Вайб-кодинг

Открыть в Telegram

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

Больше

Сеть:Полезная вЁрстка Россия12 712 Технологии и приложения2 702...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Вайб-кодинг

Канал Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 49 611 подписчиков, занимая 2 702 место в категории Технологии и приложения и 12 712 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 49 611 подписчиков.

Согласно последним данным от 21 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 2 426, а за последние 24 часа — 26, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 36.90%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 26.34% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 18 304 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 13 066 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, codex, llm, api, github.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk”

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 22 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.

49 611

Подписчики

+2624 часа

+4177 дней

+2 42630 день

18 304

Просмотры поста

~ 13 06624 часа

~ 14 82548 часов

36.90%

Коэффициент вовлеченности

~ 5

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

49 610

Еще один опенсорсный CLI-инструмент для AI-разработки — CodeMachine CLI. Суть простая, кидаешь сюда ТЗ или requirements-док, и он превращает это в продакшн-готовый рабочий код. Внутри работает несколько специализированных AI-агентов, которые кооперируются и закрывают сразу весь цикл разработки - архитектура, код, тесты и деплой. Можно миксовать модели вроде Claude и Gemini под одну задачу. Разные модули проекта могут писаться одновременно. Агент может трудиться часами или даже сутками над сложным проектом. Встроенные проверки качества и валидация, чтобы код был консистентным и надежным. Сохранение полного контекста проекта 🧃

49 610

Мой любимый лайфхак: 1. находишь лекцию на YouTube 2. берёшь транскрипт через http://ytscribe.ai 3. вставляешь в Gemini с таким промтом:

Сгенерируй изображение. Преврати этот транскрипт в шпаргалку с основными тезисами и выведи финальный результат как изображение 9:16, созданное nano banana.

[ВСТАВЬ ПОЛНЫЙ ТРАНСКРИПТ]

49 610

Профи-совет для Claude Code: добавь в system prompt строку :

«Контекст будет автоматически сжиматься по мере приближения к лимиту. Никогда не останавливай задачу из-за ограничений токенов. Всегда доводи её до конца, даже если бюджет почти исчерпан.»

потому что у Claude есть склонность осторожничать с завершением задач, а такая инструкция позволяет выполнять их автономно и без ограничения по контексту.

49 610

Разработчик представил osgrep, локальный инструмент семантического поиска по коду, который понимает естественный язык, работает как CLI и плагин для Claude Code и не требует подписок или API-ключей. Держать скорость просто:

Локальные эмбеддинги (mixedbread xsmall с квантованием) LanceDB для хранения векторов Tree-sitter для умного разбиения И финальный reranking.

Все работает только на CPU. Плагин для Claude Code помогает агенту не тратить тонны токенов на чтение огромных файлов ради одной функции. osgrep делает retrieval, находит нужные логические блоки и передаёт Claude только нужный фрагмент.😎 Это открытый исходный код с лицензией Apache.

npm install -g osgrep

49 610

Теперь в Claude Code CLI можно ввести &, чтобы запустить задачу в фоне и телепортировать её в Claude Code Web. Чтобы пользоваться фоновой обработкой, нужно настроить Claude Code в вебе и пройти онбординг. Работает только с GitHub-репами, подключёнными к веб-версии.

Заметка: переписка сохраняется, но есть баг — сообщения пока не отображаются на веб-стороне.

49 610

Разрабатывать MCP-серверы, та ещё рутина 😒 На днях наткнулся на OpenMCP - опенсорсный all-in-one дебаггер MCP-серверов на GitHub. В нём уже встроены Inspector и базовые функции MCP-клиента, так что можно тестировать ресурсы, инструменты и промпты прямо внутри плагина. Есть интерактивный модуль для проверки работы с LLM, а ещё можно использовать его вместе с SDK, чтобы быстро превращать отлаженный MCP в полноценное Agent-приложение. Проект дает удобную панель для управления проектом, умеет работать с несколькими моделями, поддерживает XML-схемы и ручной выбор инструментов. Плагин работает в VSCode, Trae и Cursor. Есть подробная документация по установке и деплою. Если ты часто работаешь с MCP, штука реально экономит время.

