Свой NotebookLM на своём железе 🧠
Open Notebook — open-source альтернатива Google NotebookLM, которая крутится локально. Сидел на ноутбуке от гугла, но пускать туда приватные доки не хотелось — нашёл вот это.
Что умеет:
🔍 жрёт PDF, видео, аудио, веб-страницы, офисные доки
🧠 18+ провайдеров AI на выбор — OpenAI, Anthropic, Ollama, локальные модели
🎙️ генерит подкасты на 1-4 голоса (у гугла залочено на 2)
💾 full-text и векторный поиск по всему контенту, чат с цитатами из источников
Стек: FastAPI + Next.js + SurrealDB, лицензия MIT. Два режима —
Все данные у тебя на машине. Без облака, без vendor lock-in. 🚀
https://github.com/lfnovo/open-notebook
Open Notebook — open-source альтернатива Google NotebookLM, которая крутится локально. Сидел на ноутбуке от гугла, но пускать туда приватные доки не хотелось — нашёл вот это.
Что умеет:
🔍 жрёт PDF, видео, аудио, веб-страницы, офисные доки
🧠 18+ провайдеров AI на выбор — OpenAI, Anthropic, Ollama, локальные модели
🎙️ генерит подкасты на 1-4 голоса (у гугла залочено на 2)
💾 full-text и векторный поиск по всему контенту, чат с цитатами из источников
Стек: FastAPI + Next.js + SurrealDB, лицензия MIT. Два режима —
Chat для диалога и Ask для быстрого одного вопроса.Все данные у тебя на машине. Без облака, без vendor lock-in. 🚀
https://github.com/lfnovo/open-notebook
Claude ревьюит, Codex чинит 🤝
Dark Flow — мой воркфлоу-слой для Claude Code. Запилил поддержку Codex — теперь два агента работают в паре.
Как устроено:
🧠 Claude крутит ревью и аналитику, находит проблемы и заводит gh issues со статусом
✅ ты аппрувишь нужные — ставишь
🔧 Codex подхватывает approved-задачи и разбирается с ними сам
Фишка в том, что инсайты больше не теряются между сессиями — всё оседает в gh issues, а агенты делят роли: один думает, другой кодит.
Под капотом: 5-слойная структура доки, GitHub API, веб-дашборд на
https://github.com/alifanov/darkflow
Dark Flow — мой воркфлоу-слой для Claude Code. Запилил поддержку Codex — теперь два агента работают в паре.
Как устроено:
🧠 Claude крутит ревью и аналитику, находит проблемы и заводит gh issues со статусом
status:proposed✅ ты аппрувишь нужные — ставишь
status:approved🔧 Codex подхватывает approved-задачи и разбирается с ними сам
Фишка в том, что инсайты больше не теряются между сессиями — всё оседает в gh issues, а агенты делят роли: один думает, другой кодит.
Под капотом: 5-слойная структура доки, GitHub API, веб-дашборд на
localhost:5555 для триажа без терминала.https://github.com/alifanov/darkflow
🔥1
На чём реально шипят indie-проекты 🔍
StackScope — прокраулил 42k+ запусков с Product Hunt, Show HN и PeerPush и показывает, что у каждого под капотом: хостинг, фреймворки, CDN, security-заголовки, следы AI-генерации.
Сделано на .NET + Playwright, со своим каталогом фингерпринтов — не тащит чужие базы, рендерит реальную страницу.
Что вылезло из 42 169 запусков:
• треть indie-проектов живёт на Vercel 🚀
• Tailwind у 56%, React 36%, Next.js 35%
• Cloudflare как CDN у 39%
• 1272 проекта одновременно блокируют AI-ботов и при этом выкладывают
Фишка в том, что есть Launch Readiness Check — можно прогнать свой домен и глянуть, что палится наружу.
https://stackscope.dev/
StackScope — прокраулил 42k+ запусков с Product Hunt, Show HN и PeerPush и показывает, что у каждого под капотом: хостинг, фреймворки, CDN, security-заголовки, следы AI-генерации.
