🧠 Headroom vs RTK — кто жрёт меньше токенов

Два тула режут расход токенов в Claude Code, но бьют в разные точки.

RTK (Rust Token Killer) — ставит PreToolUse-хук и переписывает shell-команды: git status → rtk git status. Чистит вывод CLI ещё до модели.
🔍 умный фильтр: мусор, дубли, простыни логов
💪 60–90% на cargo test, grep, git diff
🌟 один Rust-бинарь, zero config, free

Headroom — локальный прокси через ANTHROPIC_BASE_URL. Сжимает tool-outputs и JSON на уровне API, код не трогает.
🔄 60–95% на JSON/логах, prefix-кэш
📋 бонус: MCP-сервер, shared memory меж агентами, mining фейлов в CLAUDE.md

Фишка в том, что это не «или-или»: RTK душит shell, Headroom — API. Вместе один чувак сэкономил 1.5B токенов за месяц.

https://github.com/rtk-ai/rtk

Control Center — штаб для AI-native проекта 🧠

Когда проект перерастает один репозиторий (сервисы, SDK, доки, аналитика), появляется боль: как держать всё синхронным. Раньше заводили отдельную команду — теперь хватает Codex-агента и паттерна Control Center.

Это отдельный git-репозиторий, где почти нет кода, зато лежит карта всей экосистемы:

🔍 AGENTS.md — соседние проекты и их роли
📋 /docs — единое дерево архитектуры
🔄 деплойменты как исполняемый NixOS
💾 общие логи, телеметрия, аналитика
🌟 история: планы, RFC, разборы инцидентов

Фишка в том, что одним запросом добавляешь поля в API — и тут же обновляются SDK, доки, примеры агентов, прогоняются тесты и всё катится на прод.

https://t.me/llm_under_hood/886

🎙 Meetily — AI-ассистент встреч, который живёт локально

Для тех, кто параноит за приватность созвонов: есть Meetily — AI-ассистент встреч, который весь пайплайн крутит локально на твоей машине. Запись никуда не улетает, ноль облака.

Что делает:
🎧 Слушает встречу и транскрибирует в реальном времени — Whisper.cpp или NVIDIA Parakeet
🧠 Делает AI-саммари через любой провайдер: Ollama, Claude, Groq, OpenRouter или свой OpenAI-эндпоинт
💾 Можно дропнуть старое аудио и перетранскрибировать другой моделью
🔄 macOS / Windows / Linux, GPU-ускорение (Apple Silicon, NVIDIA, AMD, Intel)

Написан на Rust + Tauri, MIT, ~24k⭐. Данные не покидают устройство — никаких GDPR-приколов и vendor lock-in.

https://github.com/Zackriya-Solutions/meetily

📸 Фото с айфона → прямо в память агента

Собрал пайплайн: фоткаю на iPhone → через пару секунд снимок лежит в memory/inbox/, и агент сам разбирает, что на фото, и предлагает, куда записать — дневник, факт, задачу.

Как это работает:
🔄 iOS Shortcut кидает фото в iCloud-инбокс Shortcuts
📁 launchd-агент на маке следит за папкой (WatchPaths + fallback раз в 15 мин) и запускает мувер
💾 мувер переносит файлы в memory/inbox

Мувер — не .sh, а крошечный Mach-O на C с ad-hoc подписью. Причина: Full Disk Access надо выдать точечно одному бинарю, а не всему /bin/bash. Плюс два грабля macOS: dataless iCloud-файлы кидают EDEADLK — лечится setiopolicy_np(…MATERIALIZE_DATALESS_FILES…); и нельзя мутировать iCloud-папку с открытым readdir — сначала снимаем список имён, потом двигаем.

Дальше агент по /check-memory-inbox читает картинку и предлагает действия. 🚀

🧠 autoskills — скиллы для агента в одну команду

Проблема: руками растаскивать SKILL.md и правила по проектам — больно и долго.

Решение: npx autoskills в корне проекта — сам читает package.json и конфиги, детектит стек и подтягивает нужные скиллы из аудированного реестра.

Что внутри:
🔍 автодетект стека — React, Vue, Node, Django, Postgres, Vercel и ещё 80+
💾 качает только выбранные файлы, сверяет по SHA-256 хешам
🆕 --dry-run — глянуть, что поставится, без записи
🔄 -a — раскатать под конкретную IDE: Cursor, Claude Code, Codex

Итог: накатывает скиллы под стек за пару секунд, без ручного копипаста. 💪

https://www.autoskills.sh/

Скриншот → задача агенту в один хоткей 🚀

Жму горячую клавишу — и снимок окна улетает прямо в память моего агента. Никаких фоновых демонов и постоянного слежения за экраном: я сам решаю, когда дёрнуть.

