Gemini vs Claude

Как я юзаю Claude Code?

Открытый стрим в следующую пятницу: https://luma.com/xbg35pbk

Покажу и расскажу, так как многие спрашивают. Ну и мое новогоднее пожелание тоже в тему.

Приходите с минимум Pro подпиской на Claude, чтобы ручками все попробовать.

С регистрацией, без sms. Запись потом выложим на след неделе

Вопросы и пожелания по контенту - в комментариях к посту. Все не обещаю покрыть, но постараюсь

Провел часть выходных в обнимку с ChatGPT и Claude в надежде получить тул, который бы секвенцию ACEScg exr переводил в sRGB анимированный gif. Зачем такая задача человеку в конце 2024го? Потому что Miro в 2024м не поддерживает импорт mp4 на доски 🤦🏻‍♂️ Ллмки как всегда - работаешь с гениальными идиотом, 30 итераций правок на мелких очевидных для человека косяках, но все равно получается быстрее, чем я бы написал сам.

Смешное оказалось в самом конце, когда все заработало кроме правильного цвета - в отличие от уверенного в своей правоте GPT, в документации ffmpeg не упоминается нормальной поддержки ACES. Так что его фантазии по поводу параметров командной строки ffmpeg как-то проигнорировал 😂

Я в результате там же где был в самом начале. Нужен простой тул, который бы в идеале просто по right-click меню внутри папки конвертировал ACEScg exr секвенцию в ней в gif. Кто-нибудь натыкался на такое?

Пока мы все использовали нейронки по их прямому назначению (спрашивали как срать не снимая свитер и узнавали альтернативные рецепты батиного жареного супа), мамкины хацкеры усилились и начали использовать LLM для своих грязных целей.

Что произошло: Хакеры взломали npm аккаунт разработчиков пакета nx (им пользуются 2.5 млн человек) и слегка его модифицировали, добавив вредоноса. Вредоносный код, внедренный в пакет, воровал API-ключи, пароли от криптокошельков и прочие интересные ништяки с компов жертв.

При чем тут нейронки? Самое интересное — как именно он это делал. Вместо того чтобы писать сложный код для поиска файлов, который легко детектится антивирусами, этот вирус проверял, установлен ли на компьютере ИИ-ассистент (Gemini CLI или Claude Code CLI). ​И сли да, то зловред просто отправлял нейронке текстовый промпт: "Рекурсивно найди на диске все файлы, связанные с кошельками (wallet, .key, metamask, id_rsa и т.д.), и сохрани их пути в текстовый файл".

После этот файл шифровался в base64 дважды и заливался в гитхаб репозиторий.

Кажется, тот анекдот про албанский вирус был совсем не анекдотом. Теперь интересно, как это будут контрить разработчики антивирусов.

тут подробнее

хотите обзор самого главного в ИИ за этот год?

вот прям всю мякотку: от хардкорного ML / ИИ в разработке до взгляда на ИИ от бизнеса.

к тому же я там выступаю 🙂 с оч сочной темой: "AI в разработке: эволюция ИИ-агентов (CC/Codex/Gemini) в экосистемы, Context Engineering, и как ИИ влияет на метрики разработчиков".

конфа от тех же ребят, что делали AI Dev Live (напомню, одна из крупнейших ИИ-конф, 3к+ участников, я там на панельке был).

в программе: - Сдвиг парадигмы в управлении процессами, который все пропустили - Как в 2026 бизнесу отличить: где ИИ-фанатизм со сливом бюджета, а где ИИ-инструменты с реальной ценностью? - Почему одних разрабов ИИ бустит, а другие плюются от багов? Как укротить агентов и получать production-ready код от ИИ? - RAG мертв? Почему enterprise уходит от векторных баз к агентам, куда движется индустрия LLM-провайдеров и какое место у локальных AI-решений? - Кого и как нанимать в 2026 году? И, самое главное, что изучать, чтобы не уволили вас?

