😮 Что нового в мире ИИ

🟡 Anthropic научила агентов учиться на своих ошибках. В Claude Managed Agents появилась функция Dreaming: агент в фоне сможет анализировать прошлые сессии, находить повторяющиеся ошибки и сохранять выводы в долгосрочную память. Ещё добавили Outcomes — пользователь сможет задать пример идеального результата, отдельный агент-оценщик сравнит с ним реальный вывод и запустит доработку при несоответствии. Третья новинка — мультиагентная оркестрация: ведущий агент сможет раздробить сложную задачу и раздать части специализированным агентам.

💛 Anthropic заключила соглашение со SpaceX на использование дата-центра Colossus 1: более 300 мегаватт и свыше 220 000 GPU от NVIDIA. Мощности станут доступны в течение месяца. Благодаря этому в Claude Code удвоят пятичасовые лимиты для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise.

💛 OpenAI выпустил три голосовых модели для Realtime API. GPT-Realtime-2 — первая голосовая модель с рассуждением уровня GPT-5, контекстом 128К токенов и параллельными вызовами инструментов прямо во время разговора. На бенчмарке Big Bench Audio набрала 96.6% против 81.4% у предыдущей версии. GPT-Realtime-Translate сможет переводить речь из 70+ языков в 13 выходных. А GPT-Realtime-Whisper поможет транскрибировать речь в текст в реальном времени.

🟡 OpenAI дал Codex доступ к браузеру Chrome. Теперь агент может управлять вкладками напрямую: кликать по элементам, заполнять формы, проходить авторизацию. Работает в фоне на нескольких вкладках параллельно. Для задач, где нужен и код, и браузер, Codex сам выберет подходящий инструмент на каждом шаге.

#дайджест

@neurozeh

Огромное количество людей знает про вайб-кодинг, хочет попробовать — и месяцами откладывает. Да даже я месяца 2 откладывал и не ставил себе Клод Код, просто потому что «еще не время, но вот-вот начну» 🟡

И дело тут вообще не в лени. 99% нашей аудитории закрывают сложнейшие задачи, ведут проекты и управляют командами. Но сесть вечером и разобраться в вайб-кодинге не могут.

Я думаю, причина в одном: нет внешней рамки. Бесплатных материалов в сети полно, и они вполне нормальные. Но материалы дают информацию, а не структуру. Они не говорят, в каком порядке учиться, не ставят дедлайн и не спрашивают «ну что, сделали?». А без этого все рассыпается — когда от вас никто ничего не требует, всегда найдутся дела поважнее.

С фитнесом та же штука: вся информация о тренировках есть бесплатно, но люди все равно идут к тренеру. Потому что тренер — это расписание, ответственность и человек, который не даст слиться.

15 мая мы запускаем интенсив по вайб-кодингу — ровно такую рамку. Всего неделя учебы по расписанию, домашки с проверкой и преподаватель, которому не все равно на ваш результат. Вы просто выделяете неделю и идете по плану. И на выходе получаете как минимум 3 работающих проекта. А главное — понимание, как двигаться дальше и какие задачи можно закрыть с помощью вайб-кодинга.

Количество мест ограничено, так что записывайтесь → intensive.neurozeh.ru

Когда-то я написал статью на тему «Мы заменили редакцию ИИ» и получил много хейта за эту статью.

Ирония была в том, что в статье я написал что-то вроде: «Мы дали редакторам ИИ, они потыкались, и ничего особенно крутого мы не нашли. Лишь в паре мест работать стало чуть удобнее».

Этой статье уже больше двух лет, и сейчас я бы написал её с другим посылом и подачей.

Кстати, привет! Меня зовут Денис Максимов, и я руковожу агентством «Спираль». Я всегда неровно дышал к нейронкам и видел в них потенциал, но скорее как в какой-то основе, которую потом нужно дорабатывать.

А потом я всё чаще начал видеть и слышать про некий «вайбкодинг» и агентов, которые бегают по твоему компьютеру и что-то изучают. Но никак не мог понять, как к этому подступиться.

