Claude Code и Codex теперь можно превратить в героев 16-битной JRPG.

Ravenspire показывает каждую сессию как отдельного персонажа. Задачи становятся квестами, вызовы инструментов — атаками, а самый большой проект появляется на карте как мировой босс.

На игровой карте видно, чем занят каждый агент, кто ждёт ответа и как продвигаются квесты. События параллельных сессий собираются в общий журнал сражений.

Для более серьёзного контроля есть отдельная панель: текущая активность, последние сообщения, токены, стоимость, история запусков и уведомления через ntfy, Telegram или вебхуки.

https://github.com/Kapala-Solutions/ravenspire

ИИ-агенты научились писать код. Compound Engineering заставляет их не забывать, чему они научились.

Плагин от Every превращает разработку в замкнутый цикл: брейншторм, планирование, реализация, упрощение, ревью и фиксация полученных знаний.

Последний этап здесь главный. После решения задачи агент сохраняет найденные подходы в docs/solutions/. Следующий брейншторм и планирование читают эти материалы, поэтому однажды решённую проблему не приходится исследовать заново.

Внутри 32 навыка: от стратегии, отладки и код-ревью до браузерных тестов, работы с пул-реквестами и наблюдения за CI. Команда /lfg запускает весь цикл автономно — пишет план, реализует его, упрощает код, проводит ревью, тестирует, открывает пул-реквест и исправляет ошибки CI.

Compound Engineering работает с Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Cline, Devin, GitHub Copilot и другими агентными средами.

https://github.com/everyinc/compound-engineering-plugin

«Пещерный» стиль сократил расход токенов Claude Code не на обещанные 65%, а на 8,5% — таков результат парного теста JetBrains.

Исследователи запускали Claude Code 2.1.200 с Claude Sonnet 5 на SkillsBench и принудительно включали навык Caveman в каждом ответе. В полный анализ вошли 82 сопоставимые задачи.

Расход выходных токенов снизился с 592 тысяч до 542 тысяч. Причина скромного результата проста: навык сокращает пояснения, но сохраняет код, изменения файлов, вызовы инструментов и сообщения об ошибках.

Статистически различимого падения качества JetBrains не обнаружила: с Caveman агент справился лучше с 8 задачами, хуже с 10, ещё 64 результата совпали.

https://blog.jetbrains.com/ai/2026/07/speak-to-ai-agents-like-cavemen-tosave-tokens

Лучший код — тот, который не пришлось писать.

Ponytail добавляет ИИ-агенту режим ленивого сеньор-разработчика. Перед написанием кода агент проверяет: нужна ли эта функция вообще, нет ли готового решения в проекте, справится ли стандартная библиотека или нативная возможность платформы.

Только после этого разрешается писать минимальный код. Вместо библиотеки и обёртки для выбора даты — обычный <input type="date">. Вместо новой абстракции — уже существующий инструмент из проекта.

В бенчмарке Ponytail на 12 реальных задачах в проекте с FastAPI и React получилось на 54% меньше строк кода, на 22% меньше токенов, на 20% ниже стоимость и на 27% быстрее выполнение. Все проверки безопасности при этом сохранились.

Ponytail работает с Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, Hermes Agent, Cursor и другими агентными средами. Есть несколько уровней строгости — от мягкого напоминания не переусложнять до режима, в котором лишний класс не переживёт код-ревью.

Идея простая: ИИ-агент должен быть ленивым в реализации, но не в понимании задачи.

https://github.com/DietrichGebert/ponytail

Снижены цены на GPT-5.6!

Цена на gpt-5.6-luna снижена в 5 раз. Terra подешевел на 20%.

Новые цены в @vrata_ai_bot:

gpt-5.6-luna — вход 1 рубль, выход 6.2 рубля за 1 млн токенов

gpt-5.6-terra — вход 10 рублей, выход 62 рубля за 1 млн токенов

Приятного вайбкодинга!

ihatedevops превращает базовые DevOps-практики в автоматические правила для Claude Code и Codex.

