Vibecoding Haven (BotfatherDEV)

Claude Code отримав Auto Mode (research preview) Що сталося: у /r/ClaudeAI (офіційний акаунт) анонсували auto mode: замість ручного approve на кожен тулкол — класифікатор перевіряє дії, безпечні пускає, ризикові блокує/перебудовує план. Джерела: Reddit анонс · Claude Code · search.rss (ClaudeAI/auto mode)

ARC-AGI-3 вийшов як інтерактивний бенчмарк саме для агентів Замість статичних задач — середовища, де агент має вчитись по ходу, планувати довгі кроки й адаптуватись. Спробував перше завдання - це гра. І GPT5.4 нічого не зрозумів що там робити)) спробуйте теж Чому важливо для агентів: це ближче до реального production-патерну «план → дія → фідбек → корекція», тобто краще міряє агентну придатність, ніж одноразові Q/A-бенчмарки

ARC-AGI-3 (Score: 158+ in 4 hours) Link: https://readhacker.news/s/6QBrY Comments: https://readhacker.news/c/6QBrY https://arcprize.org/media/ARC_AGI_3_Technical_Report.pdf

Ще одне спостереження: його постійно треба пінати, ти його просиш зробити 3 задачі, він робить одну, і каже "хочете, можу продовжити другу робити"

що помітив: gpt-5.4 більш агресивно юзає parallel tool calls, іноді тоді коли не треба (коли треба послідовні дії зробити) але одночасно з цим, часто він не промахується і робота просто йде швидше

прям кидайте це в кодекс і дивимось що зробить що ні

ідея для вайбкод проєкту у 2026: караоке. Агент розбирає вашу пісню 1. ізолює вокал, транскрибує (елевенлабс дає по словах таймстемпи) 2. інший алгоритм розпізнає тональність в кожному моменті пісні по частотам і мапить на сітку підібрану по BPM 3. інший алгоритм слухає мікрофон і дивиться чи співпадає частота того що ти співаєш, і показує де підтягнути 4. відображаємо в простенькому дашборді в html або реакт проєкті

Я ледь не пропустив, а там Figma зробили кльову штуку — вони відкрили доступ до платформи для ШІ-агентів Claude Code, Codex, Cursor та інших 😱 Бонусом з'явилися skills якраз для роботи у Figma: щоб створювати дизайни, перетворювати їх у код чи просто запам'ятовувати ваші вимоги стилю. Поки в бета-тесті, то ж безплатно 😊 Є гайд, як цим користуватися, MCP-сервер на GitHub ну й Skills. ооо нейромережеве | Монобаза

🥹

😁

Флекс

Опублікував також пост про using AI in PhD thesis Кому цікаво: https://news.ycombinator.com/item?id=47495510#47496900 Набрав 7 поінтів 💫

https://news.ycombinator.com/item?id=47475832 До речі, один з моїх постів таки був опублікований і набрав коментарі!

я аспірант, працюю над гіпотезою про автоматизацію роботи інженерів конструкторів через агентів (використовую LLM агентів для керування МКЕ софтом). у дисертації вже десь 115 статей і я вигадав новий флоу: агент читає статтю, витягує цитати, робить з них твердження, перевіряє твердження проти PDF, відстежує що вже переглянуто мною зробив Next.js дашборд який працює поверх звичайної структури папок. кожна стаття це директорія з summary.md, quotes.md, notes.md, і опціонально claims.json та review-state.json. ніякої бази даних. файлова система це джерело істини, і можна редагувати файли будь-яким редактором — дашборд підхоплює зміни основний воркфлоу це "структуроване читання". вибираєш статтю, і дашборд показує твої твердження зв'язані з підтверджуючими цитатами. кожну цитату можна автоматично перевірити проти локального PDF, перевіряє чи текст реально є в документі. також можна запустити AI огляд через Codex CLI який оцінює чи цитата справді підтримує твердження (пряма підтримка, часткова, суміжна, невідповідність, суперечність) і пропонує виправлення формат claims.json простий: масив тверджень (кожне з id, title, type, statement, ID підтверджуючих цитат, теги) і масив цитат (id, title, page, body або сегменти). коли вперше стикаєшся зі статтею, можна попросити AI згенерувати твердження з резюме — воно створює claims.json, а далі це ручний цикл огляду з AI-асист чатом (codex) все працює локально. API роути обробляють CRUD для нотаток, цитат, зв'язків між ними і стану огляду. запис файлів використовує advisory locking щоб конкурентні мутації не псували стан. AI операції стрімляться через SSE стек: Next.js 15, React, TypeScript, Codex CLI для AI, pdftotext для верифікації. ніяких зовнішніх сервісів окрім LLM API зробив для себе, але можливо комусь буде цікаво

Создал бесплатный скилл, планируется оптимизировать и переписать на другую либу. На работоспособность не проверял, все ai сделал и поэтому может не работать) https://forgedemy.org/skills/telegram-mcp-1774261791071/view

https://www.tiktok.com/@forgedemy/video/7620091807539416341 Ось новий результат з цим едітором) А ось версія з якою працював: https://forgedemy.org/skills/video-timeline-editor-1774190276239/view

це моя мрія просто, автоматизувати весь цей процес. це одна з головних причин, які відштовхували від подальшого виробництва навчальних матеріалів як добре що вже цей час настав, коли можна юзати ШІ для цього

потрохи пишу власний редактор відео))) щоб можна було через агента робити)

Українська версія: https://forgedemy.org/uk/blog/why-i-built-forgedemy