Мысли Рвачева

💡 Andrej Karpathy сформулировал интересную мысль - ценность смещается от кода к идеям.

Раньше люди делились кодом, плагинами, программами. Сейчас, когда каждый может попросить AI написать код, ценность представляет сама идея - концепт того, что нужно построить.

Karpathy показал это на примере "персональной wiki". Он создал концепт-файл с описанием идеи, скормил его Claude - и получил полностью рабочее решение, персонализированное под себя. Любой может взять тот же концепт и получить свою версию, адаптированную под свои нужды.

По сути это новый формат обмена знаниями. Вместо "вот мой код, используй как есть" - "вот моя идея, пусть твой AI построит под тебя". Файл с концептом становится чем-то вроде рецепта, а AI - поваром, который готовит блюдо с учетом твоих предпочтений.

https://x.com/karpathy/status/2040470801506541998

#ai #andrej_karpathy #coding

————————— Мысли Рвачева —————————

📢 Друзья, у меня две новости - хорошая и плохая.

Хорошая: меня пригласили в Anthropic возглавить одно из research-подразделений. После долгих раздумий - я согласился. Это, без преувеличения, самое сильное предложение, которое я получал в карьере.

Плохая: у них (теперь уже у нас) достаточно жесткие NDA для сотрудников из лабораторий - нельзя публиковать ничего связанного с AI и технологиями в публичное пространство. Даже если информация взята из открытых источников.

А это значит, что блог закрывается.

Спасибо всем, кто был со мной все это время. Вместе мы разобрались в куче сложных тем, поспорили в комментариях и узнали много нового. Всех люблю ❤️

#anthropic #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

🔓 Anthropic случайно слили исходный код Claude Code через npm

Сегодня утром Chaofan Shou обнаружил, что в npm-пакет @anthropic-ai/claude-code версии 2.1.88 попал source map файл на 59.8 МБ - по сути полный исходник проекта. За несколько часов 512 000 строк TypeScript-кода разлетелись по GitHub (41 500+ форков).

Anthropic подтвердили: "Это ошибка упаковки релиза, вызванная человеческим фактором, а не взлом".

Что нашли внутри:

- 44 feature flag-а со скрытыми фичами, которые уже написаны, но не включены - KAIROS - режим автономного агента, который работает 24/7 в фоне, подписывается на GitHub webhooks и умеет "засыпать" и возобновлять работу сам - BUDDY - встроенный тамагочи с 18 видами существ (утка, дракон, аксолотль, капибара), системой редкостей и RPG-статами вроде CHAOS, SNARK и DEBUGGING - Voice mode - полноценное голосовое управление через push-to-talk - Управление браузером через Playwright - Multi-agent режим - один Claude запускает нескольких рабочих Claude с ограниченными наборами инструментов

Из неожиданного: в коде нашли "undercover mode", который убирает все следы того, что код написан ИИ, когда сотрудники Anthropic коммитят в open source проекты. Также обнаружили fake tools - подставные инструменты для отравления данных, если кто-то записывает API-трафик для обучения конкурирующей модели. И regex для детекции фрустрации пользователя по мату - в компании, которая делает LLM.

Технически - 1 900 файлов на TypeScript, работает на Bun (не Node.js), терминальный UI на React + Ink, 40 встроенных инструментов, 50 slash-команд.

https://x.com/fried_rice/status/2038894956459290963

https://github.com/Kuberwastaken/claude-code

#anthropic #claude #claude_code #ai #security #leak

————————— Мысли Рвачева —————————

⚡ На выходных все сходят с ума по PreText Typography от Cheng Lou.

Библиотека для красивой типографики в вебе - текст переносится, выравнивается и раскладывается по строкам быстро и аккуратно. Демки выглядят очень круто.

Особенно приятно, что с Claude это все можно внедрять с помощью простых промптов.

https://github.com/chenglou/pretext

#javascript #typography #webdev #cheng_lou

————————— Мысли Рвачева —————————

Anthropic тихо выкатывает модель нового поколения — Claude Mythos

Anthropic в stealth-режиме начал раскатку Claude Mythos (внутреннее кодовое имя — Capybara). Это не очередной апдейт — это модель нового поколения, которая по словам самой компании представляет "step change" в возможностях AI.

