¡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
49 610
Еще один опенсорсный CLI-инструмент для AI-разработки — CodeMachine CLI. Суть простая, кидаешь сюда ТЗ или requirements-док, и он превращает это в продакшн-готовый рабочий код.
Внутри работает несколько специализированных AI-агентов, которые кооперируются и закрывают сразу весь цикл разработки - архитектура, код, тесты и деплой.
Можно миксовать модели вроде Claude и Gemini под одну задачу. Разные модули проекта могут писаться одновременно. Агент может трудиться часами или даже сутками над сложным проектом. Встроенные проверки качества и валидация, чтобы код был консистентным и надежным. Сохранение полного контекста проекта 🧃
49 610
Мой любимый лайфхак:
1. находишь лекцию на YouTube
2. берёшь транскрипт через http://ytscribe.ai
3. вставляешь в Gemini с таким промтом:
Сгенерируй изображение. Преврати этот транскрипт в шпаргалку с основными тезисами и выведи финальный результат как изображение 9:16, созданное nano banana. [ВСТАВЬ ПОЛНЫЙ ТРАНСКРИПТ]
49 610
Профи-совет для Claude Code: добавь в system prompt строку :
«Контекст будет автоматически сжиматься по мере приближения к лимиту. Никогда не останавливай задачу из-за ограничений токенов. Всегда доводи её до конца, даже если бюджет почти исчерпан.»потому что у Claude есть склонность осторожничать с завершением задач, а такая инструкция позволяет выполнять их автономно и без ограничения по контексту.
49 610
Разработчик представил osgrep, локальный инструмент семантического поиска по коду, который понимает естественный язык, работает как CLI и плагин для Claude Code и не требует подписок или API-ключей.
Держать скорость просто:
Локальные эмбеддинги (mixedbread xsmall с квантованием) LanceDB для хранения векторов Tree-sitter для умного разбиения И финальный reranking.Все работает только на CPU. Плагин для Claude Code помогает агенту не тратить тонны токенов на чтение огромных файлов ради одной функции. osgrep делает retrieval, находит нужные логические блоки и передаёт Claude только нужный фрагмент.😎 Это открытый исходный код с лицензией Apache.
npm install -g osgrep49 610
Теперь в Claude Code CLI можно ввести &, чтобы запустить задачу в фоне и телепортировать её в Claude Code Web.
Чтобы пользоваться фоновой обработкой, нужно настроить Claude Code в вебе и пройти онбординг. Работает только с GitHub-репами, подключёнными к веб-версии.
Заметка: переписка сохраняется, но есть баг — сообщения пока не отображаются на веб-стороне.
49 610
Разрабатывать MCP-серверы, та ещё рутина 😒
На днях наткнулся на OpenMCP - опенсорсный all-in-one дебаггер MCP-серверов на GitHub.
В нём уже встроены Inspector и базовые функции MCP-клиента, так что можно тестировать ресурсы, инструменты и промпты прямо внутри плагина.
Есть интерактивный модуль для проверки работы с LLM, а ещё можно использовать его вместе с SDK, чтобы быстро превращать отлаженный MCP в полноценное Agent-приложение.
Проект дает удобную панель для управления проектом, умеет работать с несколькими моделями, поддерживает XML-схемы и ручной выбор инструментов.
Плагин работает в VSCode, Trae и Cursor. Есть подробная документация по установке и деплою.
Если ты часто работаешь с MCP, штука реально экономит время.
49 610
Появился новый агент на базе MiniMax-M2, и это уже не просто эксперимент.
Он работает быстро, дёшево и полностью локально, без отправки кода и данных в сторонние сервисы. По качеству он почти не уступает топовым закрытым моделям вроде Gemini и Claude, но при этом остаётся open-source.
Главное то, что его можно запускать в проде (на сервере, на edge-устройствах и даже в корпоративных on-premise средах). Латентность низкая, ресурсы нужны небольшие, а приватность сохраняется полностью.
Если раньше приходилось выбирать между качеством и контролем, то сейчас этот выбор почти исчез. Open-source агенты становятся реальной альтернативой закрытым API. MiniMax-M2 уже доступен бесплатно, а код и примеры выложены в открытом доступе.
