🤖 DTA - MCP-сервер, который даёт AI-агенту полноценный доступ к Android-приложению

Концепция такая: подключить AI-агента не просто к коду, а к живому приложению на девайсе. Агент видит реальный layout с Compose-иерархией, перехватывает сетевой трафик с момента запуска, мокирует HTTP и WebSocket ответы, и сам тапает по экрану. Всё через MCP.

Технически это одна debugImplementation зависимость в приложении — библиотека внедряется в байткод и сразу пишет трафик и раскрывает UI-дерево без изменений в коде. На стороне агента поднимается MCP-сервер через CLI. Дальше агент сам: смотрит экран, анализирует запрос, ставит мок, тапает кнопку, проверяет результат — и докладывает.

Интересная деталь — WebView и Chrome Custom Tabs не чёрный ящик, их DOM-дерево инжектится прямо в нативную иерархию. И трафик не надо предугадывать когда записывать — он пишется с первого же запроса.

Доступна версия 0.9.27, но идея рабочая. На мой взгляд это правильное направление для AI в мобильной разработке.

🔗 Статья про подход и либу
🐱 Исходники на GitHub

#Android #MCP #AI #ИИ

📱 ИИ-агент как QA-тестер для твоего мобильного приложения

Даёшь задание: "проверь, что пользователь может залогиниться и попасть на главный экран". Агент берёт эмулятор, прокликивает приложение, сообщает что получилось. Примерно так работает claude-in-mobile.

Это MCP-сервер, который подключает Claude Code к Android-эмулятору, iOS Simulator, десктопным приложениям и браузеру. Агент видит экран, может тапать, свайпать, вводить текст, читать UI-дерево — и делает это по твоим инструкциям на обычном языке, без тест-скриптов.

Отдельно стоит отметить: уже есть поддержка Aurora OS. Для тех, кто разрабатывает под российскую мобильную платформу — агент умеет работать и с ней.

Сценарий простой:
👉 описываешь что нужно проверить
👉 агент прокликивает
👉 возвращает результат

Полезно для smoke-тестирования через агента, исследования приложения перед написанием автотестов или чтобы не переключаться между терминалом и эмулятором руками.

Проект открыт к участию сообщества — если есть идеи что добавить или доработать, создавайте issues в репозитории. PR тоже приветствуются.

🐱 github.com/AlexGladkov/claude-in-mobile

#MCP #ClaudeCode #AndroidDev #AuroraOS #iOS #AI #ИИ

⭐️ Вышла Gemma 4. Четыре размера моделей от 2 до 31 миллиардов параметров, все с Apache 2.0 лицензией. Главное — это не очередная пиар-история про "самую способную модель", а прикладной инструмент, который реально можно загрузить и юзать локально.

Числа впечатляют: 31B модель прямо сейчас на 3 месте в Arena.ai мировом лидерборде для open source. Главная фишка для мобилки — E2B и E4B модели. Это 2B и 4B параметров эффективной ширины, работают оффлайн на Pixel, Raspberry Pi и вообще на чём угодно.

Поддержка видео, аудио, 140+ языков нативно. Контекст 256K на больших моделях. Для кода работает хорошо — Google позиционирует как локальную альтернативу Claude Code и прочим облачным ассистентам.

🔗 Источник - google.blog

#ai #models #openmodels #locallm

🧠 Вышел Cursor 3, которые фактически визуальный клон Codex. Продукт отходит от работы как IDE и теперь стал визуальной оберткой над работой параллельных агентов в нескольких проекта

🔗 Источник - Cursor Blog

#Cursor

🧠 Как настроить Claude Code под себя раз и навсегда (но работает и для других агентов)

Голый агент из коробки знает много, но не знает тебя. Без кастомизации стабильного результата не добиться — какие бы инструменты ты ни подключал.
Есть две вещи, которые нужно понять: где хранить и зачем это вообще нужно.

ГДЕ ХРАНИТЬ:
👉 Глобальные настройки пользователя (~/.claude)
👉 Проектный настройки (папка .claude/ в корне репозитория) — Хранит то что можно пошарить с командой или только для себя
👉 CLAUDE.md в поддиректориях — грузится, когда агент заходит в конкретную папку. Для специфики отдельных модулей.

Чем более верхнеуровневый файле тем меньше инструкции должны быть привязаны к специфичнам аспектам отдельной директории/проекта

ИНСТРУКЦИИ МОЖНО ПЕРЕДАТЬ ЧЕРЕЗ
👉 CLAUDE.md — "что мне важно знать про тебя, чтобы работать так, как ты ждёшь". Стиль, предпочтения, поведение в спорных ситуациях. Это рабочий договор. Подгружается автоматом там где работает агент, загружая все от более высокого уровня к частным
👉 Рулы — "что важно, когда я работаю в этих файлах или директории". Контекст под конкретный тип файла
👉 Агент — "кто я и что я умею". Профиль, экспертиза, зона ответственности.
👉 Скилл — "как именно делать вот эту операцию". Рецепт, не роль.

