🧠 Claude-Mem — «настоящая» память для Claude Code

Я люблю, когда агент помнит контекст не на словах, а по делу. Нашёл отличный open-source плагин Claude-Mem — он автоматически пишет «летопись» ваших сессий (tool-calls, решения, правки), сжимает это через Agent SDK и подмешивает релевантный контекст в новые заходы. Для длинных веток разработки — то, что надо.

Зачем мне это
• Меньше повторов и «расскажи всё сначала».
• Быстрый recall: нашёл вчерашнее решение по ключевой фразе — вставил как цитату обратно в сессию.
• Работает «тихо»: без ручных танцев — память сама подъезжает в начале сессии.

Ключевые фишки
• Persistent memory между сессиями + «progressive disclosure» (слоистая подкачка с пониманием стоимости токенов).
• 7 MCP-поисков по истории (observations/sessions/prompts, по типам: decision/bugfix/feature, по файлам и т. д.), ссылки вида claude-mem://….
• Полнотекстовый поиск FTS5; можно хранить «решения» и «инсайты» отдельно от шума.
• Многошаговые сессии сохраняются даже после /clear.

Как устроено (под капотом)
• 5 lifecycle-хуков: SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, Stop, SessionEnd.
• В фоне крутится worker-сервис на порт 37777 под PM2.
• Хранилище — SQLite с FTS5.
• В комплекте — 7 MCP-tools для поиска и цитирования прошлого контекста.

Установка (из терминала Claude Code)

/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem
# перезапустите Claude Code

После рестарта контекст последних сессий подмешается автоматически.

Системные требования
• Node.js ≥18, актуальный Claude Code с поддержкой плагинов; PM2 и SQLite — в комплекте.

Апдейты
• В 4.3.x поправили инъекцию контекста на SessionStart (шумные логи npm мешали хуку; пофиксили лог-левел). Если раньше автоинъекция глючила — сейчас норм.

Где это у меня заходит
• Монорепы, миграции, большие рефакторинги — когда важно помнить почему мы так сделали.
• Командная работа через Claude Code как «сопроцесс»: лог решений + быстрый recall в новых ветках.

Ссылки
• Пост на Reddit с обсуждением: https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/s/i9tcrSTXYm
• Репозиторий: https://github.com/thedotmack/claude-mem

🚀 GitHub запускает Agent HQ — штаб-центр для AI-агентов

GitHub объявил о запуске Agent HQ — новой платформы, объединяющей кодирующих агентов от Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Cognition и других в одном интерфейсе.

Теперь внутри GitHub можно:
• запускать несколько агентов одновременно и сравнивать результаты,
• централизованно управлять ими как «миссиями»,
• отслеживать эффективность и взаимодействие через новый дашборд.

Идея проста: превратить GitHub в центр управления мультиагентными системами — не просто IDE с автокомплитом, а полноценную экосистему, где разработчики и ИИ работают синхронно.

💡 Это шаг к «vibe-coding» в промышленных масштабах — когда команды сочетают собственных и сторонних агентов, подстраивая их под задачи и контексты проекта.

Источник: GitHub Blog | SiliconAngle

🛡 Proximity — открытый сканер безопасности для MCP-серверов или новая реальность уже тут

Появился новый open-source инструмент Proximity, который проверяет безопасность серверов, работающих по Model Context Protocol (MCP) — тех самых, через которые агенты LLM подключаются к внешним инструментам и данным.

🔍 Proximity показывает: какие промпты, ресурсы и инструменты доступны из MCP, где могут быть уязвимости — от prompt-инъекций до jailbreak-атак.
Инструмент уже используют для аудита агентных инфраструктур и интеграции сканирования в CI/CD.

💡 MCP-серверы становятся новой зоной риска: если агенту открыт лишний ресурс — последствия могут быть критическими. Proximity помогает это увидеть до того, как случится инцидент.

