Очень не хватало mp3 плеера бесплатного на iOS, - решил сделать своего универсального :)

https://github.com/mb-mal/mp3player

Простой как топор.
на Электроне (nodejs)
работает и на маке и на винде

разработка - opencode+deepseek v4 pro

#mp3payer #dev
———
@tsingular

Перевёл доклад о новых возможностях ClaudeCode

Командой schedule теперь можно запустить регулярные задачи.

Интересный пример автозапуска по событиями на гите.
Оно вроде уже и раньше было в github actions, но теперь вот показали как именно может работать с claudecode для автоматизации разработки.

#ClaudeCode #dev #переводы
------
@tsingular

📖 The New SDLC with Vibe Coding — свежий whitepaper от Google

Основная мысль: программирование превращается в задачу по корректному формулированию намерения.
Разработчик говорит что нужно сделать, машина решает, - как.

Ключевые идеи:

🔄 Спектр: вайб-кодинг → агентная инженерия. Вайб-кодинг — это «написал промпт, принял что дали, сломалось — скопипастил ошибку обратно».
Агентная инженерия — это спецификации, тесты, гардрейлы, оценка траектории, человеческий надзор.
Разница не в инструментах, а в дисциплине.

🧠 Контекстная инженерия — ключевой навык. Качество кода зависит не от сложности промпта, а от качества контекста: AGENTS.md, файлы правил, память, навыки, RAG.
Статический контекст vs динамический — это инженерный компромисс, который надо версионировать как код.

⚙️ Модель — лишь двигатель. Харнес — вся остальная машина (ближайшее по смыслу слово, - обвязка, если кому не знаком термин).
Промпты, инструменты, песочницы, хуки, оркестрация, наблюдаемость — это и есть харнес.
На Terminal Bench 2.0 команда подняла агента из-за пределов топ-30 в топ-5, поменяв только харнес, без смены модели.

🎭 Дирижёр и оркестратор — две роли разработчика. Дирижёр работает в IDE, контролирует каждую строку. Оркестратор ставит цели, делегирует агентам, проверяет результат.
Режим зависит от задачи, а не от «лестницы автономности».

⚠️ Проблема 80%. Агент пишет 80% кода за минуты, но оставшиеся 20% — граничные случаи, обработка ошибок, интеграция — требуют глубокого контекста.
Ошибки выросли от синтаксических к концептуальным: код «выглядит правильно», но содержит незаметные архитектурные дефекты.

💰 Экономика: низкий CapEx, высокий OpEx у вайб-кодинга. Подписка на ИИ-ассистента стоит копейки, но токены сжигаются в бесконечных «промпт-петлях», а техдолг от неструктурированного кода копится экспоненциально.
Агентная инженерия — высокий CapEx (проектирование спецификаций, тестов, контекста), зато OpEx резко падает.

🏭 Фабричная модель.
Разработчик проектирует не код, а систему, которая производит код.
Как менеджер завода проектирует сборочную линию, а не собирает каждую деталь вручную!!!

Практические рекомендации:
- Заведите AGENTS.md (10 строк: стек, соглашения, жёсткие правила, воркфлоу)
- Пишите тесты и эвалы до генерации кода — это ваш контракт с ИИ
- Различайте прототипирование (вайб-кодинг) и продакшен (агентная инженерия) явно
- Инвестируйте в харнес как в общий актив команды
- ИИ умножает вашу инженерную культуру — и сильные, и слабые стороны

Книга на английском в комментарии

Перевод на русский выложил в ИИзбранном

#ai #vibecoding #sdlc #google #dev
———
@tsingular

Чёрное зеркало - трекер прогресса

Кто-то должен был это сделать рано или поздно, поэтому держите.

Разобрал каждую серию сериала Чёрное зеркало, убрал описания сюжета, чтобы особо не спойлерить, вытащил ключевые технологии каждой серии и по каждой нарыл новости, подтверждающие наличие технологии в нашем мире.

