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 49 518 suscriptores, ocupando la posición 2 711 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 764 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 49 518 suscriptores.
Según los últimos datos del 18 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 3 037, y en las últimas 24 horas de 53, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 36.46%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 26.26% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 18 038 visualizaciones. En el primer día suele acumular 12 993 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 19 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.
ollama pull qwen3-coder-nextЕсли локально не получится, то используйте облако Ollama:
ollama pull qwen3-coder-next:cloudЗапуск через Claude Code:
ollama launchПопробовать игру можно прямо здесь: https://files.ollama.com/flappy-bird.html Все за один запрос, без правок.
/rewind или двойным нажатием ESC, Claude может кратко пересказать ту часть разговора, которую вы откатили.
Это удобно, чтобы пробовать разные ветки рассуждений и забирать полученные выводы обратно, как бы возвращаясь во времени.settings.json
https://code.claude.com/docs/en/agent-teamsJSON.parse()
→ Логику повторных попыток
→ «почти корректные» ответы
→ извлечение через regex
→ предварительное заполнение {
→ ваш слой валидации
Суть: задаёшь схему → получаешь строго этот формат каждый раз.
Как использовать:
→ Определи схему в Pydantic, Zod или обычном JSON Schema.
→ Передай схему через output_config.format.
→ Claude ограничивает генерацию токенов так, чтобы результат точно соответствовал схеме.
Опционально: можно удалить все костыли, которые раньше использовались для обхода проблем.
Доки– контекст 1 млн токенов – заметно лучше держит большие кодовые базы и длинный ризонинг – стабильнее в агентных сценариях (кодинг, поиск, аналитика) – есть самокоррекция, авто-компрессия контекста, до 128K output – цена без измененийhttps://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 GPT-5.3 Codex от OpenAI:
– на Terminal Bench больше, чем у нового Claude Opus 4.6 (77.3% против 65.4%), 57% на SWE-Bench Pro, 64% на OSWorld. – управляемость прямо в процессе выполнения и живые апдейты по ходу задач – для тех же задач тратит меньше чем в два раза токенов, чем 5.2-Codex, и при этом более чем на 25% быстрее на токен – хорошо справляется с “computer use” (умеет нормально работать с задачами на компьютере)https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
/insights.
Когда вы её запускаете, Claude Code анализирует вашу историю сообщений за последний месяц. Он суммирует ваши проекты, показывает, как вы используете Claude Code, и даёт советы по оптимизации рабочего процесса.npx skills add sanyuan0704/code-review-expert
repo: https://github.com/sanyuan0704/code-review-expert.md файл)
1. Прежде чем писать код, опиши свой подход и дождись подтверждения. Всегда задавай уточняющие вопросы, если требования неясны.
2. Если задача затрагивает больше 3 файлов, остановись и разбей её на более мелкие подзадачи.
3. После написания кода, перечисли, что может сломаться, и предложи тесты для проверки.
4. При баге сначала напиши тест, который его воспроизводит, затем исправляй код, пока тест не проходит.
5. Каждый раз, когда я исправляю тебя, добавляй новое правило в CLAUDE .md файл, чтобы это больше не повторялось.
На англ.:
1. "Before writing any code, describe your approach and wait for approval. Always ask clarifying questions before writing any code if requirements are ambiguous." 2. "If a task requires changes to more than 3 files, stop and break it into smaller tasks first." 3. "After writing code, list what could break and suggest tests to cover it." 4. "When there’s a bug, start by writing a test that reproduces it, then fix it until the test passes." 5. "Every time I correct you, add a new rule to the CLAUDE .md file so it never happens again."В файле правила обычно формулируются детальнее, чем здесь, но суть этих пунктов именно такая.
¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
