Вайб Кодер Кодинг
Лимитка шорт по HYPE ТВХ: 48,64$ Стоп: 49,1$ Цели: 48,1$ | 47,7$
По стопу выбило, но у меня получилось так
🔥2
Горячие новости: ликвидация криптовалюты взлетела за 24 часа до $9,4 млрд - это крупнейший единичный случай в истории.
Она больше, чем Луна. Она больше, чем COVID-19. Она больше, чем FTX.
Мы только что стали свидетелями истории.
Она больше, чем Луна. Она больше, чем COVID-19. Она больше, чем FTX.
Мы только что стали свидетелями истории.
Я не понимаю как трейдер-миллионер умоляет тебя купить курс за 40 долларов и ты соглашаешся
База жизни
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
STON.fi стал первым, кто реально запустил полноценное DAO в сети TON.
За сентябрь проект раздал 13 409 STON (~$7.9k) среди 600+ участников. Активность живая, креатив прёт. Уже запущен October Video Fest с призовым фондом $3k.
Протокол добавлен в каталог децентрализованных приложений Atomic Wallet.
Тема простая: что для тебя STON.fi? До среды кидай в комменты под постом свой вариант — текст, мем, видео, артик. Лучших отметят и наградят.
- STORM/TON -> 166%
- EVAA/USD₮ -> 137%
- USD₮/JETTON -> 60%
- STON/USD₮ -> 16%
- Объём свопов: 10.8 млн TON (~$24.2M)
- TVL: 20.7 млн TON (~$46.4M)
- Вознаграждения LP: 18 723 TON (~$41.9K)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Ты показываешь реальный профит на небольшом депозите, если все ок — получаешь до 100к$ в управление.
Мы с командой Hash Hedge специально для моих подписчиков сделали уникальный промокод
При подключение к любому челленджу впервые, используй промокод
rosti24Нужно пройти небольшой тест, показать результат — после чего уже можно взять реально хорошую сумму
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
Короче, я в ахуе с того, что сейчас происходит с разработкой.
Ещё пару лет назад, чтобы собрать нормальный SaaS или панель — нужна была команда кодеров, куча денег, месяцы работы, постоянные созвоны, баги, слив дедлайнов и вечное «щас доделаем».
Именно поэтому я долго не мог реализовать многие идеи так, как видел их у себя в голове.
Но сейчас всё изменилось.
За последнюю неделю я буквально завейпкодил целый проект с нуля.
Полностью собрал собственную панель для работы с рассылками, e-mail инструментами, ботами и автоматизацией.
И самое жёсткое — я сделал именно так, как хотел Я.
Без компромиссов. Без «это невозможно». Без бесконечных правок от кодеров.
Функционал получился просто сумасшедший:
— удобная админка
— автоматизация процессов
— работа с аккаунтами и рассылками
— гибкая система доступа
— лицензия для перепродажи
— масштабирование под разные задачи
— свой внутренний софт и связки
Честно — сам до сих пор в шоке, что это удалось собрать за такое короткое время.
И всё это благодаря нейронкам.
Отдельный респект Anthropic и Claude Code — без них я бы это собирал месяцами.
Сейчас понимаю одну простую вещь:
мы заходим в эпоху, где один человек с нормальным мышлением может собирать продукты уровня маленьких IT-команд.
Поэтому решил начать вести этот канал.
Здесь буду показывать:
— как собираю стартапы через AI
— как делаю панели, ботов и сервисы
— какие инструменты использую
— как автоматизирую процессы
— как запускать проекты без огромной команды
— разборы по веб-кодингу, AI и автоматизации
— реальные кейсы и внутрянку без воды
Думаю, теперь буду стабильно выкладывать сюда новые проекты и разбирать их по этапам.
Что использовал. Что сработало. Где были ошибки. Как это вообще собиралось.
Если интересно потестить панель — можете написать мне в личку.
Открою доступ нескольким людям для тестов 👀
Ещё пару лет назад, чтобы собрать нормальный SaaS или панель — нужна была команда кодеров, куча денег, месяцы работы, постоянные созвоны, баги, слив дедлайнов и вечное «щас доделаем».
Именно поэтому я долго не мог реализовать многие идеи так, как видел их у себя в голове.
Но сейчас всё изменилось.
За последнюю неделю я буквально завейпкодил целый проект с нуля.
Полностью собрал собственную панель для работы с рассылками, e-mail инструментами, ботами и автоматизацией.
И самое жёсткое — я сделал именно так, как хотел Я.
Без компромиссов. Без «это невозможно». Без бесконечных правок от кодеров.
Функционал получился просто сумасшедший:
— удобная админка
— автоматизация процессов
— работа с аккаунтами и рассылками
— гибкая система доступа
— лицензия для перепродажи
— масштабирование под разные задачи
— свой внутренний софт и связки
Честно — сам до сих пор в шоке, что это удалось собрать за такое короткое время.
И всё это благодаря нейронкам.
Отдельный респект Anthropic и Claude Code — без них я бы это собирал месяцами.
Сейчас понимаю одну простую вещь:
мы заходим в эпоху, где один человек с нормальным мышлением может собирать продукты уровня маленьких IT-команд.
Поэтому решил начать вести этот канал.
Здесь буду показывать:
— как собираю стартапы через AI
— как делаю панели, ботов и сервисы
— какие инструменты использую
— как автоматизирую процессы
— как запускать проекты без огромной команды
— разборы по веб-кодингу, AI и автоматизации
— реальные кейсы и внутрянку без воды
Думаю, теперь буду стабильно выкладывать сюда новые проекты и разбирать их по этапам.
Что использовал. Что сработало. Где были ошибки. Как это вообще собиралось.
Если интересно потестить панель — можете написать мне в личку.
Открою доступ нескольким людям для тестов 👀
Minimax релизнули модель m3 и она доступна бесплатно в OpenCode
MINIMAX: новая модель с открытыми весами MiniMax M3 стала доступна через API и в MiniMax Agent.
MiniMax M3 набирает 59% на SWE Bench Pro (на уровне GPT-5.5), поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов благодаря технологии MiniMax Sparse Attention и изначально обладает мультимодальностью
Обновления MiniMax Agent:
1) Постоянная память - агент запоминает информацию, которой вы делитесь
2) Развивающиеся скиллы - агент обучается в процессе совместной работы с вами и превращает сложные задачи в персонализированные скиллы.
3) Единая система биллинга - полная интеграция с Token Plan
Цена API - $1.2/$4.8 за миллион токенов, но первую неделю на запросы до 512к действует скидка 50%.
Для тех, у кого есть немного личной жизни: MiniMax это обычно по уровню где-то между Sonnet и Opus.
MINIMAX: новая модель с открытыми весами MiniMax M3 стала доступна через API и в MiniMax Agent.
MiniMax M3 набирает 59% на SWE Bench Pro (на уровне GPT-5.5), поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов благодаря технологии MiniMax Sparse Attention и изначально обладает мультимодальностью
Обновления MiniMax Agent:
1) Постоянная память - агент запоминает информацию, которой вы делитесь
2) Развивающиеся скиллы - агент обучается в процессе совместной работы с вами и превращает сложные задачи в персонализированные скиллы.
3) Единая система биллинга - полная интеграция с Token Plan
Цена API - $1.2/$4.8 за миллион токенов, но первую неделю на запросы до 512к действует скидка 50%.
Для тех, у кого есть немного личной жизни: MiniMax это обычно по уровню где-то между Sonnet и Opus.
Microsoft выпустили сразу семь новых ИИ-моделей
На первый взгляд новость проходная. Но если копнуть глубже, то становится понятно, что главный релиз Microsoft вообще не модели.
Среди новинок выделяется MAI-Thinking-1. Это reasoning-модель на 35B активных параметров, которая набирает 97% на AIME 2025 и 53% на SWE-Bench Pro. Вместе с ней вышли компактная 5B модель для программирования, новые генераторы изображений и голосовые модели.
Интереснее другое. Последние годы Microsoft воспринималась прежде всего как главный партнер OpenAI. Теперь компания явно показывает, что хочет стать самостоятельной frontier-лабораторией. Не случайно анонс называется Building a Hill-Climbing Machine, а вместе с ним вышел технический отчет на 109 страниц (!).
Главная идея Microsoft звучит так: важна не конкретная модель, а способность постоянно создавать более сильные модели. Поэтому в техрепорте они подробно раскрыли архитектуру, RL-обучение, инфраструктуру, данные и результаты многочисленных экспериментов.
Модель обучалась без дистилляции от других LLM и без синтетических данных на этапе претрейна. А еще Microsoft показали любопытный эффект: лучший состав обучающих данных зависит от масштаба модели. Смесь данных, которая показывает лучшие результаты на маленьких моделях, может оказаться неоптимальной после масштабирования.
На первый взгляд новость проходная. Но если копнуть глубже, то становится понятно, что главный релиз Microsoft вообще не модели.
Среди новинок выделяется MAI-Thinking-1. Это reasoning-модель на 35B активных параметров, которая набирает 97% на AIME 2025 и 53% на SWE-Bench Pro. Вместе с ней вышли компактная 5B модель для программирования, новые генераторы изображений и голосовые модели.
Интереснее другое. Последние годы Microsoft воспринималась прежде всего как главный партнер OpenAI. Теперь компания явно показывает, что хочет стать самостоятельной frontier-лабораторией. Не случайно анонс называется Building a Hill-Climbing Machine, а вместе с ним вышел технический отчет на 109 страниц (!).
Главная идея Microsoft звучит так: важна не конкретная модель, а способность постоянно создавать более сильные модели. Поэтому в техрепорте они подробно раскрыли архитектуру, RL-обучение, инфраструктуру, данные и результаты многочисленных экспериментов.
Модель обучалась без дистилляции от других LLM и без синтетических данных на этапе претрейна. А еще Microsoft показали любопытный эффект: лучший состав обучающих данных зависит от масштаба модели. Смесь данных, которая показывает лучшие результаты на маленьких моделях, может оказаться неоптимальной после масштабирования.