¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
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 49 611 suscriptores, ocupando la posición 2 702 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 712 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 49 611 suscriptores.
Según los últimos datos del 21 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 2 426, y en las últimas 24 horas de 26, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 36.90%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 26.34% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 18 304 visualizaciones. En el primer día suele acumular 13 066 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 22 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.
49 611
Suscriptores
+2624 horas
+4177 días
+2 42630 días
Archivo de publicaciones
49 614
Наконец-то нормальный backend для агентов, который реально работает 🔫
xpander — это готовый к продакшену plug-and-play backend для Agent-систем. Он берет на себя всё: память, инструменты, состояние, версионирование, guardrails и прочие штуки, с которыми обычно возишься вручную.
Совместим с любыми фреймворками => CrewAI, Agno, Langchain и другими.
И самое приятное - можно полностью развернуть у себя
https://xpander.ai/
49 614
Когда используешь AI-инструменты вроде Claude Code или CodeX, код вроде работает, но понять, насколько он качественный, нет ли там мусора или скрытых багов, для новичков это часто тёмный лес. 😢
В таких случаях пригодится pyscn - инструмент для анализа качества Python-кода. Он проверяет AI-сгенерированный код со всех сторон и делает это очень быстро, до 100 000 строк в секунду. Помимо поиска мёртвого и дублированного кода, pyscn умеет оценивать связность модулей и сложность функций.
49 614
Ничего необычного, просто Gemini 3 Pro умеет поднять полноценную симуляцию macOS и Windows прямо в браузере... с одного промпта. 😱
Всего 900 строк кода и перед тобой рабочий интерфейс с меню, анимациями, тулзами, встроенным браузером и даже терминалом. И всё это модель сгенерила за 172 секунды.
Посмотреть демку можно здесь: CodePen
По слухам, релиз ожидается уже на этой неделе. А первые тестеры называют Gemini 3 Pro «лучшим ИИ для кодинга». 😨
49 614
+2
Разработчик из FAANG выпустил курс:
Основы RAG с помощью LangChain на Stepik
В этом курсе ты разберёшься, что такое RAG и как он объединяет поиск и генеративный ИИ. Поймёшь, как устроена его архитектура, и научишься собирать собственные RAG-пайплайны с помощью LangChain. В практике создашь рабочее приложение на Streamlit, чтобы пользователи могли удобно взаимодействовать с твоим решением.
После курса ты будешь уметь применять RAG на практике и строить свои ИИ-системы на его основе.
Курс можно приобрести со скидкой 35% по ссылке: тут ( действует 2 дня)
49 614
Lovable получил нереальное обновление 🤯
Теперь можно создавать полноценные AI-веб-приложения (frontend + backend) просто с помощью текстовых промптов.
Новые возможности AI и Cloud позволяют системе понять идею, собрать интерфейс, настроить серверную часть и автоматически подключить AI-модели.
Я собрал генератор GitHub-портфолио на базе AI за несколько минут — полностью рабочий, без какой-либо ручной настройки.
49 614
Отличные новости для пользователей Netlify 🔥
Теперь в Netlify появились AI Agent Runners — агенты, которые позволяют исправлять, обновлять и деплоить код прямо из панели управления, просто вводя текстовые команды.
Поддерживаются Claude, OpenAI и Gemini.
По умолчанию система создаёт preview изменений, и когда всё готово — можно в один клик выкатить их в прод.
В демо я заменил всего одну фразу — с
“Showing our” на “Check our”, чтобы показать, насколько это работает плавно49 614
Собери мультимодальную команду UI/UX-агентов на Google ADK и Gemini 2.5 Flash Nano Banana.
Просто загрузи скриншот лендинга — агенты проанализируют дизайн, дадут экспертный фидбек и сгенерируют улучшенную версию.
100% open source код.
Пошаговое руководство с открытым исходным кодом
49 614
Google только что выкатил секретное оружие для разработчиков.
Теперь можно собирать AI-приложения за минуты.
→ Установи расширение Genkit для Gemini CLI.
→ Оно само генерирует воркфлоу.
→ Читает трейсы и само фиксит код.
→ Всё это бесплатно и с открытым исходником.
В 2025 году скорость — твое единственное преимущество.
49 614
Этот репозиторий —> просто находка
В нём собраны практические туториалы по созданию AI-агентов, готовых к продакшену, с реальными кейсами и полным исходным кодом.
Плюс пошагово показано, как их деплоить.
https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production
49 614
Gitvizz превращает код в интерактивный граф
Новый инструмент Gitvizz решает вечную боль разработчиков —> разобраться в структуре чужого проекта.
Он мгновенно визуализирует репозиторий, показывая связи между файлами и модулями прямо в виде интерактивного графа.
Посмотреть можно на gitvizz.com
49 614
Это лучший способ вырваться из «AI-цикла».
Когда агент застрял и вы крутитесь по кругу, просто попросите его:
- придумать 5 вариантов рефакторинга,
- оценить каждый,
- и выбрать самый надёжный.
Сработало с первого раза — после 20 минут борьбы с GPT-5 и Sonnet.
49 614
Anthropic запустила Claude Code Plugins в открытой бете. Теперь можно устанавливать и делиться наборами slash-команд, агентов, MCP-серверов и хуков прямо внутри Claude Code.
