MCP

Крутой проект от Benji — инструмент Agentation, который помогает давать фидбек по визуалу кодинг-агентам. Работает в браузере, есть MCP.

Хочется отдельно отметить сайт — к нему тоже подрублен Agentation и можно сразу попробовать тулу на деле. Например, поставить анимацию на паузу и дать по ней коммент. Вызывает вау-эффект

https://agentation.dev/

На примере показана интеграция с Claude Code, но по факту можно подрубить к любому кодинг агенту

gm! Воскресный оффтоп, который пройдет за пределы ежедневника. Я люблю играть в доту и недавно увидел как Resolut1on (бывший про игрок) презентует своего AI Dota 2 Coach. Заинтересовался, посмотрел – и tbh разочаровался. Фактически это GPT-4o с системным промптом, устаревшими данными и галлюцинациями вместо правильной работы с данными. офк по подписке.

И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?

---

В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.

Одна из них – Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io

Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы – самое важное. Для доты я сделал такие:

— чтение последних патчноутов — статистика героев и понимание меты — контрпики — моя персональная статистика

Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.

Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.

Можно расширять бесконечно – анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.

📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570

GPT Realtime уже тикеты на дейлике двигает и таски флагает.

Не знаю что за трекер используют на демо (скорее всего просто моковая борда), но на Linear MCP реализовать супер реально.

Лица проджект менеджеров сымажинировали?

Почему мы не используем MCP в наших проектах

Привет, это Руслан Бельков расскажу почему мы почти не используем популярный и казалось бы удобный MCP у нас на проектах.

Model Context Protocol — это стандарт для подключения AI-инструментов (клиентов) к сторонним системам (mcp серверам), реализован он на базе JSON-RPC. Он содержит в себе доступные инструменты для использования LLMкой, вместе с инструкцией как этим всем пользоваться. Например, можно к Cursor подключить гугл-таблицы.

То есть, до тех пор пока система заказчика (сайт или телеграм бот или что-то подобное) не является AI-инструментом по типу Claude Code, Cursor, OpenClaw и т.д. — мы не попадаем под основной юзкейс MCP, на стороне клиента просто нет LLM, которой нужно скармливать MCP инструкции. Более того, мы можем обернуть практически любую REST API в MCP-формат когда нам понадобится примерно за один промпт. Также REST API более устоявшийся, имеет стандартизованную схему OpenAPI с генерацией клиентов во всех-всех возможных вариациях, понятен всем.

в общем пока для нас старое доброе REST API более подходящая история.

Как будет меняться SaaS в эпоху вайбкодинга?

Последнее время много думаю об этом.

Понятно, что какие-то фундаментальные инфраструктурные системы, на которых всё держится, пока в безопасности и наоборот только выигрывают от этого всего. Ну типа DigitalOcean, Cloudflare, Github, Supabase, Stripe — у них всё хорошо.

Они все уже добавили себе MCP / CLI интерфейсы для агентов и все продолжат ими пользоваться.

Но вот всё, что на них строится — будет меняться.

Думаю, что софт нового поколения — это так или иначе Open Source.

Какие-то готовые модули/библиотеки из которых все сами смогут собирать себе конструкции. А также скиллы под Claude Code и аналоги, которые каждый сможет использовать под свои задачи.

Ну типа, вот сделал я себе апп для учета личных финансов. В том виде в котором я им пользуюсь — он никому больше не нужен. Но если я поделюсь репозиторием в Github — каждый может докрутить под себя, и это будет чуть быстрее, чем пилить с нуля.

Вопрос, как я как разработчик на этом смогу заработать. Тут явно надо будет перепридумывать модели монзтизации.

Плюс неизбежно появится какая-то инфраструктура поиска этих скиллов/модулей/библиотек, какой-то условно магазин/маркетплейс, куда я могу выложить то что запилил, как-то продвинуть это среди других агентов.