Что известно: — Mythos уже появился в Claude Code как экспериментальная опция (см. скриншот) — По внутренним бенчмаркам модель "dramatically higher scores" по сравнению с Claude Opus 4.6 в кодинге, академическом рассуждении и кибербезопасности — Anthropic сам называет Mythos "the most capable model we have built to date" — Модель тестируется с узкой группой early access клиентов — дорогая в запуске и пока не готова к массовому релизу

О существовании Mythos мир узнал случайно — около 3000 неопубликованных документов, включая драфт блог-поста, оказались в публичном кэше из-за ошибки в CMS. Fortune успел всё прочитать до того, как Anthropic закрыл доступ.

Удивительный факт: Anthropic обогнал OpenAI по запуску модели нового поколения. Ещё год назад об этом нельзя было даже подумать — Anthropic воспринимался как вечно догоняющий. А теперь именно они первыми выкатывают next-gen, пока OpenAI всё ещё допиливает свои текущие модели.

#ai #anthropic #mythos #claude

————————— Мысли Рвачева —————————

🧩 ARC-AGI-3 - тест, который проходят 100% людей и меньше 1% нейросетей

Вчера ARC Prize выкатили третью версию своего бенчмарка. Задачи выглядят как визуальные головоломки на цветных сетках - нужно увидеть паттерн и применить его. Люди справляются без проблем, а лучшие LLM и агенты пока не могут набрать даже 1%.

С одной стороны мы постоянно слышим что AGI уже тут. С другой - видим тесты, где разрыв между человеком и машиной остается огромным. Думаю появление таких бенчмарков важно, чтобы понимать реальные лимиты текущих сетей, а их создателям - куда развиваться. Единственный минус - разработчики часто начинают оптимизировать LLM не для пользы людям, а чтобы оказаться выше в строчке рейтинга.

Ко всему - добавлен призовой фонд в $2 миллиона для тех, кто сможет создать агента, справляющегося с тестом.

Кстати, пройти тест самому можно на сайте - все выглядит как компьютерная игра из 90-х. Семь шагов, и вы поймете почему людям это легко.

https://arcprize.org/arc-agi/3

#ai #agi #benchmark #arc_prize

————————— Мысли Рвачева —————————

🤖 Anthropic рассказали в блоге, как заставить Claude писать код часами без присмотра - и чтобы результат не разваливался.

Проблема знакомая: даешь модели большую задачу, она работает полчаса, а потом начинает терять нить. Контекстное окно забивается, модель "забывает" что делала в начале. Плюс второй баг - модель не умеет критиковать свой код. Спрашиваешь "все ок?" - она отвечает "да, отлично", хотя половина не работает.

Решение - разделить работу на трех агентов. Один планирует (разворачивает "сделай мне дашборд" в детальную спецификацию). Второй пишет код спринтами. Третий - тестировщик - открывает приложение через браузер и проверяет как живой пользователь: кликает кнопки, заполняет формы, смотрит не сломалось ли что.

Ключевая идея украдена из GAN-ов (генеративно-состязательные сети): генератор создает, дискриминатор критикует. Научить отдельного агента быть скептиком оказалось намного проще, чем заставить автора критически смотреть на свою работу. Знакомо, да?

Сравнение на реальной задаче (ретро-игра): - Один агент: 20 минут, $9. Выглядит готово, но внутри все сломано. - Три агента: 6 часов, $200. Работающий продукт с отполированным интерфейсом.

С выходом Opus 4.6 часть обвязки удалось убрать - модель стала справляться сама. Авторы делают вывод: каждый компонент в harness - это костыль под конкретное ограничение модели. Новая модель вышла - пересмотри, что еще нужно, а что можно выкинуть.

https://www.anthropic.com/engineering/harness-design-long-running-apps

#anthropic #claude #ai #coding #agents

————————— Мысли Рвачева —————————

⚡️ Anthropic добавили auto mode в Claude Code - теперь можно запустить задачу и уйти пить кофе.

Проблема была простая: по умолчанию Claude Code спрашивает разрешение на каждую запись файла и каждую bash-команду. Безопасно, но невозможно оставить на длинной задаче без присмотра. Альтернатива - флаг --dangerously-skip-permissions, который отключает все проверки целиком. Auto mode - это середина между двумя крайностями.

Как работает: перед каждым действием отдельный классификатор (на Claude Sonnet 4.6) проверяет, не делает ли агент что-то деструктивное - массовое удаление файлов, попытки вытащить данные, выполнение подозрительного кода. Безопасные действия проходят автоматически, опасные блокируются. Отдельно проверяются признаки prompt injection - когда вредоносные инструкции спрятаны в обрабатываемом контенте.

