Claude Code добавляет голосовой режим для управления кодом без помощи рук.
Anthropic запустила голосовой режим для Claude Code, своего ИИ-помощника для разработчиков. Эта функция позволяет работать с кодом без использования рук, используя голосовые команды в разговорном формате.
Ключевые детали из источника
Согласно объявлению инженера Thariq Shihipar в X:
- Голосовой режим сейчас доступен примерно 5% пользователей
- Более широкий запуск запланирован на ближайшие недели
- Для включения: введите
/voice, чтобы активировать, затем произнесите команду - Пример команды: "рефакторинг промежуточного ПО для аутентификации"
- Пользователи увидят уведомление на экране приветствия, как только получат доступ
В источнике отмечается несколько неизвестных деталей реализации:
- Ограничения возможностей неясны
- Неизвестно, есть ли ограничения на количество голосовых взаимодействий или конкретные технические ограничения
- Неясно, была ли функция создана с использованием стороннего поставщика ИИ-голосов, такого как ElevenLabs
Anthropic ранее запустила голосовой режим для своего стандартного чат-бота Claude в мае, позволив голосовое взаимодействие для общих задач. Компания сообщила в феврале, что годовой доход Claude Code превысил 2,5 миллиарда долларов, более чем удвоившись с начала 2026 года, при этом количество еженедельных активных пользователей удвоилось с января.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Автоматизация социальных сетей с OpenClaw: возможности и обсуждения
Обсуждение на Reddit поднимает вопрос об автоматизации задач на социальных платформах, таких как Instagram и TikTok, с использованием OpenClaw.
Модель Bonsai 1.7B с троичным представлением достигает 442 T/s на M4 Max благодаря автономно настроенным ядрам Metal
Автономный агент ata оптимизировал Metal-ядра для Bonsai 1.7B Q2_0, достигнув 442 т/с декодирования (+42%) и 4622 т/с префилла (+9%) на M4 Max по сравнению с немодифицированным llama.cpp.
Bonsai 27B: Первая модель класса 27B работает на телефоне — показатели тестов и характеристики
PrismML выпускает Bonsai 27B — тернарную/бинарную модель с 27 млрд параметров, которая умещается в 3,9–5,9 ГБ и работает на телефонах и ноутбуках. Сохраняет 90–95% производительности исходной модели полной точности.
TimesFM 2.5 от Google: 200-миллионная модель для временных рядов с контекстом в 16 тысяч элементов.
Google Research представила TimesFM 2.5 — декодерную базовую модель для прогнозирования временных рядов с 200 миллионами параметров, длиной контекста 16 тысяч и непрерывным квантильным прогнозированием до горизонта в 1 тысячу.