в общем, шикарная солянка контента от экспертных спикеров: парочка Head of AI, руководитель AI R&D-института, фаундеры и ко-фаундеры AI-first компаний: самый лучший состав, чтобы рассказать про ИИ со всех ракурсов.

⚡️ вот ссылка для записи на предновогодний эфир (все еще можно бесплатно!)

слушайте, как люди вообще ChatGPT пользуются? я не понимаю, что за волшебную лампу с джином открыли когда-то в Anthropic, но то, насколько у них instruction-following сильнее, чем где-либо вообще в принципе - это же неописуемо. ну то есть GPT-5.1 в ChatGPT игнорирует базовые, самые элементарные требования и правила, steering совершенно нулевой, я как будто общаюсь не с instruct моделью, а с сырой фундаментальной моделью, она вообще не вдупляет что происходит. и agentic capabilities порезаны донельзя - у модели и Canvas-режим в тулах есть, и websearch она может делать, но workflow прибит гвоздями настолько, что увидеть tool call от ChatGPT не в начале диалога - это чудо какое-то.

и Gemini такой же альтернативно одарённый. сносно вывозит делать UI (именно с точки зрения визуала), но качество архитектуры и instruction following - как у пятилетнего ребёнка. вместо тулколла сделать "эмуляцию" туллколла, нагаллюцинировав его - вообще спокойно.

ну то есть, это же прям реально интересно, вам не кажется? Anthropic ещё с Sonnet 3.5 снесли всех на рынке качеством агентского поведения. я по сей день в гипер-супер-пупер-флагманских моделях от других гигантов не вижу даже трети того качества агентского поведения, какое есть у Anthropic.

отдельно в контексте day-to-day usage интересно сравнивать собственные ощущения с бенчами. по субъективным ощущениям - за год у Anthropic и китайских моделей качество выросло в разы, это реально земля и небо. а у OpenAI/Google - ваще хз, в каком таком SWE Verified они там лидируют, но я не смогу GPT-5.1 от GPT-4o отличить, в повседневных задачах интеллект как будто не вырос ни на миллиметр.

⚡️ ох, а что это у нас тут вышло

Claude Opus 4.5 - в 3 раза дешевле 4.1 (и этого уже было бы достаточно для вау), но это ещё и SWE Bench Verified SOTA (80% против 74% у Оpus 4.1 и 78% у GPT-5.1-Сodex-Max)

🙂

заметил, что даже в около-ИИ тусах не все шарят за разницу между UI/harness/model. мне кажется, ситуация ещё усугубляется дегенеративным неймингом (Composer в Composer, Codex в Codex в Codex, вот этот вот весь адок).

оч коротко, и с упрощением (опустим мультимодальности, и прочие ньюансы): модель - это буквально LLM, "провайдер интеллекта", вы ей на вход даёте текст, она вам в ответ тоже даёт какой-то текст (вызов инструмента - это тоже текст, просто оформленный по особым правилам) harness - это "среда" вокруг модели: набор инструментов, который модели предоставляется (чтение/редактирование файлов/веб-поиск/etc), управление окном контекста (компактизация, сжатие) и вся низкоуровневая работа с моделью - прокидывание вспомогательной информации и правил в контекст модели, парсинг её текстовых ответов, etc. UI - это UI. ну то есть то, что вы видите на экране: интерфейс чата, кнопочки, diff views, и прочее.

скажем, у Cursor - своё harness и UI, но чужие модели (есть пара своих - Composer 1 / 1.5, но 90% трафика на модели Anthropic/OpenAI) а вот у Anthropic всё - модели (Sonnet/Opus), нативный harness (Claude Agent SDK), несколько UI (extensions для VSCode-like редакторов, Claude Code, Claude Desktop, etc) и у OpenAI тоже есть всё своё: Codex, Codex, Codex и Codex. ну ладно, если серьёзно: модели (gpt-5.2/gpt-5.2-codex/gpt-5.3-codex/etc), harness (codex app server), UI (extensions и Codex App под мак). OpenCode - нет своих моделей, но зато свой harness и UI (OpenCode CLI / OpenCode Desktop app).

