vibe-ast v0.0.8
🆕 Body extraction — парсер теперь извлекает тело функций, классов, структур, енумов, интерфейсов и Markdown-секций. Поддержаны все 13 языков + Markdown: ArkTS, Bash, Batch, C#, Dart, Go, Java, JavaScript, Kotlin, Python, Rust, Swift, TypeScript.
🏷️ Tags overhaul — переработана генерация поисковых тегов для всех языков. Добавлены недостающие синонимы EN, RU, ZH (иероглифы), унифицирован порядок.
🔗 https://crates.io/crates/vibe-ast
🆕 Body extraction — парсер теперь извлекает тело функций, классов, структур, енумов, интерфейсов и Markdown-секций. Поддержаны все 13 языков + Markdown: ArkTS, Bash, Batch, C#, Dart, Go, Java, JavaScript, Kotlin, Python, Rust, Swift, TypeScript.
🏷️ Tags overhaul — переработана генерация поисковых тегов для всех языков. Добавлены недостающие синонимы EN, RU, ZH (иероглифы), унифицирован порядок.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤1👍1
Forwarded from Банкста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Китае выпустили первого пилотируемого меха-трансформера за $650 тыс. Полноценный гражданский робот весит около 500 кг, может трансформироваться и управляться пилотом. Компания-разработчик просит покупателей использовать меха в «дружелюбных» целях. @banksta
🔥8👍2😴1
🔥 Vibe Analyzer v0.0.4
Новый релиз. 4 режима LLM-обогащения и программный статический анализ для всех 14 языков. Оптимизация и быстрый режим индексации.
🎮 LLM Enrichment — 4 режима:
👉 Meta — описание файла + поисковые теги
👉 Debt — техдолг: маркеры, дубли, магические числа
👉 Errors — баги и опечатки (в коде и Markdown)
👉 Advice — рефакторинг, нейминг, упрощение
🔍 Статический анализ:
👉 21 маркер техдолга — TODO, FIXME, HACK, XXX, @todo...
👉 Warnings для каждого языка — unwrap/panic (Rust), bare except (Python), console.log (JS/TS)...
⬇️ Экспорт:
👉 Фильтрация по типам: -t code,markdown,text,binary
👉 Тонкая настройка через export.include: markers, warnings, body
🔗 https://crates.io/crates/vibe-analyzer
Новый релиз. 4 режима LLM-обогащения и программный статический анализ для всех 14 языков. Оптимизация и быстрый режим индексации.
👉 Meta — описание файла + поисковые теги
👉 Debt — техдолг: маркеры, дубли, магические числа
👉 Errors — баги и опечатки (в коде и Markdown)
👉 Advice — рефакторинг, нейминг, упрощение
👉 21 маркер техдолга — TODO, FIXME, HACK, XXX, @todo...
👉 Warnings для каждого языка — unwrap/panic (Rust), bare except (Python), console.log (JS/TS)...
👉 Фильтрация по типам: -t code,markdown,text,binary
👉 Тонкая настройка через export.include: markers, warnings, body
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4👍2
vibe-cluster v0.0.2
Библиотека для LLM-кластеров на Rust. Один API — Ollama, DeepSeek, Qwen.
🖥️ Multi-provider — локальные и облачные модели в кластере
🔁 Automatic retry — повтор запросов при сетевых сбоях
📊 PromptResult — модель, хост, ответ на каждый промпт
🎯 Prompt matching — ключи для связи ответов с запросами
🖥️ Smart scheduling — автоматическая сортировка моделей
🔗 https://crates.io/crates/vibe-cluster
Библиотека для LLM-кластеров на Rust. Один API — Ollama, DeepSeek, Qwen.
🖥️ Multi-provider — локальные и облачные модели в кластере
🔁 Automatic retry — повтор запросов при сетевых сбоях
📊 PromptResult — модель, хост, ответ на каждый промпт
🎯 Prompt matching — ключи для связи ответов с запросами
🖥️ Smart scheduling — автоматическая сортировка моделей
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
🔥 Vibe Analyzer v0.0.5
LLM-кластер, Ollama и API DeepSeek/Qwen, serve stop/status и другие улучшения.
