es
Feedback
Вайб-кодинг

Вайб-кодинг

Ir al canal en Telegram

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 49 563 suscriptores, ocupando la posición 2 710 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 752 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 49 563 suscriptores.

Según los últimos datos del 19 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 2 650, y en las últimas 24 horas de 52, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 36.29%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 26.02% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 17 973 visualizaciones. En el primer día suele acumular 12 888 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 3.
  • 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 20 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.

49 563
Suscriptores
+5224 horas
+5067 días
+2 65030 días
Archivo de publicaciones
Все обсуждают новый плагин для автоматизации ресерча по AI-публикациям: ralph-research Он использует ralph-loop — цикл, в котором LLM не только пишет код по научным статьям, но и запускает эксперименты, анализирует ошибки и пробует новые решения. 🤩 Весь плагин был сгенерен за один проход в Claude Code, и при этом он уже умеет кодить концепты из AI-пейперов и гонять эксперименты в самосовершенствующемся цикле. Заметки автора:
• Реализация статьи ReAct заняла около 40 минут без пауз. • Были проблемы, но он сам разобрался по ходу. В этом сила ralph-loop — он может исследовать пространство решений и учиться на ошибках. Я бы сказал, что ресерч вообще более подходящий use-case для ralph, потому что там куча экспериментальной работы. • Автор прогонял плагин на других свежих статьях — справился неплохо, это дает надежду, что можно довести систему до более стабильного состояния. • Как видно на видео — и как в целом бывает с LLM-powered штуками - ему тяжело использовать новые модели, даже если дать инструкции и API. Но это легко фиксится грамотным промптингом. • Это не идеальный плагин и пока в основном для внутреннего тестирования. Много чего еще надо допилить перед релизом, включая зависимости от других плагинов.
Больше подробностей ожидаем позже

В сети завирусился Antigravity Tools: профессиональная система управления AI-аккаунтами и проксирования Оно сочетает в себе м
В сети завирусился Antigravity Tools: профессиональная система управления AI-аккаунтами и проксирования Оно сочетает в себе мульти-аккаунт менеджмент, конвертацию протоколов и умную маршрутизацию запросов, превращая ПК в стабильную, быструю и недорогую локальную AI-ретрансляционную станцию. С помощью приложения можно преобразовывать обычные Web-сессии (Google/Anthropic) в стандартизированные API-интерфейсы, полностью устраняя протокольный разрыв между провайдерами. Совместим с OpenAI. С приоритетом на приватность. Поехали 😌

AI-агенты в ближайшем будущем станут важной частью того, как мы шопимся. Чтобы подготовить почву, Google объединились с Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart и сделали Universal Commerce Protocol — новый открытый стандарт, позволяющий агентам и системам общаться между собой на всех этапах покупки. И скоро UCP будет поддерживать нативный checkout, так что покупать можно будет прямо в AI Mode и в Gemini App. 😎 UCP уже поддержан более чем 20 компаниями из индустрии, совместим с A2A и доступен с сегодняшнего дня. Больше деталей про UCP и остальные анонсы можно почитать на NRF Big Show

Opus 4.5 + three.js + mediapipe = Absolute Cinema

это то, что нужно программистам в 2026 году. 😆
это то, что нужно программистам в 2026 году. 😆

Antigravity крутой инструмент Но большинство вообще не понимают, как им пользоваться. За эти 33 минуты ты разберёшь всё, что нужно знать про Antigravity. 👍

Google Gemini выкатила новый режим Guided Learning. Теперь через него можно учиться чему угодно, по шагам, как с личным тьюто
+2
Google Gemini выкатила новый режим Guided Learning. Теперь через него можно учиться чему угодно, по шагам, как с личным тьютором. Как включить Guided Learning: → Открываешь Google Gemini в браузере → Создаёшь новый диалог → В списке режимов выбираешь Guided learning → Спрашиваешь тему или загружаешь документ для изучения Готово. Никакой настройки, никаких плагинов. Чем Guided Learning отличается. Gemini ведёт по теме шаг за шагом и следит, что ты понимаешь материал, а не просто пролистываешь. Что внутри: • Структурированные уроки с нормальными объяснениями • Медиа-контент: картинки, видео, интерактив • Кастомные квизы на проверку понимания • Подстраивается под твой прогресс Это прямой конкурент Study Mode у ChatGPT. Но фишка Gemini скорее в структуре и гайдировании, а не просто в ответах. Эра AI-тьюторов уже началась. 😋

