⚠️ В России всё чаще блокируют Telegram и другие зарубежные сервисы.

Это значит, что многие IT-ресурсы, каналы и источники новостей могут стать недоступны в любой момент.

Если вы хотите оставаться в курсе технологий, AI и новых фреймворков, лучше заранее иметь альтернативную площадку.

Мы собрали лучшие IT-каналы в MAX, где публикуются:

новости развития AI
новые фреймворки и инструменты
полезные ресурсы для разработчиков
разборы технологий и трендов

ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max Python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

https://uproger.com/luchshie-kanaly-v-max-po-it-i-ii-podborka-2026-goda/

Выпуск Java SE 26 и OpenJDK 26. Проект по интеграции поддержки JavaScript и Python в JVM

После шести месяцев разработки компания Oracle опубликовала платформу Java SE 26 (Java Platform, Standard Edition 26), в качестве эталонной реализации которой используется открытый проект OpenJDK. За исключением удаления некоторых устаревших возможностей в Java SE 26 сохранена обратная совместимость с прошлыми выпусками платформы Java - большинство ранее написанных Java-проектов без изменений будут работоспособны при запуске под управлением новой версии. Готовые для установки сборки Java SE 26 (JDK, JRE и Server JRE) подготовлены для Linux (x86_64, AArch64), Windows (x86_64) и macOS (x86_64, AArch64). Разработанная в рамках проекта OpenJDK эталонная реализация Java SE 26 полностью открыта под лицензией GPLv2 с исключениями GNU ClassPath, разрешающими динамическое связывание с коммерческими продуктами.

https://opennet.ru/65009/

Ailia-models

Этот репозиторий содержит коллекцию предварительно обученных моделей машинного обучения, совместимых с платформой AILIA SDK. В нем представлены модели для различных задач, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и другие области искусственного интеллекта.

https://github.com/axinc-ai/ailia-models

Архитектура Docker, если убрать лишнее, выглядит очень просто:

Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями.

Один раз собрал - запускаешь где угодно.

Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ.

По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками.

Docker Engine - сердце всей системы.
Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами.

Docker Daemon - фоновый процесс, который:

• создаёт контейнеры
• запускает их
• следит за состоянием

Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI).

Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы.
Оттуда ты делаешь pull, туда - push.

Как это работает в реальности:

Ты пишешь Dockerfile →
docker build → получаешь image

docker push → отправляешь в registry

На сервере:
docker pull → скачал
docker run → запустил контейнер

Зачем это:
Одинаковая среда везде (dev = prod)
быстрый деплой без «у меня работает»
изоляция сервисов
масштабирование через контейнеры

Если упростить до одной мысли:

Docker - это не про контейнеры.
Это про предсказуемый запуск кода в любой среде.

Claude Code — это уже не просто инструмент. Это система разработки с памятью, автоматизацией и агентами.

Коротко по сути:

• CLAUDE.md — мозг проекта
Хранит архитектуру, правила и контекст. Загружается автоматически.

• Skills — навыки
Позволяют автоматизировать ревью, тесты, деплой и любые процессы.

• Hooks — автодействия
Запускают проверки и действия без твоего участия.

• Agents — параллельная работа
Разбивают задачи и выполняют их одновременно.

• Workflow
plan → execute → auto
Минимум ручной работы, максимум результата.

• Структура
.claude / skills / commands / agents
Всё как у полноценной инженерной системы.

• Безопасность
permissions, sandbox, контроль доступа.

Это уже не про «спросить у ИИ».
Это про «дать задачу и получить результат».

Сохрани себе - пригодится.

⚡️ 8 хуков Claude Code, которые автоматизируют то, что вы вечно забываете

Вы говорите Claude Code отформатировать файл, а он этого не делает. Просите не трогать .env, а он лезет туда первым делом. Напоминаете прогнать тесты перед завершением, а он забывает.

Знакомо?

Все потому, что CLAUDE.md по сути является рекомендацией. Claude читает его и следует ему примерно в 80% случаев. Хуки работают иначе.

Это автоматические действия, которые срабатывают каждый раз, когда Claude редактирует файл, выполняет команду или завершает задачу.
Ниже разберем 8 готовых хуков, которые можно скопировать прямо в settings.json и больше о них не вспоминать.

https://uproger.com/8-hukov-claude-code-kotorye-avtomatiziruyut-to-chto-vy-vechno-zabyvaete/

Что ты только что сказал про Python?

🦀 Как сократить расходы на OpenClaw на 95% и платить $25 вместо $600

На Reddit регулярно появляются посты от пользователей OpenClaw с шокирующими счетами. $300 в месяц. $600 в месяц. Кто-то умудрился набить $3600 за один месяц. Покупают Mac Mini за $600, ставят OpenClaw, гоняют неделю, сжигают все токены и выключают. Большинство даже не понимает, куда уходят деньги. Каждое отправленное сообщение включает в себя всю историю диалога за сессию. К 50-му сообщению вы оплачиваете повторную отправку всех предыдущих сообщений через API снова и снова.

Heartbeat не обязан жрать токены Opus каждые 30 минут
Это про фоновые процессы, которые незаметно сжигают бюджет. По дефолту heartbeat срабатывает каждые 30 минут на той модели, которая выставлена основной - у большинства это по-прежнему Opus. Постоянный расход токенов идет независимо от того, сидите вы за компьютером или нет. Решение: переключить heartbeat на Minimax, снизить частоту до двух раз в день через cron вместо интервалов, включить light context mode, выставить isolated sessions в true и задать active hours, чтобы процесс работал только в рабочее время. Одно это убирает огромную часть фонового расхода.

