Вайб-кодинг

Наконец-то нормальный backend для агентов, который реально работает 🔫 xpander — это готовый к продакшену plug-and-play backend для Agent-систем. Он берет на себя всё: память, инструменты, состояние, версионирование, guardrails и прочие штуки, с которыми обычно возишься вручную. Совместим с любыми фреймворками => CrewAI, Agno, Langchain и другими. И самое приятное - можно полностью развернуть у себя https://xpander.ai/

Когда используешь AI-инструменты вроде Claude Code или CodeX, код вроде работает, но понять, насколько он качественный, нет ли там мусора или скрытых багов, для новичков это часто тёмный лес. 😢 В таких случаях пригодится pyscn - инструмент для анализа качества Python-кода. Он проверяет AI-сгенерированный код со всех сторон и делает это очень быстро, до 100 000 строк в секунду. Помимо поиска мёртвого и дублированного кода, pyscn умеет оценивать связность модулей и сложность функций.

Ничего необычного, просто Gemini 3 Pro умеет поднять полноценную симуляцию macOS и Windows прямо в браузере... с одного промпта. 😱 Всего 900 строк кода и перед тобой рабочий интерфейс с меню, анимациями, тулзами, встроенным браузером и даже терминалом. И всё это модель сгенерила за 172 секунды. Посмотреть демку можно здесь: CodePen По слухам, релиз ожидается уже на этой неделе. А первые тестеры называют Gemini 3 Pro «лучшим ИИ для кодинга». 😨

Разработчик из FAANG выпустил курс: Основы RAG с помощью LangChain на Stepik В этом курсе ты разберёшься, что такое RAG и как он объединяет поиск и генеративный ИИ. Поймёшь, как устроена его архитектура, и научишься собирать собственные RAG-пайплайны с помощью LangChain. В практике создашь рабочее приложение на Streamlit, чтобы пользователи могли удобно взаимодействовать с твоим решением. После курса ты будешь уметь применять RAG на практике и строить свои ИИ-системы на его основе.

Курс можно приобрести со скидкой 35% по ссылке: тут ( действует 2 дня)

Lovable получил нереальное обновление 🤯 Теперь можно создавать полноценные AI-веб-приложения (frontend + backend) просто с помощью текстовых промптов. Новые возможности AI и Cloud позволяют системе понять идею, собрать интерфейс, настроить серверную часть и автоматически подключить AI-модели. Я собрал генератор GitHub-портфолио на базе AI за несколько минут — полностью рабочий, без какой-либо ручной настройки.

Отличные новости для пользователей Netlify 🔥 Теперь в Netlify появились AI Agent Runners — агенты, которые позволяют исправлять, обновлять и деплоить код прямо из панели управления, просто вводя текстовые команды. Поддерживаются Claude, OpenAI и Gemini. По умолчанию система создаёт preview изменений, и когда всё готово — можно в один клик выкатить их в прод. В демо я заменил всего одну фразу — с “Showing our” на “Check our”, чтобы показать, насколько это работает плавно

Собери мультимодальную команду UI/UX-агентов на Google ADK и Gemini 2.5 Flash Nano Banana. Просто загрузи скриншот лендинга — агенты проанализируют дизайн, дадут экспертный фидбек и сгенерируют улучшенную версию. 100% open source код. Пошаговое руководство с открытым исходным кодом

Google только что выкатил секретное оружие для разработчиков. Теперь можно собирать AI-приложения за минуты. → Установи расширение Genkit для Gemini CLI. → Оно само генерирует воркфлоу. → Читает трейсы и само фиксит код. → Всё это бесплатно и с открытым исходником. В 2025 году скорость — твое единственное преимущество.

Этот репозиторий —> просто находка В нём собраны практические туториалы по созданию AI-агентов, готовых к продакшену, с реальными кейсами и полным исходным кодом. Плюс пошагово показано, как их деплоить. https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production

Gitvizz превращает код в интерактивный граф Новый инструмент Gitvizz решает вечную боль разработчиков —> разобраться в структуре чужого проекта. Он мгновенно визуализирует репозиторий, показывая связи между файлами и модулями прямо в виде интерактивного графа. Посмотреть можно на gitvizz.com

Это лучший способ вырваться из «AI-цикла». Когда агент застрял и вы крутитесь по кругу, просто попросите его: - придумать 5 вариантов рефакторинга, - оценить каждый, - и выбрать самый надёжный. Сработало с первого раза — после 20 минут борьбы с GPT-5 и Sonnet.