изучать тут:
https://www.tsingular.ru/blackmirror/

Предложения по доработке приветствуются

#blackmirror #сайт #dev
———
@tsingular

Z.ai выпустили ZCode 3.0 — собственную IDE под GLM-5.2

📋 Z.ai (Zhipu AI), пекинская лаборатория с капитализацией в $128 млрд, превратила GLM-5.2 в полноценную «агентную среду разработки».
ZCode 3.0 — бесплатное десктопное приложение под macOS, Windows и Linux, заточенное под собственную модель компании и напрямую конкурирующее с Cursor, Claude Code и GitHub Copilot.

⚙️ ZCode, - классическая вайб-кодинг среда, где пользователь описывает результат, а агент планирует, пишет код, запускает проверки и продолжает работу до достижения цели.

Главное в третьей версии — улучшенная мультиагентная коллаборация, Goal Mode для длительных задач, сабагенты с настраиваемыми разрешениями и управление через ботов в WeChat, Feishu и Telegram с телефона.
Поддерживаются MCP-серверы, плагины и скиллы.

💼 Тарифы GLM Coding Plan: Lite за $16,2, Pro за $64,8 и Max за $144 в месяц — заметно дешевле западных аналогов. До 31 июля действует промо с коэффициентом 1,5x к квоте, новичкам — пять дней бесплатного доступа.
Можно подключать своих провайдеров моделей.

GLM Coding Plan: https://z.ai/subscribe
VentureBeat: https://venturebeat.com/technology/z-ai-launches-zcode-to-challenge-cursor-claude-code-and-github-copilot-in-ai-coding

В порядке проверки навайбкодил ниндзя-марио. в комменте

#ZCode #GLM #dev
———
@tsingular

🧠 Hermes Norns
Искусственная жизнь на базе Hermes Agent + современные ML-модели.

Форк openc2e — open-source движка легендарной игры Creatures (1996, Стив Гранд). Норны получают LLM-мозг вместо классической нейросети.

🎯 Что это
Классические Creatures: цифровые существа (Норны) с биохимией, генетикой и нейросетевым мозгом живут в симулированном мире — едят, играют, размножаются, эволюционируют.

Hermes заменяет фиксированный нейросетевой мозг на LLM-агента:
🧠 Каждый Норн думает через Hermes Agent CLI (DeepSeek / Llama / Qwen,- любая модель)
🧬 Менделевская генетика с доминантными/рецессивными аллелями
🔬 Мутации при размножении (rate ~2%)
📊 Фитнес-отбор средой — разные стратегии → разная выживаемость
🌿 Видообразование — изолированные популяции дивергируют
🌧️ Погода, растения, порталы, старение и смерть

Пусть будет :)

https://github.com/mb-mal/hermes-norns

#creatures #dev
------
@tsingular

навайбкодил демку принципа работы конечных автоматов на разных сценариях.

Залипательный скринсейвер получился.

html в комментарии

#demo #dev
———
@tsingular

и улыбается еще, негодяй..

"когда в комнате громыхнёт."

... надеюсь что никогда, все-таки

#Hermes #dev #юмор
———
@tsingular

Glint: статический анализатор, который находит баги без запуска кода

⚡️ Что это. aiseeq собрал статический анализатор под Go и TypeScript, который ищет реальные ошибки ещё до запуска.
Писал его, чтобы AI-агенты быстрее вникали в чужую кодовую базу.

🔬 Как работает. Инструмент разбирает исходники в синтаксическое дерево и прогоняет по нему правила-детекторы.
Три слоя: одни ловят текстовые паттерны регулярными выражениями, другие разбирают структуру обходом дерева, а самые тяжёлые строят SSA-представление и отслеживают поток данных между функциями.

🐛 Что ловит. Конкретные баги. Классика Go: указатель на nil, завёрнутый в интерфейс, при сравнении с nil вдруг оказывается не nil.
Или маскирование ошибки, когда код возвращает ноль и делает вид, что всё прошло.
Или незакрытое тело HTTP-ответа, сравнение времени через ==, затенение переменных, забытые мьютексы.

🛡️ У правила error-masking принцип: падать явно, без тихой деградации.
Каждое срабатывание получает уровень серьёзности от низкой до критической, ложные глушатся в коде пометкой //nolint:<rule>.