Сделано на .NET + Playwright, со своим каталогом фингерпринтов — не тащит чужие базы, рендерит реальную страницу.
Что вылезло из 42 169 запусков:
• треть indie-проектов живёт на Vercel 🚀
• Tailwind у 56%, React 36%, Next.js 35%
• Cloudflare как CDN у 39%
• 1272 проекта одновременно блокируют AI-ботов и при этом выкладывают
llms.txt — сами себе противоречат 🤔Фишка в том, что есть Launch Readiness Check — можно прогнать свой домен и глянуть, что палится наружу.
https://stackscope.dev/
❤1
🧠 Своя память для экрана — локально
ScreenMind — пишет всё, что происходит на экране, и даёт по этой истории семантический поиск и чат. Локальная приватная альтернатива Microsoft Recall и Rewind (тот самый, что был популярен на маках), только без облака.
Vision-модель крутится на каждом скриншоте прямо у тебя — хватает 4GB GPU.
Как устроено:
🔍 EasyOCR вытаскивает текст со скрина
🧠 Gemma 4 E2B через
💾 MiniLM делает эмбеддинги,
Фишка в том, что захват по изменению контента, а не каждые N секунд — не пишет одно и то же. Три режима: Fast ~12с, Balanced ~40с, Accurate ~76с с ризонингом.
Сверху — чат с историей через RAG, транскрипция встреч, аналитика фокуса и
Всё на Python + ванильный JS, без билд-степа. Без облака, без подписки.
https://github.com/ayushh0110/ScreenMind
ScreenMind — пишет всё, что происходит на экране, и даёт по этой истории семантический поиск и чат. Локальная приватная альтернатива Microsoft Recall и Rewind (тот самый, что был популярен на маках), только без облака.
Vision-модель крутится на каждом скриншоте прямо у тебя — хватает 4GB GPU.
Как устроено:
🔍 EasyOCR вытаскивает текст со скрина
🧠 Gemma 4 E2B через
llama.cpp понимает картинку + текст вместе💾 MiniLM делает эмбеддинги,
SQLite FTS5 индексит всё для быстрого поискаФишка в том, что захват по изменению контента, а не каждые N секунд — не пишет одно и то же. Три режима: Fast ~12с, Balanced ~40с, Accurate ~76с с ризонингом.
Сверху — чат с историей через RAG, транскрипция встреч, аналитика фокуса и
MCP-сервер для Claude/Cursor/VS Code.Всё на Python + ванильный JS, без билд-степа. Без облака, без подписки.
https://github.com/ayushh0110/ScreenMind
🔥1
🧠 ScreenMind у меня не взлетел
Тот самый ScreenMind, про который я писал — локальная память экрана с семантическим поиском по всему, что было на мониторе. Поставил, погонял — у меня так и не заработал.
Но сама концепция кайфовая: локально следить за экраном и складывать всё в структурированную историю. Без облака, всё у себя. 🔍
Думаю, надо подождать и через какое-то время попробовать ещё раз. А если не пойдёт — опишу уже свой.
Возможно, ресурсов компа пока тупо не хватает, чтобы тащить всю эту обработку локально. Но это вопрос времени — глядишь, дропнут ещё более оптимизированную модельку. 🤞
https://github.com/ayushh0110/ScreenMind
Тот самый ScreenMind, про который я писал — локальная память экрана с семантическим поиском по всему, что было на мониторе. Поставил, погонял — у меня так и не заработал.
Но сама концепция кайфовая: локально следить за экраном и складывать всё в структурированную историю. Без облака, всё у себя. 🔍
Думаю, надо подождать и через какое-то время попробовать ещё раз. А если не пойдёт — опишу уже свой.
Возможно, ресурсов компа пока тупо не хватает, чтобы тащить всю эту обработку локально. Но это вопрос времени — глядишь, дропнут ещё более оптимизированную модельку. 🤞
https://github.com/ayushh0110/ScreenMind
🧠 Пощупал graphify на своём репо
graphify — тул, который превращает любой инпут (код, доки, статьи, картинки) в персистентный граф знаний и даёт по нему искать, строить пути и объяснять связи.