Компактинг: одна команда срезает нагрузку токенов вдвое
Еще один скрытый множитель расходов прячется в истории переписки. Если вы общались с агентом весь день и контекстное окно заполнено на 50-70%, каждое новое сообщение гонит весь этот объем через API заново. Команда compact сжала контекст с 55K токенов до 23K - меньше половины нагрузки на каждое сообщение после этого. Параллельно стоит выставить max output tokens на 2048 в конфиге. Без этого ограничения агент может вернуть тысячи токенов в одном ответе, когда хватило бы пары сотен. Одна строчка в конфиге - и расход на вывод падает моментально.

QMD: поиск по файлам без загрузки в контекстное окно
Есть еще один источник мусорного расхода, который накапливается со временем. По мере того как у вас копятся markdown-файлы (заметки, конфиги агентов, память), агент перечитывает их все при каждом вопросе. Полный текст файлов грузится прямо в контекстное окно, сжигая токены на контент, который вообще не связан с вашим запросом. QMD решает эту проблему. Это локальный поисковый движок для markdown, который превращает заметки в индекс с ре-ранкингом. Агент находит нужное без загрузки целых файлов в контекст. Ставится с GitHub, добавляется в agents.md, и каждый файловый запрос начинает стоить копейки.

Итог: $600 превращаются в $25
Без оптимизации: Opus на каждом действии, heartbeat каждые 30 минут, полный контекст в каждом сообщении, без лимита на вывод, полное чтение файлов. $300-$600 в месяц. С оптимизацией: роутинг моделей через OpenRouter, авторежим для выбора по стоимости, дешевая модель на heartbeat через cron, регулярный компактинг, лимит вывода на 2048, QMD для поиска по файлам. $6-$25 в месяц. Тот же инструмент. Те же возможности.

Те, кто реально получает результат от ИИ-автоматизации, не тратят больше всех на токены. Они один раз настроили систему, взяли расходы под контроль и сфокусировались на построении воркфлоу, которые решают дорогие проблемы. Все шесть настроек занимают около 10 минут. Экономия начинается сразу.

https://vc.ru/ai/2862521-kak-sokratit-rashody-na-openclaw-na-95-i-platit-25-vmesto-600

Anthropic опубликовали свежий мини-курс по промтингу- в нём описаны лучшие практики по написанию подсказок

Внутри советы по форматированию, описанию задач и агентских сценариях - всё это с примерами и детальным описанием.

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

☸️ Kubernetes DaemonSet - простое объяснение

🔹 Что такое DaemonSet
DaemonSet гарантирует, что копия Pod запускается на каждом узле в кластере Kubernetes.

♾ Проще говоря: «запусти этот Pod на каждой машине в кластере»

🧠 Зачем нужны DaemonSet
Есть задачи, которые должны работать на всех узлах, а не только на части.

Типичные кейсы:
📊 Агенты мониторинга (например, Prometheus Node Exporter)
📜 Сборщики логов (например, Fluentd)
🌐 Сетевые компоненты (например, CNI плагины)
🔐 Агенты безопасности

⚙️ Как это работает
Когда добавляется новый узел - Pod автоматически запускается
Когда узел удаляется - Pod удаляется
По умолчанию - один Pod на узел

🧩 Пример работы
Ты создаёшь DaemonSet
Kubernetes проверяет все узлы
На каждом узле запускается один Pod
Добавляется новый узел - Pod создаётся автоматически

На Hugging Face выкатили 18B «франкенштейн»-модель, которая бьёт 35B

Без дообучения. Просто сборка.

Модель на 18B обходит Qwen3.6-35B-A3B в наборе из 44 тестов,
при этом требует всего 12GB VRAM вместо 24GB.

И запускается на обычной RTX 3060.

Что внутри:

- смешанный reasoning от Opus 4.6 и GLM-5.1
- стабильная генерация 66+ токенов в секунду
- нормальная работа с tool calling
- подходит для агентных сценариев

Размер GGUF - около 9.8GB (Q4_K_M),
то есть спокойно помещается на карту с 12GB памяти.

Это не новая архитектура и не прорыв в обучении.
Это грамотная сборка уже существующих моделей.

Но результат интересный.

По сути получился компромисс между лёгкими 9B и тяжёлыми 27B+ моделями.
Достаточно умный, при этом не требовательный к железу.

Если у тебя 12–16GB VRAM — это сейчас один из самых удобных вариантов под локальный запуск.

https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus-GLM-18B-Merged-GGUF

/ultrareview — новая функция в Claude Code (research preview): запускает в облаке целый флот агентов-багхантеров, которые ищут проблемы в коде перед мержем.

Результаты автоматически приходят в CLI или Desktop. Рекомендуется использовать перед критичными изменениями (авторизация, миграции данных). Pro и Max пользователям доступно 3 бесплатных ревью до 5 мая.

🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code

video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.

🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях

📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use

⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде!

Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?

Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.

И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.

AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.

На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.

👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/

🎨 Логотипы на заказ с AI

Генератор логотипов создает профессиональные SVG-дизайны с 6+ вариантами на основе характеристик продукта. Он предлагает высококачественные изображения для презентаций и поддерживает форматы SVG и PNG.

🚀 Основные моменты:
- Генерация логотипов с учетом принципов дизайна
- 12 стилей фона для презентаций
- Интерактивные HTML-шоукейсы с эффектами
- Поддержка редактируемых SVG и готовых PNG
- Идеально для стартапов и разработчиков

📌 GitHub: https://github.com/op7418/logo-generator-skill

#python