Tesla нарешті вивела на ринок США та Пуерто-Рико кросовер Model Y Long Wheelbase і відкрила прийом замовлень майже через рік після дебюту цієї версії в Китаї. Model Y Long Wheelbase отримала трирядне компонування салону на шість місць, підігрів сидінь і сенсорні екрани як для першого, так і для другого ряду. Колісна база подовжена на шість дюймів порівняно з іншими версіями Model Y, що продаються у США.
Компанія зазначає, що попри три ряди сидінь у багажник все одно поміщаються валізи на 28 та 20 дюймів, а у передній багажник (frunk) можна додатково поставити ще одну валізу на 20 дюймів.
Другий і третій ряди мають функцію складання одним натисканням, при цьому другий ряд оснащений електроприводом підлокітників, а третій — електрорегулюванням нахилу спинки. Для обох задніх рядів оптимізовані бічні подушки безпеки, а в сидіння вбудовані або бездротові зарядні майданчики потужністю 50 Вт, або зарядні порти.
Запас ходу Model Y Long Wheelbase становить 325 миль — лише на дві милі менше, ніж у версії Premium без подовженої колісної бази. Розгін від 0 до 60 миль/год займає 4,4 секунди. Покупці отримують 12 місяців безкоштовного доступу до системи Supervised Full Self Driving, після чого підписка на цей пакет допомоги водієві коштуватиме $99 на місяць. Також передбачено рік безкоштовного доступу до мережі Supercharger.
Базова ціна Tesla Model Y Long Wheelbase у США становить $61 990 — майже на $22 000 дорожче за найдоступнішу Model Y і на $12 000 дорожче за версію Premium без подовженої колісної бази. Поставки автомобілів мають розпочатися у період з вересня по жовтень цього року.
Новий обов’язковий звіт про відповідність, оприлюднений Microsoft, демонструє, як компанія декларує прибутки в різних європейських країнах, щоб зменшити свій податковий рахунок, повідомляє The New York Times. Документ показує, що софтверний гігант фіксує високі доходи в юрисдикціях із низькими ставками оподаткування та занижує прибутки в країнах з вищими податковими ставками. Microsoft може бути першим технологічним гігантом, який подав такий публічний звіт, але, ймовірно, інші компанії користуються схожими податковими схемами.
Після наслідків глобальної фінансової кризи 2008 року Європа у 2021 році ухвалила директиву, що зобов’язує корпорації подавати публічні звіти з розбивкою по кожній країні. Мета — отримати уявлення про те, де компанії заявляють про свій прибуток для податкових цілей, порівняно з їхньою реальною економічною діяльністю.
Звіт Microsoft демонструє чіткий розрив між цими показниками. Наприклад, компанія заявила, що майже 40 відсотків свого глобального доходу (196 мільярдів доларів) вона заробила в податково дружній Ірландії, але лише 0,5 відсотка — у Німеччині, яка є найбільшим ринком Європи, але має значно вищу податкову ставку. Також були показані низькі рентабельність і маржа прибутку на двох інших великих європейських ринках компанії — у Франції та Італії.
Microsoft була змушена опублікувати окремий допис у корпоративному блозі щодо звіту, зазначивши, що «деякі цифри можуть здатися на перший погляд несподіваними». Компанія заявила, що дотримується всіх чинних законів у кожній країні та в ЄС загалом. Також Microsoft наголосила, що, крім податку на прибуток, сплачує податки на заробітну плату, податок на додану вартість і податки на майно.
«Microsoft сплачує всі податки, які ми зобов’язані сплачувати в кожній країні, де працюємо. Ми знаємо, що існують різні погляди щодо того, чи платять компанії достатньо, і вважаємо, що надання цього контексту сприяє більш поінформованій дискусії», — сказав віцепрезидент компанії та заступник головного юрисконсульта Microsoft у Європі Джефф Буллвінкель. За його словами, Microsoft має другий за величиною у світі податковий рахунок серед корпорацій (після Apple) — 28,7 мільярда доларів, із яких 6,3 мільярда припадає на ЄС. Він також підкреслив, що капітальні інвестиції компанії в усіх її ринках становили 176 мільярдів доларів, а витрати на дослідження та розробки — 89,2 мільярда доларів.
Sony вже певний час готується до завершення ери дискових ігор для PlayStation. Про це свідчить матеріал ORF Salzburg, регіонального підрозділу австрійської національної телерадіокомпанії. Керівництво підрозділу Sony Digital Audio Disc Corporation повідомило ORF, що компанія вже інвестувала €30 мільйонів (близько $34 мільйонів) у переобладнання свого заводу з виробництва дисків у місті Тальгау (Зальцбург) на підприємство з випуску оптичних мікролінз.
За даними ORF, зміни готувалися досить давно, але про них працівників у Тальгау поінформували лише 1 липня – в день, коли Sony оголосила, що з січня 2028 року PlayStation повністю переходить на цифровий формат. Оптичні мікролінзи дозволяють керувати світлом і зазвичай застосовуються в камерах, AR/VR-гарнітурах, волоконно-оптичних мережах і медичних пристроях.
Нині завод у Тальгау виготовляє 600 000 дисків щодня, і половина цього обсягу припадає на ігри для PlayStation. Генеральний директор Sony DADC Дітмар Танцер очікує, що у 2028 році виробництво дисків скоротиться до 10 відсотків від нинішнього рівня. Як зазначає The Verge, підприємство в Тальгау – це не просто один із заводів Sony з виготовлення дисків, тут розташована й штаб-квартира DADC. Раніше компанія мала великий виробничий майданчик у Терре-Хот, штат Індіана (США), де з 1983 року до закриття у 2022-му було виготовлено 23 мільярди дисків. Відтоді й до сьогодні компанія випустила ще 3,4 мільярда дисків.
Танцер запевнив ORF, що Sony планує зберегти всі 300 робочих місць на заводі в Тальгау. Працівників перекваліфікують для виробництва оптичних мікролінз у найближчому майбутньому, оскільки Sony збирається розпочати їх серійний випуск уже наступного року.
От і все. Починаючи з 2028 року, диски з іграми для PlayStation підуть у минуле. А після невдалої спроби зробити це п’ять років тому — тоді Sony відкотила рішення через негативну реакцію геймерів — компанія тепер остаточно закриває цифрові крамниці на PS3 і PlayStation Vita. Схоже, цього разу відступати вона не збирається. Обидва рішення є серйозним ударом по майбутньому фізичних носіїв і збереженню ігор.
Sony рухається в цьому напрямку вже дуже давно — фактично відтоді, як почала продавати цифрові ігри два десятиліття тому. Цифрова-only консоль PSP Go 2009 року та PS5 Digital Edition, що вийшла через 11 років, були очевидними сигналами, куди все йде.
Як би важливо я не ставився до збереження ігор, доводиться визнати, що й сам частково причетний до переходу в «цифру». Я купив PS5 з дисководом у 2020 році разом із фізичною копією Deathloop. Це досі єдиний диск, який я купив для цієї консолі. Уже й не згадаю, коли востаннє запускав диск від PS4 на своїй PS5. Так само і на інших платформах — у мене немає жодної фізичної гри для Xbox і лише два картриджі для Switch. На ПК, звісно, все вже давно повністю цифрове.
“Це природний напрямок для Sony Interactive Entertainment, який дозволяє адаптуватися до споживчих трендів, адже загальна перевага цифрових медіа значно випереджає фізичні диски”, — написав у блозі PlayStation Сід Шуман, старший директор команди контент-комунікацій Sony Interactive Entertainment. “Цей перехід дозволить нам краще узгодити наш підхід із тим, як більшість нашої спільноти надає перевагу доступу до ігор і способу, у який вони грають сьогодні”.
Цифри підтверджують заяву Sony. Компанія повідомила, що в її минулому фінансовому році (квітень 2025 — березень 2026) майже чотири п’ятих повних версій ігор для PS4 і PS5 були куплені в цифрі. У період із січня по березень 2026 року, за останніми доступними даними, ця частка зросла до 85%. Деякі сторонні видавці звітують про ще вищі показники на користь цифрових продажів. За той самий період з квітня по березень Capcom повідомила, що 93% продажів її ігор припадало на цифрові копії. В компанії очікують, що цього фінансового року показник зросте до близько 95,4%.
Були й інші сигнали, що ландшафт змінюється. Перші фізичні видання Grand Theft Auto VI міститимуть лише код у коробці (частково для того, щоб Rockstar Games могла запобігти витокам однієї з найбільш очікуваних ігор за багато років). Nintendo бере більше грошей за фізичні видання деяких власних ігор, ніж за цифрові версії в eShop. Але повна відмова від дисків на цілій платформі — це вже сейсмічний зсув.
Причин на користь цифрового-only для Sony чимало. Відсутність необхідності виробляти та розповсюджувати диски спрощує операційну діяльність. Тепер майже немає сумнівів, що PS6 не матиме дисковода, у який гравці могли б вставляти фізичні диски від PS4 чи PS5. Відмова від приводу в будь-якій версії PS6 принаймні допоможе компенсувати зростання вартості інших компонентів, через що Sony вже була змушена піднімати ціни на PS5.
Попри це, припинення випуску дисків по суті є антиспоживчим кроком, що концентрує ще більше влади в руках Sony. Це погіршить ситуацію для гравців, які (серед іншого) дуже скоро втратять можливість обмінювати або продавати свої ігри для PlayStation. Якщо більшість ігор для PS6 та майбутні релізи для PS5 продаватимуться через PlayStation Store, це дасть Sony ще більший контроль над ціноутворенням. Ринок вживаних фізичних копій нових ігор для PlayStation просто зникне.
Sony та сторонні видавці, ймовірно, й надалі пропонуватимуть колекційні видання з фізичними бонусами (значки, артбуки, металеві бокси), але навіть у них буде лише цифровий код у коробці. Гравці, можливо, вже не зможуть просто позичити другу свою гру. Це напряму пов’язано з проблемою неможливості передати свою бібліотеку ігор іншим людям.
Окрім того, є й інші аспекти — вплив на людей без швидкого й стабільного інтернету, а також на компанії, що спеціалізуються на фізичних виданнях. Але повне скасування дисків — це катастрофа для збереження ігор. Закриття крамниць PS3 і Vita — яскравий доказ. Минулого разу, коли Sony намагалася вимкнути ці цифрові майданчики, видання VGC проаналізувало дані й підрахувало, що близько 2 200 ігор, які існують лише в цифрі, більше не можна буде купити. Із них 138 не були доступні на жодних інших платформах, тобто фактично зникли би.