Всё на нативных тулах, без единой зависимости:

📸 screencapture -w — клик по окну, снимок только его, с тенью
⚡️ Raycast Script Command вешает это на хоткей — дёргается из любого места
💾 скрин падает в memory/inbox и сам открывает чат агента с командой /check-memory-inbox

Дальше агент смотрит, что на скрине, и предлагает, куда это разложить.

Не строй демона там, где хватает хоткея. 🧠

Съехал с PostHog на OpenPanel 📊

Проблема: даже на startup-тарифе PostHog упёрся в лимит проектов — новый продукт не заведёшь без доплаты. А продуктов у меня много.

Взял OpenPanel — open-source аналитика (Mixpanel/PostHog alternative, ~6k⭐). Ключевое — нормальный self-host: PostHog про self-host прямо говорит «не особо поддерживаем», а тут наоборот.

Что понравилось:
- 🏠 self-host в один Docker Compose — unlimited events, бесплатно
- 🧠 готовый MCP — аналитику читает Claude/Cursor прямо из данных
- 🪶 SDK 2.3kb — в 20+ раз легче PostHog

Из минусов: потерял удобный трекинг JS-ошибок прямо в дашборде — в PostHog это было из коробки. По остальному функционал похож.

Пока обкатываю на своих продуктах, полёт нормальный. Не плати за то, что можно поднять у себя.

https://openpanel.dev

🧠 Собери свой X с нуля

Для тех, кто устал читать про технологии и хочет их понять. По Фейнману: «чего не могу создать, того не понимаю».

build-your-own-x — подборка пошаговых гайдов «сделай технологию сам». Не «как пользоваться», а «как устроено внутри».

Что собираешь руками:
🗄 свою БД, Redis, Git
🖥 шелл, веб-сервер, браузер
⚙️ язык и компилятор
🧬 нейросеть, 3D-рендер, ОС

30+ категорий, сотни гайдов на C, Rust, Go, Python, JS.

~528k⭐ — один из самых заезвёздленных репо на гитхабе.

Хочешь понять систему — собери её кривую версию сам.

https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x

🎲 Guild of One — соло-фаундер как roguelike

Собрал на выходных свою игру. Пошаговый roguelike про то, как в одиночку тащить продукт: от идеи до $10k MRR — или до выгорания.

Каждый день тратишь энергию ⚡ на фичи, маркетинг, поддержку — и ловишь рандомные события. Всё в фэнтезийной обёртке про инди-мейкерство:

• 🧙 гном-девопс чинит инфру за пиво и $200
• 👹 гоблины-хейтеры в комментах и DDoS
• 🐉 дракон-инвестор хочет купить гильдию
• 🐋 кит-клиент просит пилот, голем-платёжка (это Stripe) считает MRR

Стадии как в жизни: Валидация → Тракшн ($1k MRR) → $10k. Билдинг-ин-паблик показан со всей его религиозностью 😄

Хостинг на GitHub Pages, репа публичная — PR welcome. Играется прямо в браузере, бесплатно.

https://guildof.one

🧠 Скилл «у меня СДВГ» для агентов

Проблема: спросил одну вещь — получил три абзаца преамбулы, «hope this helps» и сам ответ где-то в середине. Решение: i-have-adhd — плагин, который вырезает всю воду из вывода агента.

Это для тебя, если читаешь ответы агента по диагонали и всё равно ищешь глазами, где там команда.

Внутри — 10 жёстких правил вывода:
• ⚡ сначала действие, потом объяснения
• многошаговое — только нумерованным списком
• списки не длиннее 5 пунктов
• без преамбулы, без пересказа, без «удачи!»
• 🎯 в конце — один конкретный next step

Ставится в Claude Code двумя строками:
claude plugin marketplace add ayghri/i-have-adhd
claude plugin install i-have-adhd@i-have-adhd

Дальше дёргаешь /i-have-adhd. Для Codex тоже есть. 11.8k⭐, MIT — форкаешь SKILL.md и правишь правила под свою голову.

Забавно: лечим мы тут не агента, а свой лимит внимания. 💪

https://github.com/ayghri/i-have-adhd

🚀 Vercel eve — «Next.js для агентов»

eve — опенсорсный фреймворк, где агент это не класс и не граф, а директория с файлами.

Для тех, кто пилит агента сложнее, чем «промпт + один тул», и уже устал городить ретраи и очереди руками.

Что из коробки:
• durable execution — падение не убивает прогон 🔄
• сэндбокс для кода, который агент пишет сам
• human-in-the-loop аппрув перед опасным шагом
• субагенты, OpenTelemetry-трейсинг, эвалы

Инструкции, тулы, скиллы, каналы (HTTP/Slack/Discord) и крон-расписания лежат по конвенциональным папкам — проект читается глазами, а не грепом.

