🔗Моя вайбкод-связкаНедавно в комментариях спрашивали, как у меня сейчас выглядит рабочая связка — решил поделиться здесь.1. Для первичной разработки фронтенда я по-прежнему использую Lovable, хотя можно и v0, и другие аналоги.Просто уже привык к нему, плюс они постоянно совершенствуются.Стоимость — $25 в месяц.2. Основной фронтир — Claude Code за $100 в месяц + Codex за $20 в поддержку.При активном вайбкодинге этого мне хватает с запасом.Я использую немало правил по экономии токенов, возможно, поэтому мне не требуется переходить на тариф за $200.При этом за $20 в Codex я также получаю обычный GPT, где удобно планировать фичи.У Claude Code, к сожалению, общий лимит с веб-чатом.3. Как IDE я использую Cursor, но из ИИ-функций применяю только автодополнение кода — это крайне удобная и проработанная штука.Тут либо сидеть на триалах, постоянно создавая новые аккаунты, либо просто платить $20.4. Coderabbit — проверяет мои коммиты и ищет баги.Я перепробовал кучу подобных решений, но этот индийский стартап оказался лучшим: результаты проверки часто реально полезны.Стоимость — $15 за одно место.5. Byterover позволяет создать векторную БД по конкретному проекту.Благодаря этому тратится меньше токенов на поиск, особенно при создании нового чата или переходе от Claude Code к Codex и обратно.Очень широкий бесплатный тариф.6. Дополнения:MCP (Context7, Sequential Thinking), Traycer (для багфиксинга), Taskmaster (для планирования фичей — иногда).Всё это бесплатно.В максимальной комплектации выходит около $160 (≈13 тыс. рублей) — и это очень серьёзно ускоряет работу.Будет интересно, если вы поделитесь своими 😉#вайбкодинг@oh_my_zen
Нейро Дзен
@oh_my_zen · 3.8K подписчиков
Посты канала Нейро Дзен в SillyFeed: единая лента публичных Telegram-каналов со ссылками на оригиналы.
Идём вместе к дзену в⚪️вайб-кодинге⚪️генерациях⚪️ИИ-стартапахПодходит для— инфлюенсеров— предпринимателей— разработчиковот действующего AI-предпринимателяАвтор -@Nick_SoloviewЧат для вопросовhttps://t.me/+wxzTc8GKIWRiZjFi
Посты канала
#вайбкодингУроки⚪️ Итак, как очень быстро сделать сайт с анимацией на фоне. Видео и ниже уже в сухом остатке по шагам:1. Регистрируемся на lovable.dev (даёт 5 запросов в день бесплатно)2. Либо выбираем уже готовый чужой проект, что нам нравится, либо создаём с нуля. Лучше с нуля.3. Пишем подробно все свои хотелки в чат (желательно структурированно и подробно, ещё лучше — иметь уже скриншот сайта, который нравится по дизайну, или Figma, но это опционально) + описание вашего желаемого стиля4. Регистрируемся на unicorn.studio (внимание, тут потребуется оплата в 18 долларов, чтобы без ограничений), но можно и без этого фона обойтись5. Выбираем нужную анимацию, копируем, как я показал в видео и вставлям в lovable с просьбой поставить это на фон, используя инструкцию, что мы ему тоже добавили6. Подключаем домен/supabase по желанию7. Отправляем код на GitHub по желаниюПрошу прощения, если было быстро — пока не понимаю, нужен ли такой видео-формат, поэтому не вкладывался в Loom или Screen Studio. Если норм, то сделаю уже более подобный урок с Lovable без спешки и ограничения в 5 минут 😉 Чтобы понять это — этого жду обратную связь)@oh_my_zen
