Швидкий темп релізів Anthropic і вибухове зростання використання Claude — не випадковість. На основі публічних виступів співзасновників компанії Даріо та Даніели Амодей, які розібрав автор каналу Austin Marchese, вимальовується чітка система з чотирьох правил. Вона пояснює, як у Anthropic вирішують, що варто будувати на базі Claude — і як ці ж принципи можна застосувати до будь-якого AI‑проєкту, від пет-проєкту до бізнесу.

1. Перекалібрувати уявлення про можливе

Anthropic демонструє нетиповий для індустрії темп: нові можливості Claude виходять майже щодня, тоді як для більшості компаній подібний реліз — подія раз на квартал. Ключ до цього — зміна трьох базових обмежень, які раніше «вбивали» більшість ідей: вартість, експертиза та час.

Вартість: софт більше не мусить «відбиватися» на мільйонах

Даріо Амодей формулює нову реальність просто: програмне забезпечення стає дуже дешевим, майже безкоштовним. Традиційна логіка — будувати лише те, що можна масштабувати на мільйони користувачів, щоб окупити розробку, — починає ламатися.

Це радикально знижує поріг для того, що взагалі має сенс будувати. Якщо раніше нішевий інструмент був економічно безглуздим, сьогодні його можна створити й підтримувати з мінімальними витратами, часто — силами однієї людини з Claude.

Експертиза: «рівень 1» у будь-якій галузі за допомогою AI

Даніела Амодей відверто визнає: ще нещодавно вона не вважала себе здатною навіть зробити сайт. З Claude це перетворюється на завдання «натиснути кілька кнопок» і отримати готовий результат.

AI дає змогу швидко вийти на базовий рівень розуміння майже в будь-якій сфері — від веброзробки до аналітики. Це не замінює глибоких фахівців, але відкриває двері до експериментів тим, хто раніше навіть не наважувався почати.

Час: розробка стискається до тижнів і днів

Ще один приклад — Claude Co‑work, один із великих продуктів Anthropic. За словами Даріо, його зібрали за півтора тижня, майже повністю за допомогою Claude Opus.

Коли час розробки скорочується в рази, з’являється можливість запускати те, що раніше навіть не потрапляло в план через «занадто довго» або «занадто дорого». Внутрішні дані Anthropic показують: 27% роботи, виконаної з допомогою Claude, взагалі ніколи б не були зроблені без нього.

Практичний висновок: «ревізія полиці ідей»

Майже в кожної людини є умовна «полиця» відкладених ідей — через брак часу, навичок або грошей. У новій реальності частина цих проєктів раптом стає цілком досяжною.

Перше правило фактично закликає: переглянути цю полицю з урахуванням нових можливостей AI. Але не будувати все підряд — далі вступає в дію друге правило.

2. Відкидати все, що не можна перевірити

Друге правило працює як жорсткий фільтр: якщо результат неможливо надійно перевірити, продукт не можна випускати. В Anthropic це правило дійшло до крайності в історії з моделлю Claude Mythos.

Коли навіть топову модель тримають «під замком»

Claude Mythos описується як одна з найздатніших моделей компанії. Але її не випустили публічно: Даніела Амодей пояснила, що команда не була достатньо впевнена в її надійності та безпеці. Випускати модель без цієї впевненості в Anthropic вважають безвідповідальним.

Критерій тут не «працює в тестах», а «можна довести, що працює стабільно». І це не лише про фундаментальні моделі.

Коли помилка занадто дорога

Логіка переноситься й на прикладні інструменти: автоматичні відповіді на листи, фінансовий аналіз, будь-які системи, де помилка може дорого коштувати.

Автор відео наводить власний кейс: він побудував автоматичний генератор email‑чернеток для клієнта, але не зміг гарантувати, що листи відповідають вимогам. Інструмент виглядав вражаюче, але на практиці не працював надійно — отже, його не варто було запускати.

Як проєктувати з урахуванням «вартості помилки»

Ключове поняття тут — «вартість помилки». Якщо вона висока (репутаційні ризики, гроші, безпека, життя людей), проєкт має пройти два обов’язкові кроки:

1. Визначити критерії верифікації до початку розробки.
   Потрібно чітко описати, який саме кінцевий результат вважатиметься коректним і як це буде перевірятися. Якщо цього неможливо сформулювати на старті, важко буде зрозуміти, чи працює система в кінці.

2. Закласти механізм самоперевірки для Claude.
   Борис Черни, творець Claude Code, наголошує: найважливіше для якісного результату — дати Claude зворотний зв’язок, спосіб перевіряти власну роботу. За його оцінкою, наявність такого циклу зворотного зв’язку підвищує якість результату в 2–3 рази.

Цю логіку можна формалізувати навіть на рівні промптів або загальних правил у проєкті (наприклад, у файлі Claude.md), змушуючи модель щоразу думати про верифікацію виходу.

3. Чітко знати, для кого будуєш — і для кого ні

Третє правило стосується фокусу. Багато команд намагаються створювати продукти «для всіх», у результаті отримуючи щось «трохи корисне» для кожного, але по-справжньому цінне — ні для кого.

Anthropic пішла іншим шляхом: чітко визначила свій ICP (ideal customer profile) та антиаудиторію.

ICP: ставка на розробників

Даніела Амодей прямо називає розробників «найважливішими користувачами Claude». Вся продуктова стратегія вибудовується навколо цієї групи: інтерфейси, інструменти, документація, пріоритети фіч.

Цей підхід перегукується з історичним фокусом Microsoft, який колишній CEO Стів Балмер колись емоційно сформулював знаменитим «Developers, developers, developers…».

Антиаудиторія: чого Anthropic свідомо не робить

Даріо Амодей окремо підкреслює: Anthropic не створює моделі для генерації зображень і відео. Тобто компанія свідомо не орієнтується на креаторів-кінцевих користувачів і масовий споживчий сегмент, який активно освоюють інші гравці.

Для контрасту згадується OpenAI, яка одночасно працює з масовим споживачем, креативними інструментами (зображення, відео), корпоративним сегментом і навіть соціальними продуктами. Anthropic натомість концентрується на вузькому, але стратегічному сегменті.

Ефект компаунду: коли кожен новий продукт підсилює попередні

Фокус на одному типі користувача створює ефект «складання відсотків»:

• більше розробників → більше даних для тренування Claude;
• кращий Claude → кращі інструменти для розробників (наприклад, Claude Code);
• кращі інструменти → ще більше розробників.

Цей цикл, за наведеними даними, дав вражаючий результат: Anthropic зросла в 80 разів у першому кварталі 2026 року проти плану в 10 разів.

Як застосувати це до власних проєктів

Навіть для невеликих ініціатив логіка та сама:

• ICP може бути «я сам». Якщо ви будуєте інструмент для власної роботи, це повноцінна цільова аудиторія. Головне — не відволікатися на «круті фічі», які не вирішують ваших реальних задач.
• Антиаудиторія допомагає сказати «ні». Якщо складно визначити, для кого саме ви будуєте, можна почати з протилежного — чітко сформулювати, для кого ви точно не будуєте.

Найуспішніші люди, з якими працював автор відео, за його словами, займаються лише тими речами, які підсилюють одна одну. Це ж саме робить Anthropic, концентруючись на розробниках.

4. Будувати «з середини в середину», а не «від початку до кінця»

Четверте правило стосується того, як саме інтегрувати AI у процеси. Більшість користувачів мислить категорією «end‑to‑end»: дати промпт, відійти вбік і чекати готовий результат. Anthropic натомість орієнтується на модель «middle‑to‑middle».

Три частини будь-якого завдання

Будь-яку задачу можна розбити на три етапи:

1. Початок — постановка задачі, контекст, критерії успіху.
2. Середина — основний обсяг роботи, обробка даних, генерація варіантів.
3. Кінець — перевірка, оцінка, прийняття рішення, фінальне оформлення.

End‑to‑end‑підхід означає, що AI бере на себе всі три частини. Людина фактично усувається з процесу.

Middle‑to‑middle — коли AI виконує лише середину, а людина відповідає за старт і фініш: формулює задачу й ухвалює остаточне рішення.

Чому повна автономія — червона лінія

Даріо Амодей наводить радикальний приклад того, що Anthropic не готова підтримувати: автономні системи озброєних дронів або роботів, які самостійно обирають цілі й відкривають вогонь без участі людини.

Це класичний сценарій end‑to‑end: AI вирішує, AI діє, AI створює наслідки. Вартість помилки тут — людське життя, і Anthropic вважає такі кейси неприйнятними.

Математика «порівняльної переваги»

У менш драматичних сценаріях логіка та сама, але з іншим масштабом наслідків. Даріо описує це через концепцію «порівняльної переваги»:

• навіть якщо людина робить лише 5% завдання (початок і кінець),
• а AI — 95% (середину),
• продуктивність людини може зрости в 20 разів.

Ті 5% — це постановка задачі та фінальне судження, те, що має найбільшу цінність і де людський внесок критичний. 95% — рутинна, але об’ємна робота, яку Claude може виконувати швидко й дешево.