Чтобы начать, добавь маркетплейс:
/plugin marketplace add user-or-org/repo-nameЗатем можно просматривать и ставить плагины через меню
/plugin
Попробуй рабочий процесс с несколькими агентами, который используют сами разработчики Claude Code:
/plugin marketplace add anthropics/claude-code /plugin install feature-devЛюбой может разместить свой маркетплейс или плагин — достаточно git-репозитория с файлом .claude-plugin/marketplace.json. Подробнее: тык
49 614
Создан Sora MCP 🎬
Сервер может генерировать видео, делать ремиксы, проверять их статус и скачивать в любую выбранную папку.
https://github.com/Doriandarko/sora-mcp
49 614
RIP fine-tuning ☠️
Похоже, ему действительно конец — новое исследование из Stanford всё перевернуло.
Называется Agentic Context Engineering (ACE), и его суть в том, что модель можно сделать умнее без единого изменения весов.
Вместо дообучения ACE развивает сам контекст.
Модель сама пишет, анализирует и переписывает собственный промпт, превращаясь в систему, которая обучает себя сама.
Представь, что модель ведёт растущую тетрадь заметок:
каждая ошибка превращается в стратегию,
каждый успех — в правило.
Результаты реально дикие:
→ на 10,6% лучше, чем GPT-4-агенты в AppWorld
→ на 8,6% лучше в финансовых задачах
→ на 86,9% дешевле и быстрее
→ без разметки, только на обратной связи
Все гонялись за «короткими и чистыми» промптами,
а ACE делает наоборот — строит длинные, эволюционирующие “плейбуки”, которые ничего не забывают.
И это работает, потому что LLM-ам нужна не простота, а плотность контекста.
Если технология масштабируется, следующая эпоха ИИ будет не “fine-tuned”, а self-tuned.
Эра живых промптов начинается. 👍
https://www.arxiv.org/abs/2510.04618
49 614
В 10 раз удобнее → чем GitHub для работы с pull request’ами.
Честно, ничего лучше Graphite для слияния кода я пока не видел.
Работать с агентом прямо внутри открытых PR → это вообще другой уровень: комментарии, обсуждения, правки и постоянная итерация в одном потоке.
Агент может объяснить, что делает конкретная строка кода.
Помогает закрывать комментарии.
Предлагает улучшения для PR.
Отмечает потенциальные риски и подсказывает, как их исправить.
Может сразу редактировать файлы и применять изменения.
UX у него просто делает GitHub.
Отдельное спасибо команде → за ранний доступ, поддержку 🌟
49 614
Гугл только что опубликовал новый репозиторий на GitHub под названием “computer-use-preview”.
Это ранняя версия модели Computer Use на базе Gemini — агента, который может управлять браузером и выполнять задачи по простым текстовым инструкциям.
Вы можете попробовать её локально через Playwright или удалённо через Browserbase, используя Gemini Developer API или Vertex AI.
Проект открыт и распространяется по лицензии Apache 2.0.
https://github.com/google/computer-use-preview
49 614
Новая AI-модель от Samsung, в 10 000 раз меньше, чем DeepSeek и Gemini 2.5 Pro, но уже превзошла их на ARC-AGI 1 и 2.
Tiny Recursive Model (TRM) примерно в 10 000 раз компактнее типичных LLM, но умнее, потому что мыслит рекурсивно, а не просто предсказывает текст. Сначала она делает черновой ответ, затем создаёт скрытую «рабочую тетрадь» для рассуждений, многократно критикует и улучшает свою логику (до 16 циклов), и на каждом цикле выдаёт более точный результат.
Этот подход показывает, что интеллект определяется архитектурой и циклом рассуждений, а не только размером модели. Он позволяет создавать мощные и эффективные модели, которые работают дешево, проверяют идеи нейросимволической обработки и делают высококачественное рассуждение доступным для большего числа приложений.
Гитхаб: https://github.com/SamsungSAILMontreal/TinyRecursiveModels
Подробнее: https://arxiv.org/pdf/2510.04871v1
49 614
Google потряс мир.
Они решили кошмар с безопасностью кода, который десятилетиями мучил разработчиков.
Новый AI-агент DeepMind «Codemender» автоматически находит уязвимости в коде и исправляет их.
Уже выпущено 72 серьёзных исправления для крупных open-source проектов.
Это просто невероятно.
Больше никаких бесконечных поисков багов. Больше не нужно молиться, чтобы не пропустить что-то критичное.
Codemender тихо исправляет всё за вас.
Безопасность кода получила серьёзное обновление. 🔨
49 614
Google представил расширения для Gemini CLI и одновременно запустил маркетплейс, где уже доступно более 70 расширений.
Расширения объединяют MCP-серверы, контекстные файлы и кастомные команды, чтобы «обучить» Gemini работать с любыми инструментами
Установить расширение можно командой:
gemini extensions install <GitHub URL или локальный путь>49 614
Один разработчик создал открытый проект Site-to-RAG — инструмент, который превращает любой сайт в данные, готовые для RAG
Просто вставь URL, и инструмент за секунды выдаст чистые, структурированные фрагменты текста с тегами для ссылок и учетом бюджета токенов. Идеально подходит для обучения AI-моделей без ручной подготовки данных.
https://github.com/hyperbrowserai/examples/tree/main/site2rag
