ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ChatGPT научили работать с macOS-приложениями Xcode, Terminal, TextEdit

ИИ-бот OpenAI теперь умеет читать проекты, над которыми работают программисты в macOS-приложениях. Новая возможность снимает необходимость копипастить код в запросы к ChatGPT на оказание помощи в решении текущих проблем.

Механизм Work with Apps («Работа с приложениями») пока поддерживает VS Code, Xcode, TextEdit, Terminal и iTerm2. Бета-версия доступна пользователям ChatGPT Plus и Teams, тестирование в Enterprise и Edu запустят в следующем месяце; состоится ли порт на Windows, пока неизвестно.

Для работы с большинством перечисленных приложений ChatGPT требуется доступ к API специальных возможностей macOS (Accessibility); это разрешение всегда можно откатить в настройках чат-бота. Работа с VS Code потребует установки специального расширения.

 

Когда функция активна, ChatGPT автоматически приобщает контент из приложения к входящему сообщению. Можно поставить фокус на определенном фрагменте кода, и умный помощник подскажет, как его скорректировать.

Так, в ходе тестов он помог исправить инструмент моделирования, создаваемый в Xcode: тот упорно исключал Землю из Солнечной системы. Написанная ИИ строка кода при этом соответствовала формату проекта.

 

К сожалению, вносить свои исправления в текущие разработки, как это делают Cursor или GitHub Copilot, чат-бот OpenAI пока не научился.

«Это [Work with Apps] не агент, а способ взаимодействия с инструментами программирования, список которых будет расширяться, — пояснил для TechCrunch руководитель по десктопным продуктам компании Александер Эмбирикос (Alexander Embiricos). — Думаю, он может стать ключевым элементом агентских систем. Суть в том, что ChatGPT понимает весь ваш контент и может помочь в работе с ним».

Нельзя не отметить, что бурный рост популярности ИИ, в том числе в России, несет в себе определенные риски. Большие языковые модели (БЯМ, LLM) могут взломать и заставить выдавать неправильные ответы; они не застрахованы от ошибок, к тому же склонны к галлюцинациям.

Расширение использования ИИ-помощников также грозит появлением новой зависимости. Привычка полагаться на подобные подпорки вполне может привести к снижению уровня знаний и навыков не только у профессионалов, но и у тех, кто идет им на смену.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru