Вайб-кодинг
Kanalga Telegram’da o‘tish
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Вайб-кодинг analitikasi
Вайб-кодинг (@vibecoding_tg) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 50 557 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 2 595-o'rinni va Rossiya mintaqasida 12 317-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 50 557 obunachiga ega bo‘ldi.
17 Iyul, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 1 114 ga, so‘nggi 24 soatda esa 61 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 33.04% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 23.51% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 16 697 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 11 880 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 6 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent claude, codex, llm, api, github kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ
Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy
Cотрудничество: @devmangx
РКН: https://clck.ru/3RRVfk”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 18 Iyul, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
50 557
Obunachilar
+6124 soatlar
+3077 kunlar
+1 11430 kunlar
Postlar arxiv
50 557
Инженер Google Кормак Брик объяснил, как дообучить крошечную LLM прямо на телефоне и повысить её точность с 46% до 90%.
Схема такая:
1. Выбрать Gemma 270M.
2. Сгенерировать синтетические данные для своей задачи.
3. Дообучить модель с помощью LoRA.
4. Квантизировать её до int4.
5. Развернуть на Pixel и получить скорость до 2000 токенов в секунду.
Именно благодаря такому циклу модель на 270 млн параметров может превзойти модель на 70 млрд параметров в конкретной задаче - при этом полностью работать офлайн прямо у вас в кармане.
> ютуб
50 557
Настоятельно рекомендую этот обзор самообучающихся агентных систем.
Самоулучшающиеся агенты постепенно переходят от исследовательских демонстраций к реальным внедрённым системам.
В этом обзоре современный агент рассматривается как фундаментальная модель, дополненная рабочей обвязкой.
Самоулучшение формализуется как оператор, который по результатам собственной работы вносит изменения либо в саму модель, либо в окружающую её систему управления.
Статья: https://arxiv.org/abs/2607.13104
50 557
Kimi творит чудеса: парень поручил рою агентов Kimi K3 Max воссоздать macOS 27 в виде веб-приложения.
Результат получился настолько реалистичным, что легко забыть, что перед вами не настоящий Mac, а интерфейс, целиком работающий в браузере. 🎉
https://macos27.kimi.page/
50 557
WTF: кто-то буквально с нуля выложил в открытый доступ целую программу обучения по AI engineering 🤯
В ней 503 урока, разбитых на 20 последовательных этапов: от линейной алгебры до LLM, RAG, AI-агентов и автономных систем. На всём протяжении курса есть код, который можно запускать.
Если хочется глубоко разобраться в основах ИИ, это один из самых структурированных бесплатных ресурсов, которые можно найти.
Совет: если что-то покажется непонятным, вставьте урок в NotebookLM и попросите объяснить концепции или превратить материал в подкаст, который можно послушать :)
50 557
Если вы используете Hermes Agent, это единственный список скиллов, который вам понадобится. 271 бесплатный скилл, готовый к установке.
85 встроенных, 101 опциональный и 85 от сообщества. У каждого скилла указан статус и команда для установки.
Работает с Claude Code, OpenClaw, Cursor и Windsurf.
Полностью бесплатно. 🔈
50 557
Теперь с помощью одного плагина можно оркестрировать Fable 5, Sol и любую другую модель внутри Codex.
Он называется Codex-Orchestration.
Назначьте Fable 5 советником, Sol — исполнителем или распределите любые модели по любым ролям. Затем задайте порядок их работы. Codex возьмёт маршрутизацию на себя.
Чувак протестировал связку Fable 5 High в роли планировщика и GPT-5.6 Sol Extra High в роли исполнителя на наборе задач, с которыми Opus и GPT-5.5 регулярно испытывали сложности:
> всё было готово за 30 минут;
> на 40% меньше срабатываний лимитов;
> реализация в 2 раза быстрее.
Для установки вставьте в Codex:
"Install Codex Orchestration: codex plugin marketplace add Cjbuilds/Codex-Orchestration codex plugin add codex-orchestration@codex-orchestration Verify the installation, then tell me to start a new task."Затем назначьте модели:
@ codex-orchestration advisor: Claude Fable 5 High, Executor: GPT-5.6 Sol HighОткрытый исходный код. Настраивайте маршрутизацию как угодно.
50 557
Также вчера они выпустили Nemotron 3 Embed 8B, и он занял первое место в общем рейтинге RTEB 🏆
RTEB оценивает точность поиска по реальным задачам. Чем лучше retrieval, тем более релевантный контекст получают агенты, что помогает повысить точность их ответов.
50 557
Вышла NVIDIA DeepStream 9.1 с 13 агентными скиллами для создания пайплайнов видеоаналитики.
Вместо того чтобы вручную собирать пайплайн компьютерного зрения с нуля, достаточно описать нужный результат обычным естественным языком. Эти скиллы можно использовать вместе с Claude Code или Codex, чтобы упростить настройку окружения, конфигурацию и запуск.
Среди новых скиллов — Multi-View 3D Tracking (MV3DT) для отслеживания объектов по данным с нескольких камер и AutoMagicCalib для автоматической калибровки сети камер.