Claude Code і Co‑work як інструменти «middle‑to‑middle»

Два найуспішніші продукти Anthropic — Claude Code і Claude Co‑work — спроєктовані саме під цей сценарій. Інтерфейс передбачає, що користувач:

• сам формулює задачу (початок),
• передає основну роботу Claude (середина),
• потім перевіряє й доопрацьовує результат (кінець).

Автор відео зазначає, що саме так використовує Claude у повсякденній роботі: він завжди присутній на старті й на фініші кожної взаємодії.

Як перевірити власні AI‑проєкти на «end‑to‑end‑залежність»

Перед запуском будь-якого рішення на базі Claude варто явно розкласти процес на три частини:

• Старт: яке рішення або рамку ви маєте задати до того, як Claude почне працювати?
• Середина: яку рутинну або технічну роботу ви передаєте моделі?
• Кінець: де саме ви будете перевіряти, оцінювати й затверджувати результат?

Якщо Claude робить усі три частини — це end‑to‑end‑сценарій, який із великою ймовірністю дасть нестабільну якість. Рекомендація — перепроєктувати процес так, щоб людина залишалася на початку й у кінці.

Перевага підходу «middle‑to‑middle» в тому, що результат AI не мусить бути ідеальним: достатньо, щоб він був «достатньо хорошим», а людина доведе його до потрібного рівня.

Висновок: система, яка масштабується від стартапу до корпорації

Чотири правила, які використовує Anthropic для прийняття рішень про нові продукти з Claude, утворюють цілісну рамку:

1. Перекалібрувати можливе — з урахуванням нових реалій вартості, часу й доступу до експертизи.
2. Відкидати неперевірюване — особливо там, де вартість помилки висока.
3. Фокусуватися на конкретній аудиторії — і так само чітко знати, для кого ви не будуєте.
4. Будувати «з середини в середину» — залишаючи людину відповідальною за постановку задачі й фінальне рішення.

Ці принципи пояснюють не лише темп релізів Anthropic, а й те, як компанія змогла показати 80‑разове зростання за квартал проти плану в 10 разів. Водночас вони достатньо універсальні, щоб стати робочою інструкцією для будь-кого, хто сьогодні намагається зрозуміти, що саме варто будувати з Claude — і як це робити безпечно й ефективно.

Джерело

YouTube: How Anthropic Founders ACTUALLY Pick What to Build with Claude

Під час живого запису подкасту Mixture of Experts в офісі IBM One Madison у Нью-Йорку, в межах New York Tech Week, керівники IBM з напрямів AI‑платформ, автоматизації та консалтингу розповіли, як штучний інтелект уже змінює саму тканину розробки програмного забезпечення. У центрі цієї трансформації — внутрішній AI‑асистент IBM під назвою Bob, який не просто підказує рядки коду, а вбудований у весь життєвий цикл створення програм: від збору вимог до деплойменту.

Це не чергова історія про «Copilot для програмістів». Усередині IBM йдеться про спробу автоматизувати end‑to‑end SDLC, скорочуючи проєкти, які раніше тривали 6–8 місяців, до приблизно одного місяця. І робиться це не в лабораторії, а в реальних командах, де тисячі розробників уже працюють з Bob у рамках одного з підрозділів компанії.

Від генерації коду до автоматизації всього SDLC

Ключова відмінність підходу IBM у тому, що AI‑асистент розглядається не як «розумний редактор коду», а як шар над усім процесом розробки. Bob використовується для підсилення кожного етапу SDLC — від перших розмов про бізнес‑вимоги до вибору хмари для продакшн‑запуску.

У класичній моделі розробки більшість інструментів зосереджені на етапі кодування. Навіть сучасні генератори коду на базі LLM — від GitHub Copilot‑подібних рішень до Codex — в основному допомагають саме на рівні написання функцій, класів, тестів. IBM пішла далі й побудувала над цими «двигунами» окремий «harness» — обв’язку, яка дозволяє залучати AI на кожному кроці.

На вході — контекстна інженерія та керування пам’яттю: системі подається максимум релевантної інформації про домен, бізнес‑процеси, наявні системи, нефункціональні вимоги. Далі AI формує початкові вимоги, створює високорівневий і низькорівневий дизайн, генерує код, будує тести й допомагає з деплойментом. Усе це відбувається в інтерактивному режимі, де інженери можуть переглядати, уточнювати й коригувати артефакти, але вже не виконують левову частку рутинної роботи вручну.

У консалтингових командах IBM, які займаються кастомним розробленням для клієнтів, це вже не теоретична можливість, а робочий інструмент. Там, де раніше типовий проєкт розтягувався на пів року чи більше, зараз компанія експериментує з циклами близько одного місяця. І, за оцінками самих інженерів, можливості, які вони мають у Q2 2026 року, просто не існували ще в Q4 2024‑го.

Швидкість еволюції: два роки, які змінили інструментарій

Фраза про те, що «те, чим ми користуємося зараз, не існувало півтора року тому», у світі AI звучить часто. Але в IBM це не загальне враження, а конкретний досвід команд, які будують кастомні системи для великих клієнтів.

За цей період змінилися не лише окремі моделі, а й сам підхід до інтеграції AI в розробку. Якщо ще наприкінці 2024 року мова йшла переважно про використання окремих кодових моделей — на кшталт Bob, Codex чи хмарних Copilot‑аналогів — то до середини 2026‑го IBM вже оперує зв’язкою з кількох двигунів, об’єднаних у єдину інженерну оболонку.

Ця оболонка дозволяє:

по‑перше, розглядати SDLC як безперервний ланцюжок, де AI присутній з першої зустрічі з бізнес‑замовником, а не «підключається» лише на етапі написання коду;

по‑друге, працювати з контекстом на рівні всієї системи — від бізнес‑процесів до інфраструктурних обмежень — і використовувати його для генерації вимог, дизайну, тестів і сценаріїв деплойменту;

по‑третє, комбінувати різні кодові двигуни залежно від задачі, не змушуючи розробника вручну обирати модель чи сервіс.

Результат — не просто прискорення кодування, а стиснення всього життєвого циклу. Там, де раніше місяці йшли на узгодження вимог, написання документації, ручний дизайн і поетапну реалізацію, значна частина цих кроків тепер відбувається паралельно й напівавтоматично.

Цікаво, що всередині IBM до цього підходу ставилися спочатку з обережним скепсисом. Досвідчені розробники, які починали кар’єру ще на мейнфреймах, звикли довіряти лише тому коду, який написали й перевірили самі. Але саме робота з реальними проєктами — а не демо — поступово змінила ставлення: AI‑асистент виявився здатним не лише генерувати синтаксично коректний код, а й тримати в полі зору цілісну архітектуру системи.

Bob як багатомодельний двигун SDLC, а не просто «Copilot»

Фундамент IBM‑івського підходу — багатомодельність. Усередині компанії Bob — це не одна конкретна LLM, а оркестратор, який вміє працювати з різними типами моделей: від «фронтирних» гігантів до відкритих рішень і власних малих мовних моделей IBM. Для кінцевого користувача ця складність прихована: Bob не показує, яка саме модель використовується в конкретний момент, а самостійно обирає оптимальний варіант «під капотом».

Цей вибір ґрунтується на балансі між вартістю, якістю та продуктивністю, який у компанії описують як підхід у стилі Парето‑фронтиру. Іншими словами, система намагається знайти таку конфігурацію, де неможливо покращити один параметр (наприклад, якість) без помітного погіршення іншого (наприклад, вартості чи затримки).

У практичному вимірі це означає, що:

для простих чи локальних задач Bob може спрямувати запит до малої або навіть локальної моделі, зменшуючи витрати й затримку;

для складних, контекстно насичених кроків SDLC — наприклад, формування архітектурного дизайну чи складних тестових сценаріїв — можуть залучатися потужніші моделі;

для задач, де критичною є конфіденційність або специфіка домену, можуть використовуватися внутрішні моделі IBM.

Над цим шаром моделей і працює згаданий «harness» — інженерна обв’язка, яка пов’язує генерацію вимог, дизайну, коду, тестів і деплойменту в єдиний процес. Саме вона дозволяє Bob бути не просто «ще одним кодовим двигуном», а системою, що підсилює всю інженерну діяльність.

Від шести місяців до одного: експерименти з повною автоматизацією SDLC

Найамбітніша частина стратегії IBM — спроба автоматизувати SDLC від початку до кінця настільки, щоб типові проєкти, які раніше займали 6–8 місяців, вкладалися приблизно в один місяць. Йдеться не про одиничні пілоти, а про системні експерименти з участю тисяч розробників у межах одного з підрозділів.

У цих експериментах Bob використовується як наскрізний асистент:

на етапі збору вимог AI допомагає структурувати інформацію від замовника, формує початкові вимогові документи, які потім уточнюються людьми;

на рівні архітектури система пропонує варіанти високорівневого й низькорівневого дизайну, враховуючи наявні сервіси, обмеження безпеки, вимоги до продуктивності;

на етапі кодування Bob, разом з іншими двигунами, генерує основний код, допоміжні модулі, тести й скрипти міграції;

у фазі тестування AI створює й запускає тестові сценарії, аналізує результати, пропонує виправлення;

на етапі деплойменту система здатна не лише згенерувати інфраструктурний код, а й запропонувати, куди саме краще розгорнути рішення — в Azure, AWS чи IBM Cloud, з огляду на вимоги й контекст.

