47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
Thariq из Антропик, поделился годным промтом, которым часто пользуется:
implement <SPEC> and while you do, keep a running implementation-notes.html file (or markdown) with decisions you had to make weren't in the spec, things you had to change, tradeoffs you had to make or anything else I should know
<SPEC> и при этом вести файл implementation-notes.html (или markdown) с заметками о решениях, которых не было в спецификации, изменениях, компромиссах, на которые пришлось пойти и тд.
10 самых быстрорастущих репозиториев на GitHub за предыдущую неделю:
▪️CloakBrowser (+14K звёзд)Читать полностью…
Стелс-версия Chromium, проходящая все тесты на детект ботов. Полноценная замена Playwright с патчами отпечатков на уровне исходников. Пройдено 30/30 тестов.
▪️AiToEarn (+14.8K звёзд)
ИИ для заработка
▪️agentmemory (+11K звёзд)
Постоянная память №1 для ИИ-агентов под кодинг, основанная на бенчмарках из реальных сценариев.
▪️UI-TARS-desktop (+3.5K звёзд)
Опенсорсный стек мультимодальных ИИ-агентов: связка передовых ИИ-моделей и агентной инфраструктуры.
▪️9router (+34.4K звёзд)
Безлимитный бесплатный ИИ-кодинг. Подключает Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Copilot и Antigravity к бесплатным Claude/GPT/Gemini через 40+ провайдеров. Авто-фолбэк, RTK -40% токенов, без упора в лимиты.
▪️DeepSeek-TUI (+31.4K звёзд)
Кодинг-агент для моделей DeepSeek, работающий прямо в терминале.
▪️AI-Trader (+17.0K звёзд)
«AI-Trader: полностью автоматизированный трейдинг с агентной архитектурой».
▪️skills (+18.3K звёзд)
Скиллы для настоящих инженеров от mattpocock . Прямо из директории .claude.
▪️supersplat (+8.3K звёзд)
Редактор 3D Gaussian Splat.
▪️hysteria (+21K звезды)
Сверхбыстрый и устойчивый к цензуре прокси.
Китайские студенты покупают доступ к API GPT-5.4/5.5 и Claude через прокси-продавцов на Xianyu и Taobao почти на 96–97% дешевле обычной цены. 😁
По сообщениям, люди сжигают больше 100M токенов в день примерно за $1 и без остановки вайбкодят.
Используются так называемые «прокси-станции».
Схема простая: кто-то массово закупает API-кредиты или аккаунты, прогоняет весь трафик через свои серверы и перепродаёт доступ по сильно сниженной цене.
Из минусов то , что переписка и промпты, скорее всего, логируются на промежуточной инфраструктуре и уходят в чужое хранилище данных.
Claude Mythos, похоже обошёл систему защиты Apple стоимостью около $2 млрд. Причём через совершенно другой вектор атаки.
По словам исследователей, на поиск уязвимости ушло всего 5 дней и примерно $35K расходов на Mythos API. Для сравнения: эксплойты такого класса на сером рынке обычно оцениваются в диапазоне $5–10 млн.
Команда, которая воспроизвела атаку, подготовила 55-страничный отчёт и лично передала его в штаб-квартиру Apple. Есть надежда, что материалы опубликуют после выхода патча.
Самое интересное: механизм MIE у Apple, судя по описанию, действительно отработал так, как задумывался. Проблема в том, что Mythos нашёл способ полностью обойти защиту через отравление данных, поступающих в чип M5.
На этом этапе становится всё сложнее воспринимать Mythos как очередную демонстрацию возможностей на бумаге.
Как на этой неделе прямо подтвердила red-team команда Anthropic:
вопрос уже не в вычислительных ресурсах. Речь идёт о национальной безопасности.
На случай, если вы пропустили – DeepSeek V4 Flash сейчас доступна бесплатно в OpenCode 🎅
Читать полностью…
Полезный совет, чтобы сократить time-to-first-token (TTFT) для длинных промптов в API: заранее прогрей кеш промпта.
Отправь system prompt раньше user prompt. Claude запишет его в кеш, но не будет генерировать ответ.
Когда придёт реальный запрос пользователя, он попадёт уже в «прогретый» кеш. 🏋️♂️
Как Codex 5.5 medium побеждает Codex 5.5 extra high?
Добавь это правило в Agents.md:
"Не борись с ошибками! Каждый раз, когда ты сталкиваешься с одной и той же ошибкой дважды, изучи веб и найди 3–5 возможных способов её исправления. Затем выбери самое эффективное решение и реализуй его."
