PAC1-DEV

Почитать что это такое можно тут (Ринат не перестает удивлять нас бенчмарками и соревнованиями)

Решил пожечь подписку и реализовать свой подход, за старт спасибо (@multiagentsys) он выложил репо от которого я начал)
За ночь(в ленивом ральф лупе через СС + Opus) довел gpt oss 120b + openai agent sdk + skills search + skills classificator до 39 pass 4 failed 90%( не стабильно) в среднем 83-84%

Из приятного сделал полноценный центр управления запуском
Настройки
Запуск
Сравнение
Дефрагментация диска =)
Можно ранить парарельно до 30 агентов (столько держит мои 4090 48гб 2штуки) на сегодня такое добро стоит как сервер с одной ada 6000(96гб) (1.1-1.3 млн рублей)

Весь ран длится примерно 198 секунд или 3.3 минуты (можете оценить, как такая модель будет у вас работать в проде по скорости и точности)

Репо: https://github.com/vakovalskii/phantom-agent

Читать полностью…

Ребят в CodeDash появился лидерборд!

Зачем?
1) Интересно узнать на сколько вы отличаетесь от других вайбкодеров
2) Можно найти друзей по цэху и написать им через github
3) Можно поискать что же за проекты пилит автор если он их выкладывает в open-source
4) Можно поискать и хантить себе вайберов если вы поняли о чем я =)
5) Просто по фану измерить примерно сколько у вас в см запросов на фоне других вайберов
В общем качайте новую версию

codedash update && codedash restart

Синхронизируйте Github и регистрируйтесь в лидерборде!

Читать полностью…

CodeDash (3 день развития)

100 звезд на гите
30+ фичей
18 форков
5 новых контрибьюторов 28 issues
30 + PR

Получил уже более 5 положительных отзывов лично (продолжаю улучшать и все так же каждый день пользователя своим же сервисом!
Карточки проектов становятся все информативнее
Добавлена возможность генерировать ИИ тайтлы (берете любую openai api модельку и погнали)

Спасибо что приносите идеи по улучшению сервиса!
Сделаем же работу и ИИ кодингом еще удобнее =)

Репо: https://github.com/vakovalskii/codedash

Читать полностью…

NeuralDeep апдейт за две недели

(база знаний для агентов)

Пара цифр для затравки:
— 42 навыка и MCP сервера в каталоге (было 15 на старте)
— 38 скиллов + 4 MCP сервера
— 94 зарегистрированных пользователя
— 426 установок через CLI
— 16 авторов-контрибьюторов

За последнюю неделю прилетело 10 новых поинтов от комьюнити:

DaData (скилл + MCP) — проверка контрагентов, валидация адресов, 31 инструмент
Ozon Seller API — работа с маркетплейсом Ozon через агент
ZenMoney — интеграция с финансовым трекером.
MPStats — аналитика маркетплейсов
SberMobile — мобильный Сбер. Автор: Лев
Travel Search RU — поиск билетов и туров
xBSL AI Skills — 1С:BSL разработка
Neural Deep Search — мультимодальный поиск SearXNG+Tavily для self-hosted

Что нового по фичам:

Личный кабинет — теперь каждый автор может редактировать и удалять свои навыки прямо на сайте (neuraldeep.ru/dashboard)

Сортировка по дате — на всех страницах (навыки, MCP, CLI) теперь можно отсортировать по новизне, звёздам

Комментарии на MCP — раньше были только на скиллах

RU-метки — проверили и раздали всем российским сервисам правильные теги

Тесты контента — CI теперь гоняет аудит: пустые теги, кривые имена, битые данные не пролезут
Trending 24h — починен подсчёт (раньше считал с начала времён, теперь честные 24 часа)

Топ по установкам:
1. 1С Enterprise — 94
2. Яндекс Wordstat — 61
3. Яндекс Метрика — 49
4. Яндекс Вебмастер — 33
5. Битрикс24 — 27

Проект open source, любой может залить свой скилл или MCP через GitHub

Сайт: neuraldeep.ru
Репо: github.com/vakovalskii/neuraldeep

Stay Tuned!

Читать полностью…

СodeDash

Наверное это первый мой проект который я делаю для себя настолько что пользуюсь им каждую секунду работы на ПК

npm i -g codedash-app && codedash run

Добавлено 20+ фич
Основные:
Активные сессии
Фокус на текущей сессии по кнопке
Сортировка
Поиск по всему контенту не т.е даже по сообщениям в сессии
Отображение сообщений внутри сессии
И еще 20 фичей для удобства работы с вашим любимым кодинг агентом в терминале!

