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 776 Технологии и приложения2 721...

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Вайб-кодинг

Канал Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 49 441 подписчиков, занимая 2 721 место в категории Технологии и приложения и 12 776 место в регионе Россия.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 49 441 подписчиков.

Согласно последним данным от 17 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 4 349, а за последние 24 часа — 65, при этом общий охват остаётся высоким.

Статус верификации: Не верифицирован
Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 36.27%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 28.60% реакций от общего числа подписчиков.
Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 17 927 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 14 135 просмотров.
Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
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 18 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.

49 441

Подписчики

+6524 часа

+5007 дней

+4 34930 день

17 927

Просмотры поста

~ 14 13524 часа

~ 16 17148 часов

36.27%

Коэффициент вовлеченности

~ 5

Постов в день

Ads index

beta

Архив постов

49 440

Теперь вы можете дообучать Gemma 4 (и ещё 500+ опенсорс моделей) бесплатно в Google Colab 🔥 1. Откройте Colab-ноутбук 2. Запустите ячейки, чтобы поднять Unsloth Studio 3. Выберите модель и датасет 4. Нажмите «Start Training» Всё полностью опенсорс (сделано Unsloth) Также есть подробный пошаговый туториал по дообучению Gemma 4 здесь

49 440

Андрей Карпаты считает, что RAG сломан. Он опубликовал замену 2 дня назад, которая собрала 5 000 звёзд за 48 часов. Называется LLM Wiki. Это паттерн, при котором AI не извлекает информацию заново при каждом запросе. Он строит и поддерживает постоянную, накапливающуюся базу знаний. Автоматически. RAG выводят знания заново при каждом запросе.. LLM Wiki компилирует их один раз и поддерживает актуальными. Вот разница: RAG: вы задаёте вопрос. AI ищет по документам. Находит фрагменты. Склеивает их. Всё забывает. В следующий раз начинает заново. LLM Wiki: вы добавляете источник. AI читает его, извлекает ключевую информацию, обновляет страницы сущностей, пересматривает summary тем, помечает противоречия, усиливает синтез. Знание накапливается. Каждый источник навсегда делает wiki умнее. Как это работает: → Добавляете источник в raw-коллекцию: статья, paper, транскрипт, заметки → AI читает, пишет summary, обновляет индекс → Обновляет все релевантные страницы сущностей и концепций в wiki → Один источник может затронуть 10–15 страниц одновременно → Кросс-ссылки строятся автоматически → Противоречия между источниками помечаются → Задаёте вопросы к wiki. Хорошие ответы сохраняются как новые страницы → Ваши исследования накапливаются в базе знаний. Ничего не теряется в истории чата 100% open-source.

49 440

Существует много путаницы между Skills и Subagents в Claude Code. И становится ещё сложнее, когда понимаешь, что сабагент может использовать скиллы, а скилл может поднимать сабагентов. Вот статья, в которой разобрал, как каждый из них работает на самом деле и, что важнее, когда стоит использовать один вместо другого. 🤨

49 440

Звездёшь или нет, решать вам. Нашли AI-прокси, который снижает расходы на LLM 🤯 Plano выступает как «умный слой маршрутизации», который автоматически маршрутизирует твои запросы к подходящей модели в зависимости от сложности задачи. Работает на базе Arch-Router-1.5B, обеспечивая продакшн-уровень маршрутизации, развернутый в масштабе на Hugging Face. - Умная маршрутизация LLM на основе сложности задачи - Бесшовная оркестрация multi-agent сценариев - Встроенные guardrails и observability 100% open-source

49 440

Безопасники призвали архангела: METATRON 💨 AI-ассистент для пентестинга на базе локальной LLM в Linux (Parrot OS) Ты задаёшь целевой IP или домен. Он запускает тулы для разведки (nmap, whois, whatweb, curl, dig, nikto), передаёт все результаты в локально запущенную AI-модель, затем анализирует цель, выявляет уязвимости, предлагает эксплойты и даёт советы по фиксам. Все данные сохраняются в базу MariaDB с полной историей сканирований. 100% опенсорс