Путаница между этими четырьмя приводит к тому, что агент работает непредсказуемо. Как только расставляешь каждую вещь на своё место — поведение становится стабильным.
Без такой настройки — это как взять нового разработчика и ждать, что он сам догадается обо всех твоих стандартах.

🔗 Лучшие практики от Claude Code
🔗 Кастомизация и расширение возможностей Claude Code

#ClaudeCode #ЛучшиеПрактики #AI #ИИ

🐱 MemPalace — локальная долгосрочная память для AI-агентов

Большинство AI-инструментов теряют контекст между сессиями. MemPalace решает это принципиально иначе: не пересказывает историю через LLM, а хранит всё дословно и индексирует в локальной базе.

Ключевая идея: вместо того чтобы сжимать воспоминания в резюме (с потерей деталей), система хранит последовательности и строит из них структуру домен → тема → конкретный фрагмент. По заявлениям авторов, такой подход даёт высокое качество лучше всех существующих подходов.

Подключается как обычный MCP-сервер к любому клиенту — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Codex CLI и другим. После этого агент получает 19 инструментов: поиск по памяти, навигация по структуре, запись в knowledge graph с временными метками, дневник агента. Можно также использовать напрямую через Python API или CLI.

Ещё есть AAAK — собственный сжатый диалект для передачи контекста в промпт: якобы 30x компрессия при сохранении смысла, эмоций и ключевых решений. Спорно, но интересно как идея.

Мне эта идея нравится именно потому что в неё заложено правильное предположение: LLM-резюме — это потеря информации. Verbatim хранение + векторный поиск честнее. Буду пробовать на реальных проектах — посмотрим, насколько работает на практике.

Отдельный прикольный факт: репозиторий принадлежит аккаунту Милы Йовович (той самой из фильмов Обитель Зла) — и судя по всему, это реально она, которая сделала библиотеку в паре с партнёром. Актриса, занявшаяся вайб-кодингом — это уже само по себе говорит кое-что о том, куда всё движется.

🐱 GitHub

#MCP #память #оптимизация

🐱 Superset — обертка над терминалом, которая позволяет удобно работать с несколькими сессиями в разных проектах, берет на себя всю работу с worktree и предоставляет приятный интерфейс.

Прямо то, что я искал и хотел! Видел наработку Леши Гладкова, но мне не хватило там определенных функций. Искал что-то подобное Codex, только для Claude Code, и вот оно! Поддерживает множество агентов

🧠 Anthropic опубликовал разбор пяти паттернов координации мульти-агентных систем.

1️⃣ Generator-Verifier — агент генерирует результат, второй проверяет по явным критериям. Самый простой и самый распространённый в продакшене.

2️⃣ Orchestrator-Subagent — оркестратор разбивает задачу, раздаёт подагентам, собирает результат. Claude Code использует именно этот паттерн.

3️⃣ Agent Teams — агенты живут дольше одного запроса, накапливают контекст по своей области. Хорошо для параллельных задач с долгим циклом, например миграция большого кодобазы по сервисам. Требует строгого разбиения задач, иначе агенты затирают правки друг друга.

4️⃣ Message Bus — агенты общаются через шину событий, подписываются на нужные события. Подходит когда пайпланй работы строится вокруг потока событий и состав агентов будет расти.

5️⃣ Shared State — агенты координируются через общее хранилище без центрального координатора (агента-оркестратора). Идеально для исследовательских задач, где агенты строят на находках друг друга. Главный враг — чтение/редактирование состояния.

Anthropic рекомендует начинать с Orchestrator-Subagent и усложнять только там, где конкретно заканчивается.

#ИИ #агенты

🧠 Скилл для Claude Code, который знает Material Design 3 лучше, чем твоя мама большинство разработчиков.

material-3-skill — это набор инструкций для Claude Code с покрытием 30+ компонентов MD3, всей системой токенов, цветовыми ролями, типографикой, адаптивными лейаутами и аудитом соответствия спецификации. Поддерживает три платформы: web (@material/web), Flutter и Jetpack Compose.

Внутри семь файлов: главный SKILL.md с деревьями решений и таблицей компонентов, плюс отдельные референсы по цветовой системе (29+ ролей), типографике, шейпам, навигационным паттернам и адаптивным лейаутам.

Отдельная фича — режим аудита. Даёшь URL или путь к коду, скилл проверяет соответствие MD3 по 10 категориям и выдаёт отчёт с конкретными правками.

Я вижу в этом правильный паттерн и практикую его: вместо того чтобы держать спецификацию в голове и доносить её агенту, один раз упаковываешь в скилл и AI агент работает с контекстом системно, а не угадывает.

#ClaudeCode #Material3