Точні цифри за останні п’ять років могли змінитися, але сама проблема збереження ігор нікуди не поділася. Цілком можливо, що цифрові-only ігри новіших поколінь чекає така сама доля. Якщо гра є на диску, ви все одно можете її запустити. Наприклад, Microsoft зняла з продажу Forza Horizon 4, але ви все ще можете купити вживаний диск і грати на Xbox One або Xbox Series X.
Архівація ігор, що існують лише в цифрі, навіть у дослідницьких цілях — надскладне питання. Директор Video Game History Foundation Френк Чіфалді назвав «поганою новиною» смерть дисків для ігор PlayStation, але у своїй заяві наголосив, що для збереження нових ігор є ширші проблеми:
Музеї та архіви вже певний час готуються до такого майбутнього, розуміючи, що проста полиця з дисками не буде довгостроковим рішенням для збереження нових ігор. Те, чого ми досі не розуміємо, — це що індустрія вважає, що інституції на кшталт нашої мають із цим робити.
Якщо власники платформ вирішують відмовитися від фізичних носіїв та старих цифрових крамниць, ми хотіли б, щоб асоціації на кшталт Entertainment Software Association запропонували дієві рішення для архівів і музеїв, щоб вони могли легально зберігати цифровий контент і робити його доступним для досліджень. Усі визнають, що це серйозна проблема, але ESA неодноразово виступала проти спроб інституцій культурної спадщини реформувати закони про цифровий захист копірайту, які полегшили б цю роботу. Індустрія має по-справжньому сісти за стіл переговорів, адже просити музей просто завантажити копію Grand Theft Auto VI і сподіватися, що вона запуститься через 50 років — це не рішення для збереження.
Тим часом Sony також заявила, що після припинення цифрового продажу ігор для PS3 і Vita — це відбуватиметься поступово протягом наступного року — “гравці все ще зможуть завантажувати раніше придбаний контент після дати закриття в осяжному майбутньому”. Останні слова звучать тривожно. Вони натякають, що в якийсь момент компанія повністю вимкне сервери PS3 і Vita, і користувачі втратять можливість повторно завантажити куплені ними ігри.
Це підводить нас до питання систем цифрових прав (DRM). Уже давно реальність така, що ви насправді не володієте цифровими іграми для сучасних систем. Ви отримуєте ліцензію на гру, а власники платформ мають право забрати доступ. Представник Sony сказав виданню Game File цього тижня, що “під час купівлі будь-якого цифрового контенту, включно з іграми, фільмами та музикою, гравці отримують персональну ліцензію для некомерційного використання”.
DRM дозволяє платформотримачам і видавцям контролювати, що саме гравці можуть робити зі своїми придбаннями, а перехід на повністю цифрові ігри ще більше посилить їхню владу. Втім, на ПК є інші приклади: крамниці GOG та Itch продають ігри без DRM, пропонуючи альтернативний підхід на противагу більшим гравцям ринку.
Ми не застосовуємо жодного DRM до ігор та іншого контенту на @itch.io. Купуйте, завантажуйте й ніколи більше не підключайтеся до інтернету — нам байдуже ✌️
Хоча цей зсув для Sony, можливо, був неминучим, з погляду стратегії час оголошення виглядає сумнівним: на цьому тлі Xbox може виглядати «хорошим хлопцем» саме в момент, коли Microsoft знову готується різко скоротити свій ігровий підрозділ.
Xbox підтвердив, що його наступна консоль, яка наразі має кодову назву Project Helix, зможе запускати ПК-ігри. Бренд давно намагається уніфікувати свій досвід на різних платформах, і з огляду на те, що портативні пристрої Xbox дозволяють встановлювати сторонні лаунчери ПК-ігор на кшталт Steam і GOG, логічно припустити, що така можливість буде і в Helix. Тож проблема збереження ігор у цій екосистемі дещо менш гостра. Водночас цілком імовірно, що Xbox згодом теж піде слідом за Sony і відмовиться від дисків.
Підходи PlayStation і Xbox до доступу до ігор і DRM суттєво змінювалися з часом. Кульмінація протистояння здавалася неминучою 13 років тому, коли компанії готувалися запустити Xbox One та PS4. Спершу Microsoft планувала вимагати, щоб гравці Xbox One підключалися до інтернету щонайменше раз на 24 години, аби продовжувати грати, навіть в офлайн-проекти. Видавцям також хотіли дозволити самостійно вирішувати, чи можна буде продавати вживані ігри. Питання, як саме можна буде ділитися іграми Xbox One з друзями, теж викликало занепокоєння.
Microsoft зрештою відмовилася від більшості цих ідей після того, як Sony показово висміяла підхід конкурента, продемонструвавши «інструкцію», як ділитися іграми для PS4 з друзями: просто передати коробку з диском з рук у руки.
Але з 2013 року багато що змінилося. Сама Sony нещодавно запровадила обов’язкову DRM-перевірку для цифрових покупок ігор, а за 18 місяців компанія повністю відмовиться від дисків для нових релізів. Те, що Sony говорила 13 років тому, вже може й не мати великого значення, але це не скасовує факту: нинішній крок — ляпас зусиллям із збереження ігор і всім, хто хоче насправді володіти своїми іграми.
Раніше цього тижня Meta оголосила, що в популярному месенджері WhatsApp з’явиться підтримка нікнеймів (username). Такі імена можуть замінити номери телефонів, дозволяючи користувачам за бажанням краще захищати свої персональні контактні дані. Функція ще не активна, її поступово запускатимуть у світі протягом найближчих місяців.
Водночас бронювання нікнеймів уже відкрите, і користувачі масово намагаються встигнути закріпити за собою бажане ім’я — як для спілкування з друзями та родиною, так і для ширшої спільноти в застосунку. Якщо ви хочете мати однаковий нік на всіх платформах, варто діяти швидко. Ось що потрібно знати, щоб зафіксувати свій нікнейм у WhatsApp.
Як і в більшості інших соцмереж, ваш нікнейм має бути унікальним. Тобто, навіть якщо вам дуже хочеться називатися GlitterQueen4Eva, але хтось уже забрав це ім’я, доведеться вигадати інше. Єдиний шанс отримати вже зайнятий нікнейм — якщо власник змінить його або видалить. Коли це станеться, попереднє ім’я знову стане доступним для реєстрації через 14 днів. Meta поки не уточнила, скільки разів користувач зможе змінювати свій нікнейм, але певне обмеження згодом буде запроваджено.
У відповідних меню, якщо ви не хочете створювати для себе новий ID, можна буде обрати варіант використати той самий нікнейм, що й у Facebook або Instagram. Якщо хтось інший ще не встиг його забрати, ви зможете його закріпити. Водночас, якщо ваша ціль — більше приватності у WhatsApp, можливо, варто обрати нове, оригінальне ім’я.
З практичного погляду, нікнейм має містити від 3 до 35 символів. Дозволяються малі латинські літери, цифри, підкреслення та крапки. Повністю числовий нікнейм зареєструвати не вдасться, так само як і імена з «забороненими словами або фразами».
Meta планує певні заходи, щоб упевнитися, що повідомлення надходять від людей, яких ви знаєте, зокрема використання ключа авторизації для тих, хто вперше звертається до вас за нікнеймом. Водночас існують побоювання, що поява неперевірених імен в акаунтах може збільшити ризики шахрайства — зловмисникам буде легше вдавати з себе інших людей. Meta не дозволить будь-кому просто взяти собі ім’я Beyoncé чи Тіма Кука, але компанія не пояснила, чи буде вона якось системно відстежувати дублікати й наслідувачів. Хоча можна припустити, що справжня Тейлор Свіфт не напише вам раптово з проханням позичити гроші, шахрайські схеми у соцмережах уже коштували незнайомим користувачам мільярдів доларів лише у США.
Meta вже стикається з опором глобальному запуску функції в Індії. Reuters повідомляє, що уряд Індії вимагає від Meta призупинити розгортання нікнеймів, доки компанія не надасть додаткові обґрунтування цієї функції та пояснення, як вона боротиметься з підвищеними ризиками шахрайства. Індія є найбільшим ринком для WhatsApp — понад 500 мільйонів користувачів.
Середньобюджетний планшет Amazon Fire HD 10 отримав неочікуване оновлення. Головна зміна – збільшення обсягу оперативної памʼяті з 3 ГБ до 4 ГБ. Ця модель роками постачалася з 3 ГБ RAM і взагалі стартувала ще у 2017 році лише з 2 ГБ.
В іншому характеристики залишилися без змін. Планшет оснащений 8-ядерним процесором із частотою 2 ГГц, 10,1-дюймовим FHD-дисплеєм та акумулятором із заявленою автономністю близько 13 годин. Нова версія також трохи швидше заряджається: повна зарядка займає близько чотирьох годин замість пʼяти.
Є кілька нюансів. Оновлений Fire HD 10 доступний лише з 32 ГБ вбудованої памʼяті, тоді як попередні моделі продавалися у варіантах на 32 ГБ і 64 ГБ. Engadget звернувся до Amazon із запитом, чи планує компанія додати версію на 64 ГБ у майбутньому.
Крім того, зараз уже 2026 рік, і «безкоштовного обіду» для RAM не буває: планшет коштує $155, що приблизно на $15 дорожче за попереднє покоління. Нарешті, його можна купити лише у версії з рекламними оголошеннями на екрані блокування. Автор зазначає, що має Kindle і планшет Fire та ніколи не вважав ці оголошення надто дратівливими, хоча зазвичай не любить подібні речі.
Це не зовсім ультрабюджетний планшет, але й потужності йому не вистачає для інтенсивних креативних задач. Натомість Fire HD 10 добре підходить для перегляду відео в ліжку, а також досить безпечний для дітей – за досвідом автора, ці пристрої доволі міцні.
Спідраннери знову з’їжджаються до Міннеаполіса, щоб блискавично проходити ігри заради благодійності: ось-ось стартує цьогорічний марафон Summer Games Done Quick (SGDQ). Тижнева безперервна подія починається в неділю. Увесь марафон можна дивитися наживо на Twitch, а пропущені забіги будуть доступні у вигляді записів на YouTube.
