DeepWiki MCP: новый инструмент для работы с документацией GitHub 📚

В дополнениии к GitMCP и Сontext7 Cognition Labs выпустила DeepWiki MCP — бесплатный сервер для интеграции с AI-кодерами вроде Cursor. Инструмент позволяет получать информацию из документации GitHub-репозиториев прямо в процессе написания кода.

Основные возможности:

• ask_question — задать вопрос о любом GitHub-репозитории и получить ответ на основе документации
• read_wiki_contents — получить детальную документацию из репозитория
• read_wiki_structure — просмотреть структуру и разделы документации

Технические особенности:

🔹 Полностью бесплатный и открытый
🔹 Не требует регистрации или аутентификации
🔹 Поддерживает протоколы SSE и Streamable HTTP
🔹 Совместим с любыми MCP-клиентами

Настройка в Cursor:

1️⃣ Для конкретного проекта: создать файл .cursor/mcp.json в папке проекта (жаль нет возможности создавать список проектных mcp-серверов в UI)
2️⃣ Для глобального использования: создать файл ~/.cursor/mcp.json в домашней директории (или в UI)

Базовый URL сервера: https://mcp.deepwiki.com/

Пример настройки:

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@upstash/context7-mcp@latest"
      ]
    },
    "deepwiki": {
      "url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
    }
  }
}

Пример использования на скриншоте.

Инструмент может быть полезен разработчикам, которые часто работают с документацией и хотят сократить время на поиск информации.

#mcp #cursor #github #documentation #ai

Stagewise: инструмент для точной настройки UI с помощью ИИ 🎯

Stagewise — это браузерная панель инструментов, которая соединяет веб-интерфейс с ИИ-агентами в редакторах кода. Основная идея: выбираете элементы на странице, оставляете комментарий и позволяете ИИ внести нужные изменения.

Как это работает:
🔸 Устанавливаете расширение в VS Code/Cursor
🔸 Добавляете компонент в веб-приложение
🔸 Выбираете элементы прямо в браузере
🔸 Описываете желаемые изменения
🔸 ИИ получает контекст и вносит правки в код

Основные возможности:
🔸 Работает с React, Next.js, Vue
🔸 Передает DOM-элементы, скриншоты и метаданные
🔸 Поддерживает выбор нескольких элементов
🔸 Настраивается через конфигурационный файл

Поддерживаемые ИИ-агенты:
1️⃣ Cursor ✅
2️⃣ Windsurf ✅
3️⃣ GitHub Copilot 🚧 (в разработке)
4️⃣ Остальные пока не поддерживаются

Архитектура системы:
🔸 Браузерная панель инструментов
🔸 Расширение для VS Code
🔸 Типобезопасная RPC-система для связи
🔸 MCP-сервер для интеграции с ИИ

Инструмент решает проблему точной настройки UI, когда ИИ делает 80% работы правильно, но остальные 20% требуют детальных правок. Вместо описания изменений текстом, предоствляя скриншот, вы просто показываете конкретные элементы. Такая функциональность обычно встроена во все AI веб-кодеры (lovable, bolt.new, replit и т.д.), а stagewise дает возможность получить ее в IDE-кодерах на своем ПК или mac'e.

Проект с открытым исходным кодом, активно развивается.
Монорепозиторий включает компоненты для разных фреймворков и систему сборки на базе pnpm и Turborepo.
Deepwiki документация со схемами по нему здесь.

#ai #frontend #cursor #ui #development

На прошлой неделе на 6-ом занятии по AI-программированию мы делали синхронный переводчик для Zoom-звонков. Решение получилось универсальным — работает с любой системой ВКС через виртуальные аудио-устройства.

Протестировали сразу 3 варианта решения задачи:
• Cursor для разработки и railway для деплоя
• Replit
• Lovable

Во всех трех случаях для подготовки PRD я использовал Codeguide.dev - отличный инструмент, позволяет в режиме диалога с AI подготовить целый набор необходимой документации для написания софта методом Vibe Coding. Документация готовится под выбранный набор AI-кодеров. Также codeguide содержит внутри готовые шаблоны micro SaaS приложений под различные сценарии использования: например, с бэкендом для аутентификации пользователей или для оплаты.

Исходные заявки в codeguide.dev на подготовку PRD, а также финальные PRD можно посмотреть здесь.

Результаты тестирования

• Вариант с Cursor закончить за время занятия (2 часа) не удалось, но это скорее связано с тем, что задача ставилась сложнее - я хотел сделать систему с личным кабинетом пользователя, с аутентификацией на базе Clerk, и по закону подлости в определенный момент перестали работать обращения к Cursor-агенту через VPN, я уже не стал переключаться, тем более что по двум другим кодерам прогресс шел быстро.

• Вариант с Replit показал отличный результат раньше всех и потребовал небольшое количество итераций траблшутинга. Удалось полностью закончить приложение за отведенное время занятия. Вот ссылка на Github. Карточка проекта тут

• Вариант с Lovable стал показывать первые результаты практически одновременно с Replit, но потребовал значительно бОльшего количества итераций траблшутинга. Заканчивал приложение уже после занятия (github).

