Гений сделал плагин для Figma, который вытаскивает локальные стили (токены и переменные) и генерирует файлы DESIGN.md и SKILL.md — их можно интегрировать в любой ИИ-инструмент

- open-source под лицензией MIT
- работает с любыми основными ИИ-инструментами
- локальный алгоритм без API-вызовов

🔭🔭🔭

Это как Claude Design, только для электроники 🤯

Называется Blueprint. Пишешь, что хочешь собрать и он генерирует всё под проект на Arduino или Raspberry Pi.

→ схемы подключения
→ ведомость компонентов
→ пошаговые инструкции по сборке

100% бесплатно

Появился скилл /browser-trace, который даёт агенту полный доступ к наблюдаемости браузера: запись сетевых запросов, содержимого DOM, скриншотов и CDP-логов с выгрузкой в поисковую файловую систему.

Подходит для реверс-инжиниринга, автопоисковых циклов и мониторинга состояния.

https://skills.sh/browserbase/skills/browser-trace 😲

Возможности Gemini в Chrome выглядят довольно интригующе. 🔭

Можно просто писать инструкции, и Gemini будет выполнять действия снова и снова.

1. Создать через ввод / в панели Gemini
2. Написать инструкции
3. Ввести /<название-скилла>

После этого Gemini автоматически выполняет задачу, используя скилл.

Сценарии применения:

- сбор информации
- выполнение действий в веб-приложениях
- любые операции, которые доступны в браузере

Также можно использовать почту или аккаунт Google как контекст, что расширяет возможности автоматизации.

Функция скиллов Gemini в Chrome доступна на десктопе (Mac / Windows / ChromeOS).

Требование: язык браузера должен быть установлен на English (US).

Наткнулся на практический опенсорс курс на GitHub: Learn Harness Engineering 😐

Он раскладывает коллаборацию с ИИ на 5 механизмов: инструкции, состояние, валидация, область и сессии - каждая задача становится отслеживаемой, продолжаемой и проверяемой, без рандома в результатах.

Структура курса: 12 теоретических уроков + 6 практических проектов, всё проходит через одно десктоп-приложение, которое эволюционирует по мере сборки.

Начинается с базовых сравнительных экспериментов, затем постепенно собирается полноценное рабочее окружение; результаты каждого проекта используются в следующем и усиливают пайплайн.

Есть готовые шаблоны, тоесть можно сразу закинуть в свой проект и начать использовать, не проходя курс целиком.

SDK для Cursor уже тут 😁

Теперь можно собирать агентов на том же рантайме, оркестраторе и моделях, которые используются в Cursor, и управлять ими через TypeScript API.

Поддерживаются десктопное приложение Cursor, CLI и веб-приложение. Запуск возможен локально или в облаке Cursor на выделенной виртуальной машине, с любыми фронтирными моделями.

SDK Cursor доступен в публичной бета-версии для всех пользователей.

Также выложили в открытый доступ несколько стартовых проектов: агент для кодинга в виде интерфейса командной строки, инструмент для прототипирования и канбан-доску с агентной логикой.

Векторные базы данных не выполняют рассуждение.

Поиск top-k по семантическому сходству ранжирует фрагменты текста по отдельности относительно запроса. Это нормально для одношагового извлечения фактов, но ломается там, где ответ требует связывания информации из нескольких фрагментов.

Это видно в результатах FalkorDB GraphRAG-Bench. Наибольший разрыв на задачах Complex Reasoning (83.61) и Contextual Summarization (85.08) — типах запросов, где поиск должен проходить по связям между сущностями, а не оценивать чанки изолированно.

Полезно посмотреть внимательнее, если нагрузка связана с длинными текстами и составными ответами.

GraphRAG SDK с открытым исходным кодом 😌

NVIDIA раздаёт бесплатный доступ к API более чем к 50 моделям ИИ 🤯

Без банковской карты. Нужен только API-ключ

→ MiniMax M2.7, DeepSeek v4, GLM 4.7, Kimi, Nemotron, Llama, Gemma, Mistral
→ эндпоинт, совместимый с OpenAI API
→ работает с Cursor, Zed, OpenCode, Hermes

Настройка:
→ взять ключ на http://build.nvidia.com
→ base_url = http://integrate.api.nvidia.com/v1
→ добавить api_key = "$NVIDIA_API_KEY"
→ выбрать модель (например, minimaxai/minimax-m2.7)

Гений пересобрал почти весь core OpenClaw в одном workflow:

- 25 блоков
- 29 связей
- краткосрочная и долгосрочная память
- мультиканальность (Телеграм + Слак)

Ручной сборки не было. Стек полностью опенсорс. Можно запускать локальные модели, владеть всем end-to-end.

Полный разбор:

00:00 — вступление
01:00 — SimClaw в работе: планирование дня, поиск встреч, отправка письма
04:05 — возможность долгосрочной памяти
05:52 — внутри workflow: как всё связано
12:09 — сюжетный поворот
12:50 — сборка целого workflow через один промпт
15:42 — почему это операционная система для AI workforce
17:00 — попробуй сам

Опенсорс стек, который это всё запускает: https://github.com/simstudioai/sim 😬

Веб-сайты теперь можно вставлять прямо в Figma 😱

Это новая функция расширения html.to.design для Chrome:

1. захват любой веб-страницы или её части
2. «копировать в буфер обмена»
3. вставка напрямую в Figma

Самый быстрый воркфлоу для импорта веб-сайтов в Figma, который когда-либо был реализован

2000 файлов DESIGN.md из лучших продуктов мира, структурированные так, чтобы модель могла их читать и обучаться на них. Цвета, типографика, отступы, сетки и многое другое.

Бесплатно. https://styles.refero.design/ 🔫

Теперь Claude Code может читать полную документацию, не расходуя ни одного токена.

Для этого его нужно подключить к NotebookLM от Google через MCP.

Дальше идёт видео-гайд по настройке ⬇️

Анонс нового фреймворка с агентным харнессом: Flue

Flue концептуально похож на Claude Code, но полностью headless и программируемый. Нет требований к наличию оператора, нет терминального интерфейса и графического интерфейса. Один TypeScript.

При этом ощущается как работа с Claude Code: агенты выполняют задачи автономно, с минимальным количеством кода. Основная логика вынесена в Markdown - cкиллы, контекст и AGENTS.md.

По позиционированию ближе к Astro или Next.js, но для агентов. Он не привязанан к конкретному окружению выполнения.

Поддерживается деплой в разные рантаймы: Node.js, Cloudflare, GitHub Actions, GitLab CI/CD.

Изначально Flue использовался для внутренних воркфлоу в репозитории Astro. После экспериментов стало понятно, что такой слой абстракции нужен не только для одного проекта.

Вопрос, который поднимается:

сформировался ли рынок агентов до стадии перехода от библиотек к полноценным фреймворкам. 😬