Потом я попал на интенсив по вайбкодингу. Купил его просто для того, чтобы у меня не было возможности слиться или найти отговорку, почему я не хочу изучать что-то новое. И уже в первый день интенсива получил достаточно информации и пошёл делать всякие штуки.

В первый день сделал расширение для скачивания субтитров с YouTube, через неделю написал скрипт, который генерирует документы, ещё через неделю допилил свой личный сайт. Прямо сейчас параллельно занимаюсь несколькими проектами для агентства и получаю от этого дикое удовольствие.

И в какой-то степени получаю удовольствие ещё и со вполне шкурной точки зрения. Раньше документы у нас делал ассистент: вручную, долго, и их всё равно приходилось перепроверять. Теперь это делает скрипт, который не может просто так что-то «придумать», потому что у него есть одна понятная цель.

Для создания своего сайта раньше я бы потратил около месяца на написание текста, согласование дизайна, переделки и вёрстку на тильде. Сейчас, если чётко понимать, что именно ты хочешь сделать, это можно реализовать гораздо быстрее. И сайт будет как минимум неплохим, будет выполнять свою функцию и просто будет существовать. При этом выйдет намного дешевле.

Но ИИ отлично проверяет твои навыки проджекта. Насколько хорошо ты ставишь задачу, понимаешь ли, как её реализовать, что нужно изучить заранее, как ты проверяешь результат и даёшь обратную связь. Можно, конечно, сказать: «Сделай мне крутой сайт про меня». Но и результат будет, честно говоря, не очень.

А если захотеть, постараться, подумать и нормально пообщаться с ИИ, он поможет реализовать такие проекты гораздо быстрее.

А если не только вайбкодить, но и в целом перенести работу из chat-формата в более профессиональную среду, например в VS Code, эффективность практически по любой задаче вырастает в разы. И без риска потерять всё из-за того, что Claude снова решил забанить ваш аккаунт.

После интенсива мне написал Михаил Шумовский, маркетолог «Нейроцеха» (Миша, привет!), и попросил рассказать про мой опыт вайбкодинга. Но я понимаю, что в один пост физически всё не уместить, потому что там СЛИШКОМ много всего интересного.

Нейронки очень упрощают жизнь. И чем глубже они интегрируются в работу, тем больше ты можешь делать. Раньше на большую статью уходила неделя. Сейчас её можно получить от ИИ за пару часов и затем доработать эту основу. А если ещё и понять, как заставить модель самообучаться на твоих материалах, то с каждой новой статьёй исходный материал будет становиться всё лучше.

В какой-то степени это грустно. Сегодняшние джуны с нейронкой 10–15 лет назад вполне сошли бы за мидлов, а местами и за сеньоров. Сейчас происходит настоящая инфляция навыков. Очень скоро человек, который не умеет хотя бы базово использовать ИИ для поиска, анализа данных и подготовки материалов, окажется менее востребованным на рынке.

И вот мы возвращаемся к началу. Заменит ли ИИ редакцию, программиста, дизайнера? Полностью — нет. Всегда будет нужен человек с насмотренностью, опытом и живыми навыками. Но человек с ИИ и хорошей насмотренностью сможет делать гораздо больше сильных проектов, потому что рутину и значительную часть подготовки на себя возьмёт ИИ.

А значит, мы сможем получать не только кучу нейрослопа, но и больше качественного и крутого материала, главное, чтобы ИИ попал в нужные руки

Всех обнял👀

🟡 Как Паша Фёдоров пересобрал базу знаний на Obsidian и ИИ-агентах

На прошлой неделе в Нейроцехе прошел очередной бомбовый вебинар — Паша Федоров показал, как устроена его система ведения базы знаний. Он несколько лет пытался собрать ее в Notion, но недавно переехал на связку Obsidian + Codex + Claude Code.

Главная проблема всех баз знаний — не написать и не собрать заметки, а проставить ссылки между десятками файлов и понять, как один файл связан с другим.

