NeuraLab

APIpass ×10 лимиты на Claude Opus 5 для подписчиков Plus До 31 августа включительно оформляете или продлеваете Plus — и получаете увеличенные лимиты на Claude Opus 5 в окнах 5 часов и 7 дней. Повышенные лимиты работают 14 дней с момента покупки. Купите в последний день акции — промо спокойно доработает свои 14 дней уже в сентябре. Модель доступна на всех эндпоинтах: /v1/chat/completions, /v1/responses и нативный Anthropic /v1/messages, с поддержкой reasoning effort и thinking-бюджетов. Прогресс расхода лимитов виден в личном кабинете.

APIpass Акция: ×10 лимиты на gpt-5.6-sol для подписчиков Basic. Условия: • Доступно для тарифа Basic. • Оформить или продлить до 30 июля 2026 года. • Повышенные лимиты действуют 14 дней с покупки (включая август). • Касается модели gpt-5.6-sol (окна 5 часов и 7 дней). • Прогресс расхода виден в личном кабинете.

🚫 За что на самом деле банят ваши аккаунты? Многие не понимают, за что прилетает бан или блок подписки на разных сервисах. И почти все уверены: достаточно включить VPN — и всё, ты в домике. На деле сервисы смотрят гораздо шире. Их не обмануть одним лишь сменой IP. Они анализируют десятки параметров одновременно: 🔎 тип IP — жилой, хостинг или дата-центр 🔎 репутацию и «чистоту» адреса 🔎 совпадение геолокации, часового пояса и языка системы 🔎 DNS, WebRTC-утечки и цифровой отпечаток браузера 🔎 нестыковки, которые кричат «здесь что-то не так» Именно на этих мелочах и палятся аккаунты. VPN закрывает одну дырку, а остальные остаются нараспашку. Поэтому я сделал сервис, который показывает, как вас видят эти сервисы на самом деле, и оценивает риск бана вашего аккаунта. Пара секунд — и вы понимаете, где у вас слабое место, ещё до того, как прилетит блокировка. ✅ Проверьте себя прямо сейчас: 👉 check.neuralab.su Не гадайте — проверяйте.

Perplexity запустили компьютер — и он реально хорош. Сделал вот такое приложение за 5 голосовых сообщений. Deploy пока нет, но скорее всего появится позже. Главное отличие от других подобных инструментов: AI встроен нативно. У меня есть подписка Perplexity…

Собрал подборку Telegram-каналов про ИИ, в которых я сам пропадаю каждый день. Это мой субъективный топ: каналы, чаты и люди, у которых можно быстро поймать инсайт, практику, кейсы и нормальную навигацию по AI-шуму. Погнали. llm_under_hood - Канал, за рулём которого сидит душнейший экспертнейший Ринат Абдулин. Сюда стоит идти, когда уже есть хотя-бы базовое понимание LLM. Best practices из E2E, авторитетные бенчмарки, агентские соревнования - всё с мясом и без воды. nobilix - Канал Рефата помогает держать фокус, когда вокруг AI-инфошум несётся на максималках. Отдельно советую отслеживать его стрим-выступления - там как правило плотный концентрат полезной информации. И еженедельный субботний дайджест, который я бы добавил в обязательную базу для тех, кто хочет понимать, куда движется рынок. aostrikov_ai_agents - Два слова: лучшее комьюнити. Лёша пишет легко и живо. При этом за текстами чувствуется огромный опыт, сильные soft и hard skills, плюс редкое умение собирать вокруг себя концентрат опытнейших и крутейших ребят. Комьюнити, которое он построил, тянет на отдельный пост. Тут я пропадаю чаще всего. neuraldeep - Валера 120 минут - это человек с жизненным путём который тянет на экранизацию. У него можно много узнать про локальный инференс, отечественные кейсы внедрения ИИ в закрытые контуры и реальную инженерную кухню. Плюс у канала вайбовый чат, куда можно прийти с вопросом и получить помощь. Проверено лично. А ещё Валера не так давно развернул российский AI-хаб на собственных GPU - с блекджеком, SkillHub и дрифтом. prompt_design Артём - техногик, который умеет писать про AI понятным языком. Хороший канал для старта: без лишнего снобизма, с нормальным объяснением и понятной пользой. Отдельный факт: в жизни его усы круче, чем на фото. Лично видел. aimastersme - Шима - невероятно продуктивный автор с сильной доменной экспертизой. К примеру написанный им Агент с памятью Eva сейчас у меня основной личный агент-ассистент сидящий в телеге. И лично для меня он > чем тот же hermes, как минимум для моих задач так точно. Стараюсь брать в работу всё, что он выкладывает на GitHub. Плюс он земляк из Ташкента, а это отдельный бонус к доверию. oestick - Коля - харизматичный и талантливый автор. Если хотите читать и слушать живые кейсы внедрения ИИ, разбирать сложности, противоречия и понимать, куда смотреть при найме AI-инженеров, вам к нему. vikulin_ai По вайбу близко к «LLM под капотом» от Рината. Высокая концентрация доменных и технических знаний в ML/AI. Канал для тех, кто хочет копать глубже и держать руку на пульсе инженерной части. Достойные упоминания: the_ai_architect countwithsasha How2AI gleb_pro_ai AiHubFeed neuralllab