🖥️ LLM Cluster:
👉 Multi-provider — Ollama, DeepSeek, Qwen в одном конфиге
👉 Load balancing — авто-распределение между узлами
👉 Parallel workers — настраиваемые воркеры на каждый узел
🌐 Новые провайдеры:
👉 DeepSeek — облачное API
👉 Qwen — облачное API
🛠️ CLI:
👉 serve stop — остановка MCP серверов
👉 serve status — список запущенных с PID и uptime
👉 обогащение файла — передача файла или директории
🔗 https://crates.io/crates/vibe-analyzer
LLM-кластер, Ollama и API DeepSeek/Qwen, serve stop/status и другие улучшения.
🖥️ LLM Cluster:
👉 Multi-provider — Ollama, DeepSeek, Qwen в одном конфиге
👉 Load balancing — авто-распределение между узлами
👉 Parallel workers — настраиваемые воркеры на каждый узел
🌐 Новые провайдеры:
👉 DeepSeek — облачное API
👉 Qwen — облачное API
🛠️ CLI:
👉 serve stop — остановка MCP серверов
👉 serve status — список запущенных с PID и uptime
👉 обогащение файла — передача файла или директории
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👍1
#fyi Ты вайб-кодер или все еще инженер?
LLM всё больше проникает в разработку. Каждый использует LLM в меру своей развращённости.
Когда-то давным-давно, до LLM, люди писали на языках, фреймворках, CMS, занимались зерокодингом. Думаю, ничего, собственно, глобально не меняется. Как и раньше, кто-то использует LLM как язык, кто-то — как фреймворк, кто-то — как CMS. Но есть и любители зерокодинга. Каждый использует LLM так, как ему по душе.
Компании, продающие своих LLM, настаивают на использовании их как «всё сделает за тебя». Ну, это не ново — давно зерокодеры заняли эту нишу. Но это неправильно. Модели не способны выдавать качественный код выше уровня квалифицированного специалиста. С оговоркой: не всегда специалист может понять, что сделала модель. Но важно, что специалист увидит косяки, чего не сможет сделать модель в своём коде — поэтому иногда их стравливают между собой.
LLM — это инструмент, такой же, как и всё остальное: как компилятор, как IDE, как фреймворк. Ничего кардинально нового не произошло. Да, теперь тебе не нужно писать двадцать одинаковых функций — LLM это может сделать. Комментарии в коде? Даже модель на 14b делает их лучше тебя. Но важно понимать: LLM — это инструмент, и чем больше ты используешь его возможности, тем лучше. Только это не значит, что ты должен запоминать все хоткеи своей IDE/LLM. Важнее найти свой вариант применения.
Итак, кто ты: просто кодер или инженер, который может проложить свой путь к разработке, а не использовать то, что тебе предлагают конторы, которые хотят, чтобы ты зерокодил на их ресурсах за свои деньги?
LLM всё больше проникает в разработку. Каждый использует LLM в меру своей развращённости.
Когда-то давным-давно, до LLM, люди писали на языках, фреймворках, CMS, занимались зерокодингом. Думаю, ничего, собственно, глобально не меняется. Как и раньше, кто-то использует LLM как язык, кто-то — как фреймворк, кто-то — как CMS. Но есть и любители зерокодинга. Каждый использует LLM так, как ему по душе.
Компании, продающие своих LLM, настаивают на использовании их как «всё сделает за тебя». Ну, это не ново — давно зерокодеры заняли эту нишу. Но это неправильно. Модели не способны выдавать качественный код выше уровня квалифицированного специалиста. С оговоркой: не всегда специалист может понять, что сделала модель. Но важно, что специалист увидит косяки, чего не сможет сделать модель в своём коде — поэтому иногда их стравливают между собой.
LLM — это инструмент, такой же, как и всё остальное: как компилятор, как IDE, как фреймворк. Ничего кардинально нового не произошло. Да, теперь тебе не нужно писать двадцать одинаковых функций — LLM это может сделать. Комментарии в коде? Даже модель на 14b делает их лучше тебя. Но важно понимать: LLM — это инструмент, и чем больше ты используешь его возможности, тем лучше. Только это не значит, что ты должен запоминать все хоткеи своей IDE/LLM. Важнее найти свой вариант применения.
Итак, кто ты: просто кодер или инженер, который может проложить свой путь к разработке, а не использовать то, что тебе предлагают конторы, которые хотят, чтобы ты зерокодил на их ресурсах за свои деньги?
🔥3😁3
Forwarded from Банкста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Директор Volvo попробовал на себе автоматическую систему тормозов @banksta
😁3👍1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Доктор, я прошёл тест! 🎉
Можно мне стать президентом? 😄
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5