Линус Торвальдс, создатель Linux и Git, использовал Antigravity от Google для создания визуализатора с помощью вайбкодинга 😁
Линус Торвальдс, создатель Linux и Git, использовал Antigravity от Google для создания визуализатора с помощью вайбкодинга 😁😁😁

Воу, вышел Claude Delegator 😳 Плагин для Claude Code, который позволяет использовать подпроцессы на GPT 5.2 прямо внутри Cla
Воу, вышел Claude Delegator 😳 Плагин для Claude Code, который позволяет использовать подпроцессы на GPT 5.2 прямо внутри Claude Code. Через GPT 5.2 (через codex) можно поручить архитектуру проекта, аудит безопасности или любые другие изменения в кодовой базе. Инструкция по установке: · Добавить маркетплейс
/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-delegator
· Установить плагин
/plugin install claude-delegator
· Запустить настройку
/claude-delegator:setup
GitHub: тут

Мини лайфхак по vibecoding с Opus 4.5. Попроси Claude построить state-machine диаграммы для уже существующих компонентов. Так
Мини лайфхак по vibecoding с Opus 4.5. Попроси Claude построить state-machine диаграммы для уже существующих компонентов. Так он прогонит все возможные пути (иначе обычно ленится) и заодно поможет проверить, что логика на системном уровне вообще работает как задумано.

Большой момент для тех, кто строит агентные системы. В софте регулярно повторяется один и тот же паттерн. Сначала все фокусируются на проблеме “как построить”. Появляются фреймворки, они созревают и становятся реально хорошими. Потом вдруг бутылочным горлышком становится деплой. Мы уже видели это с нейросетями. PyTorch, TensorFlow и Caffe были отличны для сборки моделей. Но их деплой требовал возни с разными форматами и рантаймами. ONNX позволил разработчикам собирать модель в любом фреймворке, экспортировать в стандартный формат и деплоить куда угодно. Сейчас тот же паттерн разворачивается вокруг агентов. Фреймворки вроде LangGraph, CrewAI, Agno и Strands уже достаточно зрелые, чтобы сборка агента перестала быть самой сложной частью. Теперь самое сложное — то, что идет после: деплой, стриминг, управление памятью, наблюдаемость и авто-скейлинг. Это уже не проблемы агента, а инфраструктуры. И прямо сейчас каждую из них команды решают вручную. xpander берет подход ONNX для этой задачи, и это правильная ментальная модель. Идея простая: привозишь своего агента (собранного на любом фреймворке), деплоишь через xpander и получаешь всю прод-инфраструктуру. Что в комплекте: • serverless деплой за ~2 минуты • SSE стриминг для UX реального времени • память на уровне сессии/пользователя • 2000+ коннекторов (Slack, GitHub и другие) • единый API для вызова любого агента, независимо от фреймворка Unified API, вероятно, самая интересная часть. По сути, любой задеплоенный агент (независимо от фреймворка) получает один и тот же endpoint для вызова, одну и ту же структуру payload, стриминг-формат и схему авторизации. Фронтенду больше не нужно знать, на чем агент собран — на LangGraph, CrewAI или кастоме. Он просто бьет по endpoint и получает ответ. Это важно, потому что во многих организациях разные команды собирают агентов на разных фреймворках — по предпочтениям и под задачи. Без унифицированного слоя командам приходится поддерживать несколько паттернов интеграции и стримингов. xpander же дает один API-контракт поверх каждого агента, так что потребляющее приложение не обязано знать, на чем агент собран. Видео показывает unified API xpander в работе. Можно расширить стандартный формат endpoint на любого агента, независимо от фреймворка, и получить одинаковый стриминг, память, наблюдаемость и скейлинг, не меняя ни строки интеграционного кода. Сборка остается отделена от деплоя - так и должно быть. 100% исходный код 👍

как vibecoding смотрит на тебя в 00:37 ночи, когда ты собираешься ложиться спать
как vibecoding смотрит на тебя в 00:37 ночи, когда ты собираешься ложиться спать

Только что откопал годный инструмент: Gemini Design MCP. Это MCP-модуль,. Можно прикрутить куда угодно, где есть поддержка MC
Только что откопал годный инструмент: Gemini Design MCP. Это MCP-модуль,. Можно прикрутить куда угодно, где есть поддержка MCP, например Claude Code, чтобы прокачать дизайн. Сценарий простой: пока Claude Code работает над логикой, он поднимает фоновый агент, который дергает этот MCP и улучшает фронт. Глянуть можно тут ✌️

Claude Code для чисел >>> Claude Code для кода Комьюнити Claude собрало AI-агента, который: * моментально коннектится к данным из HubSpot, Notion и Sheets * строит графики, пишет код и делает анализ данных * построен на Claude Agents SDK и Composio Tool Router Полностью бесплатный и опенсорс Исходный код ❤️

GPT 5.2 Codex Extra High – 2 ч 01 мин 16 с «Убрать все использования any и type casting, затем убедиться, что конфиги lint и
GPT 5.2 Codex Extra High – 2 ч 01 мин 16 с «Убрать все использования any и type casting, затем убедиться, что конфиги lint и type обновлены так, чтобы зафиксировать их в будущем. В конце проверить, что все гейты, то есть lint:fix, typecheck и test, проходят». Важное напоминание о том, насколько эта модель лютая. ⛩

Claude Code работает в песочнице внутри текущей директории. Пилишь веб-приложение, которое импортит код из общего SDK за пределами текущей директории?
/add-dir ../sdk
После этого Claude видит обе директории и может читать и редачить обе. Без символических ссылок и без переключения сессий.

Мастеркласс по Claude Code и Replit 00:00 Вступление 02:22 Разбор dev против prod 05:30 Локальная разработка vs Replit 10:30 Плюсы облака 14:07 Параллельные агенты с мобильного 25:15 Claude Code внутри Replit 44:30 Личные заметки через Obsidian 46:50 Agent SDK 48:30 Советы и фишки YT: смотреть Шаблон: тут

Google сейчас раздает Gemini Enterprise бесплатно Это их корпоративная AI-платформа за 21$ в месяц, и тут даже карту не прося
Google сейчас раздает Gemini Enterprise бесплатно Это их корпоративная AI-платформа за 21$ в месяц, и тут даже карту не просят Что входит: - все модели Gemini - Veo 3 для видео - создание кастомных AI-агентов на своих данных - Deep Research и NotebookLM в комплекте Настройка занимает пару минут: 1. открываешь страницу Google Cloud Gemini Enterprise 2. жмешь Start 30-day trial Проверял полчаса назад — всё работает как надо 🎁

Интересная штука: десктопное приложение, которое позволяет гонять AI-модели локально на своей машине. Без API-ключей. Без облака. Ничего никуда не уходит. Всё крутится у тебя на компьютере, так что полный контроль, приватность и возможность экспериментировать с open-source моделями оффлайн 100% исходный код 🐶

Собираем своего AI-агента: держи сборник открытых ресурсов, где собрано больше 70 практических проектов и полноценных туториалов, от уровня входа до продвинутых тем. 👍 Проекты отсортированы по сложности и по сценариям применения: базовые агенты, простые приложения, MCP-интеграции, системы памяти, RAG-приложения и продвинутые мультиагентные системы. Плюс есть полный курс AWS Strands. Каждый проект содержит полный код и детальное описание, с поддержкой популярных фреймворков вроде Agno, LangChain, CrewAI, PydanticAI и так далее