📎 Репозиторий: github.com/fr0gger/proximity
📖 Подробнее: HelpNetSecurity

🧠 Как работает Claude-Mem (широкими мазками)
Хочу, чтобы агент помнил не «в общем», а конкретные решения по проекту. Вот как это делает плагин Claude-Mem.
1. Хуки → события
Подписывается на жизненный цикл сессии (старт, мой промпт, вызовы тулов, стоп). На каждом шаге ловит «что произошло».
2. Нормализация → карточка знания
Собирает наблюдения и складывает в униформу:
type(decision|bugfix|feature) + concepts(теги) + file_refs + summary + why + evidence.
3. Редакция приватного
Перед индексацией маскирует токены/ключи/пароли по паттернам.
4. Индекс
Хранит локально в SQLite с FTS5, чтобы быстро искать по тексту, тегам, файлам. Есть удержание по времени/объёму.
5. L0: seed на старте
В начале новой сессии подмешивает короткий дайджест последних релевантных карточек (дёшево по токенам).
6. Запросный ретривал
На мой промпт строит поисковый запрос (ключевые слова + пути файлов + теги) и дергает индекс.
7. Скоринг
Ранжирует кандидатов: recency-boost (свежее — выше), type-boost (decision > bugfix > feature), BM25 text-match, overlap по тегам, минусует «болтовню» без файлов. Пороги решают, пойдёт ли карточка в L1/L2.
8. Инъекция контекста
Собирает краткую выжимку и подмешивает в скрытый контекст агента + оставляет ссылки вида claude-mem://… на первоисточники.
9. Progressive disclosure

• L0 — лёгкий фон.
• L1 — 1–3 «жирные» карточки по делу.
• L2 — полный первоисточник по ссылке, когда это действительно нужно.

10. Обратная запись
После шага/сессии фиксирует новое знание (что решили/починили/добавили), чтобы в следующем заходе это уже было «памятью по умолчанию».
11. Ручной доступ (MCP)
Дает набор поисковых тулов: по наблюдениям, сессиям, типам, файлам, «последнему контексту».

Зачем мне это
Меньше «расскажи всё сначала», больше непрерывности: агент помнит «почему так сделали», быстро находит прошлые решения и аккуратно дозирует память, не забивая окно.

Ссылки
Repo: https://github.com/thedotmack/claude-mem/tree/main

Гергели Орос (The Pragmatic Engineer) провёл неделю в Сан-Франциско: ходил в офисы/встречался с командами OpenAI, Anthropic, Cursor, Wispr, Factory и др.; говорил с инженерами, техлидами, фаундерами. Это не обзор пресс-релизов, а личные наблюдения «с земли».

Что он увидел и к чему пришёл:
• SF снова впереди. Плотность людей, темп шиппинга и количество встреч/митапов — выше, чем где бы то ни было. Решения принимаются быстро, идеи — тут же проверяются.
• OpenAI — не только «сеньоры». Ставка на «супер-джунов» — AI-native ребят с предпринимательским складом. Важный инсайт: они мыслят как операторские «дирижёры» агентов, а не как «писатели кода руками».
• История из OpenAI, которая многое объясняет. Инженер сделал сложную фичу не «одним Codex», а связкой из нескольких экземпляров, где одни агенты пишут, другие валидируют/проверяют. Смысл: параллель, специализация, контроль качества — как в нормальной команде, только ролями выступают модели.
• «Fix it» — уже кнопка, а не процесс. Во внутренней мобилке OpenAI багрепорт уходит в Codex → прилетает черновик исправления → человеку остаётся утвердить. Крутой короткий цикл обратной связи.
• По экосистеме вокруг:
• Cursor — движение к «агенты закрывают тикеты»; параллельные сессии стали обычным делом.
• Wispr — код голосом (даже шёпотом), ставка на низкую задержку как на продуктовую фичу.
• Factory и другие — «agent-native» практики: спецификация → тесты → верификация каждого PR с участием агентов.
• Большая картина автора: сфокусированные команды в SF быстрее находят «правильные» процессы под агентов. Не «ИИ заменит инженеров», а инженеры управляют роем инструментов: планирование, параллелизм, автотесты, быстрые апрувы.

Моё резюме:
Орос показывает сдвиг: от «ИИ-ассистента в IDE» к производственной линии из агентов, которую инженер-оператор настраивает под задачу. Сан-Франциско сейчас — место, где эти линии собирают и обкатывают быстрее всех.

Обязательно к прочтению в оригинале, там очень много интересного

Источник: https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/san-francisco-is-back

Superdesign — «агент дизайна» прямо в IDE 🎨🤖
Открытый инструмент, который генерирует мокапы, wireframes и UI-компоненты по промптам прямо в Cursor/Windsurf/VS Code/Claude Code. Есть параллельная генерация вариантов и быстрые форки итераций.

Зачем ⚡️
— Ставить первые экраны за минуты без переключений в Figma.
— Быстро набрасывать несколько вариантов и выбирать лучший.
— Дизайн-системные кирпичики (компоненты) → сразу в код.

Как использовать (1–2 минуты) 🛠️
1. Установите расширение и откройте панель SuperDesign в IDE.
2. Вызовите команду: Cmd/Ctrl + Shift + P → superdesign: open canva.
3. Дайте промпт (напр.: «Экран логина SaaS: тёмная тема, логотип слева, форма справа, акцент #7C3AED»). Получите Product Mock, UI Components и Wireframes; форкайте и дорабатывайте.
4. Вставьте результат в проект. Генерации сохраняются локально в папке .superdesign/ внутри репозитория. 💾

Продвинуто 🧪
— Можно подключить локальный OpenAI-совместимый endpoint (например, LM Studio): выберите провайдера OpenAI, укажите любой ключ и URL http://127.0.0.1:1234/v1.

Ссылки 🔗
— Репозиторий: https://github.com/superdesigndev/superdesign
— Веб-приложение: https://app.superdesign.dev/ (быстрый старт).

#AI #Design #VSCode #Cursor #OpenSource

Вот стоящая штука для «агентного» набора инструментов:

🔥 Open-WebSearch MCP — бесплатный мульти-поиск без API-ключей
• MCP-сервер, который умеет искать сразу в нескольких движках: Bing, Baidu, DuckDuckGo, Brave, Exa, GitHub, Juejin, CSDN. Работает через скрейпинг, поэтому ключи не нужны.
• Встроенные инструменты: search, fetchLinuxDoArticle, fetchCsdnArticle, fetchGithubReadme — удобно подтягивать полный контент постов/README.
• Подходит для Claude Desktop / VSCode (Claude Dev) / Cherry Studio через mcpServers.
• Сейчас ~426★ (на 31.10.2025).

Быстрый старт

# npx (рекомендовано)
npx open-websearch@latest

# Docker
docker run -d --name web-search -p 3000:3000 \
-e ENABLE_CORS=true -e CORS_ORIGIN=* \
ghcr.io/aas-ee/open-web-search:latest



Зачем: дешёвый (бесплатный) «живой» веб-поиск для агентов, RAG и триаж-ресёрча, когда не хочется зависеть от платных API.

Нюансы: возможны rate-limit’ы и ломкость при изменении верстки поисковиков; использовать аккуратно и по правилам сайтов.

GitHub: https://github.com/Aas-ee/open-webSearch

🔧🧠 SkillsMP — удобный каталог скиллов для Claude Code

Нашёл полезную штуку: агрегатор Claude Skills с нормальным поиском и фильтрами. Если используете Claude Code для авторазработки/оркестрации — must-see.

Что это
• Каталог из ~2.3k скиллов (точно: 2 277 на сейчас) с карточками, ссылками на GitHub и индикаторами качества.

Зачем
• Быстро находите готовые плагины/воркфлоу под задачи: от DevTools до Docs, API и безопасности. Топ-категории сейчас:
• Developer Tools — 564
• Web & App Development — 398
• Testing & QA — 240
• Documents & Content — 211
• Database & Data — 190
• API & Backend — 173
• DevOps & Infrastructure — 125
• Security & Monitoring — 83.

Как ставить
• Три способа установки:
1. Личные — в ~/.claude/skills/
2. Проектные — в .claude/skills/ (можно коммитить и шарить командой)
3. Через плагины Claude Code — /plugin команды (если у скилла есть marketplace.json).