Поставил, погонял на своём проекте. Что зашло:
🔍 Когда что-то ищет — находит реально быстро и метко, это есть.
📋 Концепт огонь: один раз построил граф, дальше гоняешь запросы поверх.
Но пока есть вопросики. По дебагу вижу кучу вызовов на исследование репо именно по файлам, а не изнутри графа — хотя сам вызов graphify тоже проскакивает. И непонятно, даёт ли это прям существенный профит на реальных проектах. 🤔
Думаю попробовать его на своей базе знаний, а не на коде — там, возможно, эффект будет сильно нагляднее. Глядишь, и пойму, ради чего всё это.
https://github.com/safishamsi/graphify
graphify — тул, который превращает любой инпут (код, доки, статьи, картинки) в персистентный граф знаний и даёт по нему искать, строить пути и объяснять связи.
Поставил, погонял на своём проекте. Что зашло:
🔍 Когда что-то ищет — находит реально быстро и метко, это есть.
📋 Концепт огонь: один раз построил граф, дальше гоняешь запросы поверх.
Но пока есть вопросики. По дебагу вижу кучу вызовов на исследование репо именно по файлам, а не изнутри графа — хотя сам вызов graphify тоже проскакивает. И непонятно, даёт ли это прям существенный профит на реальных проектах. 🤔
Думаю попробовать его на своей базе знаний, а не на коде — там, возможно, эффект будет сильно нагляднее. Глядишь, и пойму, ради чего всё это.
https://github.com/safishamsi/graphify
🔥1
🧠 Ferrix AI: агенты берут PM-рутину на себя
Ferrix AI — agentic-платформа для product-команд. Собирает фидбек, usage-данные, ревенью и маркет-ресёрч в одну систему, анализирует сигналы и советует, что строить дальше — с обоснованием и ожидаемым результатом.
После твоего approve агенты сами генерят спеки, acceptance criteria, планы релиза и коммуникации для стейкхолдеров.
🎯 Фишка:
— Интеграции со Slack, Discord, Intercom, Zendesk, HubSpot, Jira, Linear, GitHub Issues, Gong
— PM всё ещё ревьюит и решает, но рутина уходит агентам
— PII чистится перед обработкой, данные не используются для обучения моделей
Бета бесплатная.
https://ferrix.ai/
Ferrix AI — agentic-платформа для product-команд. Собирает фидбек, usage-данные, ревенью и маркет-ресёрч в одну систему, анализирует сигналы и советует, что строить дальше — с обоснованием и ожидаемым результатом.
После твоего approve агенты сами генерят спеки, acceptance criteria, планы релиза и коммуникации для стейкхолдеров.
🎯 Фишка:
— Интеграции со Slack, Discord, Intercom, Zendesk, HubSpot, Jira, Linear, GitHub Issues, Gong
— PM всё ещё ревьюит и решает, но рутина уходит агентам
— PII чистится перед обработкой, данные не используются для обучения моделей
Бета бесплатная.
https://ferrix.ai/
Контекст-роутер для агентов 🧠
Ctx — подгружает в контекст только те инструменты, что нужны прямо сейчас, а не все тысячи разом.
Проблема знакомая: 91K+ скиллов, 10K+ MCP-серверов, сотни агентов. Закинешь всё подряд — токены сгорают, а модель тонет в нерелевантных тулах. Пробовал держать «всё на всякий случай» — контекст пухнет, толку ноль.
Как работает:
🔍 вешается на хуки Claude Code (
📋 сканит репозиторий — понимает, над чем ты работаешь
🔄 гоняет это по графу на ~103K узлов (семантика + теги + оценки качества)
🌟 возвращает топ-10–15 тулов под текущую задачу
Бонусом — конвертит длинные промпты в «микро-скиллы» и следит за дрейфом контекста через локальный дашборд.
По сути динамический роутер: не «загрузи всё», а «загрузи нужное».
https://github.com/stevesolun/ctx
Ctx — подгружает в контекст только те инструменты, что нужны прямо сейчас, а не все тысячи разом.
