🚬 Software инженеры это вам: я нашел open-source агент для мониторинга ошибок, который сканирует продовые логи, находит первопричину и шлет сообщение в Slack со всем контекстом еще до того, как ты вообще заметишь, что что-то сломалось.

Сокращает простой в проде на 95%

Как это работает:

1. Забирает сырые ошибки из Sentry или Azure Log Analytics
2. Семантически группирует их по первопричине (20 ошибок превращаются примерно в 4 реальные проблемы)
3. Ищет в GitHub конкретные файлы кода, которые задействованы
4. Проверяет Linear на существующие тикеты, чтобы не плодить дубликаты
5. Пробегается по Slack в поиске прошлых обсуждений похожих инцидентов
6. Определяет критичность (S1-S4) и решает, алертить или подавлять
7. Отправляет в Slack обогащенные алерты со ссылками на код, статусом тикета и уровнем критичности

Агент можно гонять в проде как cron job каждые 5 минут.

Он построен поверх Airweave AI, это open-source слой для контекстного retrieval, который делает все инструменты семантически поисковыми для агентов.

Ключевая мысль: обычные тулзы мониторинга ошибок дают алерты, но не дают контекст. Airweave закрывает эту дыру, делая все инструменты и кодовые базы семантически доступными для поиска агентами.

Он подключается к 50+ источникам (GitHub, Linear, Slack, базы данных и т.д.) и дает агентам возможность искать по всем сразу одним запросом.

Профессор Дональд Кнут начал свою новую статью словами: "Шок! Шок!" 😨😨

Claude Opus 4.6 только что решил открытую задачу, над которой Кнут работал неделями, гипотезу о разложении графа из его книги The Art of Computer Programming.

Он назвал статью "Claude Cycles".

31 попытка. Примерно 1 час. Кнут прочитал вывод модели, оформил формальное доказательство и закончил так: "Похоже, однажды мне все-таки придется пересмотреть свое мнение о генеративном ИИ."

Человек, который написал библию computer science, только что это сказал. В статье, названной в честь ИИ.

Статья, кому интересно: https://cs.stanford.edu/~knuth/papers/claude-cycles.pdf

Один разработчик похоронил аргумент "ИИ не тянет большие кодовые базы".

Штука называется RepoMap в Aider.

- Генерит сжатую карту всего репозитория
- Упаковывает кодбазы на 100K+ строк в 4K токенов
- Показывает Claude, какие файлы реально релевантны
- Автоматически обновляется по мере правок
- Никакой настройки

ИИ понимает весь проект целиком, а не только те файлы, которые ты не забыл вставить. 👌

100% опенсорс

Прикольная, кастомная команда в Claude Code: /cost-estimate

Она сканирует твой кодбейз и сверяет с текущими рыночными ставками, чтобы посчитать, сколько бы стоил проект, если бы его делала обычная команда.

Смотрит на все API, интеграции, вообще всё.

Без ИИ: примерно 2,8 года. Примерно $650k.
С ИИ: 30 часов.

Вот сам markdown-файл.

✅✅✅

Новый репозиторий OpenAI: Symphony 😳

TL;DR: это оркестрационный слой, который опрашивает проектные канбан-доски на изменения и поднимает агентов под каждую стадию жизненного цикла тикета.

Вместо того чтобы промптить агента написать код и сделать PR, ты просто двигаешь тикеты по канбан-доске.

100% опенсорс

Что значит "Claude Code упал?" 😱

Cursor представили Automations для always-on агентов.

Можно запускать агентов по расписанию, по событиям из Slack, GitHub или любого MCP-сервера. Например, каждое утро получать ежедневный обзор своей активности в GitHub и Slack.

У Cursor теперь десятки агентов крутятся 24/7, что-то улучшают или мониторят за них.

Что умеют:
• поднимают cloud sandbox
• работают с вашими MCP и моделями
• сами проверяют результат
• используют memory tool и улучшаются от запуска к запуску

Но разве это не просто обычный cron job?

Ну, в каком-то смысле да 😛

Это периодическая джоба, которая запускается в своей изолированной sandbox-среде и имеет доступ только к тем инструментам, которые ты ей явно разрешил.

Плюс она может использовать любую модель, доступную внутри Cursor

Запустить можно через Cursor Automations, есть шаблоны и кастомные интеграции через webhooks/MCP.

Как вам такой хук, который добавляет в Claude Code прыгающий DVD-логотип каждый раз, когда он думает. 🤭

В копилку oпенсорс скиллов: PM Skills для Claude

100+ скиллов и команд, которые превращают ИИ в полноценного партнера для product management.

Не просто шаблонные промпты. Это структурированные скиллы, которые понимают PM-фреймворки.

8 плагинов, покрывающих весь PM лайфцикл:

→ Product Discovery: исследование problem space и solution space
→ Product Strategy: vision, business model, strategy docs
→ Execution: PRD, OKR, roadmap, sprint planning, user stories
→ Market Research: персоны, сегментация, TAM/SAM/SOM
→ Data & Analytics: когорты, A/B-тесты, анализ удержания
→ Go-to-Market: GTM-стратегия, beachhead, ICP, growth loops
→ Marketing & Growth: позиционирование, North Star Metric
→ PM Toolkit: включая ревью PM-резюме

Сделано для Claude Code и Cowork. Совместимо с Gemini CLI, Cursor, Codex CLI и Kiro. ✈️

30 правил безопасности для AI vibe coding 🪖