Telegram statistics channel - @taras_lukavyi

Anthropic випустив Claude Opus 4.8Для: тих, хто юзає ClaudeВийшла нова версія Claude Opus - Claude Opus 4.8.Що заявляє Anthropic:• модель доступна вже сьогодні• ціна звичайного режиму не змінилась: $5 за 1M input tokens і $25 за 1M output tokens• fast mode коштує $10 за 1M input tokens і $50 за 1M output tokens• fast mode може працювати до 2.5x швидше• Opus 4.8 має покращення в coding, agentic tasks, reasoning і knowledge work• модель має краще працювати з tool calling і довгими агентними задачами• Anthropic пише, що Opus 4.8 приблизно в 4 рази рідше пропускає flaws у власному коді без коментаря порівняно з Opus 4.7• в Claude Code зʼявився research preview dynamic workflows• dynamic workflows дозволяє Claude планувати велику задачу, запускати багато паралельних subagents і перевіряти результат перед відповіддю• в claude.ai додали effort control - можна вибирати, скільки зусиль Claude витрачає на відповідь• Messages API тепер приймає system entries всередині messages array, щоб оновлювати інструкції mid-task без поломки prompt cache• API model id: claude-opus-4-8Офіційний анонс:https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

AI починає юзати комп'ютер як окремий працівникДля: всіх, хто працює за комп'ютеромOpenAI показали Computer use in Codex, і там є три деталі, які реально засіли в голові.Перша - агент може працювати одразу в кількох програмах паралельно.У демо один інстанс крутив UTM, другий запускав музику в Spotify, третій створював reminder. Тобто це вже більше схоже на кількох маленьких працівників, яких ти розкидав по різних задачах.Друга - воно не блокує тебе самого.Codex не забирає весь комп під себе. Ти можеш далі сидіти і працювати, поки агент у фоні щось доробляє у своїх апках. Це супер важливо, бо більшість computer use сценаріїв красиво виглядають на демо, але в житті дратують саме тим, що "захоплюють" машину.Третя - на швидких моделях воно може юзати софт швидше, ніж людина.У випуску вони прямо показують сценарій зі Spark, де агент пролітає по інтерфейсу майже в надлюдському темпі. І от це вже пахне не просто фічею, а реально новим способом працювати за компом.Ще там сильний технічний момент: вони тягнуть accessibility data з інтерфейсу.Через це модель краще розуміє, де кнопки, поля, ролі елементів і шо сховано за скролом. Тобто вона орієнтується в софті не тільки по картинці.Якщо це все буде стабільно працювати, то першими під ніж підуть дуже нудні шматки рутини:• remindery• таблиці• локальні тулзи• старі адмінки• повторювані дії між кількома вікнамиІ саме за це я найбільше чекаю такі штуки.https://youtu.be/D_FCYsshMI4

Схоже, голосові AI-асистенти нарешті перестають бути крінжовимиДля: всіх, хто цікавиться AIOpenAI показали нові аудіо-моделі в API.У демо було 2 штуки, які реально можуть бустанути voice agents:• live translation у реальному часі• голосовий агент, який не просто говорить, а ще й думає, юзає tools і робить діїНайцікавіше для мене тут не "ще один голосовий режим".А те, що вони показують новий UX:ти говориш з агентом як з людиною, він не випадає з контексту, може мовчки слухати, не перебивати, а коли треба - взяти і оновити CRM, календар чи іншу систему.Ще одна сильна штука - realtime переклад на льоту.У відео модель перекладала прямо під час мовлення, без очікування кінця фрази, і перемикалась між мовами в розмові.Якщо це реально стабільно працює, то сценарії очевидні:• саппорт• sales calls• освіта• міжнародні дзвінки• особисті асистенти• будь-які голосові інтерфейси поверх твоїх сервісівМені здається, ми поступово підходимо до моменту, коли voice стане не прикольною демкою, а реально основним інтерфейсом для частини задач.Особливо там, де руками тикати довго, а сказати простіше.https://youtu.be/JOu8v6CBjkE?is=IIiosgUBYHYvE90Q