В этом релизе также появилась поддержка NVIDIA JetPack 7.2 для edge-развёртывания на Jetson Orin и Thor. Всё опубликовано в открытом исходном коде на GitHub — подробнее здесь: https://nvda.ws/4vxQ6Yk 💰
50 557
Этот скилл для Codex находит вероятные баги, подтверждает их тестами и показывает точную первопричину. 🍆
50 557
В
/code-review от Claude Code теперь доступны уровни глубины анализа, причем для каждого уровня процесс ревью был переработан.
На низком уровне /code-review выявляет больше проблем, чем другие инструменты код-ревью, при значительно меньших затратах токенов. Высокий уровень обеспечивает заметно более высокий recall, когда нужен более глубокий анализ.
Компромисс выбираете вы.
Раньше /code-review использовал один фиксированный промпт независимо от выбранного уровня глубины. Теперь для каждого уровня применяется отдельная стратегия ревью. Команда автоматически использует уровень глубины, заданный для текущей сессии, либо его можно указать явно, например: /code-review high.
На низком уровне выполняется один проход по diff. Это достаточно быстро и дешево, чтобы запускать проверку перед каждым push-ем.
На среднем уровне измененный код анализируется в контексте, затем выполняется несколько проходов поиска проблем с разных сторон, после чего каждая найденная проблема проверяется перед тем, как попасть в итоговый отчет.
На высоком уровне агенты поиска и проверки запускаются как сабагенты с чистым контекстом, поэтому они не привязаны к рассуждениям агента, который только что написал код. На уровне x-high проверка идет еще глубже и охватывает возможное влияние изменений на код за пределами самого diff.
Есть еще один уровень выше high: /code-review ultra. Он запускает целую группу агентов-ревьюеров и независимо воспроизводит каждую найденную проблему. Покрытие критичных проблем остается таким же, как на уровне high, но ложных срабатываний становится значительно меньше.
В Anthropic запускают этот уровень для каждого PR.
https://code.claude.com/docs/en/ultrareview 🎉50 557
Moonshot только что выпустила крупнейшую в истории опенсорс-модель — KIMI K3.
> 2,8 трлн параметров
>MoE-архитектура с 896 экспертами, из которых 16 активны
>Контекстное окно на 1 млн токенов
>Нативное понимание изображений
>Новая архитектура Kimi Delta Attention + Attention Residuals
>Примерно в 2,5 раза выше эффективность масштабирования по сравнению с K2
>Третья по уровню интеллекта модель после Fable 5 и GPT-5.6
>Превосходит Opus 4.8 MAX в реальных задачах, связанных с интеллектуальной работой и знаниями, по бенчмарку GDPval
>Новый SOTA-результат — 91,2 балла в BrowseComp без трюков с контекстом
Kimi заявляет, что K3 конкурирует с Opus, и выставляет соответствующую цену: $3,00 за 1 млн входных токенов. $15,00 за 1 млн выходных токенов.
Полные открытые веса модели опубликуют через несколько дней. 😐
50 557
Выглядит потрясающе: этот скилл превращает любой бренд в лендинг с 3D-пролетом, управляемым прокруткой.
Вы описываете свой бренд, а на выходе получаете кинематографичную 3D-веб-страницу, где каждый скролл перемещает камеру глубже в следующую сцену, а переходы между ними остаются идеально плавными, как в иммерсивном сторителлинге на продуктовых страницах Apple.
Работает с Claude Code, Codex и любым агентом, совместимым с SKILL.md.
Я не могу перестать пересматривать демо по кругу. 😙
50 557
У Hermes появился клиент для iPhone: https://github.com/uzairansaruzi/hermex
Энтузиасты запилили Hermex — нативное iPhone-приложение на SwiftUI, которое позволяет полностью управлять самостоятельно размещённым Hermes Agent прямо с телефона. 🚬
50 557
Repost from IT Portal
SpaceXAI открыла исходный код Grok Build 🎉
Кодинг-агент, CLI и среда запуска теперь полностью доступны на GitHub под лицензией Apache 2.0. Инструмент позволяет работать с любыми моделями.
GitHub здесь.
Кроме того, компания сбросила лимиты использования для всех пользователей.
@IT_Portal
50 557
Видеомонтажёрам приготовиться: На GitHub набирает популярность тулза, которая позволяет вашему ИИ-агенту монтировать видео как профессиональный монтажёр. 😆
Цветокоррекция, обрезка, переходы, субтитры, анимационные оверлеи — всё это она умеет. Плюсом оценивает отрендеренный результат после каждого монтажа и сохраняет память о сессии.
Передаёте репозиторий Claude Code или Codex, и агент начинает редактировать видео в реальном времени.
Без API-ключей и ограничений на использование.
100% опенсорс
50 557
Похоже, давление со стороны OpenAI действительно очень сильное.
Сегодня Anthropic одновременно сбрасывают и пятичасовой, и недельный лимиты. Что для них крайне необычно.
Наиболее вероятные причины — успех Codex, его стремительный рост и неоднократные сбросы лимитов после выхода версии 5.6. (в том числе сегодня - в честь 9 млн активных пользователей Codex)