C 15 июня подписчики Claude получат отдельный ежемесячный API-кредит – $20, $100 или $200 в зависимости от тарифа.
Эти средства можно использовать для работы с Agent SDK, запуска Claude в интерактивном режиме через claude -p, GitHub Actions и сторонних приложений на базе Claude. При этом обычные чаты и Claude Code расходуют отдельные лимиты и не затрагивают API-баланс
Тем самым Антропики красиво забрали claude -p 😸
https://support.claude.com/en/articles/15036540-use-the-claude-agent-sdk-with-your-claude-plan
> Пока ты работаешь с языковыми моделями:
> обучаешь или дообучаешь свои модели,
> выбираешь модель под задачу,
> или пытаешься понять текущее состояние области,
почти неизбежно возникает вопрос:
как понять, что модель хорошая?
> Ответ — оценка качества. Она везде:
> лидерборды с рейтингами моделей,
> бенчмарки, которые якобы меряют рассуждения,
> знания, кодинг или математику,
> статьи с заявленными новыми лучшими результатами.
Но что такое оценка на самом деле?
И что она реально показывает?
Этот гайд от Hugging Face помогает во всём разобраться. 🌟
/goal - сейчас лучшая команда в Codex, Claude Code и Hermes.
Но большинство используют её не так. Они пишут: «не допусти ошибок». И просто надеются.
Снизу показана структура промпта для реальной задачи: чтобы ранжировать неопределённости перед действием, убивать scope creep и закрывать все незакрытые циклы, которые обычно оставляют другие промпты./goal prompt [структура ниже]
GOAL:Читать полностью…
<один чёткий, измеримый результат; только одна задача>
CONTEXT:
<репозиторий / файлы / архитектура / текущее состояние>
<известные допущения, зависимости и релевантные предыдущие решения>
CONSTRAINTS:
<что нельзя изменять>
<обязательные стандарты / паттерны>
<запрещённые файлы / действия, если есть>
PRIORITY: (необязательно)
<наивысший приоритет>
<вторичный приоритет>
<третичный приоритет>
PLAN:
<сначала разобраться, потом действовать>
<перед нетривиальными изменениями пересказать своё понимание задачи>
<предпочитать минимально достаточные изменения вместо масштабных переписываний>
DONE WHEN:
<проверяемое состояние завершения>
<ожидаемое поведение сохранено или улучшено>
VERIFY:
<тесты / сборка / lint / typecheck / ручная валидация>
<указать, что не удалось проверить и почему>
<включить rollback-план или меры локализации для деструктивных либо high-risk изменений>
OUTPUT:
<краткое summary / документация / audit / результаты>
<изменённые файлы, ключевые решения, риски и дальнейшие шаги>
STOP RULES:
<останавливаться при неоднозначности или риске с высоким impact; не выдумывать архитектуру, поведение или требования>
<показывать неопределённости вместе с ранжированными вариантами с наибольшей уверенностью перед действием, а не задавать открытые уточняющие вопросы>
<не расширять scope после достижения цели>
Небольшой совет по OpenAI Codex:
Необязательно ограничиваться просмотром только одного трэда за раз.
Можно открыть сразу несколько полноценных окон параллельно и работать с несколькими задачами одновременно.
Команда /side позволяет форкнуть текущий диалог в отдельную ветку для временных уточнений или дополнительных вопросов, не засоряя основной контекст.
Также можно назначить хоткей для всплывающего окна Codex, чтобы быстро запускать новые задачи буквально в одно нажатие. 🫡
В Codex добавили импорт из Claude / Claude Code – можно в один клик перенести проекты, диалоги и продолжить работу с того же места
https://chatgpt.com/codex/switch-to-codex/
Как вам такое: Zenbu.js — фреймворк для хакерского/модифицируемого софта
Идея была в том, чтобы можно было редактировать используемые приложения прямо через код-агентов. Из этого вырос Zenbu.js
Zenbu.js позволяет собирать десктоп-приложения, которые пользователь может менять уже после установки. Это достигается за счёт:
- поставки приложения с исходным кодом
- встроенной системы плагинов для расширения логики
npx create-zenbu-app@latest
Слева - водяной знак, который GPT Image 2 встраивает в каждое сгенерированное изображение.
Справа - отпечаток SynthID, который Google встраивает в каждое изображение Nano Banana и Gemini.
