Вайб-кодинг

ollama launch это новая команда в Ollama 0.15, которая позволяет запускать Claude Code, Codex, Droid и OpenCode прямо через Ollama GLM 4.7 Flash теперь оптимизировали так, чтобы он ел заметно меньше памяти на длинных контекстах (64k+). Нужно больше железа? В облаке Ollama есть GLM 4.7 с полной точностью и нужной длиной контекста. Старт здесь 😋

“Рим не за один день построили”. Просто у них не было Claude Code.

Кто-то навайбкодил весь Нью-Йорк в интерактивный изометрический пиксельный мир 👍 Это сделано на реальных городских данных, которые потом превратили в маленький, “игровой” городок с помощью AI-инструментов и кода. Улицы, здания и районы совпадают с реальностью, но по ощущениям это скорее игра, чем карта. Автор взял open map data, AI-кодинг-агентов и image-модели, и всё это завернул в гладкий веб-экспириенс, где можно панорамировать и исследовать.

AgentCraft получил апдейт: теперь это больше похоже на панель управления для пачки агентов. По каждому агенту появляются рекомендации, можно быстро понять что происходит, на что стоит реагировать прямо сейчас, и переключаться без лишних кликов. Первые инвайты начнут раздавать уже в эти выходные. Промт-промт! 😆

Теперь ты можешь делать анимации через промпт 🐱 Залетел новый скилл для генерации анимаций на Manim, примерно в духе 3Blue1Brown. Ставится одной командой: npx skills add adithya-s-k/manim_skill. Дальше просто описываешь сцену текстом и получаешь готовую анимацию. Поддерживает ManimCE и ManimGL. PS: пока в разработке, но в планах докрутить “director/composer”, чтобы он сам собирал сценарий и делал объясняющие видосы end-to-end. Проект опенсорсный, автор старается держать лицензии в порядке, если что можно писать в DM.

Исследователи собрали новый подход к RAG, который: * не требует vector DB * не делает эмбеддинги * не режет документы на чанки * не выполняет similarity search И он показал 98,7% точности на финансовом бенчмарке (SOTA). Вот какую ключевую проблему классического RAG этот подход решает: Обычный RAG режет документы на чанки, превращает их в векторы и достает фрагменты по семантической похожести. Но похожесть ≠ релевантность. Когда ты спрашиваешь: "Какие были тренды по долгу в 2023?", векторный поиск вернет куски, которые семантически похожи на запрос. А реальный ответ может быть спрятан где-нибудь в Appendix, упомянут ссылкой на другой странице, в разделе, который вообще не пересекается по смысловым словам с твоим вопросом. Классический RAG, скорее всего, это просто не найдет. PageIndex это закрывает. Вместо чанкинга и эмбеддингов PageIndex строит иерархическое дерево структуры документа, по сути умную "таблицу содержания". А дальше модель рассуждением проходит по этому дереву. То есть она не спрашивает: "Какой текст больше всего похож на мой запрос?" Она спрашивает: "Судя по структуре документа, где бы человек-эксперт искал ответ?" Это принципиально другой подход, у которого: * нет произвольного чанкинга, который рвет контекст * не нужно тащить и обслуживать vector DB * retrieval трассируемый: видно, почему выбрали конкретный раздел * можно нормально ходить по внутренним ссылкам документа ("см. Table 5.3"), как делает человек Но глубже проблема вот в чем. Векторный поиск воспринимает каждый запрос как независимый. А документы имеют структуру и логику: разделы ссылаются друг на друга, контекст накапливается по страницам. PageIndex уважает эту структуру, вместо того чтобы сплющивать все в эмбеддинги. При этом важно: такой подход не везде имеет смысл, потому что классический vector search все еще быстрый, простой и отлично работает во многих кейсах. Но для проф-документов, где нужна доменная экспертиза и многошаговые рассуждения, tree-based, reasoning-first подход реально раскрывается. Например, PageIndex показал 98,7% точности на FinanceBench и заметно обогнал традиционные vector-based RAG системы в разборе сложных финансовых документов. Все полностью в oпенсорс, можно посмотреть реализацию на GitHub и попробовать самому.

AFK Ralph в bash-лупе реально гораздо лучше, чем плагин для Claude Code. Но DX там слегка мерзкий: если гонять его в AFK-режиме, по умолчанию нет стриминга вывода в терминал. Этот скрипт это фиксит:

#!/bin/bash
set -e

if [ -z "$1" ]; then
  echo "Usage: $0 <iterations>"
  exit 1
fi

# jq filter to extract streaming text from assistant messages
stream_text='select(.type == "assistant").message.content[]? | select(.type == "text").text // empty | gsub("\n"; "\r\n") | . + "\r\n\n"'

# jq filter to extract final result
final_result='select(.type == "result").result // empty'

for ((i=1; i<=$1; i++)); do
  tmpfile=$(mktemp)
  trap "rm -f $tmpfile" EXIT

  docker sandbox run --credentials host claude \
    --verbose \
    --print \
    --output-format stream-json \
    "<your prompt here>" \
  | grep --line-buffered '^{' \
  | tee "$tmpfile" \
  | jq --unbuffered -rj "$stream_text"

  result=$(jq -r "$final_result" "$tmpfile")

  if [[ "$result" == *"<promise>COMPLETE</promise>"* ]]; then
    echo "Ralph complete after $i iterations."
    exit 0
  fi
done

Вот ещё статья на эту тему 👍

Claude в Excel теперь доступен на Pro-планах. Теперь Claude умеет принимать сразу несколько файлов через drag-and-drop, не перетирает уже существующие ячейки и тянет более длинные сессии благодаря авто-компакции контекста.

Совет по Cursor: если ты делаешь веб, там есть встроенный браузер. Агент умеет читать логи консоли, смотреть network-запросы и даже управлять браузером, чтобы гонять автотесты за тебя. Никаких сторонних MCP-серверов ставить не нужно, просто работает. Быстро правишь UI в composer-1, дальше просто тыкаешь, кликаешь, пробуешь, крутишь. Такой живой “tinkering” режим. 🛌

Все хвастаются своими безумными вайбкодинг оркестраторами для Claude. 🍺

👀👀👀 Вдохновившись легендой, по имени Андрей Карпаты, чувак сделал новый скилл: LLM Council. Который делает твои планы лучше, через “комитет”. Поддерживает:

Codex CLI
Gemini CLI
Claude Code
OpenCode

Вызываешь скилл и описываешь фичу, которую хочешь собрать. Он задаст пару уточняющих вопросов, а потом запустит до четырёх параллельных planning-агентов, чтобы они накидали детальный план. Когда планы готовы, всё анонимизируется, и “The Judge” разнесёт варианты, выберет лучший план или соберёт “лучшее из всех”. После этого скилл выдаст финальный план, который можно спокойно просмотреть и допилить. Прикручен удобный UI, чтобы было проще ревьюить и править планы. Скилл тестировался только на Linux, но должен работать и на других платформах Установить в Codex: npx @am -will/codexskills --user am-will/codex-skills/skills/llm-council Исходники

На Stepik вышел первый курс по: Claude Code — вайбкодинг с нуля Изучаете всё шаг за шагом: CLAUDE.md → rules → commands → sub-agent → Skills → hooks: 🔴Оформите правила проекта через CLAUDE.md, подключение файлов через @ и разнесение логики в .claude/rules, чтобы не раздуло инструкцию. 🔴Сделаете свои slash-команды с frontmatter (description/allowed-tools/model) и аргументами через $ARGUMENTS и $1/$2/$3 для буста воркфлоу. 🔴Освоите саб-агентов: когда их запускать, как писать определения и как делегировать им расследования и проверки без засора основного контекста. 🔴Поднимете Hooks под реальный воркфлоу: /hooks, sh-скрипты, SessionStart/Stop/PreToolUse/PostToolUse, exit codes, matchers и env-переменные. 🔴Настроите Skills (SKILL.md + references), свяжете их с саб-агентами через skills-поле и подключите MCP, Web и headless (-p) для продвинутых случаев Скидка 25%, действует 48 часов ⬇️ Пройти курс на Stepik

Cowork смог систематизировать квитанции за 6 месяцев в таблицу с разбивкой по месяцам. Указал папку. И всё.

Познакомься с Devin Review: это переосмысленный интерфейс для понимания сложных PR. Современные инструменты для код-ревью на деле не делают чтение кода проще. Devin Review прокачивает понимание и помогает перестать пропускать слоп. Вместо алфавитного списка файлов он группирует связанные изменения и раскладывает их в логическом порядке, плюс дает короткое описание каждой группы. Отдельно умеет находить перемещенный и скопированный код, отделяя сигнал от шума. Еще внутри есть агент, который ловит потенциальные баги и помечает их по уверенности и критичности. Причем он подсвечивает не только прямые баги, но и спорные решения/паттерны, которые потом превращаются в техдолг. Маркировка простая: красный срочно смотреть, оранжевый стоит глянуть, серый просто к сведению. Плюс можно обсудить PR в чате с Devin, с контекстом всего репо. ⌨️ Как зайти: - прямо на devinreview.com (можно без аккаунта) - или заменить github на devinreview в ссылке PR - или дернуть из репы: npx devin-review {pr-link}

GitHub Copilot SDK уже тут 🙌 Теперь тот же агентный “движок” Copilot, который используется в GitHub Copilot CLI, можно зашить в любое приложение всего парой строк кода.

Выкатили два классных апдейта для Claude Code в десктоп-приложении. 1. Plan mode теперь доступен на Desktop. Можно попросить Claude сначала разложить план действий, а уже потом что-то менять. 2. Уведомления. Claude Code Desktop теперь пингует, когда нужно твоё подтверждение. Пока Claude работает, ты можешь спокойно заниматься своим делом.

Это нам надо: Agentation - визуальный инструмент фидбэка для агентов. Кликаешь по элементам, добавляешь заметки, копируешь markdown. Агент получает пути к элементам, селекторы, позиции и всё остальное, что нужно, чтобы быстро найти и поправить нужные места. Уже доступно: npm i agentation Ссылка на полную доку. Кстати, весь сайт документации собрали только на Claude Code + Agentation, включая все анимированные демки. Зацените 🐸 Открытый исходный код.

Вот-вот вышел Figma для Claude Code (и не только). Называется Pencil: Супербыстрый WebGL-канвас, полностью редактируемый, с параллельно работающими дизайн-агентами ✓ Рисуешь дизайн, версионируешь и генеришь код ✓ Встроенные MCP-серверы ✓ Работает с VSCode и Cursor ✓ Для macOS и Linux ✓Дизайн-файлы лежат в твоем git-репо: открытый JSON-формат .pen Самое приятное: бесплатно, без подписок

Cursor теперь использует саб-агентов, чтобы параллельно закрывать разные части задачи. Саб-агенты ускоряют выполнение в целом и лучше расходуют контекст. Плюс они позволяют агентам тянуть более долгие задачи. Ещё из нового: Cursor умеет генерировать изображения, задавать уточняющие вопросы и не только. Узнайте обо всех нововведениях в версии 2.4

Supabase выпустили postgres-best-practices, вдохновлённый react-best-practices от Vercel Это набор Agent Skills, которые они сами используют на платформе Supabase: перфоманс, безопасность и дизайн схемы БД. Исходники 🐸