Русский
Открыть в Telegram
Язык
EnglishУкраїнськаDeutschFrançaisEspañolItalianoPortuguês简体中文العربيةفارسی
Тема
Веб-версияОткрыть в Telegram
ВВайб Кодекс

Вайб Кодекс

@vibe_codeks · канал · Технологии · в индексе с 30.08.2026
Открыть в Telegram
3подписчиков
604постов за 30 дней
6 332постов в индексе
1 ноября 2026
Вайб Кодекс
Ребята, интересный вопрос. Заказал себе в Европе Iqoo Z11 turbo за 400€ на Snapdragon 8 gen 5 (не 8 gen 5 elite, конечно, но тем не менее). 16gb lpddr5x, 256 ufs4.1. Какие модели на нем лучше всего можно будет запустить локально? Ну кроме Bonsai 2 27B естессно? Какие идеи есть для использования оперативки и NPU. Здесь в ЕС интернет офигеть какой дорогой. В Греции безлимит от 24€/месяц и выше (2200₽+/1000грн+). Идея такая, что большую часть времени я буду в оффоайне без инета развлекаться чисто со смартфоном, использовать смартфон полностью автономно насколько это вообще возможно, без подключения к интернету. Тупо закачать на смартфон полный бэкап Википедии, использовать нейромодели вроде embedding 2 новой от гугла для поиска нужной актуальной информации и/или запускать небольшие модели в формате rwkw или какие там Qualcomm поддерживаются - чисто на NPU, чтобы было энергоэффективно, но при этом умная модель и локально решала все мои повседневные задачи как обычного Вайбкодинг Нормиса. Может, игры Windows накачаю на него же. Это реально тупо самое дешёвое, что я нашёл среди нормальных телефонов. Этот телефон вообще китаец. Но по сути, это самое лучшее, что я нашёл для локальной работы с нейросетями там У него есть обходная зарядка, так что буду запускать нейросети, играть и прочее - и всё это не убивая батарею смарта. Я думаю использовать на смартфоне приложение с передовой TTS моделью, которая будет крутиться чисто на NPU, например Silero TTS v5.5 ru или Shtorm_PocketTTS_RU v2. - аудиокнига на 20 часов озвучки весит ~ 700мб, что дохрена. А вот просто скачать текстовый вариант книги весит от 3-20мб. Модель будет крутиться на NPU и в оперативной памяти и я буду слушать аудиокниги с довольно хорошим голосом, занимая 0мб пространства на телефоне. Может, ещё какие-то ижеи для использования NPU есть? Ну там, может возможно апскейлить фильмы скачанные в низком качестве или ещё что-то в этом роде? Идея пользоваться телефоном чисто локально, получать … Читать полностью →
1 ·
Фотография
5 дней непрерывно работает над одним проектом (без нагрузки на субагентов, там они лишние на данном этапе) но очень долго все делает, потому и "хватает")))
1 ·
ему про 5% рассказали агенты :), которым люди бобровольно позволяют шариться по их компам
1 ·
Фотография
💻 OpenAI объединит лимиты ChatGPT и Codex — теперь они будут расходовать одну квоту С декабря 2026 года подписчики Plus, Pro и Business больше не смогут независимо использовать лимиты веб-версии ChatGPT и ИИ-агента Codex. Теперь активное программирование в Codex будет уменьшать доступный ресурс ChatGPT, а долгие разговоры с нейросетью — расходовать лимит для работы с кодом. Что изменится: • ChatGPT и Codex получат общий лимит, основанный на количестве токенов. • Быстрые ответы в режиме Instant не будут расходовать общую квоту. • Остаток лимита можно будет проверить в разделе «Настройки → Использование». • После исчерпания квоты придётся ждать обновления, покупать дополнительные кредиты или менять подписку. При этом точные размеры новых лимитов OpenAI пока не раскрыла. Новость уже вызвала недовольство пользователей, особенно разработчиков, которые привыкли одновременно работать с Codex и ChatGPT. Источник
1 ·
