Cyber.Hub

Официальный DeepSeek Harness пока предлагают запускать через терминал. Сначала нужно настроить среду, затем открыть локальный Web UI. Для многих это тот самый момент, на котором знакомство с агентным инструментом заканчивается. В комьюнити взяли тот же официальный Harness и собрали его в обычное десктопное приложение. Оно самостоятельно поднимает локальный сервис, открывает Web UI и сохраняет систему плагинов. После установки можно сразу создать рабочее пространство и перейти к первой задаче. Репозиторий появился 13 августа и меньше чем за четыре дня набрал почти 10 тысяч звезд на GitHub. Проект развивается сообществом отдельно от DeepSeek, а сейчас заявлены Windows x64 и Mac с Apple Silicon. Открыть проект GitHub · сайт Вступить в AI Vibe Club

Прокачиваем работу с DeepSeek: на GitHub собрали каталог из 1250 плагинов ИИ-агента DeepSeek Harness, где плагином можно заменить все, вплоть до самого цикла агента. Добавляют агенту память, встроенный браузер, работу с Git, управление голосом, новый интерфейс, панель расходов на токены или синхронизацию с телефоном. Есть даже мини-игры на время раздумий агента. Всего доступно 20 разделов с плагинами — устаналиваются одной командой. Забираем бесплатно тут.

📰 Stripe покупает OpenRouter за $7 млрд+: зачем платёжному гиганту «маршрутизатор» ИИ Что случилось. По сообщениям, платёжный процессор Stripe приобретает OpenRouter — сервис-агрегатор, который через единый API даёт доступ к сотням языковых моделей от разных провайдеров — за сумму свыше $7 млрд. Зачем это OpenRouter. Сервис решает боль разработчиков: не заводить отдельные интеграции и биллинг под OpenAI, Anthropic, Google и десятки открытых моделей, а платить и переключаться в одном месте, автоматически выбирая модель по цене и доступности. Почему Stripe. Скепсис в сообществе понятен («такое можно собрать за неделю»), но ценность не в коде роутинга, а в потоке платежей за ИИ: Stripe получает готовую биллинг-прослойку между тысячами приложений и провайдерами моделей — то есть комиссию с быстрорастущего рынка инференса. Кому важно. Разработчикам агентов и продуктов на OpenRouter стоит следить за возможными изменениями тарифов и условий после сделки. Оговорка. Оценка $7 млрд многим кажется завышенной, а официального подтверждения деталей сделки пока нет. Источник: обсуждение на r/AI_Agents ━━━━━━━━━━━━━ 📎 Источники: • Open router gets acquired by Stripe for $7B+

📰 Stripe покупает OpenRouter за $7 млрд+: зачем платёжному гиганту «маршрутизатор» ИИ

Джек Дорси, бывший генеральный директор Twitter, открыл исходный код фреймворка для управления бизнесом, где ИИ-агенты работают как члены команды. Сначала клонируете репозиторий и разворачиваете собственный сервер, через который работают каналы, поиск, Git и автоматизации. После этого остаётся добавить агента в нужный канал как ещё одного участника команды, задать ему права и работать с ним вместе в реальном времени. ⌨️

Полезное: нашли отличный курс, который позволит выжать максимум из агентов. Внутри учат, как правильно строить harness вокруг Codex и Claude Code: хранить состояние между сессиями, задавать агенту ограничения, не давать ему заканчивать задачу раньше времени и проверять, что получилось в итоге. Всего в курсе 13 лекций с домашками, несколько практических проектов и готовые шаблоны, которые можно забрать себе. Управляем агентом профессионально 😎 @xor_journal