Ключовий момент — це не «чорна скринька», яка самостійно запускає все в продакшн. Люди залишаються в контурі ухвалення рішень, але їхня роль зміщується з ручного виконання кожного кроку до перевірки, корекції й оркестрації. Саме завдяки цьому поєднанню автоматизації й людського контролю стає можливим радикальне скорочення термінів без повної втрати прозорості процесу.

IBM не подає ці результати як остаточно вирішену задачу. Навпаки, підкреслюється, що йдеться про експерименти, які «стають кращими з кожним днем». Але вже зараз внутрішні дані показують: там, де Bob інтегрований у повний SDLC, команди можуть братися за складніші задачі й швидше проходити через класичні «вузькі місця» — від затяжних узгоджень вимог до затримок на тестуванні й деплойменті.

Тисячі розробників у реальних командах, а не в лабораторії

Ще один важливий аспект — масштаб. Bob не залишається інструментом для невеликої групи ентузіастів. Усередині одного з підрозділів IBM уже запущені експерименти, у яких беруть участь тисячі розробників. Це дозволяє не лише збирати статистику щодо продуктивності, а й бачити, як AI‑асистент поводиться в різних контекстах: від легасі‑систем до нових хмарних застосунків.

Такий масштаб дає IBM можливість вимірювати вплив Bob на реальну інженерну практику: як змінюється час на виконання типових задач, як зсувається розподіл часу між кодуванням, тестуванням, дизайном, як змінюється структура помилок. Водночас це створює зворотний зв’язок для самої системи: на основі реальних кейсів удосконалюються як моделі, так і «harness» навколо них.

Особливо показовими є результати для молодших інженерів. Внутрішні дослідження IBM демонструють, що Bob дозволяє фахівцям початкового рівня братися за задачі, які раніше вважалися «територією сеньйорів». Один із прикладів — підготовка програмного забезпечення до відповідності вимогам FedRAMP, американського стандарту безпеки для хмарних сервісів, який традиційно вимагає глибокого розуміння регуляторики й архітектури.

З Bob молодший інженер може:

отримати структуроване пояснення вимог;

згенерувати початкові конфігурації й політики безпеки;

перевірити, які частини системи потребують змін;

побачити, де саме в коді чи інфраструктурі є потенційні невідповідності.

Це не скасовує потреби в експертизі, але суттєво знижує поріг входу в складні домени. У результаті компанія може швидше «вирощувати» спеціалістів, а не чекати роками, поки вони наберуться досвіду на нескладних задачах.

Що означає ця трансформація для інженерних команд

Те, що IBM робить із Bob, показує, як змінюється саме поняття «інструментів розробника». Якщо раніше основним полем битви були IDE, системи контролю версій і CI/CD, то тепер у центрі опиняється AI‑шар, який пронизує весь SDLC.

Це має кілька наслідків для організації роботи команд.

По‑перше, зменшується частка ручної, рутинної діяльності на всіх етапах. Замість того щоб тижнями писати вимогові документи, дизайн‑специфікації й тести, інженери отримують початкові артефакти від AI й зосереджуються на перевірці, уточненні та інтеграції.

По‑друге, зростає значення системного мислення. Коли код генерується швидко й у великих обсягах, ключовою стає здатність утримувати цілісну картину: чи потрібен узагалі цей код, як він вписується в архітектуру, які ризики створює з точки зору безпеки, продуктивності, технічного боргу.

По‑третє, змінюється динаміка між рівнями досвіду. Bob позиціонується як асистент рівня «сеньйор» для початківців і як «джуніор» для провідних інженерів. Це означає, що молодші фахівці можуть швидше виходити на продуктивний рівень, а досвідчені — делегувати частину роботи, зберігаючи контроль над критичними рішеннями.

Нарешті, по‑четверте, з’являється можливість переосмислити самі процеси. Якщо SDLC можна стиснути до місяця, то змінюється логіка планування, бюджетування, взаємодії з бізнес‑замовниками. Проєкти стають ближчими до безперервного потоку змін, де AI допомагає швидко проходити через повні цикли, а не лише прискорює окремі фази.

Висновок: SDLC як поле для AI‑ревізії

Те, що IBM робить із Bob, показує, що ера AI в розробці ПЗ — це не лише про «розумні підказки в IDE». Йдеться про ревізію всього життєвого циклу створення програм, де AI стає постійним учасником процесу — від перших розмов про бізнес‑цілі до вибору хмари для продакшн‑запуску.

Швидкість, з якою змінюються інструменти — від Q4 2024 до Q2 2026, — змушує компанії переосмислювати не тільки стек технологій, а й самі процеси, ролі й очікування від інженерних команд. Експерименти IBM із тисячами розробників показують, що автоматизація end‑to‑end SDLC — не футуристичний сценарій, а вже поточна робота, яка стискає шестимісячні проєкти до одного місяця й відкриває молодшим інженерам доступ до задач рівня FedRAMP.

Наскільки далеко можна зайти в цій автоматизації, не втративши контроль і якість, — питання, на яке індустрія ще шукає відповідь. Але вже зараз очевидно: майбутнє розробки ПЗ визначатимуть не лише нові мови й фреймворки, а й те, наскільки глибоко компанії зможуть інтегрувати AI в саму структуру свого SDLC.

Джерело

The future of software engineering, tokenmaxxing and AI in higher education — IBM Technology

Hermes Agent стрімко став одним із найпопулярніших фреймворків для персональних AI-асистентів. У великому покроковому гайді на каналі Tech With Tim автор показує, як повністю «з нуля» розгорнути Hermes на віртуальному сервері й перетворити його на постійного помічника для пошти, календаря, веб-досліджень та рутинних завдань. Але за інструкціями з інсталяції ховається значно цікавіше питання: як саме цей агент «мислить», чим він відрізняється від звичайного чат-бота і чому його називають системою, що самонавчається?

Цей матеріал розбирає внутрішню логіку Hermes Agent: як працює його пам’ять, що таке навички (skills), навіщо йому «душа» (soul) і чому це робить його ближчим до віртуального співробітника, а не просто до чергового інтерфейсу до ChatGPT.

Більше, ніж чат-бот: чому Hermes — це справжній асистент

Hermes Agent позиціонується не як черговий чат у стилі ChatGPT, а як персональний AI-асистент, який живе у вашій інфраструктурі й працює 24/7. Ключова відмінність — у здатності не лише відповідати на запитання, а й виконувати дії.

У типовому сценарії Hermes розгортають на віртуальному приватному сервері. Це означає, що асистент працює постійно, без прив’язки до вашого ноутбука чи смартфона. Немає потреби тримати комп’ютер увімкненим: агент виконує завдання у фоновому режимі, поки ви офлайн.

На практиці це дозволяє доручати йому рутинні операції, які раніше вимагали вашої постійної участі. Hermes може:

• переглядати й фільтрувати електронну пошту;
• працювати з календарем, готувати дайджести й нагадування;
• шукати інформацію в інтернеті та готувати дослідницькі звіти;
• писати чернетки листів, нотаток, звітів.

Це не просто «питання–відповідь», а повноцінні робочі процеси, які агент виконує самостійно, використовуючи набір інструментів і навичок.

Ще одна важлива риса — модельна незалежність. Hermes не прив’язаний до одного постачальника LLM: він може працювати з OpenAI, Mistral, Anthropic та іншими сумісними моделями. Це дає користувачеві можливість балансувати між вартістю, швидкістю та якістю, а також змінювати постачальника без перебудови всієї системи.

У підсумку Hermes виглядає не як «ще один інтерфейс до GPT», а як оболонка навколо LLM, яка керує контекстом, інструментами, пам’яттю та поведінкою моделі, перетворюючи її на постійного цифрового асистента.

Пам’ять як фундамент: user.md і memory.mmd

Щоб агент поводився як постійний помічник, йому потрібна довготривала пам’ять. Hermes реалізує її максимально прозоро — через звичайні файли в директорії пам’яті.

Після встановлення Hermes створює структуру папок із конфігураціями, змінними середовища та службовими файлами. Серед них є окрема папка memory, у якій одразу з’являються щонайменше два ключові файли: user.md і memory.mmd.

Файл user.md — це профіль користувача. У ньому зберігається базова інформація про людину, з якою працює агент: ім’я, можливо вік, місце проживання, загальні вподобання. Це те, що дозволяє Hermes не «знайомитися» з вами щоразу заново, а мати постійне уявлення про те, хто перед ним.

Файл memory.mmd відповідає за довгострокові факти, які агент вважає важливими завжди тримати в полі зору. Це можуть бути поточні проєкти, регулярні завдання, стійкі вподобання у форматі відповідей чи робочих процесів. На відміну від тимчасового контексту діалогу, ці дані зберігаються й оновлюються з часом, формуючи щось на кшталт «робочої пам’яті» асистента.