Після пре-шоу о 12:30 за східноамериканським часом основна програма почнеться о 13:00 забігом 102% в одній з моїх улюблених ігор усіх часів — Donkey Kong Country 2: Diddy’s Kong-Quest. Серед нових ігор, які вперше з’являться на GDQ, — Don’t Stop, Girlypop!, Super Meat Boy 3D, Pragmata, Resident Evil: Requiem, Unbeatable, Mouse: PI for Hire та Saros.
Особисто мені цікаво подивитися показ пінболу з Total Nuclear Annihilation, а також забіг Gordon & Daxter. Це модифікована версія Jak & Daxter, у якій ви граєте за Гордона Фрімена зі зброєю та системою пересування з Half-Life. Мені завжди подобається, коли в розкладі є перегони в Super Mario Maker 2, тож на це я також чекаю.
Хоч я й виріс, перемикаючи передачі в татівському пікапі Chevrolet S-10 з пасажирського сидіння, я не зовсім цільова аудиторія Chevy. Я віддаю перевагу хетчбекам, а не вантажним платформам. Але після дня, проведеного за кермом Silverado EV у Детройті, я зрозумів, що Chevy ще може зробити з мене «трак-гайя».
Silverado EV їде майже як легковик. Водночас кузов у нього величезний, а передній багажник — просто печера. На задньому сидінні стільки місця, що я можу схрестити свої надто довгі ноги, і в салоні дуже тихо. Пікап може живити ваш будинок у разі урагану, тягнути причепи, возити вантажі й рухатися автострадою без рук на кермі. Плюс, він проїжджає понад 400 миль на одному заряді. Для американського поціновувача пікапів це мав би бути ідеальний набір характеристик.
Та попри це, з шоурумів він не «вилітає». GM продала торік близько 14 000 таких пікапів у США та Канаді. Для порівняння: версій Silverado з ДВЗ продають удесятеро більше лише за квартал. Після поїздки я щиро здивований. GM, здається, зробила ідеальний американський електромобіль — але його ніхто не купує.
Можливо, справа в зовнішності? На перший погляд, Silverado EV нагадує старий Chevy Avalanche — і те, добре це чи погано, залежить від того, як ви ставилися до оригіналу. Як і Avalanche, Silverado EV має чотири двері, короткий кузов, який можна подовжити за рахунок салону, та «вітрило» між кабіною та вантажною платформою — дизайнерський елемент, що знижує аеродинамічний опір. На мій погляд, електропікап виглядає нормально, але знову ж таки, я не «трак-гай».
Щоб сісти всередину, доводиться добре піднятися, зате салон просторий і зручний. Натискаєте гальмо — Silverado EV оживає, а нижню третину поля зору займають чіткі екрани. Крісла чудові, і, як у багатьох електромобілів, при натисканні на педаль акселератора машина різко рветься вперед. При довжині майже 6 метрів ніхто не назве Silverado EV маленьким, але завдяки підрулюванню задніх коліс він маневрує на парковці як акуратний хетчбек. Принаймні до того моменту, поки ви не спробуєте втиснути його в тісне місце для паркування.
Мультимедійна система на базі Google — чітка, зрозуміла й приємно швидка в роботі. Вона не така спритна, як iPhone, але дуже близько до того, а голосові команди працюють добре. Під екранами є фізичні ручки гучності та температури, а також кнопки керування кліматом; повітроводи можна налаштовувати вручну. На щастя, Chevy ще не забула, як робити фізичні елементи управління.
Навігація — це сервіс Google, тож працює він відмінно. Коли я продиктував адресу, система запропонувала кілька маршрутів, як у Google Maps на смартфоні, але з родзинкою: під стандартною оцінкою часу в дорозі з’являється інша — скільки часу ви зможете їхати в режимі Super Cruise, фірмовому «безрульовому» режимі GM. Не хочете багато кермувати самі? Обирайте маршрут, що максимізує час у Super Cruise. За ці роки GM наводила чимало аргументів, чому прибрала CarPlay зі своїх електромобілів, і це, мабуть, один з найкращих. Хоча це не означає, що я повністю згоден із цим рішенням.
Сам Super Cruise, система допомоги водієві другого рівня з можливістю руху без рук на кермі, справді така хороша, як про неї говорять. У березні я їздив Bolt із Super Cruise і був вражений, хоча часу на тест було небагато. На Silverado EV я проїхав через весь Детройт і передмістя в години пік. У пікапі таких розмірів Super Cruise майже необхідний — він істотно знижує рівень стресу від поїздки.
Втім, не без мінусів. Утримувати машину в смузі іноді буває непросто. Як і під час тесту Bolt, Super Cruise може розгубитися, коли з правого ряду різко влітають авто, що прискорюються.
Був один особливо нервовий момент, коли Silverado EV майже врізався в брудний причіп-мішалку для фарби. Можливо, система «збилася» через залиті фарбою задні ліхтарі? Але в будь-якому разі радар мав би його «побачити».
У цілому Super Cruise дійсно робить поїздку плавнішою, хоча чимала частина заслуги належить 205-кіловат-годинному акумуляторному блоку, встановленому посередині. Це неймовірний баласт. Але й інженерам, які налаштовували ходову частину, варто віддати належне — роботи в них було більш ніж достатньо. Як для пікапа, машина їде дуже м’яко.
Ще більше вразила ефективність. У мене вийшло близько 2,1 милі на кіловат-годину — лише на 10–20% гірше, ніж у моєму Audi e-tron, який менший і має значно меншу лобову площу.
То чому ж продажі такі мляві?
Дехто пояснює це високою ціною Silverado EV, але я сумніваюся. Покупці повнорозмірних пікапів у середньому витрачають близько 66 000 доларів — лише на 5 000 менше за базову ціну Silverado EV LT Extended Range, який проїжджає 410 миль на повному заряді. (Версія LT Max Range, яку тестував я, додає ще 68 миль, але й коштує на 20 000 більше.)
Інші звинувачують посередній запас ходу під час буксирування — він на 60% менший. Але й це не мало би стати критичною проблемою. Переважна більшість власників повнорозмірних пікапів — приблизно 75% — тягають щось на причепі максимум раз на рік, за даними Strategic Vision. Теоретично мало б знайтися близько 400 000 покупців бензинового Silverado, готових перейти на електричну версію. Але фактичні продажі цього не підтверджують.
Схоже, GM та інші автовиробники неправильно оцінили ринок пікапів, який страждає на потужну інерцію — і не лише через масу в 4,5 тонни. Потенційні покупці хвилюються за запас ходу, зарядну інфраструктуру й, напевно, ще за купу речей, про які я не знаю. Це гальмує поширення електромобілів загалом, а електропікапів — особливо.
Шкода. Більшість цих страхів зникає після кількох місяців володіння електрокаром, а Silverado EV — це дуже гідний перший варіант електричного пікапа. Якби ще трохи попрацювати над інженерією, чи не змогла б компанія скинути йому вагу? Це підвищило б вантажопідйомність і тягові можливості, а також дозволило б зменшити розмір батареї та її вартість.
GM може взятися за ціну вже відносно скоро. Автовиробник прозоро натякає, що Silverado EV отримає нову хімічну систему акумуляторів — збагачену марганцем літієву (LMR), яка дозволить знизити витрати приблизно на 6 000 доларів без втрати запасу ходу вже наприкінці цього десятиліття. Якщо ці заощадження передадуть і покупцям, електроверсія за ціною зрівняється з варіантом на викопному паливі.
Якщо оновлення таки відбудуться і ціна піде донизу, я й сам міг би замислитися над покупкою Silverado EV. Шкода лише, що він занадто великий для мого гаража на дві машини, збудованого ще в 1950-х. Щоб умістити такий пікап, мені довелося б купити більший будинок. А що може бути більш «по-американському», ніж це?
Моя найбільша претензія до застосунків для онлайн-зустрічей у тому, що в кожного свій шорткат для вимкнення мікрофона чи камери. Важко пам’ятати, які клавіші що роблять, коли ти посеред мітингу намагаєшся висловити думку або поставити запитання. Я завжди хотів мати фізичну універсальну кнопку для мікрофона й камери — щось, по що можна потягнутися, не замислюючись. Dune від стартапу Project Mirage — саме така річ: крихітна алюмінієва мініклавіатура з трьома клавішами завбільшки з жувальну гумку, яка під’єднується до USB‑C‑порту MacBook.
Гаджет за $119 має три кнопки, і їхня функціональність змінюється залежно від того, який застосунок активний. Наприклад, у застосунках і вебсервісах для відеодзвінків це можуть бути вмикання/вимикання мікрофона, вмикання/вимикання відео та виведення вікна зустрічі на передній план. В Excel чи Google Sheets це можуть бути копіювання, вставлення й скасування дії. У Chrome — перезавантаження сторінки, перехід до адресного рядка та вставлення. Розумієте логіку. Розробники можуть використовувати Dune з VS Code чи GitHub, щоб одним натиском зливати, схвалювати або закривати pull request.
Стартап виготовляє кожен пристрій під конкретну модель Mac, щоб він щільно прилягає до корпуса ноутбука й не залишав зазору знизу. Якщо всі порти вже зайняті, Dune можна під’єднати через перехідник. Пристрій не має батареї й не потребує окремої зарядки — живлення подається безпосередньо від MacBook.
Наразі стартап підтримує моделі MacBook з M2 Air або новіші та M1 Pro або новіші, що працюють на macOS 15 Sequoia або пізнішій версії.
Пристрій виглядає й відчувається якісно, але клавіші, на мій погляд, мають надто малий опір. Зараз їх надто легко натиснути випадково. Кілька разів я мимоволі вмикав мікрофон або вимикав камеру, просто зачепивши Dune рукою, коли тягнувся до пляшки з водою або горнятка кави. Натискання не мало б бути настільки легким.
Dune постачається з фірмовим застосунком для налаштування шорткатів — як для окремих програм, так і на рівні всієї системи. Усередині конкретного застосунку можна призначити кнопці Dune комбінацію клавіш, команду або посилання, яке відкриватиме застосунок чи URL.
Через цей застосунок Dune також синхронізується з вашим календарем і за кілька хвилин до старту зустрічі показує наступний мітинг. Ви можете приєднатися, відхилити запрошення або відправити повідомлення «Я запізнююсь» одним натисканням.
Для глибшої кастомізації можна писати й запускати власні скрипти на Python. Якщо ви не програмуєте, у Dune є проста інтеграція з Claude Desktop: ви описуєте потрібний шорткат звичайною мовою, а Claude створює його та прив’язує до кнопки для цього застосунку — без ручного налаштування.