Оказывается, вот кто главный вайб-кодер планеты :)Мира Мурати — бывший технический директор OpenAI, управляла разработкой ChatGPT, DALL·E и Sora. Недавно она подняла $2 млрд на свой стартап Thinking Machines Lab и уже переманила к себе кучу разработчиков из OpenAI, Anthropic и других топ-компаний.Но при этом она:1. не имеет большого опыта программирования AI2. у неё нет ни одного публичного репозитория на GitHub3. не было ни одного собственного ИИ-проекта4. всего одна научная статьяТак что же она делает, и почему так ценна? Она не инженер — она архитектор смыслов, мыслит стратегически и видит систему целиком.Фактически, Мира — не кодер, а визионер и лидер, который собирает команды, задаёт направление и вдохновляет окружающих. А уже её команды вайб-кодят и разрабатывают нейросети.Её сила — в интуиции, насмотренности, харизме и умении чувствовать направление будущего.В эпоху AGI выигрывают не те, кто пишет самый чистый код, а те, кто способны увидеть будущее и убедить за ним пойти. А чистый код напишет ИИ. Вот такая мета-вайб-кодер нашего времени. #истории@oh_my_zen
Ещё по теме «Технологии»
Технологии📦 Open Design — локальная альтернатива Claude Design для создания интерфейсовЧто делает: генерирует прототипы веб-сайтов, мобильных приложений и презентаций с помощью ИИ. Работает офлайн с 19 навыками и 71 системой дизайна.Ценность: заменяет Figma и подобные инструменты для быстрого прототипирования. Подойдёт дизайнерам и разработчикам, которые хотят создавать макеты через чат с ИИ без отправки данных в облако.⭐ 12.1K · 🔤 TypeScripthttps://github.com/nexu-io/open-design
Начинаю серию постов про ИИ-агентов в бизнесе, написанную на основе моего опыта работы с ИИ, того, что делают мои клиенты-предприниматели и выступления создателя Claude Code Бориса Черни.Если вы руководитель и до сих пор ждёте, что ваши сотрудники «сами разберутся» с ИИ-инструментами — вы уже теряете темп. Не потому что они ленятся, а потому что вы не задали им направление.Я недавно слушал выступление создателя Claude Code. И знаете, что поразило больше всего? Не скорость написания кода. А то, как радикально меняется сам процесс ввода новых людей в проект. Раньше онбординг занимал 2–3 недели. Теперь — 2–3 дня. Как? Новые люди с помощью ИИ могут задавать вопросы системе, а не сразу лезут делать проекты или править файлы. Если у вас есть документы, программный код, протоколы встреч и т.п. - можно использовать ИИ-инструменты, тот же Claude Code или его аналоги (OpenCode, Qwen Code, Gemini Cli и др.), чтобы быстро и легко разобраться в том, что есть. Это не про «вайбкодинг» в смысле «нажал кнопку и готово». Это про управление вниманием и контекстом. В новой реальности достаточно понимать, как ваш ИИ-агент «мыслит», где галлюцинирует, и как направить его энергию в русло бизнес-задачи.Как и с людьми, согласны?Первый шаг, который рекомендует Борис: не просите ИИ писать. Спросите его: «Как это работает?», «Откуда взялись эти документы и решения, аргументы в функции?», «Кто и зачем это менял в прошлом году?». ИИ ответит глубже, чем поиск по файлам. Он покажет скрытый контекст, который раньше уходил в устные объяснения или терялся в комментариях.Рождается новый тип сотрудника. Новый тип руководителя. Не тот, кто контролирует каждый чих. А тот, кто выстраивает систему обратной связи. Ставите задачу — агент предлагает план. Вы говорите «да» или «нет». Агент дорабатывает. Вы получаете результат, а не процесс.Это не замена менеджеров и инженеров. Это «экзоскелет», умножение их ценности. Но только если все перестанут бояться «чёрного ящика» и начнут задавать ему правильные ВОПРОСЫ.Что скажете? Готовы доверить команде ИИ-агента, но оставить за собой право утверждать план? Или пока боитесь, что «он сам решит, как лучше»? Начали внедрять?Продолжение следует.
