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.

Еще три года назад я бы ни за что не поверил, что мы так продвинемся. Можно генерировать четыре плана параллельно разными моделями, потом выбрать лучший вариант (или склеить несколько), и отправить в облако, где всё автоматически превращается в код. Это реально похоже на будущее.

Появился крутой инструмент для создания SQL-баз данных — database.build. Он умеет автоматически:

• Генерировать схемы таблиц и заполнять данные с помощью ИИ
• Рисовать ER-диаграммы и связи между сущностями
• Развертывать проект в Supabase в один клик

Главное бесплатно. Полезно для прототипов и быстрого протягивания идеи в рабочую базу. http://database.build

Anthropic временно раздает бесплатные кредиты пользователям тарифов Pro и Max для веб-версии Claude Code. Компания объясняет это тем, что обратная связь от сообщества помогает активно улучшать продукт, и хочется дать больше свободы для экспериментов.

Условия акции:

• Max: 1000 долларов кредитов
• Pro: 250 долларов кредитов
• Действует до 18 ноября, 23:59 PT

Кредиты не связаны с лимитами текущего тарифного плана и автоматически сгорают после окончания срока действия предложения. Оно распространяется на всех существующих пользователей и на новых — пока хватает ресурсов.

Дополнительные подробности и ссылки доступны в официальных материалах Anthropic.

https://claude.com/blog/claude-code-on-the-web

Большое обновление для тех, кто сидит на Claude Desktop и Cursor.

Теперь можно подружить все AI-приложения через общий слой памяти буквально за минуту.

Я использовал Graphiti MCP сервер, который работает полностью локально. Он позволяет синхронизировать контекст между Claude Desktop, Cursor и другими инструментами, не теряя информацию по пути.

Как настроить:

1. Docker

Деплоим Graphiti MCP сервер через Docker Compose.
В конфиге используется SSE-транспорт. Плюс поднимается Neo4j как локальная база.

Можно лезть в Neo4j браузер и смотреть граф знаний визуально.

Если хочешь, можешь заменить Neo4j на FalkorDB.

2. Подключаем MCP сервер к Cursor

Когда всё поднято и готовы тулзы, цепляем это к Cursor IDE.

Открываем: File → Preferences → Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server.

В JSON вставляем пример из инструкции (как на скрине ниже у автора).

3. Подключаем MCP сервер к Claude

Аналогично делаем в Claude Desktop.

Путь: File → Settings → Developer → Edit Config

В JSON — нужный блок с настройками.

Готово.

Теперь можно болтать с Claude Desktop, сохранять факты и ответы в память, а потом доставать их из Cursor. И наоборот. На видео выше это всё уже показано в деле.

Почему Graphiti?

AI-агенты обычно забывают всё после каждого запроса.
Graphiti строит живой временной граф знаний.
С ним у агентов появляется реальная, актуальная память.

Интеграция MCP с Claude/Cursor дает мощный memory-layer для всех твоих рабочих процессов.

Проект полностью open-source, уже больше 20k звезд.

Репо на GitHub: https://github.com/getzep/graphiti

О - оригинальность