Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Vibe Coding: OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Kilo
Открыть в Telegram
Пишу про полностью автоматическую отгрузку Вайб Кода, свежие апдейты, промпты и тесты ИИ-инструментов.
Больше3 860
Подписчики
+1424 часа
+577 дней
+29030 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Нет данных
Возникли проблемы? Пожалуйста, обновите страницу или обратитесь к нашему support-менеджеру .
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июнь '26
июнь '26
+149
в 1 каналах
май '26
+556
в 2 каналах
Get PRO
апрель '26
+360
в 3 каналах
Get PRO
март '26
+308
в 2 каналах
Get PRO
февраль '26
+332
в 4 каналах
Get PRO
январь '26
+286
в 1 каналах
Get PRO
декабрь '25
+189
в 2 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+198
в 3 каналах
Get PRO
октябрь '25
+151
в 1 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+369
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+3 867
в 1 каналах
Get PRO
июль '250
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+17
в 1 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 13 июня | +13 | |||
| 12 июня | +18 | |||
| 11 июня | +22 | |||
| 10 июня | +11 | |||
| 09 июня | +13 | |||
| 08 июня | +4 | |||
| 07 июня | +10 | |||
| 06 июня | +7 | |||
| 05 июня | +10 | |||
| 04 июня | +6 | |||
| 03 июня | +6 | |||
| 02 июня | +23 | |||
| 01 июня | +6 |
Посты канала
Какая змейка наиболее канонична?
Сегодня в рубрике #оффтоп
Давно хотел реализовать каноничную игру Змейка, но как-то руки все не доходили.
Промпт:
Создай игру Змейка на Пайгейм
Он хорош только тем, что ну очень простой, и с ним ван шотом справляется даже старичок GPT-4 (3.5 не справляется, в этом вот вся фишка).
В промпте этом отсутствует масса важных деталей:
• Какой размер игрового поля?
• Может ли Змейка проползать сквозь стены?
• Нужна ли очки в игре? И сколько очков змейка получает за съедание еды?
• Какая стартовая длинна змейки?
• и т.д.
Но, какая змейка наиболее канонична?
Для меня это конечно была Змейка, из таких китайских 99 в 1 карманных игр.
Но для всего мира это:
• Blockade (1976)
• Snake на Nokia (1997)*
* впервые вышла на 6110, но популярной стала на 3310 в 2000 году
И на Нокии 3110 было:
• Поле 20×9 клеток по 4px (что не очень очевидно для канона)
• Зеленый LCD экран 84×48 пикселей
• Скорости 1–9
• Змейка стартует с длинны 3
• Есть таблица рекордов
• За каждую собранную еду игрок получает 4 очка
• Проходить сквозь стены вызывает смерть
• и т.д.
И все это можно элегантно уместить в промпт:
Создай каноничную игру Змейка с телефона Нокия 3310 на Пайгейм
Теперь никакого недопонимания между человеком и машиной быть не может 😂| 2 |  Антропик, ты не понял с кем связался! Fable уже на Рутрекере 😅 | 191 |
| 3 | Ребят! Для позитива! Добавьте реакций и затестируем модели Яндекса и Сбера!
Потратим зазря мое время ) Всем интересно, что производят в РФ? | 244 |
| 4 |  Ollama по тихому прикрыли доступ к бесплатным моделям
При этом никакой маркировки в у них каталоге нет, понять какая платная, а какая бесплатная можно только по наличию ошибки 403 Forbidden: при запросе модели.
Делать так конечно свинство - т.е. тарифный план есть, а моделей в нем нет.
Но с другой стороны я могу предположить возможно что такая подписка будет дешевле, чем Opencode\Cursor. | 247 |
| 5 |  Ребята!!! Посмотрите, какую игру в Змейка сделал Kimi K2.7 Code
Промпт:
Создайте Nokia 3310 с пиксельным экраном, игрой Змейка, составлением SMS и визуализатором классического рингтона.
Работало 8м 3 секунд
Расходы:
55,201 tokens
21% used
$0.51 spent | 240 |
| 6 |  Модель настолько горячая, что на OpenCode еще не завезли | 245 |
| 7 | Вышел Kimi K2.7 Code
Ну что, МуншотИИ не слабо так прокачали модель в своих собственных Бенчах (никаких больше SWE Verified)
И выдали честную оценку, что по качеству конкурировать с GPT-5.5 и Opus 4.8 они не могут.
(и GPT-5.5 в ряде бенчей побеждает Opus)
Но, цена модели всего $4
Уже доступна на Ollama | 259 |
| 8 |  На примере морковки в стиле apple
Часто же заказчики хотят сайты как у apple))
1. Сделал скринг главной
2. В гпт попросил убрать все кроме текстов, шрифтов и дизайна и оставить черный фон
3. На 21st.dev взял css жидкого стекла
4. Закинул скрин, css, сказал сделай вот так, сохрани шрифты, расположение
Для жидкого стекла используй этот css.
