Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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📈 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 49 478 subscribers, ranking 2 711 in the Technologies & Applications category and 12 764 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 49 478 subscribers.
According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 3 037 over the last 30 days and by 53 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 36.46%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 26.26% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 18 038 views. Within the first day, a publication typically gains 12 993 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 3.
- 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 19 June, 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.
49 478
Subscribers
+5324 hours
+4917 days
+3 03730 days
Posts Archive
49 477
Заопенсорсили Paperclip: оркестратор для ИИ-агентов
Внутри можно собрать целую компанию: назначить агентам роли, цели и бюджеты, а потом следить, кто что делает и сколько денег сжигает. Каждое действие можно апрувить — так что ИИ не разбушуются в ваше отсутствие.
Просто запусти:
npx paperclipai onboard49 477
В копилку oпенсорс скиллов: PM Skills для Claude
100+ скиллов и команд, которые превращают ИИ в полноценного партнера для product management.
Не просто шаблонные промпты. Это структурированные скиллы, которые понимают PM-фреймворки.
8 плагинов, покрывающих весь PM лайфцикл:
→ Product Discovery: исследование problem space и solution space → Product Strategy: vision, business model, strategy docs → Execution: PRD, OKR, roadmap, sprint planning, user stories → Market Research: персоны, сегментация, TAM/SAM/SOM → Data & Analytics: когорты, A/B-тесты, анализ удержания → Go-to-Market: GTM-стратегия, beachhead, ICP, growth loops → Marketing & Growth: позиционирование, North Star Metric → PM Toolkit: включая ревью PM-резюмеСделано для Claude Code и Cowork. Совместимо с Gemini CLI, Cursor, Codex CLI и Kiro. ✈️
49 477
Как вам такой хук, который добавляет в Claude Code прыгающий DVD-логотип каждый раз, когда он думает. 🤭
49 477
Cursor представили Automations для always-on агентов.
Можно запускать агентов по расписанию, по событиям из Slack, GitHub или любого MCP-сервера. Например, каждое утро получать ежедневный обзор своей активности в GitHub и Slack.
У Cursor теперь десятки агентов крутятся 24/7, что-то улучшают или мониторят за них.
Что умеют:
• поднимают cloud sandbox
• работают с вашими MCP и моделями
• сами проверяют результат
• используют memory tool и улучшаются от запуска к запуску
Но разве это не просто обычный cron job?Ну, в каком-то смысле да 😛 Это периодическая джоба, которая запускается в своей изолированной sandbox-среде и имеет доступ только к тем инструментам, которые ты ей явно разрешил. Плюс она может использовать любую модель, доступную внутри Cursor Запустить можно через Cursor Automations, есть шаблоны и кастомные интеграции через webhooks/MCP.
49 477
Оп, OpenAI выкатили GPT-5.4
Новая флагманская модель стала заметно эффективнее и получила контекст до 1 млн токенов.
Что обновили:
• Улучшили результаты в коде, математике и агентских задачах
• Модель быстрее отвечает и тратит меньше токенов на рассуждение
• Теперь можно остановить ответ на середине и дописать инструкции
• В Codex появился режим
/fast – генерация примерно в 1.5× быстрее
По бенчмаркам уровень кода сопоставим с Claude Opus 4.6, а в агентских задачах модель даже сильнее.
Цена: $2.5 / $15 за 1M токенов (вход / выход). Доступ уже начинают постепенно открывать пользователям.49 477
Официальные Apify Agent Skills : для веб-скрейпинга, извлечения данных и автоматизации
1 универсальный скилл
apify-ultimate-scraper = вытаскивает данные со всего веба:
- X (Twitter): твиты в реальном времени
- TikTok / IG: горячие тренды
- YouTube: субтитры к видео и скачивание
- Google Maps: инфа по бизнесам
Все возвращается как структурированный JSON, ИИ получает и может сразу запускать автоматизацию.
Очень подходит соло-разработчикам и тем, кто пилит тулзы для автоматизации49 477
Новый репозиторий OpenAI: Symphony 😳
TL;DR: это оркестрационный слой, который опрашивает проектные канбан-доски на изменения и поднимает агентов под каждую стадию жизненного цикла тикета.