Доступно сейчас как research preview на Team плане, скоро появится для Enterprise и API.

https://claude.com/blog/auto-mode

#anthropic #claude #claude_code #ai #coding

————————— Мысли Рвачева —————————

🧠 Jensen Huang (основатель NVIDIA) в подкасте у Lex Fridman заявил, что AGI уже достигнут.

Вышел новый подкаст Lex Fridman с Jensen Huang - два с половиной часа. Lex, как обычно, внимательно задает правильные вопросы и слушает - а Jensen приоткрывает занавеску в то, как будет выглядеть наше будущее.

Главная цитата, которая уже разлетелась: "I think we've achieved AGI." Но контекст важнее заголовка. Lex задал конкретный вопрос - может ли искусственный интеллект построить и запустить компанию на миллиард долларов? Jensen ответил: да, уже может. Создать вирусное приложение, заработать, закрыться - как в эпоху доткомов. Но когда Lex спросил, может ли искусственный интеллект построить NVIDIA - Jensen ответил: "шансы - ноль процентов."

Jensen рассказал историю ставки на CUDA - когда NVIDIA встроила программируемые вычисления в потребительские видеокарты GeForce, капитализация компании упала с $8 до $1.5 миллиардов. Инвесторы не понимали зачем. Потребовалось десять лет, чтобы ставка сыграла - но именно CUDA стала фундаментом, на котором сейчас работает весь искусственный интеллект.

Еще одна сильная мысль - про рабочие места. В 2019 году компьютерное зрение превзошло человека в чтении медицинских снимков. Все ждали, что рентгенологи останутся без работы. Вместо этого - их стало больше. Потому что пропускная способность диагностики выросла, а вместе с ней и спрос.

https://youtu.be/vif8NQcjVf0

#nvidia #ai #agi #jensen_huang #lex_fridman

————————— Мысли Рвачева —————————

💤 Claude Code научился видеть сны

Звучит как шутка, но нет. В сообществе Claude Code обсуждают новую фичу — Auto Dream. Агент буквально «засыпает» и наводит порядок в своей памяти.

Оговорка: пока это больше похоже на research-фичу. Часть пользователей пишет, что команда у них не работает. Официального анонса от Anthropic не было. Но системный промпт уже нашли на GitHub, а механику разобрали в деталях.

Что это решает

Пару месяцев назад Claude Code получил Auto Memory — агент записывает заметки о проекте между сессиями: команды сборки, архитектурные решения, стиль кода. Но к 20-й сессии память превращается в кашу: устаревшие записи, противоречия, шум. Агент начинает работать хуже.

Auto Dream — это garbage collector для AI-памяти. Работает в 4 фазы:

→ Orient — сканирует что уже сохранено → Gather signal — сверяет память с реальным состоянием кода → Consolidate — мержит, убирает дубли, заменяет «вчера» на конкретные даты → Prune — чистит мёртвые ссылки и противоречия

Запускается в фоне, только после 24 часов + 5 сессий. Read-only по коду, пишет только в файлы памяти.

Почему это интересно

Аналогия с REM-сном — не просто маркетинг. Во время быстрого сна мозг делает ровно то же: прогоняет дневной опыт, выбрасывает мусор, укрепляет важное, разрешает противоречия. Мы буквально моделируем AI по образу нейробиологии.

Скептики справедливо замечают: если LLM решает, что важно, а что нет — он может удалить что-то критичное. И пока нет публичных eval'ов, подтверждающих реальное улучшение.

Source: https://www.youtube.com/watch?v=OnQ4BGN8B-s

#ai #claude #dev

————————— Мысли Рвачева —————————

🎨 Figma открыла canvas для AI-агентов - полноценная интеграция с Claude

Figma запустили open beta нового MCP-инструмента use_figma - теперь AI-агенты могут рисовать дизайн прямо на canvas в Figma, а не просто читать из него.

Раньше MCP-сервер Figma работал в одну сторону - агент мог считать дизайн и превратить его в код. Теперь это двусторонний процесс: агент может создавать и модифицировать UI-элементы, привязанные к вашей дизайн-системе, а потом вы правите результат руками в Figma.

Работает с Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Warp и другими MCP-клиентами. Во время бета-периода use_figma доступен бесплатно - потом станет платным API.