Anthropic запустила Claude Code Plugins в открытой бете. Теперь можно устанавливать и делиться наборами slash-команд, агентов, MCP-серверов и хуков прямо внутри Claude Code. Чтобы начать, добавь маркетплейс:

/plugin marketplace add user-or-org/repo-name

Затем можно просматривать и ставить плагины через меню /plugin Попробуй рабочий процесс с несколькими агентами, который используют сами разработчики Claude Code:

/plugin marketplace add anthropics/claude-code
/plugin install feature-dev

Любой может разместить свой маркетплейс или плагин — достаточно git-репозитория с файлом .claude-plugin/marketplace.json. Подробнее: тык

Создан Sora MCP 🎬 Сервер может генерировать видео, делать ремиксы, проверять их статус и скачивать в любую выбранную папку. https://github.com/Doriandarko/sora-mcp

RIP fine-tuning ☠️ Похоже, ему действительно конец — новое исследование из Stanford всё перевернуло. Называется Agentic Context Engineering (ACE), и его суть в том, что модель можно сделать умнее без единого изменения весов. Вместо дообучения ACE развивает сам контекст. Модель сама пишет, анализирует и переписывает собственный промпт, превращаясь в систему, которая обучает себя сама. Представь, что модель ведёт растущую тетрадь заметок: каждая ошибка превращается в стратегию, каждый успех — в правило. Результаты реально дикие: → на 10,6% лучше, чем GPT-4-агенты в AppWorld → на 8,6% лучше в финансовых задачах → на 86,9% дешевле и быстрее → без разметки, только на обратной связи Все гонялись за «короткими и чистыми» промптами, а ACE делает наоборот — строит длинные, эволюционирующие “плейбуки”, которые ничего не забывают. И это работает, потому что LLM-ам нужна не простота, а плотность контекста. Если технология масштабируется, следующая эпоха ИИ будет не “fine-tuned”, а self-tuned. Эра живых промптов начинается. 👍 https://www.arxiv.org/abs/2510.04618

В 10 раз удобнее → чем GitHub для работы с pull request’ами. Честно, ничего лучше Graphite для слияния кода я пока не видел. Работать с агентом прямо внутри открытых PR → это вообще другой уровень: комментарии, обсуждения, правки и постоянная итерация в одном потоке. Агент может объяснить, что делает конкретная строка кода. Помогает закрывать комментарии. Предлагает улучшения для PR. Отмечает потенциальные риски и подсказывает, как их исправить. Может сразу редактировать файлы и применять изменения. UX у него просто делает GitHub. Отдельное спасибо команде → за ранний доступ, поддержку 🌟

Гугл только что опубликовал новый репозиторий на GitHub под названием “computer-use-preview”. Это ранняя версия модели Computer Use на базе Gemini — агента, который может управлять браузером и выполнять задачи по простым текстовым инструкциям. Вы можете попробовать её локально через Playwright или удалённо через Browserbase, используя Gemini Developer API или Vertex AI. Проект открыт и распространяется по лицензии Apache 2.0. https://github.com/google/computer-use-preview

Новая AI-модель от Samsung, в 10 000 раз меньше, чем DeepSeek и Gemini 2.5 Pro, но уже превзошла их на ARC-AGI 1 и 2. Tiny Recursive Model (TRM) примерно в 10 000 раз компактнее типичных LLM, но умнее, потому что мыслит рекурсивно, а не просто предсказывает текст. Сначала она делает черновой ответ, затем создаёт скрытую «рабочую тетрадь» для рассуждений, многократно критикует и улучшает свою логику (до 16 циклов), и на каждом цикле выдаёт более точный результат. Этот подход показывает, что интеллект определяется архитектурой и циклом рассуждений, а не только размером модели. Он позволяет создавать мощные и эффективные модели, которые работают дешево, проверяют идеи нейросимволической обработки и делают высококачественное рассуждение доступным для большего числа приложений. Гитхаб: https://github.com/SamsungSAILMontreal/TinyRecursiveModels Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2510.04871v1

Google потряс мир. Они решили кошмар с безопасностью кода, который десятилетиями мучил разработчиков. Новый AI-агент DeepMind «Codemender» автоматически находит уязвимости в коде и исправляет их. Уже выпущено 72 серьёзных исправления для крупных open-source проектов. Это просто невероятно. Больше никаких бесконечных поисков багов. Больше не нужно молиться, чтобы не пропустить что-то критичное. Codemender тихо исправляет всё за вас. Безопасность кода получила серьёзное обновление. 🔨

Google представил расширения для Gemini CLI и одновременно запустил маркетплейс, где уже доступно более 70 расширений. Расширения объединяют MCP-серверы, контекстные файлы и кастомные команды, чтобы «обучить» Gemini работать с любыми инструментами Установить расширение можно командой: gemini extensions install <GitHub URL или локальный путь>

Один разработчик создал открытый проект Site-to-RAG — инструмент, который превращает любой сайт в данные, готовые для RAG Просто вставь URL, и инструмент за секунды выдаст чистые, структурированные фрагменты текста с тегами для ссылок и учетом бюджета токенов. Идеально подходит для обучения AI-моделей без ручной подготовки данных. https://github.com/hyperbrowserai/examples/tree/main/site2rag