👀 Antarctic анонсировал международные карты
Это супер крутая вещь для оплаты зарубежных сервисов и любых оплат если вы заграницей.

😍 Меня прям сильно радует этот финтех. Аналогов ему уже не будет…
Сейчас Antarctic позволяет :
1. Покупать крипту прям с карты без серых схем с p2p
2. Выпустить карту рф, для оплат в онлайне
3. Пополнять кошелек криптой и выводить в рубли на обычную карту по СБП
4. Оплачивать в магазинах через qr код.
В общем, крутой сервис, которым я постоянно пользуюсь.

Спасибо за информацию каналу @digitaltoolset

Карты стали доступны, теперь можно платить самому без гемора. Сервисы разные, только что пришло уведомление. Кто зарегался-проверяйте. Как проверю оплату, отпишу дополнительно

Похоже, эпоха “купил подписку и гоняешь агентов сколько хочешь” начинает заканчиваться 🙂

Anthropic с 15 июня выносит Claude Agent SDK / headless-режим в отдельные кредиты. То есть агентная автоматизация уже считается не как обычный чат, а как отдельная нагрузка.

И это логично, если подумать.

Человек пишет 20-50 сообщений в день.
А агент может за ночь сделать сотни запросов, пересобрать проект, прогнать тесты, упасть, подняться, снова прогнать тесты и сжечь лимиты быстрее, чем ты проснёшься.

OpenAI, конечно, момент поймал красиво: на фоне недовольства Anthropic предложили компаниям 2 месяца Codex Enterprise бесплатно.

Вывод простой:
если вы сейчас строите процессы на Claude Code / Codex / Devin-подобных агентах, считайте не “подписку за $20”, а экономику агентного цикла.

Сколько стоит:
— один прогон задачи
— один багфикс
— один PR
— один автономный ночной запуск

Иначе можно собрать “автоматизацию”, которая технически работает, но экономически жрёт больше, чем живой разработчик.

Информация к размышлению. Я бы уже сейчас закладывал лимиты, sandbox и понятные правила: где агент может работать сам, а где только после подтверждения.

Мои скромные ума заключения за 2000 часов GithubActions(бесплатных) вместе с ИИ Агентом как часть Ci/CD

Многие обсуждают, станут ли AI-агенты частью CI/CD.

И тут смешно. Потому что часть людей всё ещё думает про агента как про чатик а не полноценную часть инфраструктуры в процессах CI/CD.

Типа тесты упали, агент проанализировал и написал "умный" комментарий или провел ревью(страшно).

Но настоящий вопрос другой: если агент может менять код, конфиги или состояние инфраструктуры, это уже не помощник. Это часть инфраструктуры как мне кажется, разве нет?🧐.

Значит к нему должны быть те же требования, что к нормальному DevOps-процессу:

- права только на нужное;
- логи всех действий;
- dry-run перед изменениями;
- отдельные окружения;
- запрет на прямые действия широкого профиля аля “пофикси прод”;
- человек как наблюдатель и стоп-кран.

Иначе получится классика вайбкодинга:
“агент сам всё починил”, а потом ты три часа ищешь, почему он снёс переменную, поменял yaml и задеплоил не туда, а в итоге с ужасом узнаешь что он еще решил посмотреть логи системные увидел ошибки, поменял calico на cilium или наоборот и вообще решил что Docker как бы пора прикопать и поставил podman, поменял лимиты и реквесты у некоторых приложений, потому что они показались ему слишком раздутыми или наоборот задушенными.

AI в CI/CD будет полезен не там, где он может просто что-то написать например комментарий к PR.
А там, где он работает как младший инженер с коротким поводком.

Проверил PR.
Нашёл расхождение в доке.
Предложил patch.
Прогнал тесты.
Показал риск.
Ждёт approve.

Вот это норм.

А “дай агенту доступ к кластеру, пусть сам разбирается” — это не будущее DevOps. Это просто новый способ устроить себе ночной инцидент и провести драгоценные выходные в разборах что же он там натворил.

Я считаю AI в CI/CD это будущее, но в целом нужно понимать как это правильно готовить, не забываем еще и про конфиденциальные данные, лучшим вариантом в данный момент это жесткий файнтюнинг ИИ на ваших данных, запуск их локально, но это дорого

#мысли

PS Один из моих PR, где агенты общаются и делают ревью моего PR и тестируют код.