Користувачеві не обов’язково відкривати чи редагувати ці файли вручну. Hermes оновлює їх автоматично, витягуючи з ваших взаємодій те, що варто запам’ятати надовго. Важливо інше: сам факт існування такої структури показує, що агент не обмежується короткочасним контекстом сесії, а будує стійку модель знань про вас.

Це відрізняє Hermes від класичних чат-ботів, де «пам’ять» часто обмежується кількома останніми повідомленнями. Тут пам’ять винесена в окремий шар, який живе довше за будь-який окремий діалог і поступово збагачується.

Навички як робочі процеси: від бібліотеки до самонавчання

Другий ключовий елемент Hermes — система навичок (skills). Якщо пам’ять відповідає за те, що агент знає про вас, то навички визначають, як саме він виконує завдання.

У базовій поставці Hermes містить приблизно 90 вбудованих навичок. До них додається велика екосистема спільноти — понад 500 community skills, які можна підключити за потреби. Разом це перетворює агента на платформу з великою бібліотекою готових сценаріїв.

Кожна навичка — це не фрагмент коду в класичному розумінні, а markdown-файл, який описує робочий процес. У ньому фіксується, що саме робить навичка, у яких ситуаціях її слід застосовувати і які кроки агент має виконати послідовно. Це може бути, наприклад, процедура перевірки пошти, підготовки ранкового дайджесту чи проведення певного типу дослідження.

Замість того, щоб щодня пояснювати асистенту, як саме перевіряти вхідні листи, користувач один раз надає або підключає відповідну навичку. Далі Hermes, отримавши запит «перевір пошту», не вигадує алгоритм з нуля, а звертається до опису навички й чітко слідує прописаним крокам. Це підвищує передбачуваність і відтворюваність результатів.

Важливий технічний нюанс — прогресивне відкриття (progressive disclosure) навичок. Коли агент запускається, він не завантажує повний вміст усіх десятків чи сотень навичок у контекст LLM. Спочатку модель бачить лише назви й короткі описи доступних skills. Лише коли в процесі роботи стає зрозуміло, що потрібна конкретна навичка, Hermes підвантажує її повний текст із детальними інструкціями.

Цей підхід суттєво економить токени й пам’ять, не перевантажуючи модель зайвою інформацією. Для користувача це означає менші витрати на API-запити й стабільнішу роботу агента навіть за великої кількості підключених навичок.

Окремо варто відзначити можливість створювати власні навички. Оскільки це звичайні markdown-файли, користувач може описати свій специфічний робочий процес у зрозумілому текстовому форматі, а не писати код. Hermes потім використовує цей опис як інструкцію для виконання завдання.

Найцікавіше, однак, починається тоді, коли агент починає створювати навички сам.

Самонавчальний цикл: чим Hermes відрізняється від OpenClaw

На ринку вже є кілька фреймворків агентів, які дозволяють будувати складні робочі процеси поверх LLM. Один із них — OpenClaw. Він також дає змогу описувати автоматизації й підключати інструменти. Однак ключова відмінність Hermes — наявність самонавчального циклу.

У Hermes передбачено механізм, за якого агент не лише виконує навички, а й аналізує повторювану поведінку користувача. Якщо ви раз за разом просите його робити щось у схожий спосіб, система може у фоновому режимі сформувати нову навичку, яка фіксує цей шаблон дій.

Інакше кажучи, Hermes автоматично перетворює ваші звички на формалізовані workflows. Користувачеві не потрібно вручну створювати файл навички щоразу, коли з’являється новий повторюваний сценарій. Агент сам виявляє патерн, структурує його й додає до свого арсеналу.

Це й є той самонавчальний цикл, який виділяє Hermes на фоні більш статичних систем. У OpenClaw робочі процеси залишаються такими, якими їх один раз описав розробник або користувач. У Hermes же набір навичок еволюціонує разом із тим, як ви ним користуєтеся.

Практичний ефект — асистент поступово краще відображає ваш стиль роботи. Якщо ви, наприклад, маєте специфічний формат щоденного звіту чи улюблений спосіб структурувати дослідження, Hermes з часом не просто «запам’ятає» це як факт, а й інкапсулює у вигляді навички, яку можна викликати одним коротким запитом.

У поєднанні з файловою пам’яттю це створює замкнений контур: взаємодія → збереження важливих фактів → виявлення повторюваних патернів → автоматичне створення навичок → ще більш ефективна взаємодія. Саме цей контур і робить Hermes ближчим до «цифрового колеги», який вчиться на спільній роботі, а не до статичного бота з фіксованим набором команд.

«Душа» агента: як конфігурується особистість і стиль поведінки

Третій стовп Hermes — так звана «душа» (soul). Попри метафоричну назву, це знову ж таки markdown-файл, але його роль — задати характер і стиль поведінки агента.

У soul-файлі описується, яким має бути асистент у спілкуванні й прийнятті рішень. Тут можна визначити, чи буде він суворим чи м’яким, формальним чи дружнім, лаконічним чи багатослівним. Можна задати, чи використовує він емодзі, чи імітує певний тип персонажа — наприклад, «стриманий корпоративний консультант» або «невимушений технічний помічник».

Фактично soul — це високорівневий системний промпт, винесений у окремий конфігураційний шар. На відміну від одноразових інструкцій у чаті, він діє постійно, формуючи базову поведінкову модель агента.

Цікаво, що користувачеві не обов’язково редагувати цей файл вручну. Hermes дозволяє змінювати свою «душу» через звичайні інструкції в діалозі. Можна, наприклад, попросити асистента стати більш прямолінійним, уникати жаргону чи, навпаки, додати неформальності — і ці зміни будуть відображені в soul-файлі.

У поєднанні з пам’яттю й навичками це дає доволі гнучку систему налаштування. Пам’ять відповідає за те, що агент знає про вас і ваш контекст. Навички — за те, як він виконує завдання. «Душа» — за те, як він про це говорить і які пріоритети ставить у комунікації.

Для користувача це означає можливість побудувати не просто функціонального, а й комфортного у взаємодії асистента, який відповідає стилю роботи конкретної людини чи команди.

Від реактивного до проактивного: розклад, автоматизації й постійна присутність

Хоча цей матеріал не заглиблюється в технічні деталі розгортання, важливо розуміти ще один концептуальний аспект Hermes — перехід від реактивної до проактивної моделі роботи.

У класичному сценарії чат-боти реагують на запити користувача. Ви ставите запитання — отримуєте відповідь. Hermes підтримує й такий режим, але не обмежується ним. Завдяки підтримці розкладу, подібного до cron, агент може виконувати завдання за графіком без прямого тригера з боку користувача.

Це можуть бути щоденні нагадування, вечірні підсумки, щотижневі дайджести чи будь-які інші регулярні дії. Користувач задає правило на кшталт «щодня о 8:00 роби X», і Hermes виконує його, використовуючи свої навички й доступ до інструментів.

У термінах агентних систем це означає, що Hermes може бути не лише реактивним, а й проактивним агентом. Він не просто чекає команд, а працює у фоновому режимі, виконуючи завдання, які ви один раз йому доручили.

У поєднанні з постійною роботою на VPS це створює ефект «завжди присутнього» цифрового асистента, який паралельно з вами веде частину рутини. І знову ж таки, завдяки пам’яті, навичкам і самонавчанню, якість цих проактивних дій має покращуватися з часом.

Гнучкість моделей: чому важливо, що Hermes працює з різними LLM

Ще один аспект архітектури Hermes, який варто виділити окремо, — підтримка кількох постачальників LLM. Агент може працювати з моделями OpenAI, Mistral, Anthropic та іншими сумісними системами.

З технічної точки зору Hermes — це «оболонка» навколо LLM, яка керує контекстом, пам’яттю, навичками й інструментами. Сам LLM виступає «мозком», що генерує текстові відповіді. Можливість підміняти цей мозок без зміни всієї надбудови дає кілька практичних переваг.

По-перше, це гнучкість у виборі вартості й продуктивності. Різні моделі відрізняються ціною за токен, швидкістю відповіді та якістю в окремих завданнях. Користувач може підібрати конфігурацію, яка відповідає його бюджету й сценаріям використання, не переписуючи навички й не змінюючи логіку агента.

По-друге, це зменшує ризик залежності від одного постачальника. Якщо умови використання чи ціни змінюються, або з’являється нова модель із кращими характеристиками, Hermes можна переключити на неї, зберігши всю накопичену пам’ять, навички й soul.

По-третє, це відкриває шлях до більш спеціалізованих конфігурацій, де різні типи завдань можуть виконуватися різними моделями. Хоча в розглянутому фрагменті не йдеться про складні мульти-модельні сценарії, сама архітектурна можливість працювати з різними LLM створює для цього передумови.

У результаті Hermes виступає не як продукт, жорстко прив’язаний до конкретного AI-провайдера, а як відносно нейтральна платформа, яка може еволюціонувати разом із ринком моделей.

