Вайб-кодинг

Один гений навайбкодил ультрабыструю Linux-подобную ОС прямо в браузере: http://lifo.sh По сути, это маппинг Linux API на browser API. Теперь можно запускать недоверенный код. Он уверяет что, возможно, облачный sandbox вам уже не нужен. Сделано и для агентов, и для людей. Сейчас проект очень экспериментальный. В нем реализованы kernel, shell с interpreter, lexer, parser, pipe и redirection. Почти нет времени загрузки Помимо базовых команд, он маппит Node API, такие как fs и http, поверх браузерных сетевых вызовов. Конечно, тут еще много чего нужно доделать Он навайбкодил это за выходные и выкладывает, чтобы собрать фидбек и понять, решает ли это ваши задачи, человеческие или агентные. Заходите и пробуйте: http://lifo.sh 🖐

Денис из комьюнити @its_capitan запустил собственную детективную игру в одиночку: каждый персонаж — это реальный Telegram-аккаунт, AI отвечает за героев, улики (сайты, карты) — всё настоящее. Что в итоге: 🔘 3 месяца на подготовку + 3 месяца на разработку 🔘 40+ покупок за полтора месяца 🔘 выручка — $1500+ 🔘 чек — $40 🔘 стек: Python, Telegram API, OpenAI + Anthropic Без команды и инвестиций, но с классной идеей и проработанным сценарием — проект уже зарабатывает деньги. Таких запусков в канале десятки. Ребята честно рассказывают про успехи, провалы и продвижение. Без теорий — только фактические цифры и запуск в реальном времени. ➡️ @its_capitan Подписывайтесь, если интересно, как делать маленькие IT-проекты с доходом и без иллюзий. Реклама: ИП Зуев Игорь Владимирович, ИНН: 360408359441, Erid: 2VtzqvFmLi8

Мне очень нравится читать гайды по Claude Code, которые пишут инженеры: 🤔Например недавно прочитал этот, автор которого работает в Cloudflare. Там он делится тем, как использует CC по фазам: 1. Research: глубоко прочитать указанный каталог/модуль кода и выдать подробный отчет в research.md 2. Planning: на основе research сгенерировать подробный plan.md (этот plan) 3. Annotation Cycle: прямо в plan.md оставить комментарии под свои требования, попросить CC обновить plan, и так повторять, пока не устроит 4. По plan сгенерировать Todo List 5. Implement: полностью реализовать 6. Feedback & Iterate: давать короткие команды с фидбеком и итеративно улучшать Шаг 3 и шаг 6 прям очень свежие. И конечно, в статье куча деталей, которых нет в этом кратком пересказе. Вообще многие агенты могут пройти тем же пайплайном от начала до конца, так что текст стоит внимательно прочитать.

Дефолтный openclaw выглядит так:

workspace/
├── http://SOUL.md
├── http://IDENTITY.md
├── http://USER.md
├── http://TOOLS.md
└── skills/

и все. Это чатбот с личностью. А вот openclaw через 3 недели:

workspace/
├── http://SOUL.md (customized)
├── http://IDENTITY.md
├── http://USER.md
├── http://TOOLS.md
├── http://BRAIN.md — live working memory
├── http://MEMORY.md — long-term memory
├── http://HEARTBEAT.md — autonomous thinking loop
├── http://CLIENTS.md — client profiles
├── http://PLAYBOOK.md — decision frameworks
├── http://VOICE.md — writing voice guide
├── http://AGENTS.md — startup rules
├── memory/ — daily logs
├── skills/
│   ├── tweet-writer/
│   ├── website-builder/
│   ├── website-dev/
│   ├── script-polish/
│   └── security-auditor/
├── content/
├── consulting/
├── drafts/
└── crm/

Думаю разница между чатботом и AI-сотрудником очевидна. Ничего из этого не встроено. Каждый файл добавлен вручную Про документ SOUL.md можно почитать здесь А на досуге также рекомендую почитать этот полный гайд по безопасности для OpenClaw. Автор которого: бывший инженер Cisco.

