Вайб-кодинг

Лучший напарник для Claude Code это happy. С ним можно в любой момент зайти на домашний компьютер или сервер с Claude Code и писать код хоть с iPad, хоть с телефона. Удобство просто запредельное. Я раньше тоже пробовал разные варианты удаленного доступа к Claude Code: 1. mac mini + tmux, где Claude Code крутится в tmux, а я подключаюсь через tailscale / cloudflare tunnel по SSH. Но поддержка тачскрина у tmux никакая, уведомления нужно прикручивать вручную. 2. Claude Code + Telegram-бот. Идея - завернуть операции в команды бота. Но большинство подобных проектов сыроватые, работать особо не с чем. 3. claudecodeui — веб-обертка с файловым менеджером и git. В итоге пользоваться неудобно, только yolo-режим, соединение постоянно рвется. И вот только когда я попробовал happy, все стало понятно — вот где настоящий happy. Дома запускаешь демон, а снаружи просто открываешь приложение на телефоне и сразу работаешь. Пока ИИ что-то делает, можно спокойно гулять и смотреть на природу, а когда задача готова, приходит пуш-уведомление на iOS. С happy iPad mini снова превращается в топовую рабочую машину для разработки.

Гранульный контроль кода или девелопмент через промпты? В Antigravity ты живёшь в обоих режимах. Хочешь глубоко копать — заходишь в Editor. Нужно рулить несколькими агентами по разным рабочим пространствам — переключаешься в Agent Manager. Между ними можно прыгать моментально. Смотри, как Manager и Editor работают синхронно

Apple выложила CLaRa на Hugging Face. Новая унифицированная RAG-модель со встроенной семантической компрессией документов (16x и 128x). Она генерирует ответы напрямую из сжатых представлений, достигая SOTA-результатов и при этом сильно уменьшая длину контекста. CLaRa показывает топовый уровень в компрессии и reranking-е, нередко обгоняя текстовые бейслайны, и уменьшает контекст до 16 раз. Подробности в статье, модель можно попробовать тут: https://huggingface.co/papers/2511.18659

Google запустили адвент-календарь для вайбкодеров Каждый день декабря выходят короткие видеоуроки и гайды по созданию ИИ-агентов. У вас будет 25 дней, чтобы освоить работу с Gemini 3, Google ADK и готовыми продакшн-шаблонами. Первые два дня уже доступны по ссылке ❄️

Представляем Component Grab Расширение Chrome от SuperDesignDev позволяет вытаскивать любой UI-компонент прямо из браузера.

Мы превращаем запутанный DOM в аккуратный tailwind-код, причём пиксель-в-пиксель.

Дальше можно вставить это в нативный холст Superdesign и продолжать дизайнить, или сразу кинуть в Claude Code / Cursor. Бесплатно навсегда: https://chromewebstore.google.com/detail/superdesign/obpjaonipoaomjnokbimppohbpjibflm

Anthropic купили Bun – ультрабыстрый JS-runtime, который сейчас набирает по 7M+ скачиваний в месяц Сделка пришлась как раз на момент, когда Claude Code вышел на годовой объём выручки в $1 млрд всего через полгода после релиза. Теперь Bun встроят глубже в стек агента Claude: ускорят выполнение, повысят стабильность и подвезут новые фичи Anthropic обещает, что Bun останется в опенсорсе под MIT, а команда будет расширять функциональность и дальше

Mistral выпустили Ministral 3 — новую линейку reasoning- и instruct-моделей! ❤️ Ministral 3 доступны в версиях 3B, 8B и 14B, есть поддержка vision и топовая производительность в своём классе. Модель 14B можно запускать локально на машине с 24 ГБ RAM. Гайд + ноутбук: https://docs.unsloth.ai/new/ministral-3 GGUF-сборки: https://huggingface.co/collections/unsloth/ministral-3

По данным The Information, OpenAI на следующей неделе собирается выкатить ещё одну модель для задач на рассуждение, чтобы пободаться с Gemini 3. И никакой рекламы… пока. Red GPT? 👀