Он отрисовал
5. Если есть косяки, точечно попросил поправить
6. Сгенерил видео
7. Попросил на фон на главный прикрепить и связать со скролингом
В целом все
Для следующих экранов итерацию повторять | 287 |
| 9 | В чем разница между API, CLI и MCP в контексте AI-разработки?
API (Application Programming Interface) — низкоуровневый протокол, к которому код или AI-агент обращается напрямую. Как правило, это делается через библиотеки-обертки, но можно вызывать и «сырой» запрос (например, через `curl`).
CLI (Command Line Interface) — готовый консольный инструмент, использующий API «под капотом», который разработчик или AI-агент может запускать прямо через терминал.
У крупных корпоративных сервисов API часто бывают огромными и запутанными. Человеку могут потребоваться месяцы, чтобы изучить документацию только одного продукта. Это неудобно и при разработке с помощью LLM: пытаясь разобраться в сложной структуре API, AI-агент часто ошибается, галлюцинирует и пишет нерабочий код.
В случае с CLI вы получаете уже готовую реализацию API на командном уровне нужного сервиса со встроенной справкой. Кто-то уже прочитал документацию, решил проблемы с авторизацией и упаковал это в исполняемый файл.
Пример: Запрос данных из облачного сервиса (например, проверка баланса)
Чтобы реализовать это через LLM и голое API, нужно:
1. Разобраться, как получить и настроить токены (в некоторых-системах это нетривиальная задача).
2. Отправить агента изучать сверх объемную документацию (десятки эндпоинтов забивают контекст).
3. Заставить его написать рабочий код с учетом всех обязательных параметров и заголовков.
В процессе агент будет «тупить», пробовать разные варианты и ошибаться. Всё это тратит токены и ваше время.
Вот как выглядит пример сырого запроса к абстрактному API:
curl -X POST "https://api.service.com/v1/data/" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-H "Authorization: Bearer ${API_TOKEN}" \
-d '{
"method": "AccountManagement",
"locale": "en",
"param": {
"Action": "GetBalance"
}
}'
Или вы можете использовать готовый CLI и просто написать в терминале:
service-cli auth login
service-cli get-balance
Агент использует эти короткие команды и мгновенно получает нужный результат.
### Зачем тогда API, если есть CLI?
* Микросервисы: Если вы пишете очень компактную программу с узким функционалом (например, простого Telegram-бота, который по команде выдает баланс).
* Специфические функции: В API часто есть редкие или сложные методы, которые разработчики еще не успели (или не захотели) вынести в CLI.
* Привычка: Вы просто хардкорный разработчик старой школы, которому комфортнее контролировать каждый байт запроса.
Для AI-кодеров, имеющих доступ к терминалу IDE, использование CLI значительно удобнее и быстрее.
Зачем тогда MCP (Model Context Protocol), если есть CLI?
Для автономных AI-агентов связка «CLI + навыки (skills)» более эффективна с точки зрения расхода токенов. MCP передает в контекст модели полные схемы инструментов и дополнительное состояние, что делает запросы тяжелее. CLI же позволяет агенту работать через короткие и легковесные команды в терминале.
Однако классические LLM в веб-интерфейсах изначально не имеют доступа к терминалу — нужен MCP. MCP выступает мостом: под капотом он напрямую дергает API (или может использовать тот же самый CLI).
В современных комплексных AI-инструментах часто используется комбинированный подход: плагины могут содержать одновременно и MCP, и CLI, и набор skills. Вы можете отключать MCP и работать через терминал, или просить агента написать код программы только для нужных вам функций, отсекая лишнее и экономя токены.
TL;DR
* CLI: Готовый и удобный интерфейс к API, где уже решены вопросы авторизации и логики базовых запросов. Идеален для выполнения стандартных\рутинных действий и отлично подходит для AI-агентов, имеющих доступ к консоли.
* MCP (часто использующий CLI или API под капотом): Незаменим, когда у языковой модели нет прямого доступа к терминалу. Отлично работает как структурированный справочник по функциям и подходит для создания сложных автоматических воркфлоу без использования LLM.
* API: Базовый уровень. Нужен для тонкой настройки, создания легковесных кастомных решений или доступа к редким\нестандартным функциям. | 244 |
| 10 | В настоящее время модель Claude Fable 5 недоступна. Пожалуйста, используйте модель Opus 4.8 или другую доступную модель.
Подробнее:
https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access | 245 |
| 11 |  Антропик снова (второй раз за неделю) скинул всем лимиты!
Гуляем
Fable 5 - Гогого! | 245 |
| 12 | ⁉️ Устал искать интересные каналы с ИИ новостями?
