В понедельник компания Anthropic представила новую передовую модель под названием Claude Sonnet 4.5, которая, по заявлению компании, обеспечивает высочайшую производительность в тестах кодирования. Компания заявляет, что Claude Sonnet 4.5 способен создавать «готовые к выпуску» приложения, а не только прототипы, что представляет собой скачок в надежности по сравнению с предыдущими моделями ИИ. Наряду с запуском Claude Sonnet 4.5, Anthropic также выпускает Claude Agent SDK. Компания заявляет, что это та же инфраструктура, которая лежит в основе Claude Code, и может использоваться разработчиками для создания собственных агентов.
Разработка
- Anthropic запускает Claude Sonnet 4.5, лучшую ИИ-модель для программирования
- Prompt Packs — подборка готовых промптов для ChatGPT
- Как дизайн приложения помог сети суши-баров усилить бренд и повысить лояльность
- What is «good taste» in software engineering?
- How to Make $10K/Month as a Solo Developer Without Selling Courses
Маркетинг
Кроссплатформа
iOS
Папка Derived Data (производные данные) — один из важнейших каталогов, используемых iOS-разработчиком. Хотя вы не работаете с ней напрямую, Xcode активно использует её для кэширования информации и оптимизации разработки. Тем не менее, у iOS-разработчиков есть множество возможностей максимально эффективно использовать Derived Data. Будь то удаление файлов для оптимизации сборки или просмотр информации о каталоге, все эти действия могут улучшить работу разработчиков.
- Derived Data: 5 ошибок iOS-разработчиков
- SQLiteData — быстрая и легкая замена SwiftData с SQL и CloudKit
- SwiftUI + MVVM: Create a Lightning-Fast GitHub Search App
- SwiftUI: An HTTP Live Streaming App!
- What Happens If You Replace Every For Loop in Swift with map, filter, and reduce?
- Presenting critical information in SwiftUI with alerts
- Building SyntaxKit with AI: A Developer’s Journey
Android
Цель статьи — НЕ представить очередной фреймворк написания UI-тестов для приложений на Android, а упростить их написание с помощью всем знакомого Page Object. Авторы будем прятать рутину поиска нужных компонентов и одновременно повышать устойчивость тестов к изменениям. Всё для того, чтобы тесты стали удобнее, надёжнее и проще поддерживались.