Если вы работаете с Claude Code, то наверняка знакома следующая ситуация: нужно проанализировать большой объём документов, а встроенный веб-поиск выдаёт поверхностные результаты, и токены тают на глазах. Недавно мне попалось интересное решение, которое почти отлично и почти бесплатно решает мои хотелки. Хочу рассказать о нем и как его настроить - совершенно ничего сложного, просто хороший лайфхак.

Продолжаю серию статей про вайб кодинг для чайников (это я). Сегодня про главную боль: почему всё, что генерирует ИИ в плане веб-дизайна, выглядит одинаково пластиково, и что с этим делать на практике.

Хотелось бы свалить на конкретную модель и сказать - "надо просто выбрать вот эту и всё будет тип топ". Но на самом деле - это проблема подхода: по умолчанию ИИ пишет и оптимизирует код подходом "работает и не ломается", а не "выглядит как лучшие примеры с Awwwards". У него нет контекста вашего бренда, нет визуального фидбека на результат, нет источника вдохновения. Он берёт самый частотный паттерн из обучающей выборки, и вы получаете среднее арифметическое всех шаблонов интернета (стоит признать - иногда и так нормально). Давайте это починим в этой статье.

Я совсем не опытный фронтендер, но вайбкодинг уважаю и люблю. Отдельная боль - это создание стабильных и хороших UI для своих проектов. И вот представь: используешь Claude Code в разработке своего очередного стартапа-единорога и пытаешься объяснить агенту что нужно поправить: "сделай кнопку темнее и ту фигуру закругленней". Какую? «Ну ту, в сайдбаре». Так их там три. «Вторую сверху, с иконкой». Агент правит первую и как итог - ты возмущаясь, пишешь подробное описание с координатами, классами, соседними элементами и всё равно 50 на 50, что он поймёт. Если знакома эта боль, то есть интересная штука под названием Agentation.

Реноме у него довольно рекламное: за пару месяцев проект набрал 120 000+ загрузок на npm и наделал много шума, став частью воркфлоу многих разработчиков, которые активно vibe-кодят с AI. В этой статье разберем: что это за штука, как устроена изнутри, зачем нужна версия 2.0 с MCP, как завести и пользоваться самому и стоит ли вообще тратить время. Спойлер - если ты React-разработчик и работаешь с AI-агентами, то да, попробовать стоит.

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7.

За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub. Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли?).

Доброго времени суток, дорогой читатель. В данной статье я постараюсь рассказать об одном из самых популярных (на сегодняшний день) способов авторизации в различных клиент-серверных приложениях - токен авторизации. А рассматривать мы его будем на примере самой популярной реализации - JSON Web Token или JWT.