Невидим для человеческого глаза. Добавляется во время генерации, а не постфактум. Спроектирован так, чтобы сохраняться после скриншотов, обрезки и сжатия.
Большинство юзеров не осознают, что их вывод помечается на уровне пикселей. Почти все крупные генераторы фоток маркируют контент, и эта метка сохраняется при любом дальнейшем распространении.
Это можно проверить самостоятельно. Content Credentials Verify обнаруживает C2PA-метаданные в изображениях OpenAI. Gemini определяет SynthID при прямой загрузке изображения.
btw: вот исследование, показывающее рабочий обход SynthID от Google на Nano Banana Pro
Думаю, для GPT скоро тоже сделают реверс-инжиниринг таких механизмов 😈
Open Design теперь работает прямо внутри Codex.
Самое сложное в вайб-дизайне это не создать один экран, а сохранить замысел дизайна на всём пути: когда ты итеративно правишь, строишь и выпускаешь продукт.
Теперь ваш агент может работать напрямую с канвой. Дизайн → код → анимация, в одном рабочем процессе.
Вот короткая демонстрация:
1/ Сначала попросите Codex запустить Open Design локально:
«Помоги мне развернуть локально и запустить Open Design внутри Codex: https://github.com/nexu-io/open-design»
В VS Code появилось отдельное окно Agents
Оно позволяет запускать и управлять несколькими сессиями AI-агентов в разных проектах и на разных машинах из одного централизованного интерфейса.
→ изолированные воркспейсы для каждой задачи
→ встроенные браузерные превью
→ ревью изменений в коде и диффов
Майкрософт продолжает потихоньку превращать VS Code в полноценную IDE для вайбкодинга 👍
Грег Брокман, один из основателей OpenAI, поделился скиллом для Codex, который анализирует код-базу и показывает, где можно безопасно улучшить производительность. 🙂
Он сканирует проект и проверяет циклы, повторные обращения, тяжёлые участки рендеринга, паттерны N+1 и места, где сложность можно снизить без изменения поведения.
-> анализ сложности кодовой базы
-> паттерны O(n²), O(n*m), детект повторных проходов
-> оценка сложности до/после
-> безопасные предложения по оптимизации
-> уровень риска + необходимые тесты
-> режим только отчёта по умолчанию
-> установка одной командой
Установка: npx --yes codex-complexity-optimizer
100% открытый исходный код.
POV: используешь Claude Opus 4.7 просто чтобы переименовать одну переменную.
Читать полностью…
Память у агентов, это популярная тема
И надо сказать, чем больше людей подключается к этому направлению, тем интереснее становится. 🔥
Команда ИИ из Tencent потратила целых 6 месяцев, решая одну проблему: ИИ-агенты катастрофически теряли контекст в длинных диалогах.
И у них получилось построить полноценную систему памяти для агентов.
Вот 3 приема, которые они поняли по ходу работы:
1. Сжатие устаревшего контекста прямо во время сессии сократило расход токенов на 61%.
2. Структурированная карта задач для агентов (на базе Mermaid) заметно снизила вероятность того, что агент потеряет нить выполнения в воркфлоу из 30+ шагов.
3. Консистентность личности агента выросла с 48% до 76% после добавления отдельной памяти для persona.
Опенсорс.
Преврати любой сайт в API: с помощью /browser-to-api
Этот скилл анализирует сетевую активность, CDP-логи и поведение сайта, чтобы сгенерировать кастомную OpenAPI-спецификацию.
На демке ниже - Codex одним запросом создаёт полностью документированный клиент OpenTable API 👀
Codex теперь доступен на вашем телефоне. 👨💻
Прямо из мобильного приложения ChatGPT можно:
- ответить на вопрос,
- посмотреть, что нашёл Codex,
- скорректировать направление,
- одобрить следующие шаги,
- или добавить новую идею.
При этом Codex продолжит работать на вашем ноутбуке, Mac mini или devbox-е.
Функция начинает распространяться уже сегодня в режиме preview на iOS и Android во всех поддерживаемых регионах.
На Windows появится в ближайшее время.
Антропики временно увеличили еженедельные лимиты на 50%
Акция уже действует и продлится до 13 июля 🤑
Годнота: есть NPM-утилита, которую можно использовать в dev-режиме – она позволяет кликать прямо по UI, указать ИИ, что именно нужно изменить, а затем копировать фидбэк напрямую в ваши ИИ-инструменты для кодинга.