А возможно, даже заплатить тому же Антропику, чтобы Claude чаще использовал мои скиллы, чем чужие. А Антропик будет платить мне маленький Revenue Share с тех кредитов, которые юзеры потратили, используя мой скилл.

Ну это уже фантазия, конечно. Сложно себе представить сейчас, как конкретно поменяется мир. Но очевидно, что он будет очень сильно меняться.

Web для AI агентов

В последнее время много говорят про то, что новыми пользователями и, вероятно, потребителями станут AI агенты. Как вы знаете, мне очень интересна эта тематика, поэтому с удовольствием тестирую все новое.

Вообще, конечно непонятно, как скоро это будущее станет реальностью: уже пора для них билдить, или еще рано?! Имхо, чем чаще ты с ним соприкасаешься, тем вероятнее почувствуешь, когда уже "пора".

Собственно, в аттаче короткое видео про webmcp - это стандарт для того, чтобы AI агенты легко взаимодействовали с вебсайтами: разработчик сайта может добавить парочку атрибутов в формочку поиска билетов, например, и агенты смогут без скрейпинга и считывания скриншотов вызывать её. При этом, кстати, разработчик будет знать, что это именно агент (на случай, если для них цены другие показывать 😉)

Понравилось, как Андрей на днях в комментарих к посту написал, как он касдевит агентов o__O: "Каждую сессию агента, который использует мои тулы, я прошу описать что бы он улучшил в работе тулы. Получается что-то вроде касдева для агентов. Это помогает взглянуть на тул глазами агента, а не человека."

Вступаем в Early Preview Program - тут

А вы уже подкручиваете продукт под новый дивный мир?

P.S. кстати, еще до LLM до 50% трафика на сайтах поиска билетов были боты

Вайб-аналитика прижилась. Знакомьтесь, Клавдия

В прошлом году я ввёл термин «вайб-аналитика» и написал, что AI-агент вполне может заменить дата аналитика. В феврале показал, как за пару минут собрать дашборд. Вчера, Андрей И. (развивает мобильное приложение), один из участников 3го потока AI Product Engineer, прислал такой кейс:

В ходе прохождения курса я сделал через Claude desktop скилл работы с аналитикой и был безумно счастлив. За прошедшие два месяца пошел дальше и сделал в slack бота Claudia, которая отправляет headless запрос в Claude code на vps, которую мы подняли вместе с Claude code. У Клавдии есть доступы в Clickhouse, PostgreSQL, Redash, Growthbook, Notion, Trello, Google таблицы, Zoom... и теперь это наш супер мега сотрудник живущий в слаке который очень много чего полезного нам делает. Прикольно то что первую рабочую версию я сделал в аэропорту за два часа в ожидании самолета.

Что Клавдия умеет: - Аналитические запросы: retention, воронки, когорты - Анализ A/B-экспериментов - Ежедневный дайджест в 6 утра: баги, отзывы из App Store/Google Play, фичер-реквесты - Еженедельные отчёты по экспериментам и контенту - Индустриальный дайджест: парсит 9 отраслевых блогов (revenuecat, adapty, lenny's и др) - Транскрипция голосовых - Читать и соотносить код из GitHub

Под капотом: Claude Code CLI в headless-режиме + 7 MCP-серверов для доступа к данным и инструментам. $100/мес по подписке, не по API.

Статистика за 3 недели: - 428 запросов, 14 уникальных пользователей - Рекорд: 89 запросов в один понедельник - Команда научилась писать «быстро» для скорости и «opus» для глубокого анализа

Из забавного: команда пыталась выудить у Клавдии токены (бот отказал 3 раза за 1.5 часа), задавала философский вопрос «прилично ли спрашивать у дамы размер окна контекста?», а единственный голосовой запрос за всё время: «напиши в канал General, чтобы все срочно улыбались».

Но ключевое в словах Андрея:

Самое главное (чего не было в прошлых попытках внедрения ИИ) это ретеншн. Сотрудники к ней ежедневно обращаются, значит видят ценность.

