🚀 v0.dev стал v0.app: еще одна агентная платформа для создания продуктов с ИИ
Популярная платформа v0.dev получила крупное обновление и сменила домен на v0.app. Теперь это более мощный инструмент, который позволяет создавать полноценные рабочие продукты с помощью агентного ИИ.
Это отличное дополнение к фронентд AI-кодерам lovable и bolt. Только v0.app сейчас бесплатный!
Что нового:
• Агентный ИИ планирует, исследует, создает и отлаживает проекты
• Возможность описать идею и получить готовый продукт
• Бесплатный доступ на этой неделе
Что уже создают пользователи: 1️⃣ Полноценные MVP стартапов 2️⃣ Интерактивные презентации с редактируемыми макетами 3️⃣ Приложения для опросов с подключением к базам данных 4️⃣ Витрины интернет-магазинов 5️⃣ Дашборды с реальными данными и API-интеграцией
Платформа предлагает бесплатный период для тестирования всех возможностей.
Основное преимущество платформы — не нужно писать промпты построчно. Достаточно описать, что хотите создать, и v0.app разберется с остальным 🤖
Я проверил на задаче создания сайта-визитки по профилю в linkedin (см. скриншоты)
Мне понравилось, как v0.app справился с созданием сайта, где есть переключение 2х языков и переключение с темной на светлую тему. Полгода назад, тестируя lovable и bolt на такой задаче, я потратил почти в 2 раза больше времени.
Осталось добавить форму обратной связи через email (для отправки email можно использовать EmailJS), сделать выгрузку CV в pdf и подправить ссылки на соц. сети.
После того как проект готов его можно либо сразу опубликовать на vercel (см. пример по ссылке), либо скачать архив и потом сделать частью более крупного проекта на claude/roocode/cursor/windsurf/...
Если сравнивать с lovable и bolt, то v0.app пока не хватает встроенного Security Audit, также нет отдельного режима планирования и автоматического рефакторинга кода (как в lovable).
А с точки зрения интеграций с Supabase и другими сервисами - у v0.app их даже больше! (подробности тут)
@llm_notes
#v0 #app #vibecoding #ui #agents #vercel #cv #site
Популярная платформа v0.dev получила крупное обновление и сменила домен на v0.app. Теперь это более мощный инструмент, который позволяет создавать полноценные рабочие продукты с помощью агентного ИИ.
Это отличное дополнение к фронентд AI-кодерам lovable и bolt. Только v0.app сейчас бесплатный!
Что нового:
• Агентный ИИ планирует, исследует, создает и отлаживает проекты
• Возможность описать идею и получить готовый продукт
• Бесплатный доступ на этой неделе
Что уже создают пользователи: 1️⃣ Полноценные MVP стартапов 2️⃣ Интерактивные презентации с редактируемыми макетами 3️⃣ Приложения для опросов с подключением к базам данных 4️⃣ Витрины интернет-магазинов 5️⃣ Дашборды с реальными данными и API-интеграцией
Платформа предлагает бесплатный период для тестирования всех возможностей.
Основное преимущество платформы — не нужно писать промпты построчно. Достаточно описать, что хотите создать, и v0.app разберется с остальным 🤖
Я проверил на задаче создания сайта-визитки по профилю в linkedin (см. скриншоты)
Мне понравилось, как v0.app справился с созданием сайта, где есть переключение 2х языков и переключение с темной на светлую тему. Полгода назад, тестируя lovable и bolt на такой задаче, я потратил почти в 2 раза больше времени.
Осталось добавить форму обратной связи через email (для отправки email можно использовать EmailJS), сделать выгрузку CV в pdf и подправить ссылки на соц. сети.
После того как проект готов его можно либо сразу опубликовать на vercel (см. пример по ссылке), либо скачать архив и потом сделать частью более крупного проекта на claude/roocode/cursor/windsurf/...
Если сравнивать с lovable и bolt, то v0.app пока не хватает встроенного Security Audit, также нет отдельного режима планирования и автоматического рефакторинга кода (как в lovable).
А с точки зрения интеграций с Supabase и другими сервисами - у v0.app их даже больше! (подробности тут)
@llm_notes
#v0 #app #vibecoding #ui #agents #vercel #cv #site
👍6❤3
🚀 Claude Sonnet 4 получил поддержку контекстного окна в 1 миллион токенов
Anthropic наконец-то увеличила контекстное окно Claude Sonnet 4 до 1 млн токенов — это в 5 раз больше предыдущего лимита (то, чего я ждал еще в мае :)
Теперь модель может обрабатывать целые кодовые базы с 75,000+ строк кода или десятки исследовательских работ за один запрос.