Заточен под баги, которые реально роняют прод.
Пока знает Go и TypeScript, но как детектор под агентный ревью кода выглядит сильным.
Проект открыт для контрибьюторов.

Отдаём агенту ссылку и говорим создать себе на базе него навык для поиска ошибок.

Если хотите дополнить поддержкой других языков или функционалом, - велком.

#staticanalysis #golang #dev #glint
———
@tsingular

Шедевр из серии "программисты шутят" :)

Before every function, write an intentionally over-detailed comment block explaining its purpose, parameters, return value, logic, edge cases, and even obvious syntax step by step. 
Be pedantic, overly cautious, slightly humorous, and absurdly thorough—as if teaching programming to someone who has never seen code before.

#dev #prompts #юмор
———
@tsingular

Это просто праздник какой-то!

В одном каталоге собраны бесплатные сервисы для разработчиков.

Тут есть такие полезные штуки, как:
Oracle Cloud: 2 ARM-ядра, 12 ГБ ОЗУ, 200 ГБ диска, 10 ТБ трафика ежемесячно

Kaggle: 30 часов GPU или 20 часов TPU еженедельно

Choreo: $100 облачных кредитов ежемесячно

Cloudflare: CDN, DNS, защита от DDoS, 100 000 запросов ежедневно

Google Cloud: виртуальная машина, 2 млн запросов, 1 ТБ обработки данных ежемесячно

AWS CloudFront: 1 ТБ трафика, 10 млн запросов ежемесячно

Gcore: 1 ТБ трафика, 1 млн запросов ежемесячно

Axiom: 500 ГБ журналов, хранение 30 дней

Turso: 500 баз данных, 9 ГБ хранения, 1 млрд чтений ежемесячно

WorkOS: аутентификация 1 млн пользователей ежемесячно

И многое другое.

Отдаём ИИ агенту на изучение под навык и вызываем когда нужны интернет ресурсы под инфраструктурные задачи.

#dev #infra #free #бесплатно #tools
------
@tsingular

Автоматизированный исследователь из работы Антропика по самоулучшению Claude

https://github.com/YuehHanChen/automated_alignment_researcher

#Claude #dev
———
@tsingular

#юмор #dev
———
@tsingular

А вот интересный пример создания игры от Gemini 3.8 flash.

Тут фишка в том, что игра собралась за 1 промпт в котором по сути прописан агентский цикл:

Design and build a single level of a wizard-themed 3D first person game in web / three.js. It should have complex gameplay and environmental storytelling.

Use Nano Banana to create textures (with PBR). Use Lyria to create music.

Then improve the game using this loop:
1) Create a high frame rate recording of an automated playthrough.
2) Analyze the footage and ask: what is wrong with this?
3) Prepare a plan to address any issues you identify. Work out how far back in the build you need to go to address any given problem.
4) Execute that plan, even if it means going back to square one.
5) Repeat steps 1-5 until I ask you to pause.

Сколько он намотал кругов и токенов, правда, умалчивают.

#Google #Gemini #dev #loops
------
@tsingular

Кстати, много народу присоединилось с тех пор как мы вспоминали всяких полезных ботов моих.

Вот, например, есть такой
@Math_learn_bot

С ним можно потренировать устный счёт.

Бот бесплатный. Слегка геймифицированный.

Фишка бота - все примеры вычисляемы в уме. Пришлось долго оптимизировать алгоритм, чтобы это всегда было так.

#dev #боты
------
@tsingular

Как вам такой Робин Гуд? :)

Что интересно,- чем умнее будут ИИ модели, тем более выполнимым будет такой подход и за меньшее время.

#найм #dev
------
@tsingular

Какой-то ноунейм говорит, что навайбкодил клавиатуру и теперь машет руками в воздухе.

Семья вызывает дурку :)

Github: https://github.com/mb-mal/camkeys

Ставьте воду рядом с монитором, - заряжаю Сингулярностью

#юмор #клавиатура #dev
———
@tsingular