добавлены
Kilo
OpenCode

Экспорт сессий и легкий конверт claude code to codex и обратно

Репо: https://github.com/vakovalskii/codedash

Читать полностью…

Ссылка на зум: https://us06web.zoom.us/j/85633161275?pwd=MH9bycZ9k1kPv3sYRuV9C66aDJQWva.1

Вопрос 1
14: 01 Вопросы про память у кодинг агентов как организовывать документацию

Залетайте задать свой вопрос!

Следующий вопрос 2

14:10 Что будет актуально через время какой запрос у бизнеса будет дальше после агентов

Следующий вопрос 3

14:25 Что интересного нашли в утечках claude code

Следующий вопрос 4-5

14:30 Локальные модели? Стоит ли работяге их катать? На локал компе и каком
14:35 Агностики ЛЛМ/Луддиты в компании что с ними делать?

Следующий вопрос 5

14:45 Как определить какие задачи передавать агентам и как их делать детерминированно? Как доверять ответам агентов?

Следующий вопрос 6

14:55 Как проверять нейрослоп от агента? Людьми? Есть ли способ автоматизировать?

Следующий вопрос 7

14:55 Карьера? Зарабатывает ли AI Инженер больше других простых инженеров? Куда учится или свопится?

15:10 Как найти эксперта? И как найти сеньеров для продакшена?

15:15 Как все таки вести документацию есть ли лайхаки? Нужно ли упарываться?

15:25 Как протащить ИИ инструменты через СБ? Где граница потери процесса обучения, мы теряем детали?

Читать полностью…

Мне стало страшно перезагружать нотубук и потом искать все сессии в терминале

В папках ./claude ./codex лежало спокойствие
И я решил навайбкодить дашборд для сессий Claude Code + Codex (дабы не рыскать по сессиям в терминале)

Встречайте CodeDash для тех кто любит терминал, и не нашел еще решения такой проблемы, или если вы нашли присылайте в коментарии app не предлагать =)

npx codedash-app@latest run

ну и по классике вы всегда можете допилить что хотите сами

Репо: https://github.com/vakovalskii/codedash


Добавил легкий переезд сессий с одного пк на другой codedash export / codedash import читайте в репо

Читать полностью…

Мы в эфире с Валерой: https://www.youtube.com/watch?v=cMRo2CYrRNQ

Читать полностью…

Митап с Валерой Ковальским про SGR, GraphRAG по коду и его воркфлоу

Ну, в AI индустрии Валеру не знает, наверно, только ленивый. Но на всякий случай:

- Head of AI Engineering, автор канала @neuraldeep
- Популяризатор SGR подхода (Scheme-Guided Reasoning) и автор популярного фреймворка-реализации SGR https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core (1100+ звезд!)
- Автор 10+ опенсорс проектов, включая ру базу скиллов https://neuraldeep.ru
- Наверное, один из наиболее востребованных экспертов по RAG и агентным системам в СНГ.

Что будет на митапе?
В прямом эфире создадим агента по SGR, который собирает связи по кодовой базе для последующего создания GraphRAG. Но самое интересное, что агента мы будем кодить вместе с Валерой по его воркфлоу (а значит, мы узнаем почему в узких кругах Валеру называют "120 минут").

Встречаемся сегодня в 14:00 по МСК онлайн.
Ссылка на встречу: https://luma.com/dheyf8hl

Читать полностью…

Скандальчик очередной с атакой на цепочку поставок. На сей раз под ударом все кто имеют в цепочке зависимостей библиотку axios в npm (очень популярная библиотека для сетевых запросов).

Более пяти часов она ставила зашифрованный малварь на машины жертв. Объемы инсталляций библиотеки— 100 млн в месяц, так что заражены могут быть миллионы машин.