при этом, есть примеры UI-only: скажем, Conductor (чистый UI, использует нативный harness codex app server/claude agent sdk), или JetBrains умеют в UI-only (тоже юзают нативные harness codex app server/claude agent sdk, но при этом умеют ещё и с собственным harness Junie работать).

почему это всё должно быть вам важно? rule of thumb: нативный harness (то есть когда вы используете модель компании X в harness компании X) в 99% случаев лучше любого не-нативного (то есть модель компании X, а harness компании Y). говорят, что OpenAI буквально до-тренировывает свои модели под их server-side compact-алгоритм, который использует codex-harness (app server). Anthropic затачивает тулы в Claude Code под то, на что они тренировали свои модели (то как происходит редактирование файлов), ну и так далее.

ну и хорошая иллюстрация по этой теме - уже ставший классическим пост, где Cursor оправдываются за то, почему в их harness модели OpenAI плохо работали, и как они стараются это исправить.

в общем, старайтесь использовать модели конкретного провайдера в harness от этого же провайдера, а UI выбирайте по вкусу и фичам. и будет вам счастье.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/

ну что, поверим что в этот раз у Google получилось что-то, что не стыдно будет юзать для реальных задач?

Попробовал переписать с OpenAI API SDK на LangChain (говорят это база) и... что-то не понял. Абстракции они же должны вроде как сложность скрывать, но сложности в OpenAI Chat Completions API никакой (зря что ли ребята в Open AI потратили всего одни выходные чтобы его создать). А вот приносимой боли в дебаге немало — добраться до того, что там на самом деле происходит будет уже непросто.

Самое смешное, что claude code на вопрос «давай накинем дебага и узнаем, как там залетают в апи тулы» предложил мне просто переписать на OpenAI API SDK, потому что тот объём шума, который вываливает env LANGCHAIN_VERBOSE = "true"; он переварить не способен.

Да, есть LangSmith, но это уже какой-то оверкилл подрубать внешний платный SaaS-сервис для дебага обёртки над простеньким api.

В то же время вызов OpenAI API SDK элементарно превращается в обычный curl запрос, который ты можешь приложить к тикету в саппорт, если сам не разобрался.

Swarm режим в Claude Code или как 10 агентов сделали приложение за 20 минут

Помните мой пост про число Данбара для AI-агентов? Я там делился, что чувствую себя узким местом, когда работаю с несколькими агентами параллельно, и рассуждал, как мы будем расшивать это.

Сегодня попробовал Swarm Mode - скрытая фича в Claude Code, которую мастера вскрыли и пошерили с нами. Кажется, это то, что надо, чтобы расшить нас. Я попробовал её на задачке создания маковского приложения, которое запилил до этого. Просто чтобы понять как пойдет.

Основные наблюдения: 1) Появляется "тим-лид" агент, который координирует 10 тиммейтов (в моем случае 10), каждого со своей специализацией: один делает модели, другой - UI, третий - сервисы, четвертый - скрипты сборки... см картинку в аттаче

2) И они работают параллельно. Не ждут друг друга, если только их работа не зависит друг от друга. Как в настоящем проекте. В эту тему как раз свеженький анонс таск листов от Claude Code.

3) У них есть "inbox" - система коммуникации друг с другом. На самом деле просто файлик, в который пишут и читают :)

Результат: За ~20 минут сделали то, что один Claude Code делал бы часа полтора. Все сразу завелось, НО они "воссоздавали" уже существующий продукт, еще посмотрю как будет с новыми задачами.

