Вайб-кодинг

Подсказки к запросам Claude умеет предсказывать, что ты спросишь дальше. Завершаешь задачу » появляется серым предложенный следующий шаг: Tab — принять и отредактировать Enter — принять и сразу выполнить Раньше Tab дополнял код. Теперь он дополняет твою работу. ☝️

AWS снова отличились. Недавно они представили новый подход, который по-настоящему меняет то, как разработчики строят агентные пайплайны. Проблема в том, что большинство агентных фреймворков до сих пор заставляют захардкоживать workflow, деревья решений и сценарии отказов. Это работает ровно до тех пор, пока агент не сталкивается с ситуацией, которую ты не предусмотрел. Strands Agents от AWS идут другим путём. Вместо переусложнённой оркестрации они опираются на способности современных моделей к рассуждению и позволяют модели самой вести workflow. Ты: - задаёшь цель, - предоставляешь инструменты, - и позволяешь агенту самому понять, как к этой цели прийти. С точки зрения реализации всё максимально просто » нужно определить всего три вещи: 1. LLM, 2. инструменты, 3. задачу. И всё. Дальше агентный цикл берёт управление на себя. При запуске модель сама решает: - нужен ли инструмент, - какой именно, - как сформировать входные данные, - и когда остановиться. Вся логика » model-driven. То есть вместо правил вида «если математика — зови калькулятор» или «если API упал — делай retry», модель динамически планирует шаги и выполняет их сама. Workflow формируется во время выполнения, исходя из цели и доступных инструментов. Выше в видео показано конкретный, прикладной пример. Это агент на базе MCP, который умеет создавать видео в стиле 3Blue1Brown по одному простому промпту. Сетап был минимальный: - MCP-сервер с инструментом для запуска Manim-скриптов, - затем описали агента с этими инструментами. Без системных промптов и без правил workflow. Дальше модель сама: - спланировала шаги, - сгенерировала сцену Manim, - и автономно вызвала нужный инструмент. Даже минимальная конфигурация уже даёт удивительно высокий уровень возможностей. А по мере добавления лучших инструментов или моделей агент становится сильнее сам по себе - без переписывания workflow. Фреймворк полностью open source и работает с любым локальным сетапом. 📖

Gemini 3 Flash: дашборд в формате bento box с живым трекингом рук и блоками визуализации данных. ⚡️⚡️⚡️

Подгон для хакеров: полностью автономный AI-хакер, который находит реальные эксплойты в ваших веб-приложениях. Shannon показал 96,15% успешности на бенчмарке XBOW без подсказок, с учётом исходного кода. Фичи: » Полностью автономная работа » Отчёты уровня пентеста с воспроизводимыми эксплойтами » Покрытие критических уязвимостей из OWASP » Динамическое тестирование с пониманием кода » Работает на базе интегрированных security-инструментов » Параллельная обработка для ускорения результатов 100% опенсорс 👁

Оп, Stream выложили в open-source Vision Agents - фреймворк для ИИ, который понимает видео в реальном времени. Теперь можно заставить ИИ смотреть и анализировать видео с задержкой меньше 30 мс. Комбинация YOLO + Gemini / OpenAI: ↳ спортивный коучинг ↳ обнаружение пожаров с дронов ↳ ассистенты для лайв-митингов Почему это важно: Большинство ИИ-приложений сегодня это текст или статичные картинки. Vision Agents - это понимание живого видео в реальном времени. Подключение к звонку » около 500 мс. Задержка аудио и видео » меньше 30 мс. Идеально для ИИ, которому важно видеть, что происходит прямо сейчас. Реальный тайм-видео ИИ можно собрать буквально в ~5 строк кода:

agent = Agent(
    edge=getstream.Edge(),
    instructions="Coach golf swing",
    llm=openai.Realtime(fps=10),
    processors=[ultralytics.YOLOPoseProcessor()]
)

Пример установки — одна команда и готово:

uv add vision-agents

↳ Вот репозиторий ↳ А вот документация

Работу с браузером в Antigravity тоже сильно прокачали с Gemini 3 Flash. Он стал заметно быстрее и лучше справляется с длинными агентными задачами Вот Antigravity делает глубокое исследование по фронтиру Парето для моделей и пишет код, чтобы визуализировать результат.

