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 49 518 підписників, посідаючи 2 711 місце в категорії Технології та додатки та 12 764 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 49 518 підписників.
За останніми даними від 18 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 3 037, а за останні 24 години на 53, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 36.46%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 26.26% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 18 038 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 12 993 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 3.
- 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 19 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.
49 518
Підписники
+5324 години
+4917 днів
+3 03730 день
Архів дописів
49 526
Ваш AI всё уже знает: SkillKit
Вы тратите много время, если повторно обучаете AI тому, что он уже знает. Перестраиваете skills для каждого нового тула. Работаете в изоляции от знаний команды по AI.
SkillKit решает всё это:
Memory → AI помнит всё между сессиями
Primer → skills работают сразу с 30+ агентами
Mesh → Team автоматически делится знаниями
Одна CLI. Универсальная платформа.
100% Open Source
49 526
Мастер-класс по OpenClaw/Clawdbot
В этом видео показан полный план, чтобы запустить своего собственного Clawdbot. И не одного, а сразу несколько AI-сотрудников, работающих для вас круглосуточно.
Таймкоды:
00:00 – Вступление
1:12 – Смотрите моих 3 AI-сотрудника в действии
5:49 – Как всё работает «под капотом»
9:47 – Установка и настройка
11:22 – Подключение Clawdbot к Telegram
15:35 – Разбираемся в структуре проекта
20:03 – Добавление кастомного навыка (из репозитория с 42k навыков)
23:18 – Автоматизация ботов через Cron
25:07 – От одного к 10 Clawdbot’ам
28:53 – Cron vs Heartbeats: в чём разница?
30:36 – Что будет дальше?
31:34 – Завершение
49 526
Вау: всего одной командой Qwen3-Coder-Next сгенерировал полностью рабочую версию Flappy Birds на HTML.
Видео демонстрации: (0:05) Claude Code с Qwen3-Coder-Next, (0:26) игра уже работает.
Запустить полностью локально можно так:
ollama pull qwen3-coder-nextЕсли локально не получится, то используйте облако Ollama:
ollama pull qwen3-coder-next:cloudЗапуск через Claude Code:
ollama launchПопробовать игру можно прямо здесь: https://files.ollama.com/flappy-bird.html Все за один запрос, без правок.
49 526
Теперь в Claude Code: если откатить диалог через
/rewind или двойным нажатием ESC, Claude может кратко пересказать ту часть разговора, которую вы откатили.
Это удобно, чтобы пробовать разные ветки рассуждений и забирать полученные выводы обратно, как бы возвращаясь во времени.49 526
Настраиваемые уровни усилий
Уровни усилий управляют адаптивным рассуждением Opus 4.6, которое динамически распределяет ресурсы мышления в зависимости от сложности задачи.
Низкий уровень усилий работает быстрее и обходится дешевле, а высокий дает более глубокое рассуждение для сложных задач.
Доки
49 526
Печально, но это правда: все недооценивают MiniMax Agent.
Он как Clawdbot + Claude Cowork + Agent Skills в одном, но более отточенный.
Я проверял: дал ИИ научную статью и попросил сделать презентацию.
Ожидал что-то простое.
На выходе получилась хорошая структура, релевантные визуалы, чистый экспорт.
Смотри демо. Но это не всё.
Вот что ещё с ним можно делать:
▪️Глубокие исследования через поиск, браузер и MCP
▪️Создавать full-stack приложения с аутентификацией, базой данных и Stripe
▪️Подключаться к GitHub, Figma, Slack прямо из коробки
▪️Настраивать MCP под конкретные воркфлоу
▪️Мультимодальность: поддержка видео, аудио и изображений
Просто опиши, что нужно, и агент это выполнит.
Особенно понравилась фишка с откатом и повторным запуском с любого шага через восстановление чекпоинта, если где-то ошибся.
Стартуем здесь 💚
49 526
То, что надо: Codag позволяет визуализировать рабочие процессы AI/LLM прямо в репозитории и посмотреть, как именно работает ваш AI-код.
Без всякой настройки Codag строит карту всего AI-пайплайна: все вызовы LLM, ветвления решений и этапы обработки данных.
100% опенсорс код
49 526
Anthropic дарит $50 бонусных кредитов к подписке Claude
Доступно, если у вас была подписка Pro или Max до 4 февраля и вы превысите лимит до 16 февраля. Новым аккаунтам и Teams / Enterprise – недоступно
Важно: для активации нужно включить автосписание при оверлимите. Пока тратите бонусные $50 – всё ок, но когда они закончатся, деньги начнут списываться с карты. Не забудьте выключить тумблер, иначе можно незаметно влететь
https://support.claude.com/en/articles/13613973-claude-opus-4-6-extra-usage-promo
49 526
Ничоси: теперь можно запускать скиллы агентов с любым LLM, а не только с Claude.
Acontext — это опенсорс платформа, которая позволяет выполнять навыки агентов (pptx, xlsx, docx, pdf) с любым LLM через стандартизированные интерфейсы вызова тулов.
Ранее Claude Skills API был имбой, но ограничивал вас моделями Claude и выполнял навыки в «чёрном ящике». Acontext снимает оба ограничения. 😁
Скиллы работают с любым LLM (OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek) через OpenRouter. Загружаете навыки один раз, и используете их на разных провайдерах без переписывания кода.
Главное отличие: прозрачность выполнения.
» В Claude API скиллы выполняются внутри управляемого рантайма. Вы получаете результат, но не видите, что происходит внутри.
» В Acontext выполнение полностью явное и под вашим контролем. Скиллы запускаются в вашем песочном окружении с полной видимостью: stdout, stderr, артефакты, логи и возможность повторного воспроизведения.
