47682
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ, сотрудничество: @nikwolve
42 шаблона агента n8n с открытым исходным кодом : http://github.com/gyoridavid/ai_agents_az
Читать полностью…
Антропики представили Cowork:
Cowork позволяет закрывать нетехнические задачи примерно так же, как разработчики используют Claude Code.
В Cowork ты даёшь Claude доступ к папке на своём компьютере. Claude может читать, редактировать или создавать файлы в этой папке.
Попробуй собрать таблицу из пачки скриншотов или собрать черновик текста из разбросанных заметок.
После постановки задачи Claude строит план и постепенно её выполняет, периодически подключая тебя по ходу.
Перед любым значимым действием Claude спросит подтверждение, чтобы ты мог при необходимости скорректировать.
Claude может использовать твои существующие коннекторы, которые дают ему доступ к внешним данным.
Можно также сочетать Cowork с Claude в Chrome для задач, где нужен браузер.
Cowork доступен как research preview для подписчиков Claude Max в macOS-приложении. Кликни Cowork в боковой панели
Если у тебя другой план, можешь встать в лист ожидания
Новый скилл для Claude
Определяет и вычищает AI-слоп из текста.
Проблема понятная: когда пишешь вместе с LLM, стиль часто выдает машинность. Этот скилл помогает зачистить и привести текст к нормальному человеческому виду.
Тут посмотреть: hvpandya.com/stop-slop
Исходный код 🤩
Prompt: Создать симуляцию пиратского корабля, плывущего по открытому океану. Использовать HTML/CSS/JS в одном HTML-файле.
Output:
- 974 строк HTML (gpt-5.2-extended-thinking)
- 427 строк HTML (gemini-3-pro)
- 189 строк HTML (grok-4.1-thinking)
- 770 строк HTML (opus-4.5-thinking-32k)
Детали модели:
- gpt-5.2-extended-thinking: Оценка 8.8/10. Время рассуждения: 25 с, общее время ответа: 230 с, всего слов в рассуждениях: 214
- gemini-3-pro: Оценка 9.0/10. Время рассуждения: 12 с, общее время ответа: 51 с, всего слов в рассуждениях: 194
- 4.1-thinking: Оценка 8.5/10. Время рассуждения: 69 с, общее время ответа: 82 с, всего слов в рассуждениях: 282
- opus-4.5-thinking-32k: Оценка 9.0/10. Время рассуждения: 14 с, общее время ответа: 123 с, всего слов в рассуждениях: 333
*Во всех экспериментах используется самый первый, «сырой» вывод модели, без ретраев и дополнительного тюнинга промпта.
Code: GitHub с оригинальным кодом и дополнительной статистикой
*У ни одной модели нет кастомных инструкций, «личность» chatgpt стоит в значении default
*Время на рассуждение замерялось вручную, начиная с момента нажатия Enter. На скриншотах таймер стартует только когда модель начинает инференс, и между этими событиями есть небольшая задержка. Поэтому значения могут немного не совпадать.
Gemini проверяет Gemini: он смог в стиле Pictionary угадать рисунок, который нарисовал сам же (автоматически двигая курсор в браузере через Antigravity).
Reasoning + Action = 🤯
В сети завирусился Antigravity Tools: профессиональная система управления AI-аккаунтами и проксирования
Оно сочетает в себе мульти-аккаунт менеджмент, конвертацию протоколов и умную маршрутизацию запросов, превращая ПК в стабильную, быструю и недорогую локальную AI-ретрансляционную станцию.
С помощью приложения можно преобразовывать обычные Web-сессии (Google/Anthropic) в стандартизированные API-интерфейсы, полностью устраняя протокольный разрыв между провайдерами.
Совместим с OpenAI. С приоритетом на приватность.
Поехали 😌
Opus 4.5 + three.js + mediapipe = Absolute Cinema
Читать полностью…
Antigravity крутой инструмент
Но большинство вообще не понимают, как им пользоваться.
За эти 33 минуты ты разберёшь всё, что нужно знать про Antigravity. 👍
Линус Торвальдс, создатель Linux и Git, использовал Antigravity от Google для создания визуализатора с помощью вайбкодинга
😁😁😁
Мини лайфхак по vibecoding с Opus 4.5.
Попроси Claude построить state-machine диаграммы для уже существующих компонентов.
