¡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
49 611
Memory engine для AI-агентов в одну строку кода.
Просто вызываешь memori.enable() и любой LLM или агент получает постоянную память. Работает на обычной SQL базе, векторки не нужны.
Полностью open-source
49 611
Бесит, когда во время работы приходится каждый раз дергать базу за нужные данные. Каждый раз писать SQL, а если ещё и join-ы на несколько таблиц .. 😬
Можно попробовать OpenChatBI. Это опенсорсная умная BI тулза, которая позволяет запрашивать и анализировать данные обычным человеческим языком. То есть можно забыть про ручной SQL.
Она построена на LangGraph и LangChain, понимает естественное описание запроса и сама генерирует SQL, выполняет его и может строить визуальные графики.
49 611
Kimi Deep Research становится всё лучше.
Я немного подкрутил его с помощью одного из своих навыков для Claude Code.
Качество отчётов, которые может выдавать Kimi K2 Thinking в режиме глубокого ресёрча, просто безумие.
Глянь на пример в клипе.
Ещё есть что улучшать, но сейчас оно already прям очень мощно.
49 611
Google выкатили Code Wiki — агента, который превращает любой репозиторий в интерактивную документацию.
Кидаете ссылку, и получаете структуру проекта, диаграммы, навигацию и видео-объяснение через NotebookLM. Плюс можно общаться с Gemini, чтобы быстро разобраться в коде.
И да это бесплатно. Тестируем здесь
49 611
На Stepik вышел курс по Cursor
Там разбирают настройки, индексацию, ссылки, точные промпты, Composer, AI-ревью, CI/CD, корпоративный деплой и безопасность. Параллельно соберём полноценное Python-приложение от идеи до прототипа.
(Для подписчиков сообщества - скидка 25%)
49 611
На Stepik вышел курс по Cursor
Там разбирают настройки, индексацию, ссылки, точные промпты, Composer, AI-ревью, CI/CD, корпоративный деплой и безопасность. Параллельно соберём полноценное Python-приложение от идеи до прототипа.
(Для подписчиков сообщества - скидка 25%)
49 611
Можно сделать RAG-системы в разы умнее с этим SOTA-подходом.
ColiVara это метод извлечения данных без чанкинга. Документы обрабатываются как картинки, а для эмбеддинга используется визион-модель, примерно как воспринимает текст человек.
Точность ощутимо выше, чем у классических RAG-систем.
49 611
Пока, JSON. Привет, TOON.
Новый формат, сделанный под задачи ИИ.
Быстрее, компактнее и экономит токены.
Доступен для JavaScript, Python, Rust, Java и других языков.
49 611
И вот он — Gemini 3!
Промпт:
Сделай необрюталистичный веб-сайт, максимально креативный, выжми из идеи все, что можно. Добавь плавные скролл-анимации, яркие цвета и tailwind-стили. Сделай адаптивную вёрстку. Тайтл страницы — dorksense.Глянь тут: https://gemini.google.com/share/b086dc0eedf7
49 611
Anthropic сорвали очень продвинутую шпионскую кампанию, которую вела автономная AI-система.
Атака была нацелена на крупные IT-компании, финансовые организации, химические производства и госучреждения. По нашим данным и с высокой степенью уверенности, за этим стояла группа, связанная с китайскими госструктурами.Похоже, это первый задокументированный случай масштабной кибератаки, где большая часть работы выполнялась ИИ без серьёзного участия людей. История тревожная и показывает, как будет меняться безопасность в эпоху автономных агентов. Подробнее по ссылке: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
49 611
Преврати сложные документы в понятные данные, готовые для работы с LLM
Почти каждая AI-компания, с которой я говорил, борется с одной и той же задачей:
как собрать систему, которая не галлюцинирует и умеет подкреплять каждый ответ корректными ссылками.Tensorlake это инструмент, который вытаскивает кастомную структурированную информацию из любого неструктурированного документа всего за три шага: ↳ Задаешь свою схему ↳ Включаешь цитирование ↳ Запускаешь извлечение В итоге получаешь данные, полностью готовые для RAG, с точными ссылками и bounding box. Кормите этим ваш LLM, и он будет выдавать ответы, которые можно проверить и аудировать. Это та грань, что отделяет демку от продакшена. Когда ваш AI может показать, откуда он взял конкретный кусок информации, вы переходите от прототипа к системе, которой реально можно доверять и раскатывать в бою.
49 611
Появился тул, который сбрасывает Machine ID у Cursor AI и снимает лимиты пробного периода 😋
После этого IDE думает, что вы новый пользователь, и спокойно пускает в Pro-режим.
