🔥 Самый полный набор для Claude Code - выложили в open-source

27 агентов, 64 навыка, 33 команды + встроенный AgentShield с 1 282 тестами безопасности
Закрывает всё: планирование, код-ревью, фиксы, TDD, оптимизация токенов и многое другое
Работает в Cursor, OpenCode, Codex CLI - один репозиторий заменяет недели настройки, полностью бесплатно

Repo: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

🚀 Claude Code получил open-source инструмент, который снимает лимиты использования и не даёт ему останавливаться посреди задачи.

47 000+ звёзд, бесплатно, и уже называют чит-кодом для power-пользователей.

https://github.com/thedotmack/claude-mem

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

@pythonl

🚀 50+ команд Claude Code, которые реально ускоряют разработку

Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 80% его мощности.

Это не просто AI. Это полноценная система разработки внутри терминала.

Вот как его правильно использовать:

База, без которой никуда:

- /init - создаёт CLAUDE.md и память проекта
- /memory - открывает контекст проекта
- /add-dir - подключает новые директории
- /compact - чистит контекст и экономит токены

Работа с кодом:

- /diff - показывает изменения
- /review - ревью кода
- /simplify - 3 агента анализируют код
- /debug - системный дебаг

Контроль процесса:

- /plan - сначала думает, потом пишет код
- /permissions - контроль действий
- --dangerously-skip-permissions - полный автопилот

Продвинутые фичи:

- /agents - параллельные агенты
- /loop - повтор задач
- /bash - выполнение команд
- /remote-control - управление через браузер

Модели и режимы:

- /model - переключение моделей
- /effort - глубина мышления
- /fast - быстрый режим

Что важно знать:

- Claude Code = не чат, а инженер внутри проекта
- память (CLAUDE.md) решает больше, чем промпты
- агенты дают x2-x5 ускорение на сложных задачах

Как за 1 час собрать рабочий Skill в Claude

Это не теория, а простой пайплайн, который реально работает.

Сначала идея
Берёшь повторяющуюся задачу и сразу формулируешь, что именно должен делать скилл. Лучше максимально конкретно.

Дальше сборка
Запускаешь skill-creator и отвечаешь на вопросы. На выходе получаешь папку и SKILL.md с логикой, триггерами и инструкциями.

Потом тест
Пробуешь на реальных запросах. Смотришь, срабатывает ли там, где нужно.

Оценка
Смотришь eval. Это шаг, который почти все пропускают, а зря. Он показывает, где скилл ведёт себя нестабильно.

Доработка
Чистишь формулировки, уточняешь триггеры, убираешь лишние срабатывания.

Финал
Загружаешь в Capabilities → Skills и проверяешь уже в живом чате.

Как ускорить процесс

Открой Claude Cowork
Выбери Opus + Extended Thinking
И просто напиши:
"Помоги создать скилл для моей повторяющейся задачи"

Главное правило

Если скилл срабатывает лишний раз, проблема почти всегда в описании.

Хороший скилл - это не код, а правильно заданный контекст.

https://www.youtube.com/shorts/GhgKXX0mdxk

Python 3.15 выходит с крутыми новыми фичами 🐍

Самые интересные:

• Ленивые импорты через ключевое слово lazy - ускоряют запуск
• frozendict наконец-то стал встроенным типом
• Распаковка в comprehensions через * и **
• Улучшения JIT-компилятора - на 6-13% быстрее на x86-64 Linux
• Новый высокочастотный статистический профилировщик

Бета выйдет позже на этой неделе.

@pythonl

Лауреат медали Филдса: ChatGPT 5.5 Pro решил открытую математическую задачу за 17 минут — без какой-либо помощи человека

Тимоти Гауэрс, лауреат медали Филдса, дал ChatGPT 5.5 Pro открытую задачу по теории чисел — и модель решила её за 17 минут. Ключевую идею доказательства студент MIT Айзек Раджагопал назвал «полностью оригинальной»: он сам был бы горд придумать такое после недели размышлений.

Гауэрс признаёт: его собственный математический вклад был нулевым. И делает вывод — планка для математиков теперь не «доказать что-то новое», а «доказать то, чего не может ИИ». Те, кто начинает докторантуру сейчас, в 2029-м застанут профессию «изменившейся до неузнаваемости».

🔗 Читать: https://mltimes.ai/laureat-medali-fildsa-chatgpt-5-5-pro-reshil-otkrytuyu-matem/

Google выпустили AI Co-Mathematician - среда для математиков, где агенты работают параллельно и в фоне

AI Co-Mathematician - это не чат-бот, а асинхронная рабочая среда для математиков, в которой иерархия ИИ-агентов работает параллельно и в фоне, пока исследователь продолжает думать и направлять процесс.

По аналогии, как Claude Code или GitHub Copilot изменили разработку ПО, предоставив агентный слой поверх кода, здесь создают тоже самое для математики. Только математика сложнее.

Архитектура ИИ-агентов устроена так:

1. Project Coordinator общается с пользователем, распределяет задачи по workstream

2. Каждый Workstream Coordinators ведёт отдельное направление

3. Специальные субагенты решают конкретные задачи: поиск по литературе, написание кода, Gemini Deep Think для сложных доказательств

Всё это работает асинхронно, пользователь не ждёт ответа, а продолжает диалог, получает обновления и может вмешаться в любой момент.

Авторы говорят, что метрики пора менять. Фронтирные ИИ-модели уже на уровне/ выше экспертов в решении статичных задач. Следующий барьер - оркестрация, управление неопределённостью, итеративное исследование. Именно это система пытается измерить.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки и видео в Mini App:
Flux + Veo 3 + Wan 2.2 + MidJourney v7 + другие