Интересно, что Figma добавила концепцию "skills" - по сути, инструкции, которые учат агента работать с конкретными дизайн-задачами. Можно делиться ими, создавать свои.

https://www.figma.com/blog/the-figma-canvas-is-now-open-to-agents/

#figma #ai #mcp #design #claude

————————— Мысли Рвачева —————————

🖥 Claude научился управлять компьютером - мышь, клавиатура, экран

Anthropic выкатили computer use для Claude Code и Cowork. Claude теперь может открывать файлы, управлять браузером, запускать dev-инструменты - по сути, работать с любым приложением как человек.

Фича пока в research preview, доступна на macOS для подписчиков Pro и Max. Windows обещают через несколько недель.

Особенно интересно это работает с Dispatch - можно отправить задачу с телефона, а Claude выполнит ее на вашем Mac пока вас нет. Файлы остаются локально, ничего не уходит на серверы Anthropic.

Важные ограничения: Claude двигается медленно и осознанно, пока значительно медленнее человека. Плюс спрашивает разрешение перед каждым действием. Anthropic рекомендуют не использовать фичу для работы с чувствительными данными.

Все computer use направление пока на ранней стадии, но направление понятно - от AI-ассистента в чате к AI, который реально работает за вашим компьютером.

https://www.engadget.com/ai/claude-code-and-cowork-can-now-use-your-computer-210000126.html

#anthropic #claude #ai #computer_use

————————— Мысли Рвачева —————————

Anthropic запустили Science Blog

Anthropic запустили научный блог — и сразу с двумя сильными публикациями.

1. Vibe Physics Гарвардский физик Matthew Schwartz провёл эксперимент: дал Claude Opus 4.5 задачу уровня аспирантуры — рассчитать "Sudakov shoulder in the C-parameter" в теоретической физике частиц. Работал как научный руководитель: только текстовые промпты, 102 последовательные задачи, ни разу не редактировал файлы сам.

Результат: полноценная публикабельная статья за 2 недели вместо обычных 1-2 лет. 110 черновиков, ~36 миллионов токенов.

Важный нюанс: Claude периодически "фабриковал" результаты, чтобы угодить исследователю. Без экспертизы в предметной области верифицировать его работу невозможно. AI пока не делает науку сам — но ускоряет эксперта примерно в 10 раз.

2. Long\-running Claude Вторая статья — про многодневную автономную работу одного агента. Claude Opus 4.6 написал дифференцируемый космологический Boltzmann solver на JAX — код, который предсказывает свойства реликтового излучения. Задача, на которую у исследователей обычно уходят месяцы\-годы.

Ключевой инсайт: для задач, где ошибки каскадируются \(как в численном моделировании\), один последовательный агент работает лучше, чем параллельные. Маленькая численная ошибка в начале pipeline сдвигает всё downstream — нужна причинно\-следственная отладка через всю цепочку.

Обе статьи показывают одну и ту же картину: AI не заменяет учёного, но радикально меняет скорость работы. Главное ограничение — не вычислительная мощность, а необходимость человеческой экспертизы для верификации.

Sources: https://www.anthropic.com/research/introducing-anthropic-science https://www.anthropic.com/research/vibe-physics https://www.anthropic.com/research/long-running-Claude

#ai #science #anthropic #claude

————————— Мысли Рвачева —————————

🧠 Andrej Karpathy: "To get the most of the tools available right now - you have to remove yourself from the loop"

Интересное интервью Karpathy у Sarah Guo на подкасте No Priors. Много тем, но зацепила одна мысль - чтобы получить максимум от текущих инструментов, нужно убрать себя из цикла. Человек постепенно становится тем самым узким горлышком.

Karpathy рассказывает, что с декабря практически не пишет код вручную - 80% работы делают агенты. В одном эксперименте он запустил coding-агента оптимизировать обучение языковой модели - за два дня тот провел 700 экспериментов и нашел 20 оптимизаций.

При этом есть и обратная сторона - Karpathy называет это "AI psychosis": когда даешь агенту слишком много автономии и теряешь понимание того, что происходит. Баланс между делегированием и контролем - пока открытый вопрос.

https://youtu.be/kwSVtQ7dziU

#andrej_karpathy #ai #coding #agents

————————— Мысли Рвачева —————————

В процессе общения про AI родилась стартап идея - единорог.