Один SKILL.md срабатывает, когда агент пишет Dockerfile, CI/CD-конвейер, сценарий развёртывания, инфраструктурный код или работу с секретами и логами.

Внутри десять правил: базовые образы с минимальной поверхностью атаки, многоэтапная сборка без рута, жёсткая фиксация зависимостей и GitHub Actions по SHA, минимальные права CI, хэлсчеки и откаты.

Режимы team, solo и prototype задаются через CLAUDE.md или AGENTS.md. Например, solo-режим делает акцент на проверенных резервных копиях, версионированных миграциях и мониторинге, а prototype оставляет только фиксацию зависимостей и защиту секретов.

https://github.com/zenconnor/ihatedevops

ИИ-агенты научились открывать офисные документы без LibreOffice, облачных преобразователей и набора отдельных парсеров.

Firecrawl выпустила AnyDoc — локальный инструмент на Rust, который превращает Word, PowerPoint, Excel, OpenDocument, RTF, EPUB, CSV и PDF в аккуратный Markdown.

Поддерживаются и старые .doc, .ppt, .xls, и современные .docx, .pptx, .xlsx. На выходе сохраняются заголовки, списки, таблицы с объединёнными ячейками, ссылки, сноски и заметки докладчика.

AnyDoc работает без нейросетей и внешних сервисов. Документ никуда не отправляется, а формат большинства файлов определяется по содержимому — даже если расширение оказалось неправильным.

Запустить можно из командной строки или подключить как библиотеку для Node.js, Python и Rust:

npx -y @firecrawl/anydoc report.docx -o report.md
pip install firecrawl-anydoc
cargo add anydoc

Для Claude Code, Codex, Cursor и OpenCode есть готовый скилл:

npx skills add firecrawl/anydoc

После установки агент может сам открыть презентацию, старый документ или таблицу, перевести содержимое в Markdown и читать только нужные части, не забивая контекст целым файлом.

В тестах Firecrawl AnyDoc обработал все 14 заявленных форматов с медианой всего лишь 4,7 мс на документ и получил 80 баллов из 100 за полноту, структуру, оформление и чистоту результата. Сравнение проводили на 100 реальных документах против LibreOffice, MarkItDown, Docling, Pandoc и других инструментов.

Сканы и картинки инструмент игнорирует, нужен отдельный OCR.

https://github.com/firecrawl/anydoc

Кодинг-агентам сделали локальную память о проекте — без второй LLM в рабочем цикле.

OpenLore строит статический граф кодовой базы: функции, связи между ними, тесты, архитектурные решения и инфраструктуру. Через MCP агент вызывает orient() и сразу получает релевантные файлы, точки входа и зависимости вместо серии поисков по репозиторию.

Тот же граф работает как страховочная сетка: показывает радиус изменений, подбирает затронутые тесты, отмечает сломанные публичные контракты и новые пути к заданным чувствительным границам. Сам код OpenLore не редактирует — только даёт агенту контекст и проверяет его работу до коммита.

Основной режим работает локально на tree-sitter, SQLite и BM25, без API-ключа. LLM подключается лишь для отдельных опциональных команд вроде генерации спецификаций.

OpenLore распространяется под MIT, ставится как npm-пакет и интегрируется с Claude Code, Cursor, Cline, Continue и AGENTS.md. Особенно полезно это должно быть на больших незнакомых репозиториях; для маленького проекта обычный поиск агента может оказаться дешевле.

https://github.com/clay-good/OpenLore

Вайбкодинг дошёл до регистрации компаний: Naïve привлекла $28,5 млн на инфраструктуру, через которую AI-агент может развернуть бизнес-контур по одному запросу.

Сервис собирает за одним API регистрацию US LLC и EIN, почту, телефонные номера, виртуальные карты, Postgres, хранилище, вычисления и подключения к Stripe и QuickBooks.

