47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
Как вам такое: унифицированная виртуальная файловая система для ИИ-агентов - Mirage
Разрабы переписали bash с нуля, чтобы cat, grep, head и пайпы работали поверх гетерогенных сервисов.
S3, Google Drive, Slack, Gmail, GitHub, Linear, Notion, Postgres, MongoDB, SSH и многое другое монтируются рядом как единая файловая система.
Bash-команды, которые уже знают ИИ-агенты, теперь работают с любыми форматами. cat, grep, head и wc умеют парсить .parquet, .csv, .json, .h5, даже .wav. Один пайп может связывать S3, Drive, GitHub, Slack и Linear с едиными Unix-семантиками на всём пути.
Workspace тоже версионируются. Можно делать снапшот, клон и откат всего окружения одним API-вызовом. Плюс двухслойный кэш для быстрых повторных чтений.
Можно встраивать в FastAPI, Express, браузерные приложения и агентные SDK.
исходники 🌟
Японский разработчик добился больших результатов для своего проекта, благодаря данному скиллу: Find Skills
Описываешь, что хочешь получить на выходе, и система автоматически подбирает лучшие скиллы из сотни доступных вариантов.
🙈🙈🙈
🔥 Три разных человека. Три разных проекта. Один и тот же подход.
— Юра взял «скучную» нишу с готовым спросом → сначала печальные $100/мес, через год уже ~$10K/мес
— Денис сделал Telegram-игру в одиночку на основе AI → ~ $1500 за 1,5 месяца после запуска
— Аня без кода запустила AI-бота для изучения английского → первые ~$200 уже в 1 месяц
Разные результаты. Разный масштаб. Но общие правила:
1. не придумывать «гениальную идею», а брать существующий спрос
2. делать простой MVP и быстро запускаться
3. докручивать монетизацию и продукт по факту использования
Ребята сделали всё без команды, без инвестиций, а самое главное — без ожидания «идеального момента». Да, не у всех получается сразу. И не у всех выходит на $10K. Но если системно идти по схеме выше — появляется первый доход с продукта, а дальше уже есть что масштабировать.
В комьюнити разбираем такие кейсы регулярно: @its_capitan. Что сработало, что нет, и почему.
Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqvJni4w
Появился curl.md — преобразование URL в Markdown для агентов. 👊
Добавляешь префикс curl.md/ к любому URL → получаешь Markdown, оптимизированный для агентных систем.
Что даёт:
- более плотный контекст
- меньше расход токенов
Пример:
npx curl.md developer.mozilla.org/docs/Web/API/Fetch_API/Using_Fetch
Конвертируем книги в скиллы для Claude
Появился book-to-skill — это скилл Claude Code, который автоматически извлекает данные из PDF или EPUB книг и генерирует структурированные файлы скиллов, включая резюме по главам, глоссарии и справочные таблицы по паттернам проектирования.
Основной скрипт extract.py поддерживает несколько тулов извлечения и автоматически выбирает оптимальный подход в зависимости от типа книги:
- для тех-книг используется Docling -- для сохранения таблиц и блоков кода;
- для книг с обычным текстом используется pdftotext для быстрого извлечения.
После генерации скилл вызывается через /skill-name, и Claude может напрямую отвечать на основе содержимого книги 🫡
Vercel представила deepsec — опенсорсный каркас для обеспечения безопасности при кодинге. 🦆
• упор на интерфейс командной строки
• масштабирование через песочницы
• подключаемые код агенты
• рассчитан на крупные репозитории
• можно использовать через AI Gateway или свою подписку
После нескольких месяцев успешного внутреннего использования они прогнали его на одних из самых крупных опенсорсных код базах.
settings.json для Claude, который полностью убирает попапы с запросами разрешений 🔧
Правила allow/deny, хуки, конфиг для команды — полный файл под копипасту vibecoding_tg/settings-json-%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D0%B9-%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BB-claude-code-%D0%B2-10-%D1%80%D0%B0%D0%B7-%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D1%84%D0%B0%D0%B9%D0%BB-%D0%B2%D0%BD%D1%83%D1%82%D1%80%D0%B8-a80232fbc680?postPublishedType=repub">внутри.
2 минуты на настройку, минус ~30 прерываний за сессию.
DeepSeek V4 Pro против Xiaomi MIMO V2.5 Pro
MIMO V2.5 Pro выигрывает по 2 факторам:
1. примерно на 1 минуту быстрее, чем DeepSeek V4 Pro
2. более чистый визуальный стиль
Причина: MIMO V2.5 Pro изначально мультимодальная модель, поэтому лучше понимает, как должен выглядеть качественный визуал.