Kimi Code против Open Code: тестируем Kimi K3 в родной и сторонней среде Проверяем на практике, есть ли разница при запуске одной и той же модели Kimi K3 через нативный CLI-инструмент и стороннюю оболочку. Разбираемся, кто пишет код чище, реже падает и берет меньше денег за токены. Главные цифры и факты: • Запуск через сторонний Open Code обошелся в $0.85 (8 минут работы), тогда как родной Kimi Code справился за $0.49. • Обе среды идеально доработали сервис импорта CSV на PHP, учтя кодировку UTF-8, битые переносы строк и лимиты памяти на 20 000 строк. • Встроенный режим планирования Kimi Code пока сырой — агент задает мало уточняющих вопросов и рвется сразу писать код. Тестирование проходило на свежем проекте Laravel 13. Задача — доработать логику работы с CSV-файлами и прогнать тесты через фреймворк Pest. Первое, с чем пришлось столкнуться: при запуске Kimi K3 через дефолтный провайдер в Open Code посыпались ошибки endpoint is unavailable. Пришлось переключаться на OpenRouter. Это частая проблема сторонних клиентов — вы зависите не только от серверов создателя модели, но и от инфраструктуры посредника. Прямой API работает стабильнее. Сам код обе утилиты написали отлично, все написанные автотесты загорелись зеленым. Но логика работы под капотом сильно отличается. Логи обеих сессий выгрузили в Markdown и отдали на анализ Claude 3 Opus. Анализ показал, что нативный Kimi Code общается с моделью гораздо эффективнее на единицу результата. Он читает файлы параллельными батчами и генерирует почти в два раза меньше служебного текста. За счет этого и выходит существенная экономия. Open Code, наоборот, тратит больше токенов на долгие рассуждения и зачем-то проверяет сторонние системные файлы вроде bootstrap/app.php. Отдельная история — режим планирования архитектуры по нетехническому ТЗ. В Kimi Code с ним нужно быть аккуратным. Если выставить права на /permission auto, агент может молча утвердить свой же поверхностный план и сразу начать редактировать файлы без вашего участия. Если переключиться на /permission manual и нажать Shift + Tab для перехода в режим планирования, появляется удобный интерактивный интерфейс. Но даже при ручном контроле агент задал всего пару банальных вопросов про обработку изображений вместо глубокого погружения в бизнес-требования. Нюанс для тех, кто следит за балансом: дашборд с расходами по API на платформе Kimi обновляется с задержкой примерно в 10 минут. Вы не увидите списанные центы сразу после выполнения команды. Помимо терминала, у разработчиков появилась полноценная браузерная среда Kimi Web. Это аналог полноценной IDE прямо в браузере, где можно работать со своим кодом без скачивания утилит, что здорово упрощает старт. Практический вывод: используйте для моделей их родные инструменты. Как Claude Code работает лучше всего с семейством Sonnet, так и Kimi Code выжимает максимум из Kimi K3, экономя контекст и ваши деньги. А вот для начального планирования архитектуры лучше не использовать встроенный Plan Mode, а скормить ТЗ через собственные проверенные промпты. AICodingDaily Переводы видео, саммари новостей про AI

На первое место в трендах GitHub вышел OpenSandbox — платформа песочниц для ИИ-агентов от Alibaba. Она позволяет поднимать изолированные окружения, в которых агенты могут запускать код, работать с вебом или управлять рабочим столом. OpenSandbox не привязан к Python, официальные SDK доступны для Python, Java/Kotlin, TypeScript, C# и Go. Также есть CLI и MCP-сервер для Claude Code и Cursor. Для изоляции поддерживаются gVisor, Kata Containers и Firecracker microVM, а запускать всё это можно как локально через Docker, так и в более масштабной инфраструктуре. 100% опенсорс 😋

Новый подкаст с Андреем Карпатым про ИИ-агентов MicroGPT и агентное образование Fragment: 01:01:41 - 01:06:22 Source: https://www.youtube.com/watch?v=26TuOJZm14w Download from YouTube Instagram X.com TikTok @ytmusdwnbot

💻 Скиллы, которые отучают агента тупить Чувак собрал nodumbmode — четыре набора правил для AI-агентов, и все они выстраданы реальными факапами на проектах. Новое правило появляется только после конкретного фейла, а не из статьи «10 best practices». Что там: ▸ nodumb — гонит агента сначала разобраться и собрать факты, а уже потом лезть в код; ▸ changelog-discipline — ведёт журнал: что поменяли, почему и какой вариант отвергли; ▸ system-feedback — проверяет, понял ли живой человек, что вообще произошло и что делать при ошибке; ▸ ask-nodumb — разбирает продуктовую и UX-задачу до того, как её начали проектировать. Ставится одной командой (нужен только Node.js), а дальше сам разъезжается по Claude Code, Codex, Cursor и ещё десяткам агентов: npx skills@latest add hronicasync/nodumbmode И да — бесплатно, всё лежит на GitHub. 🎉 — бесплатно, беру 😎 — накачу на выходных @ai_for_dev

Unsloth Desktop Бесплатное open-source приложение для запуска и обучения моделей ии на своём железе, ранее они выпускали что то похожее unsloth studio 🔘Всё локально без телеметрии, работает полностью офлайн. Модели (LLM, диффузионные, аудио, GGUF, MLX) запускаются на GPU 🔘Обучение без кода. Закинули PDF, CSV или JSON - и жмёте "Train". LoRA, полный файнтюнинг, претрейн. Можно даже обучать лоры для SDXL, FLUX.2, Qwen-Image и Z-Image на своих картинках 🔘Генерация изображений и видео. FLUX, Z-Image, LTX, Wan, MiniMax H3. Для примера: генерация видео 124 кадра на B200 ускорилась с 70+ секунд до 13 секунд 🔘+50% к точности вызова инструментов, самовосстанавливающиеся вызовы (detect → repair → retry), исполнение Bash и Python в изолированной песочнице 🔘Подключение агентов. Команда unsloth start — и Claude Code или Codex работают с вашей локальной моделью. Поддерживается горячая замена моделей 🔘Безлимитный веб-поиск и Deep Research 🔘Деплой куда угодно. Бесплатный Cloudflare-туннель, можно мониторить с мобилки обучение модели пока она жариться на пк Приложение сделано на Tauri, доступно для macOS, Windows и Linux. Из коробки работают последние модели Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3 и другие, с day-zero поддержкой новинок через llama.cpp и Hugging Face Скачать GitHub Документация