Настроечный запрос можно отдать Cursor, Claude Code, Codex или Hermes Agent; альтернативный путь — описать инфраструктуру и полномочия агентов в типизированном конфигурационном файле. Затем агент сам запрашивает нужные компоненты и разворачивает окружение.

KYC/KYB и обязательные платежи остаются за человеком. Для остальных действий предусмотрены лимиты бюджета, списки разрешённых и запрещённых возможностей и обязательное подтверждение чувствительных операций.

По данным гендиректора Шона Дорже, за несколько месяцев Naïve подключила более 30 тыс. разработчиков, а выручка в годовом выражении за полгода выросла в десять раз — до суммы в десятки миллионов долларов. Раунд Series A возглавила Nexus Venture Partners; новый капитал пойдёт на песочницы, маршрутизацию моделей, память и оркестрацию агентов.

https://techcrunch.com/2026/08/06/naive-raises-28-5m-to-automate-the-grunt-work-of-setting-up-and-running-a-company/

«Зашифрованные мысли» Claude, GPT и Gemini можно было прочитать через их более слабые модели.

10 августа исследователи из ELLIS Institute Tübingen, Max Planck Institute, Snyk и других организаций опубликовали Stolen Thoughts — атаку на encrypted reasoning blocks.

API возвращают скрытую цепочку рассуждений клиенту в виде зашифрованного блока, чтобы приложение могло передать его обратно на следующем ходе. Оказалось, что внутри экосистемы одного провайдера такие блоки можно было переносить между сессиями, пользователями и моделями.

Исследователи брали блок от флагманской модели, передавали более слабой и заставляли её напечатать скрытое рассуждение. В демонстрации с Claude цепочка Opus 4.8 раскрывалась через Haiku 4.5 за два API-вызова.

Уязвимости раскрыли провайдерам до публикации. По словам авторов, после исправлений атаки на Anthropic, OpenAI и Google больше не воспроизводятся.

https://stolen-thoughts.com/

Claude Code, Codex, OpenCode и Hermes Agent собрали в одном интерфейсе VS Code — Multicoder управляет ими через открытый Agent Client Protocol.

Это не новый агент для кодинга и не прокси для моделей. Выбранный CLI запускается локальным процессом рядом с кодом, используя ваш аккаунт или API-ключ: Hermes, OpenCode, Copilot и Qwen поддерживают ACP напрямую, а Claude Code, Codex и Pi подключаются через адаптеры.

В общей панели видны активные и завершённые сессии, вызовы инструментов, блоки рассуждений, работа субагентов и все изменённые файлы. Timeline показывает историю правок конкретного файла и позволяет открыть суммарный diff или пройти изменения по одному.

Из каталога ACP можно установить более 35 агентов; уже установленные CLI расширение находит автоматически. Для каждой сессии отдельно выбираются модель, глубина рассуждений и режим разрешений, а вызовы инструментов можно подтверждать прямо в чате.

Сессии поддерживает небольшой локальный сервер, поэтому агенты продолжают работать после перезагрузки окна или смены workspace. Поддерживаются также SSH, WSL и контейнеры — агент запускается на удалённом хосте рядом с репозиторием.

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=multicoder.multicoder

Венчурные фонды уже финансируют стартапы, в которых почти весь код сгенерировал AI — сам способ разработки перестал быть главным вопросом.

Kae Capital приводит данные зимнего батча YC 2025 года: по словам главы акселератора Гарри Тана, у 25% команд более 95% строк кода были созданы с помощью AI. Партнёр YC Джаред Фридман уточнял: это технические основатели, которые могли бы написать систему сами, но ускорили работу моделями.

В летнем батче YC авторы выделили девять компаний, использующих вайбкодинг. Одна из них, Floot, увеличила число платящих клиентов с 10 до 600 за время программы.

На ранней стадии инвесторы прежде всего смотрят на платящих пользователей, удержание, команду и скорость итераций. Продукт, собранный за две недели без спроса, остаётся продуктом без спроса — независимо от качества AI-стека.