Проблема знакомая: 91K+ скиллов, 10K+ MCP-серверов, сотни агентов. Закинешь всё подряд — токены сгорают, а модель тонет в нерелевантных тулах. Пробовал держать «всё на всякий случай» — контекст пухнет, толку ноль.
Как работает:
🔍 вешается на хуки Claude Code (
PostToolUse, Stop)📋 сканит репозиторий — понимает, над чем ты работаешь
🔄 гоняет это по графу на ~103K узлов (семантика + теги + оценки качества)
🌟 возвращает топ-10–15 тулов под текущую задачу
Бонусом — конвертит длинные промпты в «микро-скиллы» и следит за дрейфом контекста через локальный дашборд.
По сути динамический роутер: не «загрузи всё», а «загрузи нужное».
pip install claude-ctxhttps://github.com/stevesolun/ctx
✍1
Скилл для ленивого сеньора 🧠
Ponytail — заставляет AI-агента думать как самый ленивый сеньор в команде: лучший код — тот, который ты не написал.
Идея простая: перед тем как нафигачить код, агент идёт по лесенке и останавливается на первой ступеньке, что держит:
🔍 это вообще нужно? → нет: скипаем (YAGNI)
📋 stdlib умеет? → берём
🔄 нативная фича платформы / уже стоящая зависимость? → берём
🌟 в одну строку? → в одну строку
Ленивый, но не безалаберный: валидацию на границах, потерю данных, безопасность и доступность под нож не пускает.
Цифры на 12 фичах: ~54% меньше кода (местами до 94%), ~20% дешевле, ~27% быстрее. Меньше кода — меньше токенов — дешевле API.
Работает с Claude Code, Codex, Cursor, Copilot и кучей других. Закинул на пробу — агент реально перестал over-инжинирить.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail
Ponytail — заставляет AI-агента думать как самый ленивый сеньор в команде: лучший код — тот, который ты не написал.
Идея простая: перед тем как нафигачить код, агент идёт по лесенке и останавливается на первой ступеньке, что держит:
🔍 это вообще нужно? → нет: скипаем (YAGNI)
📋 stdlib умеет? → берём
🔄 нативная фича платформы / уже стоящая зависимость? → берём
🌟 в одну строку? → в одну строку
Ленивый, но не безалаберный: валидацию на границах, потерю данных, безопасность и доступность под нож не пускает.
Цифры на 12 фичах: ~54% меньше кода (местами до 94%), ~20% дешевле, ~27% быстрее. Меньше кода — меньше токенов — дешевле API.
Работает с Claude Code, Codex, Cursor, Copilot и кучей других. Закинул на пробу — агент реально перестал over-инжинирить.
https://github.com/DietrichGebert/ponytail
🔥2
🐡 Sakana Fugu — одна моделька рулит всеми
Fugu от японской Sakana AI — мультиагентная система, которая прикидывается одной моделью. Шлёшь запрос на один эндпоинт, а Fugu сама решает: ответить сразу или собрать команду экспертных моделей и скоординировать их.
Фишка в том, что Fugu сама — это LLM, обученная понимать, когда делегировать и как склеить результаты в один надёжный ответ.
Что умеет:
🧠 динамический роутинг — если провайдер прикрыл доступ, Fugu пробрасывает запрос в обход
🔄 swappable агенты — пул моделей под капотом меняется целиком
🔌 один
Два режима: Fugu (быстрый, для кода и чатботов) и Fugu Ultra (для ресёрча и сложных задач, тянет на уровне Fable 5).
По ранним экспериментам code review у Fugu выходит лучше, чем у нативных монолитных моделей — и она дольше держит длинные многошаговые задачи.
https://sakana.ai/fugu-release/
Fugu от японской Sakana AI — мультиагентная система, которая прикидывается одной моделью. Шлёшь запрос на один эндпоинт, а Fugu сама решает: ответить сразу или собрать команду экспертных моделей и скоординировать их.