49 610
Анджей Карпати представил reader3 - минималистичный EPUB-ридер, созданный специально для чтения книг вместе с ИИ-ассистентами вроде Gemini или ChatGPT.
Главная идея проекта - убрать раздражающую часть процесса, когда нужно вручную выделять и копировать текст из электронной книги для анализа. Reader3 автоматически разбивает EPUB на главы и показывает материал по одной, что позволяет быстро передавать содержимое больших книг в ИИ-модели для обсуждения или разбора.
Проект уже доступен на GitHub и распространяется в open source. Интерфейс ридера предельно простой, с базовой навигацией и поддержкой организации библиотеки через папки. Для запуска достаточно выполнить две команды через uv.
Reader3 может стать полезным инструментом для тех, кто совмещает чтение художественной или научной литературы с ИИ-анализом, глубокой дискуссией или обучением.
GitHub: github.com/karpathy/reader3
49 610
Представляю claude-agent-server — способ запускать Claude Agent (тот самый движок, что стоит за Claude Code) в облачной песочнице и управлять им через WebSocket.
Сам Claude Agent на самом деле отлично подходит не только для кода, а как общий агентный фреймворк. Но интегрировать его сложно, потому что он изначально рассчитан на локальный запуск.
claude-agent-server решает эту проблему = он заворачивает агентный движок в WebSocket-сервер, открывает доступ ко всем важным настройкам и стримит результаты с типобезопасностью. Всё разворачивается на платформе e2b, так что инстанс можно поднимать и гасить под задачу.
WebSocket здесь прям в тему, отличный транспорт для долгих и прерываемых сессий агентных запросов. На базе этого явно можно собрать много интересных продуктов.
https://github.com/dzhng/claude-agent-server
90 процентов этого, кстати, сделал Gemini 3, я реально впечатлён.
49 610
Gemini 3, да вы издеваетесь.
Vibe кодер накатал приложение для распознавания жестового языка меньше чем за 5 минут. С поддержкой видео, confidence score, настройками sampling и даже подсказками.
Код написал Gemini-3.
За детекцию отвечает Gemini-2.5.
Видео ускорено вдвое.
49 610
Большой момент для Postgres.
AI-агенты сломали привычное понимание того, для чего вообще существует база данных.
Классические СУБД делались под людей, но агенты играют по другим правилам.
Им нужно бесконечное ветвление.
Они могут запускать десятки экспериментов параллельно.
Им нужны изоляция, контекст, память, структурное мышление и безопасные песочницы.
Давать агентам доступ к продакшену страшно, потому что старая модель Postgres просто не была рассчитана на такой сценарий.
Agentic Postgres это версия Postgres, подготовленная специально под агентов, созданная командой TimescaleDB.
И, если честно, это один из самых больших апгрейдов в агентном стеке за этот год. Tiger Data работает со мной над этим материалом, чтобы показать, что именно они сделали.
Вот ключевые фичи:
Мгновенное создание веток всей базы данных. Это идеально для параллельных прогонов агентов, безопасных экспериментов, миграций или изолированных тестов. Форки занимают секунды и почти ничего не стоят. Встроенный MCP-сервер, который агенты могут использовать, чтобы получать подсказки по схеме, лучшие практики и безопасный, структурированный доступ к Postgres. Это также помогает делать миграции более осознанно. Гибридный поиск (векторы + BM25) прямо внутри базы. Агенты могут напрямую искать и извлекать данные. База ориентирована на память. Это дает агентам постоянный контекст, в котором они могут эволюционировать.Впервые Postgres действительно ощущается готовым к AI-нативной эпохе 🦍 На 2 демо можно увидеть, как выглядит использование их MCP-сервера. Он построен на базе 35 лет опыта разработки Postgres плюс полного доступа к документации Postgres, и всё это представлено в формате, который легко обрабатывается агентами. Можно попробовать вживую в бесплатном тарифе Tiger Data по ссылке: https://tsdb.co/avi-x
49 610
Разработчик выкатил готовый десктопный клиент для модели распознавания DeepSeek-OCR.
Можно просто перетащить картинку в окно и быстро получить распознанный текст. Можно кликнуть по нужной области на изображении и сразу скопировать найденный текст.