Пользуйся Claude Code с телефона или вообще откуда угодно через защищенное VPN-соединение: Claude Code Remote По факту, это набор скриптов, который дает полный интерактивный доступ к Claude Code CLI прямо из браузера на телефоне. Как это устроено: - Tailscale поднимает защищенный шифрованный туннель между устройствами - ttyd раздает терминал как веб-страницу - tmux держит сессии живыми при разрывах связи - FastAPI-обертка добавляет мобильный UI, диктовку iOS и кнопки быстрых действий Важно: доступ только через Tailscale IP, в публичный интернет ничего не уходит. Работает откуда угодно, не только из домашнего Wi-Fi, главное чтобы Mac был включен исходники 👋

Этот файл CLAUDE.md может сделать тебя 10x инженером Он собирает лучшие практики от создателя Claude Code, Бориса Черни. Борис делился в X внутренними приёмами и рабочими схемами, которые их команда использует каждый день. Потом эти треды собрали в структурированный CLAUDE.md, который можно просто закинуть в любой проект. Что внутри: - оркестрация workflow - стратегия по subagents - цикл самопрокачки (self-improvement loop) - проверка “прежде чем считать done” - автопочинка багов - базовые принципы Смысл в накопительном эффекте: каждую правку/замечание ты фиксируешь как правило, и со временем Claude меньше косячит, потому что подстраивается под твой фидбек.

## Workflow Orchestration

### 1. Plan Node Default
- Enter plan mode for ANY non-trivial task (3+ steps or architectural decisions)
- If something goes sideways, STOP and re-plan immediately – don't keep pushing
- Use plan mode for verification steps, not just building
- Write detailed specs upfront to reduce ambiguity

### 2. Subagent Strategy
- Use subagents liberally to keep main context window clean
- Offload research, exploration, and parallel analysis to subagents
- For complex problems, throw more compute at it via subagents
- One tack per subagent for focused execution

### 3. Self-Improvement Loop
- After ANY correction from the user: update `tasks/lessons.md` with the pattern
- Write rules for yourself that prevent the same mistake
- Ruthlessly iterate on these lessons until mistake rate drops
- Review lessons at session start for relevant project

### 4. Verification Before Done
- Never mark a task complete without proving it works
- Diff behavior between main and your changes when relevant
- Ask yourself: "Would a staff engineer approve this?"
- Run tests, check logs, demonstrate correctness

### 5. Demand Elegance (Balanced)
- For non-trivial changes: pause and ask "is there a more elegant way?"
- If a fix feels hacky: "Knowing everything I know now, implement the elegant solution"
- Skip this for simple, obvious fixes – don't over-engineer
- Challenge your own work before presenting it

### 6. Autonomous Bug Fixing
- When given a bug report: just fix it. Don't ask for hand-holding
- Point at logs, errors, failing tests – then resolve them
- Zero context switching required from the user
- Go fix failing CI tests without being told how

## Task Management
1. **Plan First**: Write plan to `tasks/todo.md` with checkable items
2. **Verify Plan**: Check in before starting implementation
3. **Track Progress**: Mark items complete as you go
4. **Explain Changes**: High-level summary at each step
5. **Document Results**: Add review section to `tasks/todo.md`
6. **Capture Lessons**: Update `tasks/lessons.md` after corrections

## Core Principles
- **Simplicity First**: Make every change as simple as possible. Impact minimal code.
- **No Laziness**: Find root causes. No temporary fixes. Senior developer standards.
- **Minimat Impact**: Changes should only touch what's necessary. Avoid introducing bugs.

Вот она, имба для мульти-агентного кодинга: Parallel Code. Он позволяет одновременно гонять Claude, Codex, Gemini, и у каждого свой отдельный git-workspace, без конфликтов. Хочешь, чтобы несколько AI параллельно делали разные задачи? Например: 🌥 Claude рефакторит ядро/основной модуль 💬 Codex пишет юнит-тесты ♊ Gemini обновляет документацию Обычно это выглядит как три терминала, три окна и постоянные переключения. Но решение c Parallel Code проще: git worktree + автоматизированное управление. 100% опенсорс 😊

Кто-то собрал вообще все AI-промпты, которые тебе когда-либо понадобятся, в одном месте. ☕️ Там есть промпты для: - Режима Linux Terminal, Python Interpreter, SQL Console - Креативного письма, сценариев, дебатов, журналистики - Карьерного коучинга, подготовки к собесам, резюме, менторства - Сотен промптов, которые сообщество уже прогнало на практике, под любые AI-модели Полностью open-source и доступно всем.