Фишка в том, что Fugu сама — это LLM, обученная понимать, когда делегировать и как склеить результаты в один надёжный ответ.
Что умеет:
🧠 динамический роутинг — если провайдер прикрыл доступ, Fugu пробрасывает запрос в обход
🔄 swappable агенты — пул моделей под капотом меняется целиком
🔌 один
OpenAI-compatible эндпоинт на оба тираДва режима: Fugu (быстрый, для кода и чатботов) и Fugu Ultra (для ресёрча и сложных задач, тянет на уровне Fable 5).
По ранним экспериментам code review у Fugu выходит лучше, чем у нативных монолитных моделей — и она дольше держит длинные многошаговые задачи.
https://sakana.ai/fugu-release/
Recall — память проекта для Claude Code 🧠
Задолбался каждую сессию заново объяснять Claude Code, что за проект и где что лежит? Recall чинит ровно это — локально пишет память проекта в
Как работает:
🔍 хуки
💾 саммаризация локальная — TF-IDF + TextRank на питоне, без LLM-вызовов, так что кредиты подписки не жрёт
🆕 ставится в одну строку:
Чем отличается от других «памятей»:
🔄 claude-mem — LLM генерит наблюдения + строит поисковый корпус/граф знаний: мощнее и семантичнее, но тяжелее и палит токены
🔄 agentmemory — семантическая память через MCP, save/recall наблюдений с эмбеддингами
🔄 trk / icm — трекинг контекста через внешний сервис/MCP-слой
Recall на их фоне — самый тупой и быстрый: никаких эмбеддингов, LLM и MCP, просто extractive-выжимка в markdown. За это и берут.
Фишка в том, что всё офлайн — ничего не уходит с машины, плюс секреты редактятся перед записью. Контекст ~1-2K токенов, цепляется поверх
https://github.com/raiyanyahya/recall
Задолбался каждую сессию заново объяснять Claude Code, что за проект и где что лежит? Recall чинит ровно это — локально пишет память проекта в
.recall/ и подкидывает её агенту на старте.Как работает:
🔍 хуки
SessionStart / Stop сами ловят сессию — пишут history.md (лог) и context.md (сжатая выжимка: цели, изменённые файлы, команды, git-статы, next steps)💾 саммаризация локальная — TF-IDF + TextRank на питоне, без LLM-вызовов, так что кредиты подписки не жрёт
🆕 ставится в одну строку:
/plugin marketplace add raiyanyahya/recallЧем отличается от других «памятей»:
🔄 claude-mem — LLM генерит наблюдения + строит поисковый корпус/граф знаний: мощнее и семантичнее, но тяжелее и палит токены
🔄 agentmemory — семантическая память через MCP, save/recall наблюдений с эмбеддингами
🔄 trk / icm — трекинг контекста через внешний сервис/MCP-слой
Recall на их фоне — самый тупой и быстрый: никаких эмбеддингов, LLM и MCP, просто extractive-выжимка в markdown. За это и берут.
Фишка в том, что всё офлайн — ничего не уходит с машины, плюс секреты редактятся перед записью. Контекст ~1-2K токенов, цепляется поверх
CLAUDE.md и --resume.https://github.com/raiyanyahya/recall
GitHub
GitHub - raiyanyahya/recall: Stop wasting tokens and re-explaining your project every session. Recall gives Claude Code , Opencode…
Stop wasting tokens and re-explaining your project every session. Recall gives Claude Code , Opencode durable memory — entirely offline. - raiyanyahya/recall
🧠 Свой Jarvis поверх Claude Code
Решил собрать свой AgentOS (agentic operating system) — личного ассистента. Многие строят его на
Минимальная база, которая закрывает почти все мои use-кейсы:
🔍 Память — через
🔌 MCP для данных — например, почта в read-only. Чтобы ассистент сам доставал инфу: банковские выписки, результаты анализов и прочее.
🔄 Крон — периодический запуск задач по расписанию.