Висновок: агент, який росте разом із користувачем

Hermes Agent пропонує цікаву відповідь на запитання, як має виглядати персональний AI-асистент нового покоління. Замість ще одного чат-інтерфейсу до LLM ми отримуємо систему, що поєднує кілька важливих шарів:

постійно працюючий агент на VPS, здатний виконувати дії — від листів до веб-досліджень;
файлову пам’ять у вигляді user.md і memory.mmd, яка зберігає знання про користувача й довгострокові факти;
велику бібліотеку навичок як описаних у markdown робочих процесів, із прогресивним завантаженням для економії контексту;
конфігуровану «душу», що задає особистість і стиль поведінки;
самонавчальний цикл, у якому агент автоматично створює нові навички на основі повторюваних дій користувача.

У сукупності це перетворює Hermes на систему, яка не лише виконує завдання, а й поступово адаптується до конкретної людини. Вона запам’ятовує, структурує, формалізує й автоматизує рутину, з кожною взаємодією стаючи трохи кращою.

У світі, де LLM стали доступним «комодіті», саме такі надбудови — з пам’яттю, навичками, особистістю й самонавчанням — визначатимуть, наскільки корисними будуть наші щоденні AI-асистенти.

Джерело

Hermes Agent – Full Course & Setup Guide – For COMPLETE Beginners

SpaceX встановила ціну в $135 за акцію, які будуть продані під час майбутнього первинного публічного розміщення (IPO). Про це компанія повідомила в оновленій заявці. За даними Reuters та The New York Times, незвично, що компанія за тиждень до виходу на біржу одразу називає конкретну ціну — зазвичай оголошують лише ціновий діапазон, щоб врахувати можливі коливання попиту з боку інвесторів.

Компанія все ще може змінити вартість своїх акцій. Остаточну ціну оголосять 11 червня, а торги розпочнуться наступного дня. Якщо акції SpaceX дійсно продаватимуться по $135, компанія зможе залучити $74,4 млрд під час IPO, що зробить це розміщення найбільшим в історії та оцінить SpaceX приблизно в $1,75 трлн. Це також потенційно може зробити Ілона Маска першим трильйонером у світі: за ціни $135 за акцію його 50-відсоткова частка в компанії буде коштувати близько $752 млрд.

Ці суми важко осягнути більшості людей. Старший стратег ринку IPO в Renaissance Capital Меттью Кеннеді сказав The New York Times, що залучення $74,4 млрд — це «більше, ніж усі американські IPO разом узяті за останні два роки».

SpaceX непублічно подала проєкт реєстраційних документів на IPO до Комісії з цінних паперів та бірж США (SEC) на початку цього року. Коли документи були розсекречені, вони пролили світло на фінансовий стан компаній Маска та їхніх клієнтів. Зокрема, виявилося, що Anthropic виплачуватиме об’єднаній структурі SpaceX‑xAI $1,25 млрд на місяць до травня 2029 року за доступ до дата-центрів xAI. Також стало відомо, що X (колишній Twitter), соціальна платформа Маска, у 2024 році втратила $595 млн рекламних доходів через «відтік рекламодавців».

Джерело

Engadget

За останні п’ять років Наглядова рада Meta виносила рішення щодо всього — від блокування Дональда Трампа у Facebook до кейсів з ІІ‑діпфейками. Тепер рада береться за ще одну болючу тему: правила Meta щодо вимкнення користувацьких акаунтів.

На початку року рада оголосила, що розгляне, як підвищити прозорість цього процесу, який користувачі часто вважають вкрай непрозорим. Наглядовий орган занурився в тему після звернення від самої Meta щодо акаунта в Instagram із 70 000 підписників, який заблокували після публікації погроз на адресу журналіста.

У своєму рішенні Наглядова рада заявила, що Meta правильно заблокувала акаунт, однак цей кейс підняв «серйозні питання» щодо того, як компанія реагує на подібну поведінку, а також «питання належної процедури» стосовно механіки вимкнення акаунтів. Оскільки це радше пілотний випадок, рада не дає Meta формальних рекомендацій, але виділяє низку потенційних покращень. Її аналіз також демонструє заплутану мозаїку правил і покарань, які призводять до блокувань у сервісах Meta, та величезну фрустрацію користувачів через це.

Зокрема, рада відзначає, що у Meta помітно різні процеси для Facebook та Instagram. На обох платформах акаунти отримують «порушення» (strikes), але повторні порушення мають різні наслідки. У Facebook акаунти можуть спершу тимчасово призупиняти, а вже потім повністю блокувати. В Instagram, за словами ради, подібного проміжного покарання не існує. Натомість Meta може обмежити доступ до прямих ефірів або прибрати акаунт із рекомендацій (те, що користувачі Instagram часто називають «тіньбаном»).

Наглядова рада слушно вказує, наскільки дивно, що одним із головних «проміжних» покарань в Instagram є обмеження прямих трансляцій, хоча ця функція взагалі доступна не всім (потрібно щонайменше 1000 підписників). «Для порушень у постійних публікаціях більш логічним був би штраф, який безпосередньо відповідає порушенню, — наприклад, тимчасове блокування можливості публікувати (режим “лише для читання” на певний термін), — що мало б більше шансів вплинути на поведінку користувача», — зазначає рада.

Рада також торкається давнього роздратування користувачів Facebook та Instagram, чиї акаунти було вимкнено. Вона заявляє, що у межах цього кейсу отримала понад 750 публічних коментарів, не враховуючи «незліченну» кількість скарг, які окремі члени ради регулярно отримують від людей з відключеними акаунтами.

«Багато коментаторів писали про те, що системи не працюють: вони не могли оскаржити рішення Meta про вимкнення їхнього акаунта, ніколи не отримували пояснення, чому акаунт вимкнули, або не могли завантажити свій контент», — йдеться у висновку ради. «Багато з цих користувачів також зазначали, що рішення, схоже, ухвалювалися автоматично, без участі людини, навіть коли йшлося про апеляції щодо давніх і широко відомих акаунтів».

У своїх рекомендаціях Meta рада пропонує забезпечити користувачам кращу процедуру оскарження, яка дозволяє подавати письмові пояснення, а також повідомляти людей, коли для покарання їхнього акаунта використовується штучний інтелект. Рада пропонує додати інформацію про блокування акаунтів до звітів прозорості Meta, щоб підвищити відкритість. Крім того, вона радить створити окремий канал, через який «особи з високими ризиками стати жертвами насильства та їхні представники» зможуть повідомляти про серйозні погрози.

Оскільки цей кейс описують як «пілотний», поки що незрозуміло, чи планує Meta суттєво змінювати політики у відповідь на критику ради. Втім, для тих, хто очікує покращень від Meta, є певний простір для оптимізму: рада каже, що надалі братиме більше справ, пов’язаних із вимкненням акаунтів, що, ймовірно, дасть їй більше можливостей впливати на реформи.

Джерело

Engadget

Samsung почне розгортати оновлення 8 червня, яке зробить застосунок Health кориснішим у повсякденному житті. Компанія каже, що оновлений застосунок зможе перетворювати «складні біометричні дані — від нічного сну до щоденної активності — на прості, прикладні поради». Він також продемонструє можливості, які з’являться в нових годинниках Galaxy Watch, що Samsung випустить цього року.

Як і можна було очікувати, можливості в оновленому Health працюватимуть на основі генеративного ШІ. Наприклад, нова функція Vitals використовуватиме ШІ, щоб аналізувати частоту серцевих скорочень, варіабельність пульсу, частоту дихання, температуру шкіри та рівень кисню в крові відносно вашого «справжнього» нічного базового стану. Якщо застосунок виявить суттєві відхилення, він надішле сповіщення з порадою, чи варто більше відпочити, або ж натякне, що організм може боротися з хворобою. Це оновлена версія показника Energy Score зі старого застосунку.

Попередня версія Health уже вміла показувати інформацію про судинне навантаження — обсяг роботи, яку має виконувати серце, щоб прокачувати кров по тілу. Тепер функція Vascular Load перетворюється на Heart Health Score. Вона об’єднує показники, за якими стежила Vascular Load (сон, стрес, активність), із даними про склад тіла. Застосунок буквально ставитиме «оцінку» стану вашого серця і даватиме поради, як його поліпшити, наприклад більше ходити пішки або їсти банани й інші продукти, багаті на калій.

Ще одна нова функція, Daily Cardio Load, зможе рекомендувати оптимальні тренувальні навантаження та час відпочинку під час занять спортом, спираючись на ваші показники та загальний профіль. Водночас Fitness Index аналізуватиме ваші щоденні кроки та метрики, зокрема частоту серцевих скорочень і VO2 max (максимальну кількість кисню, яку організм може використати під час інтенсивних навантажень), а потім порівнюватиме їх із показниками ваших однолітків. На основі цього застосунок формуватиме персоналізовані цілі, щоб ви могли зосередитися на конкретних аспектах фізичної форми, які хочете покращити, наприклад витривалість або силу.

