47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
OpenClaw получил нечестное преимущество над всеми остальными AI-агентами
Теперь он умеет использовать Scrapling, чтобы скрейпить любые сайты и не отлетать на Cloudflare. И тебе не нужно поддерживать селекторы, когда сайт обновляет структуру.
- В 774 раза быстрее, чем BeautifulSoup.
- Нулевое детектирование бота.
- Нативно обходит ВСЕ защиты Cloudflare.
Полностью open source (100%). 🎸
AGENTS.md-файлы не масштабируются дальше умеренных кодовых баз.
В последнее время об этом много спорят.
Если ты делаешь серьезный софт с Claude Code или любым агентным инструментом, один-единственный AGENTS.md в какой-то момент тебя подведет. Эта статья показывает, что идет дальше.
Прототип на 1 000 строк можно целиком описать одним промптом. Система на 100 000 строк так не работает. ИИ нужно снова и снова, надежно и последовательно, объяснять: как устроен проект, каким паттернам следовать и каких ошибок избегать.
Однофайловые манифесты очень быстро упираются в потолок.
В новой статье Codified Context описана трехуровневая инфраструктура, собранная в ходе реальной разработки распределенной C#-системы на 108 000 строк кода: 283 сессии за 70 дней.
Система использует трехуровневую архитектуру памяти:
- конституция горячей памяти (660 строк, всегда загружается)
- 19 специализированных доменных агент-экспертов (в сумме 9 300 строк), которые вызываются под конкретные задачи
- база знаний холодной памяти из 34 спецификаций (~16 250 строк), по которой делают запросы по требованию через MCP retrieval-сервер
За 283 сессии это дало 2 801 человеческий промпт, 1 197 вызовов агентов и 16 522 автономных хода агента, примерно по 6 автономных ходов на один человеческий промпт, при соотношении knowledge-to-code 24,2%.
Ключевой момент: ничего не проектировали заранее. Каждый новый агент и каждая спецификация появлялись из реального фейла: повторяющегося бага, архитектурной ошибки, забытой договоренности. Это фиксировали так, чтобы больше никогда не приходилось заново объяснять одно и то же, превращая документацию в опорную инфраструктуру, от которой агенты зависят как от памяти, а не как от справочника.
Кому интересно: https://arxiv.org/abs/2602.20478 👃
Тут подогнали опенсорсный веб-интерфейс для OpenClaw : ChatClaw 🤙
- WebSocket напрямую к Gateway: стриминг ответов, несколько сессий, Markdown и подсветка кода.
- Чистый фронт без бэка: API-ключи и история чатов полностью хранятся локально (Dexie.js), данные вообще не уходят с устройства.
- Сделано на Next.js 16 + Tailwind + shadcn/ui, адаптив под разные экраны.
- Воссоздаёт минималистичный UI как у Claude, есть переключение светлая/тёмная тема и экспорт истории/конфигов.
ИСХОДНИКИ
Alibaba выкатили для комьюнити AI-агентов бесплатную прод-песочницу.
OpenSandbox это фулл-стэк платформа, чтобы безопасно гонять недоверенный код агента:
- единые API + SDK под разные языки
- рантаймы на Docker и Kubernetes, заточенные под агент-сценарии
- автоматизация браузера, десктоп (в стиле VS Code) и изоляция сети из коробки
- рассчитано на код-агентов, GUI агентов, оценку агентов и вообще любые задачи, где надо запускать код в изоляции
Это не пет-проект, а опенсорс от Alibaba. На GitHub сейчас около 2.5k звёзд (цифра, естественно, быстро меняется).
Короче, безопасную инфраструктуру под агентов, которую обычно пришлось бы пилить самому, тут просто отдают готовой. 😊
Можно моментально прокачать вайбкодинг-фронтенд в 10 раз, просто выучив, как называются разные UI-компоненты: https://component.gallery/
А то Opus, конечно, генерит дефолтные шаблоны, потому что из словаря у тебя только menu и button. 🤭
Сохраняем себе: этот свежий репо с claude-code-best-practice
Там в одном месте собраны продакшн-готовые агенты, память между сессиями, кастомные хуки, skills и команды.
Кстати, Anthropic выкатили новую фичу auto-memory.
Теперь Claude запоминает то, что узнаёт о тебе между сессиями: контекст проекта, паттерны дебага, предпочитаемые подходы, и потом подтягивает это сам, без того чтобы тебе приходилось что-то вручную записывать.
