️ Veai уже поддерживает GPT‑5.5
OpenAI выкатили новый флагманский GPT‑5.5 с улучшенным кодингом и более глубоким reasoning. Мы добавили его в Veai как доступную модель для агента.Мы в Veai уже поддерживаем Gpt - 5.5
Как в СНГ выбирают людей для AI-внедрения — и почему это страшно. Кейс из жизни
Коротко о себе — чтобы был контекст.Я Python-разработчик с несколькими годами в коммерческой разработке. Последние полтора года плотно занимаюсь AI-интеграциями: строю агентов на LangGraph, разворачиваю локальные LLM через vLLM и llama.cpp, делаю RAG-системы с pgvector и Quadrant, пишу MCP-серверы, настраиваю ASR/TTS пайплайны на нескольких языках включая узбекский.За плечами — реальные внедрения для бизнеса и госструктур, работающая инфраструктура на двух GPU-серверах, агенты которые крутятся в продакшне прямо сейчас. Пишу на Хабре, веду Telegram-канал про Python и AI на 6000+ подписчиков.В общем, не теория.
OpenAI выпустили GPT-5.5: пишет код дешевле предшественника
GPT-5.5 — это следующая модель после GPT-5.4, ориентированная прежде всего на агентную работу: многошаговые задачи, где модель планирует, использует инструменты и доводит работу до конца без постоянного участия пользователя.На Terminal-Bench 2.0 (сложные командно-строковые сценарии с планированием и итерациями) модель показала 82.7% против 75.1% у GPT-5.4. На SWE-Bench Pro, который оценивает решение реальных GitHub-задач, — 58.6%. Примечательно, что этих результатов GPT-5.5 достигает при меньшем количестве токенов, чем предшественник.
GLM 5.1 vs DeepSeek V3.2 на Veai Agent Benchmark
Мы перевели агента на GLM 5.1 и обновили инференс-сервер. На интерактивном бенчмарке новая связка работает стабильнее, честнее и быстрее. Агент реже чинит “по догадке,” лучше проверяет себя тестами и сборкой и чаще доводит задачи до рабочего результата.
Будущее ИТ и что в нём делать разработчику
Привет, Хабр! Я — Руслан, а это — моя статья написанная в основном по следам моего доклада про будущее ИТ, ИТ-архитектуры и работы айтишников + часть мыслей дооформилась после участия в подкасте (все ссылки в конце).
10 фичей Claude Code, которые превратили одного разработчика в команду из 15 человек
512 000 строк утёкшего кода, совещание ботиков, и почему человек стал узким местом разработки31 марта 2026 года Anthropic случайно выложила npm-пакет с source map файлом на 59.8 мегабайт. Внутри - 512 000 строк TypeScript, 1 900 исходных файлов и 44 скрытых feature flags. Весь исходный код Claude Code, включая вещи, о которых пользователи даже не подозревали.
Несколько Клодов над одним проектом: locks, handoffs и email 1982 года
Я работаю с Claude Code параллельно на трёх подписках Pro. Плюс коллеги на своих мульти-аккаунтах, часто в тех же файлах, часто в один и тот же день.Когда мне надоело каждый новый чат заново пересказывать Claude’у курс дел - я придумала handoff’ы: короткую сводку, которую сессия пишет в конце и которую следующая читает при старте.Когда на долгих проектах handoff’ов накопилось по восемьдесят штук и новая сессия тратила полчаса на «как мы сюда вообще пришли» - я придумала rollup’ы: один handoff, который сворачивает двадцать предыдущих. Цепочка rollup’ов на длинной дистанции становится летописью проекта.
Разбор AI-зоопарка 2026: Hermes, DeerFlow, Multica, Claude Code и MarkItDown
Hermes Agent от Nous ResearchDeerFlow от ByteDanceMulticaClaude Code Game StudiosMarkItDown от MicrosoftКому лень читать, сводная таблицаЗаключение. Очень очень кратко кратко!Введение. Как я перестал верить в магию и начал читать исходники
Мультиагентный хаос: как мы собрали команду AI-сотрудников, а получили бесконечное совещание ни о чем
Введение. Ложное обещание мультиагентностиВ 2026 году каждый второй стартап обещает заменить команду разработчиков роем AI-агентов. Звучит как мечта уставшего тимлида: один агент пишет код, второй ревьюит, третий деплоит, четвертый отвечает на вопросы в Slack, а пятый, наверное, уже сам заказывает пиццу в офис. Никаких больничных, никаких «я не успеваю», только железная продуктивность 24/7.