1 из 8 миллиардов Самое важное решение вашей жизни – выбор правильных родителей в правильной стране. Берите профессоров в Цюрихе, избегайте безработных в Лагосе, так вы проживете счастливее, здоровее и богаче. Наглядная иллюстрация этой максимы – симулятор человеческой жизни, корейский #стартапдня 1in8b. В начале партии сервер бросает монетку и выбирает вам случайное рождение по современной статистике: каждый шестой в Индии, каждый сотый в России. Дальше, опять же по статистике, с человеком происходят всякие события – болезни, встречи, расставания. Раз в пару лет на происходящее можно влиять: выбрать вариант образования, работы или решить с женой о декретном отпуске. Встроенная механика считает ваши финансовые накопления, оценивает здоровье, счастье и отношения с близкими. Скорость при разумных x16 – 4 секунды на год, 10 минут на жизнь с учетом пауз. Выиграть или проиграть нельзя, умирают все. Мне весьма повезло, родился в Израиле в семье среднего класса. Дальше отвечал так, как кажется следует из моего реального характера – и в итоге получил судьбу обычного бухгалтера. На пике карьеры свое агентство на двоих с партнером было. Трое детей. Женился в 30 с чем-то, развелся в 58. Миллиона долларов за всю жизнь в руках не держал. Умер в 82 года, метрика счастья почти всегда держалась в районе 90%. Сравните это с самой первой жизнью в истории игры: Нигерия, смерть от малярии в 5 лет. Проиграть, наверное, все-таки можно. Интерфейс проекта выглядит очень профессионально, ощущение как разработка на грант в пару миллионов долларов. Реально – вайбкод. Первая рабочая версия якобы с одного промпта была сделана, но с тех пор прошел месяц, и автор, видимо, без выходных работает. Игра хайпует. Рекламу основатель, конечно, никогда не запускал, но виральности оказалось достаточно, чтобы даже мой сын из ТикТока об 1in8b услышал. Зарабаток идет от необязательных донатов, порядка пары тысяч долларов в день автору сейчас прилетает. Если популярность проекта продержится хотя бы год –… Читать полностью →
2 ·
Диплом и двойник Профессор ВШЭ Сергей Зверев сказал на митапе в МосХаб Сколково, что к 2028 году вузы будут выпускать студента вместе с ИИ-двойником. Двойник создается при поступлении, учится вместе с человеком и после выпуска остается его личным ИИ-агентом, сообщил «Прайм» 28 октября. Пока это прогноз преподавателя, а не решение вуза. 🧠 Следи за Канал Терагерцы #ВШЭ #ИИ
2 ·
Фотография
😡 Глава Instagram* предупредил о растущей ненависти к искусственному интеллекту Адам Моссери признал, что ИИ вызывает всё больше тревоги, разочарования и гнева, особенно среди представителей творческих профессий. По его прогнозу, в ближайшие несколько лет негативное отношение к нейросетям будет только усиливаться. При этом Моссери признаёт и другую проблему: Instagram* пока не всегда умеет эффективно отличать качественный ИИ-контент от так называемого *AI slop* — массово сгенерированного цифрового мусора. Полностью запрещать нейросетевой контент платформа не собирается. Вместо этого Instagram* работает над маркировкой ИИ-аккаунтов и борьбой с дипфейками. *принадлежит экстремистской организации и запрещен Источник
2 ·
Сформулируйте один измеримый результат проекта. Создайте минимум двух консультирующих субагентов и одного независимого проверяющего. Для каждого опишите роль, триггер, вход, результат и границы. Создайте один Skill для повторяемого процесса минимум из пяти шагов. Защитите исходные данные от автоматического изменения. Получите наблюдаемый артефакт от каждого специалиста. Соберите полезный итоговый файл или приложение. Проведите независимую проверку и зафиксируйте решение человека. Что сдавать: папку проекта без конфиденциальных данных, файлы агентов и Skill, итоговый артефакт, отчёт проверки и короткую ретроспективу из 5–7 предложений: где делегирование помогло, что пришлось уточнить человеку и какое правило команды вы изменили бы перед второй версией. Вот такая будет домашка
