Бегущий вайб-кодер

История о том как вайб-кодинг спас тысячи компаний от взлома 🤔

Кто-то отравил Python-пакет LiteLLM, который скачивают 97 миллионов раз в месяц, и одного простого pip install было достаточно, чтобы утащить SSH-ключи, AWS-креды, крипто-кошельки, пароли от баз данных, git-учётные данные, историю шелла, SSL-приватные ключи и вообще всё.

А теперь внимательно: атаку обнаружили только потому, что атакующий -- криворукий кодер. Малварь жрала столько оперативки, что у кого-то упал комп. Если бы атакующий был хотя бы чуть умнее -- никто бы не замечал это неделями. НЕДЕЛЯМИ... Что он мог вообще натворить…

Этот чел, у которого и упал комп, стал спасителем тысяч компаний от того, чтобы у них угнали всю инфраструктуру. Он использовал Cursor с MCP-плагином, один из этих MCP-плагинов незаметно подтянул себе библиотеку litellm как транзитивную зависимость (то есть разработчик даже не писал pip install litellm и вообще не знал, что она появилась в его окружении). После краша он пошёл проверять пакеты и вот так это узнал весь мир.

Будьте осторожнее: каждый раз, когда устанавливаете любой пакет -- вы доверяете абсолютно каждой зависимости в его дереве. Любая может быть заражена. 🙀

С иронией на лице заявляю: вайб-кодинг тоже нас спас. Атакующий вайб-кодил и накосячил настолько, что атака не смогла работать тихо. В следующий раз такой ошибки уже не будет.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Следующий шаг который я хотел сделать в своём 1click OpenClaw это Kanban-доска для AI-агентов

Но в мире вайб-кода можно не спешить, а чуть-чуть подождать и то что тебе нужно обязательно появится у других

И вот мой бот в вечернем дайджесте скинул мне что чувак на Reddit показал свой софт где агенты создают задачи, ревьюят работу друг друга, общаются между собой, а ты наблюдаешь это всё на красивой доске

Как же нравится мне весь этот движ вокруг автономности ботов, когда они вместе пилят одну задачу, друг-друга проверяют - настоящая медитация для меня.

Может сам сделаю под себя, а может скоро появится опенсорс и уже не надо будет))

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Пока домой ехал с прогулки, он редизайн сделал, ну что за бот такой славный? 😄😄

Скоро кстати видос релизну про свои юзкейсы openclaw. Собрал 20 штук своих юзкейсов и запилит сайт со всеми актуальными юзкейсами интернета.

Если ждешь ставь 🔥

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

ИИ-агенты в нынешнем виде работают каждый сам по себе. Помимо этого, постоянно натыкаются на одни и те же проблемы. Агент начинает заново читать код, пробовать, падать, тратить кучу токенов и времени, хотя где-то на планете прячется другой агент, который уже это прошёл.

За последний месяц мои AI-агенты наступили на одни и те же грабли раз пятнадцать -- при этом Apify и Bright Data сломаны, Instaloader забанен, Instagram CDN протухает, а Garmin API выдаёт 429.

Не хватает в этом всём какого-то аналога Stack Overflow, где можно совершать этот обмен опытом. Сейчас все бегут к ChatGPT и подобным, а вопросов на стаке стало в разы меньше. Получается, ИИ произвёл матрифагию над стаком, а взамен ничего не оставил для себя же.

Поправочка: не хватало. Mozilla предложили решение с простым названием CQ.
Это именно стак, но для агентов. Перед тем как лезть в новую задачу, он прогоняет вопросы по общей базе, и если находит решение -- начинает его использовать, а если сам что-то открыл -- делится. Другие агенты подхватывают, оно набирает доверие и лайки. Чем больше агентов делятся -- тем умнее они становятся.

Технически они уже создали работающий прототип: плагины для Claude Code и подобных инструментов, локальный сервер для хранения, API для команды, интерфейс для людей (чтобы мы могли посмотреть и подправить). Всё можно запустить в контейнерах, открытый код.

Пока это ранняя стадия, они сами внутри компании тестируют, но идея нужная ВСЕМ НАМ: вместо того чтобы каждый агент заново изобретал велосипед и жёг ресурсы -- они коллективно учатся и делятся.