Отличная подборка. Почти во всех этих каналах тоже обитаю

Всем пользователям APIpass сбросил лимиты и продлил подписки на 3 дня. Сервис был временно недоступен в связи с аварией на ЦОД. Сейчас работаю над повышением надежности, чтобы больше такого не повторялось. Спасибо за понимание и терпение.

Droid: 18 часов автономной работы, проект задеплоен Вчера придумал идею. Сегодня у меня рабочий продукт на проде. Это не кликбейт, а то, что действительно произошло. Расскажу по порядку. Как я обычно работаю с агентами У меня настроен свой харнес в OpenCode: этапы, субагенты с ролями (архитектор, бэкенд, UI, devops), подробный PRD, ADR, канбан. Всё жёстко структурировано. Работает, но небыстро. Проект такого размера занял бы недели, плюс я постоянно “в цикле”: агент регулярно возвращается с вопросами, нужно подтверждать направление. В этот раз я решил попробовать другой подход и намеренно не стал всё расписывать заранее. Эксперимент: минимальный вход Я просто набросал идею в чат Droid (factory.ai). Пообщались. Он позадавал вопросы, сам составил спецификацию. Я её утвердил и отпустил его работать. Дальше я ничего не трогал. 18 часов автономной работы. Проект готов и задеплоен. Пара часов на мелкие правки — и всё работает. Что реально удивило Кэширование токенов. Это одна из главных фишек Droid, и она действительно ощущается. Система так структурирует запросы, чтобы максимально переиспользовать префиксы и бить в кэш. На длинном прогоне экономия получается заметной, не на уровне “чуть-чуть дешевле”. Оркестрация из коробки. Не пришлось собирать харнес руками. Оркестратор, рабочие агенты и валидатор уже есть. У каждой роли свой контекст: рабочие агенты поднимаются свежими под конкретную задачу, не тащат за собой весь хвост истории. За счёт этого длинный прогон не превращается в “утонувший” диалог. Разные модели на разные роли. Можно поставить сильную модель на оркестратор (он планирует, разбивает задачу, координирует), а на рабочих агентов и валидатор — другие модели, в том числе от других провайдеров. Это даёт гибкость по цене и качеству. Контракт валидации. Валидатор проверяет не только то, что код компилируется, а то, что всё сделано по плану и спецификации: есть список конкретных критериев, по которым определяется “готово”. Это важное отличие от обычного “агент написал что-то похожее на задачу”. Mission Mode и аналоги в других инструментах По ощущению это похоже на длительные GOAL-режимы в Codex и Claude Code: даёшь цель, а дальше агент долго работает сам. Но у Mission Mode есть несколько отличий: — Явное разделение ролей: оркестратор, рабочий агент, валидатор, каждая роль может быть на своей модели. — Есть формальный контракт валидации, по которому определяется, выполнена ли задача. — Каждый рабочий агент стартует с чистым контекстом под свою подзадачу, поэтому система лучше держит длинное расстояние. — Прогоны на несколько суток тут не экзотика, а нормальный режим работы (публично рассказывали даже про миссии длиной до 16 дней). Главный вывод Сейчас узкое место в разработке с агентами это уже не интеллект модели. Модели достаточно сильные. Узкое место это внимание человека. Mission Mode как раз про то, чтобы внимание оттуда убрать. Ты формулируешь цель, утверждаешь план и можешь отойти. Агент сам держит контекст, сам проверяет себя по контракту, сам ведёт проект от этапа к этапу. Ты возвращаешься уже к результату и к небольшому количеству финальных правок. Для быстрых прототипов это меняет ощущение радикально: вчера идея, сегодня прод.