Джерело

Engadget

NASA офіційно оголосило про завершення місії Mars Atmosphere and Volatile Evolution (MAVEN) через пів року після втрати зв’язку з апаратом. MAVEN був першою місією агентства, повністю присвяченою вивченню атмосфери Марса та її еволюції. Зонд запустили у 2013 році з мису Канаверал, а в орбіту Червоної планети він вийшов майже за рік — у 2014-му. Первинна наукова програма була розрахована лише на один рік, але апарат провів на орбіті понад 11 років, передаючи дані з Марса. NASA також використовувало його як ретрансляційну антену для місії Mars 2020, що доправила на планету марсохід Perseverance.

Востаннє агентство отримало сигнал від MAVEN 6 грудня 2025 року, після чого зв’язок раптово обірвався, коли апарат пройшов за Марс. Проте в NASA не стали одразу визнавати місію втраченою й спершу оцінили можливі варіанти порятунку. У лютому там створили спеціальну комісію з розслідування аномалії, щоб оцінити ймовірний стан MAVEN і з’ясувати, чи є реальні шанси на відновлення контролю. Зрештою комісія дійшла висновку, що апарат більше не здатен виконувати наукові завдання та ретранслювати дані на Землю.

NASA повідомляє, що перед тим, як зайти за диск планети, MAVEN працював штатно. Але коли він знову мав з’явитися з-за Марса, глобальна мережа наземних антен Deep Space Network не зафіксувала від нього жодного сигналу. За даними мережі, після виходу з-за планети апарат перейшов у безпечний режим і почав обертатися з аномально високою швидкістю. Це швидко розрядило його батареї та призвело до знеструмлення системи зв’язку. Агентство й надалі аналізує телеметрію, щоб встановити першопричину інциденту, та обіцяє оприлюднити детальний звіт пізніше цього року.

Спостереження MAVEN дозволили NASA встановити, що сонячний вітер і сонячні бурі й досі поступово здувають атмосферу Марса і були головною причиною переходу планети від потенційно придатного для життя стану до холодного, сухого світу. Дані апарата також показали, що протони можуть створювати на Марсі новий тип аврор, які можуть виникати будь-де на планеті, тоді як на Землі полярні сяйва обмежені районами поблизу полюсів. Крім того, MAVEN допоміг ученим розібратися, як серія пилових бур, що накривали весь Марс, сприяла втраті водяної пари з атмосфери планети в космос.

Джерело

Engadget

Коли я відкрила коробку з Oura Ring 5, першою думкою було: «Вау, яке крихітне». Другою — що саме на таку розумну каблучку чекало багато людей.

Я звикла носити Oura Ring 4 Ceramic, тож була здивована, наскільки помітно менша й легша нова Ring 5.

Ring 5, яку Oura описує як «найменшу у світі розумну каблучку», на 40% компактніша за свою попередницю: 6,09 мм завширшки проти 7,90 мм у Ring 4 і 2,28 мм завтовшки проти 2,88 мм. Точна вага залежить від розміру, але Ring 5 важить від 2 до 2,69 г, тоді як Ring 4 — від 3,3 до 5,2 г.

На практиці це суттєво підвищує комфорт і робить каблучку візуально привабливішою порівняно з попередньою моделлю. Вона більше не «кричить», що це гаджет, і природно поєднується з іншими прикрасами. В Oura кажуть, що Ring 5 створювали так, щоб вона виглядала й відчувалася як звичайна каблучка, і, на мою думку, компанії це вдалося.

Стартова ціна Ring 5 — $399.

Під час обговорень розумних каблучок Oura завжди було помітно два табори. Одні клялися, що каблучка змінила їхнє життя, інші ж скаржилися на занадто громіздкий форм-фактор і категорично не хотіли її навіть пробувати. Ring 5 може змінити правила гри та зацікавити ширшу аудиторію, зокрема тих, хто уникав розумних каблучок саме через їхню масивність.

В Oura добре знали про попит на меншу каблучку. У компанії розповіли, що користувачі давно просили тонший і компактніший дизайн, тож було вирішено піти їм назустріч. Крім того, Oura доводиться реагувати на конкуренцію з боку рішень без підписки, як-от RingConn чи Ultrahuman, які вже пропонують каблучки легші за Ring 4.

Хоча Ring 4 ніколи не видавалася мені відверто незручною, Ring 5 відчувається на пальці помітно приємніше. З Ring 4 я завжди усвідомлювала, що на мені є гаджет, а з новою моделлю часто взагалі забуваю про каблучку — це особливо важливо для тих, хто зазвичай не носить прикрас.

Менший розмір також робить каблучку комфортнішою вночі для відстеження сну й показників здоровʼя. Розумна каблучка загалом зручніша за смартгодинник для сну, а компактний дизайн Ring 5 робить її ще менш відчутною вночі.

Щодо автономності, Ring 5 працює від шести до девʼяти днів на одному заряді, тоді як Ring 4 тримала від пʼяти до восьми днів. У моєму випадку ця перевага підтвердилася. Каблучка прибула із зарядом 50%, і після приблизно 30 хвилин на зарядці в процесі налаштування досягла 75%. Після пʼяти днів безперервного носіння мені досі не довелося її підзаряджати, і заряд залишився на рівні близько 25%.

Варто зазначити, що Ring 5 доступна в меншій кількості розмірів (з 6 по 13), ніж Ring 4 (з 4 по 15). В Oura пояснили це складнощами виробництва менших каблучок у новому форм-факторі. Компанія вирішила зосередитися на найпопулярніших розмірах і стежить за попитом на вилучені з лінійки опції.

Ring 5 доступна в шести кольорах: оновлений Gold з більш «правильним» золотим відтінком, оновлений Deep Rose з мідним відливом, а також Silver, Brushed Silver, Black і Stealth.

Мені надіслали версію Gold, і її вигляд мені справді подобається. На відміну від попередніх золотих каблучок Oura, новий колір не має жовтуватого відтінку, натомість виглядає стриманіше й наближеніше до класичних золотих прикрас. Важливо, що Gold, а також Stealth і Deep Rose коштують $499 — на $100 дорожче за стандартні варіанти.

Щодо міцності, в Oura стверджують, що Ring 5 краще протистоїть подряпинам завдяки новій технології фінішного покриття, але повноцінно оцінити це я поки не можу — користуюся нею лише пʼять днів. Був момент, коли я подумала, що подряпала лінію-індикатор правильного положення, схопившись за іржавий ланцюг гойдалки. Однак виявилося, що на каблучку просто перенеслася іржа, яку легко вдалося стерти ганчіркою.

Oura каже, що новий процес нанесення покриття методом фізичного осадження з парової фази (PVD) має допомогти довше зберігати «преміальний» вигляд каблучки, ніби щойно з коробки. Подивимося, як ця обіцянка покаже себе з часом.

Oura Ring 5 виходить разом із новими програмними можливостями, які зʼявляться також на Oura Ring Gen3 та пізніших продуктах, зокрема це Blood Pressure Signals і Nighttime Breathing. Поки що я не можу оцінити ці функції, адже їх запуск заплановано на кінець місяця.

Загалом Oura Ring 5 — помітний крок уперед порівняно з Ring 4 за комфортом і дизайном. Це чудовий варіант для тих, хто ще не купував розумну каблучку. Для власників Oura Ring 4 рішення про апгрейд залежить від бюджету та важливості естетики, тим паче що Ring 4 отримає всі нові програмні оновлення.

Джерело

TechCrunch

Summer Game Fest (SGF) у Лос-Анджелесі обіцяє стати масштабною подією: у розкладі з 2 по 8 червня заплановано щонайменше 18 окремих показів. Центральною подією стане завтрашня велика презентація, яку проведуть Джефф Кілі та Люсі Джеймс. Під час шоу анонсуватимуть новини, оновлення та прем’єри ігор для всіх основних платформ. Трансляція відбудеться в п’ятницю, 5 червня, о 14:00 за тихоокеанським часом (17:00 за східним часом США) одночасно на YouTube (у 4K 60p) та Twitch.

Цього року очікують (або принаймні сподіваються почути) новини про ігри, які мають отримати свіжі оновлення: Gears of War: E-Day, Fable (яку нещодавно знову відклали), Mortal Shell II, Clockwork Revolution, Halo: Campaign Evolved та Minecraft Dungeons II — про цю гру досі відомо дуже мало. Bethesda може поділитися інформацією щодо Fallout 3, Blade або Wolfenstein, а Activision — показати більше Call of Duty: Modern Warfare 4, яку анонсували минулого тижня.

Окрім головного шоу, цього року заплановано й низку менших презентацій. Фестиваль стартував 2 червня з State of Play від Sony, де показали, зокрема, комічно жорстокий Marvel’s Wolverine від Insomniac, а також Onimusha: Way Of The Sword, RollerGirl та інші проєкти. Серед окремих показів цього року — презентація Women-Led Games (5 червня о 16:00 за тихоокеанським часом), Day of the Devs, присвячена інді-іґрам (6 червня о 16:00), а також Xbox Games Showcase 7 червня о 10:00 за тихоокеанським часом. Повний розклад можна знайти на сайті SGF.

