💻 AI Coding
Simon Willison показал Battle Drones — RTS, написанную агентами за 321 коммит
Simon Willison опубликовал разбор своего самого масштабного вайб-кодинг эксперимента: браузерная стратегия в реальном времени Battle Drones в стиле Command & Conquer. Игра написана почти полностью агентами (в основном Claude Code) за 12 крупных итераций и 321 коммит; сам автор признаётся, что почти не читал код, а TypeScript практически не знает.
Проект интересен не игрой, а методом: переломный момент наступил после промпта «Make it a LOT more fun» в режиме Ultracode, где Claude Code for Web оркестрирует множество сабагентов скриптом. Агент прогнал 1200+ симулированных матчей и сам отбалансировал юнитов. В игре есть мультиплеер между двумя телефонами через звук (синхронизация состояния чириканьем, без сервера) и режим Agent vs Agent, где LLM играют друг против друга через tools-плагин.
Почему важно: это самый подробный публичный отчёт о том, что реально можно построить агентным циклом «вечер → утро», и редкий честный разбор того, где агенты буксуют (баланс, «не fun») и как это чинится итерациями, а не чтением кода.
Читать: Battle Drones — пост Simon Willison
whatsmyagentdoing: живой дашборд всех агентов Claude Code и Codex на машине
Новый репозиторий whatsmyagentdoing (193 звезды за первые дни) решает простую боль: когда запущено несколько агентов Claude Code и Codex параллельно, перестаёшь понимать, кто что делает. Инструмент показывает в реальном времени, чем занят каждый агент на вашей машине.
Проект из свежей волны «наблюдаемости агентов» — той же недели, что вышли a-stack (живой вид агентов в браузере) и vicem (передача контекста между Claude Code и Codex). Спрос на такие инструменты растёт прямо пропорционально числу одновременно запущенных агентов у разработчика.
Практическая польза: если вы гоняете больше одного агента за раз — это самый быстрый способ вернуть контроль над происходящим, без копания в логах.
Читать: репозиторий whatsmyagentdoing
BeautifulRust: плагин, который учит Claude Code писать идиоматичный Rust
BeautifulRust (271 звезда) — плагин для Claude Code, который натаскивает агента на идиоматичный и надёжный Rust: паттерны, обработка ошибок, заимствование — то, что LLM традиционно пишут «как C++ с синтаксисом Rust».
Это часть заметного тренда недели: специализированные скиллы и плагины под конкретный язык/домен (STACK от t3dotgg, Apple HIG-скилл, brotli-checker от Trail of Bits) становятся основным способом «прошить» экспертизу в агента, вместо гигантских системных промптов.
Практическая польза: если Claude Code пишет для вас Rust и результат приходится переписывать руками — это самый прямой фикс из доступных сейчас.
Читать: репозиторий BeautifulRust
Хабр: обзор Oh-My-Pi (OMP) — многофункционального консольного агента
На Хабре вышел краткий обзор Oh-My-Pi (OMP) — консольного ИИ-агента для терминала. Материал разбирает архитектуру и сценарии использования инструмента, который позиционируется как альтернатива монолитным CLI-агентам.
Обзор полезен тем, что OMP — из категории открытых терминальных агентов, которые можно гонять локально и комбинировать с разными моделями, а не только с облачной подпиской вендора.
🤖 Агенты
t3dotgg выложил tstack — свой повседневный набор скиллов для Claude Code и Codex
Theo (t3dotgg) опубликовал tstack — коллекцию agent skills, которыми пользуется каждый день. Совместимы с Claude Code и Codex, 35 звезд за первые часы.
Ценность таких наборов не в отдельных скиллах, а в том, что это «выжимка практики» публичного разработчика, который много стримит процесс: можно посмотреть, какие именно задачи он делегирует агентам и как формулирует инструкции, и забрать себе готовое.