Можливо, векторні бази і чанкінг скоро будуть потрібні значно рідшеДля: тих, хто цікавиться AISubQ викотили нову модель і заявляють дуже амбітну штуку: 12 мільйонів токенів контексту на sparse attention архітектурі.Ідея в тому, що звичайний transformer палить compute на всі можливі зв'язки між токенами, хоча більшість з них до сраки.SubQ каже: давайте дивитись тільки на те, що реально важливо.Якщо їхні цифри не маркетинговий кокс, то це сильно міняє гру для агентів:• 150 tok/s• до 12M токенів контексту• 1/5 вартості other leading LLMs за їхніми словами• до ~1000x менше attention compute на 12M токенівЧому це цікаво не тільки ресерчерам:Зараз коли в компанії дохєра коду, документів, PR-ів, чатів і внутрішньої вікі - починається шаманство з retrieval, chunking, reranking, vector DB, кешами і костилями.А тут потенційно з'являється інший підхід:• просто закинув пів компанії в контекст• і агент сам розгрібає цей зоопаркАле важливий нюанс:поки технічного репорту нема, я б сприймав це як дуже сильну заявку, а не вже доведений факт.Якщо вони реально довезуть quality + speed + cost на такому контексті, це може бути одна з найважливіших архітектурних змін для AI агентів за довгий час.https://subq.ai/

5 старих інженерних принципів, які в епоху AI стали ще ціннішимиДля: програмістівПодивився виступ Matt Pocock, і там не про абстрактне "AI змінює все".Там дуже конкретна думка:щоб AI реально прискорював, треба не менше інженерії, а більше.Ось 5 фішок, які він підсвітив.1. Grill meЗамість одразу просити AI щось будувати, змусити його довго тебе допитувати.Ідея в тому, щоб спочатку дійти спільного розуміння задачі, а не генерити код по напівсирому промпту.2. Ubiquitous languageЗробити спільний словник термінів для себе, команди і AI.Коли всі однаково називають сутності, AI менше "ллє воду" і точніше попадає в домен.3. TDD як обмежувач хаосуAI любить робити забагато за раз.TDD змушує йти маленькими кроками:• написав тест• зробив щоб пройшов• потім рефакторингПо суті, це спосіб не дати агенту outrun your headlights.4. Deep modules замість купи дрібного шумуНайсильніша частина виступу.Хороша кодова база для AI - це не сотня мікроабстракцій, а глибокі модулі з простими інтерфейсами.Тоді AI легше зрозуміти систему, а тобі легше її тестувати і тримати під контролем.5. Design the interface, delegate the implementationЛюдина має думати про межі, дизайн системи і архітектуру.AI може писати реалізацію всередині модуля, але хтось все одно має тримати в голові карту системи.І в цьому головний меседж виступу:code is not cheap.Дешевим стало написання коду.А от поганий код став ще дорожчим, бо тепер його можна масштабувати дуже швидко.Виступ:https://youtu.be/v4F1gFy-hqg?is=2leIKbTu6aXrLzVQСкіли Matt Pocock:https://github.com/mattpocock/skillsЯкий із цих пунктів, як на вас, найсильніше змінює підхід до AI coding вже зараз?

Якщо в тебе мало грошей, тобі не масштабуватись треба, а робити рукамиДля: тих, хто будує бізнесУ Hormozi в цьому відео дуже проста думка: коли ти ще маленький, твоя найбільша перевага - робити те, що великі компанії фізично не можуть масштабувати.Не ховатися за "процеси", "системи" і "автоматизацію", а:• самому писати потенційним клієнтам• самому дозбирати фідбек• самому допродавати• самому дороблювати офер під конкретну людинуІ ще там були 2 офігенні питання, які варто задавати клієнтам:• якщо з усього набору фіч треба лишити тільки одну - яку?• якщо прибрати одну фічу і в житті клієнта нічого не зміниться - яку?По суті, так ти дуже швидко розумієш, де справжня цінність, а де просто шум.Бо часто проблема не в тому, що "ринок складний".Проблема в тому, що людина ще не заробила перші нормальні гроші, але вже мислить як CEO корпорації, а не як хижак, якому треба просто забрати ринок руками.Коротше, якщо зараз "нема результату", можливо тобі треба не ще один тул чи AI-воркфлоу, а більше прямої дії.https://www.youtube.com/watch?v=H_ZLs1-jOKQЗгодні, що на ранньому етапі найбільше грошей лежить саме в unscalable штуках?

