Вайбкодинг Эксперт


Channel's geo and language: Russia, Russian
Category: Education


Новости индустрии вайбкодинга и обсуждение проектов

Related channels

Channel's geo and language
Russia, Russian
Category
Education
Statistics
Posts filter


Forward from: Саша Гео
Записал видео об опыте создания CRM системы, которую делает ИИ-агент
VK video
YouTube


Forward from: Саша Гео
довольно крутой UX


Создаю систему агентов которые работают с моей картотекой и в отличие от встроенных агентов на платформы Notion и Buildin у моего Telegram интерфейс.
Он уже умеет находить что нужно в картотеке а если этого нет предлагает найти в сети и создать карточку с информацией.
Буду делиться успехами в этом направлении.


Forward from: Саша Гео
Шортс как работает ИИ-агент Buildin
Youtube
VK video


Forward from: Саша Гео
🚀 Buildin расширил AI-возможности: теперь доступен AI-агент
Buildin расширил набор инструментов для работы с искусственным интеллектом. Теперь в Buildin AI доступны отдельные режимы для работы с разными типами задач:
Image — работа с изображениями;
Slides — создание презентаций и слайдов;
Research — проведение исследований;
Spreadsheet — работа с таблицами;
Visualization — визуализация информации и данных.
Также стал доступен Buildin Agent — AI-агент для работы внутри Buildin.
Ещё одно важное нововведение — поддержка BYOK (Bring Your Own Key). Это возможность подключить собственный API-ключ поддерживаемой AI-модели и использовать её возможности непосредственно в Buildin.
Таким образом, AI-инструменты Buildin теперь охватывают не только работу с текстом, но и исследования, презентации, таблицы, визуализации и другие сценарии работы с информацией.
Buildin AI и BYOK уже доступны — можно пробовать новые возможности.




Forward from: Саша Гео
Сегодня произошел невероятный прорыв в моей Buildin.ai SMM-платформе, а именно ИИ-Агент, научился АВТОПОСТИТЬ! О том, как это работает в реальном времени я покажу скоро на видео. ) Я к тому, что коробочные решения с автопостингом теперь лишаются своего главного достоинства, а решения на базе Buildin напротив радикально выходят вперед )


Forward from: Саша Гео
У Buildin.ai скоро появится Web Clipper — браузерное расширение, которое сохраняет содержание страниц сайтов в Buildin.ai.

Я его тестировал на статьях интернет-журнала, товарах Ozon и роликах YouTube. Ошибок не обнаружил: свою функцию он полностью отрабатывает, страницы разного содержания и структуры одинаково хорошо сохраняются как в пространства, так и в базы данных внутри аккаунта.

Когда запись пишется в базу, клиппер ещё не умеет заполнять свойства базы, но разработчики говорят, что это у них в планах.

На этой неделе Web Clipper будет отправлен на публикацию в Google, так что скоро станет доступен для установки и использования.


Forward from: Саша Гео
Так как Codex оказался очень дорогим агентом, сегодня подключил агента вообще бесплатного ).
Напишу об этом статью, но все же как же круто это когда кто-то что-то делает за тебя ))
На скриншотах я показываю как терминале агента я ему ставлю задачу, а на другой картинке видно что он это уже сделал )


Forward from: Саша Гео
Что ИИ видит, когда получает данные целой базы?
Провёл эксперимент со встроенным ИИ Buildin.ai. Внутри базы «Контент» задавал всем моделям одинаковые вопросы:
— видят ли они данные базы;
— понимают ли её содержание и внутреннюю логику;
— как оценивают выстроенный медиапроцесс.
В эксперименте участвовали все шесть доступных моделей: Qwen3 256, Claude Sonnet 4.6, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, Gemini Flash и GPT Mini.
Все модели распознали в базе систему управления контентом и определили основную цепочку: идея → сценарий → материал → публикация → аналитика.
Самое интересное здесь — различия в ответах и глубине понимания контекста базы.
Claude дал самый критичный анализ: обратил внимание на перегруженные дедлайны, накопившиеся ИИ-идеи, снижение охватов и недостаточную детализацию статистики.
GPT Mini предложил наиболее практичную архитектуру дальнейшего развития: разделить материалы, публикации и аналитику, нормализовать теги, добавить шаблоны и автоматизации.
Остальные модели в основном верно описывали общую логику системы, но чаще ограничивались высокой оценкой и довольно общими рекомендациями.
Эксперимент показал главное: встроенный ИИ видит и понимает содержание базы. Записи, свойства и связи базы создают основу понимания контекста. Именно в этом заключается практическая ценность встроенного ИИ. Он способен отталкивать от реальных данных, а не предположений!
Качество выводов зависит от выбранной модели, а сами выводы конечно требуют проверки.
Если хотите увидеть, что именно ответила на мои вопросы каждая модель, переходите по ссылке


Одна база задач — ошибка?

Много лет я считал единую мастер-базу задач практически обязательным элементом любой системы. Но при развитии своей SMM-системы в Buildin.ai я понял, что задачи должны быть приватными.

Причина — совместная работа с дизайнерами, редакторами, копирайтерами и другими исполнителями, возможно внешними исполнителями. Им нужен контекст конкретного материала, при этом вся история проектов и внутренние процессы компании должны оставаться внутри команды.

В новом видео показываю:

— как устроены локальные задачи внутри публикации;
— что видит исполнитель при получении доступа;
— зачем системе отдельный Центр стратегии;
— как связаны цели бизнеса, аудитория, ключевые сообщения и контент.

Смотрите там, где вам удобнее:

▶️ VK Видео ▶️ YouTube

А как у вас организованы задачи: одна общая база или отдельные базы внутри проектов?
Почему я отказался от мастер-базы задач в своей SMM-системе
**0:01 – Введение** Приветствие зрителей и анонс новых возможностей SMM-системы. **0:15 – Локальные базы задач вместо единой мастер-базы** — Отказ от классического подхода с одной общей базой задач. — Причина: необходимость гибкости при работе с фрилансерами. — Решение: локальные базы задач для кажд...


В Buildin теперь можно подключать внешних AI-агентов: Codex, Claude Code, Cursor, VS Code Copilot и другие.
После подключения агент сможет прямо из диалога:
— искать и читать страницы в рабочем пространстве;
— делать запросы к базам данных;
— создавать и редактировать материалы;
— находить незавершённые задачи;
— загружать файлы и работать с содержимым Buildin.
Доступны два способа подключения: через Buildin Skill или MCP. Buildin рекомендует Skill: он расходует меньше контекста и проще авторизуется.
Я подготовил полный перевод инструкции с готовыми промптами и пошаговым подключением






2. trump-code ⭐️603
AI-проект.
💡 Использование AI для моделирования, анализа или генерации контента в высокополитизированном контексте. Важно как признак того, что AI становится инструментом политических коммуникаций, анализа и, возможно, дезинформации, формируя новый ландшафт рисков.

3. Design Agent by Lokuma ⭐️203
AI-агент для дизайна.
💡 Сдвиг от AI-ассистентов, которые лишь помогают дизайнеру, к автономным агентам, способным выполнять полные задачи. Угроза/возможность для рынка труда в креативных индустриях и пересмотр роли дизайнера как куратора AI.

4. Claude Cowork Projects ⭐️177
Проекты для совместной работы с Claude (AI от Anthropic).
💡 Показатель формирования экосистем вокруг конкретных больших языковых моделей (LLM). Важно как признак войны экосистем: ценность смещается не к самой сильной модели, а к лучшей платформе для совместной работы, интеграций и сообщества.

5. Murmur: репетиция звонков с ИИ ⭐️93
Тренажер для репетиции звонков с AI.
💡 AI выходит за рамки письменного контента в область развития мягких навыков (soft skills). Рынок видит спрос на гиперперсонализированные, безопасные (без осуждения) симуляторы для тренировки социальных взаимодействий, что особенно важно в эпоху удаленной работы.

6. Novi Notes ⭐️87
AI для заметок.
💡 Переосмысление категории note-taking: AI становится не дополнением, а ядром, которое активно структурирует, связывает и извлекает инсайты из пассивных записей пользователя. Борьба за то, чтобы стать вторым мозгом.

7. Caplo: субтитры и перевод ⭐️84
Инструмент для субтитров и перевода.
💡 Демократизация и коммодитизация функций, которые еще недавно были премиальными (автоперевод, транскрипция). Сигнал о насыщении базового рынка и поиске дифференциации через качество, специализацию на конкретных языках/диалектах или глубокую интеграцию в видеоплатформы.

8. Replit Agent ⭐️107
AI-агент от платформы Replit.
💡 Ключевой сдвиг: AI-агенты встраиваются непосредственно в среду разработки, становясь не отдельным сервисом, а частью IDE. Это меняет саму парадигму программирования, смещая фокус с написания кода на постановку задач и код-ревью.


📊 Тренды
📦 Open Source — 3
📌 Стартапы (SaaS/Platform) — 4
🛠 DevTools — 2
🤖 AI-инструменты — 8

#дайджест #itnews #аналитика


📰 IT-дайджест · 63 сигналов → 17

🔎 Главный сигнал
Сдвиг от централизованных AI-сервисов к специализированным, автономным и локальным AI-агентам
Рынок переходит от использования универсальных облачных AI-моделей к созданию узкоспециализированных, контекстно-зависимых агентов, которые работают автономно или на периферии. Это сигнализирует о зрелости экосистемы, где ценность смещается от базовых возможностей AI к их глубокой интеграции в конкретные рабочие процессы и нишевые задачи, часто с акцентом на приватность и автономность от центральных сервисов._

📦 Open Source
1. autoresearch-genealogy ⭐️792
AI-система для автоматического исследования генеалогии.
💡 Сигнализирует о растущем спросе на AI, способный не просто генерировать контент, но и проводить глубокие, многошаговые исследования в сложных, структурированных доменах с историческими данными. Это указывает на переход AI от творческих помощников к полноценным автономным исследователям.

2. any-auto-register ⭐️717
Библиотека для автоматической регистрации.
💡 Отражает потребность рынка в стандартизации и автоматизации рутинных процессов интеграции в экосистемах с растущим числом микросервисов и плагинов. Важность в снижении порога входа и технического долга при построении сложных распределенных систем.

3. We built a terminal-only Bluesky / AT Proto client written in Fortran ⭐️69
Клиент для децентрализованной соцсети Bluesky, написанный на Fortran.
💡 Это маргинальный, но важный сигнал: разработчики экспериментируют с крайними комбинациями (децентрализованные протоколы + устаревшие языки), чтобы протестировать границы совместимости и долговечности инфраструктуры. Подчеркивает тренд на устойчивость и независимость от модных стеков.


📌 Стартапы (SaaS/Platform)
1. Mindspend ⭐️97
SaaS для управления.
💡 Рынок насыщен базовыми SaaS-решениями. Появление новых игроков указывает на поиск незанятых ниш в управлении конкретными типами ресурсов или процессов, где стандартные инструменты неэффективны. Сигнал о фрагментации рынка B2B-софта.

2. optimo ⭐️72
SaaS-сервис.
💡 Продолжение тренда на гиперспециализированные SaaS-инструменты, решающие одну бизнес-задачу максимально эффективно. Важно как признак зрелости рынка, где компании готовы платить за точечную оптимизацию вместо монолитных ERP-систем.

3. Red Grid Link ⭐️37
P2P-трекинг команд через Bluetooth без серверов.
💡 Ключевой сигнал растущего запроса на полную офлайн-автономность и приватность в корпоративных инструментах. Ответ на риски цензуры, сбоев облаков и утечек данных. Сдвиг в архитектуре от cloud-first к edge-first.

4. Baltic shadow fleet tracker ⭐️45
Трекер теневого флота с live AIS и оповещениями о близости к кабелям.
💡 Рынок генерирует нишевые B2B/B2G-инструменты на стыке геополитики, логистики и безопасности инфраструктуры. Сигнал о коммерциализации инструментов мониторинга реального мира, вызванной ростом глобальной нестабильности.


🛠 DevTools
1. Vite+ Унифицированный инструментарий для веба ⭐️157
Унифицированный инструментарий на базе Vite.
💡 Показатель усталости рынка от фрагментации фронтенд-стека. Важность в движении к консолидации и стандартизации tooling, что снижает когнитивную нагрузку на разработчиков и ускоряет онбординг.

2. Contra ⭐️111
DevTool.
💡 Появление новых DevTools в условиях доминирования гигантов (GitHub, GitLab) указывает на существование болезненных точек в нишевых рабочих процессах (например, управление конфигурацией, безопасность цепочек поставок), которые крупные игроки закрывают недостаточно быстро.


🤖 AI-инструменты
1. nightingale ⭐️717
AI-проект.
💡 Название отсылает к медицинской тематике. Сигнал о глубокой интеграции AI в критически важные, регулируемые области (здравоохранение, диагностика), где важны не только точность, но и объяснимость, аудит и надежность.


📰 IT-дайджест · 70 сигналов → 13

🔎 Главный сигнал
Сдвиг от генеративного ИИ к операционному: рынок требует инструментов для внедрения, контроля и автоматизации AI-агентов
_Вместо очередных текстовых или графических моделей, топ проектов фокусируются на инфраструктуре для запуска, управления и интеграции AI-агентов в реальные бизнес-процессы. Это сигнализирует о переходе от фазы экспериментов к фазе промышленного внедрения, где ключевыми становятся надежность, безопасность и управляемость._

📦 Open Source

1. codex-manager ⭐️1146
Менеджер для организации и версионирования промптов и контекста LLM.
💡 Рынок осознал проблему 'дрейфа' и непоследовательности AI-агентов. Инструменты для контроля и воспроизводимости промптов становятся критической инфраструктурой.

2. FPGA soft-core of the Saab Viggen's 1963 airborne computer
Реализация на FPGA бортового компьютера истребителя 1963 года.
💡 Сигнал растущего спроса на детерминированные, проверенные временем и энергоэффективные вычислительные архитектуры.

📌 Стартапы (SaaS)

1. ProductBridge ⭐️69
SaaS-платформа для связи продуктовых данных или команд.
💡 Рынок требует специализированных, а не универсальных, AI-решений, встроенных в конкретные рабочие процессы.

2. Gaze Guard ⭐️62
Сервис для контроля внимания или конфиденциальности.
💡 С ростом числа AI-агентов возникает новая категория проблем — безопасность взаимодействия.

3. Joy for Gmail ⭐️56
Инструмент для улучшения работы с Gmail.
💡 Базовые рабочие инструменты (почта, календарь) стали полем битвы AI-агентов.

🛠 DevTools

1. clui-cc ⭐️852
Инструмент командной строки (CLI) для разработчиков.
💡 Профессиональный рынок удваивает ставку на CLI как на самый надежный и автоматизируемый способ взаимодействия.

2. Room Service ⭐️66
Инструмент для разработки, связанный с изоляцией сред.
💡 Критической проблемой становится управление изолированными, воспроизводимыми средами выполнения.

3. Visdiff ⭐️62
Инструмент для визуального сравнения.
💡 Рынок требует автоматизированных инструментов для сравнения визуальных выходов AI.

🤖 AI-инструменты

1. Сверхбыстрые песочницы для виртуальных машин ⭐️874
Технология для мгновенного запуска и остановки изолированных VM.
💡 Рынок движется к архитектуре, где агенты могут мгновенно активироваться и исчезать.

2. Duplicate 3 layers in a 24B LLM ⭐️241
Метод улучшения логического вывода без дообучения.
💡 Рынок ищет 'механические' хаки для улучшения существующих моделей.

3. P2P network where AI agents publish formally verified science ⭐️35
P2P-сеть для публикации верифицированных научных результатов.
💡 Рынок экспериментирует с децентрализованными системами верификации.

4. AI Edge agent instead of Wix ⭐️17
Замена конструктора сайтов на AI-агента на edge.
💡 Low-code платформы сами становятся жертвой автоматизации.

5. Cacheless - AI-powered Mac disk cleanup ⭐️53
AI для очистки диска на Mac.
💡 Рынок требует AI для управления инфраструктурой, созданной другими AI.

📊 Тренды
📦 Open Source — 2
📌 Стартапы (SaaS) — 3
🛠 DevTools — 3
🤖 AI-инструменты — 5

#дайджест #itnews #аналитика


📰 IT-дайджест · 90 сигналов → 14

🔎 Главный сигнал
Смещение от централизованных AI-платформ к специализированным, автономным и локально-исполняемым агентам
Рынок демонстрирует явный тренд на децентрализацию и специализацию AI-инструментов. Вместо универсальных облачных моделей растёт спрос на автономные агенты, работающие в браузере или управляющие внешними системами, что снижает зависимость от инфраструктуры крупных вендоров и открывает ниши для узкоспециализированных решений.

🤖 AI-инструменты
1. **Understand-Anything** ⭐️750
Проект для понимания чего угодно
💡 Сигнализирует о рыночном запросе на преодоление последнего барьера ИИ глубокого контекстного понимания вместо простого паттерн-матчинга, что критично для автономии агентов в сложных средах.

2. **March Madness Bracket Challenge for AI Agents Only** ⭐️60
Соревнование по прогнозам только для AI-агентов
💡 Рынок создаёт специализированные полигоны для тестирования и сравнения автономных агентов, смещая фокус с человеко-машинного интерфейса на машинно-машинное взаимодействие и оценку.

3. **Lumen Run PM Workflows with AI Agents**
Запуск рабочих процессов product-менеджмента с помощью AI-агентов
💡 Демонстрирует сдвиг от AI-ассистентов к AI-исполнителям, которые не просто предлагают идеи, а напрямую управляют бизнес-процессами, что меняет структуру операционной деятельности в компаниях.

4. **N0x LLM inference, agents, RAG, Python exec in browser, no back end**
Полноценный стек ИИ (вывод, агенты, RAG, выполнение Python) в браузере без бэкенда
💡 Критически важный сдвиг к полной клиентской стороне, который устраняет затраты на инфраструктуру, проблемы с приватностью и задержки, делая сложные AI-приложения доступными как статические сайты.

5. **QCCBot Android in a browser tab, with AI agent control**
Android в браузерной вкладке с управлением через AI-агента
💡 Рынок движется к созданию универсальных AI-операторов, способных управлять целыми операционными системами и приложениями, что превращает агентов из советников в прямых исполнителей задач на любых платформах.


🛠 DevTools
1. **OpenSquirrel** ⭐️1006
Проект с высоким рейтингом в категории Other
💡 Высокий рейтинг инструмента без явной категории указывает на рыночный голод в нишевых, но критически важных DevTools, которые решают узкие, но болезненные проблемы, не покрытые крупными фреймворками.

2. **Horizon GPU-accelerated infinite-canvas terminal in Rust** ⭐️58
Терминал с бесконечным холстом и GPU-ускорением на Rust
💡 Сигнал о переходе от тексто-ориентированных интерфейсов разработчика к визуальным и пространственным, что требует пересмотра фундаментальных инструментов в эпоху сложных мультимодальных и графовых данных.

3. **Pgit A Git-like CLI backed by PostgreSQL** ⭐️37
Git-подобный CLI, использующий PostgreSQL как бэкенд
💡 Рынок экспериментирует с заменой специализированных хранилищ данных (как у Git) на универсальные СУБД, что указывает на тренд конвергенции инструментов и стремление к единой, управляемой данным, инфраструктуре.

4. **Fatal Core Dump A debugging murder mystery played with GDB** ⭐️47
Детективная игра-головоломка для отладки с использованием GDB
💡 Отражает растущую сложность систем и необходимость превращать рутинные, сложные задачи (вроде отладки) в вовлекающие, геймифицированные процессы для привлечения и обучения разработчиков.


📌 Инфраструктура и поиск
1. **Antfly: Distributed, Multimodal Search and Memory and Graphs in Go** ⭐️84
Распределённый мультимодальный поиск, память и ...

#дайджест #itnews


📰 IT-дайджест · 43 сигналов → 20

🔎 Главный сигнал
Специализация и атомизация: рынок смещается от универсальных платформ к узким, глубоким инструментам с конкретными суперспособностями
Вместо создания очередных ChatGPT-обёрток или широких платформ, разработчики фокусируются на решении одной конкретной, часто технически сложной проблемы с максимальной эффективностью. Это сигнализирует о зрелости рынка, где ценность создаётся не доступом к базовой технологии, а её уникальной, глубокой интеграцией в конкретный рабочий процесс или технический стек.

📌 DevTools & Инфраструктура
1. **Zeroboot**
Sub-millisecond VM sandboxes using CoW memory forking.
💡 Сигнал о предельной оптимизации времени инициализации инфраструктуры. Рынок движется к состоянию, где вычислительные среды должны появляться и исчезать мгновенно, что критично для бессерверных архитектур, CI/CD и симуляций следующего поколения.

2. **Oxyde** ⭐️94
Pydantic-native async ORM with a Rust core.
💡 Конвергенция экосистем: высокоуровневый Python-интерфейс (Pydantic) соединяется с низкоуровневой производительностью Rust. Это тренд на создание 'гибридных' инструментов, где удобство разработки не жертвует runtime-эффективностью, что становится стандартом для высоконагруженных сервисов.

3. **GitClassic.com** ⭐️34
A fast, lightweight GitHub thin client (pages


📰 IT-дайджест · 73 сигналов → 15

🔎 Главный сигнал
Сдвиг от абстрактных AI-моделей к специализированным агентам и инфраструктуре исполнения
Рынок переходит от демонстрации возможностей базовых LLM к созданию специализированных систем, которые автономно выполняют реальные задачи, управляя внешними процессами и инструментами. Это сигнализирует о начале коммерциализации AI-агентов, где ценность смещается с генерации контента на выполнение операций и интеграцию в рабочие процессы.

📌 AI-инструменты и инфраструктура
1. **AutoResearchClaw** ⭐️705
Проект в категории Other с высоким рейтингом (705 звёзд).
💡 Сигнализирует о растущем спросе на автоматизацию исследовательских процессов с помощью AI, что указывает на переход от ручного анализа данных к автономным системам сбора и синтеза информации для принятия решений.

2. **OpenMAIC** ⭐️773
Проект с самым высоким рейтингом в списке (773 звезды).
💡 Высокий интерес к открытым альтернативам проприетарным AI-инфраструктурам показывает давление рынка на снижение стоимости и зависимости от вендоров, ускоряя демократизацию доступа к мощным вычислительным ресурсам для AI.

3. **Goal.md** ⭐️19
Файл спецификации целей для автономных coding-агентов.
💡 Появление стандартизированных форматов для постановки задач агентам отражает созревание рынка: фокус смещается с 'может ли агент писать код' на 'как эффективно им управлять и масштабировать', что критично для промышленного внедрения.

4. **Open-source playground to red-team AI agents** ⭐️23
Песочница для тестирования AI-агентов на уязвимости с публикацией эксплойтов.
💡 Рост инвестиций в безопасность AI-агентов до их широкого развёртывания — прямой сигнал, что рынок готовится к переходу агентов из стадии экспериментов в производственную среду, где надёжность и безопасность становятся ключевыми ограничителями роста.


📌 DevTools и языки программирования
1. **autokernel** ⭐️650
Проект, связанный с автоматизацией низкоуровневых операций (650 звёзд).
💡 Автоматизация работы с системными ядрами отражает тренд на абстрагирование сложности инфраструктуры, позволяя разработчикам фокусироваться на логике приложений, а не на ручной оптимизации, что ускоряет циклы разработки в эпоху облачных и гибридных сред.

2. **GDSL – 800 line kernel** ⭐️63
Минималистичное ядро, реализующее подмножества Lisp и C.
💡 Интерес к экстремально минималистичным и специализированным системам (data-oriented programming, Lockstep) сигнализирует о поиске альтернатив монолитным стекам для нишевых high-performance сценариев, особенно для встраиваемых систем и AI-инференса на edge-устройствах.

3. **Lockstep – A data-oriented programming language**
Язык программирования, ориентированный на данные.
💡 Разработка новых языков, сфокусированных на конкретных парадигмах (data-oriented), показывает, что рынок ищет более эффективные инструменты для обработки больших объёмов данных в реальном времени, что критично для AI/ML пайплайнов и симуляций.

4. **Claude Code plugin for .svelte files**
Плагин, обеспечивающий полную LSP-поддержку для файлов .svelte в Claude Code.
💡 Интеграция AI-ассистентов напрямую в инструменты разработки для конкретных фреймворков (Svelte) указывает на сдвиг от универсальных AI-помощников к глубоко контекстным, понимающим специфику стека, что резко повышает их практическую полезность для разработчиков.

5. **Try Gerbil Scheme in the Browser**
Запуск Gerbil Scheme непосредственно в браузере.
💡 Эксперименты с запуском нишевых и функциональных языков в браузере отражают тренд на стирание границ между средой разработки и средой исполнения.

20 last posts shown.