Я зробив шорткат, який щоразу, коли я відкриваю сайт стартапу, формує короткий бриф про компанію: її конкурентів, інвесторів і запитання, які варто поставити, якщо призначити з ними зустріч. Для всіх, чия робота пов’язана з оперативною оцінкою компаній — інвесторів, засновників, операційних менеджерів, — це завдання ідеально підходить для Dune. Я також створив шорткат, який конвертує зображення в JPEG, щоб я міг швидко завантажувати їх у WordPress чи соцмережі. Обидва сценарії було легко налаштувати, без ручної конфігурації, хоча, щоб довести їх до повної працездатності, довелося трохи «посперечатися» з Claude, у тому числі налагоджуючи код після запуску.
У застосунку також є маркетплейс, де можна переглядати «скили», створені іншими власниками Dune. Якщо маркетплейс злетить, він може стати ключовим елементом стратегії зростання й утримання користувачів Dune — апаратна частина як тонкий фронтенд до екосистеми навичок на базі Claude, де кожен новий скил дає власникам ще одну причину залишатися.
Втім, поки що таких навичок небагато. Крім того, немає способу протестувати скил, не призначаючи його одній із фізичних кнопок — ідеально було б мати можливість попереднього перегляду перед прив’язкою до заліза. Стартапу також варто проактивно додавати більше власних рекомендованих сценаріїв для різних застосунків.
Пристрій Project Mirage коштуватиме $149 після завершення промоціни й є хорошим вибором для тих, хто зацікавлений у продуктивності. MuteMe дає лише керування мікрофоном, а Stream Deck пропонує макроси для бізнесу, але Dune простіше налаштовувати як на рівні «заліза», так і в софті.
Google є одним з найбільших виробників смартфонів у світі, тож не дивно, що апарати Pixel продаються в багатьох регіонах за межами США. Як і інші виробники, компанія адаптує свої пристрої під вимоги локального законодавства та вподобання користувачів. У різних країнах різні мови, розетки та мобільні мережі. Для тих, кому цікаво, чим саме відрізняються Pixels, що продаються в США, від моделей для інших ринків, нижче – короткий огляд найпомітніших змін та відмінностей між американськими та міжнародними версіями.
Апаратна частина
На відміну від смартфонів Samsung, які часто виходять зі Snapdragon або Exynos залежно від ринку, відмінності між американськими та міжнародними Pixel відносно незначні, особливо якщо говорити про останні кілька поколінь. Більшість свіжих міжнародних моделей Pixel отримують ті самі чипи Tensor, ту ж саму пам’ять і накопичувач, що й версії для США, а також ідентичні камери, дисплеї та можливості заряджання.
У базового Pixel 10 це, зокрема, Tensor G5, 12 ГБ оперативної пам’яті, 128 або 256 ГБ сховища, 6,3-дюймовий Actua OLED-дисплей і основний модуль камер із 48 МП головним сенсором, 12 МП надширококутним і 10,8 МП телефото. Фізичний дизайн смартфонів Pixel у різних регіонах також практично не відрізняється – включно з матеріалами корпуса та кольоровими варіантами.
Є одна невелика апаратна різниця в останньому поколінні: у США моделі Pixel 10, Pixel 10 Pro та Pixel 10 Pro XL підтримують лише eSIM, тоді як міжнародні версії додатково мають слот під фізичну Nano-SIM разом з eSIM. Google пояснює цей крок тим, що в американських операторів eSIM уже добре підтримуються і прості у використанні, а звільнений простір відмовою від фізичної SIM-картки можна використати для компонентів, потрібних для підтримки mmWave 5G. Винятком є Pixel 10 Pro Fold: усі його версії, і в США, і за кордоном, мають лоток під фізичну Nano-SIM.
Програмне забезпечення
Як і з «залізом», кардинальних відмінностей між ПЗ на американських та міжнародних Pixel небагато. Важливе уточнення: смартфони Google продаються більш ніж у 30 країнах і підтримують понад десяток мов, тому локалізація окремих функцій під конкретні ринки може займати додатковий час.
Нові інструменти й застосунки часто спочатку з’являються англійською мовою в Північній Америці, поки Google допрацьовує їх відповідність вимогам регуляторів і загальну зручність у інших мовах та регіонах. Один із прикладів – функція Magic Cue, яка за допомогою ШІ виділяє важливу інформацію в повідомленнях за контекстом, наприклад, адреси чи події з календаря. Наразі вона доступна лише в кількох країнах, включно зі США, Канадою, Індією, Великою Британією, Японією та іншими, а Google продовжує розгортання у додаткових регіонах.
Підтримка мобільних мереж
Мабуть, найбільші відмінності між американськими та міжнародними Pixel стосуються сумісності з мобільними мережами. З одного боку, це очевидно, адже підтримка частот та операторів сильно відрізняється від країни до країни, але це критичний момент, особливо якщо ви плануєте подорожі або переїзд. Смартфон без нормального інтернету та можливості телефонувати серйозно втрачає у функціональності.
Тип покриття також суттєво відрізняється між регіонами. Наприклад, у США оператори на кшталт Verizon значно активніше інвестували в mmWave 5G, ніж багато закордонних провайдерів. Цей тип 5G забезпечує дуже високі швидкості завантаження та відвантаження даних, але має менший радіус дії та гірше проходить крізь перешкоди порівняно з mid-band і суб-6 ГГц частотами. Щоб знизити собівартість і забезпечити оптимальну роботу, багато смартфонів для міжнародних ринків, включно зі свіжими Pixel, просто не підтримують mmWave 5G.
У США також жорсткіші вимоги до тестування та сертифікації телефонів, які продаються через операторів, ніж у багатьох інших країнах. Це ще одна причина, чому багато китайських смартфонів офіційно не представлені на американському ринку.
Загалом між Pixel для США та для інших країн доволі багато спільного. Якщо ви плануєте переїзд і розмірковуєте, де купувати наступний смартфон, найпростіший варіант – брати його в тій країні або регіоні, де ви будете жити. Але загалом, особливо якщо говорити про апаратну частину, серйозних відмінностей між американськими та міжнародними моделями Pixel не так уже й багато.
«Війни браузерів» у 2026 році вийшли на новий етап: боротьба точиться вже не стільки за пошукову видачу, скільки за те, чий ШІ-асистент діятиме від вашого імені всередині браузера. Google Chrome і Apple Safari й далі домінують на ринку, причому перевага Chrome значною мірою пов’язана з агресивною інтеграцією генеративного ШІ в пошук. Але 2026-й приніс хвилю нових гравців — від добре профінансованих стартапів до гігантів Big Tech, які роблять ставку на те, що браузер перетвориться з «вікна в інтернет» на асистента, який реально виконує завдання.
Користувачі, що шукають альтернативу Chrome і Safari, можуть обирати з дедалі ширшого спектра браузерів, які кидають виклик індустріальним гігантам. Щоб легше орієнтуватися в цьому конкурентному середовищі, зібрано огляд найцікавіших альтернативних браузерів. Серед них — ШІ-орієнтовані рішення, відкриті браузери з акцентом на приватність і кастомізацію, а також «mindful-браузери» — новий клас продуктів, покликаний покращувати цифрове самопочуття користувача.
ШІ-браузери
Comet від Perplexity
Perplexity — один із найновіших стартапів, що запустив браузер з підтримкою штучного інтелекту. Новий продукт під назвою Comet працює як чат-ботовий пошуковик, який уміє підсумовувати електронні листи, переглядати вебсторінки й виконувати дії на кшталт відправлення запрошень у календар.
Наразі Comet доступний лише користувачам найдорожчого тарифу Perplexity Max за $200 на місяць, але існує й лист очікування, куди можна записатися.
Dia від The Browser Company
The Browser Company, розробник браузера Arc, нещодавно представила Dia — ШІ-центричний браузер, який зовні нагадує Google Chrome, але доповнений вбудованим чат-інструментом на базі ШІ.
Dia зараз перебуває в статусі закритої бети за запрошеннями та покликаний спростити навігацію в інтернеті. Він може бачити всі сайти, які відвідував користувач, і всі сервіси, де користувач авторизований, що дозволяє допомагати знаходити інформацію й виконувати завдання. Наприклад, Dia здатний пояснити вміст сторінки, яку ви переглядаєте, відповісти на запитання про товар або підсумувати завантажені файли.
Щоб отримати ранній доступ до Dia, потрібно бути користувачем Arc. Інші можуть приєднатися до списку очікування.
Neon від Opera
Ще один свіжий учасник «агентних» ШІ-браузерів — Neon від Opera. Він має контекстну обізнаність і може виконувати завдання на кшталт дослідження тем, онлайн-шопінгу чи написання фрагментів коду. Важлива особливість — Neon здатен виконувати частину завдань навіть офлайн.
Neon уже доступний для macOS і Windows. Підписка коштує $19,90 на місяць.
Atlas від OpenAI
OpenAI нещодавно запустила власний ШІ-браузер Atlas. Він дозволяє ставити запитання до ChatGPT безпосередньо щодо результатів пошуку й переглядати сайти всередині чат-інтерфейсу, не переходячи за зовнішніми посиланнями. Є також «режим агента», у якому користувач може доручати ChatGPT виконання конкретних завдань.
Спершу запуск Atlas очікувався в липні, але фактично браузер з’явився на macOS лише в жовтні. Очікується поява версій для Windows, iOS та Android.
Aside
Aside — стартап із підтримкою Y Combinator, який готує до релізу ШІ-платформу автоматизації «AI-first, browser-native», що працює прямо в браузері. Вона має автономно виконувати завдання, заповнювати форми та керувати даними від імені користувача. Компанія описує досвід використання просто: «Дайте їй свої паролі, історію перегляду та контекст браузера». На відміну від традиційних інструментів автоматизації, які покладаються на інтеграції, Aside оперує безпосередньо в браузері, завдяки чому може працювати з Gmail, Notion, Slack, Figma та банкінгом.
Користувачі вже можуть записатися до списку очікування перед запуском.
Jatter
Jatter запустив свій ШІ-браузер у червні. Він дає змогу ставити запитання щодо будь-якої вебсторінки, знаходити доречні інсайти та отримувати персональні рекомендації на основі історії перегляду. Крім того, Jatter має вбудований застосунок Notes, тож браузер може вчитися на ваших нотатках, підсумовувати їх і виділяти ключові деталі.