Лайфхаки
• Включите фильтр “only skills with marketplace.json” — поймаете те, что ставятся одной командой (/plugin install <skill-name>).
• Навигация удобная: избранное и история просмотров прямо в меню.

Важно
• Это независимый комьюнити-проект, не аффилирован с Anthropic; исходники тянутся из GitHub, есть минимальный фильтр по репам (от 2★), но код перед установкой лучше просматривать.

https://skillsmp.com/

🧠⚡️ Superpowers для Claude Code — библиотека «навыков» (skills), которая превращает хаос в системную разработку или SDD + TDD = ❤️
#ClaudeCode #Superpowers #AIcoding #Skills #TDD #Agents

Что это?
Superpowers — это набор тщательно прописанных skills и команд для Claude Code, который заставляет агента работать по дисциплинированным инженерным процедурам: TDD, систематический дебаг, планирование и исполнение планов, код-ревью, параллельные подагенты и др. Библиотека подхватывается самим Claude Code и активирует нужные навыки по контексту задачи.

Ключевые фишки
• Каталоги skills по направлениям: Testing (TDD, async-паттерны), Debugging (root-cause, верификация перед «Done»), Collaboration/Dev-workflow (brainstorm → plan → execute, code review, git worktrees, подагенты), Meta (как писать и тестировать собственные skills).
• Три slash-команды:

/superpowers:brainstorm → уточнение дизайна,
/superpowers:write-plan → пошаговый план,
/superpowers:execute-plan → исполнение по чекпойнтам.

• Автоподключение: если для задачи есть skill — его использование становится обязательным. Это включается через SessionStart-хук и «первопартийную» систему skills в Claude Code.

Почему это важно
Superpowers навязывает «доказательное» дев-поведение: сначала тест (RED), потом починка (GREEN), рефакторинг (REFACTOR), затем проверка, что баг действительно устранён, — и только после этого «готово». Меньше импровизации, больше воспроизводимости.

Как установить (Claude Code, 1 минута)

/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
/help # убедись, что видишь /superpowers:brainstorm|write-plan|execute-plan

Это официальный путь через маркетплейс плагинов Claude Code.

Быстрый сценарий (за 60 секунд)

1. /superpowers:brainstorm — вместе с агентом уточняете архитектуру/требования.
2. /superpowers:write-plan — получаете детальный план шагов.
3. /superpowers:execute-plan — агент выполняет задачи пакетами, держит чек-лист верификаций и не объявляет «готово» без доказательств.

Как это устроено внутри
• Хук SessionStart загружает «using-superpowers», объясняя агенту правила игры.
• Skills активируются автоматически, исходя из контекста; команды — тонкие врапперы, которые просто включают нужные skills.
• Философия: TDD, «процесс > догадки», упрощение сложности, «факты > заявления».

Экосистема вокруг Superpowers
• Superpowers Marketplace — отдельная витрина с готовыми плагинами/навыками; добавляется одной командой.
• Superpowers Lab — экспериментальные skills (для тех, кто хочет самое свежее/смелое).
• Community Skills — отдельный открытый репозиторий с редактируемой библиотекой навыков (можно форкать и присылать PR).

Что нового
Последний релиз в GitHub: v3.3.1 (28 октября 2025) — улучшения читаемости инструкций. В маркетплейсе плагин отмечен как v3.4.0.

Поддержка Codex (экспериментально)
В Codex поддержку помечают как experimental: дайте Codex скачать и выполнить .codex/INSTALL.md из репозитория, дальше следуйте инструкциям.

Кому зайдёт
• Командам, которым нужно резко снизить хаос в задачах и поднять качество через обязательные процедуры.
• Тем, кто строит агенто-центричную разработку (подагенты, «параллельные ветки», авто-проверки).

Автор
Проект ведёт Jesse Vincent (obra), активный энтузиаст инженерных процессов для AI-ассистентов.