Это потребуется. Ведь когда агенты запускают длинные процессы, неожиданно падают или требуют отладки, нужно видеть, что именно произошло. Когда нужна защита, одобрения или чек безопасности перед запуском — нужен контроль. Acontext даёт и то, и другое.
Что получаем:
▪️Скиллы агентов (pptx, xlsx, docx, pdf), работающие с любым LLM
▪️Исполнение под контролем разработчика с фулл прозрачностью
▪️Наблюдаемые логи и артефакты
▪️Хранение контекста для OpenAI, Anthropic и Gemini
▪️Единый API для загрузки, управления и запуска скиллов
Скиллы загружаются на пользователя, монтируются в песочницы и запускаются через один явный API.
И всё это 100% open source.
49 526
Claude Code теперь поддерживает команды агентов (в режиме research preview)
Вместо того чтобы один агент последовательно выполнял задачу, ведущий агент может делегировать работу нескольким коллегам по команде, которые параллельно занимаются исследованием, отладкой и разработкой, координируясь между собой
Попробуйте уже сегодня – включите agent teams в вашем
settings.json
https://code.claude.com/docs/en/agent-teams49 526
Структурированные выводы
Что убрали Структурированные выводы:
→ Ошибки
JSON.parse()
→ Логику повторных попыток
→ «почти корректные» ответы
→ извлечение через regex
→ предварительное заполнение {
→ ваш слой валидации
Суть: задаёшь схему → получаешь строго этот формат каждый раз.
Как использовать:
→ Определи схему в Pydantic, Zod или обычном JSON Schema.
→ Передай схему через output_config.format.
→ Claude ограничивает генерацию токенов так, чтобы результат точно соответствовал схеме.
Опционально: можно удалить все костыли, которые раньше использовались для обхода проблем.
Доки49 526
Сразу 2 мощнейших релиза: вышли Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex
Opus 4.6 от Anthropic:
– контекст 1 млн токенов – заметно лучше держит большие кодовые базы и длинный ризонинг – стабильнее в агентных сценариях (кодинг, поиск, аналитика) – есть самокоррекция, авто-компрессия контекста, до 128K output – цена без измененийhttps://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 GPT-5.3 Codex от OpenAI:
– на Terminal Bench больше, чем у нового Claude Opus 4.6 (77.3% против 65.4%), 57% на SWE-Bench Pro, 64% на OSWorld. – управляемость прямо в процессе выполнения и живые апдейты по ходу задач – для тех же задач тратит меньше чем в два раза токенов, чем 5.2-Codex, и при этом более чем на 25% быстрее на токен – хорошо справляется с “computer use” (умеет нормально работать с задачами на компьютере)https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
49 526
В Claude Code добавили новую команду
/insights.
Когда вы её запускаете, Claude Code анализирует вашу историю сообщений за последний месяц. Он суммирует ваши проекты, показывает, как вы используете Claude Code, и даёт советы по оптимизации рабочего процесса.49 526
Сейчас AI-агенты всё лучше пишут код, но запускать их напрямую на локалке не всегда то и хочется
Особенно в режиме автозапуска, страшно, что AI случайно удалит важные файлы или вообще получит доступ к приватным данным.
Недавно на GitHub наткнулся на Vibe: опенсорс проект для macOS, который поднимает сверхбыструю Linux-виртуалку в песочнице.
Главные плюсы: нулевая конфигурация, изоляция за <10 секунд, можно спокойно закрыть AI в клетку.
AI видит только текущий проект, а все остальные чувствительные каталоги полностью изолированы.
Написан на Rust, использует родную виртуализацию Apple, безопаснее Docker и при этом почти не грузит ресурсы
49 526
Ну всё, приехали.
AI-агенты будут автономно обучаться новым скиллам и становиться лучше сами по себе.
Вот этот, например, запускает 8 параллельных агентов, которые за 2 минуты скрейпят доки, GitHub, Stack Overflow и блоги.
Код на 100% open source.
49 526
Опенсорс скилл: code-review-expert
Агент-скилл, который делает ревью кода как сеньор-инженер:
• нарушения принципов SOLID
• уязвимости безопасности (XSS, инъекции, race condition)
• проблемы с производительностью (N+1, отсутствие кэша)
• обработка ошибок и граничные случаи
Установка командой:
npx skills add sanyuan0704/code-review-expert49 526
Советы для работы с Claude Code
(Добавьте их в ваш CLAUDE
.md файл)
1. Прежде чем писать код, опиши свой подход и дождись подтверждения. Всегда задавай уточняющие вопросы, если требования неясны.
2. Если задача затрагивает больше 3 файлов, остановись и разбей её на более мелкие подзадачи.
3. После написания кода, перечисли, что может сломаться, и предложи тесты для проверки.
4. При баге сначала напиши тест, который его воспроизводит, затем исправляй код, пока тест не проходит.
5. Каждый раз, когда я исправляю тебя, добавляй новое правило в CLAUDE .md файл, чтобы это больше не повторялось.
На англ.:
1. "Before writing any code, describe your approach and wait for approval. Always ask clarifying questions before writing any code if requirements are ambiguous." 2. "If a task requires changes to more than 3 files, stop and break it into smaller tasks first." 3. "After writing code, list what could break and suggest tests to cover it." 4. "When there’s a bug, start by writing a test that reproduces it, then fix it until the test passes." 5. "Every time I correct you, add a new rule to the CLAUDE .md file so it never happens again."В файле правила обычно формулируются детальнее, чем здесь, но суть этих пунктов именно такая.
49 526
Теперь можно использовать Claude и Codex в GitHub и VScode с подпиской GitHub Copilot Pro+ или Copilot Enterprise.
▪️Единое рабочее пространство с сессиями агентов для локальных, фоновых и облачных агентов
▪️Параллельные сабагенты
▪️Встроенный браузер
И многое другое…