Проверяйте себя

https://x.com/feross/status/2038807290422370479?s=46&t=X0WelBfVXZJ6DwiINUU8mA

Если вы запускали npm install в последние сутки: Проверка, попали ли вы под атаку:

# blackhole C2 Domain
echo '127.0.0.1 sfrclak.com' | sudo tee -a /etc/hosts

# flush DNS cache for good measure
sudo dscacheutil -flushcache

# check for IoC - if this file exists you are pwned
# shut down your machine immediately
ls /Library/Caches/com.apple.act.mond

Читать полностью…

Пока готовлю свой бенч Harness Hardware Long Benchmark (HHLB) мысль пришла в голову

Агент = VM, а не процесс и даже не docker

Почему? 90% задач из повседневной жизни по автоматизации становятся почти ничем на измеримом уровне, теперь агенты требуют больше железа, и доступов а значит им нужна инфраструктура и докером тут не обойтись уже

Я вижу будущее general code agents в облаках и инфре крупных компаниях именно так

KVM-виртуалка с одним бинарником general code agent (Claude Code, Codex CLI, OpenCode) вызывается headless из любого места по API (тут что хотите хоть вебсокеты)
Минимальное железо: 1 CPU, 1 GB RAM, 20 GB SSD.

Машине выданы все доступы — сеть, модели, инфраструктура, базы знаний,
При инициализации загружается AGENTS.md/CLAUDE.md с целеполаганием и задачами
Дальше агент должен работать автономно

Ключевое отличие от текущих подходов: агент может сам улучшать свой runtime ставить зависимости, менять конфиги,
добавлять тулы все как ouroboros только масштабнее
Всё на уровне изоляции KVM, не процесс где-то на чьём-то ПК а прям qcow2

И самое важное snapshots не просто промпт версионируем, или гит внутрь закидываем
А прям снапоштим всю ВМ
В любой момент можно откатить состояние всей VM, а не пытаться откатить промпт и логикой удалить все зависимости

Сломал себя? snapshot-revert и ты в рабочей точке
Но возможно я начитался новостей и просто кто-то уже напилит запуск таких 1000 VM на 16 ядрах

Выиграет тот кто сможет создать устойчивую инфрастуруктуру и подготовить процессы и железо под этот формат

Читать полностью…

Короткий обзор распаковка 4090(48GB)

Про шум
Про особенности работы
И какие бывают подводные

Вопросы:

А в чем прикол перестановки чипа? Если карта новая то кто переставлял? Немного запутанно

Ответ:

Завод пилит 4090 (24гб)

Хотим 48гб

готовим под 48 гб всю плату с 0 но без ЦП (центральный процессор)


Снимаем ЦП с 4090(24гб) на подготовленную плату

Зашиваем биос успех (миниум дейсвтий и вы красачег с 4090 (48гб)

Читать полностью…

Раз такой интерес к бесплатным картам, у меня еще есть несколько остатков старых и не пригодившиеся новые(такое бывает) я решил сделать соревнование благо есть интересная задача на скорость и точность, решать будем задачи вокруг вайбкода, агентов, и скорости разработки решений, навайбкожу простенькую платформу, сделаю лидерборд


Результатом соревнования будет победитель, который получит GPU новую (5070)

За второе и третье место будут утешительные презы

Б/у
2080ti
2060super

Думаю что с текущей загрузкой организую все приметно за 3-5 недели, врубайте уведомления
следите за апдейтами =)

UPDATE:
Еще за сегодня думал, точно будет в виде платформы, точно проведем соревнование одним днем, задачи будут про DevOps, оптимальную инфру, локальные модели до 90b и воспроизводимость архитектур по типу openclaw

Читать полностью…

Я же не отъехавший?)

UPDATE: Фотку починили спасибо @andrewkiryushkin

Оригинал: /channel/neuraldeepchat/48897

Читать полностью…

NeuralDeep

База знаний для AI разработчиков

+ Случился ребрендинг

Буду стаскивать сюда все проверенные и рабочие вещи
Скиллы
МСП
CLI

Наши проекты с Пашей (open source) весь
Фокус на РУ сегменте


https://neuraldeep.ru/

И кстати проект open source все тоже самое можно повторить у себя в компании!

Читать полностью…

Свежие ai мемчики)

https://karpathytalk.com/ (говорят новая соцсеть)

Быстро побежали постить туда!

Читать полностью…

Вышел наш второй комьюнити-стрим!

Для вас отжигали, на фото: @nobilix, @superbereza, @ai_grably, @aostrikov_ai_agents и маэстро @neuraldeep

📹 https://youtu.be/nUT1YRvjG98

24 вопроса, 2.5 часа стрим, чуть не дожали до бейзлайна Лекса Фридмана.