Небольшие обновления по сервису apipass.tech Прикрутил авторизацию через Яндекс и Telegram, регистрация и вход теперь значительно удобнее. Добавил китайские модели, но пока в экспериментальном режиме. При апгрейде тарифа теперь остаток лимитов прошлого тарифа не сгорает, а переводится в дополнительные лимиты, которые можно использовать при исчерпании окон.

✴️ Anthropic вводит верификацию по ID для пользователей Claude С 8 июля 2026 года аккаунты Free, Pro и Max могут попросить подтвердить личность — через фото паспорта и селфи (сервис Persona). Запрашивается не у всех, а при подозрении на нарушения или если система сомневается в возрасте пользователя. Механизм тестируется с апреля 2026-го. Кого не коснётся: корпоративные клиенты и API-пользователи — изменения не затронут. ⚠️ Риск для россиян: Россия в списке неподдерживаемых регионов, поэтому российские документы, скорее всего, не пройдут верификацию → возможная блокировка аккаунта.

Антропик несколько месяцев назад запретил использовать свои подписки в сторонних сервисах — OpenClaw, агентах, IDE и так далее. По API — цены как на самолёт. Многие тогда просто перешли на GPT. Я тоже. Но всё равно хотелось и Claude иметь под рукой, и Gemini…

Антропик несколько месяцев назад запретил использовать свои подписки в сторонних сервисах — OpenClaw, агентах, IDE и так далее. По API — цены как на самолёт. Многие тогда просто перешли на GPT. Я тоже. Но всё равно хотелось и Claude иметь под рукой, и Gemini…

Антропик несколько месяцев назад запретил использовать свои подписки в сторонних сервисах — OpenClaw, агентах, IDE и так далее. По API — цены как на самолёт. Многие тогда просто перешли на GPT. Я тоже. Но всё равно хотелось и Claude иметь под рукой, и Gemini, и не платить за каждого отдельно. Поэтому я сделал Apipass.tech. Одна подписка — GPT, Claude, Gemini и другие топовые модели через единый API-ключ. Вставляй куда хочешь: в агентов, в Cursor, в Claude Code, в свои сервисы. Никаких банов — это легитимная подписка, не серые схемы. На тарифе Pro есть GPT-5.5 Pro — самая умная модель из того, что сейчас доступно. Из генеративных уже есть GPT Image 2, nano banana и тд — и это только начало, буду добавлять ещё. Три тарифа: — Basic — 1 600 ₽/мес — Plus — 8 000 ₽/мес — Pro — 16 000 ₽/мес Оплата в рублях по СБП. Без карты, без VPN. Сам пользуюсь каждый день. Буду рад фидбэку 🙏 → apipass.tech

