47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
Совет по Claude Code на сегодня: Ultrathink
Ты можешь управлять тем, насколько сильно Claude будет думать перед тем, как ответить.
"think" → 4k токенов на размышления
"think hard" → 10k токенов на размышления
"ultrathink" → 31 999 токенов на размышления
Просто напиши магическое слово где угодно в своём промпте. 😎
Anthropic временно раздает бесплатные кредиты пользователям тарифов Pro и Max для веб-версии Claude Code. Компания объясняет это тем, что обратная связь от сообщества помогает активно улучшать продукт, и хочется дать больше свободы для экспериментов.
Условия акции:
• Max: 1000 долларов кредитов
• Pro: 250 долларов кредитов
• Действует до 18 ноября, 23:59 PT
Кредиты не связаны с лимитами текущего тарифного плана и автоматически сгорают после окончания срока действия предложения. Оно распространяется на всех существующих пользователей и на новых — пока хватает ресурсов.
Дополнительные подробности и ссылки доступны в официальных материалах Anthropic.
https://claude.com/blog/claude-code-on-the-web
Еще три года назад я бы ни за что не поверил, что мы так продвинемся. Можно генерировать четыре плана параллельно разными моделями, потом выбрать лучший вариант (или склеить несколько), и отправить в облако, где всё автоматически превращается в код. Это реально похоже на будущее.
Читать полностью…
Cursor теперь нативно поддерживает git worktree.
Ты можешь запускать несколько агентов параллельно, у каждого будет своя изолированная копия репозитория.
Это удобно, если нужно сравнивать модели или прогонять одну и ту же модель несколько раз и выбирать лучший результат.
Запускаю код-агентов Claude в Docker и все работает отлично 👏
Только что выполнил команду и посмотрел, как Claude собрал полноценный REST API на Express внутри изолированного контейнера:
npx claude-code-templates@latest --sandbox docker \
--agent development-team/backend-architect \
--prompt "Create a REST API with Express with validation and error handling"
GitHub только что взвинтил мощность Copilot раз так в десять
Появился новый режим Copilot Agent, и это реально круто.
Теперь он встроен прямо в GitHub. Есть панель Agents, и у Copilot полный контекст репозитория, issues, пулреквестов и всего такого.
Просто пишешь, что тебе нужно сделать, и он выполняет задачу прямо в браузере, пока ты спокойно отпиваешь кофе.
Во время разработки нам часто приходится постоянно дергать базу. Писать SQL вручную не особо удобно, а в сложных запросах с несколькими JOIN легко накосячить.
Мне случайно попался Conar, это опенсорсный инструмент для управления базами, который с помощью AI генерирует и оптимизирует SQL-запросы. Существенно ускоряет работу с базой.
Это десктопное приложение на Electron с простой и понятной UI. Можно подключить свои модели вроде Claude, ChatGPT или Gemini.
Сейчас поддерживается PostgreSQL, позже добавят MySQL и MongoDB. Данные подключения к базе можно шифровать и хранить в облаке, чтобы безопасно подключаться откуда угодно.
Есть готовые инсталляторы под Windows, macOS и Linux. Разработчики также могут собрать и дорабатывать проект локально.
AI снова лезет в трейдинг.
На GitHub открыли проект NOFX — это open source версия нашумевшей системы NOF1 для автоматической квантовой торговли. Под капотом большие модели вроде DeepSeek и Qwen. Они анализируют графики, ищут точки входа, открывают и закрывают сделки и потом сами разбирают свои ошибки.
Есть нормальный интерфейс с графиком доходности, позициями и объяснениями решений прямо в реальном времени. Работает с Binance, Hyperliquid и Aster DEX. Развернуть можно одной кнопкой через Docker.
Кому хочется поиграться с AI-трейдингом и посмотреть, как модели ведут себя на реальном рынке, можно заценить:
github.com/tinkle-community/nofx
Лайфхак для Cursor
Это прямо штука, которая меняет игру
Когда контекст подбирается к ~50%, просто напиши команду /summarize.
Экономит деньги и держит ответы модели чёткими.
Разработчики нашли способ сделать работу с Claude Code в терминале куда удобнее. Появился опенсорсный тул под названием Claude Code Enhanced Statusline. Он выводит в строку статуса всё, что раньше приходилось выискивать вручную: стоимость запросов, состояние MCP-серверов, инфу по Git и тд
Фишка в том, что статус-бар полностью настраивается. Можно собрать из 18 модулей свой набор. С темами тоже порядок, три готовые и возможность сделать свою.