Ну и, конечно, токены и лимиты улетают только так - ждем новый SUPERMAX тариф в Claude Code :)

Если захотите детали - дип дайв тут + лог всей переписки с вызовами тулов и коммуникацией между агентами (ну вы же догадались с помощью какого тула я извлек его?😉) Вообще это занимательное чтиво (см. скриншот как 1 агент предлагает тимлиду, чтобы он не ждал других, и начал кодить ).

Please let me know when the blocking tasks are done, or if I should proceed with a self-contained implementation.

Кто помнит мой древний стрим, где я показывал chatdev, это вот прокачанная версия оного

P.S. В ближайшем потоке AI Productivity точно опробуем, поскольку это совершенно другой темп выполнения задач, и не только кодинговых.

AI-native инженерные команды: данные + кейсы

Год назад я писал, как в самом Anthropic используют Claude Code. Тогда это были кейсы отдельных команд, сейчас же есть больше данных и кейсов, разбираем:

1) Anthropic опубликовали исследование: - Самый частый use case: фикс багов и изучение незнакомой кодовой базы - Юзают Claude Code 60% рабочего времени, +50% в производительности (саморепортинг, не внешние замеры) - Вот это классно: 27% работы - это задачи, которые раньше просто не делались или из-за нехватки времени, или из за "недостаточного ROI". Карпатый тоже про это писал на днях как раз (см. ниже) - Вместо того, чтобы дергать коллег - особенно старших коллег - теперь задают вопросы Claude Code

2) OpenAI выпустили гайд, как строить AI-native инжиниринговые команды: - понравился фреймворк: Delegate → Review → Own —> AI делает драфты, люди - ревьюят и принимают решения, при этом опции/альтернативные решения может выдавать AI - чеклисты, как лучше стартовать внерение AI кодинг агентов для разных фаз: планирование, дизайн, кодинг, ревью, документирование, деплой и поддержка. Детально лучше посмотреть в самом гайде, но вчера Другу показывал, как подключать Claude Code к Figma, чтобы импортировать дизайн систему и по ней генерировать прототипы —> вышло очень даже найс.

3) Карпатый поделился полевыми заметками о сдвиге в использовании AI в декабре 25го (очень напоминает мои картинки тут): - за несколько недель он перешел от 80% ручного кода + 20% AI к 80% агенты + 20% его правки. Это самое большое изменение в его workflow за 20 лет программирования - модели еще делают ошибки, но теперь скорее не синтаксические, а концептуальные, делают предположения за вас и торопятся нагенерить код - поэтому важно держать ухо востро, planning режим, "dont code just yet" и тп инструкции, которые многие из нас уже изобрели и юзают - главный эффект - не ускорение, а то, что он делает вещи, которые раньше не стоило/было лень делать. Или к которым не подступился бы из-за нехватки знаний. - "feel the AGI" момент для него: как агент упорно бьется над задачей, не устает, не деморализуется, не посылает вас подальше и не выгорает. А просто продолжает пробовать и пробовать, там где человек давно бы сдался. Настоящий tinkerer :)

Но, есть и обратная сторона - недавно на звонке по корпоративному тренингу на эту же тему, лид спросил меня: не боюсь ли я что отупею (из за использования AI в кодинге)? Я не боюсь, но посоветовал тем, кто переживает, просто 3 недели писать с AI, и одну - без оного. Особенно, когда упираешься в лимиты 😉 Ну и ждем кодо-слопо-апокалипсиса, вангованного Карпатым, в 2026м - признаться, я активно в него контрибьютю, как вы могли заметить 🤡

В Claude Code появились встроенные агенты. Выглядит удобно, особенно что во время работы в стандартном режиме можно просто распределять задачи между агентами и не перезаписывать систем промпты + не мешать контекст

Как фаундеру делать контент без агентства?

Мы все знаем, что нужно делать SEO, писать статьи, thought leadership и всё такое.

Варианты: 1) Нанять SEO агентство → получаешь generic статьи "7 способов..." без твоего голоса 2) Нанять PR агентство → дорого, надо планировать созвоны, ждать пока они возьмут интервью, потом ждать контент

А что если третий вариант?

Сидишь на унитазе или уже почти засыпаешь, листая LinkedIn — и видишь статью, которая цепляет. Голос автора, подача, конкретика. И у тебя есть что сказать на эту тему из своего опыта.

Открываешь Claude Code (или любой агент, поддерживающий Agent Skills стандарт), говоришь: "вот статья которая мне нравится, у меня есть свои мысли по теме, давай сделаем свою"

И начинается интервью — как с PR агентством, но прямо сейчас: - "Какой у тебя опыт с этой темой?" - "Дай конкретные цифры" - "Что не получилось?"

При этом ты можешь параллельно попросить его: - Подтянуть данные из своей аналитики - Заресёрчить конкурентов - Проверить best practices - Залезть на сайт клиента за примером

Всё в моменте. Когда есть вдохновение и мысли — а не когда PR менеджер смог найти слот в календаре.

Сегодня оформил этот процесс в скилл: 1) Voice Calibration — показываешь статьи которые нравятся, он учится твоему стилю 2) Interview — вытаскивает твои истории и цифры 3) Drafting — пишет в твоём голосе 4) Refinement — итерируете вместе

Не обещаю, что это "взорвёт твой SEO". Но точно сделает проще достать свой голос наружу. А может и найти его — потому что первый шаг это показать, что тебе нравится.

P.S. Работает с любым агентом, поддерживающим Agent Skills стандарт — Claude Code это просто один из них.

--- Co-authored with Claude Code 🤖

Сегодняшний апдейт лидерборда swe-rebench мне кажется одним из самых интересных за все время, по нескольким причинам:

1. Добавили целый ряд моделей: gpt-5.2, gpt-5.1-codex-max, Gemini 3 Pro, DeepSeek-v3.2, Devstral2. Все модели от openai теперь прогоняются через responses API с сохранением ризонинг блоков. И все модели по-своему интересны: – gpt-5.2 прыгнула на самый верх и теперь соревнуется с Sonnet/Opus 4.5. А главное посмотрите на кол-ве потраченных токенов в среднем на задачу – почти как gpt5-minimal. – gpt-5.1-codex-max сильно лучше gpt5-codex, но на фоне других моделей от openai не так уж выделяется. – Gemini 3 Pro – огромный скачок в агентских задачах по сравнению с 2.5 Pro. Оффтоп, но это моя любимая модель на текущий момент в бытовом пользовании, не могу народоваться фиче с нативной обработкой видео. – DeepSeek-v3.2 – новая сота в open-source, но также и сота по потреблению токенов 💀 – Devstral2 выглядит очень неплохо. Вроде как незаметный релиз от Mistral врывается в топ open-source моделей. – Не забывайте, что к ранжированию нужно относиться осторожно, задач не так много и доля случайности все еще большая, даже несмотря на усреднение по 5 ранам. Но общая картина думаю понятна хорошо. 2. Добавили Claude Code как reference сота агента 🎉 Режим запуска указан в инсайтах. 3. Для прозрачности Cost per Problem, добавили колонку Cached Tokens, как минимум для понимания, включен у модели кэшинг или нет.

Ищу продакта-вайбкодера в наш AI проект!

Я писал, что мы уже много трафика льем на наш wellbeing app, но до сих пор никому его не показываем, потому что он пока слишком простенький.

Пора наконец сделать из него хороший продукт, поэтому мы ищем продакта-вайбкодера. Это гибридная роль: примерно на 30% продакт и на 70% разработчик (вайбкодер). Вам предстоит формировать продуктовые требования и самостоятельно реализовывать их через вайбкодинг.