Делаем Android-телефон хабом для Hermes Agent Разбирал коробки и нашёл старый Android-смартфон — OnePlus 7T. Телефон уже не основной, но живой: экран работает, Wi-Fi есть, Android на месте. И появилась мысль: а почему бы не превратить его в отдельный хаб для AI-агента? Не просто поставить чат-бота, а сделать устройство, на котором агент может жить постоянно: принимать команды, работать через Telegram, запускать приложения, управлять Android-интерфейсом, читать экран, записывать видео, создавать навыки и постепенно брать на себя бытовые сценарии. Базовая схема такая: 1. Берём Android-смартфон. 2. Ставим Termux. 3. Через Termux разворачиваем Hermes Agent. 4. Подключаем Telegram как интерфейс общения. 5. Настраиваем инструменты: терминал, файлы, веб, Android/ADB. 6. Начинаем писать skills — переиспользуемые навыки для повторяющихся задач. Почему именно Android? Потому что на нём уже есть всё, с чем обычно хочется автоматизироваться: Telegram, браузер, приложения, уведомления, камера, микрофон, файлы, доступ к локальной сети. Потенциально — ещё умный дом, домофон, камеры и другие бытовые сервисы. Обычный сервер в облаке не видит твой экран, не авторизован в твоих приложениях и не лежит рядом на столе. А старый телефон уже является частью пользовательской среды. Сейчас Hermes Agent у меня работает прямо на Android через Termux. С ним можно общаться в Telegram, в том числе голосом. Агент может выполнять команды, работать с файлами, искать информацию, использовать инструменты и постепенно управлять самим телефоном. Уже получилось проверить: - запуск Hermes на Android; - общение с агентом через Telegram; - работу с голосовыми сообщениями; - доступ к терминалу Termux; - управление Android через ADB; - запуск приложений; - запись экрана; - проверку результата не только по факту “команда выполнилась”, но и по тому, что реально видно на экране; - создание skills для повторяемых задач. Например, уже есть отдельные навыки для запуска Android-приложений, управления UI через ADB, ввода русского текста, записи экрана, работы с Perplexity и извлечения API из браузера или нативного приложения. Это важный момент: агент не должен каждый раз изобретать процесс заново. Если сценарий сработал, его можно сохранить как skill и потом использовать повторно. Конечно, это не история “нажал одну кнопку — и всё заработало”. Есть сложности: Android ограничивает фоновые процессы, Termux требует настройки, ADB нужно поднимать отдельно, UI automation иногда ломается из-за клавиатуры, языка ввода или неожиданных экранов. А ещё для серьёзных действий нужно проверять результат, а не просто доверять выполненной команде. Например, если агент записал экран, мало сказать “файл создан”. Нужно ещё убедиться, что на видео действительно видно нужное состояние. Самое интересное здесь не в одной конкретной команде, а в самой идее: старый Android-телефон можно превратить в постоянно работающий персональный AI-хаб. Сегодня это Telegram, Termux, Hermes, ADB и первые skills. Дальше можно подключать управление браузером, работу с Android-приложениями через зрение, Hik-Connect и домофон, уведомления, умный дом, голосовые сценарии и автоматическую публикацию контента. Старый Android-смартфон вполне может стать не мусором из коробки, а отдельным устройством для автономного AI-агента. Hermes Agent на таком телефоне — это шаг к персональному оператору, который не просто отвечает текстом, а постепенно получает инструменты для действий: открыть, проверить, записать, нажать, отправить, сохранить и повторить.

Почему я заменил Context7 на Ref — и почему вернуться уже не хочется Когда я собирал новый harness в OpenCode, я почти не думал о том, какой MCP-сервер для документации поставить. Просто взял Ref вместо Context7 — и забыл об этом. Всё работало, агенты находили нужные доки, сессии шли нормально. А потом я вернулся к старому проекту, который крутится у меня на VPS. Поднял старый harness, запустил — и почти сразу увидел знакомую боль: модель начала забивать контекстное окно значительно быстрее, чем я привык. Начал разбираться. Проблема была не в модели и не в задаче. Там стоял Context7. И он просто тащил очень много лишнего. В чём реальная разница Context7 и Ref решают одну задачу — подтягивают актуальную документацию в контекст агента вместо того, чтобы модель галлюцинировала про несуществующие методы. Но делают это принципиально по-разному. Context7 работает по принципу batch-dump: выбрал библиотеку — получил пачку сниппетов. Быстро, просто, предсказуемо. У него огромный преиндексированный каталог (20 000+ библиотек), нулевой setup через npx и никакого API-ключа. Для быстрого старта или простых задач — отличный выбор. Но как только в одном промпте появляются две библиотеки, Context7 льёт вдвое. Три — втрое. В длинных агентных сессиях это убивает контекстное окно быстро и незаметно. Ref работает иначе — итеративно: сначала ищет, потом дочитывает только нужные части. Есть session tracking: уже просмотренные результаты не повторяются. Есть адаптивный объём: чем больше контекст уже заполнен, тем агрессивнее Ref режет балласт. В итоге — по публичным данным самого Ref, расход токенов ниже на 55–85% по сравнению с Context7. По моим ощущениям — похоже на правду. И вот что важно: качество при этом не упало. Субъективно — даже выросло. Агент находит всё нужное, но не тащит лишнее. Где Context7 всё ещё лучше Честно: если вам нужен быстрый старт, популярные библиотеки и никакой возни с настройкой — Context7 проще. Он работает из коробки, его знают все, настройка занимает минуту. Для коротких сессий и простых задач разница в токенах не критична. Где Ref выигрывает - Длинные агентные сессии с высоким fill rate контекста - Несколько библиотек в одном промпте - Нишевые или новые пакеты без официальной документации - Приватные репозитории (включено в базовый план) - Нужна не только выдача кода, но и архитектурные объяснения, предупреждения, prose-контент Что ещё есть в этой нише Если интересны альтернативы — есть GitMCP: берёте любой GitHub-репозиторий, меняете github.com на gitmcp.io в URL — и он становится MCP-источником. Бесплатно, open-source, self-hosted. Идеально для опенсорс-проектов без официальной документации. Из минусов — нет умной фильтрации контента, просто отдаёт README и docs/. Итог Избыточный контекст — это налог и на деньги, и на качество. Модели реально деградируют при высоком fill rate, это не миф. Поэтому экономия токенов — это не про жадность, а про то, чтобы агент работал нормально до конца сессии. Я не рекламирую Ref. Просто в моём сценарии — агентный workflow, длинные сессии, OpenCode — он оказался заметно практичнее. Попробуйте поработать на нём хотя бы неделю и посмотрите на поведение агента сами.