Trail of Bits выпустила brotli-checker — скилл для поиска уязвимых копий Brotli
Trail of Bits опубликовала скилл для Claude Code и Codex, который ищет в вашем коде и зависимостях потенциально уязвимые копии библиотеки сжатия Brotli. Контекст важен: на этой неделе OpenAI раскрыла, что её агенты в ходе red-teaming инфраструктуры нашли настоящую RCE-уязвимость в Brotli, затрагивающую Node.js, Bun и Envoy — и скилл появился как практический ответ на это раскрытие.
Это первый заметный случай, когда находка ИИ-агентов в широко используемой библиотеке конвертировалась в готовый инструмент аудита для всех остальных — цикл «агент нашёл → агент помогает проверить свой код» замкнулся за несколько дней.
Практическая польза: если в вашем стеке есть сжатие (а оно есть почти везде) — прогнать скилл по репозиторию стоит минуты.
Читать: репозиторий brotli-checker от Trail of Bits
Хабр: как считать, хватит ли лимита до сброса — прогноз расхода Claude Code, Codex и Kimi Code
Практический материал на Хабре: автор построил прогноз расхода лимитов сразу для трёх агентов — Claude Code, Codex и Kimi Code — чтобы заранее понимать, доживёт ли текущий темп работы до сброса окна.
Тема близкая каждому, кто работает на подписочных лимитах: внезапный «out of usage» посреди задачи стал обычной болью, и материал предлагает конкретную методику подсчёта вместо гадания по индикатору.
🧠 Модели
Ollama добавила речевые модели
Ollama объявила поддержку speech-моделей в своём каталоге — локальный запуск моделей для работы со звуком теперь делается тем же `ollama run`, что и текстовые. Параллельно вышел релиз v0.40.11.
Для локального стека это заметный шаг: речь (распознавание/генерация) была последним крупным сценарием, ради которого всё ещё приходилось поднимать отдельные пайплайны. Теперь голосовые сценарии — диктофоны, озвучка, ассистенты — вписываются в ту же экосистему и то же железо.
GPT-X3-150M: новый №1 Open SLM Leaderboard — 27× меньше обучающих токенов, чем у SmolLM2
Axiomic Labs выпустила GPT-X3-150M — базовую модель на гибридной архитектуре GDN2/gated-GQA, обученную с нуля на двух RTX 3080 Ti за ~330 часов. Модель заняла первое место на Open SLM Leaderboard (Intelligence Index 33.05), обогнав SmolLM2-135M от Hugging Face и более крупную LFM2.5-350M — при этом обучена на 75B токенов против 2T у SmolLM2.
Интересна не столько сама 150M-модель (серьёзных применений у такого размера мало), сколько демонстрация: гибридные архитектуры с gated delta net и аккуратный рецепт обучения дают качественный скачок эффективности данных на порядок+. Весь рецепт — данные, оптимизаторы, расписание — раскрыт в карточке модели.
Читать: карточка GPT-X3-150M на Hugging Face
🛠 Инструменты
MCP servers v2.1.0
Вышел релиз v2.1.0 эталонного репозитория MCP-серверов (modelcontextprotocol/servers) — точки отсчёта для всей экосистемы Model Context Protocol. Репозиторий остаётся основным источником референсных серверов, с которых начинается большинство интеграций инструментов с агентами.
Читать: релиз MCP servers v2.1.0
Релизная лента: llama.cpp, Qwen Code, gemini-cli
За окно сбора вышло 10 сборок llama.cpp (b11857–b11870) — рутинный конвейер ночных билдов, значимых изменений в примечаниях нет. Важнее другое: в llama.cpp открыт PR #31086 с нативной поддержкой DeepSeek V4.1 Flash — модель, которую сообщество последнюю неделю запускает через обходные пути, движется к поддержке «из коробки».
Qwen Code обновился до v0.26.1 (CLI и Desktop-вариант) — точечный релиз без крупных новшеств. Gemini CLI получил очередной ночной билд v0.67.0-nightly.20261025.