- Поддерживает Windows, macOS и Linux;
- Сбрасывает конфиг и ограничения;
- Не требует фейковых аккаунтов;
- Работает с версией 0.49.x.
https://github.com/yeongpin/cursor-free-vip
49 611
Наконец-то опенсорсная модель обошла GPT-5! 🌟
(и стоит в 4 раза дешевле в проде)
Kimi K2 (Thinking) вышла под модифицированной MIT-лицензией. То есть можно брать, ковырять, дорабатывать и деплоить куда угодно. В отличие от GPT-5, который закрыт и доступен только через API OpenAI.
Что меня реально зацепило:
Разница в цене огромная.
Kimi K2 стоит 0.60$ за миллион входных токенов и 2.50$ за миллион выходных.
GPT-5 — 1.25$ за миллион входных и 10$ за миллион выходных.
Фактически за выходные токены у GPT-5 переплата в четыре раза.
Но и это не всё — Kimi K2 обгоняет GPT-5 в большинстве практических задач:
↳ Agentic Reasoning: 44.9 против 41.7 у GPT-5
↳ Web Browsing: 60.2 против 54.9
↳ Сбор свежей инфы: 56.3 против 53.4
↳ Agentic Coding (SWE-Bench): 61.1 против 55.3
У GPT-5 преимущество только в одном бенчмарке — Live Code Bench (87.0 против 83.1).
Для тех, кто собирает продовые системы, это прям важный момент. Получаешь лучшую производительность в агентных сценариях, веб-поиске и помощи с кодом, тратишь меньше денег и при этом полностью контролируешь свой деплой.
Разрыв между опенсорсом и закрытыми моделями всё уменьшается, а местами опенсорс уже идёт впереди.
49 611
Llama.cpp получил симпатичный интерфейс в вебе.
UI теперь похож на ChatGPT, только все работает на вашем ноутбуке без необходимости даже подключения к Wi-Fi. Оно поддерживает более 150 000 моделей GGUF и позволяет загружать PDF, изображения, файлы, а также запускать параллельные чаты.
Забираем, это бесплатно и опенсорс
49 611
Claude Code Hooks недооценены.
Хуки дают детерминированный контроль, вместо того чтобы надеяться, что Claude сам вспомнит нужные действия.
Вот простой пример: проиграть звук, когда Claude закончил работу. Но возможности куда шире...
Пара примеров:
PreToolUse: запретить правки в .env или других чувствительных файлах
PreCompact: сохранить полный транскрипт перед его сжатием
SessionStart: подгрузить git status и последние задачи в контекст
Stop: запустить тесты
49 611
Gemini File Search API упрощает сборку RAG-систем
Google запустил Gemini File Search API, и разработчики уже в восторге. Новый инструмент позволяет быстро подключить семантический и ключевой поиск по кодовым базам, без сложной настройки.
Один из инженеров собрал MCP-сервер на AI SDK v6, объединив оба типа поиска. По его словам, API делает систему надёжнее и позволяет сосредоточиться на агентной логике, а не на инфраструктуре.
Пока платить нужно только за индексацию, а Google AI Studio теперь показывает подробные логи запросов. Всё вместе даёт большой шаг к тому, чтобы создание RAG-систем стало наконец удобным и быстрым.
49 611
Наткнулся, пожалуй, на один из лучших репозиториев со скиллами для Claude.
⭐️ 450+ звёзд
Подборка действительно практическая - с реальными примерами, а не просто демками
Категории охватывают обработку документов, генерацию кода и автоматизацию ресёрча
Отличный ресурс, если хочешь посмотреть, как можно системно прокачать использование Claude для разных рабочих сценариев.
49 611
Minecraft теперь можно запустить ИИ-агентов, которыми можно управлять промптами.
Познакомьтесь со Steve - это как Cursor, но для Minecraft.
ИИ-агенты умеют добывать ресурсы, строить и охотиться по команде, а ещё работать вместе.
Похоже, теперь искусственный интеллект играет с нами, а не наоборот.
49 611
Теперь можно клонировать любой дизайн сайта за считанные секунды с помощью ИИ.
Просто захватываешь любой живой интерфейс через новое MagicPath Extension, и ИИ сразу создаёт рабочий клон, на базе которого можно дальше разрабатывать.
Я буквально только что воссоздал интерфейс Claude с его помощью.
Это как Figma, только заново переосмысленная.
Чтобы попробовать, сначала установи расширение для Chrome: Web Capture — HTML to React