Что надо делать:

- Разрабатывать продукт в Claude Code (мобильные и веб-приложения)

- Делать новые фичи и фиксить баги

- Формировать продуктовые требования

- Анализировать данные и поведение пользователей

- Интегрировать различные технические решения и внешние системы

- Работать в связке с Tech Lead, который отвечает за архитектуру (и тоже вайбкодит)

Требования к кандидату:

⁃ Опыт разработки IT-проектов от 3-х лет (в любой роли)

⁃ Не обязательно уметь писать код код руками. Но обязательно понимать, как работают алгоритмы, базы данных, API, JSON, SQL и прочие штуки

⁃ Хорошо, если в прошлом вы разработчик, но в этом проекте вам не надо будет писать код, только промпты

⁃ Очень желательно техническое образование. У нас слабость на физтехов, но в целом подойдет любой хороший технический универ

⁃ Это нормально, если вы чего-то из этого не умеете. Главное — голова на плечах, умение и желание учиться, и хорошая техническая база

Почему наша вакансия топ:

⁃ работа на острие технологий. Вы будете использовать самые современные решения и очень многому научитесь

⁃ ЗП в долларах, работа на зарубежном рынке, удаленка

⁃ работа в крутой команде

Откликнуться: https://airtable.com/appT9RFQxsaiPujLE/pagU0CB8E9YuWUYUJ/form

Новости Claude Code

Ultrathink no longer does anything. Thinking budget is now max by default

А какая красота была!

https://github.com/anthropics/claude-code/issues/18072

теперь значит так

// 1. Determine thinking budget let budgetTokens = 31999; // Default: max

if (process.env.MAX_THINKING_TOKENS) { budgetTokens = parseInt(process.env.MAX_THINKING_TOKENS); }

// 2. Auto-enabled for supported models const thinkingEnabled = isSupportedModel(model); // Opus 4.5, Sonnet 4/4.5, Haiku 4.5, Opus 4

// 3. Passed to Anthropic API on every request await client.messages.create({ model: "claude-sonnet-4-...", messages: [...], thinking: thinkingEnabled ? { type: "enabled", budget_tokens: budgetTokens // ← 31,999 by default } : undefined });

и, кстати, можно попробовать дать максимальный бюджет для размышлений

export MAX_THINKING_TOKENS=63999

Как предприниматели используют AI?

Продолжаем серию постов по мотивам Anthropic Interviewer - теперь о том, как и для чего владельцы бизнеса юзают AI: таких было 52, так что дажее более репрезентативно, чем было с сейлзами и продактами. Вот 10 главных кейсов с цитатами владельцев очень разнообразных малых бизнесов: 1. Контент для соцсетей - тут все понятно :) Владелец кофейни: "Ненавижу придумывать подписи к постам. Скармливаю AI примеры, которые мне нравятся, и прошу сделать похожее под наш продукт."

2. Брейнштормы - помните пост про то, как обстукивать идеи об AI? Etsy-предприниматель: "Идеи, которые выдаёт Gemini, мне бы и во сне не приснились — настолько они неожиданные и продуманные."

3. Email и деловая переписка - угу Владелец реставрационного бизнеса: "AI генерирует первый драфт, я добавляю личный touch, потом прошу проверить ещё раз."

4. Замена команды Кейтеринг-предприниматель: "AI заменяет мне потребность в большой команде — особенно в областях, где у меня понимание есть, а экспертизы нет."

На эту тему, кстати, еще на днях Sam Schillace интересно поразмышлял как раз в контексте числа Данбара, я еще напишу пост

5. Расчёты и учёт - писал про вайб-аналитику тут как раз Ювелирный дизайнер: "AI генерирует скрипты для обработки таблиц и бухгалтерии. То, на что уходили часы, теперь — минуты."

6. Подготовка к сложным разговорам - писал, как я это делаю тут, и вот тут выкладывал промпты для ролевых игр фаундера Владелец малого бизнеса: "Репетирую через AI разговоры с сотрудниками. Прошу взять роль работника и отвечать как он. Это позволяет подготовиться к неожиданным поворотам."

7. SEO и листинги - в помощь ghostwriter скилл E-commerce владелец: "Добавляю столько товаров, что идеи для описаний закончились. AI — единственный способ не выгореть."