SGF проходить у непростий момент для ігрової індустрії: ціни на ігрове «залізо» зростають на всіх платформах, студії скасовують проєкти та масово скорочують персонал. Індустрія також готується до релізу Grand Theft Auto VI 19 листопада — гра, найімовірніше, затьмарить більшість інших релізів цього року.

Джерело

Engadget

Календар перевернувся на червень, а це означає, що Apple готується до щорічної конференції для розробників Worldwide Developers Conference. Це тижнева подія, що зазвичай зосереджена на тому, що чекає на користувачів у програмному забезпеченні та операційних системах компанії. Хоча заходи в Купертіно триватимуть з 8 по 12 червня, основні анонси традиційно припадуть на перший день. Ключова презентація WWDC 2026 запланована на понеділок, 8 червня, о 20:00 за київським часом (1PM ET / 10AM PT), і все вказує на те, що це буде захід, за яким варто стежити.

Перш за все, це, ймовірно, буде остання велика презентація за участі багаторічного CEO Тіма Кука перед тим, як у вересні посаду очолить Джон Тернус. Можна припустити, що протягом виступу ми почуємо кілька зворушливих слів про Apple від керівника, який залишає посаду.

Що до технологій, Apple неодноразово підкреслювала, що саме на цій конференції покаже великі кроки у сфері штучного інтелекту. Обіцяно нову, побудовану на ШІ версію Siri, яку глибоко інтегрують в операційні системи Apple. Після багатьох місяців чуток і затримок виглядає так, що настав час для Apple вийти на сцену з по-справжньому сміливими новинами.

Джерело

Engadget

Amazon уже встановила понад мільйон роботів на своїх складах, але досі жоден із них не вмів «спілкуватися» з людьми. Тепер оновлена версія робота Proteus може отримувати вказівки від працівників звичайною мовою завдяки впровадженню ШІ, повідомила компанія. «Ви кажете йому, що потрібно зробити. Він сам визначає пріоритет, маршрут і час виконання», — пояснив віцепрезидент Amazon Robotics Скотт Дресер.

Proteus виглядає як потужний «робот-пилосос» і призначений для переміщення важких візків та подолання великих відстаней у фулфілмент-центрах. Раніше для керування такими роботами потрібно було використовувати спеціальне програмне забезпечення. Тепер співробітники можуть призначати завдання новим моделям з підтримкою ШІ, просто формулюючи їх звичайною мовою — так само, як для іншого працівника.

Додатковий інтелект дозволяє системі працювати по всьому складу, а не тільки в докових зонах, як раніше. Це означає, що робот може перевозити контейнери, які прибувають на об’єкт, переміщати їх між робочими станціями та допомагати співробітникам у повсякденних операціях.

Amazon наразі тестує нову систему у своїх лабораторіях, але планує почати її використання в Європі в першій половині 2027 року. Компанія також збирається розширити застосування свого дотикочутливого робота Vulcan та запровадити ще одного робота для високоточного опрацювання невеликих контейнерів (totes), який називається Stark.

У Amazon стверджують, що нові роботи Proteus допоможуть співробітникам «зосередитися на більш кваліфікованій роботі, як-от керування потоками товару та контроль якості». Компанія додає, що такі системи підвищують безпеку й зменшують обсяги рутинної праці. Водночас Amazon заявляє, що не замінює людей роботами, та оголошує плани збільшити штат працівників на складах у Європі на 25 000 осіб у найближчі роки. «Відтоді, як ми почали впроваджувати робототехніку в операціях, Amazon найняла сотні тисяч співробітників у всьому світі», — наголошують у компанії.

Джерело

Engadget

Сучасні смарт-телевізори зазвичай мають один або кілька USB-портів, про які легко забути на тлі «зіркових» HDMI. Найчастіше такі порти розташовані збоку або ззаду. Вони почали з’являтися на телевізорах ще на початку 2000-х, а до 2010 року стали стандартом. Сьогодні важко знайти смарт-ТВ без USB — це може бути класичний USB-A або більш сучасний і зручний USB-C.

Насправді ці порти дуже корисні й підтримують чимало функцій. Наприклад, щойно представлений Amazon Fire TV Stick HD достатньо енергоефективний, щоб живитися від звичайного порту USB 2.0, без окремого адаптера живлення. Далі — що саме можна робити з USB-портами телевізора і чого краще уникати. Важливо пам’ятати, що можливості залежать від конкретної моделі, тож варто перевірити інструкцію.

Дивитися відео без інтернету

Смарт-телевізорам потрібен інтернет майже для всього, окрім перегляду ефірних і кабельних каналів. Але що робити, коли інтернет зник? Тут і стає у пригоді USB-порт.

Більшість ТВ підтримують USB‑флешки, тож можна завантажити на них улюблені серіали й фільми та дивитися офлайн. За обсягом особливих обмежень немає: сучасні моделі зазвичай спокійно працюють із накопичувачами на 2 ТБ і більше.

Є кілька важливих нюансів. Зверніть увагу на файлову систему самого накопичувача: більшість сучасних смарт-ТВ підтримують FAT32 або exFAT/NTFS. Те саме стосується форматів відео. Щоб уникнути проблем, краще використовувати MP4, AVI або MKV, але точний перелік сумісних форматів варто уточнити в інструкції до телевізора.

Слухати музику з флешки

Для прослуховування музики на телевізорі необов’язково мати додаток на кшталт Spotify. Достатньо записати треки на USB-накопичувач і підключити його до ТВ. Пристрій має автоматично розпізнати файли й запропонувати їх програвати.

Знову ж таки, краще дотримуватися поширених форматів аудіо, щоб уникнути несумісності. Рекомендовані варіанти — MP3, WAV і AAC.

Створити світлове шоу

Смарт-телевізори породили цілу індустрію підсвічування. На ринку є безліч USB-світлодіодних стрічок, призначених для підсилення атмосфери при перегляді. Вони дають м’яке фонове освітлення й зазвичай автоматично вмикаються та вимикаються разом із телевізором.

Деякі нові моделі світлодіодних систем використовують алгоритми, що змінюють підсвічування залежно від того, що відбувається на екрані. Це підсилює ефект занурення, особливо в динамічних фільмах і серіалах.

Підключити мікрофон

USB-мікрофони зараз дуже поширені, й у багатьох вдома знайдеться принаймні один. Підключення такого мікрофона до смарт-ТВ відкриває кілька корисних можливостей.

По-перше, це спосіб користуватися голосовими асистентами, якщо в пульті немає вбудованого мікрофона. Так можна керувати телевізором за допомогою голосу через Alexa, Google Assistant, Bixby та інші сервіси.

По-друге, зовнішній мікрофон стане в пригоді під час відеодзвінків — звук буде чіткішим, ніж із вбудованих мікрофонів. Нарешті, більшість смарт-ТВ мають у магазинах додатків караоке-сервіси, і з мікрофоном телевізор легко перетворюється на «домашній клуб».

Перетворити телевізор на цифрову «рамку»

Щоб показувати в домі картини чи фото, не обов’язково купувати спеціальний телевізор із функцією «картина на стіні». Можна просто завантажити зображення на USB-флешку, підключити її до ТВ і обрати в меню перегляд слайдшоу. Більшість моделей також дозволяють постійно відображати одне зображення.

Як і з відео, можливі обмеження за типами файлів. Надійний варіант — JPEG і PNG.

Втім, важливо розуміти, що далеко не всі телевізори добре підходять для такого режиму роботи — насправді більшість ні. Є причина, чому лінійка Samsung The Frame спеціально спроєктована для тривалого «застиглого» відображення зображень. Звичайні ТВ споживають чимало електрики, якщо довго показують одну картинку, а OLED-моделі ще й уразливі до вигорання пікселів.

Тож навіть якщо ви використовуєте телевізор як «фоторамку», вимикайте його, коли виходите з кімнати, і налаштуйте регулярну зміну зображень, щоб одне не висіло на екрані надто довго.

Заряджати ґаджети (але повільно)

Телевізор можна використати й для заряджання смартфона, планшета чи іншого пристрою, але варто бути готовими до дуже повільного процесу.

Більшість сучасних ТВ оснащені портами USB 2.0, які видають приблизно 5 В при 500 мА. Це означає, що повна зарядка сучасного смартфона може тривати близько семи годин, а ноутбука — до 20 годин, що практично не має сенсу.

Є й позитивна тенденція: індустрія поступово переходить на USB 3.0, і все більше нових телевізорів підтримують цей стандарт, тож заряджання буде швидшим. У будь-якому разі навіть USB 2.0 цілком достатньо для підзарядки невибагливих пристроїв — наприклад, бездротових навушників чи інших аксесуарів.

Які USB-пристрої не запрацюють

Не всі USB-пристрої сумісні зі смарт-телевізорами. Це особливо стосується «розумної» периферії, що вимагає встановлення драйверів. Сюди входять, наприклад, USB-принтери, оптичні приводи, сканери тощо. Телевізор просто не зможе їх розпізнати.

Існують певні обхідні рішення, але вони часто складні й нестабільні. Деякі оптичні приводи спеціально розраховані на підключення до телевізорів, але працюють тільки з окремими моделями. Деякі Android TV дозволяють встановлювати сторонні додатки для роботи з принтерами, але процес налаштування зазвичай доволі громіздкий.