Интересно будет посмотреть, как DeepSeek V4 Vision изменит это. ⏳
Когда на собеседовании смог притвориться сеньором, и теперь в компании будет работать нейронка за 400к
Читать полностью…
Анонс нового фреймворка с агентным харнессом: Flue
Flue концептуально похож на Claude Code, но полностью headless и программируемый. Нет требований к наличию оператора, нет терминального интерфейса и графического интерфейса. Один TypeScript.
При этом ощущается как работа с Claude Code: агенты выполняют задачи автономно, с минимальным количеством кода. Основная логика вынесена в Markdown - cкиллы, контекст и AGENTS.md.
По позиционированию ближе к Astro или Next.js, но для агентов. Он не привязанан к конкретному окружению выполнения.
Поддерживается деплой в разные рантаймы: Node.js, Cloudflare, GitHub Actions, GitLab CI/CD.
Изначально Flue использовался для внутренних воркфлоу в репозитории Astro. После экспериментов стало понятно, что такой слой абстракции нужен не только для одного проекта.
Вопрос, который поднимается:
сформировался ли рынок агентов до стадии перехода от библиотек к полноценным фреймворкам. 😬Читать полностью…
Теперь Claude Code может читать полную документацию, не расходуя ни одного токена.
Для этого его нужно подключить к NotebookLM от Google через MCP.
Дальше идёт видео-гайд по настройке ⬇️
2000 файлов DESIGN.md из лучших продуктов мира, структурированные так, чтобы модель могла их читать и обучаться на них. Цвета, типографика, отступы, сетки и многое другое.
Бесплатно. https://styles.refero.design/ 🔫
Гений пересобрал почти весь core OpenClaw в одном workflow:
- 25 блоков
- 29 связей
- краткосрочная и долгосрочная память
- мультиканальность (Телеграм + Слак)
Ручной сборки не было. Стек полностью опенсорс. Можно запускать локальные модели, владеть всем end-to-end.
Полный разбор:
00:00 — вступление
01:00 — SimClaw в работе: планирование дня, поиск встреч, отправка письма
04:05 — возможность долгосрочной памяти
05:52 — внутри workflow: как всё связано
12:09 — сюжетный поворот
12:50 — сборка целого workflow через один промпт
15:42 — почему это операционная система для AI workforce
17:00 — попробуй сам
Опенсорс стек, который это всё запускает: https://github.com/simstudioai/sim 😬
Векторные базы данных не выполняют рассуждение.
Поиск top-k по семантическому сходству ранжирует фрагменты текста по отдельности относительно запроса. Это нормально для одношагового извлечения фактов, но ломается там, где ответ требует связывания информации из нескольких фрагментов.
Это видно в результатах FalkorDB GraphRAG-Bench. Наибольший разрыв на задачах Complex Reasoning (83.61) и Contextual Summarization (85.08) — типах запросов, где поиск должен проходить по связям между сущностями, а не оценивать чанки изолированно.
Полезно посмотреть внимательнее, если нагрузка связана с длинными текстами и составными ответами.
GraphRAG SDK с открытым исходным кодом 😌
Наткнулся на практический опенсорс курс на GitHub: Learn Harness Engineering 😐
Он раскладывает коллаборацию с ИИ на 5 механизмов: инструкции, состояние, валидация, область и сессии - каждая задача становится отслеживаемой, продолжаемой и проверяемой, без рандома в результатах.
Структура курса: 12 теоретических уроков + 6 практических проектов, всё проходит через одно десктоп-приложение, которое эволюционирует по мере сборки.
Начинается с базовых сравнительных экспериментов, затем постепенно собирается полноценное рабочее окружение; результаты каждого проекта используются в следующем и усиливают пайплайн.
Есть готовые шаблоны, тоесть можно сразу закинуть в свой проект и начать использовать, не проходя курс целиком.
Коллекция сайтов с инструментами для DESIGN.md:
1. refero - база из 2000+ файлов DESIGN.md, расширенный конфиг-вывод, поддержка конфигурации под Tailwind версии 4, CSS-переменные и токены дизайна.
2. neuform - более сильная визуальная часть, удобнее для восприятия интерфейсов.
3. designmd - вставляешь URL — получаешь готовый DESIGN.md с токенами, типографикой и паттернами компонентов.
4. designmd supply - тоже самое. Принимается любой публичный домен
5. getdesign md - умеет принимать любой сайт и генерировать дизайн-спецификации и конфигурации.
6. design-md-chrome - расширение Chrome для быстрого использования прямо в браузере.
