Not Boring Tech

🔎 Для Claude Code сделали скилл Hyper Research — он превращает нейронку в самую мощную команду исследователей, которые проходят аж 16 (!) этапов поиска. Вот, что делают ИИ-агенты: → Разбивают задачу на матрицу покрытия темы и проводят глубокое исследование. → Находят и сохраняют сотни источников и выявляют противоречия между ними. → Специально ищут доказательства против своих же выводов, чтобы избежать ошибок. → Создают черновик отчёта, а затем ищут слабые места, улучшают читаемость и убирают воду. → Выдают полный отчёт с базой источников и сохраняют все материалы в локальное хранилище знаний. Deep Research на стероидах — тут. @notboring_tech

🎓 В открытый доступ бесплатно выкатили гигантский курс по ИИ-инженерии — в нём 503 (!) урока на 320 часов, которые объединили в 20 этапов. • Обучает всей базе с нуля: от линейной алгебры и основ машинного обучения до LLM, RAG, ИИ-агентов и автономных систем. • В уроках не только теория, но и куча практических задач и примеров готового кода, который можно запустить самому. • Если что-то непонятно: можно вставить урок в NotebookLM и получить наглядные объяснения сложных концептов. Кладезь знаний для ИИ-инженеров — тут. @notboring_tech

📋 Внешние аудиторы разобрали по винтикам все процессы вокруг нейросетей Яндекса — итогом стал сертификат ISO/IEC 42001 на всё семейство Alice AI. Год назад его получила языковая модель, а теперь проверку прошли мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART. Проверяли не сами модели, а все, что с ними связано: • Люди — проверили то, как сотрудников обучают правилам ответственной разработки. • Данные — откуда взяты, какого качества, что с ними можно делать по закону и как они защищены. • Документация — по каждой модели расписаны цели, данные обучения, ограничения и сценарии применения. • Мониторинг — ошибки и аномалии в работе нейросетей отслеживаются в режиме реального времени. По той же методологии сертифицированы Amazon, Anthropic и Microsoft — то есть Alice AI проверяли по тем же требованиям, что и модели мировых лидеров.  @notboring_tech

🛡️ Для Codex вышел мощный скилл, который находит и подтверждает все баги в кодовой базе — Bug Reproducer не только замечает ошибки, но и доказывает их с помощью точечных тестов. Что делает скилл: → Сканирует проект и составляет список вероятных багов и уязвимостей. → Ранжирует кандидатов по тому, насколько важна проблема. → Показывает, что идёт не так, как должно работать и что вызывает ошибку. → Создаёт целенаправленные тесты для самых опасных багов. → Отклоняет ложные баги, если они не подтверждаются. → Просит одобрение перед важными изменениями кода. → Выдаёт отчёт в Markdown с результатами поиска, подтверждения и устранения багов. Пробуем — тут. @notboring_tech

B2B-стартапы умирают не из-за плохого продукта. А потому, что фаундер не умеет его продавать и не знает как его масштабировать дальше. Will и Todd, фаундеры Humoniq (YC S25), готовились к Demo Day и упёрлись ровно в это: нужны лиды и продажи, а в запасе всего 12 недель. Они обратились к Михаилу. Раньше тимлид команды продажников в Лондонском офисе WP Engine, а сейчас строит Go-To-Market для стартапов Y Combinator из Сан-Франциско: пять успешных запуска с командами YC и десятки кейсов с B2B/SaaS-командами по всему миру. Что получилось за 12 недель с нуля: *⃣50%+ open rate *⃣10%+ reply rate *⃣60+ квалифицированных демо *⃣15+ сделок в пайплайне *⃣3 закрытых enterprise-контракта: Delta Airlines, American Express, Expedia ❗Разбор того, что конкретно было сделано тут: полный кейс Humoniq (YC S25). Такие кейсы Михаил публикует у себя на канале Про B2B аутрич из Долины: *⃣Как строить и скейлить B2B-лидген в 2026 *⃣Founder-led, signal-based, creative storytelling аутрич *⃣GTM-фреймворки и реальные кейсы из YC *⃣AI и автоматизации Будет полезно фаундерам, солопренерам, предпринимателям в IT, B2B, SaaS, Web3. А прямо сейчас Михаил ищет одного фаундера с B2B/SaaS-продуктом, чтобы в лайв-формате построить лидген с нуля по своей системе. Набор начнется в августе! Звучит круто, так что зацените подход Михаила в канале: 👉 https://t.me/leadgenvalley #реклама

🩻 Появился полезный промпт, который превращает ваш репозиторий в красивую интерактивную карту — она показывает всю иерархию ваших ИИ-агентов. Можно наглядно увидеть, какие агенты используются, что делают, сколько тулз подключено, как выглядит архитектура приложения и многое другое. Картой можно поделиться в один клик. Забираем — тут. @notboring_tech

🧭 Вышел скилл, который удаляет все следы генерации из кода — kill-ai-slop сканирует целую кодовую базу и очищает признаки, которые выдают ИИ. → Сканирует код на предмет штампов из каталога — градиенты, масса эмодзи и однообразный дизайн, которыми частят нейронки. → Объясняет, почему каждый найденный элемент создаёт ощущение «это сделано ИИ». → Вносит минимальные изменения, чтобы убрать все шаблонные следы нейронок из сайта или приложения. Пользуйтесь — тут. @notboring_tech

👀 «Тейк о том, что айтишная база больше не нужна, а нейросеть все сделает по промпту — опасная иллюзия». Пока индустрия переживает из-за того, что ИИ всех заменит, руководитель ML-направления ШАДа Валентина Бронер уверена в обратном: разработчики без работы не останутся, но вот их задачи станут сложнее. Она дала большое интервью для A-List — вроде списка Forbes «30 до 30», но для всех возрастов и от SETTERS Media. Краткий пересказ: • Роль разработчика меняется: это больше не человек, который просто пишет код по ТЗ, а скорее продакт-менеджер с глубоким знанием кода, который управляет своими «стажерами-агентами» и разбирается в бизнес-задачах. • ИИ отлично собирает прототипы, но с архитектурой и читаемостью кода всё плохо — поддерживать чисто агентский код тяжело. • Скорость изменений в ML такая, что программы в ШАД обновляют на 20–100% к каждому новому циклу обучения — рынку сейчас нужны гибкие спецы, готовые к постоянному дообучению. Полный текст читаем — тут. @notboring_tech

🛠️ Команда Cursor выпустила набор внутренних воркфлоу, которыми пользуются инженеры в компании — Cursor Team Kit объединяет 18 скиллов, 2 субагента и 2 правила. Автоматизации проводят ревью кода, фиксят UI, генерируют комментарии, суммируют коммиты, создают пул реквесты, очищают код от признаков генерации и многое другое. Заимствуем практики у самих разрабов Cursor — тут. @notboring_tech

🔥 Вышла самая мощная в истории локальная LLM, которая запускается прямо на смартфоне — Bonsai 27B имеет 27 миллиардов (!) параметров и весит меньше 4 ГБ. → В основе — сжатая с помощью квантизации Qwen3.6 27B. → 1-битная версия на 3,9 ГБ работает со скоростью 11 токенов/с на iPhone 17 Pro. → Версия на 5,9 ГБ сохраняет 95% качества оригинальной Qwen3.6 27B. Модель поддерживает всё — мультимодальность, ризонинг, кодинг, вызов тулз и агентные сценарии. Это не просто локальный чат с нейронкой, а фундамент для локальных ИИ-агентов. Революция в опенсорсе — тут. @notboring_tech