3 способа попробовать Claude Opus 4.7 бесплатно (проверено лично) Opus 4.7 — это сейчас лучшая модель для кода. Миллион токенов контекста, реально умный агент. В API стоит дорого. Но есть несколько способов получить доступ легально и бесплатно. Способ 1 — Devin AI + Windsurf Регистрируешься на Devin, получаешь 14-дневный триал без привязки карты. Через тот же аккаунт работает Windsurf IDE. Лимиты небольшие — примерно на одну среднюю сессию. Но зато вообще без вложений, просто попробовать. Способ 2 — IBM Bob Неожиданный вариант от IBM. Терминальный агент + своя IDE, внутри мультимодельная архитектура: Opus 4.7, Llama, Granite. 30 дней бесплатно, карта не нужна, 40 Bobcoins на старте. Сам ещё не пробовал, но в комментариях у людей работает — скоро потестирую и отпишусь. Способ 3 — Kiro (AWS) Сам активно использую. Opus 4.7 с 1M контекста, лимиты реально щедрые. Лайфхак: апгрейдни до Pro+ в самом конце месяца — заплатишь пропорционально за 2-3 дня, а бонус $20 при первом апгрейде закроет следующий месяц целиком. Но тут нужна карта. И вот важный момент из личного опыта: я пробовал привязать виртуальные генеренные карты — ни одна не прошла. Сделал несколько попыток — и акция сгорела, триал стал платным. Потом нашёл Плати по миру — виртуальная карта в USD, прошла с первого раза. Стоит 3000р за выпуск, но это не просто для Kiro — к ней можно привязать любые западные подписки, Apple Pay, использовать за границей. В общем, нужная вещь.

Вышел OfficeCLI — open-source CLI, который даёт ИИ-агентам доступ к Word, Excel и PowerPoint прямо из терминала, без установленного Microsoft Office. Сам по себе инструмент уже полезен, но по-настоящему интересно становится, если рядом положить готовые skills под конкретные задачи. Для Word я бы смотрел на docx от Anthropic — это базовый skill для создания, чтения, редактирования и форматирования .docx, включая структуру документа, заголовки и колонтитулы. Если нужен более прикладной сценарий под шаблонные письма, офферы и документы с переменными, полезен docx skill из skillsbench. Для Excel логично брать xlsx от Anthropic — он заточен под создание и правку таблиц, формулы, форматирование и анализ данных. В качестве дополнения можно посмотреть working-with-spreadsheets и excel-cli skill, если нужен более прикладной spreadsheet workflow и автоматизация без ручной возни. Для PowerPoint я бы взял pptx от Anthropic как базовый skill для работы с презентациями. А если хочется именно pipeline под сборку аккуратных слайдов, то ещё интересен ppt-agent-skills, где упор сделан на генерацию профессионального PPTX и контроль качества layout. В итоге получается уже не просто “агент умеет открыть офисный файл”, а вполне рабочая связка: один агент приводит в порядок Excel, второй оформляет Word-документы по шаблону, третий собирает PowerPoint-презентации из brief. OfficeCLI даёт доступ к офисным форматам, а skills задают агенту понятные правила и workflow работы.