Поболтали про агентов, будущее, лобстеров, утекший claude code и вероятность продать свой опенкло за миллиард:

00:00 — Приветствие!

06:06 — Как системно строить общую базу знаний для агентов и как вести документацию?

11:57 — Куда сдвинется бизнес-запрос в течение года: к агентным сценариям или к чему-то другому?

20:07 — Что лично мы нашли ценного в утекших исходниках Claude Code?

25:33 — Какой сейчас реальный scope у локальных моделей и стоит ли их уже внедрять в рабочие процессы?

30:15 — Что делать с тем, что часть разработчиков до сих пор не пользуется LLM, и как сокращать разрыв?

39:30 — Какие задачи лучше отдавать агентам и как контролировать качество результата?

45:45 — Как использовать агентов в обычной жизни для снятия рутины?

53:23 — Могут ли AI-инженеры зарабатывать 900k и какие роли будут цениться выше остальных?

01:07:11 — Каковы шансы стать новым Питером Штайнбергом, которого купит OpenAI, или выйти на быстрый первый миллион?

01:10:47 — Что делать маленькому AI-стартапу с клиентами и заказами, если не хватает доменных экспертов?

01:16:32 — Должны ли AI-чатботы быть явно помечены как AI и почему люди боятся отказываться от документации?

01:22:34 — Как убедить безопасников внутри компании разрешить Claude и Codex?

01:25:04 — Как не терять важные детали встреч/отчетов при постоянных AI-суммаризациях?

01:28:49 — Правда ли, что главный тренд сейчас — перевод человеческого опыта в skills и стоит ли туда идти?

01:39:33 — Как дешево и быстро собирать контекст для мультиагентной системы и не заставлять пользователя долго ждать?

01:47:35 — Чем решения вроде OpenClaw/Codex/Claude лучше традиционных агентских фреймворков и как их ограничивать?

01:52:29 — Как правильно декомпозировать сложный процесс на скиллы? 🤾🏻‍♀️

01:58:03 — Как написать skill для получения и анализа таблицы в Pandas и Jupyter Notebook?

01:59:48 — Как опытному фронтендеру научиться backend-разработке: через видео или open source?

02:04:06 — Какие три первых шага внедрять системному интегратору без опыта AI-внедрений?

02:07:48 — Как понять, что после MVP агента пора заводить его в инфраструктуру и переходить с внешних моделей на внутренние? И как убедить стейкхолдеров?

02:13:10 — Насколько часто бизнесу нужна оптимизация процессов разработки и можно ли делать это аутстаффом?

02:16:33 — Что почитать про самоэволюционные системы, если душа требует большего, чем просто self-eval loop?

02:24:11 — Как заново собрать OpenClaw, если он стал слишком дорогим по токенам из-за накопленного контекста?

Стримы идут по нарастающей, следующий займет 3,5 часа и посередине придется устраивать обеденный перерыв.

Были рады всех видеть и увидимся в новых сериях! ☕

Читать полностью…

Tool Calling на максималках для хард инженеров

Как на самом деле работает Tool Calling: от HTTP до парсеров

Саша @polyakovbest затронул тему неточности на курсах ШАД про tool calling
Все правы но каждый в своём слое, я даже ответил достаточно развернуто в комментариях

Давайте закрепим как это работает по-настоящему, я залезал в кишки vLLM и переписывал парсер для тулов чтобы проследить весь путь

Три слоя одной правды

Лектор ШАД говорит: «тулы передаются через системный промпт». Саша поправляет: «тулы объявляются в отдельной секции API-запроса». Оба правы, но на разных уровнях абстракции.

Вот что происходит на самом деле (см. диаграмму):

Слой 1: HTTP-запрос
Ты отправляешь tools: [...] отдельной секцией
На уровне API это отдельное поле, не system prompt
Саша тут прав на 1000%.