Паша переложил всю эту работу на нейронки — подключил Codex и Claude к Obsidian и сказал им просмотреть всю базу, почистить ее и понять, как файлы связаны между собой. Проще говоря, переложил на нейронки всю рутину.

Сработало все так: все сырье Паша скинул в одну папку без сортировки — транскрипты, статьи, скриншоты, выгрузки из Telegram. Нейронка самм прочитала исходник, сделала подробный конспект, вытащила из него отдельные мысли в атомарные заметки и проставила ссылки к тому, что уже есть в базе. Плюс вела лог всех действий за день — всегда можно было открыть и посмотреть, что именно она сделала.

Для проверки Паша скормил агенту два своих Telegram-канала за 10 лет — это 7 236 сообщений. На выходе получилось 89 wiki-статей и летопись по годам. Стали видны проекты, которые тянутся через несколько лет, и идеи, которые возвращаются в разных контекстах. Полный веб с подробным разбором, как создать такую вики самостоятельно и как проанализировать все файлы смотрите в базе Нейроцеха. А тут держите небольшой фрагмент веба.

#кейсы

@neurozeh

💛 Как сделать себя звездой в Seedance 2

Seedance 2 — крутейшая модель для видео, с которой когда-либо работал. Она отлично оживляет персонажей, соблюдает физику и не допускает артефактов. Рассказываю, как повторить в ней видео из примера.

🟡 Заходим в агрегатор Нейроцеха (или вашу нейронку для генерации картинок) и открываем модель GPT-Image 2.

🟡 Загружаем свою фотку и пишем что-то вроде

Ultra-realistic documentary style photograph, handheld camera perspective at night in NYC. Around him is a dense chaotic crowd at night, people with phones raised taking photos, camera flashes illuminating the scene. Streetlights create soft shadows and atmospheric haze. In background, luxury hotel entrance with warm lighting. Security personnel in dark suits trying to control the crowd. Natural handheld camera shake effect, photojournalism style. Cinematic color grading with cool blue street tones mixed with warm amber hotel lights. The celebrity subject is in sharp focus while crowd has slight motion blur. Professional paparazzi photography aesthetic, raw and authentic documentary feel.

🟡 Потом берем полученную фотку с нами в главной роли, открываем Seedance 2, выбираем "Начальный кадр", загружаем нашу фотку и добавляем такой промпт

Ultra-realistic documentary style, single continuous handheld shot inside a dense crowd at night in NYC. Streetlights and camera flashes illuminate the scene with soft shadows and reflections. Slight atmospheric haze.

A celebrity exits a luxury hotel in the background. Crowd is chaotic, phones raised, partially blocking the view. Security pushes people back, camera shakes naturally.

The subject walks into frame, calm and confident, slight smile. Pauses to take a selfie with a fan and waves.

A convoy of black SUVs arrives. Door opens, subject enters, rolls down window for a final wave. Vehicles pull away as crowd reacts.

Audio: loud crowd cheering, people shouting name, camera shutters, distant sirens, city noise, SUV engine.

Готово!

#кейсы

@neurozeh

🟡 Подробная вики по Hermes Agent

Если по OpenClaw много обучалок, в том числе и внутри Нейроцеха, то Hermes информацию нужно собирать по крупицам. Кого-то это тоже достало и он собрал по ассистенту полноценную вики. Принципы из этой вики можно перенести и на OpenClaw, кстати.

Внутри можно разобраться:

🟡 Как установить Hermes с нуля и не наступить на типичные грабли

🟡 Какую модель выбрать под своё железо — там сравнивают Qwen 3.6, DeepSeek V4, MiniMax M2.7 и Gemma 4 с конкретными рекомендациями.

🟡 Как запустить агента в облаке на Hetzner или Hugging Face Spaces, чтобы он работал круглосуточно.

🟡 Как подключить мессенджеры.

🟡 Как настроить память, чтобы агент не забывал контекст между сессиями.

🟡 Как использовать его для работы с кодом и GitHub.