Ну а теперь про само приложение!

Как это работает 🔧

🎤 Система распознает речь через Web Speech API (фронтенд в браузере)
📤 Отправляет текст на перевод через OpenAI API (бэкенд - в облаке или на вашем PC/mac)
🗣 Синтезирует переведенную речь (фронтенд в браузере)
🎧 Передает аудио через виртуальный или обычный микрофон в видеоконференцию (зависит от сценария использования - см. ниже)

Настройка для разных сценариев ⚙️

Чтобы вас слышали на иностранном языке:
1️⃣ Запустить веб-приложение
2️⃣ Подключить виртуальный микрофон (BlackHole/VB-Cable) - в моем случае был VB-cable на Mac в браузере Safari
3️⃣ В ВКС выбрать виртуальное устройство как speaker. Микрофон оставить обычным (External Mic).
Вы говорите на родном языке. Приложение в браузере Safari/Chrome «слышит» это через External Mic. И передает это (Speaker) через VB-cable. Вы сами не слышите то, что слышит ваш собеседник, но видите, что ему говорят (т.к. в приложении работает текстовый перевод)

Чтобы слышать перевод на русском:
1️⃣ В ВКС подключить виртуальный микрофон как input
2️⃣ В системных настройках ОС: input = виртуальный микрофон, чтобы приложение "слышало", что говорит ваш собеседник, а output = внешний микрофон (External Mic), чтобы вы слышали перевод
3️⃣ Веб-приложение будет переводить и озвучивать через стандартный выход

Технические характеристики 📊

• Задержка перевода: до 1-2 секунд (зависит от того используете деплой в облаке или на своем ПК)
• Точность перевода: более 95% для разговорного контента
• Поддержка популярных ВКС: Zoom, Google Meet, Microsoft Teams и т.д.
• Кэширование переводов для ускорения повторных фраз (не во всех версиях реализовано)

Требования 💻

• Браузер с поддержкой Web Speech API (лучше всего Chrome или Safari)
• Действующий API-ключ OpenAI
• Наличие установленного виртуального аудиоустройства (BlackHole или VB-Cable)
• Стабильное интернет-соединение от 10 Мбит/с

Ограничения
• Поскольку все основные функции по транскрибации и синтезу речи реализованы в браузере через Web Speech API, то на мобильных устройствах будет доступен только текстовый перевод, синтез речи работать не будет.
• В зависимости от используемого браузера будет варьироваться количество доступных языков и голосов для транскрибации и синтеза

#realtime_translation #speech #video_conferencing #openai #web_audio #battle #lovable #replit #cursor #zoom

Как устроен Cursor: технические детали от создателей 🔧

Вчера прочитал очень интересное интервью с основателем Cursor. Интервью содержит множество деталей внутреннего устройства самого популярного AI-кодера, и с моей точки зрения будет интересно практически каждому.

Ниже мой краткий конспект.

Полная оригинальная версия здесь.
Перевод на русский язык: часть 1 | часть 2

Cursor — AI-редактор кода, который за год вырос в 100 раз по нагрузке и обрабатывает более 1 млн запросов в секунду. Сооснователь Суалех Асиф рассказал об используемых технических решениях.

Цифры проекта 📊

• 50 инженеров в команде
• 1M+ транзакций в секунду в пике
• 100x рост пользователей за 12 месяцев
• $500M+ годовая выручка
• Миллиард строк кода пишется ежедневно

Технический стек 💻

Клиент:
• TypeScript — основная логика
• Electron — форк VS Code
• Rust — производительные компоненты

Бэкенд:
• TypeScript + Rust
• Монолитная архитектура
• Node API для связи с Rust

Базы данных:
• Turbopuffer — хранение зашифрованных файлов
• Pinecone — векторная БД для документации

Инфраструктура:
• AWS + Azure для вычислений
• Десятки тысяч NVIDIA H100 GPU
• Terraform для управления инфраструктурой

Как работает автодополнение ⚡️

1️⃣ Клиент собирает контекст кода локально 2️⃣ Код шифруется и отправляется на сервер 3️⃣ Сервер расшифровывает и генерирует предложение 4️⃣ Предложение возвращается в IDE 5️⃣ Пользователь принимает через Tab

Ключевая задача — минимизировать задержки при максимальном качестве предложений.

Чат без хранения кода 🔒

Cursor не хранит исходный код на серверах, используя умную систему индексации:

Создание индексов:
• Код разбивается на чанки
• Создаются эмбеддинги без сохранения имен файлов
• Используются обфусцированные названия

Поиск по коду:
• Векторный поиск по эмбеддингам
• Запрос нужных файлов с клиента
• Анализ и ответ на основе контекста

Синхронизация через Merkle Trees:
• Каждые 3 минуты сравнение деревьев клиент-сервер
• Переиндексация только измененных файлов
• Эффективное использование ресурсов

Anyrun: оркестратор агентов 🤖

Написанный на Rust сервис для запуска AI-агентов в облаке:

• AWS EC2 — для корпоративных клиентов
• AWS Firecracker — микро-ВМ с запуском за 125мс
• Изоляция процессов — безопасность на уровне ВМ
• Снапшоты — сохранение состояния для быстрого восстановления

Инженерные вызовы 🚧

Проблемы масштабирования:
• Рост использования в 100 раз за год
• Миллиарды эмбеддингов ежедневно
• Один из крупнейших клиентов OpenAI

Проблема холодного старта:
• При падении всех нодов перезапуск критичен
• Нужно контролировать трафик при восстановлении
• Приоритизация пользователей во время инцидентов

Шардинг и его сложности:
• Ручное разделение индексов в Pinecone
• Недоиспользование ресурсов (30% простоя)
• Сложные миграции между шардами

Миграции баз данных 🔄

От Yugabyte к PostgreSQL:
• Yugabyte не справлялся с нагрузкой
• Долгие транзакции в распределенной системе
• PostgreSQL на AWS RDS решил проблемы

От PostgreSQL к Turbopuffer:
• 22TB данных в RDS достигли лимитов
• Особенности VACUUM в PostgreSQL
• Экстренная миграция за 10 часов во время инцидента

Культура разработки 👥

Релизы:
• Каждые 2-4 недели (десктопное приложение)
• Консервативные feature flags
• Тщательное тестирование перед выпуском

Команда:
• 15 инженеров в инфраструктурной команде
• Культура экспериментов
• Использование собственного продукта

Будущие вызовы:
• Масштабирование reinforcement learning
• Тысячи GPU для обучения
• Сложная архитектура с множеством компонентов

Выводы 💡

• Небольшие команды могут превосходить гигантов при правильном подходе
• Облачные провайдеры критичны для быстрого масштабирования
• Надо быть очень осторожными с использованием стартап-продуктов в инфраструктуре - лучше доверять гиперскейлерам
• Создание продукта для собственной аудитории упрощает разработку

Cursor своим примером показывает, как 50 инженеров могут конкурировать с Microsoft и GitHub, фокусируясь на потребностях разработчиков.

@llm_notes

#cursor #vibecoding #tech_architecture #startup_scaling

Курсор. Айсберг гайдов.

> В мае число платных пользователей Cursor превысило 2 миллиона человек — это только 4.4% от всех разработчиков! На московском митапе опытных платформенных разработчиков задали вопрос к аудитории: "Кто еще не пробовал курсор?" - руки подняло 80-90% зала.
> Каждый месяц все больше профессионалов приходят с вопросом - "Где найти гайд на курсор" и "С чего начать изучать вайбкодинг" - лед постепенно трогается.
> 90% вайб-инженеров быстро достигают теоретического потолка и не знают, где брать новые методологии и как использовать новые фичи.

Поэтому решили вместе с @aigov2 собрать гайды для вайб-инженеров любого уровня:

"Вершина айсберга"
1. Документация от Cursor, чтобы знать какие где настройки
2. Шаблоны хороших промптов: cursor.directory, playbooks.com

"Середина айсберга"
3. Подборка гайдов и видео для "intermediate"
4. Истории использования, хорошие атомарные советы
5. Сабреддиты: ChatGPTCoding, cursor, roocode
6. X: курсора, roocode, # vibecoding

"Низ айсберга"
7. Cursor.fan - best-practices от практиков, пример: How to Handle Big Projects With Cursor
8. Гайды по использованию курсора в профессиональной разработке - approved by Sber/Yandex senior developers

"Подвал"
9. Что делать, если агент не исправляет ошибку
10. Как подключить 1000 MCP
11. Как программировать с учетом вчерашних изменений в любом фреймворке

Вайб-кодинг - это не простой навык, как о нем думает большинство. На его освоение может быть разумно выделить столько же времени, сколько на изучение нового языка программирования. Однако время, вложенное в его изучение, окупится в десятки раз.

Что уже есть по теме на этом канале
Ищите по хэш-тегу #cursor
Хотел бы отметить следующие посты
• https://t.me/llm_notes/130 - про Memory Bank, сейчас лучше использовать Cursor Memory Bank совместно с бесплатной версией supercode.sh
• https://t.me/llm_notes/136 - про работу с большими кодовыми базами
• https://t.me/llm_notes/162 - про решение проблем с контекстом для AI-кодеров
• https://t.me/llm_notes/186 - про фоновые агенты в Cursor
• https://t.me/llm_notes/188 - про дизайн ПО (кмк очень важная тема в контексте вайб-кодинга)

P.S. ⚡️ Если вы уже готовы перейти от изучения гайдов к реальной практике vibe-кодинга, то можете присоединиться к четвертому обновленному потоку курса по вайб-кодингу и AI-прототипам (https://productuniversity.ru/cursor) — вводное занятие было на этой неделе, но еще не поздно!

@llm_notes

#cursor #vibecoding #guide #course