If you get such a message from your boss, Claude and Codex have your back! Turn effort level to Max first. This will slow things down, and the bill will rise, so will your token usage. Next, Claude has a secret cheat: Ultracode. It increases token usage 2-3x easily. Do everything with Ultracode On. Stupid rules - stupid measures.

A middleware engineer in South Korea wrote to me, seeking help on what to do now that their manager is "blinded by GenAI hype" and set an "AI token usage" KPI. This eng is using v little AI, so manager is poking them to use more. My response: your manager is trying to help you

there is zero reason to use python in 2026 it's inferior in every single way and the only benefit it ever had (ease of use) is completely meaningless now that agents can write all the code

Muse Wonder is also available through Muse Code, the Meta Model API, and rolling into other products soon. More in the blog: research.meta.ai/blog/muse-w…

Прогноз количества датацентров у Яндекса @yandex

Короткий ответ — это выдумка из исходного поста. Но дальше интереснее. У них есть 3 направления: легаси, будущее и наземное. Легаси покрывает существующие телефоны и работает уже сейчас в части диапазона 1.9ГГц от T-Mobile, самое главное по протоколам 4G LTE. Там очень низкая скорость, килобиты буквально. Хватит отправить смску кое-как, работает как экстренный сервис уже сейчас. С новыми спутниками DTC Gen2 (сегодня аппрувнули), которые намного мощнее и их будет 15000 вместо сотен, они обещают до 100 раз прирост, то есть в теории хватит на аудио звонок в сносном качестве, это их таргет. Но ключевое — на всех актуальных устройствах. Будущее куда интереснее, тк год назад они у EchoStar выкупили за $17 миллиардов весь спектр частот AWS-4 (50 МНц S-band в США), H-block и MSS (международный). Всё это нужно для работы 5G связи на спектрах 1.9ГГц и 2ГГц. Но это проприетарный спектр, он не поддерживается существующими модемами. То есть им надо работать с Qualcomm, Apple итд, чтобы внедрить поддержку в их модемы и новые стандарты по антеннам. На это уйдёт ещё год минимум (договор с Apple тяжело идёт). Но через DTC Gen2 и в хороших условиях они смогут обеспечивать пару мегабит (я слышал про таргет 2.5), а этого хватит на видеозвонок и даже ютуб в низком качестве. И тут мы переходим к наземной инфраструктуре, которую они втихаря скупают уже некоторое время. Орбитальный Starlink не пробивает до антенны телефона, а вот вышка на земле да. Сегодня они заключили сделку на приобретение ещё одного национального портфеля частот — низкочастотный спектр до 14МГц парного спектра в диапазоне 800МГц в США. Это позволит им закрыть дыру в покрытии, тк этот спектр пробивает сквозь стены, что не может орбитальный Starlink в среднем 2ГГц спектре. Самое главное, что этот спектр поддерживается, но не используется актуальными мобильными устройствами. Впереди одобрение от FCC. Тут уже также мегабиты, но стабильные. Но главный джокер пока не вытаскивали — они работают над возможностью раздачи связи для мобильных устройств через домашние терминалы Starlink, что сильно расширит всю сеть. Так что Starlink Mobile уже будет не сервисом по модели last mile, а полноценным пятым мобильным оператором в Штатах, но УТП в покрытии и бесперебойности.

Across the six harnesses we benchmarked, Prime Agent Rust had the lowest time to usable input, startup memory, and installed size. The rewrite also split the codebase into nine crates with enforced dependency boundaries. Changes to shared protocol types are now checked across the client, daemon, and session workers.

We just let in every Pro and Max user from the Claude Code Projects waitlist! If you're new to Claude Code Projects, here's a 4 minute walkthrough to get you started:

В ночь с 7 на 8 октября дата-центр Яндекса в Сасово был серьезно повреждён из-за атаки БПЛА. Его работа полностью остановлена. Сегодня утром произошла атака на ещё один наш дата-центр, в Калуге. Часть инфраструктуры вышла из строя.

We have many ways to ensure software quality. Unit testing. Fuzz testing. Integration testing. And so forth. I'd like to propose a method that was unthinkable before: ephemeral testing. (Ephemeral is a fancy word for 'throw away' or 'temporary'.) You write your code. You build your software component. Or the AI agent does it for you, it does not matter. Then you ask an AI agent to build on it: an application, another layer, maybe several. You have it test what it built. You do not assess the original work directly. You assess how good the software built on top of it is. It is a form of integration testing. The difference is that the software on top is entirely ephemeral. You throw it away when you are done. A library with a clean API, stable invariants, and useful errors lets the agent produce something that works quickly. A library with hidden state, surprising defaults, or incomplete docs produces a pile of patches and failures. The failures are evidence about your code, not about the agent. You can repeat it. Different agents, different tasks, same foundation. In effect, instead of building the core while trying to anticipate what might be needed at the other layers, you just simulate the other layers by actually building them. Of course, you could argue that with AI, you can rebuild everything whenever you need to. But that's not practical. You need some form of stability. I have been applying this trick to various projects. As I consider a new feature, I ask my AI to prototype quickly what I might later build based on what I am doing it. Ephemeral testing works for me thus far.

Introducing Claude Sonnet 5.5, the second model in the Claude 5.5 family. It’s a clear upgrade over Sonnet 5, runs more than 30% faster, and costs up to 30% less for most work.