Автоматического ускорения при этом нет: контролируемый эксперимент GitHub показал выполнение задачи на 55% быстрее с Copilot, а исследование METR на реальных задачах из репозиториев — замедление опытных разработчиков на 19%.

Поэтому основатель может прийти к инвесторам быстрее, но должен уметь объяснить архитектуру, проверить сгенерированный код и пройти техническую и безопасностную проверку. Проблемой становится не использование AI, а неспособность отвечать за созданную систему.

https://x.com/KaeCapital/status/2083064109315280922

996 SaaS-подписок разложили по трём корзинам: что можно заменить за одну сессию с Claude Code, Codex или Cursor, что потребует выходных, а что пока лучше не трогать.

Can I Vibecode It? — открытая «карта вымирания» платных сервисов. Сейчас в ней 153 вердикта YES, 451 KINDA и 392 NOT REALLY.

Для каждого приложения указаны цена, промпт для сборки личной версии, неизбежные потери и причина, по которой оригинал всё ещё держится: сеть, данные, интеграции, комплаенс, инфраструктура или просто качество исполнения.

В каталоге также собраны 2 337 бесплатных и опенсорсных альтернатив для 757 приложений. А Death List сортируется по пользовательским голосам «I replaced this».

Ценность проекта — не в обещании убить любой SaaS одним промптом, а в наглядной границе: где агентный кодинг уже съедает функциональность, а где мы всё ещё платим за то, что одним кодом не воспроизвести.

https://canivibecodeit.com/

Anthropic собрала 96 Jupyter-ноутбуков с рабочими сценариями для Claude — от однострочного ресерч-агента до системы, которая разбирает инцидент, открывает PR и ждёт человека перед мержем.

Claude Cookbooks — это не новый фреймворк, а официальный репозиторий с копируемыми примерами на Python. Внутри: Claude API, tool use, RAG, vision, evals, Skills, Agent SDK и интеграции с внешними системами.

Самая интересная часть сейчас — агенты. 19 ноутбуков посвящены Claude Managed Agents: постоянным сессиям и файлам, памяти, human-in-the-loop, лимитам расходов, откату промптов, географии инференса и командам специализированных субагентов.

Ещё девять примеров последовательно разбирают Claude Agent SDK: ресерч, Chief of Staff, observability, SRE, поиск уязвимостей, браузер истории сессий и развёртывание через Docker, Modal или Kubernetes.

Среди последних добавлений — паттерн advisor, где рабочий агент консультируется с более сильной моделью прямо посреди шага; жёсткий бюджет на сессию; автоматическая загрузка .claude/skills из подключённого репозитория и привязка инференса к выбранному региону.

https://github.com/anthropics/claude-cookbooks

Длинная сессия в Claude Code дорожает с каждым ходом — даже если задача не стала сложнее.

Anthropic разобрала механику: при каждом запросе Claude Code снова отправляет историю диалога, CLAUDE.md, прочитанные файлы и вывод команд. Старый контекст обычно берётся из кеша по цене 0,1× от обычного ввода, но продолжает раздувать контекст и отвлекать модель.

Практические правила простые:

— запускайте /clear между несвязанными задачами;
— выбирайте /model и /effort в начале: смена посреди диалога сбрасывает кеш;
— прикладывайте файлы через @, чтобы не тратить отдельный ход на поиск и чтение;
— добавляйте quiet-флаги к тестам и сборке, а шумные логи отдавайте субагенту;
— проверяйте /context: раздутый CLAUDE.md и лишние MCP-инструменты оплачиваются на каждом ходе.

Ещё один неочевидный совет — запускать /compact перед долгим перерывом. Сжать диалог дешевле, пока старая история ещё закеширована. А если лишними оказались только последние несколько ходов, лучше /rewind: он обрежет хвост, не переписывая весь контекст.

https://claude.com/blog/maximizing-the-value-of-your-claude-code-sessions