📁 ДОБАВИТЬ ВСЕ КАНАЛЫ
В этой папке собраны каналы про ИИ, которые помогают быстрее разобраться в сфере, находить идеи и экономить время на поиске информации.
😏 ЗАБРАТЬ ПАПКУ МОЖНО ТУТ
⏰ Папка действует 72 часа.
🤩 Организаторы: Green.Papka | 269 |
| 13 |  Ох... Factory Droids
Просто оставлю это здесь. | 348 |
| 14 |  ZHIPU AI выпустили свой terminal harness coding-helper
npx @z_ai/coding-helper
Тестим? | 360 |
| 15 |  Вот как выглядит этот сброс лимита запросов. Вот тут вопрос, то 5 часовой сброс? Или недельный не ясно.
Надеюсь, недельный 😂 | 343 |
| 16 |  +1Claude Fable 5 Бог дизайна?
Сделал скриншот мобильной версии и просто отправил промп:
"Ты хоть на мобильном тестировал?"
Ответ привожу цитату:
Да, тестировал на 390px — но согласен, на реальном устройстве хиро разваливается: текст налезает на льва без достаточного затемнения, а на планшетных ширинах было бы ещё хуже (картинка 100% auto там растёт до гигантской). Исправляю всё четыре пункта: размеры мелких шрифтов, интерлиньяж заголовков, полупрозрачность кнопок/чипов, и пересобираю мобильный hero.
В уверены что вам нужны курсы по промпт инжиниригу? | 348 |
| 17 | Ребята, очень крутое обновление Codex вышло 11.06.2026
Что для меня наиболее важно, Кодекс наконец-то научился писать, сколько времени он работал без остановки.
Новые функции:
• Добавлена возможность сброса лимитов трафика для пользователей Plus и Pro, включая один бесплатный сброс при запуске и приглашения по реферальной ссылке для получения дополнительных баллов во время текущей акции. Участники программы Business, соответствующие условиям, могут приглашать коллег для получения кредитов на использование общего рабочего пространства через отдельную реферальную программу.
• Добавлен режим разработчика для использования в браузере Chrome и встроенном браузере Codex. Он предоставляет Codex контролируемый доступ к протоколу Chrome DevTools Protocol (CDP) для профилирования производительности и более глубокой отладки сетевого трафика, вывода в консоль, ошибок во время выполнения и состояния страницы.
• Добавлена /init команда в редактор приложений для создания инструкций проекта с тем же процессом инициализации, что и в Codex CLI.
• Добавлены настраиваемые значки Dock для macOS со светлым и темным вариантами Codex.
• Добавлена поддержка настройки контроля доступа для каждого приложения в разделе «Использование компьютера» в Windows.
• В меню команд добавлен раздел « Непрочитанные чаты», по умолчанию выбирается последний обновленный непрочитанный чат.
Обновление от 09.06.2026
• Добавлена функция миграции в рабочие процессы Codex для импорта поддерживаемых настроек из Claude Code и Claude Cowork, в том числе во время процесса адаптации.
• Обновлен экран плагинов с отдельными вкладками, фильтрами по маркетплейсу и категориям, навигацией с помощью клавиатуры и более понятными действиями по установке.
• Расширенный поиск в настройках позволяет найти параметры из других панелей, включая Git и Pets (тамагочи).
Не зря пользователи в интернете так нахваливают эту программу. | 298 |
| 18 |  Claude Fable 5 набирает невероятные 1665 elo в arena.ai
Тотальное доминировние Антропика в этом рейтинге
Да, прибавить 100 elo за апдейт - это шаг вперед. Предыдущее поколение Опусов не могло преодолеть отметку в 1600 elo
GLM.5.1 (дороже, MIT) почти сравнялся с Qwen-3.7-max (дешевле, Proprietary)
OpenAI и Google с трудом преодолевают отметку в 1500 elo.
https://arena.ai/leaderboard/code/webdev | 281 |
| 19 | Антропики выпустили руководство по промптингу Fable 5 (Часть 4)
Часть 3
Сделайте инструмент send_to_user
Долгому асинхронному агенту нужен способ показать пользователю сообщение дословно, не завершая ход: фрагмент кода, черновик, прогресс с цифрами, ответ на вопрос посреди задачи. Вход инструмента — текст сообщения. Модель вызывает инструмент, вы показываете вход в интерфейсе как есть и возвращаете подтверждение. Входные данные инструментов не обобщаются — текст дойдёт без изменений.
{
"name": "send_to_user",
"description": "Показать сообщение пользователю напрямую. Используй для обновлений прогресса, промежуточных результатов и контента, который пользователь должен увидеть в точности как написано, до завершения задачи.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"type": "string",
"description": "Содержимое для показа пользователю."