Jatter доступний на Mac, Windows, iOS та Android. Користування безплатне, але є опційна підписка за $10 на місяць.
Браузери з акцентом на приватність
Brave
Brave — один із найвідоміших браузерів, орієнтованих на приватність, популярний завдяки вбудованому блокуванню реклами та трекерів. Він також пропонує «ігровий» підхід до перегляду: користувачі можуть заробляти власну криптовалюту проєкту — Basic Attention Token (BAT). Якщо користувач добровільно погоджується бачити рекламу й підтримувати улюблені сайти, він отримує частку рекламного доходу.
Серед додаткових можливостей — VPN-сервіс, ШІ-асистент і функція відеодзвінків.
DuckDuckGo
DuckDuckGo — ще один добре відомий браузер, популярність якому забезпечив однойменний пошуковик. Компанія, заснована у 2008 році, останнім часом суттєво проінвестувала у свій браузер, щоб залишатися конкурентною, додавши генеративні ШІ-функції, зокрема чат-бот. Також було покращено блокування шахрайських схем: тепер DuckDuckGo визначає ширший спектр афер, включно з фейковими криптообмінниками, scareware-тактиками та шахрайськими інтернет-магазинами.
Окрім блокування шахрайств, DuckDuckGo блокує трекери й рекламу та не відстежує дані користувачів, що означає менше нав’язливих спливаючих вікон.
Ladybird
Ladybird, яку очолює співзасновник і колишній CEO GitHub Кріс Ванстрат, має більш амбітну мету, ніж більшість конкурентів: це спроба створити повністю новий, відкритий браузер з нуля. Тобто без використання коду наявних браузерів — рідкісний випадок для ринку, де майже всі альтернативні рішення ґрунтуються на Chromium, відкритому проєкті Google.
Як і інші браузери з фокусом на приватність, Ladybird матиме вбудоване блокування реклами, можливість відмови від сторонніх cookie та інші інструменти мінімізації збору даних. Публічного релізу ще не було: альфа-версію для перших користувачів анонсовано на 2026 рік для Linux і macOS.
Vivaldi
Vivaldi — браузер на базі Chromium, створений одним з оригінальних розробників Opera. Його головна «фішка» — максимально гнучкий та кастомізований інтерфейс, який дозволяє змінювати зовнішній вигляд і вмикати чи вимикати потрібні функції. Одна з унікальних можливостей — вікно браузера змінює колір залежно від відкритого сайту.
Серед ключових функцій — блокування реклами, менеджер паролів, відсутність трекінгу користувачів, а також вбудовані інструменти продуктивності: календар і нотатник.
Нішеві браузери
Opera Air
У лютому Opera запустила браузер Air, ставши одним із перших гравців у сегменті «mindfulness-браузерів». Попри те, що Opera Air виконує всі базові функції звичайного браузера, він доповнений інструментами для підтримки ментального здоров’я. Серед них — нагадування про перерви й дихальні вправи.
Ще одна функція, Boosts, пропонує підбірку бінауральних бітів, які покликані допомагати або сфокусуватися, або розслабитися.
SigmaOS
SigmaOS — браузер лише для macOS з інтерфейсом у стилі робочого простору, орієнтованим на продуктивність. Вкладки відображаються вертикально й виконують роль своєрідного списку завдань: їх можна позначати як виконані або «відкласти» на потім. Користувачі можуть створювати робочі простори — групи вкладок — для розділення, наприклад, робочих і розважальних активностей.
Стартап із бекінгом Y Combinator працює вже кілька років і нещодавно активніше інтегрує ШІ: браузер вміє підсумовувати різні елементи вебсторінки — рейтинги, відгуки, ціни. Також є ШІ-асистент, який може відповідати на запитання, перекладати та перефразовувати текст.
SigmaOS безплатний, але якщо потрібно більше трьох робочих просторів, доведеться оформити підписку за $8 на місяць, що відкриває необмежену кількість просторів.
Zen Browser
Zen Browser прагне створити «спокійніший інтернет» за допомогою відкритого браузера з акцентом на організацію роботи. Zen дозволяє групувати вкладки у Workspaces, підтримує режим Split View для перегляду двох вкладок поруч та інші функції, спрямовані на продуктивність.
Користувачі можуть розширювати можливості браузера завдяки плагінам і темам від спільноти — наприклад, існує мод, який робить фон вкладок прозорим.
Цю статтю оновлено після публікації, щоб додати нові запущені браузери.
Каліфорнійський науковий центр оголосив, що Endeavour, останній космічний човник NASA, буде виставлений на постійній експозиції в Центрі аерокосмічних досліджень Самуеля Ошина 13 листопада 2026 року. Нове крило наукового музею площею близько 18,5 тисячі квадратних метрів розмістить шатл разом із колекцією зі 100 артефактів, включно з добіркою «рідкісних та історичних аерокосмічних об’єктів».
Фактично Endeavour демонстрували в горизонтальному положенні в Каліфорнійському науковому центрі з 2012 року, але нова експозиція покаже шатл у позиції запуску, разом із твердопаливними прискорювачами та зовнішнім паливним баком. Окрім огляду шатла в усій його повноті, відвідувачі музею зможуть піднятися на 140-футовий (приблизно 43 метри) естакадний ліфт поряд із човником, щоб відчути досвід, подібний до того, який мають астронавти безпосередньо перед посадкою в корабель і стартом.
Штучний інтелект переписує світ і паралельно вигадує нову мову, щоб описати, як саме він це робить. Якщо сьогодні потрапити на будь-яку продуктовою зустріч, пітч чи панель, ви почуєте, як люди жонглюють абревіатурами на кшталт LLM, RAG, RLHF та десятками інших термінів, від яких навіть дуже обізнаним у технологіях стає трохи некомфортно. Цей глосарій — спроба це виправити: прості пояснення термінів зі світу ШІ, з якими ви найімовірніше реально зіткнетеся — чи ви будуєте продукти на базі ШІ, інвестуєте в нього або просто намагаєтеся не відставати, читаючи профільні ЗМІ й слухаючи подкасти. Ми регулярно оновлюємо цей список у міру розвитку галузі, тож вважайте його «живим документом» — як і системи ШІ, які він описує.
AGI
AGI (Artificial General Intelligence, штучний загальний інтелект) — доволі розпливчастий термін. Загалом ним позначають ШІ, який є більш здатним за середню людину в багатьох, якщо не в більшості, завдань. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман якось описав AGI як «еквівалент середньої людини, яку ви могли б найняти собі в колеги». У статуті OpenAI AGI визначено як «високоавтономні системи, що перевершують людей у більшості економічно цінної роботи». Розуміння Google DeepMind дещо відрізняється: у лабораторії вважають AGI «ШІ, який принаймні не гірший за людину в більшості когнітивних завдань». Заплутано? Не хвилюйтеся — провідні експерти з ШІ теж не мають єдиної дефініції.
AI agent
AI agent (агент ШІ) — це інструмент, який використовує технології штучного інтелекту, щоб виконувати низку завдань від вашого імені — виходячи далеко за рамки можливостей простішого чат-бота. Приклади — заповнення звітів про витрати, бронювання квитків або столика в ресторані, а також написання і супровід коду.
Як ми вже писали раніше, у цьому новому просторі дуже багато рухомих частин, тому «AI agent» для різних людей може означати різні речі. Інфраструктура для реалізації всіх задумуваних можливостей ще тільки добудовується. Але базова ідея — автономна система, яка може спиратися на кілька моделей ШІ, щоб виконувати багатокрокові завдання.
API endpoints
Уявіть API endpoints (кінцеві точки API) як «кнопки» на зворотному боці програмного забезпечення, на які інші програми можуть «натискати», щоб змусити його щось зробити. Розробники використовують ці інтерфейси для побудови інтеграцій — наприклад, щоб одна програма могла отримувати дані з іншої або щоб агент ШІ міг керувати сторонніми сервісами без того, щоб людина вручну працювала з кожним інтерфейсом.
Більшість «розумних» пристроїв для дому та підключених платформ мають такі приховані кнопки, навіть якщо звичайні користувачі ніколи їх не бачать. У міру того як агенти ШІ стають потужнішими, вони дедалі частіше можуть самостійно знаходити й використовувати ці кінцеві точки, відкриваючи потужні — і подекуди несподівані — можливості для автоматизації.
Chain of thought
Коли людині ставлять просте запитання, її мозок може відповісти майже миттєво — наприклад, «яка тварина вища: жираф чи кіт?». Але в багатьох випадках вам уже потрібен папір і ручка, щоб дійти правильної відповіді, бо є проміжні кроки. Наприклад, у фермера є кури й корови, разом у них 40 голів і 120 ніг. Щоб розв’язати задачу (20 курей і 20 корів), ви, швидше за все, запишете прості рівняння.
У контексті ШІ chain-of-thought reasoning (ланцюжкове міркування) для великих мовних моделей означає розбиття задачі на менші, проміжні кроки, що покращує якість кінцевого результату. На відповідь зазвичай іде більше часу, але вона частіше буває правильною, особливо коли йдеться про логічні задачі чи програмування. Так звані reasoning-моделі розвиваються з традиційних великих мовних моделей і додатково оптимізуються для ланцюжкового мислення за допомогою методів підкріплювального навчання.
(Див. також: Large language model)
Coding agents
Це більш вузьке поняття, ніж «AI agent». Агентом називають програму, яка може самостійно виконувати крок за кроком дії для досягнення мети. Coding agent — спеціалізований різновид, орієнтований на розробку ПЗ.
Замість того, щоб просто пропонувати фрагменти коду, які людина має переглянути й вставити, coding agent може автономно писати, тестувати й налагоджувати код, беручи на себе рутинну ітеративну роботу, що зазвичай займає більшу частину дня розробника. Такі агенти можуть працювати з цілими кодовими базами, знаходити баги, запускати тести та вносити виправлення з мінімальним наглядом людини. Це схоже на дуже швидкого стажера, який не спить і не втрачає концентрацію — хоча, як і у випадку зі стажером, людський код-рев’ю все одно потрібен.
Compute
Compute (обчислювальні ресурси) — багатозначний термін, але зазвичай ним позначають критично важливу обчислювальну потужність, яка дозволяє моделям ШІ працювати. Саме такий тип обробки живить індустрію ШІ, даючи змогу тренувати й запускати потужні моделі. Часто це скорочення для позначення апаратного забезпечення, що надає цю потужність: GPU, CPU, TPU та інша інфраструктура, яка стала фундаментом сучасної індустрії штучного інтелекту.
