fa
Feedback
Вайб-кодинг

Вайб-кодинг

رفتن به کانال در Telegram

Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Вайб-кодинг

کانال Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 49 606 مشترک است و جایگاه 2 705 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 12 717 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 49 606 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 20 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 2 527 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 57 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 36.49% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 26.35% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 18 093 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 13 066 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 4 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, codex, llm, api, github تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 21 ژوئن, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

49 606
مشترکین
+5724 ساعت
+5237 روز
+2 52730 روز
آرشیو پست ها
Memory engine для AI-агентов в одну строку кода. Просто вызываешь memori.enable() и любой LLM или агент получает постоянную п
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

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.

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.

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

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%)

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%)

Можно сделать RAG-системы в разы умнее с этим SOTA-подходом. ColiVara это метод извлечения данных без чанкинга. Документы обр
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.

Пока, JSON. Привет, TOON. Новый формат, сделанный под задачи ИИ. Быстрее, компактнее и экономит токены. Доступен для JavaScri
Пока, JSON. Привет, TOON. Новый формат, сделанный под задачи ИИ. Быстрее, компактнее и экономит токены. Доступен для JavaScript, Python, Rust, Java и других языков.

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

Anthropic сорвали очень продвинутую шпионскую кампанию, которую вела автономная AI-система. Атака была нацелена на крупные IT
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

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.

Появился тул, который сбрасывает Machine ID у Cursor AI и снимает лимиты пробного периода 😋 После этого IDE думает, что вы н
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

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.

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

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

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.

Наткнулся, пожалуй, на один из лучших репозиториев со скиллами для Claude. ⭐️ 450+ звёзд Подборка действительно практическая
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.

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.

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

photo content