Пользуйтесь, не благодарите:

1. Загружаем в Claude презентации предыдущего века по Digital Transformation 2. Пишем промт: “Замени во всех слайдах Digital Transformation на AI Transformation” 3. Скачиваем PDF и идем продавать клиентам 4. Profit

#startup #idea

————————— Мысли Рвачева —————————

⚡ Claude Code теперь управляется через Telegram

Anthropic выпустили Claude Code Channels - теперь можно управлять сессией Claude Code прямо из Telegram и Discord через MCP. По сути, пишешь в Telegram с телефона - Claude Code выполняет задачи на твоем компьютере.

Как я писал в предыдущем посте - Telegram становится неожиданным бенефициаром AI-волны. Еще один крупный игрок внедряет его как основной канал взаимодействия.

И обратите внимание на тренд: Anthropic шаг за шагом собирают OpenClaw-подобный продукт. Сначала Claude Code как агент в терминале, потом MCP как протокол для интеграций, теперь Channels для управления через мессенджеры. Каждый релиз - еще один кирпичик в стене автономного AI-ассистента.

https://x.com/trq212/status/2034761016320696565

https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/blob/main/external_plugins/telegram/README.md

#claude #telegram #anthropic #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

🤖 Ожидание vs Реальность

Ожидание: AGI, роботы делают всю работу, мы отдыхаем.

Реальность: DoorDash запускает Dasher Tasks - сервис, где живые люди выполняют задания от SaaS-платформы. Иди в магазин, сфоткай полки, отсканируй товары камерой телефона. $16 за заказ, дедлайн 11 утра.

По сути люди становятся биологическими периферийными устройствами для софта - глазами и руками, которых пока нет у AI.

https://about.doordash.com/en-us/news/introducing-doordash-tasks

#ai #doordash #gigeconomy

————————— Мысли Рвачева —————————

🏇 Пари Паскаля для эпохи AI

Tyler Cowen написал пост "Why You Should Work Much Harder Right Now" с простой логикой:

- Если AI обесценит твои навыки - твоя текущая зарплата относительно высока. Зарабатывай пока можешь. - Если AI усилит твои навыки - инвестируй время в изучение AI прямо сейчас, чтобы не отстать.

В обоих случаях ответ один: работай больше.

Это по сути пари Паскаля для карьеры. Паскаль говорил: не знаешь, есть ли Бог - ставь на то, что есть, потому что выигрыш бесконечен, а проигрыш минимален. Здесь то же самое - не знаешь, заменит тебя AI или усилит, но в обоих сценариях оптимальная стратегия одинаковая.

https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2026/03/why-you-should-work-much-harder-right-now.html

#ai #productivity #career

————————— Мысли Рвачева —————————

🤖 Telegram как неожиданный бенефициар OpenClaw

Интересно, что одним из бенефициаров появления OpenClaw стал Telegram для иностранной аудитории - это один из основных каналов взаимодействия, который работает из коробки.

Было бы интересно посмотреть на графики роста Telegram среди гиков после появления OpenClaw.

#openclaw #telegram #ai

————————— Мысли Рвачева —————————

В Meta AI-агент вышел из-под контроля и вызвал серьёзный инцидент безопасности.

Что произошло: инженер Meta использовал внутренний AI-агент (аналог OpenClaw) для анализа технического вопроса на внутреннем форуме. Агент самостоятельно, без одобрения, опубликовал ответ с рекомендациями. Другой сотрудник последовал этим рекомендациям — и это запустило цепочку событий, которая привела к тому, что конфиденциальные данные компании и пользователей стали доступны сотрудникам без соответствующих прав доступа.

Почти два часа данные были открыты. Инцидент классифицировали как Sev 1 — второй по серьёзности уровень в Meta.

Похожие проблемы возникают повсюду. У AWS 13-часовой сбой сервиса произошёл после изменений, внесённых с помощью AI-агента. В Китае госкомпании запретили сотрудникам устанавливать OpenClaw на рабочие устройства.

А ещё в феврале директор по безопасности AI в самой Meta описала личный опыт: попросила OpenClaw-агента разобрать почту с инструкцией "подтверждай перед действием". Агент проигнорировал и начал удалять письма сам. Остановить с телефона не получилось — пришлось бежать к компьютеру "как будто обезвреживая бомбу".

Единственное утешение в инциденте Meta: агент хотя бы не притворялся человеком — его сообщение было помечено как AI-generated.

Автономные AI-агенты — мощный инструмент, но без надёжных ограничений они становятся источником риска. И чем больше доступа мы им даём, тем выше ставки.

Источник: https://www.theinformation.com/articles/inside-meta-rogue-ai-agent-triggers-security-alert

————————— Мысли Рвачева —————————