🟡 Отдельный раздел про ошибки, на которые натыкались другие пользователи, и как их чинили.

Все собрано из реального опыта людей, которые уже через это прошли.

#инструменты

@neurozeh

🟡 Scrapling — скрейпинг, который переживает обновления сайтов

Забирайте еще один полезный гитхаб — Scrapling. Это инструмент для сбора инфу с любых сайтов, который сам адаптируется к изменениям на сайте.

Дело в том, что обычный скрейпер привязан к конкретной верстке. Стоит сайту переставить блоки — обычные скрейперы перестают работать, пока не починишь их код. Scrapling при первом запуске запоминает нужные элементы, а при следующем ищет их по похожести, а не по точному совпадению. Даже если сайт обновится и разрабы что-то там поменяют — парсер все равно найдет то, что нужно.

Помимо адаптивного парсинга, Scrapling из коробки обходит антибот-защиты вроде Cloudflare Turnstile с подменой отпечатков браузера. Для больших задач есть полноценный краулер с паузой, возобновлением и ротацией прокси.

Еще одна полезная штука — встроенный MCP-сервер. Через него Scrapling подключается к Claude, Cursor и другим агентам, и агент скрейпит данные напрямую, не тратя токены на разбор сырого HTML.

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh

🟡 Еще один инструмент, который поможет создать граф знаний

Я уже закидывал несколько подобных инструментов, но этот, наверное, самый лучший (судя по количеству звезд на гитхабе). Называется он CocoIndex. Инструмент помогает проанализировать код, PDF-ки, записи встреч, переписку из Slack, CSV-файлы, видео и аудио — структурировать это и собрать базу знаний. На выходе получается граф знаний, где видно, что с чем связано, и векторная база для поиска по смыслу. После этого любой агент сможет работать с понятной структурой файлов.

Использовать инструмент можно, например, чтобы разобраться с большой пачкой документов или пересиок за несколько лет: можно сгрузить все в CocoIndex, тот все проанализирует, сделает RAG — а вы потом сможете по этим докам общаться. Либо можно загрузить разные интересные подкасты и собрать граф знаний из них. Короче, штука прикольная.

Работает с Claude Code, Cursor и другими агентами через MCP.

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh

😮 Что нового в мире ИИ

💛 OpenAI запустил Daybreak — платформу для поиска уязвимостей в коде на базе GPT-5.5 и Codex. Система будет анализировать кодовую базу компании, находить уязвимости, предлагать патчи и проверять их прямо в репозитории. Codex Security в основе платформы уже помог устранить более 3000 критических уязвимостей. Среди партнеров Cloudflare, Cisco, CrowdStrike, Palo Alto Networks и Oracle.

🟡 Krea выпустила вторую версию генератора изображений с упором на стиль, а не на точность промпта. Вместо текстовых описаний пользователь сможет загрузить референс или собрать мудборд, и модель будет держаться этого визуального направления. На один и тот же промпт Krea 2 будет выдавать разные интерпретации, а не четыре одинаковых варианта — авторы сделали это намеренно, чтобы процесс был ближе к творческому поиску. Пока доступна на тарифах Max и Business.

💛 Google представил Gemini Intelligence — систему глубокой интеграции ИИ в Android. Gemini сможет находить список литературы в письме и сам добавлять книги в корзину магазина, а функция Autofill научится доставать данные вроде номера паспорта или бонусных миль из фотографий и писем. В клавиатуре Gboard появится Rambler, который будет чистить голосовой ввод от пауз и слов-паразитов в реальном времени. Команда Create My Widget сможет собирать персональные виджеты по текстовому описанию.

🟡 В Claude Code появилась команда /goal — теперь модель сможет работать до результата без участия пользователя. После каждого шага отдельная быстрая модель (по умолчанию Haiku) будет проверять, выполнено ли условие, и если нет — запустит следующий шаг. В связке с auto mode дает полностью автономную сессию.

