Вайб-кодинг
13K subscribers
1.37K photos
383 videos
30 files
516 links
Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ

Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy

Связь: @devmangx
По контенту: @codingpepe

№ 6556925486
Download Telegram
Чувак завернул Claude Code в контейнер и поднял его в Kubernetes как автономного онколл-бота. Он следит за конкретными namespace, ловит ошибки в приложениях, сам заходит в под, делает хотфикс и в конце собирает отчёт. По факту получился инженер дежурства 24/7, только без кофе и бессонных ночей. 😊

Архитектура простая: дашборд + cronjob. Поведение задаётся через env-переменные — auth_mode (api_key/auth.config) и worker_mode (autonomous/watcher). Мониторит только те namespace, которые вручную разрешили.

В демке он запускается в autonomous mode: находит ошибку, патчит прямо в рантайме и заканчивает отчётом. Время реакции — около 3–5 минут. Автор проверил на двух кейсах: один простой, другой пожёстче.

Дашборд и прогоны можно глянуть тут

Репозиторий и пример k8s-конфигов (в том числе под ArgoCD) лежат в посте, тут же
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5👍21🤯3
Старший инженер Google выкатил документ на 424 страницы под названием Agentic Design Patterns.

Каждая глава подкреплена кодом и закрывает передний край разработки AI-систем:

→ цепочки промптов, роутинг, память
→ MCP и координация нескольких агентов
→ guardrails, reasoning, планирование

Это не блог-пост. Это полноценная программа. И она бесплатна.

PDF-версия кому нужна 📖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍19🫡3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ещё один проект на сегодня: разработчик показал just-bash (реализацию bash на TypeScript под AI-агентов.) Зачем?

Агентам удобно разбираться в данных через шелл, и это работает лучше, чем куча спец-тулов. Внутри grep, sed, awk и всё, что обычно нужно Claude Code или Cursor. Есть бинарь, оверлей-ФС, sandbox-режим и API совместимое с Vercel Sandbox.

Практика такая: агент запускает just-bash, копается в проектах, патчит, проверяет, не имея доступа к настоящей системе. Быстро, безопасно в рамках песочницы и без выхода за root. Большую часть кода написал Opus 4.5, сам автор всё не читал. 😊

Пакет: тут
Подробнее: тут

На видео показан пример агента, исследующего только что созданную кодовую базу.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
😁59
Forwarded from sulfuras
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Дообучи DeepSeek-OCR под свой язык

(все на локалке, 100%)

Большинство vision-моделей воспринимают документы как огромные последовательности токенов, из-за чего обработка длинного контекста получается дорогой и медленной.

DeepSeek-OCR использует контекстное оптическое сжатие, чтобы переводить 2D-лейауты в vision-токены. Это дает эффективную обработку сложных документов.

Это vision-модель на 3B параметров, которая дает 97% precision, при этом использует в 10 раз меньше vision-токенов, чем текстовые LLM.

И да, ее можно без проблем дообучить под свой кейс на одной GPU.

Я использовал Unsloth для эксперимента на персидском тексте и получил улучшение character error rate на 88.26%.

↳ Базовая модель: 149% character error rate (CER)
↳ Дообученная модель: 60% CER (на 57% точнее)
↳ Время обучения: 60 steps на одной GPU

Персидский был просто тестовым кейсом. Ты можешь подставить свой датасет под любой язык, тип документов или конкретную предметную область, с которой работаешь.

Все на 100% open source

Технический стек:

- UnslothAI для запуска и тонкой настройки модели
- LightningAI среды для хостинга и развертывания

Код и настройки среды можно найти здесь
👍15😭4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Prompt: Создать анимацию запуска ракеты: старт с зажигания двигателя и густого дыма, затем медленный отрыв от площадки с постепенным ускорением. Всё в одном HTML-файле на HTML/CSS/JS.

HTML Output (размер результата):

618 строк HTML (gpt-5.2-extended-thinking)
332 строки HTML (gemini-3-pro)
188 строк HTML (grok-4.1-thinking)
820 строк HTML (opus-4.5-thinking-32k)


Характеристики моделей:

- gpt-5.2-extended-thinking: Оценка 9.6/10. Reasoning Time: 22 c, общий ответ: 129 c, объём reasoning: 205 слов
- gemini-3-pro: Оценка 9/10. Reasoning Time: 10 c, общий ответ: 36 c, объём reasoning: 203 слова
- grok-4.1-thinking: Оценка 2.8/10. Reasoning Time: 6 c, общий ответ: 10 c, объём reasoning: 63 слова
- claude-opus-4.5-thinking-32k: Оценка 7.4/10. Reasoning Time: 72 c, общий ответ: 184 c, объём reasoning: 1353 слова


* Во всех тестах использовался самый первый “сырой” ответ модели, без доп.прогонов и уточняющих подсказок.

* GitHub с исходниками и метриками

* Время размышления замерялось вручную с момента нажатия Enter. На скриншотах таймер стартует только в момент начала инференса, поэтому цифры могут немного расходиться.
👀12😁1
Бесплатный API с моделями ИИ — без привязки карты.

✓ 1000 запросов в день к моделям OpenAI
✓ Есть Qwen 3, Kimi K2 и Llama
✓ Аудио, голос, reasoning и прочее

Сервис называется Groq → http://groq.com
1👍17
Antigravity: просмотреть изменения или принять всё

Я: принять всё, ооо
7😁69
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sandbox Mode

«Я могу запустить npm install?» [Allow]
«Я могу запустить npm test?» [Allow]
«Я могу прочитать этот файл через cat?» [Allow]
и так по кругу штук сто раз

/sandbox → границы заданы → Claude работает внутри

Один раз задаешь рамки. Дальше Claude спокойно крутится внутри них.
Максимальная скорость по принципу yolo при реальной безопасности

Узнать больше 🎁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
Если ты всё ещё проходишь мимо скилла dev-browser — зря спишь.

На 1 демо можно увидеть как GPT 5.2 в Codex программно шарится по документации Seedream_AI на ByteDance VolcEngine

1. npm i -g openskills

2. openskills install SawyerHood/dev-browser

3. openskills sync

Готово.
🫡5👍3
Предновогодний подгон от Грег Айзенберга: он написал пошаговый план по созданию мобильных приложений с помощью ИИ. ❤️

Это полноценная инструкция из 33 пунктов, как запустить свой ИИ-стартап:

1. Берёшь Claude Code, Rork, Vibecode и прочие инструменты, поднимаешь первый мобильный MVP в тот же день, как появилась идея.
2. Через Claude Code уплотняешь логику, закрываешь крайние кейсы, делаешь поведение предсказуемым.
3. Сразу продумываешь ключевое взаимодействие так, чтобы оно помещалось в 10 секунд записи экрана. Это новый «lean startup».
4. Смотри топовые короткие видео в своей нише и выпиши первые 3 секунды каждого — это входные хуки.
5. Демо вокруг хука, а не вокруг списка фич — меняем мышление.
6. Записывай простые демки прямо с эмулятора или устройства и выкладывай без полировки.
7. Короткие видео — твой канал обратной связи в реальном времени. Это важно.
8. Тестируй несколько хуков для одного и того же приложения до того, как снова трогать код.
9. Смотри в аналитике, где люди ставят паузу, пересматривают или пишут «wait what» — это сигналы, что им реально важно.
10. Скринь комментарии, которые понятнее всего описывают продукт, и используй эту формулировку дальше.
11. Скормите комментарии Claude Code и попроси сгруппировать фидбек в конкретные изменения.
12. Вкати минимальное изменение, которое делает демо понятнее.
13. Через Claude Code быстро внеси правки и перезапиши демо в тот же день (делает основатель, помощник или ИИ-аватар — не важно).
14. Повторяй цикл каждый день, пока приложение не станет объяснять себя без озвучки.
15. Пусть демо само станет механизмом дистрибуции. Это твой ориентир.
16. Вводи пейволл, когда появился интерес. Проверяем готовность платить.
17. Добавь один вопрос или мини-опрос в онбординг, чтобы создать ощущение вложенности.
18. Используй ответы, чтобы персонализировать первый результат под пользователя.
19. Покажи результат сразу после онбординга, чтобы было понятно, что ввод имел значение.
20. Сразу после первого использования дай одно чёткое инсайт-сообщение «зачем это вообще».
21. Сохраняй первый результат, чтобы возникло чувство владения и повод вернуться.
22. После появления ценности попроси о небольшом следующем шаге — усиливаем вовлечённость.
23. Популярные ответы из онбординга превращай в новые углы для демо-контента.
24. Покажи прогресс «до/после», даже в простом виде.
25. Дергай повторное вовлечение, когда результат реально изменился.
26. Дай способ экспортировать/шарить результат так, чтобы сохранялся контекст — помогает вирусности.
27. Улучшай онбординг-тексты с Claude Code по тому, что реально конвертит.
28. Хук зафиксирован, когда люди начинают объяснять приложение друг другу.
29. Увеличивай частоту публикаций, когда формат стабильно работает. Продолжай эксперименты.
30. Подстраивай продукт под то, что заходит в видео.
31. Коротко: Ship → демо → наблюдай реакцию → ужимай цикл → монетизируй → повторяй, пока не появится инерция.
32. Дальше, если повезло: PMF. Потом дивиденды, новые приложения (купить или собрать), или раунд, если хочется.
33. Всё. Ты собрал мобильное приложение с ИИ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14😁2👀2
Парень выкатил свежий блог про то, как выжать максимум из claude code 2.0 и агентских инструментов вообще. Завари чай и почитай для души 😈
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23🫡2
Команда Codex "/review" под капотом использует вот этот промпт:

https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-rs/core/review_prompt.md

Он довольно "не универсальный" и жёстко задаёт стиль, поэтому вместо этого можно попросить основного агента поднять суб-агента вручную:

codex exec \
-s read-only \
-m gpt-5.2-codex \
-c model_reasoning_effort="xhigh" \
"<review-prompt>"


Такой подход работает как универсальный суб-агент Codex под любую задачу: можно настраивать модель, конфигурацию, разрешения и так далее. 🛌
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Кто-то набил себе тату с этим маленьким парнем
😁20👍4😭3
Есть ли еще программисты, которые изучают основы, прежде чем позволить ИИ писать код за них?
😁35🫡13👍4