Unsloth Desktop Десктоп приложение от Unsloth для запуска и дообучения моделей на локальном железе, без облака. Windows, macOS, Linux • Движок оптимизирован под CPU и мульти-GPU связки NVIDIA, AMD, Intel, Apple • Форматы: MLX, GGUF, NVFP4 • Запуск LLM в форматах MLX и GGUF + диффузионных моделей для генерации картинок, аудио и видео • Подключение агентов Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, OpenClaw, OpenCode к локальным LLM • Дообучение с ускорением x2 и снижением VRAM на 70% • Приватный веб-поиск и RAG из коробки • Поддержка стандарта MCP • Экспорт весов в NVFP4 и GGUF Гитхаб #finetuning #tools

Grockbot: как создатели Cursor переосмыслили ИИ-агентов Команда Cursor выпустила Grockbot — новую агентную систему для повседневных задач, которая радикально отличается от привычных инструментов. Разработчики сместили фокус с программистов на обычных пользователей, спрятав весь сложный код под интерфейсом обычного мессенджера. Ключевые моменты: • Каждый новый чат создает отдельного независимого ИИ-агента со своей специализацией • Бот умеет разворачивать собственную облачную Linux-среду с полноценным экраном и браузером • Агенты могут переписываться между собой для решения комплексных задач пользователя Создатели пошли на смелый шаг и полностью вырезали технический интерфейс. Вы не увидите логов вызова функций (tool calls), структуры директорий, процесса написания кода или выбора модели (GPT, Claude и т.д.). Визуально это больше похоже на Telegram. При этом под капотом работает мощная гибридная система. Бот может моментально переключаться между управлением вашим локальным компьютером — например, пересчитать папки на рабочем столе — и облачными задачами. Киллер-фича системы — изолированные, но связанные рабочие среды. Когда вы просите Grockbot найти камеру на Amazon за $500-1000, ИИ разворачивает собственную операционную систему. Нажав на иконку монитора, вы увидите реальный экран с файловым менеджером Thunar и открытым браузером, где бот кликает по страницам магазина. Вы даже можете перехватить управление мышкой. При этом авторизация работает сквозным образом: если вы залогинились в сервис один раз, все ваши агенты тоже получают к нему доступ. Связь между агентами реализована крайне нестандартно. Если вы спросите главного ассистента: «Сколько писем можно безопасно отправить в архив?», он сам напишет сообщение вашему специализированному Email-агенту. Вы можете зайти в их диалог и прочитать, как ИИ-помощники обмениваются данными. История их общения сохраняется навсегда и формирует контекст для будущих задач. Для расширения функционала используются плагины, работающие по принципу MCP-серверов. Буквально в два клика подключаются Gmail, Google Drive, Calendar, Slack и Notion. А для мгновенного шаринга результатов интегрирован сервис Here.now. Достаточно скинуть боту картинку или файл и написать команду: publish this Через пару секунд ИИ выдаст публичную ссылку, которая будет жить 24 часа (или постоянно, если авторизоваться). Самый мощный инструмент автоматизации здесь — рутины (Routines). Вы можете повесить любую задачу на расписание. Например: Каждый понедельник в 8:00 сканируй жесткий диск на наличие старых файлов и предлагай список на удаление Тут есть нюанс в самой концепции разделения приложений. Теперь вам нужно держать открытыми две программы: Cursor для написания кода и Grockbot для писем, созвонов и аналитики. Грань между ними довольно размытая, и постоянное переключение может раздражать. Кроме того, создание нового агента под каждый чих дробит контекст. Удобнее создать одного главного бота (Chief of Staff), обучить его вашим привычкам и заставить раздавать команды остальным микро-агентам. Практический вывод: Grockbot отлично подходит для делегирования скучной рутины. Если вы хотите автоматизировать разбор почты, сбор данных с сайтов или мониторинг метрик по расписанию — инструмент стоит протестировать. Начните с настройки пары плагинов (Slack, Gmail) и создания еженедельной рутины для наведения порядка в цифровом пространстве. matthew_berman Переводы видео, саммари новостей про AI