Кстати, ещё в NotebookLM появился артефакт Data Table Data Tables выкатились для всех пользователей тарифов Pro и Ultra (для бесплатных аккаунтов доступ появится в ближайшие недели). Он позволяет автоматически собирать данные из ваших источников и формировать структурированную таблицу, пригодную для анализа и дальнейшей работы. Готовые таблицы можно экспортировать в Google Sheets 🛒

Graphite, платформа для AI-код-ревью, подписала окончательное соглашение о присоединении к Cursor. Команды договорились о партнерстве, чтобы быстрее развивать инструменты для совместной разработки и ускорять выпуск качественного софта. Cursor расширяется 😊

😰 На днях, Google выпустила FunctionGemma — компактную модель для локального запуска Языковая модель на 270 млн параметров, рассчитана на работу с функциями и инструментами. Модель занимает около 0,5 ГБ оперативной памяти и может работать прямо на смартфоне, выдавая больше 50 токенов в секунду. Подключение к облаку не требуется, все вычисления выполняются локально. FunctionGemma изначально ориентирована на сценарии, где модели нужно вызывать внешние функции и работать как часть агентной логики. Ее можно дообучать с помощью Unsloth, а затем разворачивать на мобильных устройствах или других системах. Docs + Notebook: тут GGUF: тут

NotebookLM & GeminiApp Теперь можно загружать ноутбуки NotebookLM напрямую в GeminiApp. Это удобно для: - объединения нескольких ноутбуков в один - генерации изображений или приложений на основе ваших ноутбуков - развития существующих ноутбуков с подключением онлайн-исследований - и других сценариев Функция уже доступна, можно пробовать. 🤙

Codex теперь официально поддерживает skills. OpenAI внедряет стандарт SKILLs в Codex, недавно представленный Anthropic, для настройки конкретных и переиспользуемых инструкций для задач. Поддерживаются два варианта установки: » локально для себя: ~/.codex/skills » на уровне репозитория: repo_path/.codex/skills В Codex уже есть системные skills (plan, skill-creator, skill-installer), а также выложен набор курируемых skills от OpenAI. Установка через $.skill-installer Примеры: - реализация и валидация API-спек: notion-spec-to-implementation - работа с тикетами Linear: linear - автофиксы падений GitHub CI: gh-fix-ci Фича доступна в актуальной версии Codex. 🍷

Claude в Chrome теперь доступен для всех платных тарифов. Плюс вышла интеграция с Claude Code. Через расширение Claude Code теперь может тестировать код прямо в браузере и сразу проверять результат своей работы. Плюс он видит ошибки на клиенте через логи консоли. Попробовать можно так: запусти /chrome в последней версии Claude Code. Claude в Chrome работает в боковой панели, которая остается открытой во время серфинга. Он использует ваши текущие логины и закладки, без отдельного контекста. Попробовать: https://claude.com/chrome

Claude и Codex, когда я понимаю, что на самом деле я — background agent:

GPT-5.2-Codex вышел в Codex. Модель развивает сильные стороны GPT-5.2 в профессиональной работе и агентные возможности GPT-5.1-Codex-Max: кодинг, работа с терминалом, планирование. Сейчас это state-of-the-art на SWE-Bench Pro и Terminal-Bench 2.0. Улучшения затронули и кибербезопасность. Ранее с помощью GPT-5.1-Codex-Max через Codex CLI была найдена и корректно раскрыта уязвимость в React, приводящая к возможной утечке исходников. GPT-5.2-Codex ещё более продвинут в этих сценариях. GPT-5.2-Codex доступен в Codex для всех платных пользователей ChatGPT. Доступ к API ожидается позже. Параллельно идёт закрытый пилот с доступом к передовым кибервозможностям для проверенных defensive-команд. 🙏

Google выложили официальный репозиторий MCP. С реальными примерами и гайдами по развертыванию и использованию. ✓ Google Maps, Analytics, Gmail, Docs и другие сервисы ✓ Показывают, как поднять свой MCP за несколько минут Полностью open source 🥴