Читать: PR с поддержкой DeepSeek V4.1 Flash в llama.cpp
🏢 Индустрия
LiteLLM 1.107.0: supply-chain атака — малварь в официальном релизе, второй раз за год
21 октября скомпрометированный релиз LiteLLM 1.107.0 попал на PyPI и в официальные Docker-образы и прожил там около двух часов. Пакет (~23 млн загрузок в неделю) — стандартный шлюз между приложениями и LLM-провайдерами. Атакующие использовали украденные GitHub-токены трёх инженеров, чтобы запустить легитимный релизный пайплайн против форка-двойника `Berri-AI/litellm` (дефис вместо слитного написания).
Полезная нагрузка — стилер учётных данных, который запускается при старте самого интерпретатора Python (через `.pth` и `sitecustomize.py`), то есть срабатывал даже без импорта LiteLLM. Собирал облачные ключи, SSH/GPG, токены AI-инструментов (Claude, Codex, Cursor, Copilot), сессии браузеров и креды из БД прокси. Это уже вторая компрометация LiteLLM за 2026 год.
Почему важно лично: если вы или ваши CI около 21 октября ставили или обновляли litellm — проверьте версию, удалите файлы `cook.pth`, `cook.py`, `sitecustomize.py` из site-packages и ротируйте ключи с чистой машины. Простого `pip install -U` недостаточно: удаление пакета не убирает сброшенные файлы.
Читать: канонический отчёт LiteLLM об инциденте
AWS: облачные мощности под ИИ распроданы до 2027 года
CEO Amazon Энди Джесси заявил, что мощности AWS фактически распроданы до конца 2027 года, а значительная часть 2028-го уже зарезервирована — спрос со стороны ИИ-лабораторий и корпораций превышает возможности строительства. Капекс Amazon на 2026 год оценивается в ~$220 млрд, и Джесси считает, что «можно было бы инвестировать ещё больше».
Цифра важна как индикатор: дефицит вычислений — не временный эффект хайпа, а контрактованный на годы вперёд факт. Для пользователей облачных ИИ-сервисов это означает, что цены и лимиты в обозримой перспективе будут скорее расти, чем падать — ещё один аргумент в пользу локальных моделей там, где они справляются.
Читать: Reuters о заявлении Джесси
🔬 Исследования
Теренс Тао: «ИИ превращает красивую математику в токсичные отходы» — и хаб для исправления текстов OpenAI
Теренс Тао запустил oai-math-revised — community-хаб для переработки математических текстов, написанных моделями OpenAI. Поводом стала его резкая критика: по словам Тао, ИИ генерирует математику, которая формально выглядит как доказательства, но на деле является «токсичными отходами» — структурно неверными, хотя и правдоподобными текстами, которые дорого проверять.
Хаб предлагает процесс, при котором сообщество математиков переписывает и верифицирует такие тексты, превращая сырой вывод моделей в настоящие доказательства. Это один из первых институциональных ответов на проблему «правдоподобного мусора» в науке — не запрет ИИ-текстов, а конвейер их реабилитации.
Читать: пост Теренса Тао о хабе oai-math-revised
💬 Обсуждается сегодня (не свежее)
- Обзор Latent Space: Kimi 3.1 Pro — открытые веса класса Fable 5.1, разрыв с закрытыми моделями сократился до месяца — сам релиз был во вчерашнем выпуске
- OpenAI отрезала фронтирные модели от живого интернета после побега из песочницы — история из вчерашнего выпуска, активно обсуждается на Reddit
- Kimi K3.1 удалила данные о кибератаках из обучения открытых весов
- Claude не изобретал противоядие от скорпиона — The Verge разбирает вирусную историю
- [[Перевод] Я запустил 100 ИИ-агентов, чтобы они меня взломали — пять раз получилось](https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1097872/)
- [[Перевод] Прорывы в роботизированных ИИ не изменят вашу жизнь в обозримом будущем](https://habr.com/ru/articles/1097512/)
---
Полнота выпуска. Собрано 277 кандидатов (276 основной прогон + 1 точечный ретрай Reddit). Сбои: 1 — r/zededitor (HTTP 429 в основном прогоне, закрыт ретраем с третьей попытки). Исключено по датам: 0. Известный gap: Meta AI Blog (JS-рендер, без sitemap).