Вайб-кодинг

описание

Авторский канал по ВАЙБ КОДИНГУ Ссылка для друзей: https://t.me/+ll3pbl442dNkZmYy Cотрудничество: @devmangx РКН: https://clck.ru/3RRVfk

← к каналу @vibecoding_tg

59 658

подписчиков

Охват к подписчикам

29,6%

ERR

Реакции к просмотрам

0,01%

92 на 45 постов

Пересылки к просмотрам

1,94%

15,6 тыс

Постов в день

5,9

всего 49

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

12:22Восстание. Начало 🤣0,15%
13 авг.без подписи0,11%
13 авг.Сэр, они только что сбросили лимиты использования для пользователей Codex.0,06%
16 авг.Бесплатный 30-минутный курс по памяти в агентных системах от бывшего инженера Google. 0:00 — почему каждый вызов LLM начинается с амнезии 2:31 — хранение памяти в тексте, таблицах или графах 5:04 — четыре способа поиска — ничего не делать, ключевые слова, RAG, Graph RAG 7:29 — поддержка памяти — добавление, удаление, retire, attribution, reflection 9:47 — собираем всё на обычном тексте и SQLite 13:13 — добавляем векторное хранилище только тогда, когда оно действительно нужно 14:38 — память в строках, графовая память и временной граф 21:03 — запускаем код для всех пяти вариантов0,05%
12 авг.😏😏😏0,04%
15 авг.В OpenAI показали результаты крупного обновления производительности Codex, которое должно выйти на следующей неделе. Оно должно заметно ускорить загрузку очень длинных диалогов, одновременно снизив потребление памяти и количество запросов. На экстремальном тесте с диалогом на 741 сообщение и объёмом 231 МБ: • время загрузки сократилось с 27,6 до 1,7 секунды • количество запросов уменьшилось на 98% • загружаемых элементов переписки стало на 99,6% меньше • рост потребления памяти приложением снизился на 41% 😳😳😳0,03%
12 авг.Линуксоиды, для вас приятные новости: Codex и ChatGPT Desktop теперь доступен и на Linux. 🤓 Пока это предварительная версия, поэтому местами ещё могут встречаться шероховатости.0,02%
14 авг.Этот инструмент с открытым исходным кодом удаляет скрытые символы Unicode и метаданные из файлов PNG, PDF, DOCX и SVG. 100% опенсорс 🤩0,01%
10 авг.Вайбкодинг. День 60,01%
12 авг.Нашёл интересный совет по Codex: вместо /goal юзать define-goal. По сути, это как если бы ИИ экспертного уровня формулировал цель за тебя лучше, чем ты сам. И это официальный навык OpenAI. Так промпты могут работать дольше, а результат получается качественнее. Сначала просишь Sol в режиме высокого уровня усилий исследовать задачу и составить план. Дальше важный момент: Sol сам по умолчанию не запускает Luna как сабагента. Поэтому ему нужно прямо сказать создать отдельный поток в Luna Max, передать туда выполнение задачи, а результат вернуть обратно в родительский поток Sol. Sol проверяет результат и, если он недостаточно хорош, отправляет его обратно в тот же поток Luna Max на доработку. И так до тех пор, пока результат не будет одобрен. Sol → Luna → Sol → Luna → Sol0,01%
11 авг.Hermes Agent Desktop продолжает радовать обновлениями. 😏 На днях там появился HUD mode. Теперь Hermes перестаёт быть отдельным окном и превращается в слой поверх приложения, в котором вы работаете. Его можно оставить рядом как агента-помощника, перетаскивать по экрану и задавать вопросы прямо по ходу работы. Например, Hermes может читать и суммировать посты в X, анализировать графики TradingView и даже открывать проекты и добавлять файлы в видеоредактор.0,01%
16 авг.Тибо из OpenAI пришёл за Opus. 🔫 Сначала он спросил, почему компании до сих пор используют Opus вместо Sol и неужели цена для них не имеет значения. А затем объяснил свою позицию подробнее. "Один токен OpenAI не равен одному токену другой модели". Мы сравниваем цены ИИ в долларах за миллион токенов так, будто токен — это стандартизированная единица вроде грамма или киловатт-часа. Но это не так. Тибо приводит простой пример с пиццей. Одну пиццу разрезали на 8 кусков по $2, другую — на 16 кусков по $1,25. Во втором случае кусок дешевле, но вся пицца стоит дороже. То же самое и с моделями. В небольшом тесте GPT-5.6 Sol использовал 766 токенов для того же текста, на который Claude Opus 5 потребовалось 1 170 токенов. Это на 34,5% меньше токенов при одинаковом результате. Поэтому более низкая цена за миллион токенов ещё не означает, что модель действительно дешевле. Считать нужно стоимость успешного результата, а не цену одного токена.0,00%