Представили Codebuff — агента для кодинга, который выжимает максимум из Opus 4.5. На 100+ секунд быстрее (!) Claude Code на типовых задачах и при этом с лучшим качеством кода Чистый терминальный UI без мерцаний (спасибо OpenTUI) Специализированные сабагенты: file picker, best-of-n editor, reviewer Вся магия Codebuff держится на трёх ключевых сабагентах. Начнем с file picker. Claude Code может тратить минуты на шаринг по кодовой базе, делая десятки вызовов инструментов. Codebuff делает иначе: скармливаем отдельной LLM (Grok 4.1 fast) сжатое представление всего репозитория. За ~2 секунды она возвращает список из 12 потенциально релевантных файлов. ⌚️ Дальше другая модель (Flash) делает краткие саммари этих файлов, а основной агент решает, что реально читать. В итоге Codebuff загружает максимум полезных файлов, чтобы получить контекст кодовой базы. Это одновременно ускоряет работу и повышает качество кода. » Следующий компонент - multi-prompt editor. Оркестратор запускает его сразу с несколькими стратегиями внесения изменений. Под каждую стратегию поднимается отдельный агент, который пишет реализацию параллельно. После этого selector-агент выбирает лучший вариант. По тестам, эти реализации часто заметно отличаются друг от друга, и выбор лучшей реально сильно повышает качество результата. Плюс selector может передать заметки о том, что было хорошего в альтернативных версиях и как это можно докрутить в финальной. Этот агент очень экономичный » он переиспользует кэш промпта всей предыдущей беседы. Мы копаем еще глубже и напрямую хачим, как LLM работают под капотом, ради производительности. Implementor-агент пишет код в кастомном XML-формате для инструментов. Это позволяет уложиться в один LLM-вызов для генерации всего кода, вместо цепочки шагов с нативными вызовом инструментов. Итог = меньше задержек и ниже стоимость. Честно, выжать больше из Opus 4.5 просто невозможно. » Третий ключевой сабагент - code reviewer. Он запускается inline, часто параллельно с агентами, которые делают typecheck и гоняют юнит-тесты. За считанные секунды он быстро разбирает код, ловит баги, мертвые куски и показывает, где проседает качество Вместе эти сабагенты (и несколько других, о которых тут не упомянули) позволяют Codebuff выдавать максимально сильный результат. Opus 4.5, возможно, лучший кодинг-модель на сегодня. А Codebuff - это когда Opus пристегнули к ракете. Попробовать Codebuff:

npm i -g codebuff

Проект полностью open source, поддержан YC прошлой осенью. Зацените. Реально интересно услышать, что вы думаете.

Создавайте готовых к проду браузерных AI-агентов. Notte - это all-in-one платформа для сборки браузерных агентов, рассчитанных именно на прод, а не на эксперименты. Вместо того чтобы склеивать кучу тулов, Notte дает готовую среду под браузерную автоматизацию. Полноценный IDE с редактором кода, живым браузером и детальными логами выполнения. У агентов есть реальные идентичности для аутентификации, защищённые хранилища секретов, встроенные прокси и деплой в один клик » прототипы легко превращаются в стабильные сервисы. Почему это реально меняет правила игры: • Идентичности агентов Каждому агенту можно выдать собственную почту и номер телефона, чтобы он сам проходил логины и 2FA. В итоге браузерные агенты становятся полноценными, аудируемыми сущностями, а не скриптами с общими кредами. • Automation studio Единое место для разработки и дебага. Пишешь код, смотришь, как агент работает в живом браузере, и при падениях разбираешь пошаговые логи. • Agent mode Стартуешь с обычного текста, на выходе получаешь код, которым владеешь. Описываешь задачу, агент выполняет её в реальном браузере, после чего этот прогон превращается в редактируемый код, готовый к доработке и выкладке. • Demonstration mode Один раз кликаешь нужный сценарий руками, а Notte превращает его в детерминированный скрипт. Полезно, когда быстрее показать, чем описывать, но при этом всё равно получить контролируемый и расширяемый код. Именно такой сетап нужен, когда браузерные агенты перестают быть игрушкой и становятся частью инфраструктуры. Осталось пару часов до запуска, посмотрите, что вас ждет: https://notte.cc/launch-week-i 🦌

Google выкатили параллельное выполнение для дизайн-агента Stitch. Теперь можно генерировать до 5 разных UI-вариантов одновременно. Интересный ход с точки зрения продуктивности. Параллелизм реально выглядит правильным направлением: меньше итераций, быстрее выбор лучшего решения. Gemini x5 👀

@ -упоминания @ -упоминания в Claude Code выглядят откровенно имбово: - можно мгновенно добавить один или несколько файлов в контекст - быстро получить список директорий - включать, отключать и вызывать MCP-серверы и сабагентов @ — самый короткий путь от «мне нужен контекст» к «у Claude уже есть контекст».

🍒 VS Code теперь поддерживает Agent Skills - открытый стандарт от Anthropic для расширения AI-агентов специализированными возможностями. Скиллы создаются один раз и потом используются где угодно.