Делитесь сессиями Claude Code одной командой

Выпущена версия v1.26.1 claude-code-templates, потому что часто нужно передавать работу прямо посреди сессии.

Команда:

npx claude-code-templates@latest --chats

- Все ваши сессии сгруппированы по чатам
- Можно скачать любую переписку

Как поделиться сессией:
- Передайте файл и добавьте его в проект
- Затем выполните:

claude "read @ chat-file.md and continue"

Или если вы в одном аккаунте, нажмите «Resume» —
там будет команда:

claude --resume session_id

Фича сделана, чтобы команда могла работать с общим контекстом, не теряя темп.

Разработчики нашли способ сделать работу с Claude Code в терминале куда удобнее. Появился опенсорсный тул под названием Claude Code Enhanced Statusline. Он выводит в строку статуса всё, что раньше приходилось выискивать вручную: стоимость запросов, состояние MCP-серверов, инфу по Git и тд

Фишка в том, что статус-бар полностью настраивается. Можно собрать из 18 модулей свой набор. С темами тоже порядок, три готовые и возможность сделать свою.

Разработчики хвастаются приростом скорости до 90 процентов благодаря кэшированию. Всё работает на macOS, Linux и Windows. Ставится одной кнопкой, так что попробовать просто.

Код и инструкции лежат на GitHub: github.com/rz1989s/claude-code-statusline

Лайфхак для Cursor

Это прямо штука, которая меняет игру

Когда контекст подбирается к ~50%, просто напиши команду /summarize.

Экономит деньги и держит ответы модели чёткими.

LangChain показал Deep Agents CLI с памятью инструкций

Команда LangChain представила пример консольного инструмента Deep Agents CLI, построенного на их пакете deepagents. Это демонстрация того, как можно сделать разработческое приложение поверх нового фреймворка.

Главная фишка - память. CLI запоминает указания и советы, которые пользователь давал раньше, и может опираться на этот контекст дальше. По сути, это более «осознанный» помощник для разработки.

Проект пока небольшой, но хорошо показывает, как deepagents можно интегрировать в реальные сценарии: помощь с кодом, автоматизация рутинных задач, адаптация к стилю конкретного разработчика.

Видео и подробнее в блоге:
blog.langchain.com/introducing-deepagents-cli/
youtu.be/IrnacLa9PJc

AI снова лезет в трейдинг.

На GitHub открыли проект NOFX — это open source версия нашумевшей системы NOF1 для автоматической квантовой торговли. Под капотом большие модели вроде DeepSeek и Qwen. Они анализируют графики, ищут точки входа, открывают и закрывают сделки и потом сами разбирают свои ошибки.

Есть нормальный интерфейс с графиком доходности, позициями и объяснениями решений прямо в реальном времени. Работает с Binance, Hyperliquid и Aster DEX. Развернуть можно одной кнопкой через Docker.

Кому хочется поиграться с AI-трейдингом и посмотреть, как модели ведут себя на реальном рынке, можно заценить:

github.com/tinkle-community/nofx

Все почему-то игнорят новую OCR-модель

Chandra от Datalab заняла топ в независимых бенчмарках и обогнала прежнего лидера dots-ocr.

Поддержка 40+ языков

Нормально тянет текст, таблицы, формулы

Я прогнал её на рукописном письме Рамануджана 1913 года.

Полностью open source

Во время разработки нам часто приходится постоянно дергать базу. Писать SQL вручную не особо удобно, а в сложных запросах с несколькими JOIN легко накосячить.

Мне случайно попался Conar, это опенсорсный инструмент для управления базами, который с помощью AI генерирует и оптимизирует SQL-запросы. Существенно ускоряет работу с базой.

Это десктопное приложение на Electron с простой и понятной UI. Можно подключить свои модели вроде Claude, ChatGPT или Gemini.

Сейчас поддерживается PostgreSQL, позже добавят MySQL и MongoDB. Данные подключения к базе можно шифровать и хранить в облаке, чтобы безопасно подключаться откуда угодно.

Есть готовые инсталляторы под Windows, macOS и Linux. Разработчики также могут собрать и дорабатывать проект локально.

GitHub только что взвинтил мощность Copilot раз так в десять

Появился новый режим Copilot Agent, и это реально круто.

Теперь он встроен прямо в GitHub. Есть панель Agents, и у Copilot полный контекст репозитория, issues, пулреквестов и всего такого.

Просто пишешь, что тебе нужно сделать, и он выполняет задачу прямо в браузере, пока ты спокойно отпиваешь кофе.

Фишка на GitHub! Добавь 0 в URL Pull Request, и ИИ поможет тебе разобрать и понять изменения, которые хотят влить.

Бесплатно. Смотри , как это работает

Google пилит новый блок Agent для конструктора Opal. Агент сможет работать итеративно над задачей, пока не добьется результата.

Плюс обещают Smart Layout и новые MCP-коннекторы. Всё это уже на подходе.

Cursor теперь нативно поддерживает git worktree.

Ты можешь запускать несколько агентов параллельно, у каждого будет своя изолированная копия репозитория.

Это удобно, если нужно сравнивать модели или прогонять одну и ту же модель несколько раз и выбирать лучший результат.