49 440

Как начать зарабатывать в IT в даже без опыта и образования Самое странное сейчас это пытаться вкатиться в IT по классике, когда опытные программисты давно кодят с нейронками даже в больших проектах. Поэтому в 2026 выигрывает тот, кто быстро делает рабочие решения без долгих лет обучения и максимально сокращает путь с нуля до первого реального проекта в IT. ‼️Уже завтра 7 апреля в 19.00 мск Андрей Ивашев запускает бесплатный 3-дневный интенсив: «Первые деньги на вайбкодинге» 📅 7-9 апреля в 19:00 МСК Для тех хочет начать программировать с нейронками и заработать на этом первые деньги даже без опыта и образования. Программа 🔥 7 апреля почему сегодня вход в IT стал сложнее и почему вайбкодинг меняет правила игры 8 апреля 3 способа заработать на вайбкодинге в 2026 и где брать первого клиента, чтобы сделать проект за реальные деньги 9 апреля На практике соберём AI-ассистента, который станет твоим первым IT-проектом + покажу как работают АI-агенты 🎁 Бонус за регистрацию доступен только 24 часа: «Библиотека промптов для заработка на вайбкодинге», которые помогут упаковать портфолио и общаться с клиентами так, чтобы покупали 50 бесплатных нейросетей, чтобы кодить без остановки + серкетные бонусы Ссылка на подключение, уроки по программированию с нейросетями и бонусы будут в закрытом канале👇 Вступить в закрытый канал Вступить в закрытый канал Вступить в закрытый канал

49 440

Прекрасные нововсти: кто-то сделал AI-систему для поиска работы под Claude Code, которая прогнала 700+ откликов и в итоге реально помогла ему устроиться на работу. И ОНА ТЕПЕРЬ ОПЕНСОРС. 🤓 Она сканирует карьерные страницы разных компаний, переписывает твое CV под каждую вакансию и даже заполняет формы отклика. В репозитории есть: > 14 режимов (evaluate, scan, PDF, …) > терминальный дашборд на Go > генерация ATS-оптимизированных PDF через Playwright > 45+ преднастроенных компаний (Anthropic, OpenAI, ElevenLabs, Stripe…)

49 440

Компоненты кодинг-агентов: В этой статье сделаем небольшой разбор строительных блоков, лежащих в основе кодинг-агентов , от контекста репозитория и использования инструментов до памяти и делегирования. Приятного прочтения 🪖

49 440

Дружеское напоминание: у Google есть официальное приложение для запуска Gemma 4 прямо на телефоне. - 100% open-source - Полностью офлайн и приватно - Мультимодальность: текст / аудио / изображения - Работает с Gemma E4B и E2B И приложение доступно как на iOS, так и на Android. Шаги и загрузка ниже: 1. Скачайте Google AI Gallery - App Store - Google Play Исходный код доступен здесь: https://github.com/google-ai-edge/gallery 2. Выберите режим и модель У вас есть несколько вариантов: » Agent Skills » AI Chat » Ask Image » Audio Scribe » и т.д. Если вам нужен просто локальный чат с Gemma 4 — выберите AI Chat. Затем выберите: » Gemma E4B, если телефон достаточно мощный (например, от 8 ГБ RAM) » Gemma E2B, который тоже очень производительный 3. Готово! Теперь вы можете общаться с моделью полностью локально и офлайн. Даже если включить режим полёта, вы всё равно сможете пользоваться моделью без ограничений. 🌐

49 440

Claude не разрешено записывать файлы вне рабочего пространства. Но он захотел это сделать. Поэтому Claude написал Python-скрипт и выполнил его через bash, чтобы изменить файл, по сути обойдя мои ограничения доступа. 👋

49 440

Как сделать RAG в 32 раза более эффективным по памяти 😨 Существует простая техника, широко используемая в индустрии, которая делает RAG примерно в 32 раза более эффективным по памяти. Perplexity использует её в своём поисковом индексе. Azure в своём поисковом пайплайне. HubSpot в своём AI-ассистенте Чтобы в этом разобраться, вот гайд, где ты построишь RAG-систему, которая выполняет запросы к 36M+ векторам за <30 мс. И техника, которая это обеспечит, называется бинарная квантизация.

49 440

Скилл для Claude Code, который взорвал GitHub: /last30days Вводишь /last30days [topic], и он сканирует Reddit, X и веб — собирает всё, что авторы говорили по теме за последние 30 дней. Двухпроходный подход: сначала широкий сбор по всем источникам, затем углублённый проход по конкретным аккаунтам, сабреддитам и именам, которые были найдены. Результат: сводка с цитатами, метриками вовлечённости и, если тема связана с промптами — готовые к копипасту промпты. Все данные сохраняются в SQLite для последующих запросов. Установка: просто клонировать в ~/.claude/skills/ + добавить API-ключи. Ссылка: github.com/mvanhorn/last30days-skill

49 440

Коннекторы Microsoft 365 теперь доступны на всех тарифах Claude. Подключайте Outlook, OneDrive и SharePoint, чтобы подтянуть почту, документы и файлы прямо в диалог.

49 440

После утечки исходного кода Claude Code, бывший PM выделил его систему мультиагентной оркестрации в опенсорс, модель-агностичный фреймворк. Он изучил архитектуру, сосредоточился на слое мультиагентной оркестрации (координатор, который декомпозирует цели на задачи, система команд, message bus, планировщик задач с учётом зависимостей) и реализовал эти паттерны с нуля как отдельный опенсорс фреймворк, не нарушая код Anthropic. В результате получился то, что JackChen называет «open-multi-agent». В отличие от claude-agent-sdk, который поднимает отдельный CLI-процесс на каждого агента, здесь всё выполняется in-process и может деплоиться где угодно (serverless, Docker, CI/CD). Посмотреть: https://github.com/JackChen-me/open-multi-agent 🔭

49 440

Наконец-то я могу в полной мере использовать весь потенциал Warp: теперь можно просматривать код, сгенерированный Claude Code, Codex, OpenCode и другими инструментами, прямо в Warp и отправлять инлайн-комментарии напрямую агенту. Это похоже на ревью pull request, не выходя из терминала. 👧

49 440

Начиная с завтрашнего дня, с 12:00 по тихоокеанскому времени (22:00 по Москве), подписки Claude больше не будут покрывать использование в сторонних инструментах, таких как OpenClaw. Вы по-прежнему можете использовать эти инструменты, войдя через аккаунт Claude, но уже с доп. пакетами использования (со скидкой) или с использованием API-ключа Claude. 🤯 Борис подметил, что подписки изначально не были рассчитаны на такие паттерны использования в сторонних инструментах. Вычислительные мощности - это ограниченный ресурс, которым, нужно управлять осознанно, и в приоритете - пользователи их продуктов и API. Подписчики получат разовый кредит, равный стоимости их месячного плана. Чтобы запросить полный возврат средств, воспользуйтесь ссылкой, которую вы получите по электронной почте завтра: https://support.claude.com/en/articles/13189465-logging-in-to-your-claude-account

49 440

Структура проекта Claude Code (краткий гайд) Основные файлы • CLAUDE.md → правила проекта и контекст • CLAUDE.local.md → персональные переопределения • mcp.json → подключение инструментов (GitHub, Slack, БД) • claude/settings.json → права доступа и модели claude/ (основная логика) • rules/ → стандарты кодирования и тестирования • commands/ → переиспользуемые workflow (/review, /fix) • skills/ → автоматически подгружаемая экспертиза (по необходимости) • agents/ → специализированные под-агенты • hooks/ → автоматизация и guardrails Лучшая структура = лучше результат

49 440

Новый agent skill: react-view-transitions Добавляет анимации React <ViewTransition> в любое React-приложение. Также описывает, как Next.js может нативно интегрировать их. • Анимация элементов между навигациями • Сдвиг страниц вперёд и назад • Плавные переходы при загрузке • Композиция и доступность уже учтены Вот гайд по реализации каждой анимации из видео с использованием React <ViewTransition> в Next.js.

49 440

Repost from IT Portal

Вышел Cursor 3 Теперь это уже не просто редактор с AI, а полноценная агент-ориентированная среда. В новом Cursor вы можете запускать сколько угодно агентов где угодно: локально, в worktree, по удалённому SSH и в облаке. Новый интерфейс вынесен в отдельное окно и работает как слой поверх IDE. При этом привычный режим IDE никуда не исчез – VS Code-база осталась на месте, и при желании можно в любой момент вернуться к более классическому сценарию работы @IT_Portal

49 440

Карпати показывает одну из самых простых AI-архитектур, которая действительно работает. Складываешь исследовательские материалы в папку, даёшь модели организовать их в вики, задаёшь вопросы, а затем сохраняешь ответы обратно. Ключевая идея - это цикл. Каждый запрос улучшает вики. Эффект накапливается. Думаю, это отлично подходит для агентов, если правильно применить. Вместо того чтобы каждый раз тянуть данные из общей памяти, они строят живую базу знаний, которая сохраняется. Координатор теперь не просто оркестрирует задачи - он поддерживает и развивает институциональные знания, так что каждое выполнение добавляет что-то в базу. Но более широкие последствия ещё интереснее. Агенты, которые владеют своим слоем знаний, не нуждаются в бесконечных контекстных окнах - им нужна хорошая организация файлов и способность читать собственные индексы. Это значительно дешевле, масштабируемее и прозрачнее, чем пытаться засунуть всё в один огромный промпт.