Разработчик создал инструмент, который сам вытаскивает весь брендинг с любого сайта. Просто кидаешь ссылку на сайт и через пару секунд получаешь полный бренд-пак — логотипы, использованные шрифты и цвета, отступы, OG-картинку. Маленькая, но полезная вещь для тех, кто хочет быстро разобрать чужой бренд — забираем

Claude Code теперь умеет работать с Excel гораздо умнее 🤖 Раньше Claude хоть и мог обрабатывать Excel, но делал это довольно примитивно: просто генерировал сырой Python с openpyxl, проходился по ячейкам и не понимал структуру данных. То есть работал на слишком низком уровне абстракции, что мешало делать нормальный анализ. Теперь появился LlamaSheets API, который автоматически превращает сложные Excel-файлы в аккуратно структурированные таблицы. Claude получает семантическое понимание данных и может работать с ними через Pandas или SQL, как с нормальными датафреймами. Парни подготовили гайд по тому, как использовать LlamaSheets вместе с код-агентами. Гайд: тут LlamaCloud: https://cloud.llamaindex.ai

Mistral AI готовится выкатить два новых открытых модели: – Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512-NVFP4 – Ministral-3-3B-Instruct-2512 По архитектуре всё выглядит так: У Ministral почти один в один архитектура как у Llama-2/3. По сути, очень похоже на первый релиз Mistral 7B двухлетней давности, просто с доработками вроде SWA. У большой модели архитектура такая же, как у DeepSeek V3, то есть это MoE. Обе модели используют Llama-4 RoPE scaling вместо YaRN, а в Large-версии, судя по всему, есть спекулятивное декодирование через Eagle. Похоже, скоро завезут что-то крупное 👀 vllm (mistral large): https://github.com/vllm-project/vllm/pull/29757 transformers (ministral): https://github.com/huggingface/transformers/pull/42498

DeepSeek выкатили то, чего никто не ожидал. DeepSeek выпустила модели DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V3.2-Speciale с максимальной производительностью согласно тестам! Время обновления 🤖 DeepSeek-V3.2 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 DeepSeek-V3.2-Speciale Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale Tech report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2/resolve/main/assets/paper.pdf

Ох… такое ощущение, будто это вообще не должно работать. Gemini 3 умеет генерировать интерактивные 3D-сцены на three.js… и можно буквально управлять частицами руками. Никаких навыков программирования не нужно, всё бесплатно. 1. Открываешь Google AI Studio и вставляешь промпт (который написан чуть ниже) 2. Копируешь сгенерированный код в Gemini 3. 3. Создаёшь новый текстовый файл, вставляешь код и меняешь расширение с .txt на index.html. 4. Открываешь файл в браузере. 5. Не забудь включить камеру. Промпт:

Создай интерактивную 3D-систему частиц в реальном времени на Three.js.

Требования:

1. Масштабирование и изменение формы системы частиц должно реагировать на жесты рук, отслеживаемые через камеру (сжатие/разжатие).

2. Должна быть панель выбора шаблонов: сердце, цветок, Сатурн, статуя Будды, фейерверк и другие фигуры.

3. Добавить селектор цвета для изменения цвета частиц.

4. Частицы должны реагировать на жесты мгновенно.

5. UI минималистичный и современный.

Не трать токены на вопросы типа: "можешь запустить git status или тесты?" Просто напиши: ! и дальше нужную команду bash. Префикс ! сразу запускает команду в bash и подставляет вывод в контекст. Без обработки моделью, без задержек, без лишних токенов.

