Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ну это бомба!
Китайская команда Data Intelligence Lab из University of Hong Kong выпустили DeepCode - мультиагента разработчика по типу Курсора, но только Opensource.
Ранее эта же команда выпустила уже успевшие зарекомендовать себя, тоже оупенсорс, фреймворки:
- LightRAG
- AutoAgent
- RAG-Anything
а так же:
- AI-Researcher
- MiniRAG
у DeepCode три основных модуля:
- Paper2Code: конвертирует академические документы в полнофункциональные релизы кода
- Text2Web: создаёт фронтенд из описаний на естественном языке
- Text2Backend: генерирует серверный код
Работает как в веб интерфейсе, так и в командной строке. Причем формат командной строки вообще становится все более популярным.
С ним, опять же, можно в агента подключить этого разраба как инструмент.
Отменям подписку на Курсор, выкидываем ClaudeCode, OpenAI Codex, Gemini CLI.
Кстати, Gartner прогнозирует, что 75% корпораций будут использовать ИИ-разрабов уже к 2028 году.
И похоже эти ИИ разрабы будут на китайском оупенсорсе :)
#DeepCode #Coding #Китай
———
@tsingular
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15🤩5
DeepCode: HKUDS скрестили DeepCoder и nanobot (аналог OpenClaw)
HKUDS (Гонконгский университет) обновили DeepCode.
Теперь она по умолчанию работает с nanobot, - легковесным Python аналогом OpenClaw на 4000 строк ( я уже установил на паре машин, - работает отлично).
🧬 Дополнительные возможности:
• Paper2Code: Скармливаешь PDF научной статьи — на выходе рабочая реализация алгоритма. Воспроизведение исследований теперь занимает минуты, а не дни.
• Text2Web / Text2Backend: Готовый фронт и серверная часть из текстового описания.
🤖 Разработка на ходу:
Благодаря интеграции с nanobot, вся эта мощь теперь живет прямо в мессенджерах (Telegram, Discord).
Кодить можно буквально с телефона, попивая кофе в парке или стоя в пробке :).
Настоящий vibe coding без привязки к ноутбуку.
📊 По бенчмаркам (PaperBench от OpenAI):
• 75.9% vs 72.4% у PhD — ИИ официально кодит лучше живых экспертов.
• 84.8% vs 58.7% у Cursor и Claude Code. Разница в 26% — это уже возможность создавать более сложный уровень архитектуры.
Движок использует мультиагентную схему: планирование, иерархическая декомпозиция задач и итеративная отладка. CodeRAG сам подтянет нужные библиотеки и зависимости.
Отменяем Openclaw и Cursor, в общем :)
Ставим DeepCode + nanobot + GLM-5 и начинаем творить новый дивный мир.
#HKUDS #DeepCode #CodeAgents #VibeCoding #Nanobot
———
@tsingular
HKUDS (Гонконгский университет) обновили DeepCode.
Теперь она по умолчанию работает с nanobot, - легковесным Python аналогом OpenClaw на 4000 строк ( я уже установил на паре машин, - работает отлично).
🧬 Дополнительные возможности:
• Paper2Code: Скармливаешь PDF научной статьи — на выходе рабочая реализация алгоритма. Воспроизведение исследований теперь занимает минуты, а не дни.
• Text2Web / Text2Backend: Готовый фронт и серверная часть из текстового описания.
🤖 Разработка на ходу:
Благодаря интеграции с nanobot, вся эта мощь теперь живет прямо в мессенджерах (Telegram, Discord).
Кодить можно буквально с телефона, попивая кофе в парке или стоя в пробке :).
Настоящий vibe coding без привязки к ноутбуку.
📊 По бенчмаркам (PaperBench от OpenAI):
• 75.9% vs 72.4% у PhD — ИИ официально кодит лучше живых экспертов.
• 84.8% vs 58.7% у Cursor и Claude Code. Разница в 26% — это уже возможность создавать более сложный уровень архитектуры.
Движок использует мультиагентную схему: планирование, иерархическая декомпозиция задач и итеративная отладка. CodeRAG сам подтянет нужные библиотеки и зависимости.
Отменяем Openclaw и Cursor, в общем :)
Ставим DeepCode + nanobot + GLM-5 и начинаем творить новый дивный мир.
#HKUDS #DeepCode #CodeAgents #VibeCoding #Nanobot
———
@tsingular
🔥13⚡10❤6🤔2👍1😭1