Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Вайб-кодинг
Відкрити в Telegram
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Вайб-кодинг
Канал Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 49 792 підписників, посідаючи 2 677 місце в категорії Технології та додатки та 12 579 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 49 792 підписників.
За останніми даними від 27 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 2 045, а за останні 24 години на 25, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 39.02%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 25.51% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 19 420 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 12 697 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 4.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як claude, codex, llm, api, github.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ
Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy
Cотрудничество: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3RRVfk”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 28 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
49 792
Підписники
+2524 години
+1847 днів
+2 04530 день
Архів дописів
49 807
Cursor получил большой апдейт до версии 2.0 — теперь он с собственной моделью Composer.
Composer называют лучшей моделью, которая выполняет задачи всего за 30 секунд. А еще Cursor 2.0 позволяет запускать множество агентов параллельно, что очень удобно. Плюс обновили интерфейс, добавили встроенный браузер для тестирования и голосовой режим 👍
49 807
Codex pro tip:
Добавь это правило в
AGENTS.md, когда он начинает путаться с командами в песочнице, чтобы заставить его спрашивать разрешение.
(Я устал разбираться, почему он не может добавить или закоммитить файлы 🚑)
---
Если команда в шелле падает с ошибкой failed in sandbox, используй инструмент запроса разрешения (with_escalated_permissions), чтобы сначала спросить у пользователя одобрения, а потом пробовать снова.
49 807
Google выкатил Pomelli. Новый маркетинговый AI-агент на Google Labs. Он может проанализировать твой бренд и сгенерировать готовую маркетинговую кампанию.
Сейчас доступен в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии.
Вообще штука выглядит круто. Я прям рад. Нужно запускать рекламу, а времени разбираться с этим добром вовсе нет. Буду плотно тестить.
49 807
У Microsoft с open source прямо любовь 😎
Выпустили Agent Lightning для оптимизации multi-agent систем.
Работает с популярными фреймворками для агентов. Почти ничего переписывать не нужно.
Поддерживает разные штуки: RL, автоматическую оптимизацию промптов, supervised fine-tuning и другое.
49 807
5 практических советов по Context Engineering (применимо к Google DeepMind Gemini):
1. Порядок контекста имеет значение: старайтесь использовать «append-only» контекст, тоесть добавлять новую информацию в конец. Это увеличивает попадания в кэш и снижает стоимость (в ~4 раза) и задержки.
2. Управляйте инструментами статично: не меняйте порядок или доступность инструментов в процессе задачи без необходимости. Это может сломать кэширование контекста и запутать модель, если в истории есть вызовы инструментов, которые больше не определены.
3. Используйте внешнюю память: явно или неявно записывайте контекст/цели во внешнее хранилище, чтобы избежать потери информации. Типичная задача в Manus требует примерно 50 вызовов инструментов в среднем.
4. Повторяйте цели, чтобы не потеряться: периодически заставляйте модель проговаривать свои цели, чтобы основная задача оставалась в её недавнем окне внимания.
5. Принимайте ошибки: сохраняйте сообщения об ошибках в контексте. Это даёт модели возможность учиться на ошибках и не повторять их.
49 807
Разработчик выложил в open source более 90 проектов по AI-инженерии
Инженер под ником patchy631 поделился внушительной коллекцией из более чем 90 open source-проектов, связанных с AI-агентами, RAG, MCP и контекстной инженерией.
По словам автора, лучший способ освоить создание AI-агентов:
не читать блоги и не смотреть видео, а писать код и собирать всё с нуля.Проекты уже собрали свыше 18 тысяч звёзд на GitHub.
49 807
Gemini Tip:
Есть модели Gemini Pro и Flash для Text-to-Speech (TTS), которые умеют генерировать речь в 30 разных голосах и понимают подсказки про стиль, тон, акцент и темп.
Вот как это сделать (Flash TTS доступен даже на бесплатном тарифе):
from google import genai
import wave
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash-preview-tts",
contents="Say cheerfully: Good morning to all vibe coders!",
config={
"response_modalities": ["AUDIO"],
"speech_config": {
"voice_config": {
"prebuilt_voice_config": {
"voice_name": "Kore", # 30 voice options
}
}
}
}
)
data = response.candidates[0].content.parts[0].inline_data.data
with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(2)
wf.setframerate(24000)
wf.writeframes(data)49 807
Microsoft открыла исходники MarkItDown - универсального Python-инструмента для конвертации файлов в Markdown
—> Он конвертирует PDF, Word, Excel, PPT, HTML, JSON, XML, EPUB, изображения (OCR), аудио (ASR), ZIP, YouTube — идеально для LLM
Советую заценить, если хочешь быстро превращать любые файлы в Markdown
49 807
Китай выкатил новый open-source LLM, который обошёл Claude 4 Sonnet.
