TGViewer
Channel Public Channel
Вайб-кодинг

Вайб-кодинг

@vibecoding_tg

Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ

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

Cотрудничество: @devmangx

РКН: https://clck.ru/3RRVfk
Subscribers
65.9K
Photos
2.2K
Videos
973
Links
1.6K

Showing posts older than #2246 · Back to latest

Older Posts 13 shown
Post #2245 5.86K
Подгон для хакеров: полностью автономный AI-хакер, который находит реальные эксплойты в ваших веб-приложениях.

Shannon показал 96,15% успешности на бенчмарке XBOW без подсказок, с учётом исходного кода.

Фичи:

» Полностью автономная работа
» Отчёты уровня пентеста с воспроизводимыми эксплойтами
» Покрытие критических уязвимостей из OWASP
» Динамическое тестирование с пониманием кода
» Работает на базе интегрированных security-инструментов
» Параллельная обработка для ускорения результатов

100% опенсорс 👁
  • ❤ 20
  • 👍 6
Post #2244 5.13K
Оп, Stream выложили в open-source Vision Agents - фреймворк для ИИ, который понимает видео в реальном времени.

Теперь можно заставить ИИ смотреть и анализировать видео с задержкой меньше 30 мс.

Комбинация YOLO + Gemini / OpenAI:
↳ спортивный коучинг
↳ обнаружение пожаров с дронов
↳ ассистенты для лайв-митингов

Почему это важно:

Большинство ИИ-приложений сегодня это текст или статичные картинки. Vision Agents - это понимание живого видео в реальном времени.

Подключение к звонку » около 500 мс. Задержка аудио и видео » меньше 30 мс.

Идеально для ИИ, которому важно видеть, что происходит прямо сейчас.

Реальный тайм-видео ИИ можно собрать буквально в ~5 строк кода:

agent = Agent(
edge=getstream.Edge(),
instructions="Coach golf swing",
llm=openai.Realtime(fps=10),
processors=[ultralytics.YOLOPoseProcessor()]
)


Пример установки — одна команда и готово:

uv add vision-agents


↳ Вот репозиторий
↳ А вот документация
  • ❤ 20
  • 🤯 7
  • 👍 3
Post #2243 4.33K
Работу с браузером в Antigravity тоже сильно прокачали с Gemini 3 Flash. Он стал заметно быстрее и лучше справляется с длинными агентными задачами

Вот Antigravity делает глубокое исследование по фронтиру Парето для моделей и пишет код, чтобы визуализировать результат.
  • ❤ 8
Post #2242 4.26K
Кстати, ещё в NotebookLM появился артефакт Data Table

Data Tables выкатились для всех пользователей тарифов Pro и Ultra (для бесплатных аккаунтов доступ появится в ближайшие недели).

Он позволяет автоматически собирать данные из ваших источников и формировать структурированную таблицу, пригодную для анализа и дальнейшей работы.

Готовые таблицы можно экспортировать в Google Sheets 🛒
  • ❤ 15
  • 👍 7
Post #2241 4.18K
Graphite, платформа для AI-код-ревью, подписала окончательное соглашение о присоединении к Cursor.

Команды договорились о партнерстве, чтобы быстрее развивать инструменты для совместной разработки и ускорять выпуск качественного софта.

Cursor расширяется 😊
  • 👍 19
  • ❤ 5
Post #2240 4.44K
😰 На днях, Google выпустила FunctionGemma — компактную модель для локального запуска

Языковая модель на 270 млн параметров, рассчитана на работу с функциями и инструментами.

Модель занимает около 0,5 ГБ оперативной памяти и может работать прямо на смартфоне, выдавая больше 50 токенов в секунду. Подключение к облаку не требуется, все вычисления выполняются локально.

FunctionGemma изначально ориентирована на сценарии, где модели нужно вызывать внешние функции и работать как часть агентной логики. Ее можно дообучать с помощью Unsloth, а затем разворачивать на мобильных устройствах или других системах.

Docs + Notebook: тут
GGUF: тут
  • ❤ 13
  • 👍 7
  • 🔥 2
  • 😭 1
Post #2239 4.17K
NotebookLM & GeminiApp

Теперь можно загружать ноутбуки NotebookLM напрямую в GeminiApp. Это удобно для:

- объединения нескольких ноутбуков в один
- генерации изображений или приложений на основе ваших ноутбуков
- развития существующих ноутбуков с подключением онлайн-исследований
- и других сценариев

Функция уже доступна, можно пробовать. 🤙
  • 👍 14
  • 🔥 3
  • ❤ 2
Post #2238 4.31K
Codex теперь официально поддерживает skills.

OpenAI внедряет стандарт SKILLs в Codex, недавно представленный Anthropic, для настройки конкретных и переиспользуемых инструкций для задач.

Поддерживаются два варианта установки:

» локально для себя: ~/.codex/skills
» на уровне репозитория: repo_path/.codex/skills

В Codex уже есть системные skills (plan, skill-creator, skill-installer), а также выложен набор курируемых skills от OpenAI. Установка через $.skill-installer

Примеры:

- реализация и валидация API-спек: notion-spec-to-implementation
- работа с тикетами Linear: linear
- автофиксы падений GitHub CI: gh-fix-ci

Фича доступна в актуальной версии Codex. 🍷
  • ❤ 11
  • 🔥 4
  • 👍 2
Post #2236 4.75K
Claude в Chrome теперь доступен для всех платных тарифов.