Новые возможности:
• Анализ больших кодовых баз — загрузка исходного кода, тестов и документации для понимания архитектуры проекта
• Синтез документов — обработка обширных наборов документов: контрактов, исследований, технических спецификаций
• Контекстно-зависимые агенты — создание агентов, которые сохраняют контекст на протяжении сотен вызовов инструментов
💰 Ценообразование API:
1️⃣ Промпты ≤ 200K токенов: $3/MTok (вход), $15/MTok (выход)
2️⃣ Промпты > 200K токенов: $6/MTok (вход), $22.50/MTok (выход)
При использовании кэширования промптов и пакетной обработки можно получить дополнительную экономию до 50% 📉
Отзывы клиентов:
🔧 Bolt.new — CEO Eric Simons отмечает, что расширенный контекст позволяет работать с крупными проектами, сохраняя высокую точность (мой комментарий: возможно, кстати, недавние успехи bolt, которые я наблюдал, при решении практических задач, связаны с тем, что они использовали модель с расширенным контекстным окном)
⚡️ iGent AI — разработчики AI-партнера Maestro для создания кода. CEO Sean Ward подчеркивает, что 1M токенов открывает возможности для многодневных сессий работы с реальными кодовыми базами.
📅 Доступность:
Функция пока находится в публичной бете для клиентов с Tier 4 и кастомными лимитами на Anthropic API (подробнее про Tier 4 здесь). Также доступна в Amazon Bedrock, скоро появится в Google Cloud Vertex AI.
В течение ближайших недель обещают распространить на более широкий круг пользователей.
Ждем с нетерпением!
• Официальный анонс по ссылке.
• Подробная документация тут.
@llm_notes
#claude #anthropic #context #ai #llm #1m
Anthropic наконец-то увеличила контекстное окно Claude Sonnet 4 до 1 млн токенов — это в 5 раз больше предыдущего лимита (то, чего я ждал еще в мае :)
Теперь модель может обрабатывать целые кодовые базы с 75,000+ строк кода или десятки исследовательских работ за один запрос.
Новые возможности:
• Анализ больших кодовых баз — загрузка исходного кода, тестов и документации для понимания архитектуры проекта
• Синтез документов — обработка обширных наборов документов: контрактов, исследований, технических спецификаций
• Контекстно-зависимые агенты — создание агентов, которые сохраняют контекст на протяжении сотен вызовов инструментов
💰 Ценообразование API:
1️⃣ Промпты ≤ 200K токенов: $3/MTok (вход), $15/MTok (выход)
2️⃣ Промпты > 200K токенов: $6/MTok (вход), $22.50/MTok (выход)
При использовании кэширования промптов и пакетной обработки можно получить дополнительную экономию до 50% 📉
Отзывы клиентов:
🔧 Bolt.new — CEO Eric Simons отмечает, что расширенный контекст позволяет работать с крупными проектами, сохраняя высокую точность (мой комментарий: возможно, кстати, недавние успехи bolt, которые я наблюдал, при решении практических задач, связаны с тем, что они использовали модель с расширенным контекстным окном)
⚡️ iGent AI — разработчики AI-партнера Maestro для создания кода. CEO Sean Ward подчеркивает, что 1M токенов открывает возможности для многодневных сессий работы с реальными кодовыми базами.
📅 Доступность:
Функция пока находится в публичной бете для клиентов с Tier 4 и кастомными лимитами на Anthropic API (подробнее про Tier 4 здесь). Также доступна в Amazon Bedrock, скоро появится в Google Cloud Vertex AI.
В течение ближайших недель обещают распространить на более широкий круг пользователей.
Ждем с нетерпением!
• Официальный анонс по ссылке.
• Подробная документация тут.
@llm_notes
#claude #anthropic #context #ai #llm #1m
Anthropic
Claude Sonnet 4 now supports 1M tokens of context
Claude Sonnet 4 now supports up to 1 million tokens of context on the Anthropic API—a 5x increase.