Теперь можно думать так: Claude.MD это твои инструкции для Claude, а Memory.MD это черновик памяти Claude, который он сам обновляет. Если попросишь Claude что-то запомнить, он запишет это туда.
Почитай доки, чтобы подробнее разобраться с памятью и тем, как она работает 🙂
Благодарность от Антропиков: Claude Max за их счёт
Они объявили о раздаче 6 месяцев бесплатного Claude Max 20x мейнтейнерам и core-контрибьюторам open source.
Условия: вы основной мейнтейнер или участник core-команды публичного репозитория с 5 000+ звездами на GitHub или 1M+ месячных скачиваний в NPM. За последние 3 месяца у вас были коммиты, релизы или ревью PR.
Если вы поддерживаете штуку, от которой экосистема тоже зависит, все равно подавайтесь и расскажите про нее.
Подать заявку ❤️
Один гений навайбкодил 3D-город, где каждый разработчик на GitHub это здание.
Чем больше коммитов, тем выше здание.
Чем больше репозиториев, тем шире основание.
Светящиеся окна это недавняя активность.
100% опенсорс
😱😱😱
Находка дня: Nimble skill 💃
Этот скилл возвращает структурированные данные, разложенные по таблицам, с которыми можно сразу работать.
Например:
Попроси Claude Code найти все аренды 2-комнатных квартир в конкретном районе, опубликованные за последние 48 часов, вытащить цену, метраж и URL объявления с нескольких сайтов, и выгрузить все в таблицу.
В итоге ты получишь таблицу, где данные нормализованы между разными источниками.
Он ищет в реальном времени и возвращает структурированный результат.
Он умеет разбирать самые разные сайты, включая те, где контент рендерится на клиенте через JavaScript.
Если ты собираешь агентов, которым нужны веб-данные, этот скилл прям 10/10.
Вот ссылка на сам скилл, а как это работает, смотри в их документации
Кто-то сделал расширение для VS Code, которое превращает твоих AI-агентов в пиксельных персонажей.
Они работают в виртуальном офисе прямо в сайдбаре и ходят там, пока занимаются твоим кодом.
100% опенсорс ❤️
Remote Control теперь официально в Claude Code от Anthropic
С помощью её можно запускать локальные сессии из терминала, а потом продолжать их с телефона. Можно выйти прогуляться, увидеть солнце, выгулять собаку и не выпадать из потока. ❤️
Сейчас идет постепенный rollout для пользователей Max в режиме research preview. Попробовать можно через /remote-control.
Новое: добавь markdown.new перед любым URL и получишь чистый Markdown на выходе.
Cloudflare Markdown for Agents классный, но работает только для сайтов, где это включено. markdown.new работает с ЛЮБЫМ сайтом в интернете.
На 80% меньше токенов. Бесплатно и без регистрации.
Ещё вчера добавили фичу: File to Markdown
Можно загрузить любой файл:
- PDF, DOCX, ODT
- Excel, Numbers, CSV
- Изображения (OCR + саммаризация на базе AI)
API тоже есть, ключ не нужен.
Подробнее: markdown.new/file-to-markdown ✋
Один гений навайбкодил ультрабыструю Linux-подобную ОС прямо в браузере: http://lifo.sh
По сути, это маппинг Linux API на browser API.
Теперь можно запускать недоверенный код. Он уверяет что, возможно, облачный sandbox вам уже не нужен. Сделано и для агентов, и для людей.
Сейчас проект очень экспериментальный. В нем реализованы kernel, shell с interpreter, lexer, parser, pipe и redirection. Почти нет времени загрузки
Помимо базовых команд, он маппит Node API, такие как fs и http, поверх браузерных сетевых вызовов. Конечно, тут еще много чего нужно доделать
Он навайбкодил это за выходные и выкладывает, чтобы собрать фидбек и понять, решает ли это ваши задачи, человеческие или агентные.
Заходите и пробуйте: http://lifo.sh 🖐
На Hacker News сейчас в топе вот эта статья: https://mksg.lu/blog/context-mode
Рекомендую глянуть, автор придумал подход Context Mode, чтобы экономить токены контекста.
Когда дергаешь MCP, вызов инструмента жрет контекст с двух сторон: и вход, и выход тратят токены.
Решение автора: Context Mode.