Плюс вышла интеграция с Claude Code.

Через расширение Claude Code теперь может тестировать код прямо в браузере и сразу проверять результат своей работы.

Плюс он видит ошибки на клиенте через логи консоли.

Попробовать можно так:
запусти /chrome в последней версии Claude Code.

Claude в Chrome работает в боковой панели, которая остается открытой во время серфинга.
Он использует ваши текущие логины и закладки, без отдельного контекста.

Попробовать: https://claude.com/chrome
  • 🔥 18
  • ❤ 6
  • 🫡 4
  • 🗿 1
Post #2235 4.21K
Claude и Codex, когда я понимаю, что на самом деле я — background agent:
  • 😭 26
  • 😁 15
  • ❤ 3
  • 🔥 3
  • 👍 1
Post #2231 4.58K
OpenAI выпустила GPT-5.2-Codex

Модель развивает сильные стороны GPT-5.2 в профессиональной работе и агентные возможности GPT-5.1-Codex-Max: кодинг, работа с терминалом, планирование. Сейчас это state-of-the-art на SWE-Bench Pro и Terminal-Bench 2.0.

Улучшения затронули и кибербезопасность. Ранее с помощью GPT-5.1-Codex-Max через Codex CLI была найдена и корректно раскрыта уязвимость в React, приводящая к возможной утечке исходников. GPT-5.2-Codex ещё более продвинут в этих сценариях.

GPT-5.2-Codex доступен в Codex для всех платных пользователей ChatGPT. Доступ к API ожидается позже. Параллельно идёт закрытый пилот с доступом к передовым кибервозможностям для проверенных defensive-команд. 🙏
  • 🔥 12
  • ❤ 5
  • 👍 4
Post #2230 4.45K
Google выложили официальный репозиторий MCP.

С реальными примерами и гайдами по развертыванию и использованию.

✓ Google Maps, Analytics, Gmail, Docs и другие сервисы
✓ Показывают, как поднять свой MCP за несколько минут

Полностью open source 🥴
  • 👍 23
  • ❤ 12
  • 🔥 6
Post #2225 5.38K
Представили Codebuff — агента для кодинга, который выжимает максимум из Opus 4.5.

На 100+ секунд быстрее (!) Claude Code на типовых задачах и при этом с лучшим качеством кода

Чистый терминальный UI без мерцаний (спасибо OpenTUI)

Специализированные сабагенты: file picker, best-of-n editor, reviewer

Вся магия Codebuff держится на трёх ключевых сабагентах. Начнем с file picker.

Claude Code может тратить минуты на шаринг по кодовой базе, делая десятки вызовов инструментов.
Codebuff делает иначе: скармливаем отдельной LLM (Grok 4.1 fast) сжатое представление всего репозитория.
За ~2 секунды она возвращает список из 12 потенциально релевантных файлов. ⌚️

Дальше другая модель (Flash) делает краткие саммари этих файлов, а основной агент решает, что реально читать.
В итоге Codebuff загружает максимум полезных файлов, чтобы получить контекст кодовой базы. Это одновременно ускоряет работу и повышает качество кода.

» Следующий компонент - multi-prompt editor.

Оркестратор запускает его сразу с несколькими стратегиями внесения изменений.
Под каждую стратегию поднимается отдельный агент, который пишет реализацию параллельно.
После этого selector-агент выбирает лучший вариант.

По тестам, эти реализации часто заметно отличаются друг от друга, и выбор лучшей реально сильно повышает качество результата.
Плюс selector может передать заметки о том, что было хорошего в альтернативных версиях и как это можно докрутить в финальной.

Этот агент очень экономичный » он переиспользует кэш промпта всей предыдущей беседы.

Мы копаем еще глубже и напрямую хачим, как LLM работают под капотом, ради производительности.
Implementor-агент пишет код в кастомном XML-формате для инструментов.
Это позволяет уложиться в один LLM-вызов для генерации всего кода, вместо цепочки шагов с нативными вызовом инструментов.

Итог = меньше задержек и ниже стоимость.

Честно, выжать больше из Opus 4.5 просто невозможно.

» Третий ключевой сабагент - code reviewer.

Он запускается inline, часто параллельно с агентами, которые делают typecheck и гоняют юнит-тесты.
За считанные секунды он быстро разбирает код, ловит баги, мертвые куски и показывает, где проседает качество

Вместе эти сабагенты (и несколько других, о которых тут не упомянули) позволяют Codebuff выдавать максимально сильный результат.

Opus 4.5, возможно, лучший кодинг-модель на сегодня.
А Codebuff - это когда Opus пристегнули к ракете.

Попробовать Codebuff:

npm i -g codebuff


Проект полностью open source, поддержан YC прошлой осенью.

Зацените. Реально интересно услышать, что вы думаете.
  • 👍 19
  • ❤ 10
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →