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 49 611 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
Архив постов
49 611
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
49 611
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.
49 611
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.
49 611
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
49 611
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%)
49 611
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%)
49 611
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.
49 611
Пока, JSON. Привет, TOON.
Новый формат, сделанный под задачи ИИ.
Быстрее, компактнее и экономит токены.
Доступен для JavaScript, Python, Rust, Java и других языков.
49 611
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
49 611
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
49 611
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.
49 611
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
49 611
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.
49 611
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
49 611
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
49 611
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.
49 611
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.
49 611
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.
49 611
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