8. Техническая помощь - я сам на днях чистил свой жесткий диск от лишнего с помощью Claude Code, так как не захотелось платить CleanMyMac Tech-консультант: "AI не источник уникального вдохновения для создания продукта с нуля. Но для написания CSS — пожалуйста!"

9. Проверка информации Владелец ethical fashion бренда: "Постоянно перепроверяю факты. Однажды AI придумал несуществующий вид плесени — 'Mustard Gas Mold'."

10. Редактирование фото Дизайнер настольных игр: "Использую AI для удаления пыли и дефектов на фото товаров. Экономит от пересъёмки."

--- И еще пара цитат про то, чего мы они AI не доверяют

Владелец дизайн-бюро: "Это как иметь младшего офис-ассистента. Я никогда не делегирую задачу целиком."

Ювелирный дизайнер: "Я хочу AI только для скучных, нерадостных задач — освободить время для важного."

Владелец киоска с мороженым: "Никогда не хочу зависеть от AI настолько, чтобы не смочь вести бизнес без него." ---

Для меня многое перекликается, как видно по количеству ссылок на мои посты - а для вас?

P.S. Кстати, в субботу стартуем 3й поток AI Founder, где будем учиться многое из вышеперечисленного делать эффективнее с помощью AI

Прилетел в Сан-Франциско. Последний раз был тут в 2019. Очень многое изменилось с тех пор, конечно.

- Энергия бурлит! OpenAI, Anthropic, Cursor, Google — все тут. AI-компаний больше, чем когда бы то ни было. В старых зданиях когда-то были склады и заводы, потом офисы корпораций типа Oracle, а теперь молодые и бордые AI-стартапы. - Поговорил с людьми буквально несколько дней, вдохновился, стало кристально понятно, что дальше делать с нашими компаниями. Магия! Осталось сделать. - Ремоут закончился: стандартное ожидание теперь в том, чтобы ходить в офис минимум 3 дня в неделю. Людей повсюду толпы, в кофейни и рестораны очереди. На набережных и в парках не протолкнуться от бегунов. - Город «разговаривает» с тобой про AI: кажется, что почти вся наружная реклама тут — AI-стартапы. Биллборды, остановки, троллейбусы — все про AI. Ну то есть понятно, что это самое важное, что сейчас происходит. Прикольно видеть знакомых: Nebius, Clickhouse, привет! Местные жалуются, что от работы не спрятаться ну вообще нигде. - Как сказал знакомый: тут ты только спишь, работаешь и занимаешься спортом. Больше делать особо нечего. - Погода на меня влияет сильно. Как-то намного приятнее работается и спортом занимается, когда вокруг солнце, сухо и тепло. - Селф-драйвинг уже настолько обыденная реальность, что даже писать об этом неловко. Очень быстро привыкаешь и перестаёшь удивляться. Роботакси стоит дороже обычного, потому что комфортнее и безопаснее. И люди охотно готовы платить. - Тост с авокадо и чашка кофе стоят $26 (с налогами и чаевыми). Проехать 20 мин на арендованном электро-самокате — $12. Дорого быть AI-стартапером.

А вот и запись встречи про Clawdbot подоспела - enjoy!

00:00 — Введение 03:53 — Что такое Clawdbot, демонстрация его работы 34:06 — Claude Code vs OpenClaw: ключевые отличия 42:46 — Система памяти: как Сlawdbot удерживает контекст 01:06:44 — Ограничения, риски и как с ними работать 01:29:03 — Итоги и следующие шаги

https://youtu.be/XDfh3_1q30U

Если вам некомфортно в Claude Code работать с кодом в терминале (я вижу, что многих это останавливает от перехода на CLI-агенты), то попробуйте включить auto-connect to IDE в настройках.

Появится и diff в IDE и проброс ошибок. СС начнёт понимать контекст открытых файлов и выделенных строк. Почти всё, что нужно.