Ключевые техники для нормального освоения Nano Banana Pro. Загрузи любую картинку в Gemini и напиши ему что-то вроде:

"конвертируй изображение в JSON-промпт, включая размеры и детали"

Он сгенерирует промпт, по которому можно воссоздать изображение. Дальше остаётся просто менять нужные части и снова использовать его Промт:

{
  "image_description": "A medium close-up cinematic still from the movie 'Blade Runner 2049'. Inside a futuristic vehicle, a man and a woman are seated. The man, Ryan Gosling as Officer K, is in the driver's seat in the foreground, wearing a dark, heavy, shearling-lined coat. He has a beard and looks pensively to the side. The woman, Ana de Armas as Joi, is in the passenger seat, looking towards the man. She wears a distinctive, translucent yellow and black jacket with a digital, pixelated pattern that catches the light. The interior of the car is dark and utilitarian. Rain streaks are visible on the window between them, blurring the grey, overcast landscape outside. The lighting is diffused and moody.",
  "characters": [
    {
      "name": "Man (Officer K)",
      "actor": "Ryan Gosling",
      "position": "Foreground, Driver's seat",
      "clothing": "Dark shearling-lined coat",
      "appearance": "Bearded, pensive expression, looking away",
      "focus": "Sharp focus"
    },
    {
      "name": "Woman (Joi)",
      "actor": "Ana de Armas",
      "position": "Mid-ground, Passenger seat",
      "clothing": "Translucent yellow and black digital-pattern jacket",
      "appearance": "Looking at the man, dark hair",
      "focus": "Slightly softer focus through the window"
    }
  ],
  "setting": {
    "location": "Futuristic Car Interior",
    "environment": "Rainy, overcast outdoors visible through the window"
  },
  "cinematography": {
    "angle": "Eye-level",
    "lighting": "Soft, diffused, natural daylight from outside",
    "mood": "Contemplative, melancholic, futuristic",
    "color_grading": "Muted tones, cool color palette with pops of yellow"
  },
  "size": "Medium Close-up (MCU)",
  "format": "Cinematic Still"
}

Телеграм запустил Cocoon — децентрализованную вычислительную сеть для будущих AI-инструментов. Похоже, скоро в Telegram появятся AI-фичи 👀

Perplexity Comet реально крутая штука, если попасть в нужный сценарий. Я использую её для разных задач, и одна из них — попросить Comet прогнать тесты API через Postman после разработки. Дашь ей достаточно контекста про payload и остальную инфу, дальше она всё делает сама. Что она сделала: - сгенерировала несколько payload-вариантов под разные тесты - после полного прогона выдала финальный отчет Очень круто. Арвинд, респект. https://www.perplexity.ai/comet

OpenAI планирует скоро начать тестировать рекламу в ChatGPT — в последней сборке для Android появились строки, связанные с рекламой. Скорее всего, это будет ограничено только поисковой рекламой. Есть большая вероятность, что всё будет работать на той же инфраструктуре, что и Bing Ads. 🚬

Gemini (слева) vs ChatGPT vs Claude (справа) Промпт:

Создай интерактивную симуляцию на HTML, CSS и JavaScript спутниковой системы, которая передает сигналы на наземные приёмники.

Симуляция должна показывать спутник, вращающийся вокруг Земли и периодически отправляющий сигналы, которые принимаются несколькими наземными станциями.

Учти реалистичные факторы: задержка сигнала в зависимости от расстояния, периодические потери сигнала из-за помех или препятствий и визуализацию траектории сигнала в виде линий или волн.

Позиция спутника должна обновляться с использованием упрощённой орбитальной механики, а наземные приёмники должны отображать уровень принятого сигнала и таймстемпы.

Когда используешь ИИ для разработки, самая сложная часть обычно не в том, чтобы писать код, а в том, чтобы заставить ИИ строго соблюдать существующие инженерные стандарты команды, а не генерировать что попало каждый раз. Недавно наткнулся на open-source проект Compounding Engineering Plugin. Он предлагает довольно жёсткий рабочий цикл Plan-Work-Review, который помогает делать так, чтобы каждая итерация разработки с участием ИИ улучшала качество кода, а не плодила техдолг. Это не просто память или сохранение контекста. На этапе Plan плагин глубоко анализирует кодовую базу, выявляет паттерны и генерирует подробный issue. Дальше разработка происходит в изолированной среде (worktree), а затем результат проходит ревью сразу более чем у 10 специализированных агентов. Самая интересная часть.. это механизм Review. Там есть такие агенты, как security-sentinel (безопасность) и performance-oracle (производительность). Они ведут себя как опытные инженеры и буквально устраивают полноценную проверку кода. 🤙