1❤2❤🔥2☃1
🔍 Как сделать виртуальную примерку очков: полный разбор проекта
Пока лето еще в самом разгаре и теплые деньки надеюсь у нас еще впереди, хотел бы поделиться опытом разработки веб-приложения для виртуальной примерки очков, которое мы делали в июне в рамках курса "Cursor. AI-прототипирование и ИИ-агенты".
Расскажу коротко (насколько позволяет формат заметки) о всех этапах - от исследования до деплоя.
Исследование решений 🔬
Сначала проводим анализ возможных подходов к решению задачи и существующих open-source проектов для AR-примерки, которые можно взять за основу. Как правило, после проведенного ресерча всегда возникает "развилка", которая в данном случае выглядит так:
• Самостоятельная разработка:
Создать решение с нуля, используя комбинацию передовых библиотек: MediaPipe для высокоточного отслеживания лица и Three.js для рендеринга 3D-моделей. Этот подход обеспечивает максимальный контроль, наилучшее качество и гибкость для будущего развития.
• Адаптация готового проекта: Взять за основу существующий open-source проект, например, bensonruan/Virtual-Glasses-Try-on (который демонстрирует связку MediaPipe + Three.js). Это может ускорить начальный этап, но в долгосрочной перспективе может оказаться менее гибким вариантом.
Мы решили пойти путем адаптации готового проекта. И выбирали из следующих вариантов:
• jeeliz/jeelizGlassesVTOWidget - 300 ⭐️ Самое популярное решение с готовой базой 3D-моделей
• bensonruan/Virtual-Glasses-Try-on - 46 ⭐️
• alperenuzun/basic-virtual-tryon-glasses - 30 ⭐️ Базовая реализация без продвинутых функций
Попробовав все три варианта, я выбрал Jeeliz как наиболее зрелое решение (ну и "звездочек" у него больше).
Архитектура финального решения 🏗
• Фронтенд: Lovable.dev - быстрое создание React-интерфейса
• Бэкенд: Яндекс.Облако - Docker-контейнер с nginx и виджетом
• Интеграция: Stripe для платежей + система аутентификации (заодно проверили как lovable.dev справился с "прикруткой" данных функций - все прошло гладко)
Потестировать финальное приложение можно по ссылке (примеры на скриншотах)
На посадочной странице есть подробная информация про архитектуру и внутреннее устройство приложения.
Техническая база проекта ⚡️
Использовали готовую библиотеку Jeeliz VTO Widget:
• WebGL-рендеринг с физически корректным освещением
• Нейросеть для отслеживания лица в реальном времени
• База 3D-моделей очков (Ray-Ban, Oakley, Carrera)
• Поддержка мобильных устройств
Что пришлось решать 🔧
1️⃣ HTTPS-требование - камера работает только через защищенное соединение 2️⃣ Контейнеризация - настроил Docker + Nginx с SSL-сертификатами 3️⃣ Проксирование API - внешние ресурсы Jeeliz через локальный прокси 4️⃣ GPU-совместимость - проверка WebGL на клиенте
Разделение фронт/бэк 📐
Lovable.dev (фронтенд):
• Посадочная страница с описанием
• Система регистрации/авторизации
• Интеграция Stripe для оплаты
• Адаптивный дизайн
Яндекс.Облако (бэкенд):
• Docker-контейнер с Nginx
• Jeeliz VTO Widget
• SSL через Let's Encrypt
• Прокси для внешних API
Практические находки 💡
• GPU нужен только на клиенте, сервер работает без видеокарты
• Обязательно тестировать WebGL-совместимость (например,
• Для слабых устройств есть режим пониженной производительности
• Размер приложения всего 2.1MB благодаря оптимизации
Результат работы 📊
Получили полнофункциональное приложение:
• Работающая AR-примерка в браузере (safari/firefox/chrome)
• Каталог с 200+ моделями очков
• Система оплаты и личный кабинет (подписку оформлять не нужно, она сделана для проверки функциональности)
• Готовое к продакшн-деплою решение
Весь процесс занял несколько часов благодаря использованию готовой библиотеки и правильной архитектуре.
О курсе 🎓
• Данный проект был реализован в рамках курса "Cursor. AI-прототипирование и ИИ-агенты"
• Следующий поток стартует 27 августа - отличная возможность освоить современные инструменты разработки с ИИ.
• Примеры реализованных проектов можно найти здесь.