}
},
"required": ["message"]
}
}
Добавляйте инструмент, когда важна дословная доставка или диалог посреди задачи. Для рутинного прогресса хватит обычных сводок модели.
Скаффолдинг: что поменять
• Начните со сложного. Возьмите задачу труднее тех, что давали прежним моделям. Пусть Fable 5 сам определит объём, задаст вопросы и выполнит.
• Самопроверка — явно. Отдельные субагенты-верификаторы со свежим контекстом работают лучше самокритики. Для долгих задач: Establish a method for checking your own work at an interval of [X] as you build. Run this every [X interval], verifying your work with subagents against the specification.
• Перепишите старые подсказки и навыки. Для Fable 5 они часто слишком предписывающие и портят результат. Удалите инструкции, без которых модель работает лучше. Навыки модель умеет обновлять на лету, опираясь на то, что узнаёт в текущей задаче.
• Не просите модель пересказывать рассуждения в ответе. Инструкции «повтори, объясни, покажи ход мыслей» активируют отказ reasoning_extraction, и запросы уходят в Opus 4.8. При миграции проверьте навыки и системные подсказки. Нужна видимость рассуждений — читайте блоки thinking из адаптивного мышления и показывайте прогресс через send_to_user.
• Сделайте send_to_user — см. раздел выше.
Статья | 255 |
| 20 | Антропики выпустили руководство по промптингу Fable 5 (Часть 3)
Часть 2
Если модель остановилась раньше времени
Изредка, глубоко в длинной сессии, модель пишет «Сейчас запущу X» — и не запускает. Или спрашивает разрешение, когда всё уже ясно. Скажите «продолжай» или «сделай от начала до конца» и совместите с инструкцией о контрольных точках выше. Для автономных конвейеров добавьте системное напоминание:
Ты работаешь автономно. Пользователь не следит за процессом в реальном времени и не
может отвечать на вопросы посреди задачи, поэтому вопросы «Хочешь, я…?» или «Мне
сделать…?» заблокируют работу. Обратимые действия, вытекающие из исходного запроса,
выполняй без спроса. Предлагать дальнейшие шаги после завершения задачи — нормально;
спрашивать разрешение на работу, которую уже обсудили с пользователем, перед её
выполнением — нет. Прежде чем завершить ход, проверь свой последний абзац. Если это
план, анализ, вопрос, список следующих шагов или обещание о несделанной работе
(«Я сделаю…», «дай знать, когда…») — выполни эту работу сейчас, вызовами
инструментов. Завершай ход, только когда задача выполнена или ты заблокирован в
ожидании информации, которую может дать только пользователь.
Если модель боится за контекст
В очень длинных сессиях модель может предложить начать новую сессию, передать работу или свернуть текущую. Обычно так бывает, когда обвязка показывает счётчик оставшихся токенов. Уберите счётчик. Если нельзя — успокойте:
У тебя достаточно оставшегося контекста. Не останавливайся, не подводи итоги и не
предлагай новую сессию из-за лимитов контекста. Продолжай работу.
Объясняйте зачем, а не только что
Модель работает лучше, когда понимает намерение: контекст связывает задачу с нужной информацией, и модели не приходится угадывать. Особенно важно для долгоживущих агентов с несколькими рабочими потоками:
Я работаю над [более крупная задача] для [для кого]. Им нужно [что даёт результат].
С учётом этого: [запрос].
Финальные сводки — для людей
После долгой агентной работы (много вызовов инструментов, большой контекст) модель может писать нечитаемо: стрелочные цепочки, плотные сокращения, детали реализации, отсылки к рассуждениям, которых пользователь не видел. Лечится дополнением о стиле:
Сжатая скоропись между вызовами инструментов — это нормально (так ты думаешь вслух, и
краткость там уместна). Финальная сводка — другое дело: она для читателя, который
ничего этого не видел.
Если ты долго работал без наблюдения пользователя (ночью, через много вызовов
инструментов, с момента его последнего сообщения), твоё финальное сообщение — его
первый взгляд на всё это. Пиши его как восстановление контекста, а не продолжение
рабочей нити: сначала результат, затем одна-две вещи, которые тебе от него нужны,
каждая объяснена как новая. Словарь, который ты накопил за время работы, — твой, а не
его; оставь его позади, если не вводишь заново.
Когда пишешь итоговую сводку, откажись от рабочей скорописи. Пиши полными
предложениями. Расшифровывай термины. Не используй цепочки стрелок, нагромождения
слов через дефис и ярлыки, которые сам придумал раньше. Упоминая файлы, коммиты,
флаги и другие идентификаторы, давай каждому отдельное пояснение простым языком.
Начни с результата: одно предложение о том, что произошло или что ты нашёл. Затем
подробности. Если приходится выбирать между «коротко» и «понятно» — выбирай
«понятно».
Часть 4
Статья | 226 |
