Телеграм канал «Клуб CDO»

С помощью Клода и такой то матери (в совокупности Тревор) собрал сегодня чудесный локальный сетап для работы с агентами.

Все агенты пыхтят на mac mini с 64Gb памяти и не мешают делать звонки с коллегами на основном laptop, при этом все управление идет с прекрасной консоли на этом же laptop и с iphone, с точно такой же консоли. Все консоли в единой сессии и полностью синхронизированы, пиши с любого устройства что под рукой!

Конфигурация такая:

• работа с агентами на всех устройствах через Orca IDE (https://www.onorca.dev/) - open source, никаких подписок и облаков, клиенты для MacOS, iOS и на любой другой вкус
• все устройства объеденены в одну локальную сеть через VPN https://tailscale.com/ - так же все бесплатно и красиво, компам задается выделенный адрес
• файловая система синхронизируется через Dropbox, так что все что агенты пишут в файл сразу достпно на всех других устройствах

recommended

вот это название прям интригующее

https://youtu.be/k1t6mUJYTTs?si=t50C7smxEVMJqHHv

«Лето с AIRI 2026» не заканчивается! Делимся лекциями и семинарами ⏯

Мы записали всё, о чём на протяжении двух недель говорили исследователи и эксперты на летней школе. Собрали целый багаж знаний — 76 видео! — из разных областей ИИ и делимся им с вами, чтобы все могли послушать и узнать для себя что-то новое и интересное.

📎Сохраняйте ссылки на плейлисты: VK Видео, YouTube — и пересылайте их тем, кому тоже может быть полезно)

Обратитите внимание, AIRI выложили довольно интересные лекции по ИИ

Дайджест статей

📰 Beyond the Dashboard (Booking.com)
🔗 https://medium.com/booking-com-development/beyond-the-dashboard-accelerating-real-time-intelligence-in-the-age-of-ai-6f1f0f9c123f
💡 «Talk to your data» переносит узкое место с дашбордов на семантический слой: определения под MR с двумя аппрувами, отдельный warehouse с таймаутами для агентов. Без этого conversational BI дороже статического.

📰 Data Lakehouse по-русски
🔗 https://habr.com/ru/articles/1073884/
💡 Lakehouse оправдан только под измеримую дорогую проблему, а не под импортозамещение. Семь проблем, которые платформа не решает, три подхода к миграции. Обзор вендоров - по их же данным.

📰 Аналитика начинается не с дашборда
🔗 https://habr.com/ru/articles/1076978/
💡 Отчёт проектируется от карточки решения (кто смотрит, что сравнивает, что делает дальше), таблица с пропусками раньше диаграммы. Эффект автор не измерял.

📰 Как мы искали способ подключить ИИ к своим данным
🔗 https://habr.com/ru/articles/1074406/
💡 Для точных цифр из кубов MCP лучше RAG; каждое число обязано иметь источник в вызове инструмента или Run Code. Воспроизводимый стенд Ollama + Gemma4 + LibreChat. Источник данных - продукт авторов.

📰 Учим ИИ готовить датасеты для BI Битрикс24
🔗 https://habr.com/ru/companies/bitrix/articles/1074452/
💡 Модель не пишет SQL, а выбирает ключи из каталога разработчика; сервер перепроверяет. Паттерн «каталог как источник правды + идемпотентная публикация с _v2» переносим. DevRel-контент, код открыт.

📰 Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
🔗 https://habr.com/ru/articles/1074878/
💡 Rule-based → ML → LLM: детерминированный слой даёт результат сразу и копит лейблы через вердикты человека. Подрядчика оценивать по работе с происхождением данных.

📰 Многоуровневая память агентов в VK AI Space
🔗 https://habr.com/ru/companies/vk/articles/1074798/
💡 Память как Markdown вместо векторной БД ради читаемости и compliance; инъекция через pre-hook вместо on-demand экономит токены. Вендорский текст, компромиссы описаны честно.

📰 Снова хороним BI. Из гроба стучит
🔗 https://habr.com/ru/articles/1075946/
💡 Переносимой точности дата-агентов нет: смена диалекта режет Spider 2.0 вдвое, эталоны ошибочны в 53–66%, Anthropic без skills 21%, с ними 95%, без сопровождения 65% за месяц. Минимум: один домен, 20–50 evals из провалов, доки в том же PR, права до кода. Ключевой материал набора.

📰 Автономность ИИ-агентов в аналитике (перевод Pol Martí)
🔗 https://habr.com/ru/articles/1075472/
💡 Автономность задаётся силой проверок: упал data quality check - агент уходит в propose-only, радиус ошибки считается по lineage. Контролёры сами входят в failure surface.

📰 Self-service BI с ИИ: свобода или хаос (Диасофт)
🔗 https://habr.com/ru/companies/diasoft_company/articles/1075918/
💡 LLM сняли ограничение на скорость дашборда, но не на качество данных; компромисс - проверяемые артефакты как код. Вендорский текст, оценки «80% дашбордов - Excel» и «своя GPU в 5–10 раз дороже» не подтверждены.

⚡️ Anthropic выпустили Claude Fable 5.1

https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1

Новая модель заняла первое место во всех популярных бенчмарках.

Базовая цена осталась $10/$50 за миллион токенов, зато чтение кэша подешевело на 75%.

Fable 5.1 уже доступна на всех платформах и в API. Mythos 5.1 (та же модель с менее строгими фильтрами) только для проверенных организаций.

Также в честь релиза всем пользователям сбросили недельные и часовые лимиты.

@ai_for_devs

Что интересно, что opus оказывается был лучше fable не только по ощущениям но и, оказывается, по цифрам. Судя по этой табличке.