Deep learning
Deep learning (глибоке навчання) — підмножина машинного навчання, у якій алгоритми ШІ будуються з використанням багатошарових штучних нейронних мереж (Artificial Neural Network, ANN). Це дозволяє їм виявляти значно складніші закономірності порівняно з простішими системами машинного навчання, як-от лінійні моделі чи дерева рішень. Структура алгоритмів глибокого навчання надихнута взаємопов’язаними шляхами нейронів у людському мозку.
Моделі глибокого навчання здатні самостійно виокремлювати важливі ознаки в даних, без необхідності, щоб інженери наперед визначали ці фічі. Така структура підтримує алгоритми, які можуть вчитися на помилках і шляхом багаторазового повторення та коригувань покращувати власні результати. Водночас глибокому навчанню потрібні величезні обсяги даних (мільйони й більше прикладів), щоби давати хороші результати. Такі моделі зазвичай значно довше тренуються, ніж простіші алгоритми машинного навчання, — а отже, їхня розробка дорожча.
(Див. також: Neural network)
Diffusion
Diffusion (дифузія) — технологія в основі багатьох моделей ШІ, що генерують зображення, музику та текст. Натхненні фізикою, дифузійні системи поступово «руйнують» структуру даних — наприклад, фото або музики — додаючи шум, поки від вихідного сигналу майже нічого не лишається. У фізиці дифузія спонтанна й незворотна — цукор, розчинений у каві, вже не повернеш у форму кубика.
У ШІ ж дифузійні системи намагаються навчитися умовному «зворотному» процесу, відновлюючи зруйновані дані й набуваючи здатності «діставати» їх із шуму.
Distillation
Distillation (дистиляція) — це прийом, який застосовують для «витягування» знань із великої моделі ШІ за схемою «вчитель—учень». Розробники надсилають запити до моделі-вчителя й записують її відповіді. Іноді ці відповіді порівнюють із набором перевірених даних, щоб оцінити точність. Отримані вихідні дані потім використовують для навчання моделі-учня, яку тренують так, щоб вона наближалася за поведінкою до вчителя.
Дистиляція дозволяє створювати менші та ефективніші моделі на базі великих із мінімальною «дистиляційною втратою». Ймовірно, саме так OpenAI розробила GPT-4 Turbo — швидшу версію GPT-4.
Хоча всі компанії в галузі ШІ використовують дистиляцію внутрішньо, є підозри, що деякі гравці застосовували її й для наздоганяння передових моделей конкурентів. Дистиляція з використанням сторонньої моделі зазвичай порушує умови використання API та чат-асистентів.
Fine-tuning
Fine-tuning (тонке налаштування, донавчання) — це подальше навчання моделі ШІ, щоби оптимізувати її роботу для більш специфічного завдання або предметної області, ніж та, на якій вона фокусувалася під час первинного тренування. Зазвичай це робиться шляхом подачі нових, спеціалізованих (орієнтованих на завдання) даних.
Багато стартапів у сфері ШІ беруть великі мовні моделі як відправну точку для створення комерційних продуктів, але прагнуть підвищити корисність для певного сектору чи задачі, доповнюючи початкові цикли навчання тонким налаштуванням на базі власних доменних знань та експертизи.
(Див. також: Large language model (LLM))
GAN
GAN (Generative Adversarial Network, генеративно-змагальна мережа) — це тип фреймворку машинного навчання, який лежить в основі низки важливих розробок у генеративному ШІ, зокрема інструментів для створення реалістичних даних (у тому числі — глибинних фейків). GAN використовує пару нейронних мереж: одна генерує вихідні дані на основі навчальної вибірки, а інша оцінює ці результати.
Дві моделі запрограмовані «змагатися» одна з одною. Генератор намагається «протягнути» штучно створені дані повз дискримінатор, а дискримінатор — розпізнати, де дані підроблені. Такий структурований «поєдинок» дозволяє оптимізувати виходи ШІ й робити їх реалістичнішими без додаткового людського втручання. Водночас GAN найкраще працюють у вузьких сферах застосування (наприклад, для створення фотореалістичних зображень чи відео), а не як загальні системи ШІ широкого призначення.
Hallucination
Hallucination (галюцинація) — улюблений термін індустрії ШІ для позначення випадків, коли моделі просто вигадують інформацію, тобто генерують некоректні дані. Очевидно, це величезна проблема для якості ШІ.
Галюцинації призводять до виходів генеративних моделей, які можуть бути оманливими й навіть небезпечними в реальному житті — з потенційно серйозними наслідками (наприклад, коли запит щодо здоров’я повертає шкідливу медичну пораду).
Вважається, що вигадки виникають через прогалини в навчальних даних. Ця проблема підштовхує ринок до дедалі більш спеціалізованих або «вертикальних» моделей — тобто доменно-специфічного ШІ з вузькою експертизою, який менше залежить від повноти загальних знань і, відповідно, має менший ризик дезінформації.
Inference
Inference (інференс, або виконання моделі) — це процес запуску моделі ШІ. Тобто момент, коли модель застосовують для того, щоб робити прогноз або формувати висновки на основі раніше вивчених даних. Важливо: інференс неможливий без тренування; спочатку модель має навчитися виявляти закономірності в наборі даних, а вже потім може екстраполювати ці знання.
Різні типи апаратного забезпечення можуть виконувати інференс — від процесорів у смартфонах до потужних GPU й спеціалізованих AI-акселераторів. Але не всі вони однаково добре справляються з моделями. Дуже велика модель може працювати на ноутбуці, але робити прогнози настільки повільно, що практичного сенсу в цьому не буде, тоді як у хмарі з топовими AI-чипами вона відповідатиме за лічені секунди.
(Див. також: Training)
Large language model (LLM)
Large language models (LLM, великі мовні моделі) — це моделі ШІ, які працюють у популярних AI-асистентах на кшталт ChatGPT, Claude, Google Gemini, Meta Llama, Microsoft Copilot чи Mistral Le Chat. Коли ви спілкуєтеся з асистентом, ви взаємодієте саме з великою мовною моделлю, яка обробляє ваш запит безпосередньо або з допомогою додаткових інструментів — наприклад, веб-пошуку чи інтерпретатора коду.
LLM — це глибокі нейронні мережі, що складаються з мільярдів числових параметрів (або «ваг»; див. нижче), які вивчають взаємозв’язки між словами й фразами та створюють представлення мови — свого роду багатовимірну «карту» слів.
Такі моделі створюють, кодувавши патерни, знайдені в мільярдах книжок, статей і транскриптів. Коли ви задаєте LLM підказку (prompt), модель генерує найбільш імовірний патерн, який відповідає цьому запиту.
(Див. також: Neural network)
Memory cache
Memory cache (кеш пам’яті) — важливий процес, який пришвидшує інференс (процес, у ході якого ШІ генерує відповідь на запит користувача). По суті, кешування — це техніка оптимізації, покликана зробити виконання моделі ефективнішим.
Робота ШІ — це потужні математичні обчислення, і щоразу, коли вони виконуються, витрачається енергія. Кешування зменшує кількість обчислень, які модель має робити, зберігаючи певні проміжні результати для використання в майбутніх запитах і операціях. Існують різні види кешування пам’яті. Один із найвідоміших — KV-кешування (key-value). Воно використовується в моделях на базі архітектури Transformer і підвищує ефективність, пришвидшуючи отримання результатів завдяки скороченню часу (і «алгоритмічної праці»), потрібних для генерації відповідей.
(Див. також: Inference)
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) — це відкритий стандарт, який дозволяє моделям ШІ підключатися до зовнішніх інструментів і даних — ваших файлів, баз даних чи застосунків на кшталт Slack і Google Drive — без необхідності для розробника будувати окрему кастомну інтеграцію для кожного випадку.
Американський підприємець і AI-практик Остін Маркезе, відомий своїми практичними підходами до побудови продуктів на базі Claude, у новому відео розкладає по поличках вісім «лупів» — повторюваних AI-процесів, що автоматизують роботу з даними, розробку й самопокращення системи. Кульмінацією цієї архітектури стає восьмий компонент — North Star loop, стратегічний «компас», який стежить, чи взагалі весь цей розумний стек рухається в бік реальних цілей, а не просто генерує активність.
Компас серед інструментів: навіщо потрібен North Star loop
Маркезе описує North Star loop як окремий тип процесу, що стоїть над усіма іншими. Якщо сім попередніх лупів — це спеціалізовані «інструменти», то восьмий — це «компас», який постійно звіряє, куди саме веде вся ця машинерія.
Його завдання не в тому, щоб дати ще один звіт чи ще один набір рекомендацій. Центральний фокус — моніторинг усієї активності в вашій AI-системі та перевірка, чи вона реально штовхає вас у бік зафіксованих цілей. Формула проста: чи все, що ви робите в своїх сесіях, лупах, інжесті даних, насправді спрямоване на досягнення ключового результату, чи це лише відволікаюча робота «заради роботи».
Цей луп працює як протиотрута до типового ефекту від потужних AI-інструментів: чим легше щось зробити, тим простіше витрачати час і токени на несуттєві речі. North Star loop вводить постійну перевірку на відповідність: не «чи це цікаво», а «чи це наближує до того, що ви дійсно хочете отримати».
Крок перший: зафіксувати свою North Star, а не абстрактний «успіх»
Початок роботи з цим лупом — формалізація того, що саме для вас є «північною зіркою». Маркезе наголошує, що перша частина North Star loop — це жорстке «lock in the north star», тобто фіксація конкретних цілей, а не розмитих побажань.
Йдеться не про загальні формулювання типу «рости бізнес», а про вимірювані й чіткі орієнтири. Він наводить серію прикладів цілей, які система має вміти тримати в полі зору: вийти на 100 тисяч підписників, залучити 12 нових клієнтів, відвантажити чотири платні продукти, отримати підвищення, підписати ще кількох клієнтів.
Структура лупа побудована так, що без чітко заданої North Star він просто не має змісту. Вся подальша аналітика, екстраполяції й пропозиції змін базуються саме на цих зафіксованих цілях. Якщо вони сформульовані туманно, система не може коректно оцінити ні ваш поточний курс, ні ступінь відхилення.