Слой 2: Chat Template (Jinja2)
Вот тут начинается магия
Открываем tokenizer_config.json любой модели (Qwen3, Hermes и т.д.):

{%- if tools %}
  "# Tools\n\nYou may call one or more functions..."
  <tools>{tool schemas}</tools>

Chat template берёт твои tools: [...] и рендерит их ПРЯМО в system prompt. Лектор ШАД на этом уровне не врёт (но вводит в заблуждение если не раскрывает сути дальше)

Слой 3: Constrained Decoding (xgrammar)
Параллельно JSON-схемы тулов попадают в guided_decoding=GuidedDecodingParams(json={...})
Это xgrammar/outlines — constrained decoding на уровне логитов та магическая штука что заставляет тулы возвращаться не сломанными и со всеми аргументами что вы заложили на старте
Модель физически не может сгенерировать невалидный JSON, маска токенов не даст

Слой 4: Hermes Parser (post-processing)
Модель генерит обычный текст: <tool_call>{"name": "...", "arguments": {...}}</tool_call>
Это приходит в поле content
Парсер Hermes ловит XML-теги, извлекает JSON и перекладывает в структурированный ответ

Важный нюанс: tool_calls: null, finish_reason: "stop"
Не tool_use!
Парсер делает всю магию post-processing'ом. Инженерия, да и только.

Почему важно изучать матчасть всю а не по кусочкам? И Саша поднимает очень крутую тему с тем что стоит смотреть чуть чуть дальше доки)

Все банально, залезть в chat template, поднять модельку самому, вывести full логи (это уровень тру llm инженеров) и на этот уровень почти никто не заглядывает, редко вижу где авторы разбирают логиты или темплейты или уж упаси того за ногу запуск чего-то экзотического с разбором инференс движка

На сегодня очень небольшой список тех за кем я слежу и читаю, это те кто лезет настолько глубого в инференс и выкладывает что-то на гитхаб что даже я разбираю их посты с гуглом в обнимку!

/channel/evilfreelancer (Паша очень хардовый инженер по обучение запуску и девопсу)
/channel/sergeinotevskii (Сергей, лично тоже. наком рулит всей AI платформой в Bitrix)

Но вы будете так же правы если на сегодня не сталкиваетесь с проблемами tool call при работе с облачными моделями, оно вам не текущем этапе жизни точно не нужно


Проприетарные API (Anthropic, OpenAI) прячут всё это серверно ты не видишь ни chat template, ни constrained decoding, ни парсер
Получаешь красивый tool_calls: [{...}] и finish_reason: tool_use
Но внутри ровно та же цепочка, это просто стоит понимать

Ранее разбирал историю SO + FC + MCP в трёх частях: [часть 1] | [часть 2] | [часть 3]

В коментариях прислал пример полного запроса в LLM когда включен максимальный уровень дебага в vLLM

Считаю базой то что сюда надо заглянуть любому уважающему себя инженеру
Не обязательно переписывать парсер но понимать контракт между API, chat template и constrained decoding нужно
Между инференс-фреймворком и провайдером существует контракт что и куда попадает через chat template
Старайтесь не нарушать его и изучать как он работает
Иначе ты не инженер, а пользователь чужих абстракций

Читать полностью…

Весь мой вайбкод одним предложением!

За мем спасибо Дяде

Читать полностью…

К нам присоединился Коля автор канала /channel/oestick

https://us06web.zoom.us/j/85633161275?pwd=MH9bycZ9k1kPv3sYRuV9C66aDJQWva.1

Читать полностью…

Начинаем второй стрим через час

Кот и глок заряжены, подписка на 500 человек куплена, газировка из Вкусвилл тоже.

Придумывайте вопросы, просыпайтесь, мойтесь, одевайте футболки, готовьте камеры, задающих вопросы будем рады видеть со включенным видео.

Ссылка на зум: https://us06web.zoom.us/j/85633161275?pwd=MH9bycZ9k1kPv3sYRuV9C66aDJQWva.1

———
Кто не сможет попасть - вопросы кидайте в комментах этого сообщения

Читать полностью…

GEO аналитик с KimiClaw или как мы улучшаем наш publicity для агентов.

Вышла новая статья про то, как во ВкусВилл мы сделали Claw помощника 🤖 для анализа выдачи в поиске для ИИ-агента.
Что такое GEO? Это generative engine optimization, процесс оптимизации контента для искусственного интеллекта. Цель - улучшить видимость бренда для нейросетей и попадать в блок нейро-ответов поисковых систем.

Представьте, вы запустили своего AI-пикера за товаром в сеть. И от того, как LLM видит ваш магазин в поиске зависит попадёт ли ваш товар или услуга в пулл агента для покупки. Именно, чтобы понять, как мы выглядим в поиске для агента и был сделан такой GEO-аналитик, и да пререквизитом уже был наш готовый MCP.
Цель статьи показать, что сделать своего помощника совершенно не сложно, также мы подсветили ряд интересных моментов с которыми мы столкнулись при создании.

