Вайб-кодинг
Open in Telegram
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Вайб-кодинг
Channel Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 50 762 subscribers, ranking 2 583 in the Technologies & Applications category and 12 234 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 50 762 subscribers.
According to the latest data from 22 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 111 over the last 30 days and by 57 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 32.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 23.12% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 16 330 views. Within the first day, a publication typically gains 11 735 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, codex, llm, api, github.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ
Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy
Cотрудничество: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3RRVfk”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 23 July, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
50 762
Subscribers
+5724 hours
+3377 days
+1 11130 days
Posts Archive
50 762
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 👍
50 762
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.
50 762
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.
50 762
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.
50 762
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.
50 762
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.Проекты уже собрали свыше 18 тысяч звёзд на GitHub.
50 762
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)50 762
Microsoft открыла исходники MarkItDown - универсального Python-инструмента для конвертации файлов в Markdown
—> Он конвертирует PDF, Word, Excel, PPT, HTML, JSON, XML, EPUB, изображения (OCR), аудио (ASR), ZIP, YouTube — идеально для LLM
Советую заценить, если хочешь быстро превращать любые файлы в Markdown
50 762
Китай выкатил новый open-source LLM, который обошёл Claude 4 Sonnet.
Alibaba выпустила 30-миллиардную агентную модель, показавшую state-of-the-art результаты на Humanity’s Last Exam и других бенчмарках для агентных систем.
Самое впечатляющее - активируется всего 3.3B параметров на токен.
50 762
Anthropic выкатили свою «кулинарную книгу» для разработчиков
Теперь у Claude есть своя книга рецептов - сборник готовых примеров и ноутбуков, чтобы быстро выжать максимум из API без боли и шаманства с промптами 😘
Внутри:
• Классификация и суммаризация текста;
• Retrieval Augmented Generation (RAG) с внешними базами;
• Интеграции с SQL, калькулятором и Wikipedia;
• Работа с изображениями, PDF и графиками;
• Генерация картинок через Stable Diffusion;
• Саб-агенты, JSON-режим, фильтры модерации и кеширование промптов.
50 762
Не тратьте время на создание агентского браузера
Команда Composio представила бесплатное и полностью открытое расширение для Chrome, которое фактически заменяет GPT Atlas и предлагает ещё больше возможностей.
Расширение умеет выполнять действия прямо в браузере пользователя и взаимодействовать с более чем 500 инструментами, включая Gmail, Slack, Notion и другие популярные сервисы. Оно интегрируется в боковую панель Chrome, что делает доступ к функциям максимально быстрым и удобным.
Проект построен на базе Composio Tool Router, Gemini 2.5 Computer Use от Google AI Devs и AISDK.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/ComposioHQ/open-chatgpt-atlas
50 762
MiniMax открыла исходники MiniMax M2 - Agent & Code Native.
Модель стоит всего 8% от цены Claude Sonnet и работает примерно в два раза быстрее.
Сейчас доступна бесплатно по всему миру через MiniMax Agent и API. M2 заточен под полноценные девелоперские пайплайны, уверенно тянет длинные цепочки инструментов вроде mcp, shell, browser, retrieval и code, и при этом остаётся быстрее, умнее и дешевле за счёт оптимальной активации параметров.
Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2
GitHub: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
API doc: https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
MiniMax Agent: https://agent.minimax.io/
50 762
Вышел Claude Code v2.0.28
Новые фичи:
- добавлен сабагент Plan для режима Plan
- сабагенты теперь могут динамически выбирать модель
- добавлена возможность возобновления работы сабагентов
- поддержка branch и tag-фрагментов в git-плагинах
- в SDK появился флаг --max-budget-usd
Исправления:
- исправлен диалог разрешений на macOS при первом запуске из домашней директории
- починен баг, где Shift+Enter в VS Code добавлял обратный слеш
- исправлены разные мелкие баги
50 762
Наткнулся на совет, который прям зацепил.
Это, пожалуй, лучший AI-сетап для кодинга:
Codex слева, Claude Code справа
Начинай разработку в Claude Code в режиме планирования.
Копируй каждый план в Codex, проверяй его. Если Codex находит критичные проблемы, то передавай обратную связь обратно в Claude Code.
Если Claude Code где-то облажался, то возвращайся в Codex и проси его исправить.
После каждого изменения, которое делает один из них, проси второго сделать ревью.
Работай в основном с тем, кто последним исправил ошибки другого.
Так ты не только будешь писать приложения в 10 раз быстрее, но и получишь кайф от ощущения, что руководишь целой командой инженеров. 🔫
50 762
В Google AI Studio появилась галерея ИИ-приложений
Можно выбрать понравившийся проект, ремикснуть его по своему промпту и дальше дорабатывать уже как захочется. Отлично для вдохновения, тестов и пополнения портфолио.
https://aistudio.google.com/apps
50 762
Если ты хочешь держать
CLAUDE.md и AGENTS.md в одном проекте — не парься со скриптами и симлинками.
Раньше нужно было писать bash-скрипт, чтобы найти оба файла и связать их, но теперь в этом нет смысла.
Anthropic рекомендует просто подключать AGENTS.md прямо внутри CLAUDE.md. Чувак сделал инструмент, который делает это сам — без симлинков и с поддержкой отдельных правил для Claude. Легкотня.
https://github.com/iannuttall/source-agents50 762
Вышел первый курс по Cursor на Stepik
В этом курсе ты научишься использовать Cursor для реальных продакшн задач
Ты узнаешь про настройки Cursor, индексацию кода и @-ссылки, создание точных промптов, работу с Composer, AI-код-ревью, интеграцию в CI/CD, корпоративный деплой, безопасность и даже создание собственных агентных процессов и параллельно соберёшь полноценное Python-приложение от идеи до рабочего прототипа
(Для подписчиков сообщества - скидка 25%)