Так он прогонит все возможные пути (иначе обычно ленится) и заодно поможет проверить, что логика на системном уровне вообще работает как задумано.
как vibecoding смотрит на тебя в 00:37 ночи, когда ты собираешься ложиться спать
Читать полностью…
Claude Code для чисел >>> Claude Code для кода
Комьюнити Claude собрало AI-агента, который:
* моментально коннектится к данным из HubSpot, Notion и Sheets
* строит графики, пишет код и делает анализ данных
* построен на Claude Agents SDK и Composio Tool Router
Полностью бесплатный и опенсорс
Исходный код ❤️
Claude Code работает в песочнице внутри текущей директории.
Пилишь веб-приложение, которое импортит код из общего SDK за пределами текущей директории?
/add-dir ../sdk
Google сейчас раздает Gemini Enterprise бесплатно
Это их корпоративная AI-платформа за 21$ в месяц, и тут даже карту не просят
Что входит:
- все модели Gemini
- Veo 3 для видео
- создание кастомных AI-агентов на своих данных
- Deep Research и NotebookLM в комплекте
Настройка занимает пару минут:
1. открываешь страницу Google Cloud Gemini Enterprise
2. жмешь Start 30-day trial
Проверял полчаса назад — всё работает как надо 🎁
Собираем своего AI-агента: держи сборник открытых ресурсов, где собрано больше 70 практических проектов и полноценных туториалов, от уровня входа до продвинутых тем. 👍
Проекты отсортированы по сложности и по сценариям применения: базовые агенты, простые приложения, MCP-интеграции, системы памяти, RAG-приложения и продвинутые мультиагентные системы. Плюс есть полный курс AWS Strands.
Каждый проект содержит полный код и детальное описание, с поддержкой популярных фреймворков вроде Agno, LangChain, CrewAI, PydanticAI и так далее
А что если можно перейти от живого разговора сразу к готовой презентации, сайту или материалам для соцсетей?
Встречайте! Manus представили: Meeting Minutes. Это новая фича, которая превращает ваши офлайн-обсуждения в структурированные заметки, с которыми можно сразу работать. Доступна уже сегодня для всех пользователей
Основные возможности:
1. Анализирует и выдает ключевые точки встречи, список участников и четкий список задач
2. Определяет говорящих и корректно назначает action items
3. Позволяет использовать заметки как контекст для создания итоговых материалов в рамках одной задачи
4. Поддерживает совместную работу в реальном времени
Выкатили adversarial-spec: плагин для Claude Code, который помогает писать крепкие продуктовые спеки.
Проблема: пишешь PRD или техспеку, даёшь Claude посмотреть, чутка правишь и отправляешь дальше. Один модельный ревьюер пропустит кучу нюансов. Он сгладит пробелы, проглотит расплывчатые требования и не поднимет вопросы по углам и ошибкам.
Решение: заставить несколько моделей спорить между собой.
adversarial-spec отправляет документ в GPT, Gemini, Grok или любую комбинацию моделей. Они параллельно критикуют документ. Потом Claude собирает обратную связь, добавляет свою критику и переписывает текст. Цикл повторяется, пока все модели не согласятся, что спека железная.
Что происходит на практике: требования, которые казались очевидными, начинают оспариваться. Пропущенная обработка ошибок всплывает. Появляются вопросы по безопасности. Находится раздувшийся скоуп. Одна модель говорит: а что с X? другая: API-контракт не закрыт, а Claude добавляет: вы не описали, что делать если Y падает.
Когда все модели приходят к согласию, спека прошла настоящую адверсариальную проверку с разных углов.
Фичи:
• Interview mode - глубокое Q&A перед началом, чтобы собрать требования заранее
• Early agreement checks - если модель слишком быстро соглашается, её заставляют доказать, что она реально прочитала документ
• User review period - после консенсуса можно внести правки или запустить ещё один цикл
• PRD-to-tech-spec flow - закончил PRD, сразу продолжаешь в техспеку
• Telegram-интеграция - пуши на телефон и возможность кидать фидбэк откуда угодно
Работает с OpenAI, Google, xAI, Mistral, Groq, Deepseek. Чем больше моделей в связке — тем жёстче итоговое согласование.
Если ты и так пишешь спеки — это делает их просто лучше.
Глянь и скажи, что думаешь.