Шпаргалка основных команд mysql по работе с базой данных и таблицамЗдесь в компактном виде собраны основные команды администрирование сервера MySQL посредством консоли, позволяющие получить информацию о состоянии баз данных, таблиц, просмотреть их структуру.SHOW DATABASES; — список баз данныхSHOW TABLES [FROM db_name]; — список таблиц в базеSHOW COLUMNS FROM таблица [FROM db_name]; — список столбцов в таблицеSHOW CREATE TABLE table_name; — показать структуру таблицы в формате «CREATE TABLE»DESC table_name; — узнать полную структуру таблицыSHOW INDEX FROM tbl_name; — список индексовSHOW GRANTS FOR user [FROM db_name]; — привилегии для пользователя.SHOW VARIABLES; — значения системных переменныхSHOW [FULL] PROCESSLIST; — статистика по mysqld процессамSHOW STATUS; — общая статистикаSHOW TABLE STATUS [FROM db_name]; — статистика по всем таблицам в базеUSE db_name; — использовать базу данных, для которой будут выполнятся дальнейшие запросыDELETE FROM table_name; — удалить все записи из таблицы. Сначала нужно выполнить USE db_name;SELECT * FROM table_name; — просмотр всех записей из таблицы📲 Мы в MAX👉 @sysadminof
Качество ИИ улучшается, а людей – нет.Пост 5. Заблуждения и альтернативные точки зрения на проблемные вопросы ИИ#ОпасныеИИзаблужденияПродолжаю сериал, предыдущие посты:📌 Пост 1 Искусственный интеллект (AGI artificial general intelligence), который сопоставим с человеком уже здесь, но никто понять что это такое и даже его «крёстный отец»📌 Пост 2 Ответственности человека в мире ИИ не может быть📌 Пост 3 Самое опасное заблуждение про ИИ звучит так: «Вас заменит не ИИ, а люди с ИИ»📌 Пост 4 Никогда не отдавайте рутину ИИ. Сейчас ведётся огромное количество дискуссий на тему низкокачественного контента от ИИ, такой контент даже получил прозвище AI-slop (ИИ-мусор), разрушающий светлые воды человеческого интернета и наводняющий его не пойми чем.У меня как раз обратная точка зрения. ИИ стремительно совершенствуется, а человек плодящий в большинстве своём тоже мусорный контент практически не меняется, и я жду, когда ИИ-генерация вытеснит из цифрового пространства низкокачественный контент от людей. Считайте это моей программой по борьбе с низкокачественным контентом от людей.✅ Все претензии сейчас к ИИ-контенту и людям, которые генерируют ИИ-контент, сводится к тому, что это серый, бессмысленный и неправдоподобный контент, но это как раз совсем не так. ИИ-контент: яркий, забавный, раздвигающий границы возможного.Теми ли мы критериями измеряем ИИ-контент?Набрёл на хорошую статью, которая разбирает состав разного рода нейромусора. 📌 «Жёлтый» визуалМассовые ИИ-картинки с одинаковой стилистикой: типовые лица, одинаковые шрифты, характерная «желтизна», артефакты, шаблонность.📌 Фейковые «чудеса» и эмоциональные картинки для охватовСгенерированные изображения, которые давят на жалость, восхищение или доверчивость. Примеры: несуществующие бабушки, «креветочный Иисус», абсурдные сюжеты ради вирусности.📌 Текстовый slopПлохо отредактированные тексты от нейросетей без проверки фактов и без человеческой доработки. Признаки: обтекаемые формулировки, общие слова, мало конкретики, повторяющиеся штампы, отсутствие живых примеров.📌 Конвейерные тренды / видео-slopВсе эти «претензии» можно в полной мере отнести и к человеку, но количество просмотров ИИ-контента растёт, музыкальные треки подбираются к вершинам чартов, видеоролики набирают миллионы просмотров, ИИ-текст наполняет корпоративные сайты интересными статьями и т.д.ИИ снизил ценовой порог эксперимента с контентом почти до нуля. Сейчас сделать ИИ-видеоролик почти ничего не стоит, а значит человек может экспериментировать, бесконечно добиваясь интересных творческих результатов и именно поэтому ИИ-ролики залетают в вирусные тренды. Раньше надо было быть "Любой из YouTube" - совершить какую-то непристойность в реальной жизни, чтобы взлететь в показах, а сейчас просто бескрайний полёт фантазии.❗️На фоне быстрого совершенствования ИИ, как по качеству контента, так и по скорости его производства, я всё больше беспокоюсь о людях, производящих контент и смыслы. Вы сейчас так сильно упираетесь, пытаетесь доказать, что вам есть что сказать, что это скорее выглядит как оправдание, чем сильная позиция. Просто докажите, что вы реально круче ИИ своим контентом. Мы сейчас предъявляем к ИИ требования забывая, что он пока первоклассник и быстро идёт уже к своей зрелости, поэтому не опирайтесь на текущее качество, чтобы не застрять в ложных парадигмах.#ОпасныеИИзаблуждения❗️Зеркалюсь здесь Max | VK | TG
🚀 Сегодня покажу, как быстро диагностировать «тормоза» в PostgreSQL - без всяких внешних тулов и дополнительных логов. Только pg_stat_activity и немного здравого смысла.Пользователи жалуются - "всё тормозит". Как понять, что именно? Открываем сессию в psql от суперпользователя и запускаем:SELECT pid, state, wait_event_type, wait_event, query, now() - query_start AS durationFROM pg_stat_activityWHERE state != 'idle'ORDER BY duration DESC;📌 Что это нам даёт:- Видим все активные (и зависшие) запросы.- Сколько времени они уже выполняются (duration).- На чём конкретно «висят»: CPU, IO, Lock, Client и т.д. (wait_event_type + `wait_event).Пример:wait_event_type: Lockwait_event: relation→ Сразу ясно: кто-то держит блокировку на таблицу, и все остальные ждут.🔥Чтобы найти виновника, можно запустить:SELECT blocked_locks.pid AS blocked_pid, blocking_locks.pid AS blocking_pid, blocked_activity.query AS blocked_query, blocking_activity.query AS blocking_queryFROM pg_locks blocked_locksJOIN pg_locks blocking_locks ON blocked_locks.locktype = blocking_locks.locktype AND blocked_locks.database IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.database AND blocked_locks.relation IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.relation AND blocked_locks.page IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.page AND blocked_locks.tuple IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.tuple AND blocked_locks.transactionid IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.transactionid AND blocked_locks.classid IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.classid AND blocked_locks.objid IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.objid AND blocked_locks.objsubid IS NOT DISTINCT FROM blocking_locks.objsubid AND blocked_locks.pid != blocking_locks.pidJOIN pg_stat_activity blocked_activity ON blocked_activity.pid = blocked_locks.pidJOIN pg_stat_activity blocking_activity ON blocking_activity.pid = blocking_locks.pidWHERE NOT blocked_locks.granted;Этот запрос покажет, кто кого блокирует, и с каким запросом.🙌 Это простая, но мощная техника диагностики. Помогала мне не раз в проде - особенно, когда времени мало, а багов много.Ты пользуешься pg_stat_activity в проде? Или сразу лезешь в лог? Расскажи в комментах!📲 Мы в MAX#db👉 @database_info
Китайские ученые больше не жгут уголь. Вместо привычных ТЭС они разработали топливный элемент, который напрямую превращает химическую энергию угля в электричество.🗿➖🔥🟰⚡️⚙️ Как это работает: уголь измельчают, очищают и подают в топливный элемент. Там происходит электрохимическая реакция — без пара, турбин и огня. В результате электричество вырабатывается напрямую, как в батарее 🔋Образующийся CO₂ не уходит в атмосферу, а сразу улавливается и может быть переработан, например, в синтез-газ или химические соединения вроде бикарбоната натрия.В перспективе технология может изменить саму модель добычи: энергию можно получать прямо в подземных пластах на глубине до 2 км, снижая затраты на транспортировку 🚋 и повышая эффективность использования ресурсов.#уголь #энергия #Китай🟣 ЭнергетикУм в MAX
Samples for the notnullOSX Malware has been added to this Github Repository:https://github.com/objective-see/Malware/commits/main/P.S.: Password "infect3d"His books: Volume I and Volume II
В Apple поняли, что проигрывают ИИ-гонку и больше не хотят быть банком с айфонами⠀На отчёте за второй квартал 2026 года Apple убрала старую финансовую цель: держать долг и денежные запасы формально на одном уровне. Денег всё равно больше, чем долга: около $147 млрд кэша и бумаг против $85 млрд задолженности.⠀Как же это было удобно для Уолл-стрит: "лишний" кэш возвращается акционерам через байбеки и дивиденды. Баффет озолотился на такой вампирской истории с некогда крупнейшей публичной компанией, а ныне слабом подобии былого инновационного лидера. С новым руководством у Apple появляется больше места для капитальных трат. В ИИ-гонке нужны серверы, чипы, модели, новые форм-факторы и бесчисленные дорогие промахи.⠀Гурман из Bloomberg пишет, что Apple ускоряет AI-устройства: очки, AirPods с камерой, домашние гаджеты. Компания готовится собирать платформу вокруг персонального ИИ, а не отдельную функцию в iPhone.⠀Для Apple это смена режима. В смартфонах можно было заходить поздно и полировать категорию. В ИИ каждый квартал ожидания делает вход дороже.Я давно писал об этом, но стейк-холдерам пришлось самим догадаться убрать Тима Кука, чтобы новая метла, хоть и с опозданием, но собралась мести по-новому.⠀—📎 Apple · Bloomberg
Кто как использует AI в 2026Посмотрел список TIME100 в образовании за 2026. Расклад получился такой.AI как репетитор/ассистент— Khan Academy → Khanmigo, AI-репетитор, 1,4 млн пользователей— Squirrel Ai Learning → система ищет дырки в понимании базы и подстраивает уроки, чтобы ученик мог идти дальше. 52 млн учеников— Efekta Education → 4 млн студентов учат английский через адаптивную платформуПомогают учителям с помощью AI— MagicSchool AI → автоматизирует учителям рутину: планы уроков, проверка работ, админка. 13000+ школ в 173 странах— Turnitin → раньше ловили списывание, теперь сделали платформу Clarity, где ученики пишут с разрешенными AI-инструментами, а учитель видит историю версий— Quizlet → старая флешкарточная платформа, запустили AI-генератор учебных материалов, купили AI-конспектировщик CoconoteУчат пользоваться AI— Coursera → каждые 4 секунды кто-то записывается на курс по generative AI, запустили практику собеседований с AI-коучами— Code org → запустили учебную программу по generative AI для 8–12 классов— Goodwill Industries → сеть благотворительных секонд-хендов, финансируют программы переподготовки, партнерство с Google обучит 200 000 человек AI-навыкамОстались только College Board, которые делают SAT и AP-экзамены, тут скорее цифровая трансформация, чем AI-история. Тоже честно — не все в образовании про AI.Но AI в образовании уже не про «использовать или нет», а как именно использовать: репетитор для ученика, ассистент для учителя или сам предмет изучения.Отдельно про Squirrel Ai — самая радикальная история в списке, про них я раньше не слышал.Если учебник по математике покрывает около 3000 учебных целей, то Squirrel разбивает предмет на 10000+ нанообъектов. Это другой порядок гранулярности, другая операционная единица обучения — система ищет не «ребенок не понимает дроби», а конкретный микрозазор в логике, из-за которого дроби не складываются. Когда ребенок не понимает теорему Пифагора, система находит, что он, например, не понимает квадратные корни, и работает именно с этим.В декабре 2025 они поставили рекорд Гиннеса по «крупнейшему сравнительному эксперименту AI vs традиционное обучение». 1600+ учеников 5–6 классов, пять школ, целый семестр, независимый аудит.У пятиклассников группа с AI: средний балл 87 против 78 у традиционной (+8,78). Доля отличников — 67% против 38%. Доля провалов — 3,5% против 11,1%. У шестиклассников средний балл выше на 13,84 пункта из 120. Доля провалов 18,8% против 39,6%, почти в два раза меньше.Выиграли все группы учеников: и сильные, и средние, и слабые. Причём слабые выиграли больше всех. Это аргумент про образовательное равенство — AI не «делает сильных сильнее», а вытягивает слабых.В Китае у них 24+ миллиона учеников, и в части случаев AI полностью заменяет живые уроки — заменяет, не дополняет. Ребенок приходит в офлайн-центр Squirrel, садится за планшет, проходит диагностику, и дальше с ним работает система: 2–3 минутные видео от мастер-учителей, адаптивный план, ассистенты на подхвате.Выводы такие:— С одной стороны, исследование показало значимый прирост в математике против традиционных классов— С другой стороны, мы не знаем наверняка, как AI-тьюторы влияют на способность учиться самостоятельно в долгосроке. Решает ли система проблему или создает зависимость от персонализированной подачи — пока непонятно— С третьей стороны, при остром дефиците хороших учителей вопрос скорее стоит не «AI или живой учитель», а «AI или никто». Это меняет рамку разговора целиком.Передача знаний? Тогда Squirrel это нормально, лишь бы передавалось. Процесс становления человека через отношения с другим человеком? Тогда AI-замена — потеря, даже если по тестам прирост. Но индивидуальный репетитор недоступен большинству, что как бы намекает на ответ→ The 10 Most Influential Education Companies of 2026
Господа эксперты. Если сотрудникам компании похер на сообщения через LinkedIn. HR специалист компании вообще не заинтересован в том что у компании есть утечка кастомеров с именами, email и телефонами. Региональный CERT не смог так же уведомить их и принудить к исправлению системы. Что дальше? Gdpr репорт в региональное управления?