Крок другий: аналіз траєкторії всієї AI-активності
Після того як цілі задали, North Star loop переходить до питання «де ви реально рухаєтеся зараз». Друга частина — це аналіз траєкторії, який не обмежується якимось одним звітом чи одиничною взаємодією з моделлю.
Маркезе описує, що луп читає історію сесій у Claude, дивиться на дані, які ви інжестите, вивчає результати інших лупів — фактично все, над чим система працювала останнім часом. Мета — не просто перерахувати активність, а зрозуміти, куди сумарно веде вектор зусиль.
За цією логікою кожен окремий луп, кожен шматок автоматизації, кожен інжестований масив даних стає «голосом» у загальній траєкторії. North Star loop працює як єдиний аналітик, який складає цю мозаїку воєдино й намагається побачити напрям, а не лише перелік задач.
Це особливо важливо в системах, де вже запущено багато різних процесів: інжест даних, внутрішній та зовнішній «alpha farming», кодові лупи, самопокращення, моніторинг екосистеми. Без надбудови у вигляді North Star усе це може перетворитися на складну, але безкурсову машину.
Крок третій: твереза екстраполяція «якщо нічого не змінити»
Третя частина North Star loop — підсумок у вигляді forward extrapolation. Після аналізу траєкторії луп узагальнює, куди ви прийдете, якщо продовжите робити те, що робите зараз, без жодних корекцій.
Маркезе описує це як пряме формулювання: «якщо нічого не зміниться, ось де ви опинитеся». Для нього особисто ця частина стає найсильнішим «ударом», коли стає видно, до якої точки ви прийдете за умовної піврічної інерції.
Сенс не в драматизації, а в тому, щоб сформулювати реалістичний прогноз, базований на фактичних патернах роботи системи й користувача. Такий підхід контрастує з типовим відчуттям «ми ж стільки всього робимо, значить рухаємося вперед». Луп ріже по-іншому: він показує, чи співпадає прогнозована точка приземлення з вашою зафіксованою North Star.
Це перетворює North Star loop на дзеркало, яке важко ігнорувати: воно не обговорює мотивацію чи наміри, а просто показує, до чого вони насправді ведуть.
Крок четвертий: виявити дрейф і запропонувати зміну курсу
Фінальний елемент North Star loop — механізм корекції. Якщо виявлено дрейф, луп не обмежується констатацією проблеми. Він має дві задачі: виявити, що саме тягне вас убік, і запропонувати конкретні варіанти змін.
У структурі, яку описує Маркезе, луп шукає чинники, що відхиляють траєкторію від North Star: певні типи задач, звички в роботі з моделлю, пріоритети в інжесті інформації, структурні перекоси в самому AI-стеці. Далі він формує пропозиції, які речі варто змінити, щоб розвернути систему назад у бік головних цілей.
Це продовжує загальний підхід до його лупів: результатом має бути не просто звіт, а план дій. North Star loop працює в тій же логіці — виявити дрейф, показати причини й сформулювати напрямки корекції, які користувач може прийняти або відкоригувати.
Таким чином, «компас» не лише показує відхилення, а й одразу пропонує курс, не нав’язуючи його, але даючи основу для управлінських рішень.
Чому такий луп — не розкіш, а необхідність
На відміну від інших лупів, які Маркезе позиціонує як інструменти для конкретних задач (інжест, оптимізація, код, самопокращення), North Star loop подається як універсальний — той, «яким, відверто, всім варто почати користуватися».
Причина в тому, що всі попередні елементи його системи спрямовані на швидкість, глибину аналізу й ступінь автоматизації. Вони реально дозволяють будувати й покращувати швидше. Але саме ця швидкість створює ризик: можна дуже ефективно рухатися в неправильному напрямку.
North Star loop зменшує цей ризик, накладаючи поверх усього стеку просте, але невблаганне запитання: чи узгоджується те, що ви робите зараз, із тим, куди ви хочете прийти. Не лише на рівні «відчувається правильно», а на рівні аналізу історії, даних і прогнозу.
У підсумку, у запропонованій архітектурі саме цей луп перетворює набір окремих AI-процесів на цілісну систему управління увагою й ресурсами. Без нього всі інші лупи можуть залишитися просто складною, вишуканою інфраструктурою, яка не гарантує руху до результатів, задекларованих на старті.
Американський підприємець і розробник Остін Марчезе, відомий своїми практичними гайдами з побудови AI-стеків на Claude, пропонує не просто використовувати модель як черговий «чат», а перетворювати її на систему, що сама себе вдосконалює. У новому розборі він показує, як два ключові лупи — improve-system та ecosystem monitoring — дають змогу AI-інфраструктурі жити власним життям, при цьому не «розповзаючись» у хаос і не спалюючи зайві токени.
Це не загальна теорія автономних агентів, а доволі приземлена операційна концепція: регулярні цикли аналізу, зміни й моніторингу, побудовані на Claude, які підхоплюють уже існуючі скіли, логи й лупи, та зшивають їх у самопокращувану систему.
Improve-system loop: регулярний «сервіс» для всього AI-стеку
Марчезе називає improve-system loop своїм улюбленим із усіх восьми описаних ним лупів і стверджує, що саме він «один у полі» трансформував його бізнес. Суть підходу — у регулярному, заздалегідь запланованому саморев’ю всієї AI-системи.
Він запускає improve-system loop двічі на тиждень — наприкінці дня у вівторок і п’ятницю. Такий ритм робить AI-екосистему по-справжньому самопокращуваною: система постійно замикає зворотний зв’язок між тим, як вона працює зараз, і тим, якою має стати.
У лупа є два рівні.
Перший — це сам improve system skill. Це не просто промпт для разової відповіді, а скіл, який цілеспрямовано «дивиться» на вашу AI-систему і шукає шляхи її покращення. Він читає сесії, знаходить повторювані патерни, пропонує зміни. Ідеться саме про аналіз робочих журналів і поведінки системи, а не про абстрактні поради.
Другий рівень — це вже власне луп, який обгортає цей скіл у регулярний процес. У цій обгортці Марчезе робить критично важливу річ: кожну зміну, яку луп вносить до системи, він логує у файл change_log.md. Такий глобальний журнал змін стає єдиним джерелом правди, що наочно показує, «що насправді відбувається в моїй системі», як він формулює.
Це ключ до прозорості: самопокращувана система без історії змін перетворюється на чорну скриньку. З change_log.md можна відкотитися, порівняти періоди, вловити деградацію чи навпаки стрибок якості.
Три кошики рішень: як не дати якості повільно розповзтися
Ще одна важлива деталь improve-system loop — те, як він класифікує запропоновані зміни. Усі пропозиції розкладаються в три кошики, і саме ця трирівнева схема дає змогу поєднати автоматизацію з людським «смаком».
Перший кошик — auto approve. Тут опиняються всі низькоризикові зміни, які можна застосовувати без дискусій. Це дрібні покращення, що очевидно не зіпсують якість виходу, а лише чинять дрібний тюнінг. Саме цей кошик відповідає за «самопокращення» в буквальному сенсі: система тихо поліпшує себе без участі людини.
Другий кошик — need sign off. Сюди потрапляють зміни з високими ставками: редагування скілів, додавання нових кандидатів у скіли, структурні зміни. Усе, де неправильний вибір може реально погіршити результати. Такі пропозиції записуються у файл рецензії у форматі чекбоксу: біля кожної — варіант «схвалити», «відхилити» або «схвалити й більше не питати». Через цю механіку користувач поступово «навчає» систему своїм пріоритетам, і з часом луп краще розуміє, що можна автоматизувати, а що завжди вимагатиме підпису.
Третій кошик — more context needed. Тут опиняється все, з чим луп не може впевнено розібратися самостійно. Марчезе наводить простий приклад: у системі кілька разів згадується певна людина, але з наявних даних незрозуміло, це новий ключовий клієнт чи разова взаємодія. Такі кейси також записуються в той самий файл рецензії, що й елементи другого кошика, але подають сигнал: без додаткових пояснень від людини логічного рішення тут не буде.
Ця трирівнева система, за його оцінкою, — «ефективний компроміс», що дозволяє будувати автоматизовану систему, здатну покращуватися без участі власника, але при цьому:
по-перше, спрощує маркування покращень;
по-друге, залишає людину «тестьмейкером», завдяки чому система не скочується в поступову деградацію якості й не віддаляється від того, що насправді потрібно.
Фактично тут закладено простий, але дієвий принцип: машина відповідає за інерційний прогрес, людина — за смислові повороти.
Ecosystem monitoring loop: коли лупи починають керувати лупами
Як тільки з’являється кілька окремих лупів, AI-екосистема зіштовхується з новою проблемою — операційним боргом. Кожен новий луп додає навантаження: його треба моніторити, оновлювати, перевіряти, чи не конфліктує він з іншими. Ecosystem monitoring loop стає «лупом, який керує іншими лупами», і Марчезе прямо визнає: це «loopception».
Звучить як рецепт для вибуху витрат на токени, але він аргументує протилежне. Правильно налаштований monitoring-loop, за його задумом, навпаки зменшує марнотратство, оптимізуючи спільну логіку та вимикаючи непотрібні процеси.
У цього лупа три ключові функції.
Пошук спільної логіки й composability
Перша функція — виявлення можливостей для composability між лупами. У міру зростання системи розробник часто несвідомо повторює одну й ту саму логіку в різних місцях. Наприклад, два різні лупи можуть мати однаковий блок коду для отримання даних зі Slack.
Ecosystem monitoring loop сканує бібліотеку лупів, знаходить такі повтори й пропонує винести загальну частину в окремий композабельний скіл, який потім викликатимуть усі лупи, що потребують цієї функціональності. Саме за таким принципом, зазначає Марчезе, працював plan verification skill: його створили один раз, а потім використовували в інших лупах, які вимагали перевірки плану реалізації.
Як наслідок, знижується ризик «гри в крота» — ситуації, коли баг у логіці виправляють в одному місці, а той самий баг лишається в іншому, де код був продубльований. Перенесення повторюваної логіки в один скіл перетворює її на аналог «функції, що повторно використовується», добре зрозумілої будь-якому програмісту.
Health-check усього стека й економія токенів
Друга функція ecosystem monitoring loop — «health-check» усього AI-стека. Ідея в тому, щоб перетворити результати роботи кожного лупа на уніфіковані логи й піднятися над ними ще одним рівнем аналізу.