Пробуйте сами, а также приходите к нам создавать будущее AI-ритейла. 🥛

Читать полностью…

Так вот зачем нужна эта новая функция в тг

спасибо за мем =) @aostrikov_ai_agents

Читать полностью…

Сижу перевекторизирую 235 млн сообщений с miniLM на bge-m3

Данные уже в opensearch, модель поднята на A100, казалось бы — запусти скрипт и иди спать

Но нет. ML кластер с A100 в одном сегменте сети, opensearch в другом, я со своим ноутом на корпоративном VPN в третьем. Скрипт надо запихать поближе к данным а доступов нет. Сказка да и только, буду пробиваться через техподдержку

Это ещё до того как я посчитал что встроенный ingest pipeline opensearch гоняет документы по одному — каждый = отдельный HTTP запрос к модели. 235 млн × 25ms = 68 дней. Но может я ошибаюсь и кто-то подскажет как правильно? Может как скролл настроить правильно?

Написал внешний скрипт с батчингом 3000 docs/s (воу), 21 час вместо 68 дней. Осталось его доставить туда где он сможет достучаться до обоих сервисов одновременно с минимальной задержкой

По пути vLLM v0.18.0 тихо убрал --task embed (узнал через краш в 2 ночи), потом CUDA graphs баг в RoBERTa который попал в релиз раньше фикса. A100 80GB при этом занята на 8.7 из 80 что смешно — тестами с клодом пришёл к тому что 5 контейнеров vLLM это максимум для утилизации GPU, поставил traefik перед ними для балансировки

Реалии корпоративного AI/LLM/ML зоопарка (расскажу как-нибудь в следующих постах про это)

Вот из таких историй и складывается реальный ML на проде не из красивых архитектурных схем а из сетевых сегментов, крашей в 2 ночи и 68 дней которые надо превратить в 21 час

В прошлом году на Data Fusion подсмотрел как ребята тренят классификаторы на катбусте под гарды — вернулся и собрал свой guardrails v2 на этом подходе. Сэкономил недели которые бы потратил на эксперименты с архитектурой

В этом году иду за кейсами по массивным ML пайплайнам потому что вот это всё с переиндексацией 235 млн документов явно не последний раз

И в этом году Data Fusion 2026 сделали аж более 70 сессий, ИИ-агенты, RL, CV, NLP, робототехника, рекомендательные системы, AI в кибербезопасности и науке. ML-лиды, DS, инженеры, исследователи и бизнес на одной площадке, спикеры из ВТБ, AIRI, МФТИ, Сколтеха, Яндекса, X5, Ростелекома

Я планирую приехать, если кто тоже будет пишите, пересечёмся поговорим про этот вот все =)

Читать полностью…

Делаем второй комьюнити стрим

Итак, в эту субботу в 14.00 по МСК будет наш второй zoom-созвон, отвечаем на любые ваши вопросы.

На этот раз в жюри шоу Голос:
- Валера @neuraldeep
- Рефат @nobilix
- секретный гость - Мистер X

Правила все те же - это просто zoom звонок, вы на него залетаете, поднимаете руку, включаете камеру (если одеты) и спрашиваете что душе угодно:

- сколько первых мест возьмут openclaw агенты в bitgn 11 апреля? (все, но не твой крабик на кими)

- какой лучший курс купить по ИИ в 2026 году? (но ответ уже есть)

- будут ли n8n инженеры получать 600к к концу 2026 года? (да, можно и про n8n в этот раз)

- ...и что-то посерьезнее, плиииз!


Ссылка на Google Calendar:
https://calendar.app.google/C6CTc7uRF2GVL1fp8

SEE YOU THERE 👊🏻

Кидайте заранее вопросы в комменты, останется время - поотвечаем на них

Читать полностью…

Телеграм-дайджест для агента или читаем любимые каналы в метро: два скилла для Claude

Не знаю, что нас ждёт после 1 апреля, но Claude без телеграма точно не оставит.

Делал себе скилл для мониторинга AI-каналов — чтобы агент собирал новости за день, пока я работаю и выдавал интересное для экспериментов. И в процессе понял: если я и так собираю посты, то почему бы не упаковать их в нормальный веб-интерфейс? Хотел сделать скилл для агентов, а получился ридер для метро. Спасибо @oestick за то что показал пагинацию.