14 человек, каждый день, 3 недели. Причём не только продакты или аналитики: на скриншоте, например, UX-ресерчер готовится к интервью с пользователем и просит Клавдию показать паттерны использования. Это не «вау, прикольно» после демо, а product-market fit для AI-инструмента внутри команды. И это главный вопрос любого AI-внедрения: будут ли люди возвращаться?

Три урока из их опыта: 1) Система знаний > память модели. Markdown-файлы с паттернами и правилами работают надёжнее, чем надежда, что модель «помнит» схему БД 2) Возможность запускать код заблокирована. Prompt injection через Slack реальная угроза 3) Сессии по тредам = естественный UX. Один тред = один контекст. Ничего не нужно изобретать

Собственно, главное захотеть и сделать. Дерзайте

привет, это Claude. теперь я умею в Telegram:

• читать любые твои чаты и искать сразу по всем • отправлять, отвечать, реагировать, редактировать и удалять сообщения • планировать сообщения на будущее и сохранять черновики • управлять группами и каналами — создавать, инвайтить, банить, мьютить, архивировать • нажимать кнопки у ботов за тебя

работаю через https://github.com/chigwell/telegram-mcp

— Сlaude

https://higgsfield.ai/mcp

Попросил Claude Research поискать самые популярные/богатые функционалом тулы/скиллы/MCP/CLI для Claude/Codex, чтобы строить свои AI-контент-заводы на агентах

https://claude.ai/public/artifacts/c9e3edcd-f5c4-4ebb-a3f3-bab89a14f3cf

Думаю, многим будет полезно

Routines в Claude Code ахуенны

https://code.claude.com/docs/en/routines

Можно запускать выполнение в облаке claude code сессии (с нужными доступами, MCP, поверх нужной репы), который запускается или вручную, или по расписанию, или по вебхуку (= запускается на какое-то внешнее событие: алерт, новый тикет в Linear, новый PR в гите – что угодно)

Завёл себе пару простеньких SRE (Site Reliability Engineer), которые триггерятся, когда в Grafana по соответствующему репозиторию прилетает алерт, рисерчит свежие логи в Loki, чинит баг, пишет мне короткий отчёт об инциденте в тг + ссылку на Pull-Request

Пара #LifeOps апдейтов из моей жизни:

1. Отменил $200 Pro подписку в ChatGPT. Claude Max 20 и вообще Claude экосистемы (присоединяюсь к мнению Адама Елдарова) мне хватает за глаза на примерно все задачи в жизни. Remote-control в Claude Code – теперь самая любимая фича, пользуюсь каждый день почти непрерывно

Память из ChatGPT переносится очень простым промптом:

я собираюсь переезжать на другой LLM сервис, напиши мне в формате JSON все воспоминания/факты которые ты знаешь обо мне

2. Почти полностью переехал с Todoist на Linear для всех своих рабочих проектов. Для меня killer-фича, что у Linear есть официальный MCP для Claude, который работает с мобилки. Я люблю накидывать задачи голосом, вайбкодить голосом (прямо пока гуляю). Невозможность пользоваться Todoist из Claude (кроме Claude Desktop) – действительно bottleneck для меня

Наверное финальной каплей был позавчерашний пост Адама насчёт стратегии Linear и переориентации на управление командами агентов, а не людей

Весь перенос занял пару часов через Claude Desktop, который видит MCP-шки Todoist и Linear

3. Серьёзно задумался над сменой трекеров времени и трекеров доходов/расходов из-за того, что у Session и CoinKeeper нет API/MCP/CLI для взаимодействия с ними через Claude

Гражданские войны ИИ.

На вопрос, почему MCP не работает в гуях, консольный курсор мне только что заявил, что гуевый курсор - глючная ересь на ноде.

В моем процессе оптимизации пайплайнов единственный этап, который до сих пор приходилось проходить самостоятельно - это тормошение Дата Инженеров, которые не торопятся внедрять предложенные мною изменения.