Щоб це працювало, усі лупи мають грамотно логувати свої результати. Для цього Марчезе додає окремий utility-skill — write-log, який записує все в одну папку. Спеціальний промпт не лише створює цей скіл, а й «одночасно покращує всі існуючі лупи», щоб вони почали писати логи в єдиному форматі через одну точку входу.
Перевага такого підходу очевидна: якщо в певний момент оновити сам write-log skill, зміни автоматично поширюються на всі лупи, що його викликають. Таким чином health-check отримує одноманітні дані, які легко аналізувати.
Ключовий ефект — оперативне виявлення того, що працює, а що ні. Марчезе впевнений, що зараз «мільйони людей» запускають лупи й навіть не підозрюють, що ті все ще крутяться, спалюючи токени без відчутної користі. Наявність прозорого моніторингу дозволяє швидко вимкнути непотрібні процеси, і саме тут з’являється прямий економічний ефект від ecosystem monitoring loop.
Самооновлення без операційного боргу
Третя функція ecosystem monitoring loop — динамічне оновлення власного переліку й усунення операційного боргу. Використовується проста, але дисциплінована домовленість: кожен луп у системі має єдиний неймінг-патерн name-loop.
На кожному запуску monitoring-loop сканує всі скіли й відшукує ті, що відповідають цьому шаблону. Таким чином він автоматично включає у свою орбіту будь-які нові лупи, які з’являються в системі. Людині не потрібно кожного разу вручну додавати їх до списку спостереження.
Це означає, що сам ecosystem monitoring loop фактично «сам себе обслуговує»: він адаптується до змін у стеку, не створюючи нового операційного боргу. Якщо структура імен дотримується, монітор же не застаріє тільки через те, що в систему додали новий луп і забули про нього сказати «головному наглядачу».
Коли AI-стек починає працювати «за тебе», а не «з тобою»
У звичайному сценарії роботи з AI-кодом і лупами саме людина виступає драйвером кожної зміни: вона запускає процес, аналізує результат, придумує, що покращити, і руками оновлює систему. Підхід, який описує Остін Марчезе, зсуває акцент: improve-system loop бере на себе роль постійного рев’юера, а ecosystem monitoring loop — роль архітектора, який слідкує за структурою й станом екосистеми.
При цьому обидва лупи навмисне побудовані так, щоб не усунути людину з контуру прийняття рішень. Трирівнева схема з auto approve, need sign off і more context needed залишає за людиною стратегічний контроль і смисловий «редагувальний пензель». Monitoring-loop, у свою чергу, дає прозорість і можливість вимикати те, що лише спалює ресурси.
У результаті з’являється те, що Марчезе описує як AI-систему, яка «самопокращується», але не відривається від реальних цілей і не перетворюється на непрозорий хаос із десятків лупів.
Для всіх, хто вибудовує на Claude власні продукти чи внутрішні інструменти, ці два лупи стають не стільки «просунутими фішками», скільки новою базовою гігієною: без них AI-екосистема неминуче обростає боргом і повторною логікою, а з ними — отримує шанс розвиватися майже автономно, але під наглядом людини.
Американський підприємець і розробник Остін Маркезе, відомий своїми практичними гайдами з побудови AI‑стеків на базі Claude, у новому великому розборі восьми «лупів» зосереджується не лише на даних та аналітиці, а й на самому процесі розробки. Окрема частина його системи — code-build loop, який він пропонує використовувати для так званого «vibe coding» продуктів, навіть тим, хто не має технічного бекграунду.
Йдеться не про ще один генератор коду, а про структурований, поетапний конвеєр, де AI і людина працюють разом, а в критичних точках рішення залишається за людиною.
Що таке vibe coding і навіщо тут взагалі loop
Code-build loop у цій системі позиціонується як спеціальний інструмент для тих, хто хоче «vibe coding» — по суті, розробляти продукт, спираючись на бачення й цілі, а не на детальну технічну специфікацію, яку потрібно виписати вручну. Маркезе наполягає, що так має працювати буквально кожен, «чи є у вас технічний бекграунд чи ні».
Центральна ідея така: замість того, щоб одразу «тиснути на газ» і змушувати AI щось програмувати, спочатку потрібно дати системі правильно зчитати ваш задум, перетворити його на план, потім підтвердити його людиною — і лише після цього запускати розробку.
Як він формулює головний принцип: у будь-якому vibe coding «не можна просто взяти й усе одразу “grip and rip”». Потрібен план перед тим, як щось робити. Без цього навіть потужний code‑assistant перетворюється на інструмент для генерування хаосу, який доведеться дорого виправляти.
Як працює code-build loop: від цілей до коду
Code-build loop у цій архітектурі — це не просто один промпт, а послідовність кроків, які зшиті через skill chaining. На екрані в його розборі видно промпт, який розбиває завдання на шість частин; саме цей поділ і створює «луп», що проходить через увесь цикл розробки.
Логіка виглядає так.
Спочатку система витягує або підтягує ціль. Це може бути інтерв’ю з користувачем усередині Claude або вже готовий документ з описом продукту чи функціональності. Важливо, що луп починає роботу не з коду, а з уточнення того, «чого ми насправді хочемо досягти».
Далі Claude планує доставку, використовуючи вбудований plan mode. На цьому етапі AI перетворює розмиті цілі на структурований план реалізації: які підзадачі потрібні, які модулі треба створити, у якій послідовності це робити. Це ключова відмінність vibe coding у такому форматі від звичайного «згенеруй мені функцію X».
Третій крок — підписати план. Це момент, коли у гру заходить людина. Луп спеціально зупиняється, щоб користувач переглянув і затвердив план. На цьому етапі ще нічого не написано, але вже зрозуміло, в який бік рухається система.
Лише після цього, на четвертому кроці, луп переходить до власне «build it» — генерації коду відповідно до затвердженого плану. П’ятий крок — рев’ю коду, де використовується спеціальний skill /code-review-fix. Claude тут не просто пише код, а одразу ж проходить через внутрішню перевірку, шукає помилки й пропонує виправлення.
Шостий крок — верифікація поведінки проти початкової цілі. Тут у хід іде /verify: система порівнює, чи поводиться зібраний модуль або продукт так, як це було задумано на першому та другому кроках. Лише якщо відповідність підтверджена, луп можна вважати завершеним.
Таким чином, code-build loop перетворює спонтанне «давай щось напишемо» на керований процес: ціль → план → людське підтвердження → розробка → рев’ю → перевірка відповідності цілі.
Approval gates: чому людський підпис критичний
Окрема тема, на якій Маркезе робить акцент у контексті code-build loop, — це approval gates, тобто вбудовані точки, де без людського підтвердження система не рухається далі.
Третій крок — «sign off on the plan» — якраз і є таким approval gate. Він називає його «critical call checkpoint» і пояснює логіку дуже прямо: якщо на цьому етапі ви рухаєтесь не в той бік, «кроки чотири, п’ять і шість будуть повністю неправильними, і ви просто витрачатимете час і гроші».
Звідси його загальне правило: для будь-якого лупа, який ви створюєте, якщо десь з’являється критичний момент прийняття рішення, туди обов’язково потрібно додавати human approval gate. Десь це може бути один такий чек‑пойнт, у іншому лупі — чотири чи п’ять, а в якомусь — жодного. Все залежить від того, що саме будується і які ризики несуть помилки.
У випадку code-build loop критичним виявляється саме момент планування. Від того, наскільки точно луп зчитав ваші цілі та перетворив їх на кроки, залежить усе подальше: і якість коду, і релевантність перевірок, і навіть корисність фінальної верифікації. Якщо план схибив, подальша автоматизація лише прискорить рух у неправильному напрямку.
Таким чином approval gates тут виконують одразу дві ролі: з одного боку, вони захищають від марнування ресурсів; з іншого — залишають за людиною роль «творчого диригента» навіть тоді, коли вся технічна реалізація делегована AI.
Dynamic workflows: як Claude ділить роботу між агентами
Другий концепт, який Маркезе пов’язує з code-build loop, — це dynamic workflows. Саме через них Anthropic реалізує поділ складних цілей між різними AI‑агентами всередині Claude.
Ідея в тому, що коли ви формулюєте ціль у рамках лупа, система не обов’язково вирішує її одним «монолітним» проходом. Dynamic workflows дозволяють розподілити завдання на ролі й етапи, які можуть виконуватись різними агентами, а потім зібрати результат назад у єдину відповідь.
За словами Маркезе, Anthropic задокументував шість патернів для таких dynamic workflows. На його скріншоті їх можна роздивитися, але, як він сам зауважує, щоб отримати 80 % користі, про більшість деталей можна не думати: система сама обирає відповідний патерн для даного завдання.
Для користувача code-build loop це означає, що за єдиним промптом і зручним «лупом» насправді ховається гнучка архітектура з кількох агентів, які ділять між собою роботу: хтось «інтерв’ює» вас і витягує цілі, хтось планує, хтось пише код, хтось його рев’ює, хтось перевіряє поведінку. І все це відбувається без необхідності вручну налаштовувати кожну роль.
Водночас тим, хто хоче глибше «погратися» з такими схемами, Маркезе пропонує використовувати офіційну документацію як стартову точку: зрозуміти базові шість патернів і вже від них будувати власні комбінації в рамках своїх лупів.
Vibe coding як дисципліна, а не хаос
Коли говорять про «vibe coding» з AI, легко уявити собі якийсь хаотичний процес: користувач описує ідею у вільній формі, модель щось генерує, усе швидко змінюється й переписується. У запропонованій Маркезе архітектурі все навпаки: vibe coding стає дисциплінованим, контрольованим і поетапним.
Code-build loop робить дві речі одночасно. З одного боку, він захищає людину від технічних деталей: не потрібно самому продумувати структуру коду, послідовність задач чи шаблони рев’ю. З іншого — змушує не перескакувати через фундаментальні етапи: спочатку чітка ціль, потім план, потім людський підпис, і лише після цього — автоматизація.
У поєднанні з approval gates і dynamic workflows це перетворює AI‑кодогенерацію з «чорної скриньки», якій просто підкидають побажання, на прозорий виробничий процес, де кожен крок можна побачити, скоригувати або зупинити.
Для тих, хто хоче будувати продукти швидше, але не готовий віддавати контроль над напрямком, такий підхід пропонує компроміс: AI бере на себе важку технічну роботу, а людина визначає, що саме треба будувати й коли сказати «стоп».