Все сейчас радостно обсуждают AI-агентов которые могут писать код, чинить баги, открывать PR и ходить по репозиторию.

Я бы как DevOps/SRE в первую очередь смотрел куда у этого агента есть доступ.
Потому что рабочий repo это часто не просто папка с кодом.

Там рядом лежит .env.example, старый docker-compose.yml, .github/workflows/deploy.yml, какие-то bash-скрипты от 2021 года, Terraform, Helm charts, README где написано «для ручного деплоя выполнить вот это».

И половина этих файлов когда-то писалась в режиме «сейчас быстро починим, потом нормально переделаем» а в итоге забили все дружно болтину.

Теперь в этот же repo приходит агент.

Он не знает что staging у вас на самом деле ходит в боевую базу зачем-то.

Он не знает что secret с названием OLD_DEPLOY_TOKEN всё ещё работает.

Он не знает что backup_prod.sh лучше не запускать днём.

Он не знает что namespace test почему-то смотрит в реальные очереди.

Для людей это может быть устная договорённость в команде которая описана в лучшем случае где-то в confluence.

Для агента это просто файлы и команды которые логично что нужно применять на какой-то стадии CI/CD процесса.

Вот простой сценарий.

Агенту дали задачу:
«почини деплой, CI падает».

Он открывает .github/workflows/deploy.yml, видит что падает шаг с Docker registry при авторизации, находит рядом старый secret, меняет workflow, пушит PR что бы проверить помогло или нет.

Выглядит полезно и вроде бы логично.

Но если у него есть права запускать Actions с доступом к secrets, то вот внезапно он может окажатся рядом с продовой инфраструктурой.

Ещё хуже когда агенту дают не только repo, но и терминал.

Там начинается нормальная такая зона риска:

kubectl config current-context
aws sts get-caller-identity
terraform state pull
gh secret list
printenv

Все эти команды сами по себе обычные.

Но если агент может их выполнять, он может увидеть больше чем вы думали.

Я не против AI-агентов в DevOps.

Наоборот, для скучной рутины они могут быть очень полезны:
- разобрать лог;
- найти сломанный step в CI;
- проверить diff;
- собрать changelog;
- подготовить rollback-команду;
- сравнить values в Helm;
- найти где поменяли env.

Но давать агенту repo и терминал без ревизии доступов - это отчаяанная смелость, я как паранноик все по 500 раз перепроверю, куда оно может ходить и что делать.

Я бы перед этим проверял очень приземлённые вещи.

Есть ли .env в корне.

Есть ли .npmrc, .pypirc, docker login, старые ключи.

Какие GitHub Actions secrets доступны workflow.

Может ли агент пушить в main.

Может ли он запускать deploy job.

Есть ли kubeconfig на машине.

Куда указывает текущий kubectl context.

Есть ли Terraform state и что в нём лежит.

Можно ли из staging достучаться до prod-сервисов.

Пишутся ли действия агента в лог.

Есть ли нормальный rollback или только предположение «ну Вроде бы есть».

И только после этого уже обсуждать «насколько он ускоряет разработку».

Потому что если в инфраструктуре бардак, агент усиливает его, а не исправляет

Что случилось бы с миром, если бы им управлял ИИ?

Стартап Emergence AI запустил эксперимент, что случилось бы с планетой, если бы ею управляли нейросети, передает Fortune.

Организация провела пять 15-дневных симуляций, каждая из которых управлялась отдельным ИИ: Claude, ChatGPT, Grok, Gemini, а также пятое моделирование, управляемое комбинацией моделей.

Исследователи оснастили каждого агента более чем 120 инструментами, позволяющими им общаться, голосовать, управлять ресурсами и планировать, а также демонстрировать другие виды поведения, свойственные людям.

Симуляция, запущенная Claude, оказалась наиболее социально стабильной, с самыми высокими показателями гражданского участия. Это была единственная симуляция, в которой удалось сохранить порядок и все население. Среди агентов практически не было разногласий: 332 голоса были отданы за 58 предложений, что соответствует 98% поддержки.

Gemini и Grok продемонстрировали наибольший уровень хаоса. Grok совершил 180 преступлений и его мир закончился за 4 дня. Агенты Gemini совершили наибольшее количество преступлений — 683 за 15 дней.

В ходе симуляции для ChatGPT было зафиксировано всего два преступления, однако она длилась всего семь дней, поскольку агенты забыли поставить во главу угла собственное выживание и вымерли.