Разработчики хвастаются приростом скорости до 90 процентов благодаря кэшированию. Всё работает на macOS, Linux и Windows. Ставится одной кнопкой, так что попробовать просто.
Код и инструкции лежат на GitHub: github.com/rz1989s/claude-code-statusline
Черт возьми, Hugging Face снова навалила золота 👍
Они выкатили бесплатный блог (практически КНИГУ), где без воды разбирают реальность разработки SOTA-моделей. Я не видел, чтобы какие-то лаборатории или исследователи так честно рассказывали о реальных решениях и нюансах в LLM-разработке. Это прямо сокровище.
Внутри более 200 страниц про предобучение, постобучение и необходимую инфраструктуру.
Пробежал взглядом по этому блогу, он чертовски подробный, как и их ultrascale playbook.
Читать тут:
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook
Jules теперь доступен как расширение для Gemini CLI! 🐙
Можно спокойно скидывать удалённые задачи по коду на Jules прямо из Gemini CLI, не блокируя терминал.
Примеры:
❯ /jules добавь кнопку логина на главную
❯ /jules обнови все зависимости до последних версий
❯ /jules глянь статус моей последней задачи
анонс с подробностями
Codex pro tip:
Добавь это правило в AGENTS.md, когда он начинает путаться с командами в песочнице, чтобы заставить его спрашивать разрешение.
(Я устал разбираться, почему он не может добавить или закоммитить файлы 🚑)
---
Если команда в шелле падает с ошибкой failed in sandbox, используй инструмент запроса разрешения (with_escalated_permissions), чтобы сначала спросить у пользователя одобрения, а потом пробовать снова.Читать полностью…
У Microsoft с open source прямо любовь 😎
Выпустили Agent Lightning для оптимизации multi-agent систем.
Работает с популярными фреймворками для агентов. Почти ничего переписывать не нужно.
Поддерживает разные штуки: RL, автоматическую оптимизацию промптов, supervised fine-tuning и другое.
Разработчик выложил в open source более 90 проектов по AI-инженерии
Инженер под ником patchy631 поделился внушительной коллекцией из более чем 90 open source-проектов, связанных с AI-агентами, RAG, MCP и контекстной инженерией.
По словам автора, лучший способ освоить создание AI-агентов:
не читать блоги и не смотреть видео, а писать код и собирать всё с нуля.
Самое сложное в создании AI-агентов - это не сам AI. Это UI.
Объясняю:
Бэкенд для агентов, по сути, уже решенная задача.
Выбираешь фреймворк - LangGraph, CrewAI, Mastra - и собираешь что угодно.
Но как только пытаешься прикрутить это к фронтенд-приложению, начинаются проблемы:
↳ стриминг в реальном времени
↳ синхронизация состояния между UI и агентом
↳ разбор сообщений, вызовы инструментов и событий статуса
↳ логика реконнекта, когда пользователь обновляет страницу посреди диалога
У многих команд недели уходят на самописные WebSocket-хендлеры и обвязку, чтобы просто завести базу.
CopilotKit только что выкатили useAgent(), чтобы закрыть эту проблему
Один этот хук дает живое подключение к любому агенту:
const { agent } = useAgent({ agentId: "my-agent" });
Появился крутой инструмент для создания SQL-баз данных — database.build. Он умеет автоматически:
• Генерировать схемы таблиц и заполнять данные с помощью ИИ
• Рисовать ER-диаграммы и связи между сущностями
• Развертывать проект в Supabase в один клик
Главное бесплатно. Полезно для прототипов и быстрого протягивания идеи в рабочую базу. http://database.build
Перейдите от пустого слайда к готовой презентации быстрее с Canvas в Gemini. 🙄
Теперь можно просто попросить Gemini создать презентацию одним промптом (и с учётом всех ваших проектных заметок). Попробуйте сами
Google пилит новый блок Agent для конструктора Opal. Агент сможет работать итеративно над задачей, пока не добьется результата.
Плюс обещают Smart Layout и новые MCP-коннекторы. Всё это уже на подходе.
Фишка на GitHub! Добавь 0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить.
Бесплатно. Смотри , как это работает
Аналитика сессий Claude Code (бета)
Только что завезли новую фичу в claude-code-templates
Пробуйте:
npx claude-code-templates@latest --chats
Все почему-то игнорят новую OCR-модель
Chandra от Datalab заняла топ в независимых бенчмарках и обогнала прежнего лидера dots-ocr.
Поддержка 40+ языков
Нормально тянет текст, таблицы, формулы
Я прогнал её на рукописном письме Рамануджана 1913 года.
Полностью open source
LangChain показал Deep Agents CLI с памятью инструкций
Команда LangChain представила пример консольного инструмента Deep Agents CLI, построенного на их пакете deepagents. Это демонстрация того, как можно сделать разработческое приложение поверх нового фреймворка.
Главная фишка - память. CLI запоминает указания и советы, которые пользователь давал раньше, и может опираться на этот контекст дальше. По сути, это более «осознанный» помощник для разработки.
Проект пока небольшой, но хорошо показывает, как deepagents можно интегрировать в реальные сценарии: помощь с кодом, автоматизация рутинных задач, адаптация к стилю конкретного разработчика.
Видео и подробнее в блоге:
blog.langchain.com/introducing-deepagents-cli/
youtu.be/IrnacLa9PJc
Освой GitHub MCP Server меньше чем за 90 секунд
Вчера наткнулся на GitHub MCP Server прямо в VS Code и честно, офигел.
Можно создавать репозитории, управлять задачами, делать pull-request’ы и многое другое… не выходя из редактора.
На видео короткое демо, чтобы показать, как MCP Server от github может зарядить твой VS Code 🧠
VS Code реально выходит на новый уровень с этими MCP-серверами от разных инструментов и компаний :)
Делитесь сессиями Claude Code одной командой
Выпущена версия v1.26.1 claude-code-templates, потому что часто нужно передавать работу прямо посреди сессии.
Команда:
npx claude-code-templates@latest --chats
claude "read @ chat-file.md and continue"
claude --resume session_id
Новичкам в Claude Code бывает тяжело разобраться, с чего начать и какие команды реально нужны. Для этого есть Claude Code Cheat Sheet, это типа краткий, но толковый справочник с чёткой дорожкой обучения от простого к сложному.
10 уровней: установка, работа с командами, автоматизация, CI/CD, безопасность, использование в продакшне. Примеры, лучшие практики и ответы на частые вопросы. 🙂
Если хочешь быстро въехать в инструмент, то шпаргалка определенно пригодится.
Cursor получил большой апдейт до версии 2.0 — теперь он с собственной моделью Composer.
Composer называют лучшей моделью, которая выполняет задачи всего за 30 секунд. А еще Cursor 2.0 позволяет запускать множество агентов параллельно, что очень удобно. Плюс обновили интерфейс, добавили встроенный браузер для тестирования и голосовой режим 👍
Google выкатил Pomelli. Новый маркетинговый AI-агент на Google Labs. Он может проанализировать твой бренд и сгенерировать готовую маркетинговую кампанию.
Сейчас доступен в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии.
Вообще штука выглядит круто. Я прям рад. Нужно запускать рекламу, а времени разбираться с этим добром вовсе нет. Буду плотно тестить.
5 практических советов по Context Engineering (применимо к Google DeepMind Gemini):
1. Порядок контекста имеет значение: старайтесь использовать «append-only» контекст, тоесть добавлять новую информацию в конец. Это увеличивает попадания в кэш и снижает стоимость (в ~4 раза) и задержки.
2. Управляйте инструментами статично: не меняйте порядок или доступность инструментов в процессе задачи без необходимости. Это может сломать кэширование контекста и запутать модель, если в истории есть вызовы инструментов, которые больше не определены.
3. Используйте внешнюю память: явно или неявно записывайте контекст/цели во внешнее хранилище, чтобы избежать потери информации. Типичная задача в Manus требует примерно 50 вызовов инструментов в среднем.
4. Повторяйте цели, чтобы не потеряться: периодически заставляйте модель проговаривать свои цели, чтобы основная задача оставалась в её недавнем окне внимания.
5. Принимайте ошибки: сохраняйте сообщения об ошибках в контексте. Это даёт модели возможность учиться на ошибках и не повторять их.
Gemini Tip:
Есть модели Gemini Pro и Flash для Text-to-Speech (TTS), которые умеют генерировать речь в 30 разных голосах и понимают подсказки про стиль, тон, акцент и темп.
Вот как это сделать (Flash TTS доступен даже на бесплатном тарифе):
from google import genai
import wave
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-preview-tts",
contents="Say cheerfully: Good morning to all vibe coders!",
config={
"response_modalities": ["AUDIO"],
"speech_config": {
"voice_config": {
"prebuilt_voice_config": {
"voice_name": "Kore", # 30 voice options
}
}
}
}
)
data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(2)
wf.setframerate(24000)
wf.writeframes(data)