Он добавляет прослойку между Claude Code и выводом внешних инструментов. Главная цель: не пускать сырые большие куски данных в контекстное окно. За счет этого можно получить до 98% экономии контекста.
Как это работает:
1. Песочница и изоляция выполнения. Каждый вызов инструмента крутится в отдельном подпроцессе, есть поддержка 10 рантаймов (JS, Python и т.д.). В контекст возвращается только результат из stdout, а исходный объемный вывод остается внутри песочницы и не попадает в контекст.
2. База знаний + сжатый вывод. Markdown-контент индексируется через SQLite FTS5 virtual table + BM25 ranking + Porter stemming. Когда модели нужно, она точечно вытягивает нужные блоки кода, вместо того чтобы пихать в контекст резюме или весь текст целиком.
Данные из тестов автора:
➡️Playwright snapshot: 56 KB -> 299 B
➡️20 GitHub Issue: 59 KB -> 1.1 KB
➡️500 access logs: 45 KB -> 155 B
➡️Анализ CSV на 500 строк: 85 KB -> 222 B
➡️153 git commit logs: 11.6 KB -> 107 B
По идее очень похоже на то, что Cloudflare раньше выпускали как Code Mode.
100% опенсорс 👋
Коллеги, кто до сих пор не выкупил, что умеет OpenClaw, лучше просто идите и форкните этот GitHub.
Автор собрал 30+ приземленных кейсов. Про шаблоны, которые можно взять и запустить. Обычному человеку достаточно подставить свой контент, и уже будет работать.
Какие есть практичные кейсы?
- Автоматически собирать и кратко суммировать самое годное из твоих любимых сабреддитов на Reddit
- Тянуть свежие видео с YouTube-канала и делать по ним саммари
- Агрегировать RSS / X / GitHub / и вообще тех. новости со всего интернета
- Помогать с маркет-ресерчем
- И даже прогонять весь пайплайн разработки игры
Много полезных кейсов. 👃
Ollama теперь умеет запускать сабагентов в OpenCode.
Можно распараллеливать задачи, которым нужен более длинный контекст: ресёрч, рефакторинг и код-ревью.ollama launch opencode
Гений закрыл серьёзную слепую зону в недавно вышедшем skill для fine-tuning от HuggingFace
HuggingFace выпустили skill, который можно подключить к Claude или любому кодинг-агенту, и он позволяет дообучать open-source LLM-ки на обычном тексте.
Агент сам делает выбор GPU, сабмитит джобу, мониторит прогресс и пушит готовую модель на Hub.
Но есть нюанс.
Он предполагает, что у тебя уже есть чистый датасет на HuggingFace Hub.
А в реальности данные, на которых чаще всего хочется дообучаться, живут в Twitter, LinkedIn, Reddit, Amazon и на других платформах за антибот-защитой.
Поэтому гений интегрировал Bright Data Web MCP в этот skill, чтобы кодинг-агент мог собирать данные из веба перед тем, как запускать обучение:
- Скрапить данные с платформ вроде YouTube, Amazon или Reddit, при этом CAPTCHA и антибот-системы обрабатываются автоматически.
- Преобразовывать собранный контент в датасет для fine-tuning в нужном формате.
- Валидировать датасет, подобрать GPU-железо и отправить training job в HuggingFace.
- Следить за ходом обучения и пушить готовую модель на Hub.
С этим обновлением теперь можно сказать Claude что-то вроде:
"Собери топ-500 обсуждений про Python с Reddit, конвертни их в instruction-response пары и дообучи Qwen3-0.6B на этом датасете через SFT."
И агент дальше сам сделает сбор данных, форматирование, обучение и деплой в одном пайплайне.
Оригинальный skill от HuggingFace отлично закрывал часть с обучением, её и не трогали.
Чувак просто добавил недостающий слой сбора данных через Bright Data MCP, который поддерживает 60+ web data tools для 40+ платформ.
Почему именно Bright Data?
Агентам в вебе часто прилетают IP-блокировки и CAPTCHA. Bright Data берёт это на себя за кулисами.
Это позволяет масштабировать скрейпинг без постоянных блоков, симулировать действия реального пользователя на сложных сайтах и работать как с real-time, так и с историческими данными с 40+ платформ.
100% опенсорс 💼
Что на самом деле выбирает Claude Code, если попросить его что-то собрать, вообще не называя в запросе никакие инструменты.