Alibaba выпустила 30-миллиардную агентную модель, показавшую state-of-the-art результаты на Humanity’s Last Exam и других бенчмарках для агентных систем.
Самое впечатляющее - активируется всего 3.3B параметров на токен.
49 807
Anthropic выкатили свою «кулинарную книгу» для разработчиков
Теперь у Claude есть своя книга рецептов - сборник готовых примеров и ноутбуков, чтобы быстро выжать максимум из API без боли и шаманства с промптами 😘
Внутри:
• Классификация и суммаризация текста;
• Retrieval Augmented Generation (RAG) с внешними базами;
• Интеграции с SQL, калькулятором и Wikipedia;
• Работа с изображениями, PDF и графиками;
• Генерация картинок через Stable Diffusion;
• Саб-агенты, JSON-режим, фильтры модерации и кеширование промптов.
49 807
Не тратьте время на создание агентского браузера
Команда Composio представила бесплатное и полностью открытое расширение для Chrome, которое фактически заменяет GPT Atlas и предлагает ещё больше возможностей.
Расширение умеет выполнять действия прямо в браузере пользователя и взаимодействовать с более чем 500 инструментами, включая Gmail, Slack, Notion и другие популярные сервисы. Оно интегрируется в боковую панель Chrome, что делает доступ к функциям максимально быстрым и удобным.
Проект построен на базе Composio Tool Router, Gemini 2.5 Computer Use от Google AI Devs и AISDK.
Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/ComposioHQ/open-chatgpt-atlas
49 807
MiniMax открыла исходники MiniMax M2 - Agent & Code Native.
Модель стоит всего 8% от цены Claude Sonnet и работает примерно в два раза быстрее.
Сейчас доступна бесплатно по всему миру через MiniMax Agent и API. M2 заточен под полноценные девелоперские пайплайны, уверенно тянет длинные цепочки инструментов вроде mcp, shell, browser, retrieval и code, и при этом остаётся быстрее, умнее и дешевле за счёт оптимальной активации параметров.
Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2
GitHub: https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2
API doc: https://platform.minimax.io/docs/guides/text-generation
MiniMax Agent: https://agent.minimax.io/
49 807
Вышел Claude Code v2.0.28
Новые фичи:
- добавлен сабагент Plan для режима Plan
- сабагенты теперь могут динамически выбирать модель
- добавлена возможность возобновления работы сабагентов
- поддержка branch и tag-фрагментов в git-плагинах
- в SDK появился флаг --max-budget-usd
Исправления:
- исправлен диалог разрешений на macOS при первом запуске из домашней директории
- починен баг, где Shift+Enter в VS Code добавлял обратный слеш
- исправлены разные мелкие баги
49 807
Наткнулся на совет, который прям зацепил.
Это, пожалуй, лучший AI-сетап для кодинга:
Codex слева, Claude Code справа
Начинай разработку в Claude Code в режиме планирования.
Копируй каждый план в Codex, проверяй его. Если Codex находит критичные проблемы, то передавай обратную связь обратно в Claude Code.
Если Claude Code где-то облажался, то возвращайся в Codex и проси его исправить.
После каждого изменения, которое делает один из них, проси второго сделать ревью.
Работай в основном с тем, кто последним исправил ошибки другого.
Так ты не только будешь писать приложения в 10 раз быстрее, но и получишь кайф от ощущения, что руководишь целой командой инженеров. 🔫
49 807
В Google AI Studio появилась галерея ИИ-приложений
Можно выбрать понравившийся проект, ремикснуть его по своему промпту и дальше дорабатывать уже как захочется. Отлично для вдохновения, тестов и пополнения портфолио.
https://aistudio.google.com/apps
49 807
Если ты хочешь держать
CLAUDE.md и AGENTS.md в одном проекте — не парься со скриптами и симлинками.
Раньше нужно было писать bash-скрипт, чтобы найти оба файла и связать их, но теперь в этом нет смысла.
Anthropic рекомендует просто подключать AGENTS.md прямо внутри CLAUDE.md. Чувак сделал инструмент, который делает это сам — без симлинков и с поддержкой отдельных правил для Claude. Легкотня.
https://github.com/iannuttall/source-agents49 807
Вышел первый курс по Cursor на Stepik
В этом курсе ты научишься использовать Cursor для реальных продакшн задач
Ты узнаешь про настройки Cursor, индексацию кода и @-ссылки, создание точных промптов, работу с Composer, AI-код-ревью, интеграцию в CI/CD, корпоративный деплой, безопасность и даже создание собственных агентных процессов и параллельно соберёшь полноценное Python-приложение от идеи до рабочего прототипа
(Для подписчиков сообщества - скидка 25%)