Кто лучше всего пишет на Go: масштабный тест 24 LLM на реальном проекте Мы прогнали 24 нейросети через сложную задачу на Go — рефакторинг агрегатора доставок с добавлением кэширования и обработкой нетипичных краевых случаев. Результаты показывают, что привычные флагманы не всегда оправдывают свою цену, а малоизвестные модели внезапно выдают код на уровне лидеров рынка. Ключевые моменты: • Opus 5 пишет отличный код, но сжигает лимиты API моментально — GPT Soul на уровне Medium обходится значительно дешевле при идентичном результате. • DeepSeek V4 Pro провалил бенчмарк, сделав от 5 до 6 ошибок за попытку. Версия Flash справляется лучше и набирает 2.4 балла из 5. • Неожиданный лидер по соотношению цена-качество — Tencent High 3. Модель закрывает сложные проекты почти без ошибок за копейки, хотя работает довольно медленно. В задаче использовался уже написанный код агрегатора тарифов, работающий с одним перевозчиком. Нейросетям требовалось усилить валидацию и обработать странное поведение API на Go. Методология оценки была жёсткой: для каждой LLM проводилось пять запусков с одним и тем же промптом. Написанный код прогонялся через 19 скрытых тестов, проверяющих логику вида returns usable quote или queries every carrier. Если нейросеть заваливала один тест — снималось 0.5 балла, за два — 0.2 балла, три и более ошибок обнуляли попытку. Идеальные 19 из 19 тестов во всех пяти попытках набрали только пять моделей из двадцати четырёх. В экосистеме редакторов кода произошло чёткое разделение ролей. Composer 2.5 всё ещё хорош для простых задач, но пасует перед сложной логикой с нетипичными путями выполнения, оставляя по 2-3 не пройденных теста. Для серьёзной архитектуры теперь нужен Grok 4.5, который стабильно держится в топе рядом с флагманами. Китайская модель Kimi K3 тоже показывает топовое качество генерации, но страдает от проблем с мощностями серверов из-за высокого спроса, поэтому отвечает крайне долго. Ещё один рекордсмен по медлительности — Luna на максимальных настройках. Она решает задачу идеально, но генерация одного ответа занимает почти 20 минут. Mimo 2.5 Pro и GLM 5.2 показали результаты значительно ниже среднего, их качество за последние месяцы сильно упало. Что касается цен — на тарифе за 20 долларов лимит Claude Code при работе с Opus 5 улетает всего за пять сложных промптов. Gemini Flash и Sonnet тоже находятся в середине рейтинга по качеству, но стоят очень дорого. Главное наблюдение после тестов на Go, PHP и Dart: язык программирования больше не влияет на качество результата. Современные LLM отлично читают актуальную документацию библиотек через встроенные инструменты поиска и контекст. Для простых рутинных задач смело используйте Composer или быстрые Flash-модели. Если нужно продумать архитектуру или покрыть крайние случаи — переключайтесь на Grok 4.5, Tencent High 3 или GPT Soul. Следующий этап тестирования пройдёт на Rust, где требования компилятора к коду ещё строже. AICodingDaily Переводы видео, саммари новостей про AI

📰 Агенты требуют CPU: соотношение CPU к GPU в дата-центрах может сместиться с 1:4 к 1:1 Агентный ИИ — это не только GPU: оркестрация, retrieval, вызов инструментов, память и проверки ложатся на CPU. На OCP APAC 2026 AMD заявила, что обычное соотношение 1 CPU на 4 GPU может смениться на 1:2 или даже 1:1. > Arm: ИИ-агенты могут генерировать в 15 раз больше запросов, чем человек, — они работают непрерывно и умеют порождать других агентов. Проблема: кластеры, спроектированные под чат или инференс, внезапно упираются в CPU и DRAM — GPU простаивает, а задержки растут. Выгода: если закладываете серверы под агентов, считайте CPU и память по новым пропорциям — узким местом будет не только видеокарта. Кому полезно: инженеры по инфраструктуре, тимлиды AI-продуктов, закупщики серверов. Источник: r/LocalLLaMA ━━━━━━━━━━━━━ 📎 Источники: • According to AMD, Arm, and Microsoft, agentic AI could push CPU-to-GPU ratios from 1:4 to even1:1

📰 Агенты требуют CPU: соотношение CPU к GPU в дата-центрах может сместиться с 1:4 к 1:1

DeepSeek официально выпустили V4-Pro — и она приближается по мощи к GPT-5.6 Sol и Fable 5 😳 Главное: 🟢 Агентные возможности прокачали в разы: DeepSWE вырос с 12,8 до 62,7, а Terminal Bench — с 72,1 до 87,9. 🟢 Добавили настройку глубины рассуждений: low, high, max. 🟢 В тестах DeepSeek новый V4-Pro уже местами обходит Claude Opus 4.8, Kimi K3 и GLM-5.2. 🟢 Плюс теперь есть нативная поддержка OpenAI Responses API. V4 Pro уже доступен в приложении, на сайте и через API. Китайцы продолжают радовать 👍 @xor_journal