49 610

Появился новый агент на базе MiniMax-M2, и это уже не просто эксперимент. Он работает быстро, дёшево и полностью локально, без отправки кода и данных в сторонние сервисы. По качеству он почти не уступает топовым закрытым моделям вроде Gemini и Claude, но при этом остаётся open-source. Главное то, что его можно запускать в проде (на сервере, на edge-устройствах и даже в корпоративных on-premise средах). Латентность низкая, ресурсы нужны небольшие, а приватность сохраняется полностью. Если раньше приходилось выбирать между качеством и контролем, то сейчас этот выбор почти исчез. Open-source агенты становятся реальной альтернативой закрытым API. MiniMax-M2 уже доступен бесплатно, а код и примеры выложены в открытом доступе.

49 610

Анджей Карпати представил reader3 - минималистичный EPUB-ридер, созданный специально для чтения книг вместе с ИИ-ассистентами вроде Gemini или ChatGPT. Главная идея проекта - убрать раздражающую часть процесса, когда нужно вручную выделять и копировать текст из электронной книги для анализа. Reader3 автоматически разбивает EPUB на главы и показывает материал по одной, что позволяет быстро передавать содержимое больших книг в ИИ-модели для обсуждения или разбора. Проект уже доступен на GitHub и распространяется в open source. Интерфейс ридера предельно простой, с базовой навигацией и поддержкой организации библиотеки через папки. Для запуска достаточно выполнить две команды через uv. Reader3 может стать полезным инструментом для тех, кто совмещает чтение художественной или научной литературы с ИИ-анализом, глубокой дискуссией или обучением. GitHub: github.com/karpathy/reader3

49 610

Представляю claude-agent-server — способ запускать Claude Agent (тот самый движок, что стоит за Claude Code) в облачной песочнице и управлять им через WebSocket. Сам Claude Agent на самом деле отлично подходит не только для кода, а как общий агентный фреймворк. Но интегрировать его сложно, потому что он изначально рассчитан на локальный запуск. claude-agent-server решает эту проблему = он заворачивает агентный движок в WebSocket-сервер, открывает доступ ко всем важным настройкам и стримит результаты с типобезопасностью. Всё разворачивается на платформе e2b, так что инстанс можно поднимать и гасить под задачу. WebSocket здесь прям в тему, отличный транспорт для долгих и прерываемых сессий агентных запросов. На базе этого явно можно собрать много интересных продуктов. https://github.com/dzhng/claude-agent-server 90 процентов этого, кстати, сделал Gemini 3, я реально впечатлён.

49 610

Gemini 3, да вы издеваетесь. Vibe кодер накатал приложение для распознавания жестового языка меньше чем за 5 минут. С поддержкой видео, confidence score, настройками sampling и даже подсказками. Код написал Gemini-3. За детекцию отвечает Gemini-2.5. Видео ускорено вдвое.

49 610

Большой момент для Postgres. AI-агенты сломали привычное понимание того, для чего вообще существует база данных. Классические СУБД делались под людей, но агенты играют по другим правилам. Им нужно бесконечное ветвление. Они могут запускать десятки экспериментов параллельно. Им нужны изоляция, контекст, память, структурное мышление и безопасные песочницы. Давать агентам доступ к продакшену страшно, потому что старая модель Postgres просто не была рассчитана на такой сценарий. Agentic Postgres это версия Postgres, подготовленная специально под агентов, созданная командой TimescaleDB. И, если честно, это один из самых больших апгрейдов в агентном стеке за этот год. Tiger Data работает со мной над этим материалом, чтобы показать, что именно они сделали. Вот ключевые фичи:

Мгновенное создание веток всей базы данных. Это идеально для параллельных прогонов агентов, безопасных экспериментов, миграций или изолированных тестов. Форки занимают секунды и почти ничего не стоят. Встроенный MCP-сервер, который агенты могут использовать, чтобы получать подсказки по схеме, лучшие практики и безопасный, структурированный доступ к Postgres. Это также помогает делать миграции более осознанно. Гибридный поиск (векторы + BM25) прямо внутри базы. Агенты могут напрямую искать и извлекать данные. База ориентирована на память. Это дает агентам постоянный контекст, в котором они могут эволюционировать.

