Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
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📈 Аналитический обзор Telegram-канала Вайб-кодинг
Канал Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 49 478 подписчиков, занимая 2 711 место в категории Технологии и приложения и 12 764 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 49 478 подписчиков.
Согласно последним данным от 18 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 3 037, а за последние 24 часа — 53, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 36.46%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 26.26% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 18 038 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 12 993 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 19 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.
49 478
Подписчики
+5324 часа
+4917 дней
+3 03730 день
Архив постов
49 477
Заопенсорсили Paperclip: оркестратор для ИИ-агентов
Внутри можно собрать целую компанию: назначить агентам роли, цели и бюджеты, а потом следить, кто что делает и сколько денег сжигает. Каждое действие можно апрувить — так что ИИ не разбушуются в ваше отсутствие.
Просто запусти:
npx paperclipai onboard49 477
В копилку oпенсорс скиллов: PM Skills для Claude
100+ скиллов и команд, которые превращают ИИ в полноценного партнера для product management.
Не просто шаблонные промпты. Это структурированные скиллы, которые понимают PM-фреймворки.
8 плагинов, покрывающих весь PM лайфцикл:
→ Product Discovery: исследование problem space и solution space → Product Strategy: vision, business model, strategy docs → Execution: PRD, OKR, roadmap, sprint planning, user stories → Market Research: персоны, сегментация, TAM/SAM/SOM → Data & Analytics: когорты, A/B-тесты, анализ удержания → Go-to-Market: GTM-стратегия, beachhead, ICP, growth loops → Marketing & Growth: позиционирование, North Star Metric → PM Toolkit: включая ревью PM-резюмеСделано для Claude Code и Cowork. Совместимо с Gemini CLI, Cursor, Codex CLI и Kiro. ✈️
49 477
Как вам такой хук, который добавляет в Claude Code прыгающий DVD-логотип каждый раз, когда он думает. 🤭
49 477
Cursor представили Automations для always-on агентов.
Можно запускать агентов по расписанию, по событиям из Slack, GitHub или любого MCP-сервера. Например, каждое утро получать ежедневный обзор своей активности в GitHub и Slack.
У Cursor теперь десятки агентов крутятся 24/7, что-то улучшают или мониторят за них.
Что умеют:
• поднимают cloud sandbox
• работают с вашими MCP и моделями
• сами проверяют результат
• используют memory tool и улучшаются от запуска к запуску
Но разве это не просто обычный cron job?Ну, в каком-то смысле да 😛 Это периодическая джоба, которая запускается в своей изолированной sandbox-среде и имеет доступ только к тем инструментам, которые ты ей явно разрешил. Плюс она может использовать любую модель, доступную внутри Cursor Запустить можно через Cursor Automations, есть шаблоны и кастомные интеграции через webhooks/MCP.
49 477
Оп, OpenAI выкатили GPT-5.4
Новая флагманская модель стала заметно эффективнее и получила контекст до 1 млн токенов.
Что обновили:
• Улучшили результаты в коде, математике и агентских задачах
• Модель быстрее отвечает и тратит меньше токенов на рассуждение
• Теперь можно остановить ответ на середине и дописать инструкции
• В Codex появился режим
/fast – генерация примерно в 1.5× быстрее
По бенчмаркам уровень кода сопоставим с Claude Opus 4.6, а в агентских задачах модель даже сильнее.
Цена: $2.5 / $15 за 1M токенов (вход / выход). Доступ уже начинают постепенно открывать пользователям.49 477
Официальные Apify Agent Skills : для веб-скрейпинга, извлечения данных и автоматизации
1 универсальный скилл
apify-ultimate-scraper = вытаскивает данные со всего веба:
- X (Twitter): твиты в реальном времени
- TikTok / IG: горячие тренды
- YouTube: субтитры к видео и скачивание
- Google Maps: инфа по бизнесам
Все возвращается как структурированный JSON, ИИ получает и может сразу запускать автоматизацию.
Очень подходит соло-разработчикам и тем, кто пилит тулзы для автоматизации49 477
Новый репозиторий OpenAI: Symphony 😳
TL;DR: это оркестрационный слой, который опрашивает проектные канбан-доски на изменения и поднимает агентов под каждую стадию жизненного цикла тикета.
Вместо того чтобы промптить агента написать код и сделать PR, ты просто двигаешь тикеты по канбан-доске.
100% опенсорс
49 477
Прикольная команда, встроенная в Claude Code:
/cost-estimate
Она сканирует твой кодбейз и сверяет с текущими рыночными ставками, чтобы посчитать, сколько бы стоил проект, если бы его делала обычная команда.
Смотрит на все API, интеграции, вообще всё.
Без ИИ: примерно 2,8 года. Примерно $650k.
С ИИ: 30 часов.
✅✅✅49 477
Google выкатили Google Workspace CLI
Один инструмент командной строки для управления всем стеком Google Workspace (Drive, Gmail, Calendar, Sheets, Docs и др.)
Ключевые детали:
- Команды генерируются динамически с использованием Google Discovery Service - Не нужно вручную писать REST API-запросы - На выходе — структурированный JSON, чтобы AI-агенты могли легко его использовать - Поставляется с 40+ встроенными agent skills и 100+ workflow-рецептами - Может работать как MCP-сервер, чтобы агенты вроде Claude Desktop или Gemini CLI могли управлять инструментами Workspace через негоhttps://github.com/googleworkspace/cli
49 477
Приложение Codex теперь доступно на Windows.
Оно работает и нативно, и в WSL, с встроенными терминалами для PowerShell, Command Prompt, Git Bash или WSL.
Также сделали первую нативную для Windows песочницу для агента: на уровне ОС она блокирует запись в файловую систему вне вашей рабочей папки и запрещает исходящий сетевой трафик, пока вы явно не разрешите.
Плюс: 7 новых приложений “Open in …” и 2 новых Windows-скилла (WinUI + ASP.NET).
49 477
Один разработчик похоронил аргумент "ИИ не тянет большие кодовые базы".
Штука называется RepoMap в Aider.
- Генерит сжатую карту всего репозитория
- Упаковывает кодбазы на 100K+ строк в 4K токенов
- Показывает Claude, какие файлы реально релевантны
- Автоматически обновляется по мере правок
- Никакой настройки
ИИ понимает весь проект целиком, а не только те файлы, которые ты не забыл вставить. 👌
100% опенсорс
49 477
Gemini 3.1 Flash-Lite уже вышел. 😨😨
Это самая экономичная по цене модель в линейке Gemini 3, заточенная под интеллект в масштабе.
За счет роста скорости вывода на 45% она обходит 2.5 Flash и поддерживает динамические уровни размышления под сложность задачи.
Gemini 3 Flash-Lite в цифрах:
- 1432 Elo в лидерборде arena
- 86.9% на GPQA Diamond (научные знания)
- 76.8% на MMMU Pro (мультимодальное рассуждение)
Цена $0.25 за 1M входных токенов и $1.50 за 1M выходных токенов.
Gemini 3.1 Flash-Lite выкатывается в превью для разработчиков и компаний через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI.
49 477
Профессор Дональд Кнут начал свою новую статью словами: "Шок! Шок!" 😨😨
Claude Opus 4.6 только что решил открытую задачу, над которой Кнут работал неделями, гипотезу о разложении графа из его книги The Art of Computer Programming.
Он назвал статью "Claude Cycles".
31 попытка. Примерно 1 час. Кнут прочитал вывод модели, оформил формальное доказательство и закончил так: "Похоже, однажды мне все-таки придется пересмотреть свое мнение о генеративном ИИ."
Человек, который написал библию computer science, только что это сказал. В статье, названной в честь ИИ.
Статья, кому интересно: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf
49 477
🚬 Software инженеры это вам: я нашел open-source агент для мониторинга ошибок, который сканирует продовые логи, находит первопричину и шлет сообщение в Slack со всем контекстом еще до того, как ты вообще заметишь, что что-то сломалось.
Сокращает простой в проде на 95%
Как это работает:
1. Забирает сырые ошибки из Sentry или Azure Log Analytics
2. Семантически группирует их по первопричине (20 ошибок превращаются примерно в 4 реальные проблемы)
3. Ищет в GitHub конкретные файлы кода, которые задействованы
4. Проверяет Linear на существующие тикеты, чтобы не плодить дубликаты
5. Пробегается по Slack в поиске прошлых обсуждений похожих инцидентов
6. Определяет критичность (S1-S4) и решает, алертить или подавлять
7. Отправляет в Slack обогащенные алерты со ссылками на код, статусом тикета и уровнем критичности
Агент можно гонять в проде как cron job каждые 5 минут.
Он построен поверх Airweave AI, это open-source слой для контекстного retrieval, который делает все инструменты семантически поисковыми для агентов.
Ключевая мысль: обычные тулзы мониторинга ошибок дают алерты, но не дают контекст. Airweave закрывает эту дыру, делая все инструменты и кодовые базы семантически доступными для поиска агентами.
Он подключается к 50+ источникам (GitHub, Linear, Slack, базы данных и т.д.) и дает агентам возможность искать по всем сразу одним запросом.
49 477
OpenClaw cовет:
Твои агенты могут тебе врать.
Они скажут "уже делаю!" и даже не начнут. Скажут "готово!" а там ничего не готово. Скажут "собираю прямо сейчас" и при этом вообще ничего не запущено 🤡
Вот что я добавил в инструкции каждому агенту:
Never say 'done' or 'working on it' unless the action has actually started. Every status update must include proof — a process ID, file path, URL, or command output. No proof = didn't happen. A false completion is worse than a delayed honest answer.Теперь если мне говорят, что что-то билдится, это выглядит вот так:
49 477
Кто-то собрал полноценный клон Perplexity, который работает на 100% локально и стоит $0.
Называется Perplexica. 🤙
→ real-time поиск по вебу
→ Даёт ссылки на все источники, которые использует
→ Работает с локальными моделями через Ollama
→ Несколько режимов поиска (обычный, академический, YouTube, Reddit, writing)
→ Ноль затрат на API. Ноль сбора данных.
29K звёзд. Лицензия MIT.
100% opensourse
49 477
Анатомия промпта для Claude 4.6
1. Задача (Task)
Определи, чего ты хочешь, и как выглядит успех:
"Я хочу [TASK], чтобы [SUCCESS CRITERIA]."
Без ролей типа "веди себя как сеньор-эксперт".
2. Контекстные файлы (Context Files)
Загрузи контекстные файлы со своей экспертизой и правилами:
"Сначала прочитай эти файлы полностью перед тем, как отвечать: [filename .md] - [что внутри]."
ИИ вырос. Не нужно объяснять все в промпте. Вынеси это в файлы.
3. Референс (Reference)
Покажи ИИ ровно то, что ты хочешь. Загрузи пример.
Потом задай паттерны, тон и структуру как правила. Без "сделай что-то похожее" и надежды, что ИИ сам догадается.
4. Краткое ТЗ (Brief)
Это единственная часть, которую вы набираете с нуля. Все остальное это файлы.
"Тип вывода + длина. Чего НЕ должно быть по звучанию. Что значит успех."
5. Правила (Rules)
Контекстный файл хранит твои стандарты, вкус и аудиторию.
Промпт: "Прочитай его полностью перед стартом. Если ты собираешься нарушить одно из моих правил, остановись и скажи мне."
6. Диалог (Conversation)
Мы 3 года промптили ИИ. Теперь он промптит нас.
Промпт: "НЕ начинай выполнять задачу. Задай мне уточняющие вопросы (используй инструмент 'AskUserQuestion'), чтобы мы вместе пошагово уточнили подход."
7. План (Plan)
Claude прочитал твои файлы до того, как написал хоть слово.
Промпт: "Перед тем как что-то писать, перечисли 3 правила из моего контекстного файла, которые важнее всего для этой задачи. Потом дай план выполнения."
8. Выравнивание целей (Alignment)
Ничего не происходит, пока вы оба не видите одну и ту же цель. Это заменяет старую эпоху промптинга.
Промпт: "Начинай работу только после того, как мы согласуемся."