@llm_notes
#webgl #ar #lovable #cursor #yandexcloud #glasses #productuniversity
Пока лето еще в самом разгаре и теплые деньки надеюсь у нас еще впереди, хотел бы поделиться опытом разработки веб-приложения для виртуальной примерки очков, которое мы делали в июне в рамках курса "Cursor. AI-прототипирование и ИИ-агенты".
Расскажу коротко (насколько позволяет формат заметки) о всех этапах - от исследования до деплоя.
Исследование решений 🔬
Сначала проводим анализ возможных подходов к решению задачи и существующих open-source проектов для AR-примерки, которые можно взять за основу. Как правило, после проведенного ресерча всегда возникает "развилка", которая в данном случае выглядит так:
• Самостоятельная разработка:
Создать решение с нуля, используя комбинацию передовых библиотек: MediaPipe для высокоточного отслеживания лица и Three.js для рендеринга 3D-моделей. Этот подход обеспечивает максимальный контроль, наилучшее качество и гибкость для будущего развития.
• Адаптация готового проекта: Взять за основу существующий open-source проект, например, bensonruan/Virtual-Glasses-Try-on (который демонстрирует связку MediaPipe + Three.js). Это может ускорить начальный этап, но в долгосрочной перспективе может оказаться менее гибким вариантом.
Мы решили пойти путем адаптации готового проекта. И выбирали из следующих вариантов:
• jeeliz/jeelizGlassesVTOWidget - 300 ⭐️ Самое популярное решение с готовой базой 3D-моделей
• bensonruan/Virtual-Glasses-Try-on - 46 ⭐️
• alperenuzun/basic-virtual-tryon-glasses - 30 ⭐️ Базовая реализация без продвинутых функций
Попробовав все три варианта, я выбрал Jeeliz как наиболее зрелое решение (ну и "звездочек" у него больше).
Архитектура финального решения 🏗
• Фронтенд: Lovable.dev - быстрое создание React-интерфейса
• Бэкенд: Яндекс.Облако - Docker-контейнер с nginx и виджетом
• Интеграция: Stripe для платежей + система аутентификации (заодно проверили как lovable.dev справился с "прикруткой" данных функций - все прошло гладко)
Потестировать финальное приложение можно по ссылке (примеры на скриншотах)
На посадочной странице есть подробная информация про архитектуру и внутреннее устройство приложения.
Техническая база проекта ⚡️
Использовали готовую библиотеку Jeeliz VTO Widget:
• WebGL-рендеринг с физически корректным освещением
• Нейросеть для отслеживания лица в реальном времени
• База 3D-моделей очков (Ray-Ban, Oakley, Carrera)
• Поддержка мобильных устройств
Что пришлось решать 🔧
1️⃣ HTTPS-требование - камера работает только через защищенное соединение 2️⃣ Контейнеризация - настроил Docker + Nginx с SSL-сертификатами 3️⃣ Проксирование API - внешние ресурсы Jeeliz через локальный прокси 4️⃣ GPU-совместимость - проверка WebGL на клиенте
Разделение фронт/бэк 📐
Lovable.dev (фронтенд):
• Посадочная страница с описанием
• Система регистрации/авторизации
• Интеграция Stripe для оплаты
• Адаптивный дизайн
Яндекс.Облако (бэкенд):
• Docker-контейнер с Nginx
• Jeeliz VTO Widget
• SSL через Let's Encrypt
• Прокси для внешних API
Практические находки 💡
• GPU нужен только на клиенте, сервер работает без видеокарты
• Обязательно тестировать WebGL-совместимость (например,
chrome://gpu) • Для слабых устройств есть режим пониженной производительности
• Размер приложения всего 2.1MB благодаря оптимизации
Результат работы 📊
Получили полнофункциональное приложение:
• Работающая AR-примерка в браузере (safari/firefox/chrome)
• Каталог с 200+ моделями очков
• Система оплаты и личный кабинет (подписку оформлять не нужно, она сделана для проверки функциональности)
• Готовое к продакшн-деплою решение
Весь процесс занял несколько часов благодаря использованию готовой библиотеки и правильной архитектуре.
О курсе 🎓
• Данный проект был реализован в рамках курса "Cursor. AI-прототипирование и ИИ-агенты"
• Следующий поток стартует 27 августа - отличная возможность освоить современные инструменты разработки с ИИ.
• Примеры реализованных проектов можно найти здесь.