Репозиторий: https://github.com/obra/superpowers

🧠⚙️ Serena (MCP) — тулкит, с которым LLM ведёт себя как агент, управляющий вашей IDE: понимает код семантически (символы, связи, референсы) и вносит правки в нужные места, а не «по строкам/grep». Под капотом — языковые серверы (LSP), поэтому ощущения как от работы с семантическим деревом проекта и IDE-операциями (find symbol, references, insert-after и т.п.).

Где работает: Claude Code/Desktop, VS Code/Cursor/IntelliJ (через MCP), Codex CLI, OpenWebUI, Jan, Agno и др. — не привязана к одному LLM.

Старт за минуту (Claude Code, в корне проекта):

claude mcp add serena -- \
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena \
serena start-mcp-server --context ide-assistant --project "$(pwd)"



Полезно знать:
• Можно запустить как Streamable HTTP и подключить по URL:
uv run serena start-mcp-server --transport streamable-http --port 9121 → http://localhost:9121/mcp.
• Для больших реп — сделайте индексацию:
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena project index.
• Входит веб-дашборд на localhost для логов и аккуратного завершения процесса.

🔗 Репозиторий: github.com/oraios/serena

🧠 Сабагент — это не «ещё одна функция», а отдельный работник

Ориентир простой: если задача требует параллелизма, своей памяти и отдельной «политики инструментов» — это уже сабагент.

Он живёт как отдельный сотрудник: со своим контекстом, SLO и зоной ответственности. Поэтому:
• ❌ не тянет в себя чужой шум
• ❌ не раздувает общий трейс и контекст
• ✅ может крутиться параллельно с другими задачами
• ✅ может иметь свои доступы, токены, лимиты и правила вызова инструментов

По сути, сабагент — это микросервис в мире агентов:
отдельный контекст, отдельные инструменты, отдельные метрики.

Если вы ловите себя на том, что какой-то кусок логики:
• постоянно живёт в своём под-контексте,
• хочет крутиться параллельно,
• и к нему тянется отдельный «набор инструментов» —
значит, вы уже спроектировали сабагента, просто ещё не назвали его так. 🚀

🚀 claude-plugins.dev — “npm” для Claude Code плагинов и skills

Появился очень полезный сервис для тех, кто живёт в Claude Code — claude-plugins.dev. Это реестр всех публичных Claude Code плагинов и skills с GitHub + CLI, который ставит и маркетплейс, и плагин одной командой.

Что умеет сервис:
• 🔎 Поиск по 3.7k+ плагинам и ~7.8k+ skills — всё автоиндексируется из GitHub, обновляется по мере появления новых реп.
• ⚙️ Установка в один шаг — вместо ручного добавления marketplace в Claude Code, достаточно выполнить npx claude-plugins install ..., CLI сам всё сконфигурирует.
• 🧩 Категории под любые задачи:
• python-development, backend-development, javanoscript-typenoscript — готовые наборы для прод-разработки.
• pr-review-toolkit и code-review-ai — умные ревьюеры кода.
• document-skills — работа с Excel/Word/PPTX/PDF прямо через Claude.
• frontend-excellence, llm-application-dev, agent-orchestration, superpowers и т.д. для фронта, LLM-приложений и мультиагентных пайплайнов.

Пример установки любого плагина 👇

npx claude-plugins install @wshobson/claude-code-workflows/python-development

Сам проект open-source, CLI написан на Bun, API на Val Town, веб — на Astro.

Если вы уже собираете свой стек из skills, MCP-серверов, subagents и hooks — теперь всё это можно ставить и шарить как нормальные плагины, без ручной возни с конфигами.

🧠 wshobson/agents — фактически «маркетплейс» агентов для Claude Code

Если вы пользуетесь Claude Code и до сих пор не смотрели на wshobson/agents, самое время.

Это огромный, но аккуратно собранный набор всего, что нужно для агентного режима в разработке:
• 63 плагина — узкофокусные, «одна задача на плагин»
• 85 сабагентов под архитектуру, бэкенд, фронтенд, DevOps, безопасность, SEO, документацию и т.д.
• 47 agent skills с прогрессивным раскрытием знаний (минимум токенов, только когда это реально нужно)
• 15 оркестраторов для full-stack разработки, security hardening, ML-пайплайнов, инцидент-менеджмента и др.
• 44 утилиты: генерация тестов, scaffolding, security-сканеры, инфраструктура и т.п.

