Claude Code 2.0
Но что ещё интереснее, anthropic опубликовали claude code 2.0!

https://www.npmjs.com/package/@anthropic-ai/claude-code

Из интересных изменений:
• Нативное приложение для VS Code
• команда /rewind для отката изменений
• команда /usage для просмотра лимитов твоего плана
• Ctrl + R для поиска по истории
• Tab для включения думающего режима

Остальные изменения тут: https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#200

К осуществлению теории мёртвого интернета приготовиться: OpenAI планирует запустить отдельное приложение для своей модели генерации видео Sora 2, сообщает WIRED.

Приложение, которое представляет собой вертикальную видеоленту с навигацией через свайпы, внешне сильно напоминает TikTok — с той разницей, что весь контент в нем создан искусственным интеллектом.

В нем есть страница рекомендаций в стиле «Для вас», работающая на основе алгоритмов персонализации. Справа от ленты располагается меню, позволяющее поставить лайк, оставить комментарий или создать ремикс видео.

Пользователи смогут создавать видеоролики продолжительностью до 10 секунд. При этом отсутствует возможность загрузки фотографий или видео из галереи пользователя или других приложений.

В приложении Sora 2 предусмотрена функция подтверждения личности, позволяющая пользователям верифицировать свой лик. Если пользователь подтвердил свою личность, он может использовать своё лицо в видео. Другие пользователи также смогут отмечать его и использовать его образ в своих клипах.

Например, кто-то сможет сгенерировать видео, в котором он вместе с другом катается на американских горках в парке развлечений. Пользователь получит уведомление всякий раз, когда его изображение используется — даже если клип останется в виде черновика и никогда не будет опубликован.

OpenAI запустила приложение внутри компании на прошлой неделе, и оно получило исключительно положительные отзывы от сотрудников..

При этом приложение Sora 2 часто отказывается генерировать видео из-за защиты авторских прав и других фильтров, сообщают источники.

Момент как нельзя лучше: прямо сейчас в сфере коротких видео будет неопределённость, связанная с продажей TikTok компании Oracle. OpenAI имеет уникальный шанс запустить собственное приложение для коротких видео и на хайпе переманить аудиторию.

Чуть более полугода назад у нас с Валерой был стрим про высказывание CEO Anthropic, мол, через 6 месяцев модели будут писать 90% кода. На стриме, как мне кажется, я очень хорошо описал некоторые из важных оговорок при оценке подобного рода высказываний:
— есть разница «могут» и «делают»
— это может быть применимо к определённым языкам программирования, а не всем
— часть подходов к разработке придётся пересмотреть, чтобы было проще интегрировать ИИ-инструменты
— это может быть применимо к свежим проектам, а не 15+ годичной давности
— это может быть применимо к проектам до определённого размера, а не кодовой базе всего Фейсбука, например

Сами Anthropic сейчас говорят, что Claude Code написан их же моделями на 90%. Но большинство подобных заявлений исходит от разработчиков моделей / продавцов ИИ-инструментов, поэтому многие (не я) их отметают.

Aider, АИ-ассистент для программирования с открытым исходным кодом, который я как раз упоминал на стриме, от релиза к релизу то и дело перешагивает планки 75-80% — уже солидный показатель.

И вот наткнулся на блог Armin Ronacher, создателя Flask, Jinja, Click и других крупных популярных проектов. Цитаты из поста (но рекомендую прочитать оригинал целиком):

— Что касается инфраструктурного компонента, который я начал разрабатывать в своей новой компании, то, пожалуй, больше 90% моего кода написано с помощью ИИ. Я не хочу вас убеждать — просто поделюсь тем, что узнал. Отчасти потому, что я подошел к этому проекту иначе, чем в своих первых экспериментах.

— Сервис написан на Go с небольшим количеством зависимостей. Сейчас в нём около 40 000 строк, включая Go, YAML, Pulumi и несколько специальных SDK-прослоек.

— Я установил высокую планку, особенно в плане надёжности работы. Я уже работал с подобными системами и знал, чего хочу.

— Я уделяю пристальное внимание основам архитектуры системы, структуре кода и взаимодействию с базами данных. Я невероятно самоуверен. Поэтому есть вещи, которые я не позволяю ИИ делать. Я начинал проект традиционным способом: проектирование системы, схема, архитектура. На этом этапе я не позволяю ИИ писать с нуля, а просто включаю его в свой цикл рассуждений. Это помогает мне видеть типовые ошибки, даже если я не доверяю LLM.

— Для кода, сгенерированного и поддерживаемого ИИ, я теперь получаю стек, который выглядит примерно так, как мне часто хотелось, но было слишком сложно сделать вручную.

— Не могу не подчеркнуть, насколько плохим может быть код агентов, если не быть осторожным. Хотя они понимают архитектуру системы и то, как что-то построить, они не могут смотреть на всю картину целиком. Вам постоянно нужно вносить правильную информацию в контекст.

— Легко создавать системы, которые кажутся правильными, но при использовании ведут себя неправильно. Вот пример: я попросил его создать ограничитель лимитов. Он «работал», но не имел джиттера и использовал неудачные решения по хранению данных. Легко исправить, если знаешь ограничители лимитов, но опасно, если не знаешь.

— Для меня это дошло до того, что я уже не представляю, как можно работать по-другому. Да, я, вероятно, смог бы обойтись без ИИ. Но я бы построил другую систему, потому что мне пришлось бы идти на другие компромиссы. Такой подход открывает возможности, которые я обычно пропускаю или откладываю.

— Исследование + разработка вместо «исследование, а разработка потом»: на некоторые вещи, на понимание которых у меня ушел бы день или два, теперь уходит 10–15 минут.

— Пишет ли ИИ 90% кода? Не знаю. Знаю только, что для меня в этом проекте ответ уже точно «да». В то же время, для меня ИИ не владеет кодом. Я всё равно проверяю каждую строчку, формирую архитектуру и несу ответственность за то, как всё это работает.

===

(обратите внимание, что ни о каком вайб-кодинге речи не идёт: только вдумчивая работа, где, как мне кажется, по сравнению с обычным процессом мозги приходится напрягать даже больше — пока LLM работает, ты думаешь)

Вот так выглядят генерации Sora 2 (со звуком)

https://fixupx.com/OpenAI/status/1973055265084690780

Стрим через 50 минут

Готовим стикеры для трансляции:

Трансляция открывается с двухминутного сгенерированного ролика.