@llm_notes
#webgl #ar #lovable #cursor #yandexcloud #glasses #productuniversity
❤8✍3
🔧 Полезный инструмент для Claude Code: Claude Code Templates
Для разработчиков, использующих Claude Code, появился полезный ресурс — платформа Claude Code Templates.
Это аналог популярного Playbooks для Cursor/Windsurf (ранее писал про него здесь), но созданный специально для Claude Code.
Что предлагает данный инструмент:
• Готовые AI-агенты (а точнее их полные спецификации с промптами и инструментами) для различных задач разработки
• Настроенные команды для автоматизации рутинных процессов
• Хуки для событийно-ориентированной автоматизации
• MCP интеграции с внешними сервисами
• Шаблоны проектов для разных языков и фреймворков
Основные возможности:
1️⃣ Специализированные агенты — от аудитора безопасности до оптимизатора производительности
2️⃣ Библиотека команд — автоматизация тестирования, рефакторинга, деплоя
3️⃣ Интеграции — подключение к GitHub, базам данных, инструментам автоматизации
4️⃣ Аналитическая панель — мониторинг использования Claude Code в реальном времени
5️⃣ Проверка системы — диагностика конфигурации и производительности
Платформа позволяет быстро найти нужный инструмент через поиск, не тратя время на создание решений с нуля. Все компоненты можно устанавливать как полными шаблонами проектов, так и отдельными модулями.
Инструмент распространяется через NPM и GitHub, имеет открытый исходный код и подробную документацию 📚
Есть красивая интеграция с DeepGraph, доступная прямо из UI, но для поиска нужного инструмента (агента, команды, шаблона, mcp и т.п.) под определенную задачу, по моему опыту, лучше использовать DeepWiki (чуть ранее писал о нем тут).
DeepGraph, например, не смог мне по репозиторию рассматриваемого проекта дать ответ на простой вопрос
При этом DeepWiki на тот же вопрос сразу и достаточно быстро ответил что:
@llm_notes
#claudecode #templates #automation #vibecoding #mcp #agents #hooks
Для разработчиков, использующих Claude Code, появился полезный ресурс — платформа Claude Code Templates.
Это аналог популярного Playbooks для Cursor/Windsurf (ранее писал про него здесь), но созданный специально для Claude Code.
Что предлагает данный инструмент:
• Готовые AI-агенты (а точнее их полные спецификации с промптами и инструментами) для различных задач разработки
• Настроенные команды для автоматизации рутинных процессов
• Хуки для событийно-ориентированной автоматизации
• MCP интеграции с внешними сервисами
• Шаблоны проектов для разных языков и фреймворков
Основные возможности:
1️⃣ Специализированные агенты — от аудитора безопасности до оптимизатора производительности
2️⃣ Библиотека команд — автоматизация тестирования, рефакторинга, деплоя
3️⃣ Интеграции — подключение к GitHub, базам данных, инструментам автоматизации
4️⃣ Аналитическая панель — мониторинг использования Claude Code в реальном времени
5️⃣ Проверка системы — диагностика конфигурации и производительности
Платформа позволяет быстро найти нужный инструмент через поиск, не тратя время на создание решений с нуля. Все компоненты можно устанавливать как полными шаблонами проектов, так и отдельными модулями.
Инструмент распространяется через NPM и GitHub, имеет открытый исходный код и подробную документацию 📚
Есть красивая интеграция с DeepGraph, доступная прямо из UI, но для поиска нужного инструмента (агента, команды, шаблона, mcp и т.п.) под определенную задачу, по моему опыту, лучше использовать DeepWiki (чуть ранее писал о нем тут).
DeepGraph, например, не смог мне по репозиторию рассматриваемого проекта дать ответ на простой вопрос
подскажи, какого агента лучше использовать для ревью кода? , хотя в проекте есть готовый суб-агент для решения такой задачи с говорящим названием code-reviewerПри этом DeepWiki на тот же вопрос сразу и достаточно быстро ответил что:
Рекомендуемый агент
code-reviewer - это специализированный агент для экспертного ревью кода, который проактивно проверяет качество, безопасность и поддерживаемость кода components.json:304 . Агент должен использоваться сразу после написания или модификации кода.
@llm_notes
#claudecode #templates #automation #vibecoding #mcp #agents #hooks
🔥4❤3👍2😐1