Интеграция coding-агента с MCP-сервером Idea
В IntelliJ Idea (а, значит, и в OpenIDE) есть встроенный MCP-сервер. Активируется он достаточно просто и позволяет расширять стандартную функциональность command-line кодинговых агентов, таких как платный Claude Code или бесплатный, но тоже весьма неплохой Qwen Code
После двух лет работы в режиме вайбкодинга разработчик снова пишет код от руки
Мо Битар, разработчик и основатель Standard Notes, рассказал
Навыки, которые вы теряете, пока ИИ берет на себя рутинные задачи
После достаточно долгого использования ИИ наступает момент, который невозможно не узнать.
Множество Мандельброта — видео! 60 FPS и вращение палитры — анимация. И распараллеливаем. И суперсэмплингом. На C++
Множество Мандельброта. 60 fps. Вращение палитры - анимация. 256 цветов. Делал я. Посмотрите YouTube. Почему? Потому что видео не статичная а движется! И это - программа. Я сделал на g++. Свободно распространяемого компилятора языка C++. И левая кнопка увеличиваем масштаб множество Мандельброта. Правая кнопка - уменьшаем. В общем - по порядку )Первая - как записать видео? Не DwmFlush программы а файл видео который можно посмотреть. Понято что ffmpeg.
На стыке AI и науки: Летняя школа Veai для студентов
День студента — отличный повод поговорить не только о сессиях и вечеринках, но и о том, зачем вообще учиться.
OpenCode + Docker Model Runner для локальной разработки с ИИ
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как использовать OpenCode вместе с Docker Model Runner для локальной разработки с LLM. В центре внимания — контроль над кодом, данными и затратами: модели запускаются локально, контекст не уходит во внешние сервисы, а ИИ-ассистент становится частью вашей инфраструктуры, а не сторонним SaaS. Практический разбор для тех, кто хочет использовать ИИ в разработке без компромиссов по безопасности и стоимости.
Галлюцинациям тут не место — как могут выглядеть специализированные ЯП для разработки с помощью LLM
Использование ИИ-инструментов в программировании ожидаемо оказывается сопряжено со сложностями: LLM-модели игнорируют тесты, рекомендуют фейковые пакеты и в целом требуют повышенного внимания и аудита. Чтобы у нейросетей было меньше шансов оказать разработчикам медвежью услугу, некоторые исследователи предлагают использовать специализированные ЯП. В идеале они должны ограничивать бурную фантазию ИИ-ассистентов и направлять её в мирное русло. Мы в Beeline Cloud решили рассмотреть несколько таких экспериментальных проектов.