Вместо того чтобы промптить агента написать код и сделать PR, ты просто двигаешь тикеты по канбан-доске.
100% опенсорс
49 477
Прикольная команда, встроенная в Claude Code:
/cost-estimate
Она сканирует твой кодбейз и сверяет с текущими рыночными ставками, чтобы посчитать, сколько бы стоил проект, если бы его делала обычная команда.
Смотрит на все API, интеграции, вообще всё.
Без ИИ: примерно 2,8 года. Примерно $650k.
С ИИ: 30 часов.
✅✅✅49 477
Google выкатили Google Workspace CLI
Один инструмент командной строки для управления всем стеком Google Workspace (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs и др.)
Ключевые детали:
- Команды генерируются динамически с использованием Google Discovery Service - Не нужно вручную писать REST API-запросы - На выходе — структурированный JSON, чтобы AI-агенты могли легко его использовать - Поставляется с 40+ встроенными agent skills и 100+ workflow-рецептами - Может работать как MCP-сервер, чтобы агенты вроде Claude Desktop или Gemini CLI могли управлять инструментами Workspace через негоhttps://github.com/googleworkspace/cli
49 477
Приложение Codex теперь доступно на Windows.
Оно работает и нативно, и в WSL, с встроенными терминалами для PowerShell, Command Prompt, Git Bash или WSL.
Также сделали первую нативную для Windows песочницу для агента: на уровне ОС она блокирует запись в файловую систему вне вашей рабочей папки и запрещает исходящий сетевой трафик, пока вы явно не разрешите.
Плюс: 7 новых приложений “Open in …” и 2 новых Windows-скилла (WinUI + ASP.NET).
49 477
Один разработчик похоронил аргумент "ИИ не тянет большие кодовые базы".
Штука называется RepoMap в Aider.
- Генерит сжатую карту всего репозитория
- Упаковывает кодбазы на 100K+ строк в 4K токенов
- Показывает Claude, какие файлы реально релевантны
- Автоматически обновляется по мере правок
- Никакой настройки
ИИ понимает весь проект целиком, а не только те файлы, которые ты не забыл вставить. 👌
100% опенсорс
49 477
Gemini 3.1 Flash-Lite уже вышел. 😨😨
Это самая экономичная по цене модель в линейке Gemini 3, заточенная под интеллект в масштабе.
За счет роста скорости вывода на 45% она обходит 2.5 Flash и поддерживает динамические уровни размышления под сложность задачи.
Gemini 3 Flash-Lite в цифрах:
- 1432 Elo в лидерборде arena
- 86.9% на GPQA Diamond (научные знания)
- 76.8% на MMMU Pro (мультимодальное рассуждение)
Цена $0.25 за 1M входных токенов и $1.50 за 1M выходных токенов.
Gemini 3.1 Flash-Lite выкатывается в превью для разработчиков и компаний через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI.
49 477
Профессор Дональд Кнут начал свою новую статью словами: "Шок! Шок!" 😨😨
Claude Opus 4.6 только что решил открытую задачу, над которой Кнут работал неделями, гипотезу о разложении графа из его книги The Art of Computer Programming.
Он назвал статью "Claude Cycles".
31 попытка. Примерно 1 час. Кнут прочитал вывод модели, оформил формальное доказательство и закончил так: "Похоже, однажды мне все-таки придется пересмотреть свое мнение о генеративном ИИ."
Человек, который написал библию computer science, только что это сказал. В статье, названной в честь ИИ.
Статья, кому интересно: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf
49 477
🚬 Software инженеры это вам: я нашел open-source агент для мониторинга ошибок, который сканирует продовые логи, находит первопричину и шлет сообщение в Slack со всем контекстом еще до того, как ты вообще заметишь, что что-то сломалось.
Сокращает простой в проде на 95%
Как это работает:
1. Забирает сырые ошибки из Sentry или Azure Log Analytics
2. Семантически группирует их по первопричине (20 ошибок превращаются примерно в 4 реальные проблемы)
3. Ищет в GitHub конкретные файлы кода, которые задействованы
4. Проверяет Linear на существующие тикеты, чтобы не плодить дубликаты
5. Пробегается по Slack в поиске прошлых обсуждений похожих инцидентов
6. Определяет критичность (S1-S4) и решает, алертить или подавлять
7. Отправляет в Slack обогащенные алерты со ссылками на код, статусом тикета и уровнем критичности
Агент можно гонять в проде как cron job каждые 5 минут.
Он построен поверх Airweave AI, это open-source слой для контекстного retrieval, который делает все инструменты семантически поисковыми для агентов.
Ключевая мысль: обычные тулзы мониторинга ошибок дают алерты, но не дают контекст. Airweave закрывает эту дыру, делая все инструменты и кодовые базы семантически доступными для поиска агентами.
Он подключается к 50+ источникам (GitHub, Linear, Slack, базы данных и т.д.) и дает агентам возможность искать по всем сразу одним запросом.
49 477
OpenClaw cовет:
Твои агенты могут тебе врать.
Они скажут "уже делаю!" и даже не начнут. Скажут "готово!" а там ничего не готово. Скажут "собираю прямо сейчас" и при этом вообще ничего не запущено 🤡
Вот что я добавил в инструкции каждому агенту:
Never say 'done' or 'working on it' unless the action has actually started. Every status update must include proof — a process ID, file path, URL, or command output. No proof = didn't happen. A false completion is worse than a delayed honest answer.Теперь если мне говорят, что что-то билдится, это выглядит вот так:
49 477
Кто-то собрал полноценный клон Perplexity, который работает на 100% локально и стоит $0.
Называется Perplexica. 🤙
→ real-time поиск по вебу
→ Даёт ссылки на все источники, которые использует
→ Работает с локальными моделями через Ollama
→ Несколько режимов поиска (обычный, академический, YouTube, Reddit, writing)
→ Ноль затрат на API. Ноль сбора данных.
29K звёзд. Лицензия MIT.
100% opensourse
49 477
Анатомия промпта для Claude 4.6
1. Задача (Task)
Определи, чего ты хочешь, и как выглядит успех:
"Я хочу [TASK], чтобы [SUCCESS CRITERIA]."
Без ролей типа "веди себя как сеньор-эксперт".
2. Контекстные файлы (Context Files)
Загрузи контекстные файлы со своей экспертизой и правилами:
"Сначала прочитай эти файлы полностью перед тем, как отвечать: [filename .md] - [что внутри]."
ИИ вырос. Не нужно объяснять все в промпте. Вынеси это в файлы.
3. Референс (Reference)
Покажи ИИ ровно то, что ты хочешь. Загрузи пример.
Потом задай паттерны, тон и структуру как правила. Без "сделай что-то похожее" и надежды, что ИИ сам догадается.
4. Краткое ТЗ (Brief)
Это единственная часть, которую вы набираете с нуля. Все остальное это файлы.
"Тип вывода + длина. Чего НЕ должно быть по звучанию. Что значит успех."
5. Правила (Rules)
Контекстный файл хранит твои стандарты, вкус и аудиторию.
Промпт: "Прочитай его полностью перед стартом. Если ты собираешься нарушить одно из моих правил, остановись и скажи мне."
6. Диалог (Conversation)
Мы 3 года промптили ИИ. Теперь он промптит нас.
Промпт: "НЕ начинай выполнять задачу. Задай мне уточняющие вопросы (используй инструмент 'AskUserQuestion'), чтобы мы вместе пошагово уточнили подход."
7. План (Plan)
Claude прочитал твои файлы до того, как написал хоть слово.
Промпт: "Перед тем как что-то писать, перечисли 3 правила из моего контекстного файла, которые важнее всего для этой задачи. Потом дай план выполнения."
8. Выравнивание целей (Alignment)
Ничего не происходит, пока вы оба не видите одну и ту же цель. Это заменяет старую эпоху промптинга.
Промпт: "Начинай работу только после того, как мы согласуемся."