В Claude Code появилась встроенная поддержка git worktree Теперь агенты могут работать параллельно и не мешать друг другу. Каждый агент получает свой worktree и может работать независимо. В Claude Code Desktop поддержка worktree уже встроена какое-то время, а теперь это добавили и в CLI. А вот парочка юзкейсов от Boris Cherny: 1️⃣ Используйте claude --worktree для изоляции Чтобы запустить Claude Code в отдельном git worktree, просто стартуйте его с опцией --worktree. Можно также задать имя worktree или позволить Claude назвать его за вас. Используйте это, чтобы запускать несколько параллельных сессий Claude Code в одном git-репозитории, без того чтобы правки кода перетирали друг друга. Также можно передать флаг --tmux, чтобы запустить Claude в отдельной Tmux-сессии. 2️⃣Используйте worktree mode в Desktop-приложении Если вам удобнее не через терминал, откройте вкладку Code в Claude Desktop app и включите ✅ worktree mode 3️⃣ Subagents теперь поддерживают worktree Subagents тоже могут использовать изоляцию через worktree, чтобы делать больше работы параллельно. Это особенно мощно для больших пакетных изменений и миграций кода. Чтобы включить, попросите Claude использовать worktrees для своих агентов. Доступно в CLI, Desktop app, IDE extensions, web и Claude Code mobile app. 4️⃣ Custom agents поддерживают git worktree Можно настроить так, чтобы subagents всегда запускались в своем worktree. Для этого добавьте isolation: worktree в frontmatter агента. 5️⃣ Также доступно для систем контроля версий не на Git Если вы используете Mercurial, Perforce или SVN, определите worktree hooks, чтобы получить изоляцию без необходимости использовать Git. Кому интересно, можно подробнее почитать про worktree тут

Моя новая клавиатура прибыла. 😊

Как сэкономить на OpenClaw API, используя бесплатную модель уровня Opus 4.5? 1️⃣зайди на https://build.nvidia.com 2️⃣залогинься или зарегистрируй аккаунт 3️⃣открой https://build.nvidia.com/moonshotai/kimi-k2.5/deploy 4️⃣нажми "Get API key" 5️⃣скажи агенту обновить модель, указав новый API key + URL 6️⃣проверь, что заменены и model, и baseUrl Готово, теперь ты на бесплатной Kimi K2.5, по ощущениям, многие сопоставляют её с Opus 4.5. Да, платные модели обычно лучше, но на ранней стадии почему бы не так? Минусы: - медленнее - бывают API-ошибки - иногда нестабильно Если можешь платить, плати. Если нет, юзай это, тестируй, а потом апгрейднись, когда упрешься в лимиты. Тестируй все подряд, идеального сетапа сейчас никто не знает. Лучший ход это пробовать максимум. 👋

Спауним агентов: безумцы выложили в опенсорс систему, которая позволяет управлять 30 параллельными AI-кодинг агентами на одного человека. 40K строк TypeScript. 3 288 тестов. 17 плагинов. Собрано за 8 дней, и построено самими агентами, которыми эта система рулит. Да, они признаются, что использовали Agent Orchestrator, чтобы собрать Agent Orchestrator. 🙂 Немного цифр: → 500+ агент-часов за 24 человеческих часа (20x буст) → 86 из 102 PR’ов созданы AI (84%) → после 4-го дня, вообще перестали писать код Подробный разбор

В ноябре 2025 инструменты для кодинга с AI перешли через порог. Сдвиг был большой и случился очень быстро. Чтобы это стало видно, один гений прогнал 22 модели на одном и том же промпте, по пять прогонов на каждую. Целью которого было: собрать с нуля рабочие аналоговые часы на HTML, CSS и JavaScript. От самых старых моделей (2023 года) к самым новым (2026 года). Один промпт. Одинаковые условия. На картинке сравнение GPT-4o и Claude Opus 4.5. Разница говорит сама за себя. Рабочие аналоговые часы это на удивление хороший бенчмарк. Модель должна понимать, что значит аналог, нарисовать нормальный циферблат, правильно расставить три стрелки и анимировать их каждую секунду. Стабильно сделать это правильно в пяти независимых прогонах подряд это честная и заметная планка. Пролистать все 22 модели можно по ссылке. Там видно ровно где именно происходит этот сдвиг ☺️

В копилку MCP-серверов: GenFilesMCP 🚬 Это MCP-сервер для Open WebUI. Он умеет прямо в чате генерировать PPT, Excel, Word, Markdown, а еще читать уже существующие Word-документы. Например, ты пишешь: "Сгенерируй отчет по истории нейросетей". Он дергает MCP, MCP запускает Python-шаблон, собирает DOCX и автоматически заливает файл в твою knowledge base, а в истории чата появляется ссылка на скачивание. 100% опенсорс

Теперь Claude Code на десктопе умеет превьюить запущенные приложения, ревьюить код и в фоне разруливать падения CI и работу с PR Что нового: – Превью серверов: теперь Claude может поднимать dev-серверы и показывать ваше запущенное приложение прямо в десктопном интерфейсе. Он читает логи консоли, ловит ошибки и продолжает итерации. – Локальный код-ревью: когда вы готовы к пушу, нажмите "Review code", и Claude оставит инлайн-комментарии по багам и проблемам ещё до полноценного код-ревью. - Мониторинг PR: откройте PR, и Claude будет отслеживать CI в фоне. В режиме auto-fix он пытается автоматически пофиксить фейлы. В режиме auto-merge PR мержится сразу после прохождения всех чеков. Работайте над следующей задачей, пока Claude мониторит предыдущую. - Мобильность сессий: теперь сессии "переезжают" вместе с вами. Выполните /desktop, чтобы перенести CLI-сессию в десктопное приложение, или отправьте её в облако и продолжите работу в вебе или с телефона. Обновите или скачайте Claude Code для десктопа, чтобы начать работу 🙂 https://claude.com/blog/preview-review-and-merge-with-claude-code

Anthropic выкатили Claude Code Security Он сканирует кодовую базу на уязвимости и предлагает точечные патчи для ревью человеком, позволяя командам находить и устранять проблемы, которые традиционные инструменты часто пропускают И реакция рынка показательная - на фоне новости акции компаний из кибербезопасности пошли вниз 📉 Что важно знать:

• Запуск в формате limited research preview для пользователей Enterprise и Team • Мейнтейнерам опенсорс проектов дадут ускоренный бесплатный доступ, чтобы “пощупать” и потестить. • Anthropic хотят вооружить защитников против надвигающейся волны AI-усиленных эксплойтов.

На повестке дня полезный трюк: 1. Открой Chrome DevTools. 2. Перейди во вкладку Memory, сделай snapshot и скачай его. 3. Закинь файл в Cursor. (или любую другую LLM) Cursor напишет Python-скрипты для анализа snapshot и покажет, что именно делает сайт “тяжелым” и из-за чего он кажется тормозным. 🎉 Бонусом можешь сделать два снапшота - один до того, как сайт начинает тупить, и второй после. Тогда Cursor сможет сравнить “до” и “после”.

Создатели dmux открывают исходники. Это их внутренний инструмент для запуска роя агентов на Codex и Claude Code. dmux создает отдельную tmux-панель под каждую задачу. У каждой панели свой git worktree и своя ветка, так что агенты работают в полной изоляции. Когда задача готова, жмешь m, и оно мержит результат обратно в основную ветку. В комплекте хуки для автоматизации, A/B сравнение Claude vs Codex, удобное управление worktrees и мультипроектные сессии. Самая кайфовая фича, которую они подсветили, это "coordinator": ты просто делаешь родительскую директорию или репу, внутри которой лежит куча связанных проектов. В родителе они все исключены через .gitignore, а каждый подпроект это отдельный git-репозиторий. Это не submodules , а обычные папки. Обычно у меня в корне лежит файл AGENTS/CLAUDE, где описана структура. Dmux сам находит эти вложенные репозитории и, когда ты создаешь worktree в корне, он автоматически создает worktree и для всех этих подпроектов внутри worktree родителя. А при merge он дает смержить каждый дочерний worktree отдельно. 👍 Для OSS-мейнтейнеров самое то.

Claude Code SKILL, с которым можно вообще забыть про PowerPoint. После установки достаточно просто попросить Claude Code сделать презентацию, например: - «Сделай 10 слайдов про тренды в возобновляемой энергетике» - «Собери питч-дек/презентацию-предложение для SaaS-стартапа» - «Сделай квартальный бизнес-ревью в виде презентации с графиками» исходный код 😶

Одна команда, чтобы понять, что запустится на твоем железе: llmfit Терминальная утилита, которая по твоей конфигурации RAM, CPU и GPU рекомендует LLM-модели, которые смогут у тебя запуститься. Сейчас в базе 157 модели от 30 провайдеров: есть Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Grok, Kimi и другие. Каждую модель оценивают по 4 метрикам: - качество (число параметров, репутация семейства модели) - скорость (примерная оценка tok/s) - совместимость (насколько модель укладывается в память) - контекст (размер контекстного окна) Потом считают итоговый общий score, а то, что в память не влезает, автоматически уезжает вниз списка. 100% opensource 🎉