Vercel сам крутит на нём 100+ агентов в проде: агенты триггерят больше половины коммитов платформы — против <3% полгода назад. 🧠

Apache-2.0, public beta, 4.2k⭐. Старт: npx eve@latest init

Конвенция вместо конфига снова выиграла.

https://github.com/vercel/eve

ИИ-репетитор на 31k⭐ vs мой маркдаун 🧠

Для тех, кто учится сам и бесит, что курсы не помнят, где ты застрял.

DeepTutor от HKU — агентный воркспейс: чат, разбор задач, квизы, ресёрч, визуализация. Один агент, общая память.

• память trace forest: следы → саммари → профиль ученика 🔍
• профиль смотрится и правится руками
• RAG на выбор: LightRAG, GraphRAG, Obsidian-vault
• субагенты: Claude Code, Codex, Gemini
• Apache-2.0, +10.8% к персонализации

Я то же самое собрал руками: teach-воркспейсы в маркдауне, 23 урока в HTML с интерактивными виджетами. Профиль ученика = один текстовый файл, который Claude читает перед уроком 💾

Иногда 300 строк маркдауна делают то же, что фреймворк на 31k⭐.

https://github.com/HKUDS/DeepTutor

🌍 Ситуационная комната на своём сервере

Для тех, кто держит 15 вкладок с новостями, картами и котировками — и всё равно узнаёт последним.

World Monitor — открытый дашборд мировой обстановки: одна карта, ~90 источников, поверх — LLM-саммари.

• конфликты, землетрясения, пожары: ACLED, GDELT, USGS, NASA 🔥
• самолёты (ADS-B), суда (AIS), спутники, кибератаки
• рынки, сырьё, крипта + 56 OSINT-каналов
• AI-бриф крутится прямо в браузере (ONNX), сервер опционален
• docker compose up -d — работает без единого API-ключа

77k⭐ за полгода, +1.3k⭐ в день на пике, ~25 коммитов в сутки — 90% от одного человека 💪

С индексами осторожно: сам трекер признаёт, что прогнозы сходятся в 57% случаев. Это сигнал, а не факт.

77k звёзд и ноль обсуждений на HN. Трендинг ≠ разговор.

https://github.com/koala73/worldmonitor

🌐 Браузер, который водит агент

Проблема: агенту нужен веб под твоими логинами. Playwright и agent-browser от Vercel (39.7k⭐, Rust) своего браузера не имеют — куки, 2FA, SSO тащить руками. Отдать свой Chrome — драка за вкладки и фокус.

Решение: ego lite — форк Chromium под macOS. Агент сидит в изолированном Task Space, наследует твои залогиненные сессии и не трогает твои вкладки.

• Шлёт целый JS-батч через ego-browser nodejs — один тул-колл вместо цикла 🚀
• Явная передача руля: handOffTaskSpace / takeOverTaskSpace
• 7.1k⭐ за 3.5 месяца, пока только macOS

С бенчмарком осторожно: ego меряется именно с agent-browser, но в README «до 2.5× быстрее», а на лендинге уже «3.45×». Пруф — один PNG в репе: ни кода, ни датасета 🤔

И MIT тут только на обвязку — сам браузер закрытый бинарь, а установка снимает карантин Gatekeeper.

Удобство агента оплачено твоими куками 🔐

https://github.com/citrolabs/ego-lite

🎨 Скилл против AI-slop дизайна

Проблема: любой LLM лепит один лендинг — градиент, три карточки, «Get Started». Решение: Hallmark 🧠

Скилл для Claude Code, Cursor и Codex: гоняет вёрстку через 57 slop-тестов и самокритику.

• дефолт — новый UI под бриф
• audit — punch-list по коду, без правок
• redesign — снести структуру, оставить копирайт
• study — вытащить DNA сайта, который нравится 🔍

20 тем + Custom с нуля. Два брифа дают два разных сайта, а не колор-свап шаблона.

20.6k⭐, MIT, от Together AI: npx skills add nutlope/hallmark

Дизайн ломается там, где модель угадала «как обычно» 🚀

https://github.com/Nutlope/hallmark

🦀 jcode — харнесс, который не жрёт RAM

Проблема: 5-10 агентов параллельно — Node-харнессы едят гигабайты. Решение: jcode, нативный Rust-бинарь, MIT, 15k⭐.

10 сессий, память 💾
• jcode — 261 МБ
• Claude Code — 2.3 ГБ
• OpenCode — 3.2 ГБ

Старт TUI: 14 мс против 3.4 с.

