Ох ты… так вообще не должно работать.
Собрать полноценное мобильное приложение за 493 секунды.

- Фронтенд
- Бэкенд с базой данных
- Интеграция с ИИ (NanoBanana Pro)
- Подключение платежей (RevenueCat)
- Отправка в App Store на ревью

Ни строчки кода. Весь процесс показан тут.

00:00 Вводная
00:35 Первый промт для vibecodeapp
01:47 Добавляем Nano Banana
02:25 Подключаем бэкенд и базу
02:58 Тестируем Nano Banana и базу
03:58 Чиним ошибку
04:56 Подключаем платежи
05:56 Генерируем ассеты для paywall
06:54 Тестируем paywall

GOOGLE ANTIGRAVITY РАЗДАЛ БЕСПЛАТНЫЙ OPUS 4.5 THINKING

В Antigravity сейчас реально жарко после добавления Opus 4.5. Пакет стал выглядеть максимально мощно.

Вопрос открыт: OpenAI все? Посмотрим на следующей неделе, но пока они заметно отстают.

Также провели прямое сравнение GPT-5.1-Codex-Max и Opus 4.5 на одной и той же задаче. Opus 4.5 оказался сильно впереди. Если так пойдет дальше, причин пользоваться продуктами OpenAI почти не остается.

Вы абсолютно правы

Расширенное мышление

Хочешь, чтобы Claude реально думал перед ответом, когда ты работаешь через API?

Просто добавь:

thinking: { type: "enabled", budget_tokens: 5000 }

Claude будет показывать пошаговое рассуждение в thinking-блоках перед финальным ответом.

Этот GitHub-репозиторий просто топ.

Там собрано 500+ валидных Nano Banana промптов в одном месте для генерации любых визуалов через модель Nano от Google: портреты, персонажи, логотипы, продукты, обои. Закрыто вообще всё.

Забираем, кому пригодится

Команда показала, как использовать Claude Code для обучения open-source LLM под ключ. Они подключили навыки Hugging Face к Claude Code, и агент смог запускать полный цикл обучения моделей end-to-end. Самое интересное, это работает не только с Claude, но и с Codex, Cursor и Gemini CLI.

Как это выглядит на практике:

- ты даешь агенту задачу дообучить модель на датасете, можно указать свой или поручить агенту найти его самому
- агент сам подбирает железо под размер модели и проверяет датасет
- обучение запускается на облачных GPU, в режиме теста или полноценного прогона
- прогресс в реальном времени отображается через дашборд Trackio
- чекпоинты автоматически пушатся в Hugging Face

Уже можно попробовать в своем любимом кодинг-агенте.

Мэнг записал 50-минутный гайд по созданию высококачественных целевых страниц с помощью Gemini 3.

Автор показал, какие промпты и компоненты использовал при работе с aura.build. В качестве примеров шаблонов упомянуты:

aura-financial.aura.build
roar-ai.aura.build

Также он поделился списком ресурсов для вдохновения и рефов по дизайну и интерфейсам:

supahero.io
bentogrids.com
cta.gallery
mobbin.com
dribbble.com

И по многочисленным просьбам выложен remix-линк на WebGL-фон из Unicorn Studio:
https://unicorn.studio/remix/AlkJLTvJC9q6Zw8oRD4g

OpenAI выпускает GPT-5.1-Codex-Max в публичный превью GitHub Copilot.

По первым тестам GPT-5.1-Codex-Max показывает себя так:
- отлично справляется со сложными рефакторингами
- надежнее работает как напарник на Windows

Можно попробовать самому в Visual Studio Code.
Ссылка: тык

Хочешь сохранить что-то в память Claude без открытия файла?

Просто начни сообщение с #, например:

# Always use bun instead of npm

Claude спросит, куда это сохранить. Память обновлена. Можно дальше писать код.

В GitHub появился проект InkSight от Google Research - система, которая умеет превращать фотографии рукописных заметок не просто в текст, а в векторный цифровой почерк с сохранением траектории письма. В отличие от обычного OCR, здесь сохраняется сама логика и форма написания, а результат можно редактировать и искать по нему.

Проект построен на связке ViT + mT5 (encoder–decoder) и обучается в двух режимах - «чтение» и «письмо». Это позволяет модели одновременно понимать рукописный текст и восстанавливать процесс его написания.

InkSight поддерживает несколько языков, разные фоны и стили письма, а также два режима работы - по словам и по всей странице. Выходные данные - векторные штрихи, которые можно импортировать в заметочные приложения.

Проект уже доступен на GitHub, есть онлайн-демо на Hugging Face, полный датасет и Jupyter-примеры для локального запуска.

Microsoft выкатили open-source инструмент для запуска AI-моделей локально

Без облака, подписок и авторизации.
Все на 100% приватно.

И при этом он без проблем встраивается в приложения через OpenAI-совместимый API.

Просто вбиваешь в терминале:

→ winget install Microsoft(dot)FoundryLocal (Windows)
→ brew install microsoft/foundrylocal/foundrylocal (macOS)

Вот официальный веб-сайт со всей документацией и доступными моделями: https://foundrylocal.ai

И репозиторий GitHub: https://github.com/microsoft/foundry-local

согласны?

Китайские ИИ-агенты ведут больше 50 аккаунтов в соцсетях на автопилоте. Круглосуточно, 24/7.

Они штампуют контент в таком масштабе, что трудно представить

Репозиторий в ChatGPT

Общайся с любым репозиторием на GitHub

Ссылка: http://repo-to-chatgpt-i8ry.vercel.app

Репозиторий: http://github.com/filiksyos/repo-to-chatgpt

Vim mode

Устал тянуться к мышке, чтобы редактировать свои промпты?

Просто введи: /vim

И получишь полноценное редактирование в стиле vim прямо в Claude Code:

h j k l → навигация

ciw → изменить слово

dd → удалить строку

w b → прыжки по словам

Редактируй промпты со скоростью мысли.

Визуализация того, что находится внутри моделей ИИ. Это представляет слои взаимосвязанных нейронных сетей. И да, со временем формируются паттерны, и они могут образовывать своего рода сигнатуру того, как модель мыслит.

Этот паттерн можно рассматривать как процесс мышления.

Представили Dexter 2.0

Опенсорс. Заточен под финансовые исследования.

По сути, как Claude Code, только для акций.

Что умеет Dexter:
• планирует задачи
• работает автономно
• валидирует результаты
• анализирует акции

Использует OSS-инструменты вроде LangChain, плюс свежий стек на TypeScript, React, Ink и Bun.

Быстро разворачивается. Лёгок в использовании. Код писать не нужно.