MCP Apps — первое официальное расширение Model Context Protocol, которое позволяет MCP-серверам возвращать интерактивные UI-компоненты: дашборды, формы, визуализации, многошаговые сценарии. Разбираем, как работает связка OpenAI Apps SDK, MCP-UI и официального SEP-1865.
OpenAI Responses API — новый базовый интерфейс OpenAI для агентских приложений: встроенные инструменты (web search, file search, computer use, code interpreter, MCP), многоходовые вызовы, reasoning и состояние. Разбираем, чем он отличается от Chat Completions и как на него мигрировать.
Notion Views API — официальные эндпойнты для создания и редактирования представлений (table, board, calendar, timeline и других) в базах данных Notion. Разбираем, как устроен view-объект, как работать с фильтрами и сортировками, и зачем этот API нужен в реальных проектах.
В Bot API 9.0 у Telegram Mini Apps появились DeviceStorage и SecureStorage — локальное и защищённое хранилища прямо на устройстве. Разбираем, чем они отличаются от CloudStorage, как ими пользоваться и что туда класть.
Telegram Business позволяет подключить бота к личному бизнес-аккаунту: он отвечает на сообщения, ведёт профиль, управляет stories, gifts и Stars. Разбираем, что это за слой, как подключить и какие есть ограничения.
Telegram Stars (XTR) — внутренняя валюта Telegram для оплаты цифровых товаров и услуг прямо в ботах. Разбираем, как устроены Stars, как принимать оплату через Bot API, как работают gifts, баланс бота, рефанды и какие сценарии монетизации это открывает для контентных, community- и AI-продуктов.
Remotion — фреймворк для создания видео на React: компоненты вместо таймлайна, рендер локально и в AWS Lambda. Плюс — как подключить его как Skill в OpenAI Codex CLI и собирать ролики промптами.
Open-source библиотека готовых моделей речи от Silero Team: синтез (TTS), распознавание (STT) и детекция голоса (VAD). Особенно сильна на русском: 5 живых голосов, автоматические ударения, омографы, SSML и три частоты дискретизации. Подключается одной строкой через pip или torch.hub.
Открытая embedding-модель от Google на базе Gemma 3: 308M параметров, 100+ языков, контекст 2048 токенов, 768-мерные векторы с MRL-усечением до 128. Работает на 200 МБ RAM, считает эмбеддинг на CPU за десятки миллисекунд. Когда брать вместо BGE-M3, как поднять локально и во что упереться.
Нативная для macOS среда для запуска Docker-контейнеров, Linux-машин и Kubernetes. Быстрее, легче и экономичнее Docker Desktop, бесплатна для личного использования.