47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
Claude Code офигенный, но стоит слишком дорого. 😭
Обязательно попробуй Open Code — это пушка.
Он даёт доступ к некоторым моделям полностью бесплатно.
И плюс работает с локальными моделями, например с Qwen.
Только что увидел, что команда MiroMind выложила в open source свой самый мощный поисковый агентный модельный стек — MiroThinker 1.5. 😁
Погоняли его немного, реально впечатляет. Ему задали непростой вопрос: «попробуй предсказать будущую динамику акций Tesla».
Он не стал ничего выдумывать. Вместо этого сразу пошёл в веб, собрал свежие рейтинги от крупных топовых аналитических агентств, открыл и прочитал их по очереди, а на выходе выдал подробный отчёт. Все цифры и выводы с источниками, всё проверяемо.
За счёт такого научного подхода с «медленным мышлением» модель с всего 30B параметров обходит GPT-5-High, а версия на 235B параметров уже уверенно входит в первый эшелон.
Весы модели уже открыты, плюс есть бесплатная Web-версия для теста. Если нужен инструмент для глубоких ресёрчей — точно стоит попробовать.
Онлайн-версия: https://miromind.ai
GitHub: https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
Скачать модель: https://huggingface.co/miromind-ai/MiroThinker-v1.5-235B
Знал, что Claude Code можно использовать в GitHub Actions с подпиской Pro / Max?
Настраивается элементарно:
В Claude Code: /install-github-app
После этого просто упоминаешь @Claude, и он сам разбирается с issue.
Вот пример issue и PR:
https://github.com/numman-ali/cc-mirror/issues/1
https://github.com/numman-ali/cc-mirror/pull/3
Claude Code уже и так впечатляет.
Hyperbrowser добавили ему ещё одну суперсилу.
/docs fetch <url>
Клод Код за час создал то, на что у команды Google ушел год.
И это как раз не удивляет. Удивляет другое: Google разрешает своим инженерам пользоваться Claude Code, а не заставляет всех сидеть на Gemini, Gemini CLI или Antigravity.
Дать инженерам доступ к лучшему AI-инструменту для кодинга - это, пожалуй, самое правильное управленческое решение, которое вообще можно принять. 👌
Можно разрабатывать приложения на React, Vue и Vite быстрее с помощью Frontend Developer Agent для Claude Code
Frontend Developer Agent — агент Claude Code для фронтенда на React, Vue и Vite. Помогает быстро собирать UI-компоненты, делать адаптивную верстку, управлять состоянием и улучшать производительность по общепринятым бест практикам.
Установка
Установи Frontend Developer Agent через Claude Code Templates CLI:
npx claude-code-templates@latest --agent development-team/frontend-developer
.claude/agents/frontend-developer.md внутри проекта:your-project/
├── .claude/
│ └── agents/
│ └── frontend-developer.md # ← агент здесь
├── src/
│ └── components/
├── package.json
└── README.md
# Запуск Claude Code
claude
# Затем напиши промпт с указанием агента
> Используй агент frontend-developer, чтобы создать компонент Button на React с TypeScript. Компонент должен поддерживать варианты (primary, secondary, danger) и размеры (sm, md, lg).
claude
> Используй агент frontend-developer, чтобы создать компонент ProductCard с изображением, названием, ценой и кнопкой «Добавить в корзину». Сделай компонент адаптивным и доступным.
claude
> Используй агент frontend-developer, чтобы реализовать корзину покупок с использованием Context API. Добавь действия для добавления, удаления товаров и изменения количества.
claude
> Используй агент frontend-developer, чтобы создать таблицу данных на Vue 3 с использованием Vite. Добавь сортировку, фильтрацию и пагинацию.
Создатель Claude Code поделился 13 лайфхаками по использованию ИИ-агента и грамотному вайбкодингу:
1/ Я запускаю 5 Claude параллельно в терминале. Нумерую табы с 1 по 5 и включаю системные уведомления, чтобы понимать, когда Claude ждёт моего ввода. (доки)
2/ Параллельно держу ещё 5–10 Claude на http://claude.ai/code, вместе с локальными сессиями. Пока кодю в терминале, часто перекидываю сессии из локала в веб (через &) или просто стартую новые в Chrome. Иногда телепортируюсь туда-обратно. Плюс каждое утро и в течение дня запускаю несколько сессий с телефона (Claude iOS app) и потом проверяю, что они сделали.
3/ Везде использую Opus 4.5 с thinking. Это лучшая модель для кода, которой я когда-либо пользовался. Да, она больше и медленнее Sonnet, но за счёт того, что её нужно меньше направлять и она лучше работает с инструментами, в итоге почти всегда получается быстрее, чем с более мелкой моделью.
4/ У нас в команде один общий CLAUDE.md для репозитория Claude Code. Он лежит в git, и вся команда несколько раз в неделю его дополняет. Каждый раз, когда видим, что Claude делает что-то не так, мы добавляем это в CLAUDE.md, чтобы в следующий раз он этого не делал.
У других команд свои CLAUDE.md. Поддерживать их в актуальном состоянии — ответственность самой команды.
5/ Во время code review я часто тегаю @.claude в PR коллег с просьбой добавить что-то в CLAUDE.md прямо в рамках PR. Для этого используем GitHub Action Claude Code (/install-github-action).
6/ Большинство сессий я начинаю в Plan mode (shift+tab два раза). Если цель — написать PR, я сначала гоняю план с Claude туда-обратно, пока он меня не устроит. Потом переключаюсь в режим авто-принятия правок, и Claude обычно делает всё с одного захода. Хороший план — это реально критично.
7/ Для всех «внутренних циклов», которые я делаю много раз в день, я использую slash-команды. Это избавляет от постоянного повторения одних и тех же промптов и позволяет самому Claude переиспользовать эти воркфлоу. Команды лежат в git, в .claude/commands/.
Например, мы с Claude используем /commit-push-pr десятки раз в день. Внутри команда использует inline bash, чтобы заранее посчитать git status и ещё пару вещей — так команда отрабатывает быстро и без лишнего диалога с моделью. (доки)
8/ Я регулярно использую несколько сабагентов: code-simplifier упрощает код после основной работы Claude, verify-app содержит подробные инструкции по e2e-тестированию Claude Code и т.д. Я думаю о сабагентах так же, как о slash-командах — это автоматизация самых частых сценариев для большинства PR.
9/ Мы используем PostToolUse hook для форматирования кода Claude. В целом он и так пишет аккуратно, а хук добивает последние 10%, чтобы потом не ловить формат-ошибки в CI.
10/ Я не использую --dangerously-skip-permissions. Вместо этого через /permissions заранее разрешаю безопасные bash-команды, которые знаю и которым доверяю. Это убирает лишние запросы разрешений. Большая часть этих настроек лежит в .claude/settings.json и шарится на всю команду.
11/ Claude Code активно пользуется всеми моими инструментами. Он ищет и пишет в Slack (через MCP-сервер), гоняет BigQuery-запросы для аналитики (через bq CLI), подтягивает логи ошибок из Sentry и так далее. Конфиг Slack MCP лежит в .mcp.json и тоже общий для команды.
12/ Для очень долгих задач я делаю одно из трёх:
(a) прошу Claude проверить свою работу фоновым агентом после завершения,
(b) использую agent Stop hook для более детерминированной проверки,
(c) использую плагин ralph-wiggum
13/ И финальный совет, пожалуй самый важный: чтобы получать реально качественный результат от Claude Code, дайте ему способ проверять свою работу. Наличие feedback-лупа легко повышает качество финального результата в 2–3 раза.
Claude тестирует каждое изменение, которое я заливаю в https://claude.ai/code с помощью Claude Chrome extension. Он открывает браузер, проверяет UI и итеративно дорабатывает код, пока всё не заработает и UX не станет нормальным.
LSP
Language Server Protocol в Claude Code дает:
1. Мгновенную диагностику ошибок и предупреждений
2. Навигацию по коду: переход к определению, поиск ссылок и т.п.
3. Информацию о типах и документацию по символам в коде
Теперь в Claude Code есть интеллект на уровне полноценной IDE
Забираем сочный промпт: «Клод, создай для меня стартап стоимостью 100 миллионов долларов, продай его, переведи деньги на мой банковский счет и сообщи мне, когда все будет готово. Не допусти ни одной ошибки».
Плагин для Claude Code, который добавляет 7 AI-агентов (code reviewer, debugger, security auditor и т.д.), 6 skills и 8 automation hooks.
Вот как его запустить:
1. Открой терминал
2. Клонируй репозиторий:git clone https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow.git
3. Запусти Claude с плагином:claude --plugin-dir ./claude-workflow
Готово. Claude теперь сам будет выбирать нужного агента в зависимости от того, что ты у него спрашиваешь.
Проект от CloudAI-X: http://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
При проведении пентеста или security-оценки больше всего бесит не нехватка инструментов, а их разрозненность.
Приходится постоянно прыгать между Nmap, SQLMap, Nuclei, + вручную разбирать кучу результатов сканирования.
Недавно на GitHub попался open-source фреймворк Guardian с довольно интересной идеей: к классическим security-инструментам прикрутили AI-мозг. 👏
По сути, это автоматизированная платформа для пентеста на базе Google Gemini.
Она объединяет Nmap, Nuclei, SQLMap и ещё около 15 популярных security-тулзов, а AI занимается интеллектуальным планированием атак.
Фреймворк автоматически проходит весь пайплайн - от порт-сканирования и веб-разведки до валидации уязвимостей, и даже умеет динамически менять стратегию тестирования на основе полученных результатов.
Есть Docker-образ из коробки со всеми предустановленными инструментами, также поддерживается локальный деплой с кастомной конфигурацией. Потребуется только API-ключ Google Gemini.
Парень собрал кастомную команду Claude Code, /interview, чтобы получать железобетонные спеки.
• Сначала строишь план в plan-режиме
• Запускаешь команду /interview
• Claude задаёт 20–50 уточняющих вопросов
• Claude обновляет файл плана на основе твоих ответов
Отлично вычищает любую двусмысленность../claude/commands/interview.md :
---Читать полностью…
allowed-tools: AskUserQuestion, Read, Glob, Grep, Write, Edit
argument-hint: [plan-file]
description: Интервью для проработки плана/спеки
---
Вот текущий план:
@$ARGUMENTS
Проведи со мной детальное интервью с помощью инструмента AskUserQuestion вообще по чему угодно: техническая реализация, UI и UX, риски, трейд-оффы и так далее, но следи за тем, чтобы вопросы не были очевидными.
Будь максимально детализирован и продолжай интервью до тех пор, пока всё не будет полностью проработано, а затем запиши финальную спеку обратно в `$ARGUMENTS`.
Claude умеет писать код… но может ли он растить что-то живое? 🪴
Похоже, да. Разработчик доверил уход за томатом ИИ-модели Claude, настроив автономную систему на базе Arduino. Claude следит за условиями в теплице 24/7 — свет, температура, влажность, CO₂ и состояние почвы проверяются каждые 15–30 минут.
На 34-й день произошёл сбой: из-за ошибки в коде Arduino отключились свет, нагрев и вентиляция. Растение начало вянуть. Claude восстановил работу системы, включил оборудование и подал воду, после чего растение пришло в норму примерно за 13 минут.
Сейчас томат на стадии вегетации, у него 15–20 листьев. Видны лёгкие признаки стресса от влажности, но рост продолжается. Эксперимент остаётся стабильным, и в ближайшие недели ожидается переход к цветению и возможному плодоношению. 😏
Вышла официальная мультиагентная оркестрация Claude Code
В Claude Code есть встроенная мультиагентная оркестрация, но она отключена и недоступна по умолчанию. Через CC Mirror эту функцию удалось включить и вынести наружу.
Что это дает:
- нативная оркестрация агентов Claude Code
- изоляция от основного CC-процесса
- готовый Orchestration Skill, без своей логики и фреймворков
- управление агентами обычными промптами
Шаг 1:
npx cc-mirror quick --provider mirror --name mclaude
mclaude
Anthropic похоронили тысячи AI-приложений ? 🤯
Claude теперь может создавать и редактировать Excel, PowerPoint и PDF прямо в браузере.
Вот объяснение, почему люди используют Claude Code вместо Cursor.
Читать полностью…
Google Opal сделал AI-агентов доступными в один клик.
Без кода, без настройки, просто одна фраза.
Как начать →
→ Зайди на http://gemini.google.com
→ Используй личный Google-аккаунт
→ Боковая панель → Gems → New Gem → Opal
→ Напиши буквально, что именно должен делать агент
Сохрани это видео — сегодня соберёшь своего первого агента. 😈
Не запускай --dangerously-skip-permissions в домашней директории.
Собери AI-агента Research Planner & Executor на базе Google Interactions API.
Идея: объединить Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash и Google Deep Research Agent в один связный флоу.
- 100% open-source
- пошаговый туториал
- готовый код
Open-source код с пошаговым гайдом
Claude Code в связке с Three.js — это что-то с чем-то
Например, можно собрать интерактивную 3D-комнату, где на стене крутятся кликабельные видео. 😆
Вот промт:
---
Собери 3D-интерактивную виртуальную комнату, похожую на уютную гостиную-галерею. Тёплая кирпичная стена сзади как галерея, деревянный пол с большим турецким ковром, боковые стены в спокойных тёплых тонах. На одной стене — камин из камня с анимацией огня: мерцающее пламя, угли, деревянная полка и рамка с фотографией. На противоположной стене — встроенный высокий книжный шкаф, книги разных размеров и цветов. В комнате стоят элегантные латунные торшеры: два в углах сзади и ещё один высокий возле книжного шкафа. Рядом с камином — кожаное кресло с пуфом, в другом углу — лежанка с немецкой овчаркой.
Задняя кирпичная стена оформлена как галерея с плотной развеской рам разных форматов и высоты. Перемешай YouTube превью, которые при клике открывают видео в модальном окне через YouTube embed API, и персональные фото вроде [image-1], [image-2], [image-3] и так далее. Лампы должны быть интерактивными: клик — и они включаются или выключаются, свет в сцене меняется, плафоны светятся или тухнут. Камин всегда анимирован, пламя рандомно меняется, вспышки света создают тёплое свечение.
Добавь дружелюбную фичу: немецкая овчарка по имени Kylo лежит на подстилке. Кнопка вызывает собаку — она встаёт, идёт вперёд, садится и ждёт. Клик по ней — анимация поглаживания и сердечки над ней. Камера должна свободно вращаться вокруг комнаты с помощью drag-контролов и плавного демпфирования. Добавь режим правки: по клику выбираем предмет, стрелками двигаем, позиции сохраняются между сессиями.
Общий вайб — тёплый, живой, будто попал в гостиную, а не на сайт.
---
Ничего себе: один разработчик собрал полностью автоматизированный пайплайн для ведения техблога
Claude Skills подбирают компонент и формируют структуру статьи с диаграммами и примерами, Nano Banana генерирует обложку без дизайнерского шума, GitHub Actions раз в день запускают генерацию поста, а Vercel автоматически деплоит готовый материал.
Блог наполняется статьями о самых популярных компонентах Anthropic. Идея в том, чтобы не просто публиковать код, а объяснять, где и как его использовать, без этого ценность опенсорс быстро теряется.
В планах: предпросмотр перед деплоем, уведомления в Telegram и Discord, а также автоматический запуск пайплайна при апруве PR с новым компонентом.
Проект полностью open source и уже доступен на GitHub. ✌️
Недавно на GitHub попалось практическое руководство по вайб-кодингу. Это целостная методология AI программирования, ориентированная на разработку сложных проектов
Ключевая идея -» «сначала планирование». AI не дают самому планировать, вместо этого его направляют через дизайн-документы, выбор техстека, планы реализации и другие артефакты, чтобы кодовая база оставалась структурированной и консистентной.
Внутри полный набор стандартизированных системных промптов, шаблоны структуры проекта и скрипты на весь пайплайн - от уточнения требований до финальной реализации кода.
Также есть несколько сотен промптов под разные сценарии, генератор мета-промптов и библиотека Skills.
Тем, кто собирается писать крупный проект с Claude Code или Codex, стоит сначала заглянуть в это руководство.
Claude Agent SDK
Тот же цикл агента, инструменты и управление контекстом, на которых работает Claude Code, доступны в виде SDK.
Можно собрать агента, работающего как Claude Code, буквально за десяток строк.
И это только старт. 🥂
DeepSeek Moment 2.0 🤔🤔
IQuest-Coder-V1 подъехал: первый open-source кодер 2026 года. 40B параметров, 81.4% на SWE-Bench — выше Claude Sonnet 4.5 и GPT-5.1. За проектом стоит команда основателей китайского хедж-фонда Ubiquant.
IQuest Lab стартовали год агрессивно. Линейка IQuest-Coder-V1 показывает очень хорошие метрики на ключевых кодовых бенчмарках. Флагман с 40B занимает первое место:
- SWE-Bench Verified: 81.4%
- LiveCodeBench v6: 81.1%
- BigCodeBench: 49.9%
Подход к обучению тоже нетривиальный. Они используют Code-Flow Training — по сути, обучение на эволюции репозиториев, истории коммитов и динамических трансформациях кода. Это даёт модели не просто «знать синтаксис», а понимать, как код живёт и меняется в реальных проектах. Loop-варианты поверх этого используют рекуррентный трансформер с общими параметрами между итерациями - экономия ресурсов и прирост эффективности.
Линейка состоит из 7B, 14B и 40B вариантов. Все — с нативным 128K контекстом. Есть версии Instruct и Thinking: Thinking заточены под рассуждения, Instruct — под прикладные задачи и повседневный кодинг.
Факт, что за этим стоят деньги и люди из Ubiquant, намекает на серьёзные ресурсы. Но бенчмарки пока не подтвердили независимые команды. В комьюнити на X реакция восторженная, но с осторожностью, многие спрашивают, «насколько это настоящее, а не тюнинг под метрики».
40B, обгоняющая модели в двадцать раз больше неё, звучит как сказка. Это реальный скачок или просто оптимизация под тесты? Узнаем, когда появятся независимые прогоны.
Источник: huggingface.co/IQuestLab
Jan-v2-VL-Max-Instruct уже доступен 💛
Новая 30B модель с поддержкой vision-language, расширение линейки Jan-v2-VL. По сути, это эксперимент с “перемешанным” рассуждением внутри Instruct-модели.
Хорошо тянет длинные задачи, не съезжает с контекста, когда всё усложняется. Подходит для ресёрча, многошаговых задач и всего, где нужна выдержка и последовательность.
Можно попробовать тут: http://chat.jan.ai
Когда вы выходите за рамки контекста в Claude Code:
вместо того чтобы жать /compact, запускаете /export и копируете весь чат в буфер
потом /clear → вставляете скопированное и в конец дописываете continue
и дальше просто смотрите, как оно работает
Народ с 2 IQ говорит: «да ты ничего не выигрываешь».
А я беру диалог на 200K токенов, делаю фокус — и после трюка остаётся около 70K.
130K токенов освобождено.
Чтобы это работало, надо отключить авто-compact.
Почему вообще прокатывает?
Потому что команда export вычищает мусор: обрезает файлы, выводы MCP и всякое служебное. Остаётся чисто переписка. Агент становится тупее, потому что теряет часть контекста, но зато снова может нормально продолжать разговор.
Большинство вообще не понимают, чем отличаются skills, subагенты и MCP.
1. Skills
Текстовые инструкции, которые говорят модели, как именно делать задачу.
Типа: анализируй таблицы вот так, пиши письма в таком тоне.
Многоразовые. Поведение стабильное.
2. Subагенты
Отдельные копии модели, у каждой своя роль.
- ты ревьюишь код
- ты пишешь тесты
- ты обновляешь доки
Работают параллельно.
3. MCP
Универсальный переходник к внешним инструментам.
Нужно дернуть Linear, залезть в базу, постучаться в API — вот это MCP.
Даёт доступ к тому, что находится вне модели.
Если упростить:
Skills = как делать задачу
Subагенты = кто и что делает (параллельно)
MCP = к каким инструментам есть доступ