Все обсуждают новый плагин для автоматизации ресерча по AI-публикациям: ralph-research
Он использует ralph-loop — цикл, в котором LLM не только пишет код по научным статьям, но и запускает эксперименты, анализирует ошибки и пробует новые решения. 🤩
Весь плагин был сгенерен за один проход в Claude Code, и при этом он уже умеет кодить концепты из AI-пейперов и гонять эксперименты в самосовершенствующемся цикле.
Заметки автора:
• Реализация статьи ReAct заняла около 40 минут без пауз.
• Были проблемы, но он сам разобрался по ходу. В этом сила ralph-loop — он может исследовать пространство решений и учиться на ошибках. Я бы сказал, что ресерч вообще более подходящий use-case для ralph, потому что там куча экспериментальной работы.
• Автор прогонял плагин на других свежих статьях — справился неплохо, это дает надежду, что можно довести систему до более стабильного состояния.
• Как видно на видео — и как в целом бывает с LLM-powered штуками - ему тяжело использовать новые модели, даже если дать инструкции и API. Но это легко фиксится грамотным промптингом.
• Это не идеальный плагин и пока в основном для внутреннего тестирования. Много чего еще надо допилить перед релизом, включая зависимости от других плагинов.
AI-агенты в ближайшем будущем станут важной частью того, как мы шопимся.
Чтобы подготовить почву, Google объединились с Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart и сделали Universal Commerce Protocol — новый открытый стандарт, позволяющий агентам и системам общаться между собой на всех этапах покупки.
И скоро UCP будет поддерживать нативный checkout, так что покупать можно будет прямо в AI Mode и в Gemini App. 😎
UCP уже поддержан более чем 20 компаниями из индустрии, совместим с A2A и доступен с сегодняшнего дня. Больше деталей про UCP и остальные анонсы можно почитать на NRF Big Show
Google Gemini выкатила новый режим Guided Learning.
Теперь через него можно учиться чему угодно, по шагам, как с личным тьютором.
Как включить Guided Learning:
→ Открываешь Google Gemini в браузере
→ Создаёшь новый диалог
→ В списке режимов выбираешь Guided learning
→ Спрашиваешь тему или загружаешь документ для изучения
Готово. Никакой настройки, никаких плагинов.
Чем Guided Learning отличается. Gemini ведёт по теме шаг за шагом и следит, что ты понимаешь материал, а не просто пролистываешь.
Что внутри:
• Структурированные уроки с нормальными объяснениями
• Медиа-контент: картинки, видео, интерактив
• Кастомные квизы на проверку понимания
• Подстраивается под твой прогресс
Это прямой конкурент Study Mode у ChatGPT.
Но фишка Gemini скорее в структуре и гайдировании, а не просто в ответах.
Эра AI-тьюторов уже началась. 😋
Воу, вышел Claude Delegator 😳
Плагин для Claude Code, который позволяет использовать подпроцессы на GPT 5.2 прямо внутри Claude Code.
Через GPT 5.2 (через codex) можно поручить архитектуру проекта, аудит безопасности или любые другие изменения в кодовой базе.
Инструкция по установке:
· Добавить маркетплейс
/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-delegator
/plugin install claude-delegator
/claude-delegator:setup
Большой момент для тех, кто строит агентные системы.
В софте регулярно повторяется один и тот же паттерн.
Сначала все фокусируются на проблеме “как построить”.
Появляются фреймворки, они созревают и становятся реально хорошими. Потом вдруг бутылочным горлышком становится деплой.
Мы уже видели это с нейросетями.
PyTorch, TensorFlow и Caffe были отличны для сборки моделей. Но их деплой требовал возни с разными форматами и рантаймами.
ONNX позволил разработчикам собирать модель в любом фреймворке, экспортировать в стандартный формат и деплоить куда угодно.
Сейчас тот же паттерн разворачивается вокруг агентов.
Фреймворки вроде LangGraph, CrewAI, Agno и Strands уже достаточно зрелые, чтобы сборка агента перестала быть самой сложной частью.
Теперь самое сложное — то, что идет после: деплой, стриминг, управление памятью, наблюдаемость и авто-скейлинг.
Это уже не проблемы агента, а инфраструктуры. И прямо сейчас каждую из них команды решают вручную.
xpander берет подход ONNX для этой задачи, и это правильная ментальная модель.