Парни 2 430 раз натравили Claude Code на реальные репозитории и смотрели, что он выбирает. Ни в одном промпте не было названий инструментов. Только открытые, не зауженные вопросы.
3 модели · 4 типа проектов · 20 категорий инструментов · 85,3% доля извлечений
Главный вывод: Claude Code скорее строит, чем покупает. Custom/DIY это самый частый одиночный ярлык, который удалось извлечь: он всплыл в 12 из 20 категорий (при этом он размазан по категориям, тогда как конкретные инструменты обычно привязаны к одной категории). Когда его просят “добавь feature flags”, он собирает конфиг-систему на env vars и раскатку по процентам вместо того, чтобы рекомендовать LaunchDarkly. Когда просят “добавь auth” в Python, он пишет JWT + bcrypt с нуля. А если он всё-таки выбирает инструмент, то выбирает жёстко и без метаний: GitHub Actions 94%, Stripe 91%, shadcn/ui 90%.
Полный отчёт здесь: https://amplifying.ai/research/claude-code-picks
Boris Cherny поделился тем, что ждёт нас в следующей версии Claude Code:
Они добавляют два новых скилла: /simplify и /batch. Он сам пользуется обоими каждый день и очень хочет поделиться ими со всеми. ✅
Вместе эти скиллы автоматизируют большую часть рутины, которая раньше требовалась, чтобы:
1. довести pull request до продакшена
2. делать простые, параллелящиеся миграции кода/simplify
Использует параллельных агентов, чтобы подтянуть качество кода, поднастроить производительность и проверить соответствие CLAUDE.md.
Пример: "hey claude сделай это изменение в коде, а потом запусти /simplify"/batch
Интерактивно помогает спланировать миграцию кода, а потом выполняет её параллельно десятками агентов.
Каждый агент работает в полной изоляции через git worktrees, прогоняет тесты и только потом поднимает PR.
Пример: "/batch migrate src/ from Solid to React"
Кто-то сделал интерактивный визуализатор GPT, который показывает каждый шаг того, как модель генерирует ответ. Не только финальный результат, а весь пайплайн. 🧸
Читать полностью…
Исследователи задали Claude простой вопрос: "Я хочу помыть машину. Автомойка в 100 метрах. Мне идти пешком или ехать?"
Claude ответил: идти пешком.
Все крупные LLM ответили: идти пешком.
Правильный ответ: ехать.
Машина должна оказаться на мойке. И вот что самое дикое: в модели не поменялось вообще ничего. Поменялась только архитектура промпта.
Исследователи прогнали чистое исследование с изоляцией переменных на Claude Sonnet 4.5. Голый промпт? 0% правильных.
Добавили аккуратно оформленную роль эксперта? Всё ещё 0%.
Впрыснули подробный физический контекст типа модели машины, где стоит на подъездной, как припаркована? 30%.
Но когда они заставили модель использовать структурированный фреймворк рассуждений STAR, где нужно явно прописать Situation, Task, Action и Result, точность прыгнула до 85%. Если совместить STAR с профайл-данными, получалось 95%. Добавили сверху RAG и дошли до 100%.
Ключевой механизм сидит внутри шага "Task".
Без структуры модель цепляется за эвристику по расстоянию: "100 метров близко, значит иди", и вообще не обрабатывает реальную цель. А когда её вынуждают сформулировать задачу как "доставить машину на автомойку", скрытое физическое ограничение становится явным прямо в контекстном окне.
Знание у модели уже было. Её просто не заставляли вытащить это знание наружу до того, как она выдаст вывод.
Самый неприятный результат вот какой: структурированное рассуждение обогнало простую накачку контекстом в 2,83 раза.
Больше фактов почти не помогало. Помогали нормальные когнитивные подпорки. Это переворачивает дефолтный индустриальный инстинкт. Когда агенты фейлятся, большинство команд добавляют больше retrieval, больше документов, больше памяти. А это исследование говорит, что узкое место не в отсутствии инфы. Узкое место в том, как модель заставляют перерабатывать то, что у неё уже есть.
Та же модель. Те же параметры. Скачок качества рассуждений на 55 процентных пунктов. Это не масштабирование.
Это архитектура на уровне промпта.
Кому интересно, вот статья - https://arxiv.org/abs/2602.21814 🌯
Пора переосмыслить то, как мы строим agent skills, а именно перестать лепить их как документацию для людей, так как это жрет токены и провоцирует галлюцинации.
