Post #1046
30
Очередной конкурент для Gemma 4 на основе Qwen 3.5 для запуска на машинках с 24-32гб памяти
Channel Public Channel
VE very vibe coding
@veryvibecoding
Канал Алексея Макрушина об экспериментах в области vibe coding и всего интересного, что есть в области AI, ML и тому подобного
- Subscribers
- 121
- Photos
- 463
- Videos
- 126
- Links
- 991
Showing posts older than #1047 · Back to latest
Older Posts 19 shown
Post #1045
32
В ближайшее время опять ждем: DeepSeek 4, GPT - 5.5. Ну и ответ от Антропика. Это должно быть очень круто
Post #1044
33
Еще немного рефлексии по поводу создания собственной базы знаний а-ля Карпаты
https://t.me/llm_under_hood/792
Telegram LLM под капотом Karpathy написал классный gist про использование LLM для ведения баз знаний: LLM wiki
Это отчасти совпадает с тем, как я использую OpenAI Codex для персонального ассистента (Personal OS v2), но есть и различия.
Схожее:
(1) формат хранения - markdown с ссылками… https://t.me/llm_under_hood/792
Post #1043
34
Forwarded from Неискусственный интеллект (Илья Склюев)
Claude, ты варвар
Посторонись, ИИ-редактор Паши Дурова! В дело вступили реальные игроки. Пользователи выяснили, что чат-бот Anthropic в режиме "пещерного человека" тратит в разы меньше токенов почти во всех задачах: например, 45 против 180 токенов в обычном веб-поиске.
Причина? Claude просто не расходует ресурсы на объяснение своих действий. «Задача. Готово. Забирай. Проблема удалить, пока». Никакой вежливости и лишних расшаркиваний. Только суть, только хардкор.
@anti_agi
Посторонись, ИИ-редактор Паши Дурова! В дело вступили реальные игроки. Пользователи выяснили, что чат-бот Anthropic в режиме "пещерного человека" тратит в разы меньше токенов почти во всех задачах: например, 45 против 180 токенов в обычном веб-поиске.
Причина? Claude просто не расходует ресурсы на объяснение своих действий. «Задача. Готово. Забирай. Проблема удалить, пока». Никакой вежливости и лишних расшаркиваний. Только суть, только хардкор.
@anti_agi
Post #1042
38
Все ругают Антропик за отказ запускать OpenClaw через Claude, но вот возможность подключить к OpenClaw Claude code через acpx никуда не делась… у меня все так и работает. Агент сидит на GPT-5.4, но может вызывать и Claude, и Gemini
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/9812
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/9812
Post #1041
35
Forwarded from Machine learning Interview
⚡️ Карпати собрал второй мозг на LLM
Андрей Карпаты, один из самых влиятельных людей в мире AI, поделился подходом, который может изменить то, как мы работаем с информацией. Он перестал тратить токены LLM на написание кода и переключился на нечто более интересное: построение персональных баз знаний с помощью языковых моделей.
Идея простая, но мощная. Карпаты собирает сырые данные из разных источников (статьи, научные работы, репозитории, датасеты, изображения) в директорию raw/.
Затем LLM инкрементально “компилирует” из этого вики – коллекцию .md файлов с четкой структурой директорий. Модель сама создает саммари, обратные ссылки, категоризирует данные по концептам, пишет статьи для каждого из них и связывает все между собой. Для конвертации веб-статей в .md файлы он использует расширение Obsidian Web Clipper, а все связанные изображения скачивает локально, чтобы LLM мог к ним обращаться.
В качестве IDE выступает Obsidian. Через него Карпаты просматривает сырые данные, скомпилированную вики и визуализации. Важный момент: LLM пишет и поддерживает все данные вики самостоятельно, человек почти не трогает это руками. Плюс Obsidian-плагины вроде Marp позволяют рендерить данные в других форматах, например в слайды.
Еще один крутой прием - LLM-«линтинг» вики. Модель прогоняет проверки здоровья базы, находит противоречивые данные, заполняет пробелы через веб-поиск, обнаруживает интересные связи для новых статей и постепенно повышает целостность данных.
Следующий логичный шаг - синтетическая генерация данных и файнтюнинг, чтобы LLM «знала» данные в своих весах, а не только через контекстное окно. Карпати считает, что здесь есть место для нового крутого продукта, а не просто набора скриптов. И с этим сложно не согласиться.
https://uproger.com/karpati-sobral-vtoroj-mozg-na-llm/
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Андрей Карпаты, один из самых влиятельных людей в мире AI, поделился подходом, который может изменить то, как мы работаем с информацией. Он перестал тратить токены LLM на написание кода и переключился на нечто более интересное: построение персональных баз знаний с помощью языковых моделей.
Идея простая, но мощная. Карпаты собирает сырые данные из разных источников (статьи, научные работы, репозитории, датасеты, изображения) в директорию raw/.
Затем LLM инкрементально “компилирует” из этого вики – коллекцию .md файлов с четкой структурой директорий. Модель сама создает саммари, обратные ссылки, категоризирует данные по концептам, пишет статьи для каждого из них и связывает все между собой. Для конвертации веб-статей в .md файлы он использует расширение Obsidian Web Clipper, а все связанные изображения скачивает локально, чтобы LLM мог к ним обращаться.
В качестве IDE выступает Obsidian. Через него Карпаты просматривает сырые данные, скомпилированную вики и визуализации. Важный момент: LLM пишет и поддерживает все данные вики самостоятельно, человек почти не трогает это руками. Плюс Obsidian-плагины вроде Marp позволяют рендерить данные в других форматах, например в слайды.
Еще один крутой прием - LLM-«линтинг» вики. Модель прогоняет проверки здоровья базы, находит противоречивые данные, заполняет пробелы через веб-поиск, обнаруживает интересные связи для новых статей и постепенно повышает целостность данных.
Следующий логичный шаг - синтетическая генерация данных и файнтюнинг, чтобы LLM «знала» данные в своих весах, а не только через контекстное окно. Карпати считает, что здесь есть место для нового крутого продукта, а не просто набора скриптов. И с этим сложно не согласиться.
https://uproger.com/karpati-sobral-vtoroj-mozg-na-llm/
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Post #1040
40
Интересный релиз от Google, жаль только, что для таких моделек 16Гб маловато..
https://t.me/How2AI/1602
Telegram How2AI ☕️ Google выкатила Gemma 4. И релиз жирный (на бенчмарках)
Линейка: 2B, 4B, 26B MoE, 31B.
На Arena в рейтинге опенсорс занимает такие позиции: 31B = #3, 26B = #6.
Google отмечает, что Gemma обгоняет модели в 20 раз крупнее (например Qwen 3,5 на 397… https://t.me/How2AI/1602
Post #1039
40
Обновления от лидеров второго эшелона - GLM 5V и Qwen 3.6. Могут пригодиться, если приходится использовать модели по апи..
Telegram Machinelearning ⚡️ Zai выпустила GLM-5V-Turbo: мультимодальную кодинг-модель.
Китайская Zhipu AI, работающая на международном рынке под брендом Zai, представила GLM-5V-Turbo - мультимодальную модель, которая обрабатывает изображения, видео и текст для кодинг-задач.
Не… Post #1038
36
Forwarded from Неискусственный интеллект (Илья Склюев)
Компактная LLM впервые вошла в топ-3 бенчмарка MERA
Новая Cotype Light 3 на 9 млрд параметров обошла на русскоязычных задачах даже модели на 100+ млрд параметров, набрав 0,792 балла из 1,0. Разрыв с Qwen3-235B-A22B на 235 млрд составил всего 0,003 в пользу последнего.
В MWS AI говорят, что их модель одинаково точно работает с текстом и визуальными данными в едином контексте: может обрабатывать договоры, технические чертежи, формы, изображения. За счёт этого на Cotype Light 3 удобно строить специализированных агентов: они смогут самостоятельно решать большие задачи на корпоративных материалах.
Фокус в релизе сделали на возможность дообучения под отраслевую специфику и развёртывания в закрытом контуре. Модель в стандартной точности (FP16/BF16) занимает около 18 ГБ видеопамяти. Это позволяет запускать инференс Cotype Light 3 на одном серверном ускорителе — без многокарточных конфигураций и специализированных кластеров.
В ходе тестирования MWS AI также подтвердила полную совместимость моделей семейства Cotype со всеми компонентами отечественных ПАКов, включая «Машину ИИ» от Скала^р (продукт Группы Rubytech).
@anti_agi
Новая Cotype Light 3 на 9 млрд параметров обошла на русскоязычных задачах даже модели на 100+ млрд параметров, набрав 0,792 балла из 1,0. Разрыв с Qwen3-235B-A22B на 235 млрд составил всего 0,003 в пользу последнего.
В MWS AI говорят, что их модель одинаково точно работает с текстом и визуальными данными в едином контексте: может обрабатывать договоры, технические чертежи, формы, изображения. За счёт этого на Cotype Light 3 удобно строить специализированных агентов: они смогут самостоятельно решать большие задачи на корпоративных материалах.
Фокус в релизе сделали на возможность дообучения под отраслевую специфику и развёртывания в закрытом контуре. Модель в стандартной точности (FP16/BF16) занимает около 18 ГБ видеопамяти. Это позволяет запускать инференс Cotype Light 3 на одном серверном ускорителе — без многокарточных конфигураций и специализированных кластеров.
В ходе тестирования MWS AI также подтвердила полную совместимость моделей семейства Cotype со всеми компонентами отечественных ПАКов, включая «Машину ИИ» от Скала^р (продукт Группы Rubytech).
@anti_agi
Post #1036
28
Forwarded from Data Secrets
Праздник опенсорса (теперь уже официального) продолжается: Google намекают, что сегодня выйдет Gemma 4 🔥
Post #1035
35
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Code 2.1.90 - добавили новую команду /powerup.
Запускаешь её - и прямо внутри инструмента получаешь интерактивные уроки по работе с Claude Code.
Выглядит полезно: можно учиться прямо в терминале, без переключений и гайдов на стороне.
Интересно, как это реализуют в VSCode и в десктопной версии Claude Code.
Еще полезное - Когда Claude накосячил - запусти /rewind, чтобы откатить изменения в коде
Пойду дальше копаться в новом релизе 👀
Релиз: https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2039493041979847023
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@data_analysis_ml
Запускаешь её - и прямо внутри инструмента получаешь интерактивные уроки по работе с Claude Code.
Выглядит полезно: можно учиться прямо в терминале, без переключений и гайдов на стороне.
Интересно, как это реализуют в VSCode и в десктопной версии Claude Code.
Еще полезное - Когда Claude накосячил - запусти /rewind, чтобы откатить изменения в коде
Пойду дальше копаться в новом релизе 👀
Релиз: https://x.com/ClaudeCodeLog/status/2039493041979847023
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@data_analysis_ml
Post #1034
28
Forwarded from Data Secrets
На базе утекшего кода Claude Code сделали полноценный опенсорсный инструмент OpenClaude
github.com/Gitlawb/openclaude
Это форк исходного слива, из которого убрали vendor lock-in. То есть теперь тот же самый Claude Code, со всеми сохраненными фичами и логикой, совместим с любыми моделями. В том числе локальными.
Уже 2к звезд на GitHub
GitHub GitHub - Gitlawb/openclaude: runs anywhere. uses anything runs anywhere. uses anything. Contribute to Gitlawb/openclaude development by creating an account on GitHub. github.com/Gitlawb/openclaude
Это форк исходного слива, из которого убрали vendor lock-in. То есть теперь тот же самый Claude Code, со всеми сохраненными фичами и логикой, совместим с любыми моделями. В том числе локальными.
Уже 2к звезд на GitHub
Post #1033
34
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
📌 Claude Code: подборка полезных материалов, чтобы стать ПРО.
Видео, репозитории, документация и книги. Без шума. Без мусора. Всё в одном месте.
🗂 Репозитории
Claude Code (официальный)
https://github.com/anthropics/claude-code
Claude Cookbooks
https://github.com/anthropics/claude-cookbooks
Ultimate Guide по Claude Code
https://github.com/FlorianBruhinux/claude-code-ultimate-guide
Подборка лучших плагинов Claude
https://github.com/quemsah/awesome-claude-plugins
Лучшие репозитории по Claude Code
https://mejba.me/locale/en?next=%2Fblog%2Fbest-github-repos-claude-code
📚 Гайды и документация
Обзор документации Claude Code
https://code.claude.com/docs/en/overview
Claude Code Handbook (freeCodeCamp)
https://freecodecamp.org/news/claude-code-handbook/
Полный гайд по Claude Code (2026)
https://claude-world.com/articles/claude-code-complete-guide-2026/
Практическое руководство по Claude Code
https://evakeiffenheim.substack.com/p/a-clear-guide-to-claude-code-for
Гайд для новичков по Claude Code
https://nxcode.io/resources/news/claude-code-tutorial-beginners-guide-2026
🎥 Видео
Полный гайд по Claude Code для новичков (2026)
https://youtube.com/watch?v=qYqIhX9hTQk
Полный курс по Claude Code — создание и монетизация (4 часа)
https://youtube.com/watch?v=QoQBzR1NlqI
Освой Claude Code за 30 минут
https://youtube.com/watch?v=6eBSHbLKuN0
Освой 95% навыков Claude Code за 28 минут
https://youtube.com/watch?v=zKBPwDpBfhs
Плейлист по Claude Code (от новичка до продвинутого)
https://youtube.com/playlist?list=PL4HikwTaYE0ETMaJqnNvm_2I3NEbexMDZ
Топ-6 советов для эффективной работы с Claude Code
https://youtube.com/watch?v=WwdlYp5fuxY
📖 Книги
Mastering Claude AI — практический путь
https://amazon.com/Mastering-Claude-AI-Practical-Journey/dp/B0FLJEY8BD
AI Engineering — Chip Huyen
https://amazon.com/AI-Engineering-Building-Applications-Foundation/dp/B0F3ZZTKG5
Claude Code Lab — production AI-приложения
https://books.google.com/books/about/Claude_Code_Lab.html?id=EOng0QEACAAJ
Сохрани - пригодится.
Поделись с коллегой и ускоришь кому-то путь в Claude Code.)
Видео, репозитории, документация и книги. Без шума. Без мусора. Всё в одном месте.
🗂 Репозитории
Claude Code (официальный)
https://github.com/anthropics/claude-code
Claude Cookbooks
https://github.com/anthropics/claude-cookbooks
Ultimate Guide по Claude Code
https://github.com/FlorianBruhinux/claude-code-ultimate-guide
Подборка лучших плагинов Claude
https://github.com/quemsah/awesome-claude-plugins
Лучшие репозитории по Claude Code
https://mejba.me/locale/en?next=%2Fblog%2Fbest-github-repos-claude-code
📚 Гайды и документация
Обзор документации Claude Code
https://code.claude.com/docs/en/overview
Claude Code Handbook (freeCodeCamp)
https://freecodecamp.org/news/claude-code-handbook/
Полный гайд по Claude Code (2026)
https://claude-world.com/articles/claude-code-complete-guide-2026/
Практическое руководство по Claude Code
https://evakeiffenheim.substack.com/p/a-clear-guide-to-claude-code-for
Гайд для новичков по Claude Code
https://nxcode.io/resources/news/claude-code-tutorial-beginners-guide-2026
🎥 Видео
Полный гайд по Claude Code для новичков (2026)
https://youtube.com/watch?v=qYqIhX9hTQk
Полный курс по Claude Code — создание и монетизация (4 часа)
https://youtube.com/watch?v=QoQBzR1NlqI
Освой Claude Code за 30 минут
https://youtube.com/watch?v=6eBSHbLKuN0
Освой 95% навыков Claude Code за 28 минут
https://youtube.com/watch?v=zKBPwDpBfhs
Плейлист по Claude Code (от новичка до продвинутого)
https://youtube.com/playlist?list=PL4HikwTaYE0ETMaJqnNvm_2I3NEbexMDZ
Топ-6 советов для эффективной работы с Claude Code
https://youtube.com/watch?v=WwdlYp5fuxY
📖 Книги
Mastering Claude AI — практический путь
https://amazon.com/Mastering-Claude-AI-Practical-Journey/dp/B0FLJEY8BD
AI Engineering — Chip Huyen
https://amazon.com/AI-Engineering-Building-Applications-Foundation/dp/B0F3ZZTKG5
Claude Code Lab — production AI-приложения
https://books.google.com/books/about/Claude_Code_Lab.html?id=EOng0QEACAAJ
Сохрани - пригодится.
Поделись с коллегой и ускоришь кому-то путь в Claude Code.)
Post #1032
42
Forwarded from Machinelearning
🌟 Alibaba выпустили Qwen3.5-Omni
Не мультимодальную сборку из отдельных компонентов, а единую нативную архитектуру, которая с первого слоя работает с текстом, изображением, аудио и видео одновременно.
Главное, что отличает модель от конкурентов: Audio-Visual Vibe Coding. Описываешь голосом в камеру что нужно сделать, модель генерирует рабочий код сайта или игры.
Плюс Script-Level Captioning, который превращает видео в полноценный сценарий с таймкодами и привязкой реплик к спикерам.
• По бенчмаркам Qwen3.5-Omni-Plus бьёт Gemini 3.1 Pro в большинстве категорий.
• По распознаванию речи WenetSpeech: 4.30/5.84 против 11.5/14.2.
• По пониманию аудио VoiceBench: 93.1 против 88.9.
•
• По зрению MVBench: 79.0 против 74.1. По тексту MMLU-Redux: 94.2 против 95.9 (тут паритет). Итого 215 SOTA-результатов по подзадачам.
Модель корректно реагирует на перебивание и не ломается от фонового шума), встроенный WebSearch и Function Calling, поддержка 74 языков в ASR и 29 в TTS.
Доступна через Qwen Chat, HuggingFace и API Alibaba Cloud.
Qwenchat: https://chat.qwen.ai
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5-omni
Hugging Face Offline Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Offline-Demo
Hugging Face Online Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Online-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #qwen
Не мультимодальную сборку из отдельных компонентов, а единую нативную архитектуру, которая с первого слоя работает с текстом, изображением, аудио и видео одновременно.
Главное, что отличает модель от конкурентов: Audio-Visual Vibe Coding. Описываешь голосом в камеру что нужно сделать, модель генерирует рабочий код сайта или игры.
Плюс Script-Level Captioning, который превращает видео в полноценный сценарий с таймкодами и привязкой реплик к спикерам.
• По бенчмаркам Qwen3.5-Omni-Plus бьёт Gemini 3.1 Pro в большинстве категорий.
• По распознаванию речи WenetSpeech: 4.30/5.84 против 11.5/14.2.
• По пониманию аудио VoiceBench: 93.1 против 88.9.
•
• По зрению MVBench: 79.0 против 74.1. По тексту MMLU-Redux: 94.2 против 95.9 (тут паритет). Итого 215 SOTA-результатов по подзадачам.
Модель корректно реагирует на перебивание и не ломается от фонового шума), встроенный WebSearch и Function Calling, поддержка 74 языков в ASR и 29 в TTS.
Доступна через Qwen Chat, HuggingFace и API Alibaba Cloud.
Qwenchat: https://chat.qwen.ai
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.5-omni
Hugging Face Offline Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Offline-Demo
Hugging Face Online Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3.5-Omni-Online-Demo
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #qwen
Post #1031
43
Forwarded from Tips AI | IT & AI
Не хватало конечно такой фичи: Claude Code умеет пользоваться не файлами, а самим пк.
Открывать приложения, печатать, делать скриншоты. Всё через CLI, без переключения на десктоп.
То есть клод написал код, скомпилировал, запустил приложение, прокликал, нашёл баг, починил, проверил фикс.
Пока только на Мак, и нужен Pro или Max подписка ✋
Включается через /mcp > computer-use.
Надеюсь, что в скором времени линукс и винду добавят.
[Документация]
@tips_ai #news
Открывать приложения, печатать, делать скриншоты. Всё через CLI, без переключения на десктоп.
То есть клод написал код, скомпилировал, запустил приложение, прокликал, нашёл баг, починил, проверил фикс.
Пока только на Мак, и нужен Pro или Max подписка ✋
Включается через /mcp > computer-use.
Надеюсь, что в скором времени линукс и винду добавят.
[Документация]
@tips_ai #news
- 🔥 1
Post #1030
41
Новость не совсем об этом, но то, что робота научили потеть… двигаемся в сторону механических людей..
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/9778
Telegram Machinelearning ✔️ Xiaomi показала обновленную бионическую руку для робота CyberOne.
Рука уменьшена в размерах на 60% и теперь практически совпадает по габаритам с ладонью взрослого человека.
Это не вопрос эстетики: при обучении робота через телеуправление оператором… https://t.me/ai_machinelearning_big_data/9778
Post #1029
48
Один очень простой промпт
Post #1028
51
Слушайте, тут со странной вещью столкнулся, но поскольку с нейронками в этом варюсь, напишу здесь.
Делаю пет-проект по переноске законодательства в граф, на основе онтологии, которая описывается триплетами: субъект - предикат - объект. С дополнениями, условиями, списками и пр. Типа такого: Орган регулирования - устанавливает - тарифы {в соответствии с Основами ценообразования}. Ожидаю и надеюсь, что эта структара поможет нейронкам лучше и надежнее понимать законодательство.
В этой системе, упрощенно, предикат - это глагол. У нас есть ограниченно количество сущностей, составляющих субъекты и объекты, и предикатов - глаголов. На этом и строится направленный (это важно) граф. Субекты и объекты - это вершины (сущности), ребра - предикаты (глаголы).
И для сущностей, и для глаголов формируются реестры, описываются свойства, формируются синонимы, типы и пр.
Так вот, собственно, в чем сидит заноза - раньше я слушал лекции по квантовой механике, и там все время возникали частицы - переносчики взаимодействия. И это было очень сложно понять. А у меня здесь в графе глаголы - ребра графа - как переносчики взаимодействия выступают, и как частицы тоже, потому что их свойства не сильно от свойств вершин отличаются.
В итоге не могу понять, это реально разумная аналогия или у меня крыша от вайбкодинга уже двигается... Но вообще красиво, я с этой мыслью даже смирился как-то.
Делаю пет-проект по переноске законодательства в граф, на основе онтологии, которая описывается триплетами: субъект - предикат - объект. С дополнениями, условиями, списками и пр. Типа такого: Орган регулирования - устанавливает - тарифы {в соответствии с Основами ценообразования}. Ожидаю и надеюсь, что эта структара поможет нейронкам лучше и надежнее понимать законодательство.
В этой системе, упрощенно, предикат - это глагол. У нас есть ограниченно количество сущностей, составляющих субъекты и объекты, и предикатов - глаголов. На этом и строится направленный (это важно) граф. Субекты и объекты - это вершины (сущности), ребра - предикаты (глаголы).
И для сущностей, и для глаголов формируются реестры, описываются свойства, формируются синонимы, типы и пр.
Так вот, собственно, в чем сидит заноза - раньше я слушал лекции по квантовой механике, и там все время возникали частицы - переносчики взаимодействия. И это было очень сложно понять. А у меня здесь в графе глаголы - ребра графа - как переносчики взаимодействия выступают, и как частицы тоже, потому что их свойства не сильно от свойств вершин отличаются.
В итоге не могу понять, это реально разумная аналогия или у меня крыша от вайбкодинга уже двигается... Но вообще красиво, я с этой мыслью даже смирился как-то.
- 👍 1
Post #1027
38
Forwarded from Data Secrets
NeuralDeep Skills: локальная база агентных навыков под ру-сервисы
Всем, кто пользуется агентами, 100% известна такая вещь, как skills.sh. Это огромная база скиллов агентов под любые сервисы. Ставишь – и агент уже умеет с ними работать из коробки.
Так вот, в российском сообществе давно напрашивался аналог под локальный стек. И его сделал наш друг и коллега по тг – Валерий @neuraldeep. Он в целом регулярно делает разные практичные штуки для разработчиков, и это как раз одна из них.
Итак, встречайте: neuraldeep.ru/
Это база, в которой будут собраны скиллы для работы с самими разными ру-сервисами. Туда уже залили интеграции под инструменты Яндекс, Битрикс24, 1С и другое, чем многие пользуются каждый день.
– Установка все так же происходит одной командой, все привычно и понятно
– Проект опенсорсный: туда можно просто прийти и залить свой скилл через GitHub (формат claude-skill)
– Есть модерация и базовые проверки безопасности
Из этого вполне может получиться что-то вроде стандартного слоя для агентных интеграций под рф-рынок. Если работаете с агентами – заходите попробовать или даже поучаствовать.
Проект -> neuraldeep.ru/
Гитхаб -> https://github.com/vakovalskii/neuraldeep
Следите за обновлениями в канале Валеры -> @neuraldeep
Всем, кто пользуется агентами, 100% известна такая вещь, как skills.sh. Это огромная база скиллов агентов под любые сервисы. Ставишь – и агент уже умеет с ними работать из коробки.
Так вот, в российском сообществе давно напрашивался аналог под локальный стек. И его сделал наш друг и коллега по тг – Валерий @neuraldeep. Он в целом регулярно делает разные практичные штуки для разработчиков, и это как раз одна из них.
Итак, встречайте: neuraldeep.ru/
Это база, в которой будут собраны скиллы для работы с самими разными ру-сервисами. Туда уже залили интеграции под инструменты Яндекс, Битрикс24, 1С и другое, чем многие пользуются каждый день.
– Установка все так же происходит одной командой, все привычно и понятно
– Проект опенсорсный: туда можно просто прийти и залить свой скилл через GitHub (формат claude-skill)
– Есть модерация и базовые проверки безопасности
Из этого вполне может получиться что-то вроде стандартного слоя для агентных интеграций под рф-рынок. Если работаете с агентами – заходите попробовать или даже поучаствовать.
Проект -> neuraldeep.ru/
Гитхаб -> https://github.com/vakovalskii/neuraldeep
Следите за обновлениями в канале Валеры -> @neuraldeep
- ❤ 1