Вайб-кодинг

Claude Code наконец добавил поддержку AGENTS.md. Ничего дополнительно настраивать не нужно, теперь Claude Code по умолчанию сначала читает AGENTS.md, а если файла нет — использует CLAUDE.md. Поддержка доступна начиная с версии 2.1.277. 💬

NVIDIA представила SoL-Pi Систему, которая автоматически улучшает обвязку ИИ-агентов и сокращает расход токенов почти вдвое без заметной потери качества. Вместо ручной настройки исследователи запускают циклы автоматических экспериментов над самой обвязкой в разных репозиториях и средах с проверяемым результатом. В итоговую версию попадают только механизмы, которые стабильно проходят отбор. Таких механизмов осталось четыре: объединение действий, сжатие контекста прямо во время работы, более эффективная обработка наблюдений и сокращение делегированного чтения с сохранением важных доказательств. На EdgeBench из 51 задачи SoL-Pi показала качество на уровне базовой системы с GPT-5.6 Sol и Opus 5, при этом сократила трафик токенов почти на 50%. По оценке авторов, это уменьшает расходы на API примерно на треть. Экономия составляет около $8,75–13,50 в час по сравнению со штатными системами Codex и Claude Code и $4,36–5,71 в час по сравнению с базовой обвязкой. Код опубликован на GitHub в NVlabs. 🤖 Статья: https://arxiv.org/abs/2609.20519

ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда контролировать результат их работы? Для этого, Боб Мартин, известный как автор "Чистого кода", создал специальный инструмент анализа системы, связанный с агентом. Он показывает структуру проекта в виде диаграммы, похожей на UML, и подсвечивает её метриками CRAP и мутационного тестирования. Диаграмма интерактивная. Можно выбрать любой элемент и постепенно провалиться от общей архитектуры вплоть до конкретного участка кода. Если пользователь видит проблемную часть системы, он может сразу поручить связанному агенту внести изменения. Это может быть как перестройка архитектуры, так и локальный рефакторинг. Агент вносит правки, после чего обновлённая структура снова появляется на диаграмме. Инструмент он сделал под себя, но его можно использовать как шаблон и поручить агенту собрать собственную версию под конкретный проект. Пока это рабочий прототип, поэтому в ближайшие недели он наверняка сильно изменится. Но к тому моменту вы, скорее всего, уже будете переделывать его под себя. А улучшения всегда можно забирать обратно из исходника или из форков других разработчиков и интегрировать в свою. http://github.com/unclebob/uml-viewer

OPENAI: расширения Chrome теперь поддерживаются во встроенном браузере ChatGPT Desktop. Похоже, это был последний недостающий штрих. Зачем теперь вообще нужен другой браузер? Во встроенном браузере ChatGPT теперь есть и расширения, и поддержка CDP для работы с DOM. Пора тестировать его как основной браузер. 🤓

Jev теперь можно подключить к Codex, Claude Code и другим агентам через открытый проект JevRouter. Он позволяет использовать Jev без переписывания существующей оркестрации и берёт на себя маршрутизацию между моделями, инструментами и субагентами. Разрешения и подтверждения при этом остаются у основного агента. В опубликованном авторами тесте Toolathlon на 10 задачах Jev показал 38% точности выбора инструмента на первых пяти шагах против 24% у DeepSeek V4.1 Flash. Авторы также заявляют примерно 5,5-кратное преимущество по скорости и семикратное снижение стоимости. Как подключить: 1) Получить ключ Jev. Модель уже доступна через OpenRouter / Vercel 2) Открыть http://jevrouter.co и скопировать инструкцию 3) Добавить ключ и передать инструкцию Codex, Claude Code или другому поддерживаемому агенту

Рекомендую попробовать Codex вместе с Jev. В связке они ускоряют работу с браузером в 5–10 раз. Обычно когда Codex сам работает со страницей, ему на каждом шаге приходится читать DOM, рассуждать и вызывать инструмент. Каждый такой цикл добавляет задержку. Теперь действия вроде нажатий, переходов, переключений и прокрутки можно отдать Jev, а Codex оставить рассуждения, ввод текста и проверку результата по изображению. Основные преимущества: > Jev последовательно выполняет действия, а Codex подключается только когда нужно что-то ввести или проверить изображение > Чем меньше обращений к модели, тем ниже задержка и расход Как настроить: 1) Подготовить Codex с браузером/CUA, Node.js 22+ и ключом TypeSafe API 2) Установить Skill для Codex: npx skills add wy-coliney/jev-browser-use -g -a codex -y 3) Настроить ключ Jev и запустить новую задачу Codex. Skill будет передавать Jev нажатия, переходы, переключения и прокрутку 4) Когда требуется принять решение или ввести текст, управление возвращается Codex. После этого Jev продолжает выполнение 5) Проверить всё на реальной странице продукта или в автоматизированном тесте Тем, кто самостоятельно разрабатывает продукты и каждый день прогоняет тесты через браузер, стоит попробовать. Skill открыт: https://github.com/wy-coliney/jev-browser-use

AgentCloak запускает бесплатное расширение для браузера, которое помогает не передавать личные данные в запросах к ИИ. По словам разработчика, небольшая ИИ-модель работает локально прямо в браузере, находит такие данные, как имена и номера счетов, и заменяет их на подставные значения перед отправкой запроса. После получения ответа расширение возвращает исходные данные обратно. Поддерживаются ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek и другие модели. Регистрация не требуется. https://incountry.com/

🤣🤣🤣

MiniMax открывает исходный код MiniMax Code. Руководитель разработки и исследований компании, Ронни, анонсировал публикацию проекта на GitHub словами: «Создано вместе с разработчиками. Теперь создаётся открыто. Увидимся на GitHub». То есть MiniMax Code сначала создавали вместе с разработчиками, а теперь сам продукт переводят в открытую разработку. Особенно интересно это на фоне свежих тестов компании. На одной и той же модели и наборе из 30 задач MiniMax Code показал 76,7% успешных выполнений против 66,7% у Codex и 63,3% у Claude Code. Среднее время выполнения составило 4 минуты 33 секунды против 6 минут 43 секунд у Codex и 9 минут 38 секунд у Claude Code. Стоимость одного запуска — $1,83 против $3,47 у Codex и $18,34 у Claude Code. Теперь можно будет посмотреть, как устроена эта обвязка и за счёт чего она даёт такую разницу. 🤔

Orca с открытым исходным кодом идеально подходит для координации нескольких агентов для вайбкодинга: Claude Code, Codex, Opencode, Antigravity и других. Например, Claude создаёт посадочную страницу, а Codex оценивает её по шкале от 1 до 10. Если оценка ниже 9, он запрашивает изменения, повторяя цикл со скриншотами и кодом. Результат получается намного лучше первой версии.