в чём была ошибка.Тестовый дизайн у нас — Caravel SkyWater SKY130, открытый чип на ~4,4 миллиона полигонов, 1014 уникальных ячеек и 22 уровня иерархии. Полный GDS-файл — 278 МБ.
Я устал копировать промпты вручную. И собрал 794 проверенных в деле промптов для ваших ИИ агентов
🤖 Что происходит, когда вы просто пишете «act as a senior developer»Модель выдает рабочий код. Примерно рабочий. 😅Компонент рендерится, но стили будут серым Tailwind по умолчанию. Про тесты модель скажет «добавлю позже». Переменные окажутся захардкожены, а в коде останется console.log.Это не проблема модели. Это проблема инструкции. Нейросеть делает ровно то, о чем ее попросили, не проявляя инициативы. 🤷♂️🔍 Откуда берется хороший системный промптЯ потратил несколько недель на разбор структуры лучших открытых репозиториев с агентными конфигурациями. Их шесть, все под лицензиями MIT или Apache 2.0. 📂
Агент читает 20 файлов ради одной функции. Лечим это графом кода: CodeGraph vs Graphify и другие невиданные твари
CodeGraph и Graphify решают разные задачи, хотя оба строят граф кода на tree-sitter. CodeGraph — лёгкий локальный индекс символов для рантайма агента. Graphify — граф знаний всего проекта, включая документы, PDF и медиа.CodeGraph работает 100% локально (SQLite + FTS5), без внешних API. Graphify код тоже парсит локально и бесплатно, а токены тратит только на документы и медиа — и то через модель твоей IDE-сессии, без отдельных ключей.Их бенчмарки CodeGraph: −57% токенов, −71% tool calls, −46% времени на 7 репозиториях. Это их цифры на их выборке, я не воспроизводил. Своё ощущение — заметно быстрее и точнее, но замеров не делал, честно.
Hermes Agent сжигал 603M токенов за спиной — как я сократил фоновые расходы в 125 раз
Обложка: routing моделей в Hermes AgentНа днях я заметил, что квота Ollama Cloud Pro тратится быстрее обычного. Значительно быстрее. За семь дней я сжёг 603 миллиона токенов