💛 Higgsfield запустил облачный ИИ-агент Supercomputer, который будет работать прямо в Telegram и браузере без локального железа. Внутри 40 встроенных инструментов и три уровня памяти — агент будет запоминать контекст и становиться точнее с каждой следующей задачей. Сможет координировать сразу несколько моделей: LLM для текста, GPT Images 2.0 для картинок, Seedance для видео. Движок построен на улучшенной версии Hermes Agent от Nous Research.

🟡 Lovable добавил автоматическую SEO-оптимизацию для всех новых приложений. Подключили серверный рендеринг (когда страница отдаётся готовой с сервера, а не собирается в браузере), автоматическую индексацию в Google, ChatGPT, Claude и Perplexity и интеграцию с Semrush. Раньше Lovable закрывал задачу создания приложения, теперь возьмётся за вторую — чтобы это приложение кто-то нашёл.

💛 OpenAI добавил Codex в мобильное приложение ChatGPT. Теперь с телефона можно будет подключиться к любой машине, где запущен Codex — ноутбуку, Mac mini или удалённому серверу. На телефон в реальном времени будут приходить скриншоты, вывод терминала, диффы и результаты тестов. Для корпоративных окружений добавили Remote SSH: десктопное приложение само найдёт хосты из SSH-конфигурации.

💛 Kimi выпустила WebBridge — браузерное расширение, которое подключит ИИ-агента к Chrome или Edge. Агент сам будет кликать, заполнять формы, переходить по страницам и доставать данные. Поддерживает Kimi Code, Claude Code, Cursor, Codex, Hermes и OpenClaw. Все данные, включая активные сессии и содержимое страниц, останутся на компьютере пользователя.

💛 GitHub открыл вайтлист на десктопное приложение Copilot App. Это не обновление старого GitHub Desktop, а отдельный продукт под агентную разработку: весь цикл работы с кодом, от постановки задачи до ревью, будет проходить в одном окне. Нативные сборки для macOS, Windows и Linux. Понадобится платная подписка на Copilot, пользователи планов Business и Enterprise получат доступ сразу.

#дайджест

@neurozeh

💛 OpenHuman — еще один классный ИИ-агент

Отличие от OpenClaw и Hermes в том, что он работает не в мессенджере, а ставится на компьютер, подключается к рабочим сервисам и берет на себя разные задачи.

Еще одно классное отличие — скорость знакомства с пользователем. Обычно агент долго накапливает контекст: смотрит, как вы работаете, запоминает проекты, постепенно становится полезным. У OpenHuman при установке агент сразу подключается к рабочим аккаунтам по OAuth, делает большой первичный синк и потом каждые 20 минут сам ходит по сервисам за обновлениями. Поэтому уже через двадцать минут после установки агент знает, что у вас в почте, какие задачи есть и что в календаре на завтра.

Подключить можно 118 сервисов: Gmail, Notion, GitHub, Slack, Stripe, Google Calendar, Drive, Linear, Jira и десятки других.

Все собранные данные складываются в локальную базу знаний прямо на устройстве. Внутри это работает так: информация нарезается на куски по 3000 токенов и попадает в SQLite, а параллельно те же куски сохраняются как Markdown-файлы в вольте Obsidian.

Отдельная фишка под капотом называется TokenJuice. Это слой сжатия, через который проходит каждый запрос перед отправкой в модель: HTML превращается в Markdown, длинные ссылки укорачиваются, мусорные символы вычищаются. Авторы пишут, что это экономит до 80% токенов и ускоряет ответы.

Еще у агента есть лицо. На рабочем столе появляется маскот, который говорит вслух через ElevenLabs, реагирует на происходящее и может зайти в Google Meet как настоящий участник встречи — со своей озвучкой и синхронизацией губ.