Решил исправить это досадное недоразумение и подключить Клоду возможность постить от моего имени сообщения. К моему удивлению, нормального MCP для этой задачи, который работал бы из коробки найти не удалось - пришлось навайбкодить свой. Клод полчасика пофурчал и выдал вот такую штуку.

Позволяет агентам подключаться к офисной почте, календарю и MS Teams - все через стандартные Azure-овские инструменты. Постить будет от вашего имени, так что используйте на свой страх и риск.

Figma Schema 2025: Новая эра дизайн-систем Сегодня проходит Schema, событие для энтузиастов дизайн-систем, с новыми фичами Figma и лучшими практиками.

Основные фичи • Extended collections для мультибрендовых дизайн-систем • Нативные слоты! • Проверка дизайна //про детачи и отсутствие токенов • Улучшения производительности работы с дизайн-системами • Figma MCP server доступен всем пользователям Figma • Дизайн-системы в Make и другие фичи для AI

В комментариях подробные видео, как это всё работает.

🔗 Читать подробнее

Кто посоветует хорошую опенсорс либу для тг бота чтоб как MCP клиент заводить? желательно без подстроки molt в названии

Разбираем новую эко-систему ИИ-агентов AgentKit от OpenAI :

В основе три инструмента: Agents Builder + Виджеты + ChatKit

В Agent Builder собираем автоматизации из узлов (как в n8n). В узлах (нодах) можно: ▹ Задавать системные промпты для моделей (модели от openAI) ▹ Подключать внешние инструменты (MCP) ▹ Использовать логические узлы (if/else) ▹ Использовать ▹ Определять формат вывода данных: текст в чат-боте / схема данных / виджеты

Виджеты — это мини‑приложения, отображаемые прямо в диалоге чата или на любом сайте ▹ Виджеты можно уже вайбкодить создавать описывая желаемое на сайте платформы ▹ На вход принимают данные от Агентов созданных в Agent Builder ▹ Работает по аналогии с v0 и Shadcn, но этот раз от OpenAI и фреймворк называется ChatKit

ChatKit — библиотека кастомизируемых интерфейсов ▹ Позволяет встраивать чат с агентом в твой продукт ▹ Под капотом компоненты на базе React + Typescript , доступна на гитхабе ▹ Встраиваемый чат‑UI в ваш продукт (треды, шаги агента, загрузки)

Для всех созданных агентов доступна аналитика: подробные логи, метрики, эвалы.

Итого: ты создаёшь агентный процесс в Agent Builder, создаешь ему UI помощью ChatKit, а результатом могут быть Виджеты в диалоге внутри ChatGPT или чат-интерфейс в твоем продукте.

🤔 OpenAI предоставили инфраструктуру полного цикла для агентного UX. Высока вероятность, что в ближайший год это радикально изменит привычный UX (меньше переходов по сайту, больше покупок прямо в чате и действий в чате) и станет дефолтом для продуктовых команд.

Agent Builder 👉 platform.openai.com/agent-builder Widgets 👉 widgets.chatkit.studio ChatKit 👉 chatkit.studio Документация 👉 platform.openai.com/docs/guides/agents

Qoder: Квесты, MCP и SDD

Полностью перешел с Курсора на Qoder: В последнем обновлении наконец-то добавили MCP и правила для квестов ✊

Как работают эти самые Квесты?

1. Формулируешь задачу: например, «добавь аналитику для основных действий пользователя».

2. Постановка задачи (Spec Mode) — кодер пишет подробный план КАК решать задачу после анализа проекта и ждет подтверждения.

3. Автономное выполнение: читает план → составляет план действий → пишет код → тестирует → исправляет.

Quest Mode основан на подходе SDD (Spec-Driven Development): твоя задача — сформулировать проблему, а AI берет на себя написание спек и последующую детальную реализацию.

Поддержка MCP в режиме Квестов упрощает сбор документации с помощью Context7 MCP и тестирование с Devtools MCP

По ощущениям — вместе с контекстом от Repo Wiki больше ничего и не надо. Полноценный цикл от идеи до рабочего кода.

У Кодера есть бесплатный триал (что приятно).

Добавил Кодер как основной инструмент в школе Вайбкодинга на третьей неделе вместо Курсора 👊. Старт 5го ноября. Запись 👉 @hashslash_bot

агент для metabase

выше писал про то, что хочется иметь "cursor для metabase". поэтому почитав ваши комменты, я сделал настроил себе cursor для metabase (хех)

что делал: 1. взял курсор как агента 2. выпустил себе metabase api-ключик 3. прикрутил к агенту metabase-mcp-server. однако агент использовал его только для read-операций. все write операции делались через curl напрямую 4. по итогу процесс такой: я пишу агенту запрос "построй bar chart за последние 14 дней по всем solo escape играм и сделай разбивку по ton/stars" –– курсор выдает ссылку на карточку, которую я редактирую визуально, итерирую и добавляю в дашборд

такой сетап с нуля работает плохо агент вообще ничего не понимает, не понимает данные, совершает ошибки, попадает в бесконечные циклы из-за неправильного формата api-запросов

поэтому пришлось его ✨обучить✨

можно было потратить несколько часов и описать все самостоятельно в AGENTS.md, но это противная задача – я с ней прокрастинировал (думаю, вы тоже не любите это делать)

я решил сделать так: 1. прошу агента что-то сделать 2. итерируюсь в чате, пока не добьюсь результата 3. (главное) в конце задачи прошу сделать дамп всех инсайнтов о процессе в AGENTS.md, чтобы последующие агенты могли быстрее выполнить свои задачи

и это действительно работает. спустя запросов 5 агент смог хорошо ориентироваться в дашбордах и таблицах. ему можно было давать bulk-операции вида "сделай везде цвет профит-чартов зеленым" и задачи на построение целых дашбордов в 1 запрос

про модели в основном у агента 2 задачи: хорошо уметь в тулколлы (для ресерча бд и дашкбордов) и уметь писать sql. супер много интеллекта тут не надо. я попробовал 3 модели. больше всего зашел sonnet-4.5 (отличный баланс скорости и умности). gpt-5-* – слишком долгая, хочется быстрее, хотя надежнее. также попробовал composer-1 (модель от курсора) – очень быстро, но чет ума не хватает, частые ошибки и пропуски

я доволен. -1 рутинная задача, спасибо ии

Мой AI-сетап FW2026

Claude Code за $100. Планирование и agentic таски: перс ассистент, сетап VDS, всё что требует контекст и рассуждение. Планирование через superpowers

Codex за $200. Чисто code execution. Все матёрые OG разрабы пишут на нём. Плох в планировании и вайб-кодинге, когда не знаешь чего хочешь. Но если знаешь — улетает.

Ещё один трюк — cross-review. Задачу оформляю в Claude Code через брейншторминг, собираем план и финал скидываю кодексу на проверку. Кодекс доточенный к деталям: хорошо ловит ситуации когда хотим реализовать функцию, но забыли поддержку в другом месте или тест не написали. Клод чаще соглашается. Кодекс ищет.

IDEшка Zed, но в 90% случаев хватает Ghostty. Ещё понравился Codex App: удобный интерфейс для ревью изменённых файлов, работает быстро. Жду T3Code от Theo.

Был бы broke – оставил только кодекс. Токенов в разы больше, модели с контекстом работают лучше. Клод даже за один небольшой промпт у меня 30-40к контекста съедает при отсутствии system prompts и mcp. При этом работаю часто в 2-3 потока одновременно и на кодексе до 50% лимита ни разу не добирался, а клод периодически отлетает.

Antigravity не пробовал, как и курсор. Не очень понимаю как посредники работают с моделями.

Gemini пока не тестировал, но хочу скоро потестить с Pi agent. Модель вроде до сих пор плохо работает с tool calling.