🔧 Что под капотом

Первый скилл — парсер публичных телеграм-каналов. Работает через веб-превью t.me/s/, никаких API-ключей и MTProto. Ноль зависимостей, работает из коробки.

Что умеет:

🔸 Парсить посты с просмотрами, реакциями, датами и медиа
🔸 Полнотекстовый поиск по постам из канала
🔸 Топ постов по просмотрам или реакциям
🔸 Дайджест по нескольким каналам за период — сегодня, вчера, неделя
🔸 Сравнение каналов: подписчики, средние просмотры, engagement

Каналы можно группировать по тематикам в .env-файле. У меня заполнена подборка AI-каналов (все те что сам читаю).

📱 Дайджест как веб-страница

Результат собирается в React-артефакт прямо в чате Claude: лента карточек с фильтрами по каналу и периоду. Выглядит как мини-Telegram, только без рекламы и «вступите в чат».

А дальше — второй скилл, паблишер на GitHub Pages. Берёт артефакт и деплоит в гитхаб пейджи. Вот что у меня получилось: https://artwist-polyakov.github.io/graphics_reports/2026/2026-03/ai-digest-week/

💡 По сути получился персональный Telegram Reader: агент собирает → Claude рендерит → GitHub Pages хостит → ты читаешь в метро.

⚙️ Как запустить

Скиллы ставятся через маркетплейс Claude Code, но для облачной песочницы Клод нет никаких ограничений на доступ, поэтому я рекоменую ставить через customization >> skills >> upload.

Для паблишера нужен fine-grained GitHub-токен с доступом к репозиторию Pages. Парсер работает вообще без настройки. Опиание конфигурации разместил в соответствующих папках config/README.md

🔗 Ссылки

Парсер телеграм-каналов — код и документация
Паблишер GitHub Pages — деплой артефактов

Все скиллы в репозитории: polyakov-claude-skills

Будут идеи как улучшить — приходите в комментарии или пул-реквесты.

UPD. В комментарии пришел Валера и сказал, что для белых списков надо выкладывать не на гит, а в SourceCraft. Держите короче скилл для публикации в Cорскрафт.

Ну и дайджест для тестов под белыми списками https://artwist.sourcecraft.site/web-pages-share/2026/2026-03/ai-digest-week/

----

Поляков считает — AI, код и кейсы

Читать полностью…

NeuralDeep Skills: локальная база агентных навыков под ру-сервисы

Всем, кто пользуется агентами, 100% известна такая вещь, как skills.sh. Это огромная база скиллов агентов под любые сервисы. Ставишь – и агент уже умеет с ними работать из коробки.

Так вот, в российском сообществе давно напрашивался аналог под локальный стек. И его сделал наш друг и коллега по тг – Валерий @neuraldeep. Он в целом регулярно делает разные практичные штуки для разработчиков, и это как раз одна из них.

Итак, встречайте: neuraldeep.ru/

Это база, в которой будут собраны скиллы для работы с самими разными ру-сервисами. Туда уже залили интеграции под инструменты Яндекс, Битрикс24, 1С и другое, чем многие пользуются каждый день.

– Установка все так же происходит одной командой, все привычно и понятно
– Проект опенсорсный: туда можно просто прийти и залить свой скилл через GitHub (формат claude-skill)
– Есть модерация и базовые проверки безопасности

Из этого вполне может получиться что-то вроде стандартного слоя для агентных интеграций под рф-рынок. Если работаете с агентами – заходите попробовать или даже поучаствовать.

Проект -> neuraldeep.ru/
Гитхаб -> https://github.com/vakovalskii/neuraldeep
Следите за обновлениями в канале Валеры -> @neuraldeep

Читать полностью…

Кто угадает что за карта приехала(надо полные спеки угадать), тому в подарок отправлю 2080ti (11gb, по РФ)

А так теперь у нас в контуре с Пашей пополнение =)

Победитель найден это была 4090 (48гб)


UPDATE: В след раз будем решать задачки, и разыграем пару новых 5070, следите за апдейтами, лучше включить уведомления (там уже будет задача по интереснее)

Читать полностью…

Не курс. Не тул. Флоу.