Работает OpenHuman на Mac, Linux и Windows, скачать его можно с GitHub

#инструменты

@neurozeh

🟡 Набор скиилов, которые превратят Claude Code, Cursor или Codex в научного ассистента

Обычный агент умеет писать код и гуглить, но толком не знает, как ходить в специализированные научные базы и работать с серьезными научными ресурсами. Приходится самому объяснять, какой API дергать, как правильно сформировать запрос в PubMed или ChEMBL, как разобрать ответ. Набор скиллов Scientific Agent Skills делает эту работу за пользователя — каждый скилл это уже готовая шпаргалка для агента: где документация, какие примеры кода, как избежать типичных ошибок.

Внутри 135 скиллов на разные темы. Доступ к 100+ научным базам — PubMed, ChEMBL, UniProt, ClinicalTrials.gov, FDA, COSMIC и др. Инструменты для биоинформатики, генетики, химии, фармакологии, клинических исследований, медицинской визуализации, квантовых вычислений, астрономии. Есть отдельные скиллы для написания статей, рецензирования, создания постеров, презентаций и инфографики.

Чтобы было понятно, как это выглядит на практике. Можно одним запросом сказать агенту «найди ингибиторы EGFR в базе ChEMBL с IC50 меньше 50 нМ, проанализируй структуру через RDKit, проверь известные мутации в COSMIC и поищи в PubMed информацию про резистентность» — и агент пройдёт всю цепочку сам. (не факт, что правильно, но пройдет 🟡)

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh

Claude Code vs Codex — выбирать не надо

Автор текста — Егор Соколов. 10 лет в продукте (от стартапов до Сбера), больше 1000 часов в Claude Code. Веду канал «Нейросеть не виновата», где разбираю скиллы, агентов и то, что реально работает на практике.

В чатах про AI-разработку регулярно вспыхивает холивар: что лучше, Claude Code или Codex?

Кратко о героях. И Claude Code, и Codex — это AI-агенты, которые живут у тебя в терминале. Запускаешь, объясняешь задачу — агент сам читает и редактирует файлы на твоём жёстком диске.
Названия с «Code» немного отпугивают тех, кто не программирует, и зря: внутри это универсальные инструменты для любых задач с файлами — от подготовки документов и анализа данных до автоматизации рутины. Просто исторически они затачивались под разработчиков.

Я в основном работаю в Claude Code, но с интересом слежу за гонкой вооружений и OpenAI со счетов точно не списываю. Недавно купил подписку GPT Pro — частично ради pro-модели, частично потому что Codex шёл в комплекте.

Большинство задач я по-прежнему выполняю в Claude Code, но один сценарий использования Codex быстро вошел в привычку: кросс-ревью планов разработки.

Процесс простой. Claude Code перед выполнением задачи составляет план — что и в каком порядке делаем, какие файлы трогаем, какие edge-кейсы учитываем. Этот план я кидаю в Codex с одной просьбой: «найди дыры, код не пиши». Codex выдаёт жирный список замечаний. Несу обратно в Claude — тот: «Да, всё по делу, исправляю». Возвращаю исправленный план Codex — он снова находит проблемы. И ещё раз. И ещё.

Почему вторая модель находит то, чего автор плана не видел?

Любая свежая пара глаз — даже Claude в новой сессии — что-то найдёт. Но использование другой модели для этого работает заметно мощнее. У Codex другие фокусы внимания, другая интуиция про edge-кейсы.

Звучит идеально. Но есть нюанс.

План обычно сходится за 4–6 итераций. Каждая — это ручной копипаст: из Claude в Codex, ждёшь ответа, обратно в Claude, ждёшь правок, опять в Codex. Подряд это было бы быстро, но между раундами обычно отвлекаешься на другие дела. Возвращаешься через час-другой и сидишь думаешь: я уже скопировал последний фидбек в Claude или ещё нет? 🤔

Я быстро понял: результат мне нравится, а вот процесс хотелось бы улучшить...

Так появился plan-tango — плагин для Claude Code, который выполняет эту петлю автоматически.
Одна команда /plan-tango:run — и Claude Code сам гоняет план через Codex CLI, пока тот не перестанет придираться. Можно идти заниматься своими делами.