Вот сжатый набор ключевых best practices (чтение меньше 5 минут), который поможет нам писать skills лучше.
Зацени: https://github.com/mgechev/skills-best-practices 📰
Perplexity завезли новую фичу: Perplexity Computer. 🤙
Computer объединяет все актуальные возможности ИИ в одну систему: ресерч, дизайн, код, деплой и ведение проекта end-to-end.
Ключевое, то что это мульти-модельная система. Computer запускает саб-агентов параллельно и подбирает под каждую задачу наиболее подходящую модель (в т.ч. через Opus). Всего роутит работу между 19 моделями.
Плюсом Computer персонализирован под тебя, помнит твою прошлую работу и по умолчанию безопасен. Есть сотни коннекторов, персистентная память, файлы и доступ к вебу, и всё это поверх инфраструктуры Perplexity.
Модель оплаты: по факту использования, с опциональным выбором модели для саб-агентов и лимитами расходов.
Можно выбирать разные модели для разных задач саб-агентов и контролировать расход токенов.
Пользователи Max получают 10 000 кредитов в месяц, включенных в подписку.
Также выдают разовый бонус 20 000 дополнительных кредитов: его начислят при запуске текущим пользователям и при регистрации новым. Бонус сгорает через 30 дней после начисления.
Доступно в веб-версии для подписчиков Max уже сегодня, а скоро появится и для Perplexity Pro и Enterprise.
❤️ Мем дня: Claude Sonnet 4.6 задали вопрос на китайском:
«你是什么模型?» (Что ты за модель?)
А она уверенно ответила:
«我是 DeepSeek.» (Я DeepSeek)
Спросили на французском:
nom du modèle (название модели?)
А в ответ: ChatGPT
😅
Забавно, то, что они недавно обвинили DeepSeek в «industrial-scale distillation attacks».
В копилку скиллов : skill для draw.io в Claude Code.
Описываешь диаграмму, получаешь редактируемый PDF, PNG или SVG. В каждый файл встраивается полный XML от draw.io, так что его можно в любой момент заново открыть и отредактировать.
Исходники 👍
Hugging Face выкатили плагин, который превращает Claude Code, Gemini и Cursor в полноценных ML-инженеров.
Называется HF Skills, и он полностью бесплатный.
Одна команда, и твой AI-агент сможет:
→ Дообучать LLM через SFT, DPO или GRPO, с встроенным выбором железа и оценкой стоимости
→ Создавать и трансформировать датасеты через SQL-запросы
→ Автоматически подтягивать актуальные benchmark-оценки из Artificial Analysis API
→ Публиковать вашу arXiv-статью в HF Hub и за один проход связывать ее с вашей моделью
→ Мониторить training runs в реальном времени через дашборды, синхронизированные с HF Spaces
Архитектура предельно простая.
Каждый скилл это папка с файлом SKILL.md. Агент читает его и сразу понимает, как обрабатывать сложные ML-воркфлоу, с которыми раньше вообще не умел работать.
Совместимо со всем: Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, Cursor.
Установка занимает 10 секунд:/plugin install hugging-face-cli@huggingface/skills
Дальше просто общаетесь как обычно:
"Оцени GPU memory для fine-tune модели на 70B."
"Стримь новые строки в мой датасет."
"Свяжи мою статью с моей model card."
2.1K звезд. Apache 2.0. 👜
Мне очень нравится читать гайды по Claude Code, которые пишут инженеры:
🤔Например недавно прочитал этот, автор которого работает в Cloudflare. Там он делится тем, как использует CC по фазам:
1. Research: глубоко прочитать указанный каталог/модуль кода и выдать подробный отчет в research.md
2. Planning: на основе research сгенерировать подробный plan.md (этот plan)
3. Annotation Cycle: прямо в plan.md оставить комментарии под свои требования, попросить CC обновить plan, и так повторять, пока не устроит
4. По plan сгенерировать Todo List
5. Implement: полностью реализовать
6. Feedback & Iterate: давать короткие команды с фидбеком и итеративно улучшать
Шаг 3 и шаг 6 прям очень свежие. И конечно, в статье куча деталей, которых нет в этом кратком пересказе. Вообще многие агенты могут пройти тем же пайплайном от начала до конца, так что текст стоит внимательно прочитать.