Интересно, что там за расследование такое было? Самое забавное, что я уже 2 месяца даже в чат-бот Claude не заходил. Похоже не зря, политика антропик в последнее время не вызывает никакого желания пользоваться их продуктами

🔥 Как использовать Claude Opus 4.6 через GitHub Copilot практически без лимитов Протестировал схему, которая работает на исчерпанной квоте premium requests. Делюсь деталями. ⚙️ Как работают лимиты Copilot на самом деле GitHub Copilot считает не все запросы одинаково. В каждый API-запрос к Copilot уходит HTTP-заголовок X-Initiator с двумя возможными значениями: X-Initiator: user → запрос инициирован человеком → списывается из premium quota X-Initiator: agent → запрос инициирован агентом/инструментом → квота не тратится Это не баг и не дырка. Это официальная логика Copilot, задуманная для мульти-агентных архитектур. 🏗 Рабочая схема Orchestrator (любая модель, любой провайдер) └── вызывает субагентов через tool calls ├── Frontend Agent → Claude Opus 4.6 [Copilot] ✅ ├── Backend Agent → Claude Opus 4.6 [Copilot] ✅ ├── Review Agent → Claude Opus 4.6 [Copilot] ✅ └── ... любое кол-во субагентов Оркестратор вызывает субагентов через tool calls → Copilot видит x-initiator: agent → запросы в квоту не идут. Оркестратор при этом может быть на любом провайдере — ChatGPT Business, Codex, Anthropic API — не важно. Главное, что субагенты идут через Copilot. Лично проверил: аккаунт с нулевой квотой, все субагенты на Opus 4.6 через Copilot, всё отрабатывает. Логи подтвердили — реальный Opus, без подмены на Sonnet. ✅ Где точно работает OpenCode (проверено лично на 1.3.7) Если у тебя настроен harness с оркестратором и субагентами — всё работает из коробки. Субагентные tool calls автоматически получают правильный заголовок. ⚠️ Нюанс: в версиях ~1.1.14 был баг — tool results неправильно отправлялись как user-запросы и сжигали квоту. В актуальных версиях (1.3.7+) это исправлено [issues #595, #15822]. LiteLLM Фикс с X-Initiator: agent для Copilot-провайдера официально смержен. Если используешь LiteLLM как прокси — работает. VS Code native agent mode GitHub сам реализует этот механизм в официальных агентах Copilot в VS Code. По логике должно работать корректно. ⚠️ Где осторожно OpenClaw Тот же класс уязвимости, что был в старом OpenCode — риск неправильной классификации tool calls как user-запросов. Issue открыто, патча пока нет. Любой кастомный API-клиент Если пишешь своего агента и дёргаешь Copilot API напрямую — по умолчанию уйдёт x-initiator: user. Нужно вручную добавить заголовок: X-Initiator: agent на все non-user запросы (tool calls, tool results, внутренние шаги агента). Cursor Использует Copilot иначе, через свою собственную инфраструктуру. Этот механизм там не применяется. 🔑 Главное условие Схема работает только когда есть реальная агентная цепочка: оркестратор → tool call → субагент. Если ты просто поставишь Opus на основную модель в IDE — это пойдёт как user-запрос и упрётся в квоту как обычно. 💡 Практическая конфигурация Оркестратор: GPT-5.4 / Codex (ChatGPT Business или Plus) — дотошный, хорошо держит контекст, не уходит в реализацию без уточнений. Субагенты: все на Opus 4.6 через Copilot — кодинг, фронтенд, бэкенд, архитектура. Ревьювер: отдельная модель (GPT-5.3 Codex или GPT-5.4) — чтобы не одна и та же модель писала и ревьювила свой же код.