Валера где твой курс по AI кодингу?
Или: Валера почему мы до сих пор не увидели крутой AI coding инструмент от тебя? (с 1 млн звезд на гите =)
Отвечаю

Я в первую очередь DevOps/Hardware инженер
Во вторую руководитель R&D команд
Так начиналась моя карьера и дальше я оброс разными инструментами которые вы так же используете сейчас
Но у меня есть плотная основа, я выдели только небольшую часть моих хард скиллов которые я качал до эры AI

Базы данных
Linux
Docker
Kubernetes
Транспорт: TCP/IP.
Сети, шлюзы, протоколы, маршрутизаторы.
Кодинг с 0 с учителем, ООП и всё что с ним связано.
Считаю что умею задавать вопросы, критически мыслить и быстро анализировать и запоминать поступающую информацию

Так вот

Я не хочу и не буду продавать вам тут курсы где вы поменяете деньги на возможность в момент уменьшить FOMO

Не хочу и не вижу смысла пилить свои универсальные тулы для кодинга или обозревать очередной тул который как-то там "круто" собрал вам спеку, потому что вы не понимаете как работает какая-то часть вашего пирога и надеетесь покрыть это тестами или доками

Я показываю как делегирую рутину и творю, именно по этому вы видите очень много open source от меня https://github.com/vakovalskii это моя цель!

Вот что я собрал за последние пару месяцев:

vamplabai.com — 1 терминал, создание архитектуры 1ч, создание документации 2дня (руками)
Topsha — 2 терминала, создание архитектуры 0.3ч, создание документации 40 минут (руками)
ValeDesk — 2 терминала, создание архитектуры 0.1ч, создание документации 10 минут (руками)
Copyosity — 1 терминал, создание архитектуры 0.2ч, создание документации 20 минут (руками)
LocalTaskClaw — 1 терминал,создание архитектуры 0.15ч, создание документации 1час (руками)

Все эти проекты объединяет один и тот же подход:

1. Генерируем план руками
1.1 Рисуем архитектуру хоть на бумажке
2. Создаем директорию проекта
3. Выбираем таргет сервер или если десктоп апп, билд через GitHub Actions
4. HITL генерация и поэтапные тесты, документация в /docs
5. Документирование после завершения цикла разработки (фича/пр/вы решили что сервис готов)

Один или два терминала
Единый пайплайн на всё
Минимальный набор плагинов только то что ускоряет или автоматизирует работу в CC или Codex

Не работает фича?
Я точно знаю где
Помните мой бэкграунд?
Не знаю? LLM помогает найти проблему потому что я знаю куда направить =)

Если разложить слоёный пирог решений который почти все мы делаем, это фреймворки над базой данных

Слой данных
Слой транспорта и модификации, API
Слой UI

Вайбкодинг это инструмент ускорения меня и моих команд в поиске оптимальных решений, как технических так и бизнесовых

Никуда не пропала и не пропадет валидация через людей на проде
Всё ещё нужно на проде отсматривать каждый PR
Всё ещё в критичной инфраструктуре нужно проверять код руками.
И это 2026 год
И да все еще нужно думать и качать мозг!

Но то что мы имеем сегодня, это инструмент ускорения до определённых стадий
А дальше ты, твой бэкграунд, и понимание всех слоёв пирога

Хорошо об этом написал Рефат буквально пока я писал этот пост по пути в такси: "узкое горлышко не в скорости, а во внимании и осознанности
Автоматизируй рутину, не мышление."

Цена делегирования мышления это когнитивный долг: ты потом переделываешь потому что не можешь развивать то чего не понимаешь

Я делегирую рутину. Всю когнитивную часть, архитектуру, решения, декомпозицию я делаю сам
Я не говорю агенту "сделай круто документацию и придумай за меня реализацию"
Я создаю через ИИ то что придумал, и агент ускоряет исполнение


Самое важное что за этим флоу мы можете проследить в моих репозиторих или скормить их LLM ке, пускай вам подскажет
Кстати для прокачки базы все еще советую очень полезный сайт https://roadmap.sh/devops

И самый короткий курс от меня все же будет он тут

Читать полностью…

NeuralDeep добавлен раздел tools

Теперь есть список cli тулов для ваших задач, база будет пополнятся

Так же добавлю раздел mcp серверов куда попадут публичные и рабочие сервера для ру сегмента

https://skillsbd.ru/tools
https://skillsbd.ru/mcp

Читать полностью…