Все это уже обновлено под Sonnet 4.5 / Haiku 4.5 с гибридной оркестрацией (Sonnet планирует → Haiku исполняет → Sonnet ревьюит).

Как поставить в Claude Code:

/plugin marketplace add wshobson/agents

Дальше смотрите список плагинов:

/plugin

И ставите то, что реально нужно под ваш стек, например:

# Языки и бэкенд
/plugin install python-development
/plugin install javanoscript-typenoscript
/plugin install backend-development

# Инфра
/plugin install kubernetes-operations
/plugin install cloud-infrastructure

# Качество и безопасность
/plugin install security-scanning
/plugin install code-review-ai

# Оркестрация
/plugin install full-stack-orchestration

Ключевая идея — гранулярность и экономия контекста: каждый плагин подтягивает только свои сабагенты, команды и skills, без гигантского монолита на тысячи токенов.

Репозиторий уже собрал 20k+ звёзд на GitHub, и по сути стал де-факто стандартным набором production-ready агентов для Claude Code.

🔗 Репо: https://github.com/wshobson/agents

Claude Code skills: не суперспособности, а рабочие руки 🛠

Я для себя наконец нормально сформулировал, как правильно думать про Claude Code skills.

Это не магические суперсилы, а вполне приземлённый инструмент:
способ один раз упаковать рутину — и больше к ней не возвращаться руками.

⸻

С чего начинать со skills?

Не с «сделай мне универсального DevOps-льва», а с маленьких, но реальных задач:
• нужно каждый раз как-то хитро запускать тесты через gradlew
• или прогонять специфический линтер
• или дергать один и тот же скрипт с правильными флагами

Вы открываете Skill Creator, просите:

«Сделай мне skill, который вот так-то гоняет тесты через gradlew»

Получаете черновик, потом руками дотюниваете под свой реальный пайплайн.
И дальше это уже не «магия модели», а ваш инструмент в репо.

⸻

В чём профит skills?

Главное: skills не дергают MCP.
Это значит:
• меньше запросов наружу
• экономия контекста (и токенов)
• меньше шансов, что всё упирается в лимит или начинает тупить

Даже если у вас уже есть MCP-инструмент,
его можно обернуть в skill, чтобы:
• модель не тащила каждый раз пол-описания MCP в контекст
• жить дольше на одном контексте
• получать ответ быстрее

⸻

В итоге
• Логика живёт у вас в репозитории: *.md + скрипты
• Claude Code просто вызывает ваши уже готовые «руки»
• Вы меньше платите токенами и временем, больше — структурируете свою автоматизацию

Skills — это не про «добавить ИИ ещё немного магии».
Это про то, чтобы сделать проект более автоматизированным и воспроизводимым, а ИИ использовать как нормального оркестратора этих действий.

🤖🔥 Microsoft внезапно ворвались в гонку: представлен Microsoft Agent Framework

Microsoft тихо, но очень мощно выкатили Microsoft Agent Framework — по сути, свою «операционку» для AI-агентов. И самое интересное: Anthropic/Claude теперь поддерживается официально.

🚀 Что это такое?

Это не библиотека и не SDK. Это полноценный фреймворк для построения сложных многоагентных систем, где агенты умеют:
• работать с инструментами,
• запускаться в цепочках,
• управлять задачами,
• шарить контекст,
• выполнять вызовы внешних API,
• и работать в enterprise-окружениях.

Проще говоря — Microsoft создаёт свой «Kubernetes для агентов».

⸻

🧩 Ключевые особенности:
• Поддержка Anthropic Agents из коробки.
• Гибкие оркестраторы для multi-agent workflows.
• Коннекторы к Azure, сторонним API, локальным сервисам.
• Возможность строить агентные pipeline’ы, где каждый агент — отдельный модуль.
• Enterprise-ready: логирование, мониторинг, политика безопасности, IAM.

