Ссылки #406

За прошедшую неделю собрал 59 ссылок.

🤖 Агенты

Grep beats LSP? Why coding agents ignore your fancier tools — AgentConnect Blog Автор сравнил поиск через grep и инструменты на основе LSP в небольшом исследовании с тремя моделями Claude. Когда агентам нужно было найти участок кода, они выбирали LSP лишь в 0–6% случаев. Требование сначала использовать LSP снижало долю успешно выполненных задач со 100% до 89%. При поиске всех вызовов функции LSP исключал ложные совпадения, но с обоими инструментами агенты находили лишь около двух третей вызовов. Для переименования grep оказался полезен ещё и потому, что находит упоминания в комментариях и строках, которые find_references пропускает. На результат влиял и формат ответа инструмента: когда к координатам найденного кода добавили по две строки до и после совпадения, доля успешных переименований с первой попытки выросла с 67% до 83%. После этого агенты реже открывали файлы повторно.

🛡️ Безопасность

Breaking Claude Code Opus 5 Auto Mode · Embrace The Red Исследователь показал, как просьба кратко пересказать страницу приводит к выполнению вредоносного кода в Claude Code с Opus 5. Защита Auto Mode не остановила атаку: в этом режиме команды вместо пользователя одобряет классификатор безопасности. После ошибки WebFetch агент сам переходит на curl и скачивает ZIP-архив. Он отказывается запускать приложенный декодер и пишет свой на Python, но запускает его из каталога распакованного архива. При импорте base64 Python загружает оттуда подменённый struct.py, и код атакующего получает управление. В зависимости от варианта атака сработала в трёх или четырёх из пяти запусков. Иногда агент замечал проблему, однако Auto Mode блокировал попытку остановить вредоносный процесс. В Anthropic закрыли отчёт со статусом Informative и пояснили, что защиту должны обеспечивать изоляция средствами ОС и контроль сетевого доступа. Классификатор таких гарантий не даёт.

🔎 Поиск

A third of Perplexity’s citations don’t contain the number they’re cited for — Haus Research Исследователи из Haus Research проверили ссылки на источники в ответах Perplexity. Моделям sonar и sonar-pro задали 310 вопросов о 210 технологических компаниях, затем открыли указанные страницы и сопоставили числа в них с числами в ответах. Из 1826 ссылок, которыми модели подкрепляли утверждения с числами, 34,7% вели на недоступные страницы или на страницы без единого совпадения. У одного утверждения могло быть несколько источников, и для зачёта хватало хотя бы одного с совпавшим числом. По этому критерию проверку не прошли 14,4% из 872 утверждений. Нередко ссылка открывалась, но нужных сведений на странице не было: например, Perplexity ссылался на Wikipedia, указывая адреса Docker и Substack, которых в этих статьях нет. Sonar-pro в этой проверке показал примерно тот же результат, что и sonar. Даже совпадения года было достаточно, поэтому успешное прохождение ещё не означает, что источник подтверждает всё утверждение.

🏠 Локальные модели

Run Qwen3.8 27B locally: real numbers from my Mac Studio | TerminalBytes Автор использует Qwen3.8 27B на Mac Studio для повседневных задач: модель готовит утреннюю сводку из RSS, переименовывает отсканированные PDF и пересказывает длинные обсуждения. Он сравнил её с Qwen3.6 27B на Mac Studio M3 Ultra с 256 ГБ общей памяти, выполнив по пять замеров. В варианте Q4_K_M через Ollama новая модель генерирует 14 токенов в секунду против 28,6 у предыдущей. При этом её ответы заметно короче, поэтому на готовый ответ уходило примерно столько же времени. Однобитная версия от Unsloth размером 6,7 ГБ работала быстрее, но застревала в рассуждениях: выдав правильную команду bash, продолжала перебирать альтернативы и не могла закончить ответ. В статье также есть таблица требований к памяти: для Q4 автор рекомендует 32 ГБ. Для задач с вызовом инструментов он ссылается на рекомендацию Unsloth использовать как минимум Q2_K_XL.

🌐 Сеть

Internet centralization and the original sin of NAT Автор связывает централизацию интернета с распространением NAT. Эту технологию предложили в 1994 году как временный способ экономить IP-адреса: несколько устройств используют один публичный адрес. Однако без дополнительной настройки маршрутизатор не знает, какому устройству передать новое входящее соединение. В статье разобраны способы обойти это ограничение и их недостатки. Проброс портов на домашнем маршрутизаторе не решает проблему NAT у провайдера, STUN помогает не при всех типах NAT, а TURN передаёт трафик через промежуточный сервер и добавляет задержку. IPv6 позволяет обойтись без NAT, но его внедрение затянулось, а ограничения на входящие соединения нередко сохраняются. По мысли автора, эти сложности приучили нас обращаться к облачным сервисам: даже для своего небольшого сервера часто проще арендовать VPS, чем сделать домашний компьютер доступным извне.

🔍 Приватность

Firefox’s AI Switch Is Off. Telemetry Isn’t. Мариус Квабек повторил в Firefox 155 проверку переключателя, отключающего AI-функции. Он создал два новых профиля и сравнил их сетевой трафик в Wireshark: с настройками по умолчанию и после отключения AI. Переключатель теперь охватывает больше функций, включая Smart Window, но отправка телеметрии и обращения к рекламным серверам продолжаются. За две минуты простоя оба профиля отправили по 14 запросов с телеметрией; после перезапуска идентификаторы профиля также сохранились. При первом запуске браузер запросил настройки ai-window-prompts ещё до того, как пользователь получил доступ к переключателю. Автор отдельно оговаривает: Mozilla не обещает отключать им телеметрию и рекламу. Его претензия в том, что пользователю трудно понять границы этой настройки и разобраться, какие данные браузер продолжает отправлять.

В этой подборке: выбор между grep и LSP для агентов, обход защиты Auto Mode в Claude Code, проверка источников Perplexity, опыт работы с Qwen3.8 27B на Mac Studio, влияние NAT на централизацию интернета и отправка телеметрии после отключения AI в Firefox.

Хорошей вам недели!