Джерело

Engadget

Apple у четвер оприлюднила щорічне оновлення про стан екосистеми App Store напередодні конференції для розробників WWDC, яка стартує наступного тижня. Технологічний гігант заявив, що App Store сприяв формуванню понад 1,4 трлн доларів розрахунків і продажів розробників у 2025 році. Це більше, ніж 1,3 трлн доларів, про які компанія повідомляла торік у цей самий період.

Ця сума, що включає весь бізнес, який відбувається через застосунки на платформі Apple, має продемонструвати, як App Store створює фінансові можливості для мобільних розробників, що виходять далеко за межі продажів через внутрішні покупки в застосунках. Водночас це дає змогу показати частку Apple в цьому бізнесі — комісію з внутрішніх покупок цифрових товарів — як відносно невелику частину загального обсягу.

Як зазначила Apple в анонсі, 90% з цих 1,4 трлн доларів припали на транзакції, з яких розробники взагалі не сплачували комісію.

Якщо деталізувати, то до загального показника за 2025 рік увійшли 1,1 трлн доларів від продажу фізичних товарів і послуг та 149 млрд доларів розрахунків і продажів цифрових товарів. Останні здебільшого обкладаються комісією на рівні 15–30% залежно від типу транзакції та розміру бізнесу, і ця сума є вищою за 131 млрд доларів, про які Apple звітувала торік. Попри спосіб подачі, це все одно багатомільярдний ринок, з якого Apple отримує свою частку.

Додатково Apple повідомила, що дохід від реклами всередині застосунків у 2025 році становив 151 млрд доларів проти 150 млрд доларів роком раніше.

Компанія також підкреслила, що App Store у 2025 році мав понад 850 млн середніх щотижневих користувачів зі 175 країн і регіонів.

Окремо Apple виділила застосунки з ШІ, зазначивши, що 40 із топ-100 застосунків у 2025 році мали орієнтовані на споживачів функції штучного інтелекту, і саме вони демонстрували сильніше зростання розрахунків, ніж інші в першій сотні. Це може готувати ґрунт до анонсу на WWDC щодо планів Apple дозволити розміщення в App Store ШІ-агентів, про що вже ходять чутки.

Компанія також готується до власних оголошень, пов’язаних із ШІ, на WWDC — очікується оновлення Siri та глибша інтеграція ШІ в її операційні системи.

У своєму повідомленні Apple звернула увагу й на зростання App Store у Китаї, додавши, що за останні шість років обсяги розрахунків і продажів, які полегшує App Store, у цій країні більш ніж подвоїлися. Водночас у США та Європі ці показники більш ніж утричі зросли. Знову ж таки, більша частина цього припадає на фізичні товари та послуги — ритейл, доставку продуктів, таксі, подорожі тощо.

Джерело

TechCrunch

Шпигуни, що працюють на китайські спецслужби, використовують сайти з пошуку роботи та рекрутингу, зокрема LinkedIn, щоб виманювати у працівників із країн Заходу чутливу інформацію. Про це йдеться в спільному консалтинговому повідомленні ФБР, британської служби безпеки MI5, а також урядів Австралії, Канади та Нової Зеландії.

У документі зазначається, що китайські розвідники видають себе за онлайн-рекрутерів та кадрові агентства, які нібито представляють фіктивні компанії за межами Китаю, і націлюються на людей, аби отримати непублічні дані, що можуть бути корисними Пекіну.

Попередження з’явилося на тлі того, як уряди дедалі частіше говорять про загрозу китайського шпигунства, навіть попри останні спроби США та Великої Британії покращити відносини з Пекіном. Хоча китайські шпигуни часто покладаються на хакерські атаки для викрадення інформації, у повідомленні підкреслюється, що розвідка також намагається вербувати джерела через публічні вебсайти та онлайн‑спільноти.

Військова розвідка Китаю, за текстом попередження, «врешті-решт прагне отримати привілейовану військову, політичну та економічну інформацію, яка може забезпечити Китаю стратегічну й тактичну перевагу над країнами “П’яти очей”». Йдеться про давній розвідувальний альянс, до якого входять п’ять держав, що підписали спільну заяву.

Шпигуни націлюються на власників допуску до секретних даних і військовослужбовців, особливо в Індо‑Тихоокеанському регіоні, а також на журналістів, науковців і співробітників аналітичних центрів, які володіють некласифікованою, але потенційно корисною інформацією. Потенційні цілі обирають частково за резюме та ймовірністю того, що вони можуть мати доступ до чутливих або непублічних відомостей.

Згідно з попередженням, навіть некласифікована інформація може бути корисною для шпигунів, особливо якщо її поєднати з іншими, більш чутливими даними, що впливають на вироблення політики Пекіна.

У відповідь на запит TechCrunch коментувати ситуацію, речник LinkedIn заявив: «Створення фейкового акаунта або введення в оману щодо своєї особи є прямим порушенням наших умов користування. Ми й надалі зосереджені на виявленні зловживань, пов’язаних із діяльністю держав, і будемо продовжувати застосовувати наші правила проти фейкових облікових записів».

Джерело

TechCrunch

Ferrari пропонує забути про свою невдалу спробу вийти на ринок ноутбуків у 2004 році. Одночасно з Гран-прі Монако, разом із HP, компанія знову заходить у цю категорію з новинкою за вражаючою, розрахованою на тіфозі ціною — $5 599.

HP Scuderia Ferrari AI PC — це лімітований ноутбук, результат дворічної співпраці виробника ПК та легендарної автокомпанії. Як і можна очікувати, пристрій максимально зосереджений на дизайні та інженерії: преміальні матеріали й оздоблення поєднані з надійністю та технічною «оснащеністю», які мають бути типовими для ноутбуків HP.

Під час знайомства з прототипом у лондонському шоурумі Ferrari яскраво-червоне покриття виявилося справді заворожливим. Компанії намагалися відтворити відтінок Rosso Magma моделі Ferrari Icona Daytona SP3 — а також інших авто марки. Ефект кольору має додавати глибини цьому помітному фінішу, а зона під долонями отримала спеціальну лентикулярну текстуру, що має передавати відчуття «розмиття» руху.

Більшість корпуса Scuderia Ferrari виконана з анодованого алюмінію з фрезерованою обробкою CNC, але якщо перевернути ноутбук, нижня частина виявиться вкритою карбоном, як у суперкарів. Там же є прозорий сегмент — «моторний відсік», де видно процесор і систему охолодження. Тут же можна розгледіти лазерне гравіювання з номером конкретного екземпляра в межах ліміту 5 000 штук, а також кілька «пасхалок» для фанатів Ferrari. Панель виконана з Gorilla Glass, а додаткову фактуру та візуальний ефект створюють 2 000 індивідуально просвердлених отворів.

Навіть шарнір кришки має натхнення в дизайні Ferrari — зокрема цифрового гіперкара F76. Концентричні жалюзі вздовж петлі допомагають спрямовувати повітряні потоки й покращувати охолодження. Кілька стилістичних рішень пов’язані з гаслом Ferrari «очі на дорозі» — фокус на головному досвіді користувача (або водія). Один з прикладів: коли ноутбук відкритий, тачпад майже непомітний, позначений лише тонкою підсвіченою лінією одразу під клавіатурою.

Характеристики ноутбука не виглядають другорядними, але це й не ігровий монстр. Тим, хто знайомий із лінійкою HP ZBook, комплектація видасться знайомою. Scuderia Ferrari AI PC працює на процесорі Intel Core Ultra X7 з інтегрованою графікою Intel Arc, має 64 ГБ оперативної пам’яті та SSD на 1 ТБ. 14-дюймовий OLED-дисплей із роздільною здатністю 3K підтримує сенсорне керування, а клавіатура оснащена індивідуальною RGB-підсвіткою для кожної клавіші (у фірмовому шрифті Ferrari). Підсвітку можна налаштовувати, є кілька попередньо запрограмованих світлових ефектів для тих, хто любить «щоб було яскраво» (а якщо ви купили цей ПК, ви точно не проти яскравості). Це, мабуть, найефектніший AI-ноутбук із тих, що я бачив.

З портами теж порядок: є два USB-C з підтримкою Thunderbolt 4, ще один USB-C (10 Гбіт/с), USB-A, HDMI та аудіороз’єм для навушників.

Scuderia Ferrari продаватиметься лише в кількох країнах, серед яких США, Велика Британія, Італія, Японія та ще кілька ринків. Як і у випадку з найбажанішими автомобілями Ferrari, обмежений тираж поєднується з «запаморочливою» ціною — $5 599. Віддані фанати Ferrari (або HP) отримають рідкісний ноутбук у стильній коробці, з USB-зарядним пристроєм і фірмовим шкіряним чохлом Poltrona Frau. Це та сама шкіра, яку використовують в інтер’єрах автомобілів Ferrari, і вона майже така ж бажана, як і сам ноутбук. Старт продажів заплановано на 12 червня.

Джерело

Engadget