→ инспектит и аннотирует любой элемент
→ генерирует точный контекст компонента
→ работает с Claude Code, Cursor и другими
→ больше никаких расплывчатых промптов и скриншотов
Вместо того чтобы вручную объяснять свой UI… ИИ уже понимает, что вы имеете в виду 👍
Теперь любой может создавать RL-среды для обучения. Для этого разработали скилл - RL_Envs_101
- Можно создавать среды в нескольких фреймворках, таких как OpenEnv, OpenReward, Verifiers, NemoGym и др
- в репозитории есть живые рабочие примеры сред, на которые может ссылаться ваш кодинг агент
- скилл изначально рассчитан на то, чтобы определить, какой тип модели вы обучаете, и уже с учётом этого создавать среду
$ npx skills add adithya-s-k/RL_Envs_101
Как заставить Claude работать, пока задача не будет доведена до конца?
Claude Code помогает с этим несколькими способами, включая одну функцию, которую недавно зарелизили: /goal
Задаёте условие завершения — и Claude продолжает работать, пока оно не будет выполнено:
/goal all tests in test/auth pass and the lint step is clean
/loop, чтобы запускать Claude в цикле./schedule запускает Claude по расписанию.stop hook даёт программный контроль над тем, когда Claude разрешено завершить работу.auto mode, который можно включить через Shift + Tab в CLI или через селектор режимов в десктопной версии./goal
Читать полностью…
Новое в Claude Code: agent view – единый список всех ваших сессий
Теперь все активные агентские сессии видны на одном экране: что сейчас выполняется, что ждёт вашего ответа, а что уже завершено. На запрос агента можно ответить прямо из общего списка, без перехода в отдельную сессию.
Фича уже доступна на всех платных планах в формате research preview 👍
https://claude.com/blog/agent-view-in-claude-code
Превращаем агентов в дизайн-исследователей: Lazyweb
Собирает 250 тыс. экранов рабочих приложений, чтобы искать готовые паттерны и опираться на лучшие решения при создании интерфейсов.
Легко подключается к Claude, Codex или Cursor через MCP. Можно собирать референсы и вручную.
Доступен бесплатно и без лимитов. 😃
Безопасники, это для вас: Daybreak
Daybreak объединяет самые мощные модели OpenAI, Codex и партнёров по безопасности, чтобы ускорить процессы киберзащиты и обеспечить непрерывную защиту ПО.
- Находите и устраняйте уязвимости
- Разгружайте накопившийся бэклог безопасности
- Автоматизируйте обнаружение, валидацию и реагирование на угрозы
Исследователи нашли способ ускорить большие языковые модели в 8.5 раза? 🤓
Спекулятивное декодирование — довольно эффективный способ решить проблему узкого места одного токена в традиционном инференсе больших языковых моделей.
Сначала маленькая черновая модель генерирует несколько следующих токенов, затем большая модель проверяет их все сразу за один прямой проход.
Если токен на любой позиции оказывается неверным, сохраняется всё до него, после чего генерация продолжается с этой точки. Такой подход никогда не работает хуже обычного декодирования.
Но текущие черновые модели в спекулятивном декодировании всё ещё предсказывают токены по одному. Из-за этого сам этап черновой генерации становится узким местом, ограничивая ускорение в реальных сценариях примерно 2–3 разами.
DFlash — новая техника, которая заменяет авторегрессионную черновую модель на облегчённую блочную диффузионную модель, предсказывающую все токены параллельно за один проход.
Стоимость черновой генерации остаётся постоянной независимо от количества спекулятивно предсказываемых токенов.
Дополнительно черновая модель получает скрытые признаки из нескольких слоёв целевой модели, которые внедряются в каждый слой генерации черновика. Благодаря этому она делает заметно более точные предсказания по сравнению с моделью, работающей без такого контекста.
В демонстрации выше обычное декодирование работает со скоростью 48.5 токена в секунду. DFlash достигает 415 токенов в секунду на той же модели без какой-либо потери качества.
Техника уже интегрирована в vLLM, SGLang и Transformers, а модели для черновой генерации доступны на HuggingFace для Qwen3, Qwen3.5, Llama 3.1, Kimi-K2.5, gpt-oss и многих других моделей.
- репозиторий на GitHub
KV-кэширование — ещё одна обязательная техника для ускорения инференса больших языковых моделей. Вот об этом статья.