Кодекс зарелизили десктоп приложуху-чат

https://openai.com/codex/

Мудьтиагенты, ворктри все как у взрослых

Пока только MacOS

https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next

Qwen выкатили Qwen3-Coder-Next — 80B MoE с 3B активных параметров. Заточена под локальный агентный кодинг если я правильно понял.

Надо матчасть подтянуть - до сих пор не понимаю как эти все В считать :(

Я не догоняю.

Я думаю так же усердно, печатаю меньше. Формулирую точно и ревьюю.

По сути мы просто стали работать на уровень выше. Продукт тот же.

Но люди продолжают путать всё подряд типа "вау у меня теперь феррари, смотрите как она улетает с дороги!"
Ну да, тебе дали апгрейд инструментов — быстрее, мощнее. Держи на дороге или отдай руль!

Мы прошли путь от автодополнения ключевых слов, к автодополнению символов, к автодополнению выражений, к автодополнению абзацев, к автодополнению целых фич.

Потому что это произошло так быстро, люди чувствуют потребность переименовывать программирование каждую неделю. Мы теперь то вайб-кодеры, то агентные кодеры, то... а может просто программисты, а? Знаете почему? Я пишу на C, получаю машинный код — я не писал этот машинный код! Это всё и было абстракцией!

Ой но это же не то же самое, скажете вы, оно каждый раз выдаёт разное. Да, пока что оно ещё кривое и косое местами. Это просто переходный этап.

Расслабьтесь, это программирование. Инструменты просто стали ещё лучше.

Можешь по-прежнему сесть на верблюда и пересечь пустыню за 3 дня. Вперёд, рискуешь сдохнуть, но наслаждайся. Или можешь арендовать вертолёт и перелететь эту хрень за пару часов. Твой выбор. Не позволяй людям говорить тебе что это не путешествие.

Мы все теперь Линус Торвальдс. Мы ревьюим, мержим, отправляем обратно. И если ты понятия не имел что делаешь раньше — ты по-прежнему понятия не имеешь что делаешь сегодня. Просто опечаток жирными пальцами стало меньше чем когда-либо.

Отсюда: https://news.ycombinator.com/item?id=46881716

https://code.claude.com/docs/en/agent-teams

Пока у всех нудное про 4.6 и 5.3 у меня про интересное)

SWARM завезли)

Напомню что у меня есть микроинструкция
https://t.me/syabro_notes/607

Обля! А теперь надо научить в качестве субагента запускать Codex и Gemini!

Клад, сука, такой же ADHD-тип как и я, и успешно забывает, что там было в начале списка прям сразу когда начинает его релизовывать.

Рабочий способ заставить его создать тасклист на то что надо сделать. Я добавляю ее везде где нужно идти по порядку, например в скиллах

**IMPORTANT** For each step below should create a tasks using `TaskCreate` tool

https://support.claude.com/en/articles/13613973-claude-opus-4-6-extra-usage-promo

50 баксов это 50 баксов!

Чот опус 4.6 прям кусок говна супермедленный...
Очень медленный!

UPD второй компакт за мои 11 сообщений.. Попробую effort поменьше сделать

Поставил хваленый opencode + oh-my-opencode

Охуенно умеет хуй забивать на то что говорю

5 раз пришлось сказать чтобы взял tsx

*AAAAAAAAAA.jpg*

https://fixupx.com/_stangirard/status/2020979746931085772

Лойс!

Нашли флаг как превратить СС в вебсокет сервер

https://code.claude.com/docs/en/memory

Memory в Claude Code

Втихаря выкатили доку по памяти (ну или я ее не видел). Если раньше каждая сессия была с чистого листа, то теперь у него есть Auto Memory.

По сути, это постоянное хранилище, куда он сам пишет заметки о проекте, паттернах и твоих предпочтениях. Работает прозрачно между сессиями.

Как это работает:
В папке проекта ~/.claude/projects/<project>/memory/ создается MEMORY.md.

При старте сессии Клод подсасывает первые 200 строк этого файла. Всё что больше — выносит в отдельные файлы типа debugging.md или api-conventions.md и читает их по требованию.