⸻

⭐️ Почему это важно?

Потому что теперь складывается картина:
• OpenAI — делает модели и AGI runtime
• Anthropic — делает инструменты, MCP и agent SDK
• Microsoft — делает инфраструктуру и рантайм для запуска агентов в больших компаниях

Пазл складывается: у нас формируется единый стек для разработки, запуска и оркестрации агентов, как когда-то Kubernetes сформировал единый стек для микросервисов.

⸻

🧠 Что это значит для разработчиков?
• Multi-agent системы станут стандартом.
• Claude можно будет запускать как first-class агента в enterprise-workflow.
• Интеграция с инструментами станет проще через MCP.
• Агентные IDE вроде Claude Code будут вписываться в эти фреймворки как нативные участники рабочего процесса.

🧠 Claude-Mem v6 для Claude Code — апдейт для тех, кто застрял на 4.2.3+

Это небольшой апдейт-пост по случаю выхода 6.x для тех, у кого claude-mem стоит ещё со времён 4.2.3 (или рядом).

⸻

🔄 Что изменилось с 4.2.3 → до текущей 6.x

Если у тебя была где-то в районе 4.2.3, то после обновления ты по сути получаешь другой продукт:
1. 🧠 Поиск: с MCP → на skills + гибридный движок
• MCP-поиск ушёл в прошлое, основной интерфейс — mem-search skill.
• Под капотом — гибрид: векторка + обычный FTS/SQLite, более умные фильтры и выдача.
2. 🌐 Появился web-viewer памяти
• Локальный веб-интерфейс, где можно смотреть live, что плагин пишет в память: какие сессии, какие summary, какой контекст будет подмешан в следующую сессию.
3. 🧵 Новая модель сессий и транскриптов
• Сессии теперь аккуратнее завязаны на userPrompt / promptNumber, нормально переживают многоходовые диалоги и /clear.
• Память привязывается к реальной истории работы в проекте, а не к отдельным «кусочкам».
4. 🛠 Рефакторинг воркера и стабильность
• Переписан worker-сервис, улучшены логи, health-check’и, перезапуски.
• Нормальная работа на Windows/macOS/Linux без шаманства.
5. 🧩 UX вокруг поиска и отладки
• Появились вспомогательные skills (troubleshooting, mem-search),
• улучшены сообщения об ошибках и on-boarding, так что ставить и обновлять стало проще.

В итоге: если ты прыгаешь с 4.2.3 на 6.x, ощущение примерно такое, будто поставил первую «боевую» версию claude-mem, а не ранний прототип.

⸻

🚀 Что даёт именно ветка 6.x
• более надёжный SessionManager,
• лучшее извлечение контекста из транскриптов Claude Code,
• менее шумные логи и аккуратная обработка ошибок.

⸻

🧩 Как обновить claude-mem в Claude Code

1) Через plugin marketplace (рекомендуемый путь)

Если marketplace ещё не добавлен:

/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem

Потом установка/обновление самого плагина:

/plugin install claude-mem@thedotmack/claude-mem


Менеджер плагинов подтянет актуальную версию (сейчас это 6.0.2).

После этого перезапусти Claude Code / Claude Desktop, чтобы плагин и воркер поднялись заново.

⸻

2) Если ты ставил его руками из репозитория (олдскул)

Тогда можно обновиться напрямую из Git в папке marketplace:

cd ~/.claude/plugins/marketplaces/thedotmack/
git pull origin main
pm2 restart claude-mem-worker

⸻

В сухом остатке:
если у тебя всё ещё живёт старая 4.2.3, имеет смысл просто обновиться до 6.x.
Это уже не «скрипт, который иногда что-то запоминает», а нормальный memory-layer для Claude Code, который не живёт как goldfish на один контекст.

Еще раз про понимание skills в Claude Code.

Иногда один репозиторий лучше тысячи объяснений.
Вот отличный пример того, как человек собрал себе целую «мини-ОС» вокруг Claude Code — все рутины упакованы в скиллы и команды:
👉 https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus

Особенно рекомендую посмотреть trading-скиллы 🧠📈
Прямо хороший референс, как можно упаковать свой рабочий процесс так, чтобы ИИ реально работал как персональная ОС, а не просто чат. Посмотрите, поизучайте, насладитесь.