Я давно ждал новый агентский тулкит AWS, и наконец он вышел 🙉
Он даёт агентам ИИ инструменты, знания и guardrails для работы с сервисами AWS.
- 40+ скиллов
- 3 плагина агентов
- удалённый MCP-сервер, который агенты могут использовать, чтобы вызывать все 15 000+ API AWS, запускать скрипты, искать документацию, получать скиллы
https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws
Антропики заключили партнёрство с SpaceX, и теперь в их распоряжении весь дата-центр Colossus 1. Это 300 мегаватт или 220к видеокарт. 😎
Поэтому они повышают лимиты использования для Claude Code и Claude API.
Изменения уже вступили в силу:
1. Удвоили 5-часовые лимиты Claude Code для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise с оплатой за пользователя
2. Убрали снижение лимитов в пиковые часы для Claude Code на тарифах Pro и Max
3. Существенно повысили лимиты по рейт-лимиту API для моделей Opus
Аналитики, для вас хорошие новости: OpenAI встроили ChatGPT прямо в Excel и Google Sheet
Теперь можно использовать GPT-5.5 для анализа неструктурированных данных, построения финансовых моделей, генерации формул, обновления таблиц и сборки трекера расходов. 🤭
Не так давно, представили агента, который автоматизировал команду постобучения в Hugging Face: ml-intern
Это реализация с открытым исходным кодом реального исследовательского цикла, которым ежедневно пользуются исследователи машинного обучения. Вы задаёте промпт, он изучает статьи, проходит по цепочкам цитирования, реализует идеи в изолированных средах с графическими ускорителями, итеративно дорабатывает и собирает модели с глубокой исследовательской базой под любой сценарий. Всё построено на экосистеме Hugging Face. 🤗
Он способен на нетривиальные вещи.
На днях, разрабы, вдохновившись nanochat от Andrej Karpathy, поставили ml-intern задачу обучить компактную модель со смесью экспертов со всеми архитектурными улучшениями DeepSeek v4. Для сквозной проверки он обучил модель со смесью экспертов на 100 млн параметров, пройдя как стадию предобучения, так и постобучения.
ml-intern автономно справился с рядом реальных задач на стыке исследований и инженерии:
> отладка переполнений при использовании гипер-соединений на малых масштабах
> выбор размерностей для уменьшения модели до ~100 млн параметров
> исправление имён параметров после применения компиляции графа вычислений в PyTorch для ускорения обучения
- вот сам код этой модели
- Base model: https://huggingface.co/cmpatino/nanowhale-100m-base
- Instruct Model: https://huggingface.co/cmpatino/nanowhale-100m
OpenCode получил крупное обновление.
Нативный графический интерфейс чата, с возможностью в любой момент переключиться в терминал, встроенные диффы, панель git, очередь сообщений, стиринг, расширенные вызовы инструментов, смена провайдера прямо в процессе диалога и другие возможности.
Каковы шансы, что это в итоге сконвергируется в полноценную IDE? 😨
Терминал Warp стал опенсорс. Написан на Rust, доступен на Windows, macOS и Linux.
Комьюнити встретило новость очень тепло – за считанные часы репозиторий набрал уже 41+ тыс. звезд! 😮
https://github.com/warpdotdev/warp
@IT_Portal
POV: Claude перенёсся на 6 месяцев вперёд и рассказал, почему твой следующий шаг уже провалился.
Это называется premortem (предразбор провала до старта).
Дэниел Канеман (нобелевский лауреат, автор «Думай медленно… решай быстро») называл это своей самой полезной техникой принятия решений.
Google, Goldman Sachs и Procter & Gamble используют её перед крупными запусками.
Проблема, которую она решает: когда ты спрашиваешь Claude «это хороший план?», он находит причины согласиться.
Так он обучен: поддерживать и подтверждать. В итоге ты уходишь с ощущением уверенности.
Дальше ты неделями или месяцами строишь систему вокруг этого плана. Потом всё ломается. 😆
И постфактум становится очевидно, что проблема была видна сразу, но её никто не прогнал через стресс-тест, потому что Claude подтвердил, что всё ок.
premortem переворачивает контекст.
Вместо «что может пойти не так?» ты задаёшь: «прошло 6 месяцев, и это уже провалилось. объясни, как именно это произошло».
Это меняет режим анализа: нет задачи быть оптимистичным, потому что исход уже зафиксирован как провал.
В таком режиме модель перестаёт искать причины, почему план должен сработать, и начинает раскладывать сценарии деградации.