Идея простая: привозишь своего агента (собранного на любом фреймворке), деплоишь через xpander и получаешь всю прод-инфраструктуру.
Что в комплекте:
• serverless деплой за ~2 минуты
• SSE стриминг для UX реального времени
• память на уровне сессии/пользователя
• 2000+ коннекторов (Slack, GitHub и другие)
• единый API для вызова любого агента, независимо от фреймворка
Unified API, вероятно, самая интересная часть.
По сути, любой задеплоенный агент (независимо от фреймворка) получает один и тот же endpoint для вызова, одну и ту же структуру payload, стриминг-формат и схему авторизации.
Фронтенду больше не нужно знать, на чем агент собран — на LangGraph, CrewAI или кастоме. Он просто бьет по endpoint и получает ответ.
Это важно, потому что во многих организациях разные команды собирают агентов на разных фреймворках — по предпочтениям и под задачи.
Без унифицированного слоя командам приходится поддерживать несколько паттернов интеграции и стримингов.
xpander же дает один API-контракт поверх каждого агента, так что потребляющее приложение не обязано знать, на чем агент собран.
Видео показывает unified API xpander в работе.
Можно расширить стандартный формат endpoint на любого агента, независимо от фреймворка, и получить одинаковый стриминг, память, наблюдаемость и скейлинг, не меняя ни строки интеграционного кода.
Сборка остается отделена от деплоя - так и должно быть.
100% исходный код 👍
Только что откопал годный инструмент: Gemini Design MCP. Это MCP-модуль,. Можно прикрутить куда угодно, где есть поддержка MCP, например Claude Code, чтобы прокачать дизайн.
Сценарий простой: пока Claude Code работает над логикой, он поднимает фоновый агент, который дергает этот MCP и улучшает фронт.
Глянуть можно тут ✌️
GPT 5.2 Codex Extra High – 2 ч 01 мин 16 с
«Убрать все использования any и type casting, затем убедиться, что конфиги lint и type обновлены так, чтобы зафиксировать их в будущем. В конце проверить, что все гейты, то есть lint:fix, typecheck и test, проходят».
Важное напоминание о том, насколько эта модель лютая.
⛩
Мастеркласс по Claude Code и Replit
00:00 Вступление
02:22 Разбор dev против prod
05:30 Локальная разработка vs Replit
10:30 Плюсы облака
14:07 Параллельные агенты с мобильного
25:15 Claude Code внутри Replit
44:30 Личные заметки через Obsidian
46:50 Agent SDK
48:30 Советы и фишки
YT: смотреть
Шаблон: matt/Matts-Clawd-Setup?utm_source=Matt&utm_medium=youtube&utm_campaign=claude-code">тут
Интересная штука: десктопное приложение, которое позволяет гонять AI-модели локально на своей машине. Без API-ключей. Без облака. Ничего никуда не уходит.
Всё крутится у тебя на компьютере, так что полный контроль, приватность и возможность экспериментировать с open-source моделями оффлайн
100% исходный код 🐶
Это шаг вперёд в мультимодальном поиске и кросс-модальном понимании: представили Qwen3-VL-Embedding и Qwen3-VL-Reranker
Основные моменты:
✅Построены на базе модели Qwen3-VL
✅Обрабатывают текст, изображения, скриншоты, видео и смешанные входы
✅Поддерживают 30+ языков
✅Показывают SOTA-результаты на мультимодальных retrieval-бенчмарках
✅Open source и доступны на Hugging Face, GitHub и ModelScope
✅API-деплой на Alibaba Cloud скоро появится
Двухфазная retrieval-архитектура:
» Embedding-модель - генерирует семантически насыщенные векторные представления в едином embedding-пространстве
» Reranker-модель - вычисляет более точные релевантностные оценки для повышения качества поиска
Ключевые сценарии применения:
image-text retrieval, видео-поиск, мультимодальный RAG, visual question answering, мультимодальное кластерирование контента, мультиязычный визуальный поиск и другое
Возможности для разработчиков:
• Настраиваемая размерность embeddings
• Кастомизация инструкций под задачу
• Поддержка quantization для embeddings для более эффективного и дешёвого продакшн-деплоя
Hugging Face：qwen3-vl-embedding / qwen3-vl-reranker
ModelScope：Qwen3-VL-Embedding / Qwen3-VL-Reranker
Github: тут
Блог: читать
Технический отчет: читать