Эндрю Нга, кстати, тоже недавно говорил, что агентам нужен свой Stack Overflow. Это реально перспективно, особенно сейчас, когда агенты становятся как крипта в 2017.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Походу происходит формирование нового нарратива в сторону локальных моделей. Чел на видео запустил ИИ с 400b на iPhone 17 Pro. В целом всё ок -- это первое реальное доказательство, что можно запустить опенсорс-модель полностью локально на обычном смартфоне без облака, но это модель MoE, и всё же есть разница между обычной 400b-моделью:

В обычной модели -- все 400 миллиардов параметров работают одновременно при каждом ответе, а в MoE модель хоть и имеет 400b, но при каждом вопросе активно работает только маленькая часть -- 17 миллиардов (отсюда название Qwen3.5-397B-A17B). Выбирается только 4-8 самых подходящих экспертов, а остальные спят. По скорости и мощности она ведёт себя как модель в 17 миллиардов параметров (быстро и относительно легко), но знает столько же, сколько огромная 400-миллиардная.

Немного ввели в заблуждение, но и само достижение -- это уже серьёзный скачок в развитии AI-инженерии. iPhone 17 Pro имеет всего 12 ГБ оперативной памяти. Обычная 400b-модель требовала бы 200+ ГБ, но они смогли хранить 99% параметров на внутреннем диске, сжали до 3–4 бит на параметр, оптимизировали под чип Apple, а по мере ответа подгружаются только нужные эксперты с диска в процессор. В итоге модель использует ~400 МБ – 6 ГБ. 🤯

Главный плюс всего этого -- теперь любой может скачать модель и запустить её у себя на телефоне без облаков, без интернета. Через пару лет боюсь, телефоны будут умнее любой сегодняшней модели. Барьер уже сломан, будущее локальных моделей уже здесь.

Если не считать GPT-4, опенсорс-модели догоняют самые крутые закрытые модели в пределах 6 месяцев после их выхода. Это большая угроза для AI-компаний, но чудо для нас.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Тебя же тоже достало что агент тупит на длинных дистанциях? 😲

Ситуация: 3 дня назад DeepMind выпустили A Subgoal-driven Framework for Improving Long-Horizon LLM Agents где разобрались в проблеме которую замечали ВСЕ. Короткая суть этой проблемы в том, что агенты на длинных задачах превращаются в потери, которые знают только начало(задача задана) и конец(цель), а всю внутрянку так и не разбирают. Gut Stuck Midway жрёт 42-49% всех провалов. Агент часто зацикливается в браузере, либо уходит в философию вместо того, чтобы сделать следующий шаг.

Решение простое, просто разбивать большие задачи на промежуточные точки, агент идёт от чекпоинта к чекпоинту с перепроверкой что он прошёл и куда дальше. Плюсом в обучении стала штука под названием MiRA (в переводе это примерно: разметка вех для агента с усиленным обучением).

А чтобы всё было честно и не ломало стратегию используют специальный научный приём с "потенциальным формированием наград". За правильные действия бот получает +1 или +100, например.

Модель Gemma3-12B на тесте WebArena-Lite прыгнула с 6,4% успеха до 43%! Это больше, чем у GPT-4-Turbo (17,6%) и GPT-4o (13,9%). Проблема упала почти в два раза. Агент не блуждает как потерянный, а идёт по заранее размеченным точкам как нормальный профи.

И вот сегодня OpenClaw добавляют новую обнову (v2026.3.22), в которой появляется:

• Команда /btw, которая позволяет задать агенту быстрый вопрос, не ломая весь контекст текущей сессии;
• Таймаут подняли с 10 минут аж до 48 часов! Теперь он спокойно может ковыряться в суперсложной задаче, которая тянется часы и не отвалится.
• Добавили per-agent reasoning, и теперь можно менять глубину размышлений как и в обычных LLMках (fast, thinking, и тд). По умолчанию если чё у всех разные режимы, чтобы не тратить ресурсы зря и не ждать вечно.

Получаем итог: DeepMind объясняет почему агент теряется в простых задачах, а краб добавляет подцели, кнопку /btw, даёт 48 часов жизни и магазин скиллов. Идеальное совпадение.

Видео с юзкейсами и обсидиан особенно актуальны теперь.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Полный разбор .claude/ 🔫

В Claude есть папка .claude/, но почему-то большинство вайб-кодеров относятся к ней как к чёрному ящику. Знают, что такая папка есть, видели, как она появляется в корне проекта, но вряд ли открывали её, и уж вряд ли разбирались, что внутри. А там, целая гора вещей, которые смогут изменить ваш подход к работе (лично я сам юзаю только .claude/skills для агентов по разработке).

Проще говоря, это центр управления вашего проекта. Хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память Claude между сессиями. Как только разберёшься, что/где лежит и почему -- сможешь настроить Claude Code именно так, как нужно тебе или твоей команде.

Сразу важный момент: папок .claude/ две: одна как командный конфиг с коммитом в git (одни и те же правила для команды), и вторая -- глобальная, с личными настройками, локальными состояниями машины, историями сессий и авто-памятью.

Пойдём дальше по файлам/папкам и их предназначениях:

🛑 CLAUDE.md
Самый важный файл и первое, что читает Claude Code. Загружается в системный промпт и остаётся там весь разговор. Что написал -- то и будет делать.
Пиши команды сборки, архитектурные решения, подводные камни, соглашения по импортам и структуру папок. Не пиши то, что должно быть в конфиге линтера или длинные теоретические объяснения.

❗️Оптимальный размер -- до 200 строк. Больше -- модель начинает путаться.

🛑 CLAUDE.local.md
Личный файл только для тебя, он не попадает в репо. Удобно, если у тебя свои предпочтения, которые не нужны всей команде.

🛑 Папка rules/
Когда CLAUDE.md разрастается до 300 строк -- разбиваешь инструкции по отдельным файлам: code-style.md, testing.md, api-conventions.md. Каждый загружается автоматически, каждый редактирует нужный человек. Никто никому не мешает.

🛑 Папка commands/
Создаёшь свои slash-команды. Файл review.md становится /project:review. Коммитятся и доступны всей команде. Удобно для стендапов, commit-сообщений, security-сканов.

🛑 Папка skills/
Skills запускаются сами, когда задача подходит под их описание -- не нужно вводить команду вручную. Сказал "проверь PR на безопасность", Claude сам понял и вызвал нужный skill. Личные skills в ~/.claude/skills/ работают во всех проектах.

🛑 Папка agents/
Субагенты для сложных задач. Каждый -- отдельный файл со своим промптом и набором инструментов. Запускается в изолированном окне, не засоряет основную сессию. Security-аудитору рекомендую давать только Read, Grep и Glob.

🛑 settings.json
Управляет правами Claude: что может запускать, что читать, где спрашивать разрешение. settings.local.json -- то же самое, но только для тебя, не коммитится.

🔥 Бонусом, практическая настройка с нуля:

1. Запусти /init внутри Claude Code. Он сгенерирует стартовый CLAUDE.md, прочитав твой проект. Отредактируй до самого необходимого.
2. Добавь .claude/settings.json с allow/deny правилами под твой стек. Минимум -- разреши команды запуска и запрети чтение .env.
3. Создай одну-две команды для воркфлоу, которые используешь чаще всего. Code review и фикс issue -- хорошие стартовые точки.
4. Когда проект растёт и CLAUDE.md переполняется -- начни разбивать инструкции на файлы в .claude/rules/. Скопируй их по пути, где это имеет смысл.
5. Добавь ~/.claude/CLAUDE.md со своими личными предпочтениями. Что-то вроде "всегда пиши типы перед реализацией" или "предпочитай функциональные паттерны классам".

Этого реально достаточно для 95% проектов. Skills и агенты появляются, когда есть повторяющиеся сложные воркфлоу, которые стоит упаковать.

Оригинал из твиттера можете почитать тут, пост чела набрал уже больше 2х лямов просмотров.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Почти 2 месяца назад Сэм Альтман сказал своим сотрудникам о сокращении найма. Он посчитал, что сможет делать гораздо больше меньшим числом людей. Сегодня OpenAI объявили, что к концу года планируют почти удвоить свой штат сотрудников (с 4 500 до 8 000).

Интересно, что же пошло не так. Желание заменить большинство оказалось обманкой, которую мы сами себе внушили.

Значит, либо ИИ просто недостаточно хорош для этой работы, либо Anthropic так сильно их напугал, что они выбросили весь свой план в мусорку.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Ниче се, есть платформа для ИИ-агентов, где они вместе грызут нерешённые научные задачи.

Агентов сделали на основе личностей известных учёных, ну там Эйнштейн, Фейнман и подобные. Построили для них платформу типа Kaggle, где они могут свободно кидать идеи, соревноваться и работать сообща.

За 30 минут агенты нашли лучшее на сегодня решение задачи Эрдёша о минимальном перекрытии. С каждым днём они становятся всё умнее и умнее. 🤯

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Anthropic выпустил Claude Code Channels -- управление Claude Code через Telegram и Discord. В preview.

Забавная деталь: Ethan Mollick из команды Claude открыто пишет что они учатся у OpenClaw. Это уже не впервые, он также упоминал OpenClaw в других постах, например, что Claude Cowork Dispatch покрывает 90% того, зачем он использовал OpenClaw, но безопаснее.

Channels пока что простенький мессенджер для кода, до OpenClaw ещё идти, но ребята на правильном пути. Краб уже как личный AI-компьютером с мозгами, памятью и автоматизацией, и сравниться с ним тяжеловато. 😄

Но сам факт, что Anthropic, компания за $380 миллиардов берёт идеи у open-source проекта одного человека уже говорит о многом. Валидация? Ещё какая.

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Экосистема вокруг агентов растет каждый день. Теперь Visa Crypto Labs запустили CLI и теперь ИИ-агентам не нужно будет регаться в шлюзах (типо Stripe/PayPal), не нужно хранить секретные ключи, айдишки мерчантов и подобное, а это сокращение рисков безопасности, уже плюс.

Из ключевого, что открывает вообще эта Visa CLI:

🛑 Агент сам решит, когда и сколько заплатить, без участия человека.
🛑 Оплатить API генерации изображений (Midjourney, Flux, DALL·E и т.п.) когда кредиты кончились.
🛑 Купить облачные ресурсы (GPU на RunPod / Vast.ai / Lambda Labs и т.п.).
🛑 Доступ к платным data feed'ам (инфляция, погода, финансовые данные).
🛑 Музыка/видео генерация по API.
🛑 Микроплатежи между агентами (machine-to-machine payments).

Если раньше почти всегда требовались секретные ключи, предоплаты, человек в цепочке, то сейчас же фокус на простоту и нативность, без лишних заморочек. Вместо секретных ключей -- криптографическая подпись каждого запроса (RFC 9421 стандарт).

Пока нету точного синтаксиса кода, но идея примерно такая:

visa pay <сумма> <валюта> --url <сервис> --description "AI bought computer"

Доступ только по заявке через GitHub-аккаунт. Это закрытая бета со многими ограничениями, поэтому есть лимиты и пока мало публичных примеров кода. В любом случае, билдерам на заметку. 😎

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

🔥 Anthropic пообщались с 81 000 человек из 159 стран и узнали, что они хотят от ИИ

В декабре они пригласили пользователей сlaude.ai (80 тысяч человек) поговорить с Anthropic Interviewer -- специальной версией Claude, которая и проводила это интервью, логично. Если я правильно понял, то это самое большое и самое многоязычное качественное исследование в истории. И впервые, чтобы ИИ смог собрать глубокие открытые интервью в таком объёме.

Большинство желаний людей сводятся к одному: они хотят, чтобы ИИ помог жить лучше, а не просто работать быстрее. Вот понимая такие вещи -- что хотят люди -- Anthropic сейчас выстраивает более точную модель развития, а вы, в свою очередь, прочитав этот же отчёт, сможете так же понимать, в какую сторону брать фокус, а в какую даже не стоит тратить время.

Почти каждый десятый человек описывал позитивную картину, где ИИ лечит болезни, делает экспертизу доступной всем, укрепляет институты. Anthropic говорят, что если в каком-то моменте модель создаёт разрыв между желаниями людей и тем, что есть сегодня, -- они это исправляют в сторону первых. При этом глобальные последствия, такие как экономические, -- явные сигналы, по которым они планируют новые исследования и пересматривают свои взгляды.

Кстати, исследования такого рода создают новую форму социальной науки в гигантских масштабах. Обычные опросы и анализ использования показывали, что люди делают с ИИ, а открытые интервью помогают понять "почему". Например, маленький бизнес по всему миру с помощью Claude возвращает себе время на детей и пожилых родителей, водители грузовиков строят новые карьеры, учителя в бедных школах теперь могут давать детям больше, чем сами могли когда-либо. Так может мы наконец-то сможем больше ценить эти моменты?

Уже сейчас ИИ меняет жизни, но чтобы он пошёл хорошо, нужно слушать такие исследования и строить технологию так, чтобы она усиливала человека, а не заменяла его. Их следующий эксперимент с Anthropic Interviewer будет смотреть именно на это: как Claude реально влияет на благополучие людей со временем, действительно ли он делает жизнь лучше так, как люди хотят, и как можно сделать это ещё эффективнее.

Полное исследование можете почитать здесь. Там же есть и стена цитат людей из всего мира, где они оставили своё мнение. Очень интересно почитать, на самом-то деле)

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Смотрите, ещё совсем недавно я писал про то, как такие платёжки, как Stripe, входят в платежи между ИИ-агентами. Получается, прошло 2 месяца, и теперь Stripe вместе с Tempo запустили Протокол Машинных Платежей (MPP).

С помощью протокола ИИ-агенты самостоятельно смогут платить за услуги в интернете. Участия человека для этого больше не нужно.

Агенты всё чаще начинают заменять нас в ненужной рутине (серфить по сети, отправлять письма, заказывать что-то), отсюда и необходимость в протоколах. Логика работы максимально простая: агент запрашивает ресурс или конкретную услугу, а сервис отвечает: "окей, держи счёт". Легко и просто, без людей в цепочке.
Вот примеры сервисов, которые уже сейчас на MPP:

// Browserbase -- агент запускает браузер и платит за каждую сессию.
// Postalform -- агент платит, чтобы отправить обычное бумажное письмо.
// Prospect Butcher Co. -- агент заказывает сэндвич с доставкой по Нью-Йорку.
// Stripe Climate -- агент может сделать взнос на экологические проекты.

Принимать оплату можно как в крипте (стейблкоины), так и обычными картами или через рассрочку. Теперь агенты такие же покупатели в интернете, как и мы. 🙂

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Только что проплыл 3 км и вышел из воды почти не уставшим. Кажется, я начинаю чувствовать что прихожу в форму.

Но это пост не про тренировку. Это скорее мысли после неё. Это пост про эмоции.

Хочу сказать пару слов благодарности. Всем кто подписался. Всем кто сидит в чате и активничает. Кто оставляет реакции. Кто пишет комментарии на ютубе и пришел сюда оттуда. Кто пишет мне в личку и предлагает проекты. Спасибо за новые знакомства и за движуху, и за многое другое.

Просто потому что впервые за долгое время я просыпаюсь утром и первая мысль не про тревогу. А про то как я много хочу сделать сегодня. Проекты, идеи, вайб-код. Как ребёнок которому подарили робота.

Спасибо вам за то что снова зажгли во мне искру, которая как казалось мне, потухла безвозвратно.

Без всех вас я бы не смог делать то что я делаю, а ведь мы только начали. 😉

Обнял, погнал закрывать белково-углеводное окно пиццей, плотно причем. 😂😂

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал

Например, домашняя камера: ставишь Pi с камерой у двери, OpenClaw подключается к ней как нода. Спрашиваешь из Telegram "кто там звонил?" — агент делает снимок или анализирует последний кадр.

Или мониторинг: камера на 3D-принтер, агент проверяет раз в час не отклеилась ли деталь. Или на серверную стойку — "покажи индикаторы".

По сути, любое место где нужны "глаза" для агента, но тащить туда полноценный комп — оверкилл.

Китайцы уже в киберпанке. 😁

📱 Youtube | 💬Чат | 📱 Канал