Vibecoding Haven (BotfatherDEV)

Claude Code тепер може клікати по твоєму Mac що сталося: Anthropic випустили computer use для Claude Code. Пишеш /mcp у терміналі — і Клод отримує доступ до GUI. Він реально відкриває апки, клікає по кнопках, робить скріншоти, аналізує що бачить, і фіксить баги сам у демо показують SwiftUI-апку з піксель-арт восьминогом. Клод знаходить баг (buffer overrun), править код, ребілдить, перевіряє результат. research preview, поки тільки macOS (Pro і Max). Windows обіцяють “coming soon”, Linux — тиша, ні дати ні roadmap чесно кажучи не до кінця розумію що це принципово змінює — з CLI можна було те саме робити вже давно. ну ок, тепер він ще й по кнопках клікає. може для тестування GUI-апок це зручніше, але революцією поки не пахне)) що в коментах: класичний 2026-й рік Anthropic. Половина пише «take my job already 😭», інша половина — «за 3 хвилини роботи з’їдає 150 лімітів, пофіксіть спочатку usage limits а не нові фічі». x.com/claudeai/status/2038663014098899416

Останнє на сьогодні

https://x.com/_chenglou/status/2037713766205608234 Тут навчилися дуже ефективно рахувати висоту тексту без DOM. Cheng Lou (автор react-motion, ReasonML у Facebook, зараз Midjourney) випустив Pretext — pure JS/TS бібліотеку для text measurement ідея проста: замість getBoundingClientRect (який тригерить layout reflow і вбиває перфоманс) він юзає canvas.measureText() — той самий font engine браузера, але без reflow. Один раз робимо prepare(), далі layout() — чиста арифметика по кешованих ширинах різниця — 300-600x. 500 текстових блоків: DOM = 15-30мс і 500 reflow, Pretext = 0.05мс і нуль reflow побудовано з Claude + Codex, тижнями тренували на browser ground truth по всіх мовах, емодзі, RTL. 5.6k зірок за пару днів bun install @chenglou/pretext

мене запитали — а що таке "довіряю" в контексті опитування? довіра до агента — це не завжди довіряю або завжди ні, це спектр. і він виглядає приблизно так: 1. "напиши функцію що складає два числа" — це калькулятор 2. "напиши модуль авторизації чогось" — ти ще ревʼюїш, але вже довіряєш мікро-рішення (нейминг, структура) 3. "зроби фічу від і до" — довіряєш вже не код, а підхід. які файли чіпати, які залежності тягнути 4. "ось баг, розберись" — кидаєш тупо трейсбек без контексту. довіряєш діагностику. можеш навіть не зрозуміти що він зробив і чому 5. "управляй сервером" — деплой, моніторинг, автоматизації. ти спиш, він працює)) і на кожному рівні змінюється не складність, а ціна помилки і можливість відкатити. То наскільки ви довіряєте?)

Тестую 1М контекст в gpt5.4 і хочу сказати що після 250к відчувається що він не трошечки, а СИЛЬНО тупішає. Схоже, що менше звертає увагу на те що я пишу йому, і бо попередній контекст відволікає

Клод знову впав і видає суцільні помилки? 🤬 Досить терпіти цей біль. Нарешті по-тихому викотили рішення, яке генерує 100% робочий код з першого разу. Ніяких галюцинацій, лише ідеальний скрипт та чистий вайбкодинг. 🔥 Забрати ту саму таблетку від багів

а поки що він налаштовує мені підсвітку і хаптику на дуалсенс контролері по блютузу, і робить це довго

для мене AGI наступить коли агент по USB зламає мій PS VR2 шолом і виведе на нього віртуальний десктоп навколо мене

Schedule tasks on the web (Score: 152+ in 6 hours) Link: https://readhacker.news/s/6QHc6 Comments: https://readhacker.news/c/6QHc6

додам краще, не обов'язково зірками. можливо криптою

Додав кілька корисних скілів: • UI UX Pro Max — https://forgedemy.org/skills/ui-ux-pro-max • Obsidian Markdown — https://forgedemy.org/skills/obsidian-markdown • Using Superpowers — https://forgedemy.org/skills/using-superpowers • Remotion Best Practices — https://forgedemy.org/skills/remotion-best-practices

Claude Code отримав Auto Mode (research preview) Що сталося: у /r/ClaudeAI (офіційний акаунт) анонсували auto mode: замість ручного approve на кожен тулкол — класифікатор перевіряє дії, безпечні пускає, ризикові блокує/перебудовує план. Джерела: Reddit анонс · Claude Code · search.rss (ClaudeAI/auto mode)

ARC-AGI-3 вийшов як інтерактивний бенчмарк саме для агентів Замість статичних задач — середовища, де агент має вчитись по ходу, планувати довгі кроки й адаптуватись. Спробував перше завдання - це гра. І GPT5.4 нічого не зрозумів що там робити)) спробуйте теж Чому важливо для агентів: це ближче до реального production-патерну «план → дія → фідбек → корекція», тобто краще міряє агентну придатність, ніж одноразові Q/A-бенчмарки

ARC-AGI-3 (Score: 158+ in 4 hours) Link: https://readhacker.news/s/6QBrY Comments: https://readhacker.news/c/6QBrY https://arcprize.org/media/ARC_AGI_3_Technical_Report.pdf