Впервые Postgres действительно ощущается готовым к AI-нативной эпохе 🦍 На 2 демо можно увидеть, как выглядит использование их MCP-сервера. Он построен на базе 35 лет опыта разработки Postgres плюс полного доступа к документации Postgres, и всё это представлено в формате, который легко обрабатывается агентами. Можно попробовать вживую в бесплатном тарифе Tiger Data по ссылке: https://tsdb.co/avi-x

49 610

Разработчик выкатил готовый десктопный клиент для модели распознавания DeepSeek-OCR. Можно просто перетащить картинку в окно и быстро получить распознанный текст. Можно кликнуть по нужной области на изображении и сразу скопировать найденный текст. Есть экспорт в ZIP, где будут Markdown и изображения. Поддерживается ускорение через GPU, что заметно ускоряет обработку. Сейчас инструмент в основном работает под Windows. Достаточно скачать архив из релизов, распаковать и запустить. На первом старте нужные зависимости подтянутся автоматически.

49 610

Вчера Manus объявила о запуске Browser Operator - расширения, которое превращает обычный браузер в полноценный AI-инструмент без дополнительного софта и сложной настройки. Расширение работает поверх существующих сессий и аккаунтов пользователя, используя привычную рабочую среду, включая авторизации, историю действий и привычки. После подключения открывается возможность автоматизировать сложные цепочки действий прямо в браузере. Чтобы начать, пользователям нужно: • установить расширение из Chrome Web Store • включить коннектор My Browser в панели управления • подтвердить доступы при запросе Manus Browser Operator позволяет автоматизировать работу с исследовательскими платформами вроде Crunchbase, PitchBook и SimilarWeb, CRM-системами и другими сервисами, требующими авторизации. Функция начинает раскатываться постепенно и уже доступна пользователям Manus Pro, Plus и Team.

49 610

Google подкинул сюрприз: компания запустила собственный редактор кода. Название Antigravity, а по факту это форк Visual Studio Code. Antigravity позволяет управлять сразу несколькими (!) агентами. Они могут кодить, запускать тесты и дебажить без участия. Работают на Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS. Изображения генерирует Nano Banana. Редактор вышел под macOS, Windows и Linux. Ссылка такая: → antigravity.google Гонка AI-редакторов кода только начинается, и Google официально вступил в игру. 🌟

49 610

Один из первых тестов Gemini 3, который я увидел, это пример с прыгающим шариком, где попытались усложнить его раз в десять. Gemini 3 Pro справился с первого же запроса. Без попыток, без оптимизации, просто сразу.

49 610

Что важно знать: Контекст 1M токенов и до 64k на вывод. Knowledge cutoff январь 2025. Стоимость: 2$ / 12$ при контексте до 200k токенов, 4$ / 18$ при >200k. Инструменты/Function Calling теперь используются на 30% чаще по сравнению с 2.5 Pro. Примерно на 20% лучше в программировании и на 15% лучше по мировым знаниям. Понимание экранов улучшено в 6 раз, плюс около 10% апгрейда на видео и изображени

49 610

Google представила Gemini 3 Компания объявила о выпуске Gemini 3 - нового поколения модели, которую позиционируют как лучший инструмент для мультимодального понимания. По словам команды, это самый мощный агентный и "vibe coding" вариант модели на сегодняшний день. Gemini 3 лучше ориентируется в контексте, быстрее улавливает намерение пользователя и позволяет получать результат с меньшим количеством подсказок. Gemini 3 Pro уже начинает появляться в приложении Gemini и в AI Mode в поиске. Разработчики могут протестировать модель через Google AI Studio и в Vertex AI. Команда обещает, что это заметный шаг вперед, и призывает всех попробовать новую модель в деле.

49 610

CodeRabbit открывает исходники одного из своих внутренних инструментов! Встречайте AI-нативный опенсорсный Git worktree менеджер в виде CLI, который работает со всеми вашими AI coding агентами ✌️ (да, фраза длинная, но звучит круто) Удачи и кайфа в использовании

49 610

Появилась крупнейшая коллекция готовых воркфлоу для n8n почти 7000 штук в одном месте. Там есть всё, парсеры, боты, интеграции, автоматизация рутины и даже AI-агенты. Каждый шаблон можно сразу использовать, внутри есть описание, список нужных инструментов и пошаговая инструкция https://n8nworkflows.xyz/

49 610

Разработчики объявили о запуске структурированных ответов в Claude API. Теперь можно гарантировать, что ответы модели точно соответствуют заданной JSON-схеме или определению инструмента - без дополнительных парсеров, ретраев и хака с пост-обработкой. Фича доступна в публичной бете для моделей Claude Sonnet 4.5 и Claude Opus 4.1. Поддержка Haiku 4.5 появится позже.