Есть экспорт в ZIP, где будут Markdown и изображения. Поддерживается ускорение через GPU, что заметно ускоряет обработку.
Сейчас инструмент в основном работает под Windows. Достаточно скачать архив из релизов, распаковать и запустить. На первом старте нужные зависимости подтянутся автоматически.
49 610
Вчера Manus объявила о запуске Browser Operator - расширения, которое превращает обычный браузер в полноценный AI-инструмент без дополнительного софта и сложной настройки.
Расширение работает поверх существующих сессий и аккаунтов пользователя, используя привычную рабочую среду, включая авторизации, историю действий и привычки. После подключения открывается возможность автоматизировать сложные цепочки действий прямо в браузере.
Чтобы начать, пользователям нужно:
• установить расширение из Chrome Web Store
• включить коннектор My Browser в панели управления
• подтвердить доступы при запросе
Manus Browser Operator позволяет автоматизировать работу с исследовательскими платформами вроде Crunchbase, PitchBook и SimilarWeb, CRM-системами и другими сервисами, требующими авторизации.
Функция начинает раскатываться постепенно и уже доступна пользователям Manus Pro, Plus и Team.
49 610
Google подкинул сюрприз: компания запустила собственный редактор кода. Название Antigravity, а по факту это форк Visual Studio Code.
Antigravity позволяет управлять сразу несколькими (!) агентами. Они могут кодить, запускать тесты и дебажить без участия. Работают на Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS. Изображения генерирует Nano Banana.
Редактор вышел под macOS, Windows и Linux.
Ссылка такая: → antigravity.google
Гонка AI-редакторов кода только начинается, и Google официально вступил в игру. 🌟
49 610
Один из первых тестов Gemini 3, который я увидел, это пример с прыгающим шариком, где попытались усложнить его раз в десять. Gemini 3 Pro справился с первого же запроса. Без попыток, без оптимизации, просто сразу.
49 610
Что важно знать:
Контекст 1M токенов и до 64k на вывод. Knowledge cutoff январь 2025.
Стоимость: 2$ / 12$ при контексте до 200k токенов, 4$ / 18$ при >200k.
Инструменты/Function Calling теперь используются на 30% чаще по сравнению с 2.5 Pro.
Примерно на 20% лучше в программировании и на 15% лучше по мировым знаниям.
Понимание экранов улучшено в 6 раз, плюс около 10% апгрейда на видео и изображени
49 610
Google представила Gemini 3
Компания объявила о выпуске Gemini 3 - нового поколения модели, которую позиционируют как лучший инструмент для мультимодального понимания. По словам команды, это самый мощный агентный и "vibe coding" вариант модели на сегодняшний день.
Gemini 3 лучше ориентируется в контексте, быстрее улавливает намерение пользователя и позволяет получать результат с меньшим количеством подсказок.
Gemini 3 Pro уже начинает появляться в приложении Gemini и в AI Mode в поиске. Разработчики могут протестировать модель через Google AI Studio и в Vertex AI.
Команда обещает, что это заметный шаг вперед, и призывает всех попробовать новую модель в деле.
49 610
CodeRabbit открывает исходники одного из своих внутренних инструментов!
Встречайте AI-нативный опенсорсный Git worktree менеджер в виде CLI, который работает со всеми вашими AI coding агентами ✌️ (да, фраза длинная, но звучит круто)
Удачи и кайфа в использовании
49 610
Появилась крупнейшая коллекция готовых воркфлоу для n8n почти 7000 штук в одном месте.
Там есть всё, парсеры, боты, интеграции, автоматизация рутины и даже AI-агенты. Каждый шаблон можно сразу использовать, внутри есть описание, список нужных инструментов и пошаговая инструкция
https://n8nworkflows.xyz/
49 610
Разработчики объявили о запуске структурированных ответов в Claude API.
Теперь можно гарантировать, что ответы модели точно соответствуют заданной JSON-схеме или определению инструмента - без дополнительных парсеров, ретраев и хака с пост-обработкой.
Фича доступна в публичной бете для моделей Claude Sonnet 4.5 и Claude Opus 4.1. Поддержка Haiku 4.5 появится позже.
