AI for Devs

⚡️ JetBrains представила Air: новую агентную IDE

Компания выпустила Air — ADE (Agentic Development Environment), ориентированную на гибридную работу «разработчик + ИИ-агенты».

Это не просто чат с моделью внутри IDE, а отдельная среда разработки, где можно ставить задачи агентам, запускать их параллельно, контролировать изменения и коммитить результаты.

Air пока доступен в превью и работает только с одним агентом — Claude Agent, причём для использования требуется активная подписка Anthropic.

Версии для Windows и Linux обещают в 2026 году — сейчас приложение доступно только на macOS.

Сайт | Документация | Анонс в X | Анонс на Habr

@ai_for_devs

😱 MinIO: развитие остановлено

Команда MinIO объявила, что проект уходит в чистый maintenance-mode. Никаких новых фичи, PR’ов и даже review существующих изменений.

Останутся только точечные фиксы критических уязвимостей (и то по ситуации).

Активное развитие теперь живёт в их enterprise-решении MinIO AIStor.

Такой вот Open Source :)

@go_for_devs

Anthropic опубликовала крупное внутреннее исследование: 132 инженера, 53 интервью и анализ 200 000 сессий Claude Code.

Картина получилась очень современная: output растёт почти по всем категориям, время потраченное на задачу падает незначительно, deep-skills уходят на второй план, а IT-специалисты постепенно превращаются в «менеджеров ИИ-агентов».

Коротко по ключевым выводам исследования:

🟣 Продуктивность растёт — но за счёт объёма, а не скорости.
Инженеры делают больше задач, пишут больше кода, больше тестов и документации.
Однако реальная экономия времени невелика: графики показывают лишь лёгкий сдвиг влево. Claude ускоряет не отдельную задачу, а масштаб всей работы.

🟣 Появляется работа, которой раньше бы просто не существовало.
Около 27% задач — это «nice-to-have»: паперкаты, рефакторинг, визуализации, внутренние инструменты, мини-автоматизации. Claude снижает порог входа, и эти задачи наконец-то начинают выполняться.

🟣 Растёт автономия ИИ — инженеры всё меньше вмешиваются.
Средняя сложность задач поднялась с 3.2 до 3.8, модель делает вдвое больше автономных шагов (10 → 21), а человеческих реплик в диалогах становится меньше.
Инженеры постепенно «отпускают руль», и Claude вполне уверенно продолжает ехать.

🟣 Но deep-skills "ржавеют" — и разработчиков это тревожит.
Люди меньше читают код, реже строят ментальные модели систем, меньше копаются в инфраструктуре.
Возникает парадокс: чтобы проверить ИИ, нужны навыки, которые из-за ИИ же начинают проседать.

🟣 Социальная динамика меняется — менторство проседает.
80–90% вопросов, которые раньше шли к коллегам, теперь идут Claude.
Это полезно для скорости, но срезает ролевую модель сеньоров и уменьшает количество технических обсуждений внутри команд.

🟣 И меняется сама профессия: разработчик → менеджер ИИ-агентов.
Всё больше инженеров говорят, что 50–70% их работы — это ревью, корректировка и мониторинг тактических действий Claude.
Писать код руками становятся редкой фазой — а вот проверять и направлять ИИ — ежедневной нормой.

@ai_for_devs

🇫🇷 Французский стартап представил линейку Mistral 3: 675 миллиардов параметров в open source

После громкой новости о привлечении €1.7 млрд инвестиций от Mistral стало тихо — и вот компания наконец вернулась с мощным релизом.

Они представили линейку Mistral 3, в которую вошли три лёгкие модели (3B, 8B, 14B) и флагманская Mistral Large 3 — разреженная MoE-архитектура с 675 млрд параметров, полностью открытая под Apache 2.0.

Large 3 обучили с нуля на 3000 GPU: она понимает изображения, уверенно работает на множестве языков и сразу заняла 2-е место на LMArena среди open-source моделей без reasoning-фокуса.

Младшая линейка Ministral 3B/8B/14B ориентирована на локальные и edge-сценарии. Все модели мультимодальные и экономно расходуют токены.

Модели уже доступны на OpenRouter.

@ai_for_devs

😎 Gemini CLI: from Zero to Hero

Нашли и перевели огромный гайд по использованию Gemini CLI — 29 практичных советов, которые пригодятся не только для Gemini CLI, но и для других AI-утилит в терминале.

Если всё это уже используете — можно смело скипать.

1. Используйте GEMINI.md для постоянного контекста
2. Создавайте собственные slash-команды
3. Расширяйте возможности Gemini с помощью собственных MCP-серверов
4. Используйте добавление и вызов данных из памяти
5. Используйте чекпоинты и /restore как кнопку “Отменить”
6. Читайте Google Docs, Sheets и многое другое. Если у вас настроен Workspace MCP-сервер, вы можете просто вставить ссылку на документ, и MCP получит его — при наличии нужных прав
7. Используйте @, чтобы передавать файлы и изображения как явный контекст
8. Создание инструментов на лету (поручите Gemini писать вспомогательные утилиты)
9. Используйте Gemini CLI для устранения неполадок и настройки системы
10. Режим YOLO — автоматическое выполнение действий инструментов (используйте с осторожностью)
11. Headless режим и сценарии (запуск Gemini CLI в фоне)
12. Cохраняйте и возобновляйте чат-сессии
13. Рабочее пространство с несколькими директориями — один Gemini, много папок
14. Организуйте и очищайте файлы с помощью ИИ
15. Cжимайте длинные переписки, чтобы не выйти за пределы контекста
16. Передавайте команды оболочки через ! (разговаривайте с терминалом)
17. Относитесь к любому CLI-инструменту как к потенциальному инструменту Gemini
18. Используйте мультимодальный ИИ — дайте Gemini «видеть» изображения и не только
19. Настройте $PATH (и доступные инструменты) для стабильной работы
20. Следите за расходом токенов и снижайте его с помощью кеширования и статистики
21. Используйте /copy для быстрого копирования в буфер обмена
22. Используйте Ctrl+C как мастер — для shell-режима и выхода
23. Настройте Gemini CLI с помощью settings.json
24. Используйте интеграцию с IDE (VS Code) для контекста и сравнения изменений (diffs)
25. Автоматизируйте задачи в репозитории с помощью GitHub Action для Gemini CLI
26. Включайте телеметрию для аналитики и наблюдаемости
27. Следите за дорожной картой (фоновые агенты и многое другое)
28. Расширяйте возможности Gemini CLI с помощью Extensions
29. Пасхалка «Режим корги» 🐕