Головний скіл в еру AI - не coding, а understandingДля: програмістів і тих, хто юзає AI в роботіДуже раджу цей виступ Andrej Karpathy.Там класна думка, яка в мене прям засіла в голові:ти можеш аутсорснути thinking, але не можеш аутсорснути understanding.Тобто AI вже реально може:• писати код• дебажити• ресерчити• планувати кроки• тягнути шматки роботи майже без твоєї участіАле проблема тепер в іншому.Виграє не той, хто швидше друкує код руками.Виграє той, хто краще:• формулює задачу• дає контекст• бачить, де агент тупанув• тримає якість і смакKarpathy добре розділив це на 2 рівні:• vibe coding - піднімає floor, бо майже кожен тепер може швидко щось зібрати• agentic engineering - піднімає ceiling, бо сильні люди з агентами стають в рази ефективнішимиІ це, як на мене, головний зсув.Раніше цінувався той, хто сам руками все робить.Тепер все більше цінується той, хто може бути нормальним "директором" для системи агентів.Дуже рекомендую глянути:https://www.youtube.com/watch?v=96jN2OCOfLsЗгодні, що скоро "вміння думати задачами" стане важливішим за "вміння писати код"?

Скоро one-person software companies стануть нормоюДля: тих, хто цікавиться AIУ Naval в новому подкасті прозвучала думка, яка дуже засіла в голові:ми заходимо в ренесанс індивідуальних творців софту.Раніше між ідеєю і продуктом стояла ціла стіна:• треба шарити в стеку• зібрати команду• довго все узгоджувати• постійно йти на компромісиТепер одна людина з AI агентом може швидко зібрати прототип, перевірити ідею і допиляти продукт під себе.І це важливо не тільки через швидкість.Софт стає значно більш персональним і дешевим у виробництві.Можна робити:• нішеві продукти• тулзи під себе• ідеї, які раніше не окупали команду• прототипи за години, а не за місяціЩе один хороший інсайт був про рій агентів.Зараз модно запускати 10 агентів на одну задачу і робити вигляд, ніби це 10 різних мізків.Але якщо під капотом там та сама модель, то часто ти не стаєш розумнішим.Ти просто довше ганяєш ту саму задачу тим самим способом.І найцікавіше, що AI залазить уже не тільки в написання коду.Він поступово бере на себе весь цикл підтримки продукту:• збирає фідбек• аналізує баг-репорти і креші• готує фікси• допомагає вирішити, які фічі реально треба ship'атиТобто роль людини зміщується з "писати код" в "керувати напрямком".Відео:https://youtu.be/hTdSU7q5WCo?is=WVwfggCo80r_tytNЗгодні, чи one-person software companies реально стануть новою нормою?

Чувак з партнером сам виростив SaaS-бізнес до мільйонів і купив собі гелікДля: тих, хто цікавиться бізнесом і SaaSПодивився відео про Jeremy Redman.Це не корпорація і не стартап на сотню людей. Він з партнером сам запускав SaaS-продукти і виростив це в бізнес на мільйони доларів.Ще сподобалась його стратегія.Він не просто робить один "головний" продукт і молиться на нього. Він будує основний продукт, а навколо запускає купу дрібніших міні-продуктів, які самі по собі теж корисні, але головне - приводять трафік і ліди в основний бізнес.По суті, кожен такий міні-SaaS у нього працює як окремий вхід в воронку.І це, як на мене, набагато розумніше за сценарій "зараз 2 роки пиляємо один великий продукт, а потім будемо думати де брати користувачів".У підсумку маємо дуже зрозумілу картину:• маленька команда• кілька SaaS• продумана екосистема продуктів• мільйони доларів• Mercedes G-Class у дворіhttps://www.youtube.com/watch?v=iVy5J7iE-3QДуже сильний приклад того, що інколи виграє не один великий продукт, а правильно зібрана сітка маленьких.

Тепер ChatGPT нормально редагує картинки, а не просто "малює щось схоже"Для: всіх, хто цікавиться AIOpenAI викотили нову версію ChatGPT Images.Головне не в тому, що вона "ще красивіше генерить", а в тому, що тепер краще тримає деталі при едітах: світло, композицію, обличчя, лого, дрібний текст.Плюс обіцяють до 4x швидшу генерацію.Тобто кейси типу:• поміняти тільки зачіску або одяг на фото• доробити маркетинговий креатив без перекроювання всього з нуля• з одного фото товару наробити купу варіантів для e-commerceстали сильно реальнішими.Ще вони запустили окремий Images розділ всередині ChatGPT з пресетами, стилями і швидким стартом без нормального промпт-інжинірингу.Для API теж є апдейт:• модель GPT Image 1.5• інпути й аутпути на 20% дешевші• кращий image preservation для брендів, маркетингу і каталогів товарівСхоже, AI-картинки потроху переходять зі стадії "прикольна іграшка" в "робочий інструмент".https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here/Хто вже ганяв нову версію? Є відчуття, що стало краще чи поки маркетинг?