Всё. Остальное пока избыточно — может потом что-то ещё добавится.
https://claude.com/claude-code
Решил собрать свой AgentOS (agentic operating system) — личного ассистента. Многие строят его на
Hermes или OpenClaw, но мне они целиком не нужны: взял за основу Claude Code и достраиваю поверх.Минимальная база, которая закрывает почти все мои use-кейсы:
🔍 Память — через
graphify: быстрый поиск по графу знаний, по фактам и связям, а не по плоскому тексту.🔌 MCP для данных — например, почта в read-only. Чтобы ассистент сам доставал инфу: банковские выписки, результаты анализов и прочее.
🔄 Крон — периодический запуск задач по расписанию.
Всё. Остальное пока избыточно — может потом что-то ещё добавится.
https://claude.com/claude-code
🎨 Taste — вкус для Claude Code
Знакомая боль: просишь LLM сверстать лендинг — получаешь шрифт Inter, фиолетовый градиент на белом и ноль анимаций. Тот самый AI slop, который видно за километр. Модель тянет из самого вероятного центра датасета.
Taste skill — это слой «сеньор-дизайнера» поверх Claude Code, который выбивает его из этого центра.
Внутри три крутилки:
🎛
⚡️
📐
Плюс готовый стек из коробки: Next.js, Tailwind, Framer Motion, Radix. Строгие правила на типографику, калибровку цвета и тёмную тему по умолчанию.
Ставится одной строкой:
Работает в трёх режимах: сгенерить новый UI, перекрасить существующий или просто дать совет по дизайну.
https://github.com/leonxlnx/taste-skill
Знакомая боль: просишь LLM сверстать лендинг — получаешь шрифт Inter, фиолетовый градиент на белом и ноль анимаций. Тот самый AI slop, который видно за километр. Модель тянет из самого вероятного центра датасета.
Taste skill — это слой «сеньор-дизайнера» поверх Claude Code, который выбивает его из этого центра.
Внутри три крутилки:
🎛
design variance — насколько асимметрично (дефолт 8)⚡️
motion intensity — сколько анимаций (6)📐
visual density — сколько инфы на экран (4)Плюс готовый стек из коробки: Next.js, Tailwind, Framer Motion, Radix. Строгие правила на типографику, калибровку цвета и тёмную тему по умолчанию.
Ставится одной строкой:
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill 🚀Работает в трёх режимах: сгенерить новый UI, перекрасить существующий или просто дать совет по дизайну.
https://github.com/leonxlnx/taste-skill
❤1🔥1
Mac не спит — но только пока работают агенты 🌙
Помнишь волну фоток, где инженеры таскают по кафешкам приоткрытые макбуки? Закрыл крышку — система ушла в сон, и агент посреди сессии умер. Adrafinil чинит ровно это.
Menu bar app для macOS: держит Mac бодрым при закрытой крышке (clamshell) — но только пока хотя бы один AI-агент реально работает. Закончил — ноут сразу засыпает. Полная противоположность
🔌 хуки для 9 агентов из коробки — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Aider…
⚡️ CLI
🧠 reference-counted ассершены — сон разблокится на последней сессии
🌡️ thermal cutout — перегрелся в рюкзаке, уснул сам
Привилегии изолированы в крошечном root-хелпере. Open source (MIT).
https://github.com/kageroumado/adrafinil
Помнишь волну фоток, где инженеры таскают по кафешкам приоткрытые макбуки? Закрыл крышку — система ушла в сон, и агент посреди сессии умер. Adrafinil чинит ровно это.
Menu bar app для macOS: держит Mac бодрым при закрытой крышке (clamshell) — но только пока хотя бы один AI-агент реально работает. Закончил — ноут сразу засыпает. Полная противоположность
caffeinate и Amphetamine, которые держат машину включённой вечно.🔌 хуки для 9 агентов из коробки — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Aider…
⚡️ CLI
adrafinil acquire/release <50мс🧠 reference-counted ассершены — сон разблокится на последней сессии
🌡️ thermal cutout — перегрелся в рюкзаке, уснул сам
Привилегии изолированы в крошечном root-хелпере. Open source (MIT).
https://github.com/kageroumado/adrafinil
🆕 Claude Sonnet 5 завезли
Anthropic дропнули Claude Sonnet 5 — почти дотягивает до Opus 4.8, но кратно дешевле. Заточен под агентов: планирует таски, шурует по браузеру и терминалу, крутится автономно на длинных цепочках.
