Вайб-кодинг
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Вайб-кодинг
El canal Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 49 742 suscriptores, ocupando la posición 2 683 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 654 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 49 742 suscriptores.
Según los últimos datos del 24 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 2 240, y en las últimas 24 horas de 32, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 37.48%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 26.07% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 18 633 visualizaciones. En el primer día suele acumular 12 962 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como claude, codex, llm, api, github.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ
Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy
Cотрудничество: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3RRVfk”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 25 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
/dream сохраняет полезные знания из сессии в память проекта
→ /distill превращает повторяющиеся действия в переиспользуемые скиллс
→ /goal использует отдельную модель-проверяющего, которая решает, действительно ли задача выполнена
Установка:
Mac / Linux:
curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash
Windows:
npm install -g @mimo-ai/cli
Запуск:
mimo100% опенсорс 😳
Лучший код — это код, который ты так и не написал. 😆Сначала он проверяет: 1. А это вообще нужно? 2. Уже есть в стандартной библиотеке? 3. Есть нативная возможность в платформе? 4. Это уже реализовано в одной из зависимостей? 5. Можно сделать одной строкой? 6. Только после этого пишет минимально необходимый код. Бенчмарки: 80–94% меньше кода 47–77% дешевле 3–6× быстрее Пример: ❌агент пишет date picker, тащит либу, делает wrapper и кучу логики ✅Ponytail:
<input type="date"> <!-- ponytail: browser has one -->
Работает с Hermes, Claude Code, Codex, Cursor, Antigravity, Pi Agent, OpenCode и другими.
исходникиОфициальный блог: читать Понятнее всего формат описан в SPEC.md: https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog/blob/main/okf/SPEC.mdОдин чувак дал эти ссылки Antigravity и спросил, что можно собрать на их основе в текущих проектах. Идей получилось много. Сейчас он собирает библиотеку OKF для своего перца в саду. Похоже, выходные будут занятными. 😆
/claude-api знает API, а ant CLI даёт интерфейс для работы с ним.
Подробнее: https://claude.com/blog/whats-new-in-claude-managed-agents 🎉/improve. Она использует самую мощную модель для аудита вашего проекта, а затем готовит план работ для более дешёвых моделей. /improve анализирует кодовую базу, находит баги, проблемы с производительностью, технический долг, отсутствующие тесты и потенциальные точки роста. После этого создаёт подробный план, который сможет выполнить любой агент на более дешёвой модели.
То есть дорогую модель вы тратите на интеллект, а дешёвую — на исполнение. Команду можно запускать по всей кодовой базе или только на текущей рабочей ветке.
Каждый план включает:
• аудит проекта
• исследование и сбор контекста
• определение объёма работ
• пошаговый план выполнения
• стратегию тестирования
• условия завершения задачи
https://github.com/shadcn/improve/harness
Штука запускает агента на вашем проекте, отслеживает все ошибки и автоматически собирает CLAUDE.md на основе реальных фейлов. Если агент ошибся с путями, не нашёл нужный скрипт или сделал неверное предположение о структуре проекта — /harness это зафиксирует. В следующий раз агент уже знает об этих проблемах и не наступает на те же грабли.
Настройка занимает пару минут:
Установите Hyperbrowser CLI: тут
Добавьте команду /harness:
mkdir .claude/skills/harness
Дальше закидываете SKILL.md в папку, перезапускаете Claude Code и команда готова к работе.
Получить SKILL.md можно здесь: https://github.com/hyperbrowserai/examples/tree/main/skills
🎉🎉🎉
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