2 ·
Кстати развернул на страте квена 3,8 flash.. честно, доволен как удав. 320 т/с полностью локальный, контекст 512к. Как агент-узбек (черновая работа, поиск, чтение, суммаризация) бля идеальный вариант
2 ·
Фотография
Anthropic, похоже, не может позволить OpenAI даже одного дня побыть в центре внимания, не попытавшись перетянуть его на себя. Не успели появиться первые упоминания GPT-6.2 Astra, как следом загадочным образом всплыла и Mythos 5.5. view-source: https://www.anthropic.com/claude/mythos Скоро? 👀
2 ·
Фотография
🤖 DeepSeek опубликовал своего внутреннего автономного и проактивного агента разработки поверх DeepSeek Harness как Super Agent. Bloomberg отметил, что если Anthropic не ответит на это, то может отстать в агентских технологиях от китайцев. DeepSeek Super Agent имеет более 1 миллиона строк кода, это крупная система и её надо тестировать и изучать, но общий концепт будущего ИИ-разработки DeepSeek вполне показал. Смысл Super Agent в том, что разработчик не только не пишет уже код руками, а не вмешивается вообще в разработку после постановки задачи. Фактически человек занят постановкой задачи и контролем результатов, всё остальное 100% автоматическое. Я также сторонник этой концепции, т.к. в своём фреймворке GRACE сейчас делаю большой акцент на предварительное планирование задания, далее автономная разработка, а потом очень сложные верификации корректности алгоритмов и соответствия их требованиям, но в разработке у меня агенты обычно автономные на блоках около 5.000–10.000 строк кода. DeepSeek Super Agent — проактивный агент, т.е. он сам пробуждается для работы без ваших команд, реагируя на заявки о багах или доработках. В любом случае, похвально, что DeepSeek выдаёт разработчикам то, на чём и обучает LLM и чем пользуется сам, даже если это сложные системы для обычных разработчиков. Не должен быть «сапожник без сапог», когда ты выдаёшь на рынок обвязку или агентов, а сами ими внутри вендор не пользуется. Если вендор верит, что его обвязки и агенты эффективны, то должен пользоваться сам. DeepSeek в своей статье представил также доказательства более высокой эффективности Super Agent на обработках входящих багов и change requests, что видно по графику. Даже если применимость его в разработке новых модулей ограниченная, но как агент поддержки приложений, вероятно, это самое мощное решение на рынке, но надо пробовать. Кто изучал уже, пишите в комментариях. https://x.com/DeepSeekHarness/status/2116857257245987236 https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-11-01/deepseek… Читать полностью →
2 ·
Ссылка
нажмите — покажем
Как попасть в ответы нейросетей: почему ответа в первом абзаце мало и как проверить начало страницы Как попасть в ответы нейросетей? Первым делом вам посоветуют дать ответ в первых строках страницы, а это значит браться за начало каждой страницы на сайте. Search Engine Journal пересказал анализ TJ Robertson из агентства TJ Digital на 193 507 ответах ChatGPT и ИИ-ответов Google (AI Mode и AI Overviews): процитированные страницы и правда чаще начинались с прямого ответа. Но против страниц, которые ИИ нашёл и не стал цитировать, разрыв небольшой, а сам Robertson считает это связью и причиной не называет. Переписывать весь сайт рано: сначала стоит проверить начало важных страниц, каждую по её целевому вопросу. Я опираюсь на логи замера ответов ИИ-моделей и аудит цитируемости страниц, так что для меня это рабочая задача. Читать далее #как_писать_текст_для_нейросети #попасть_в_ответы_нейросетей #geoperplexity #ответы_нейросетей #chatgpt #техническая_документация #llm #python | @habr_ai
2 ·
В
работа с dsh кодинг агентами - 400ч кодинг руками ибо dsh умер - 20ч
2 ·
2 ноября 2026
Вайб Кодекс
Фотография
Андрей Карпати устал от рекомендаций YouTube и всего за два часа создал собственную альтернативу с помощью Claude Code и Opus 5.5. Проект получил название HackerTube. Он собирает рекомендации видео из комментариев Hacker News за последние почти 20 лет. В результате получился каталог из 6454 видео, распределённых по 150 темам, с возможностью персонализированных рекомендаций. https://hackertube.org/
1 ·
Восемь полезных плагинов для DeepSeek Harness, которые значительно расширяют возможности DSH. Подборка охватывает поиск плагинов, генерацию изображений, долгосрочную память, удалённое управление и анализ контекста. 1. dshfind — поиск плагинов по категориям с возможностью просмотра информации о проектах и ссылок на авторов. 2. dsh-image-gen — генерация и редактирование изображений с помощью ИИ прямо в DSH. Также поддерживается работа с библиотекой изображений. 3. dsh-better-sidebar — улучшенная боковая панель с быстрым доступом к файлам, предпросмотру и терминалам. 4. dsh-mnemon — долгосрочная память для ИИ. Позволяет сохранять важную информацию, управлять памятью и проектной документацией, а также просматривать связи между воспоминаниями. 5. dsh-im — удалённое управление DSH со смартфона через чаты, включая WeChat и Feishu. Позволяет работать с DSH даже вдали от компьютера. 6. dsh-skills-manager — единый интерфейс для управления Skills: добавления, просмотра, редактирования и включения. 7. dsh-context — визуализация контекста с отображением его структуры, изменений и активности. Помогает отслеживать состояние текущей сессии. 8. dsh-deep-whale — тема оформления с аниме-персонажем Whale Girl, собственной цветовой палитрой и поддержкой светлого и тёмного режимов. Установка всех восьми плагинов, особенно последнего, позволит заметно расширить возможности DeepSeek Harness и сделать работу с ним приятнее. 😸
1 ·
Сук да чет не подумал, щас своего агента попрошу пережелать
1 ·
Фотография
Значит история: свой YouTube за пару часов работы агента Андрей Карпаты в пятницу вечером открыл Ютуб, увидел ленту из кликбейтных превью и одинаковых рекомендаций, и наутро попросил Клода собрать ему собственный Ютуб из видео, которые советовали на Hacker News. Так появился HackerTube. Opus скачал весь архив комментариев HN, потом Sonnet в Workflow прошелся по нему, выкинул спам и вытащил около 40 тысяч комментариев, где кто-то советует ролик. В итоге собралось 6454 видео по 150 темам, которые люди на HN рекомендовали друг другу с 2007 года. Превью там берутся из середины ролика, лица с открытым ртом и красные стрелки пропадают сами собой. Рекомендации For You работают без аккаунта и хранятся прямо в браузере, есть хоткеи, а данные всего сайта можно выгрузить и отдать своему агенту, чтобы он собрал вам такую же штуку под себя. Руками Андрей сделал две штуки: 1. создал API-ключ в Google Cloud, чтобы тянуть метаданные с YouTube 2. поднял VPS и купил домен. Так что, если сервис надоел, можно за выходные собрать себе свой, из того, что советуют люди, которым доверяешь. Осталось только найти эти выходные.
1 ·
Фотография
Ян ЛеКун оказался прав, но в этой индустрии никто не хочет говорить об этом вслух. Модель со 109 млн параметров превзошла модель с 72 млрд. Уже несколько лет ЛеКун утверждает, что масштаб модели сам по себе не заставляет её понимать окружающий мир. Meta сделала ставку на противоположный подход. В ноябре он покинул компанию и основал собственную лабораторию в Париже. В прошлый четверг он опубликовал доказательства своей теории. С 2024 года индустрия придерживается идеи, согласно которой достаточно обучать всё более крупные модели на текстах, изображениях и звуках, чтобы в итоге они сформировали одинаковое внутреннее представление об окружающем мире. Считалось, что всё решает масштаб. Но эту гипотезу никто так и не доказал. Рэндалл Балестриеро и Ян ЛеКун проверили её. И результаты показали, что дело вовсе не в размере модели. Решающую роль играет то, какие именно данные модель получает вместе друг с другом. Фотография и её описание представляют собой два разных способа передачи информации об одном объекте. Модели, обученные на таких парах, достигают нужного результата значительно быстрее. А вот два абзаца из одного документа не являются двумя представлениями одного и того же объекта. Модели, обученные на таких данных, достигают аналогичного результата гораздо медленнее и требуют значительно больше вычислительных ресурсов. Именно ко второму типу относится предсказание следующего токена. На этом принципе работают практически все современные чат-боты. В ходе экспериментов первый метод позволил достичь аналогичного уровня понимания всего на 21,6 млн примеров. Для обучения с предсказанием следующего токена потребовалось 900 млн. Более того, текстовая модель со 109 млн параметров сформировала представление об окружающем мире, которое оказалось ближе к представлению модели, обученной на изображениях, чем у языковой модели с 72 млрд параметров. В 660 раз меньше параметров. https://www.alphaxiv.org/pdf/2610.39302
1 ·
Может. Если в правилах написано запускать сабагентов через codex, опус просто выполнит ту же команду, ему всё равно, под какую модель их писали 🙂 Мы делаем zeroshot.sh, там шаги запускает движок, а не модель, и модель для каждого шага задаётся в конфиге. Так что процесс не зависит от того, какая модель сегодня главная.
1 ·
Ухожу из найма Почти 5 лет я проработал в аутсорс-компании: мы делали софт на заказ. Начинал backend-разработчиком на Node.js, а со временем занимался уже всем подряд: архитектурой, инфрой, фронтендом, клиентами, процессами, внедрением AI. Последний год мне всё сильнее хотелось заниматься только своими проектами. Работу в компании я перерос, а мои проекты стали приносить ощутимые деньги. Я понимаю, что сейчас не лучшее время отказываться от стабильного дохода. Но если получится, отдача будет больше, чем в спокойное время. Поэтому делаю то, что для меня сейчас разумнее всего: рассказываю, что умею, и знакомлюсь с людьми, которым могу быть полезен. Итак, чем я занимаюсь 👇 1. Курс "AI Coding для разработчиков" Учу разработчиков доводить с AI-агентами до результата большие задачи в реальном проекте и проверять, что сделано на самом деле. Подход называется Agentic SDLC: исследование → план → реализация → независимое ревью → приёмка. 2. KIT Partners: консалтинг по внедрению AI в разработку Недавно мы объединились с Костей Дорониным и Ильёй Румянцевым. У каждого за плечами годы в разработке, руководстве командами и работе с AI-агентами. Теперь собрали этот опыт в общую практику. Помогаем компаниям перейти от разрозненных экспериментов с AI к работе, которую команда может повторять: – диагностика процессов и выбор того, что менять; – обучение на реальных задачах команды; – настройка агентных процессов, контекста и проверок качества; – передача практики, чтобы команда дальше работала сама. Сейчас ищем первые компании, с которыми пройдём этот путь вместе. Для первых проектов готовы начать с небольшого пилота на одной команде, чтобы вы проверили подход до больших решений. 3. Открыт к предложениям – Проекты: внедрение AI Coding в команду, аудит процессов, корпоративное обучение. – Штатная роль: рассмотрю позицию Head of AI, AI Transformation Lead или AI-консультанта внутри компании. То есть роль, где я отвечаю за то, как команда работает с AI. На позицию разработчика п… Читать полностью →
2 ·
Видео
grokbot_city_content_factory.mp4 · 7.3 МБ
Обычно фабрики контента все привыкли представлять как конвейер коротких видео, где агенты режут ролики, клеят субтитры и пачкой раскидывают их по соцсетям. Вот еще один пример, но с бóльшим количеством возможностей. И виртуальным городом-офисом:) Все эти виртуальные офисы с агентами за столами кажутся бесполезной штукой, кроме того, что в них прикольно поиграть и позалипать, работать от этого агенты быстрее не начинают. НО для ознакомления здесь благодаря городу наглядно видно, из каких кусков состоит фабрика и как задача переходит от одного агента к другому. Вот кто там чем занят: - Scout сидит в Newsroom и ищет AI-новость дня, пока она еще не разлетелась - Hook пишет три варианта первой фразы, прогоняет их через Grok, и автору остается одним кликом выбрать лучший - Reply отвечает на комментарии - Reel рендерит видео в студии и сам относит его на почту - Post выкладывает тред с видео в X, и из здания вылетает бумажный самолетик - Ledger в банке считает, сколько принес каждый пост Сверху все это связывает пайплайн от найденной новости до подсчета денег и живой лог, в котором видно каждое действие агентов, а в отдельное окошко needs you падают только решения, которые нужны от человека. Нечто похожее я усердно строил несколько месяцев назад, но пока так и не дошли руки доделать, так как я закопался в харнессе системы, рассчитывая сделать ее самоулучшающейся, надо бы уже добить (город добавлять не планирую).
2 ·
Фотография
Интернетик и телеграмчик преподвзорвались новостью о том, что Андрей Карпатый написал свой YouTube за два часа.  Разбираемся, как работает HackerTube, сколько там видео, где они хранятся и какую роль во всём этом сыграл Опусянский. Начнём с главного: Карпатый не создавал новый YouTube. Он сделал альтернативный интерфейс для просмотра НЕКОТОРЫХ роликов, которые уже находятся на YouTube. Но с совершенно другой системой рекомендаций. И там всего 6 454 уникальных видео. Карпатому надоели рекомендации YouTube с кликбейтными обложками и однообразным контентом. Он решил собрать собственную какбы “видеотеку” на основе рекомендаций пользователей Hacker News, популярного сообщества программистов и технических специалистов. Как отбирались видео? Claude обработал архив из 43 миллионов комментариев Hacker News за 2007-2026 годы. Сначала система отфильтровала комментарии со ссылками на YouTube, затем с помощью Claude Sonnet проанализировала оставшиеся упоминания и отсеяла спам. В результате получилось около 40 тысяч упоминаний и 6 454 уникальных видео, распределённых по 150 темам. Именно столько роликов было в HackerTube на момент запуска. Это не весь YouTube, а небольшая тематическая коллекция. Причём многократные упоминания не гарантируют, что каждый ролик действительно хвалили. Где лежат сами видео? На обычном YouTube. Карпатый не скачивал и не размещал их на собственном сервере. HackerTube предоставляет каталог, поиск, рекомендации и интерфейс просмотра. Сами видеоролики воспроизводятся через YouTube. Можно искать видео по темам, получать персональные рекомендации, сохранять понравившееся и вести историю просмотров. Регистрация не требуется, пользовательские предпочтения хранятся в браузере. Вместо адских обложек авторов сайт показывает кадр точно из середины каждого видео. Как он это изваял? По словам Карпатого, на создание всего проекта ушло около двух часов. Он использовал Claude Code с Opus 5.5, которая координировала разработку. Для массового анализа комм… Читать полностью →
1 ·
Видео
TWMate.com-94f70d550227a96391039dbf27624643.mp4 · 1.5 МБ
ultrathink возвращается в Claude Code CLI. 🌈 Ранее эту функцию отключили, поскольку она казалась необычной и могла вызывать путаницу у пользователей. Однако разработчики решили вернуть её. Теперь если задача оказалась сложнее, чем вы предполагали, просто введите ultrathink, пока Claude ещё работает. Это повысит уровень reasoning до конца текущего хода.
1 ·
В
нахуй пусть идут со своим маркетингом. я плачу деньги чтобы меня агент наебывал, видать
1 ·
Открыть в Telegram Лента t.me/s Каталог площадок Искать в ChatCrawler

Открытая публичная лента из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Границы индекса · Убрать страницу из выдачи · Каталог · Поиск · Как мы считаем