В ответ ты получаешь набор способов, как проект мог умереть, с развернутыми сценариями и ранними сигналами, на которые стоит обратить внимание.
дальше обычно делают сводку:
> какая точка отказа наиболее вероятна
> какой сценарий наиболее критичен
> какое скрытое допущение самое рискованное (часто самое ценное)
> пересобранная версия плана с закрытыми дырами
в итоге ты пишешь «premortem this» и передаёшь план — дальше всё разбирается автоматически.
Вот скилл: pre-mortem skill 🍿
Остался последний шанс попасть в ШАД в этом году. У вас 1 день!
Фундмательнальная двухгодичная программа для студентов и специалистов с опытом. Среди направлений: разработка машинного обучения, Data Science, инфраструктура больших данных и анализ данных в прикладных науках. Совмещение глубокой теории + задачи из реальных проектов Яндекса. Среди лекторов ведущие IT-эксперты, а в лекциях как база, так и авангард разработок.
Поступить можно по классическому треку — с 3 этапами отбора, или по альтернативному — он подходит для специалистов с опытом. Обучение можно пройти как очно в городах присутствия, так и гибридно или онлайн. Успеваем подать документы в ШАД до 3 мая.
Я говорю Claude: «Ты сеньор веб-разработчик с 20 годами опыта»:
Читать полностью…
Xiaomi выпустила опенсорс модель «MiMo-V2.5-Pro»
И она очень хорошо подходит для агентов и задач кодинга. Её можно подключать к OpenClaw, Hermes Agent, Claude Code и другим.
Также хорошо проявила себя для frontend-задач.
Пример: в one-shot режиме сгенерировала 3D-игру, оптимизированную под мобильные устройства.
Другой пример, в одном промпте модель смогла:
- использовать браузер
- пройти по нескольким страницам
- извлечь данные
- выгрузить их в CSV
Впечатляет.
И ещё момент. MiMo-V2.5-Pro смогла клонировать Windows 11 как веб-приложение с кучей функций:
- меню «Пуск»
- Paint
- блокнот
- настройки
- изменение размера окон
Всё собрано за ~15 минут и в одном запросе.
- в 3–4 раза дешевле GPT-5.4
- в 8 раз дешевле Opus 4.6
Также даёт контекст до 1M токенов.
Модель распространяется с открытыми весами, апи 😇
Веб-сайты теперь можно вставлять прямо в Figma 😱
Это новая функция расширения html.to.design для Chrome:
1. захват любой веб-страницы или её части
2. «копировать в буфер обмена»
3. вставка напрямую в Figma
Самый быстрый воркфлоу для импорта веб-сайтов в Figma, который когда-либо был реализован
NVIDIA раздаёт бесплатный доступ к API более чем к 50 моделям ИИ 🤯
Без банковской карты. Нужен только API-ключ
→ MiniMax M2.7, DeepSeek v4, GLM 4.7, Kimi, Nemotron, Llama, Gemma, Mistral
→ эндпоинт, совместимый с OpenAI API
→ работает с Cursor, Zed, OpenCode, Hermes
Настройка:
→ взять ключ на http://build.nvidia.com
→ base_url = http://integrate.api.nvidia.com/v1
→ добавить api_key = "$NVIDIA_API_KEY"
→ выбрать модель (например, minimaxai/minimax-m2.7)
SDK для Cursor уже тут 😁
Теперь можно собирать агентов на том же рантайме, оркестраторе и моделях, которые используются в Cursor, и управлять ими через TypeScript API.
Поддерживаются десктопное приложение Cursor, CLI и веб-приложение. Запуск возможен локально или в облаке Cursor на выделенной виртуальной машине, с любыми фронтирными моделями.
SDK Cursor доступен в публичной бета-версии для всех пользователей.
Также выложили в открытый доступ несколько стартовых проектов: агент для кодинга в виде интерфейса командной строки, инструмент для прототипирования и канбан-доску с агентной логикой.
Возможности Gemini в Chrome выглядят довольно интригующе. 🔭
Можно просто писать инструкции, и Gemini будет выполнять действия снова и снова.
1. Создать через ввод / в панели Gemini
2. Написать инструкции
3. Ввести /<название-скилла>
После этого Gemini автоматически выполняет задачу, используя скилл.
Сценарии применения:
- сбор информации
- выполнение действий в веб-приложениях
- любые операции, которые доступны в браузере
Также можно использовать почту или аккаунт Google как контекст, что расширяет возможности автоматизации.
Функция скиллов Gemini в Chrome доступна на десктопе (Mac / Windows / ChromeOS).
Требование: язык браузера должен быть установлен на English (US).