Если что-то покажется новым или полезным — вот ссылка.

@ai_for_devs

🐣 Дуров запустил ИИчко

Павел Дуров сообщил о запуске Cocoon — децентрализованной сети для безопасных ИИ-вычислений, ориентированной на полную конфиденциальность пользовательских запросов.

По словам Дурова, часть автоматических переводов сообщений в Telegram уже обрабатывается с использованием Cocoon, что фактически делает сеть частью продакшен-инфраструктуры мессенджера.

Вместо централизованных дата-центров Cocoon распределяет нагрузки между независимыми участниками, предоставляющими свои GPU. Узлы получают оплату в TON в режиме реального времени, а разработчики — доступ к вычислениям по ценам ниже, чем у классических облаков вроде AWS или Azure.

Архитектура устроена так, что содержимое запросов остаётся скрытым от всех участников цепочки. Дуров подчёркивает: Cocoon создавался именно как решение проблемы приватности при взаимодействии с ИИ — ключевой боли для корпоративных и правовых сценариев.

@ai_for_devs

🌕 Google запретили своим разработчикам пользоваться Antiravity?

Помните мы писали про уязвимость новой агентной IDE от Google к prompt-инжекциям? Ещё сегодня наткнулись на пост о том, что Antigravity потёрла юзеру все данные с жёсткого диска. А теперь ещё начали разлетаться слухи, что сам Google запретил своим разработчикам пользоваться Antigravity. Звучит громко — но это лишь отчасти правда.

На самом деле внутренняя инфраструктура Google держится на огромном монорепо и кастомном туллинге, который публичная версия Antigravity физически не поддерживает. Поэтому гуглеры работают в Jetski — внутреннем форке Antigravity с поддержкой монорепо, поиском по докам и интеграцией с их DevOps-инструментами. То же самое и с Cider, ещё одной внутренней IDE, тоже форк VS Code.

С одной стороны — всё логично: у Google настолько много кастомщины, что публичная IDE (хоть и их собственной разработки) просто не умеет классно работать с их экосистемой. Но с другой — сам факт запрета выглядит чуть забавно. Неужели они заботяться об эффективности разработчиков?) Прям вот все-все в IDE работают?) Поклонников Vim'а увольняют?) Верится с трудом... Может проблема всё же в чём-то другом 🤷‍♂️

@ai_for_devs

🧠 Anthropic показала, как заставить ИИ-агентов работать часами и днями без потери прогресса

По сути, они воспроизвели то, что в обычной разработке давно стало стандартом де-факто: структура проекта, git, список фич и строгие тесты)) Но для кодинг-агентов это что-то новенькое. Сейчас их действительно довольно сложно держать в ежовых рукавицах.

Их решение — разделить роли: Initializer готовит проект и полный перечень фич (получается, тимлид), а Coding Agent (работяга) в каждой сессии берёт одну задачу, делает минимальные изменения и оставляет репозиторий в рабочем состоянии. Плюс строгое JSON-описание требований и браузерные E2E-тесты через Puppeteer.

В итоге получается почти бесконечная разработка без деградации между сессиями: каждый агент приходит «на смену» и сразу понимает, что сделано и что сломано.

Интересно смотреть, как ИИ-системы постепенно приходят к тем же процессам, которые программисты давно считают базовым минимумом)

Источник. @ai_for_devs

⚠️ Google Antigravity – находка для promt-инжекций

Google недавно выкатили Antigravity — агентную IDE. И вот что выяснилось: достаточно открыть страницу из интернета с prompt-инжекцией, чтобы Gemini сам собрал ваши креды, обошёл защиты и отправил их злоумышленнику.

Сценарий максимально жизненный. Вы просите Gemini помочь интегрировать новый модуль, прикладываете ссылку на гайд, Antigravity открывает страницу — а в середине текста скрытая prompt-инъекция размером в 1 пиксель. И дальше начинает происходить следующее:

Gemini сначала аккуратно собирает всё, что может найти в проекте — фрагменты кода, конфиги и даже содержимое .env, хотя по правилам у него вообще нет доступа к таким файлам. Когда встроенные ограничения пытаются его остановить, он просто обходит их через терминал, вызывая обычный cat, который ничем не защищён. После этого модель упаковывает креды в query-параметры, кодирует их небольшим Python-скриптом и формирует ссылку на webhook.site. Затем подключает browser-subagent, который послушно открывает этот URL — и все данные оказываются в логах злоумышленника.

Примечательно, что webhook.site находится в дефолтном allowlist Antigravity. То есть по умолчанию агенту разрешено ходить на домен, где любой желающий может читать входящие запросы.

Google честно предупреждает об этом при установке: «Есть риск утечки данных». Но по факту работа с IDE сейчас устроена так, что отследить подобную цепочку вручную практически нереально.

Если вы тестируете Antigravity, то будьте бдительны)

@ai_for_devs

TL;DR 😁