Что внутри 🧠
• семантическая память графом, подтягивается сама
• swarm: агент правит файл — соседи получают дифф
• self-dev: агент чинит свой Rust-код и перезагружается
• импорт сессий Claude Code, Codex, OpenCode

Честно: 27.8 МБ из шапки — с выключенным эмбеддингом, дефолт 167 МБ. Бенчи self-reported, автор один, 187 открытых issues.

curl -fsSL https://jcode.sh/install | bash

Смотреть — да. Переезжать всем парком — не сегодня.

https://github.com/1jehuang/jcode

📚 Книга про агентов на 31k⭐ — и она есть по-русски

Проблема: гайдов «собери агента на фреймворке» тысячи, а «почему архитектура именно такая» — почти нет.

ai-agent-book — 10 глав, 96 лаб с кодом, 321 страница. Сквозная формула всей книги: Agent = Model + Harness. 🧠

• Контекст-инжиниринг: KV-cache, сжатие, Agent Skills
• Память, RAG, граф знаний
• MCP и три класса тулов
• Coding-агенты, eval, пост-тренинг, мультиагентность

Кейс из 2-й главы: инженер добавил в системный промпт Current time: {{now}} — TTFT вырос с 0.5с до 3-5с, счёт за инференс почти удвоился. Динамика в начале промпта сбрасывает KV-кэш на каждом запросе. 🔥

Русский перевод — все 10 глав, PDF и EPUB в релизах. Apache-2.0.

Автор надиктовал книгу голосом своему же агенту и выложил в репо 269 транскриптов этих чатов.

https://github.com/bojieli/ai-agent-book

🖥 OpenWork — Cowork, который живёт у тебя

180 930 установок и 21k⭐ за полгода. Проект сам коммитит статистику скачиваний в репо отдельным файлом — цифры видно без маркетинга.

Что это: десктопное приложение (Mac/Win/Linux), которое даёт GUI агенту opencode. Не форк — бандлит его бинарём как sidecar, ставить руками ничего не надо.

• любой провайдер моделей, не только Anthropic 🔄
• скиллы и MCP шарятся между людьми и машинами
• remote MCP цепляется прямо в Claude Code / Codex — без десктопа
• Solo бесплатно на своих ключах, Team $10/seat

Честно: не чистый MIT — каталог /ee под FSL, конкурента на нём не построишь. Версия 0.18, 464 открытых issue. Песочницы нет ⚠️ — агент правит файлы локально, на свой страх.

Открытый код тут не про «бесплатно», а про то, что модель выбираешь ты.

https://github.com/different-ai/openwork

🧠 Два способа резать токены

Для тех, кто платит за контекст: резать можно с двух сторон — и это разные порядки величин.

Caveman (96k⭐, MIT) режет выход — агент отвечает телеграфно, «маленький рот, тот же мозг».
RTK режет вход — проксирует тулы и отдаёт модели выжимку вместо простыни.

Заявка Caveman усыхала на глазах:
🔹 75% — предварительный замер автора
🔹 65% — на 10 чат-промптах
🔹 8.5% — JetBrains, 86 реальных агентных задач

И сверху скилл сам жрёт 1–1.5k input-токенов на каждый ход. В README есть честный раздел «когда caveman уходит в минус» — уважаю.

Мой RTK на том же харнессе: 477M токенов сэкономлено, 87.7% на 114k команд.

Речь агента — крохи. Деньги лежат во входе: файлы, grep, стектрейсы, логи.

Режь то, что модель читает, а не то, что она пишет.

github.com/JuliusBrussee/caveman

🔀 Один эндпоинт вместо десяти ключей

Проблема: пять подписок и семь API-ключей, и каждый упирается в квоту ровно на середине задачи. Решение — OmniRoute: локальный гейтвей, OpenAI-совместимый /v1, за ним 290 провайдеров.

Ставится одной строкой: npm i -g omniroute → localhost:20128. Перенастраиваешь Claude Code или Cursor на этот base URL — и всё.

🔹 каскад фолбэка: подписки → ключи → дешёвые → бесплатные
🔹 circuit breaker на провайдера, cooldown на ключ
🔹 сжатие промпта стеком RTK → Caveman 🧠

41.9k⭐ за 5.8 месяца, MIT, TypeScript.

Но: ключи по умолчанию лежат плейнтекстом — шифрование включается руками через STORAGE_ENCRYPTION_KEY. А агрегация чужих free-тиров это прямой путь к бану аккаунтов по ToS.

Удобный роутер — не повод ссыпать все ключи в одну незапертую коробку. 🔑

https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

🧠 Агент, который сам себя переписывает

Prime Agent — кодинг-агент с одним тулом: живой IPython-кернел. Данные лежат в переменных Python и переживают автокомпактизацию.

🔹 /refine — агент правит свой харнесс: промпты, память, скиллы 🔄
🔹 сабагент вызывается как функция rlm(...)
🔹 12k⭐, MIT, логинится в подписку Claude или Codex

Но: 464 открытых issue и README капсом: «это НЕ песочница». А в Factorio его цикл самоулучшения нашёл RCON и стал спавнить ресурсы вместо добычи 🙃

Дай агенту право менять себя — первым он поменяет определение победы.

https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent