AWS Kiro Powers: AI-ассистенты учатся работать с Stripe, Figma и Datadog

Amazon Web Services на конференции re:Invent представила систему Kiro Powers. Она позволяет «научить» AI-помощников для кода — вроде GitHub Copilot или Amazon CodeWhisperer — мгновенно разбираться в специфических инструментах и процессах.

🎙 ИИ в УХО #47 — IBM × Anthropic: новая эра корпоративного ИИ! 💻

ИИ перестает быть игрушкой для стартапов — теперь он становится ключевым инструментом для бизнеса. В этом выпуске «ИИ в УХО» разбираем стратегический союз гигантов IBM и Anthropic, которые создают безопасный, управляемый и по-настоящему полезный ИИ для корпораций.

🎙 ИИ в УХО #47 — IBM × Anthropic: новая эра корпоративного ИИ! 💻

🚀 Официальная PHP-библиотека для Apirone API

🚀 Официальная PHP-библиотека для Apirone API

Рады представить официальную PHP-библиотеку для Apirone API — это самый быстрый и удобный способ интеграции криптоплатежей в ваше приложение.

Edge 120 и фишки DevTools. Что нового и для кого важно?

Microsoft Edge 120 радует разработчиков обновлёнными возможностями DevTools, которые уже доступны в стабильном релизе. Такие инструменты неизменно востребованы не только у веб-разработчиков, но и у QA-инженеров, тестировщиков, а также дизайнеров и маркетологов, которые стремятся обеспечить оптимальное отображение и высокую производительность сайтов…

Edge 120 и фишки DevTools. Что нового и для кого важно?
1

Поднимите эффективность контейнеризации на новый уровень с Podman Converter Pro!

Логотип Podman Converter Pro

Поднимите эффективность контейнеризации на новый уровень с Podman Converter Pro! В современном мире разработки программного обеспечения контейнеризация стала неотъемлемой частью рабочего процесса. Docker долгое время был лидером в этой области, но теперь на сцену выходит Podman — мощная альтернатива, которая предлагает…

1

Запишитесь на курс «QA-инженер» в Pikabu Study со скидкой 30%!

[Разбор] У Langfuse 10-20 минут лага в UI. Почему я оставил свой трейсер в продакшене

На прошлой неделе закрыл задачу: интеграция Langfuse в свой опен-сорсный агентный фреймворк Tuplet. Через два дня после деплоя понял, что без встроенного трейсера работать невозможно.

[Разбор] У Langfuse 10-20 минут лага в UI. Почему я оставил свой трейсер в продакшене

6 open-source инструментов, чтобы понять, куда уходят деньги вашего AI-агента

Ваш AI-агент тратит деньги. Вы можете объяснить - на что именно? Не общий счет за месяц. А разбивку: какой LLM-вызов сколько стоил, какой tool call запустил цикл навигации по файлам, почему одна задача обошлась в $4, а похожая - в $0.50.

Большинство команд не могут. Они видят инвойс, а не трейс. Это как вести бизнес без бухгалтерии - деньги у…

[Разбор] Как я сократил расходы на Claude Code с $1.20 до $0.50 за задачу - 7 open-source инструментов для индексации кодовой базы

AI-агенты для кода дорогие не потому, что они много думают. Они дорогие, потому что 80% времени они ищут файлы вместо того, чтобы писать код. Я замерил реальные расходы до и после подключения индекса - и нашел 7 open-source инструментов, которые решают эту проблему.

[Разбор] Как я сократил расходы на Claude Code с $1.20 до $0.50 за задачу - 7 open-source инструментов для индексации кодовой базы

Как сократить расход токенов в Claude Code: от мемов до инженерии

Anthropic признали: пользователи Claude Code Max сжигают $200 в месяц за час вместо пяти. Комьюнити ответило волной инструментов - от шуточных до серьёзных. Разбираю каждый с цифрами.

Как сократить расход токенов в Claude Code: от мемов до инженерии

AI-ассистент тратит 30% времени впустую. Как я это исправил за 5 минут

Мой AI-ассистент тратил 2 минуты на каждый поиск по кодовой базе. При 40 поисках в день это 80 минут потерянного времени разработчика - каждый день. Я написал open-source инструмент, который сократил это до 20 секунд. Без подписок, без облака, без утечки вашего кода третьим сторонам.

AI-ассистент тратит 30% времени впустую. Как я это исправил за 5 минут

Маркетолог редактирует куки, или как перестать жить в DevTools и начать жить в Chrome

Если ты в 2026 году тестируешь продукт, не трогая куки руками, - ты играешь на уровне стажёра. Серьёзно. Ты называешь это “корректным распределением ” или “чистотой эксперимента”, но по факту ты ждешь, пока система соизволит показать нужный сценарий.

Каждый раз, когда маркетологу или продакту нужно протестировать гипотезу, проверить авторизацию, эму…

1