Что по делу:
🚀 нативный контекст 1M токенов
💪 прокачали reasoning, tool use и кодинг vs Sonnet 4.6
🔄 уже дефолтная модель в Claude Code — просто обнови и переключись через
Цена приятная:
💾 промо до 31 августа — $2 / $10 за млн токенов (вход/выход)
📋 потом $3 / $15 — как у Sonnet 4.6, но с батчем и кэшем ещё дешевле
Заливать агентов теперь можно без оглядки на счёт.
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
Anthropic дропнули Claude Sonnet 5 — почти дотягивает до Opus 4.8, но кратно дешевле. Заточен под агентов: планирует таски, шурует по браузеру и терминалу, крутится автономно на длинных цепочках.
Что по делу:
🚀 нативный контекст 1M токенов
💪 прокачали reasoning, tool use и кодинг vs Sonnet 4.6
🔄 уже дефолтная модель в Claude Code — просто обнови и переключись через
/modelЦена приятная:
💾 промо до 31 августа — $2 / $10 за млн токенов (вход/выход)
📋 потом $3 / $15 — как у Sonnet 4.6, но с батчем и кэшем ещё дешевле
Заливать агентов теперь можно без оглядки на счёт.
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
Воркфлоу дизайна в Claude Code
Для основного дизайна беру Claude Design 🎨 — прошу борду сразу со всеми экранами, потом просто синкаю в Claude Code и имплементирую.
Не хватило — подключаю
Всё ещё мало — прошу поднять Storybook 📋, раскидать туда компоненты и сделать ревью прямо там, глазами сравнивать удобнее.
Отдельная фишка, использую редко, но полезно: когда что-то меняю через impeccable, прошу отдельную страницу с до/после — сразу видно, что реально поменялось 🔍
Для основного дизайна беру Claude Design 🎨 — прошу борду сразу со всеми экранами, потом просто синкаю в Claude Code и имплементирую.
Не хватило — подключаю
impeccable. Он более узкий скилл, но именно на нём завязан аудит: даже если по дефолту стоят и Taste, и impeccable, команда "сделай аудит дизайна" запускает импекебл.Всё ещё мало — прошу поднять Storybook 📋, раскидать туда компоненты и сделать ревью прямо там, глазами сравнивать удобнее.
Отдельная фишка, использую редко, но полезно: когда что-то меняю через impeccable, прошу отдельную страницу с до/после — сразу видно, что реально поменялось 🔍
❤1
Помодоро прямо в статусбаре Claude Code
Фишка в том, что это тонкая обвязка над CLI-командой
- дефолт 25/5/15 минут, всё переопределяется на лету
- 3 режима перехода: авто, сбалансированный, ручной
- алармы срабатывают даже если статусбар скрыт или сессия закрыта
- логи активности в JSONL + HTML-дашборд со стриками и heatmap фокуса 📊
- локально, без сети, без аккаунтов и телеметрии, ноль токенов на модель
Для долгих сессий в терминале, где время смазывается, — рабочая идея 🧠
https://github.com/emson/claudoro
Claudoro — таймер помодоро, который живёт в статусбаре Claude Code, без отдельного окна и переключения контекста 🍅Фишка в том, что это тонкая обвязка над CLI-командой
pomo, а не отдельное приложение:- дефолт 25/5/15 минут, всё переопределяется на лету
- 3 режима перехода: авто, сбалансированный, ручной
- алармы срабатывают даже если статусбар скрыт или сессия закрыта
- логи активности в JSONL + HTML-дашборд со стриками и heatmap фокуса 📊
- локально, без сети, без аккаунтов и телеметрии, ноль токенов на модель
Для долгих сессий в терминале, где время смазывается, — рабочая идея 🧠
https://github.com/emson/claudoro