Под капотом:
— hard cap на 12 итераций, чтобы случайно не сжечь все токены (без ограничителя петля бесконечная — Codex всегда найдёт что покритиковать)
— severity-фильтр: план считается готовым, если нет находок уровня critical и major
— fast mode для Codex (priority service tier — в полтора раза быстрее)
— wizard для настройки под себя

Claude и Codex отлично дополняют друг друга, и выбирать между ними мне сейчас совсем не хочется.

Если вы уже используете Claude Code, попробуйте: купите подписку ChatGPT ($20 в месяц хватит с головой) и прогоните план через Codex руками — паттерн отлично работает и без плагина.

А если зайдёт — ставьте plan-tango, чтобы кросс-ревью крутилось автоматически. Плагин бесплатный и с открытым исходным кодом.


⬇️ Скачать plan-tango на GitHub.


Буду рад увидеть вас в своем канале Нейросеть не виновата, там больше про то, как получать максимум от работы с AI.

🟡 agentmemory — общая память для Claude Code, Cursor и Codex

Еще один полезный гитхаб про память для ИИ-агентов. Я уже писал про Claude-mem и Cognee, но agentmemory отличается от них одной важной штукой: он работает не с одним конкретным агентом, а сразу со всеми. Поднимаете один раз — и память становится общей у Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf и любого другого агента с поддержкой MCP.

Agentmemory работает в фоне. Пока агент пишет код, инструмент молча записывает каждое его действие: какие файлы редактировались, какие команды запускались в терминале, какие ошибки выдавал код и как агент их чинил. Дальше эти записи проходят через сжатие — длинные логи превращаются в короткие структурированные заметки. В следующей сессии при старте agentmemory сам подгрузит эти заметки в контекст агента — и тот сразу будет знать, как устроен проект.

Сверху есть семантический поиск (когда запрос ищется не по точным словам, а по смыслу). Если в новой задаче упоминается «оптимизация базы данных», инструмент найдет прошлый фикс проблемы.

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh

🟡 Зачем нужна спецификация в вайб-кодинге

Да и не только в нем. Создание чего угодно — это миллион решений. Какой фреймворк, какая цветовая схема, на какую аудиторию рассчитан продукт, одностраничное это приложение или с навигацией, нужна ли контакт-форма, как устроена воронка — и так до бесконечности. Если вы будете общаться с агентом короткими промптами, он будет задавать по два-три критических вопроса («нужен ли бэкенд?», «какой фреймворк?»), а остальной миллион решений додумывать молча.

Спецификация — это документ, в котором вы записываете эти решения заранее, чтобы агент не додумывал сам. Каждое записанное решение — это одна зона, где агент перестает гадать.

На прошлой неделе в Нейроцехе как раз был веб на эту тему. Его провел Сергей Виноградов, CTO / Delivery & Platform. На вебе он рассказал и показал на реальных примерах, на что можно рассчитвать с и без специкации. Само собой рассказал, что в нее записывать:

Требования к продукту. Что приложение должно делать, какие экраны у него будут, какие данные показывать. Не абстрактно «что-то типа Booking.com», а конкретно: букинг круизов с фильтрами по цене и дате, расписание событий на борту с возможностью добавить в избранное, навигация по кораблю с интерактивной картой, часы с автоматической сменой часовых поясов.

Конкретные решения. Все, что вы хотите контролировать: фреймворк, структуру базы данных, формат авторизации, цветовую схему, целевую аудиторию. Если решение не записано — агент примет его за вас. Может быть, удачно. Может быть, нет.

Правила и запреты. Вещи, которые агент должен делать всегда, и вещи, которые делать нельзя. Например: «в дизайне всегда используй такую-то палитру», «не генерируй фейковые данные — подключай реальную базу», «каждый компонент должен иметь отдельный файл».

Критерии успешности. Как понять, что результат хороший. Без критериев вы каждый раз оцениваете результат на глаз, а агент не помнит ваших замечаний из предыдущей сессии. Если критерии записаны в файл, агент будет читать их при каждом запуске.

#кейсы

@neurozeh