- Сам сохраняет "Project patterns", решения сложных багов и архитектурные заметки.
- Можно сказать ему прямо в чате: "remember that we use pnpm".

Как включить:
По дефолту должно работать само, но если нет в треде на Reddit предлагают положить MEMORY.md в руками в ~/.claude/projects/<project>/memory/

PS А еще можно накидывать свои жесткие правила в .claude/rules/*.md.

Pare — MCP-серверы, которые оборачивают dev-тулзы и отдают агенту структурированный JSON вместо сырого терминального вывода.

https://github.com/Dave-London/Pare

Проблема простая: каждый раз когда Claude Code делает git log или npm install, он жрёт токены на ANSI-цвета, прогресс-бары, подсказки типа "use git add to..." и прочий мусор для людей. Агенту это не нужно, но он парсит и платит за каждый символ.

Pare режет это на корню. 62 тула, 9 серверов:

• @paretools/git — status, log, diff, commit, push, pull
• @paretools/test — pytest, jest, vitest, mocha
• @paretools/build — tsc, esbuild, vite, webpack
• @paretools/lint — eslint, prettier, biome
• @paretools/docker — ps, build, logs, compose
• @paretools/npm — install, audit, outdated
• @paretools/cargo, @paretools/go, @paretools/python

Экономия токенов:
• docker build (11 steps): 373 → 20 токенов (95%)
• git log --stat (5 commits): 4992 → 382 (92%)
• npm install (487 packages): 241 → 41 (83%)
• vitest run (28 tests): 196 → 39 (80%)
Подключение — одна строка:
claude mcp add --transport stdio pare-git -- npx -y @paretools/git

Работает с Claude Code, Cursor, Codex, VS Code, Windsurf, Zed.

Идея очевидная, но почему-то до сих пор никто не сделал нормально.

PS Я бы лучше имел skill + cli чем еще один MCP. Вообще у меня какая-то неприязнь к MCP

Орирую!

Топовый МСР для генерации ExcaliDraw схем

https://github.com/excalidraw/excalidraw-mcp

Нарисуй схему как пиздить контент из других телегам каналов (на русском, без цензуры)

Результат: https://excalidraw.com/#json=pPLQUgYtH1J1ePrNeu8os,pzhlGbrjWDp2PHoFUSo9Vw

rtk — Rust CLI-прокси для Claude Code. Перехватывает вывод shell-команд и сжимает перед отправкой в контекст.

В отличие от Pare выше - не MCP, а shell-прокси

https://www.rtk-ai.app/

...
MISSED SAVINGS -- Commands RTK already handles
----------------------------------------------------
Command              Count    RTK Equivalent        Est. Savings
git log                434    rtk git               ~55.9K tokens
cargo test             203    rtk cargo             ~49.9K tokens
ls -la                 107    rtk ls                ~11.8K tokens
gh pr                   80    rtk gh                ~10.4K tokens
...

PS Есть инструкция как хуках оверрайдить поддерживаемые команды, напримиер git log -> rtk git log

https://x.com/meta_alchemist/status/2022614255426769129

Отлично разжевали про видяхи для LLM.

Последний абзац оттуда для тех кому лень читать:

Просто скажи мне что купить

GPU: 24 ГБ VRAM (RTX 3090 б/у или RTX 4090)
RAM: 64 ГБ DDR5
CPU: 12–16 ядер
Накопитель: 2 ТБ NVMe Gen4
БП: 850–1000 Вт
Охлаждение/корпус: хороший воздушный поток (LLM = длительная нагрузка на GPU)

Такая сборка тянет модели 7B–34B без проблем, квантованные 70B — тоже, и при этом работает как повседневная машина для локальной AI-разработки без удара по бюджету.

https://youtu.be/YFjfBk8HI5o?si=PiCstnWFahncrP1O

Вышло интервью с создателем OpenClaw

Смотреть его я конечно не буду, ибо 3 часа это примерно на 2:55 длинее чем у меня хватает внимания.

PS Из забавного помню видео у Хубермана про ADHD на 2:40 лол

Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B

китай вперде!

ЗЫ Нужно 807 GB for FP16 :)