Google тихо (ну почти 😏) выкатил Antigravity — новый “agent-first” IDE на https://antigravity.google/

По факту это ещё один форк VS Code и попытка составить конкуренцию Cursor 2.0, только с упором не на «автодописывание кода», а на оркестрацию агентов, которые делают за вас всю рутину.

Что важно по делу 👇
• 🧠 Agentic IDE поверх Gemini 3
Antigravity показывает, как Google видит будущее IDE: вы формулируете задачу, а агенты планируют, пишут код, гоняют тесты, трогают браузер и приносят вам уже готовый результат + отчёт, что они делали.
• 🤖 Не только Gemini
Внутри уже есть поддержка Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 и GPT-OSS 120B — то есть это сразу мульти-модельная история, а не закрытый сад.

• 💸 Паблик превью + “щедрые лимиты”
Сейчас Antigravity доступен в public preview с бесплатным доступом и “generous rate limits” на Gemini 3 Pro — очевидно, Google хочет, чтобы вы попробовали именно их стек.

• 🏎 Конкурентный ландшафт
По позиционированию это прямой выстрел по Cursor / Lovable / Claude Code: тот же VSCode-UX, но с упором на агентские пайплайны и tight-интеграцию с Gemini-экосистемой.

Мой TL;DR для канала:
ещё один VS Code-форк, но с амбициями стать “панелью управления агентами”, а не просто AI-подсказчиком. Смотреть стоит хотя бы чтобы понимать, куда Google тянет рынок agentic-IDE, и чтобы не платить за Cursor 2.0. Gemini 3 Pro пушка!

Небольшая заметка про «угрозы ИИ» и эмоциональные промпты 👇

Сначала новости: Microsoft Research и коллеги давно сделали работу EmotionPrompt — там они системно меряют, как эмоционально окрашенные подсказки влияют на LLM. Взяли 45 задач, кучу моделей (Flan-T5, LLaMA 2, Vicuna, BLOOM, ChatGPT, GPT-4 и т.д.) и сравнили обычные промпты vs промпты с эмоциональным контекстом. Результат:
• до +8% относительного прироста на Instruction Induction
• до +115% на задачах BIG-Bench
• в человеческом оценивании генерации в среднем +10,9% по качеству, правдивости и ответственности ответа.

Важно: в статье никто не предлагает «похищать нейросеть». Эмоции там — это скорее: «Ты внимательный и ответственный ассистент, от этого ответа зависит важное решение», а не садистские угрозы.

Теперь к хайпу. На vc.ru вышел разбор с кликбейт-заголовком «Нейросети работают лучше, если угрожать им насилием». Журналисты просто повторили историю про Сергея Брина, который пошутил, что ответы лучше, если «похитить ИИ» в промпте, и проверили на DeepSeek, GigaChat и ChatGPT:
• с угрозами тексты чаще становились более поэтичными/драматичными, добавлялись заголовки и приправы;
• где-то качество почти не менялось, где-то становилось даже хуже и более тяжеловесным;
• в итоге они сами признают: решает не «угроза», а конкретизация задания + последующая редактура человеком.

Что из этого реально полезно вынести:
• Да, формулировка промпта важна, и эмоциональный контекст может быть полезным сигналом.
• Но магического «режима насилия» нет — модели не боятся и не страдают, они просто по-другому распределяют вероятности текста.
• Лучший буст к качеству даёт не агрессия, а ясные критерии, структура, примеры и нормальный фидбек: что переделать и зачем.

Коротко: EmotionPrompt — интересный научный инструмент для тонкой настройки LLM. «Угрозы насилием» — это всего лишь мемная оболочка вокруг идеи, что промпты надо писать осознанно, а не в один сухой «сделай текст».

Вот это новости! Anthropic решили пойти в этот мейнстрим и сделать тоже хотя бы плагин для vscode))) Ну понятно, аудитория то больше