Телеграм канал «AI для Всех»

🤖 Научил Claude постить в Instagram

Написал CLI к Meta Graph API и Claude Code skill в комплекте.

После установки, Claude сам публикует посты, отвечает на комменты и собирает аналитику. Просишь словами - он делает.

Как я к этому пришел - помогал друзьям с их маленьким турагенством, хотел автоматизировать и обнаружил что у Meta есть SDK на Python, JS, PHP, а CLI - нет. А агенту CLI - милее всего на свете.

🛠 Как установить

pip install meta-graph-cli

Никакого FB SDK, никакого React-приложения для логина - только токен и тонкая HTTP-оболочка.

Что умеет:

• публиковать фото, видео, рилзы, карусели, сторис;
• читать, отвечать, скрывать и удалять комменты;
• тянуть insights, искать по хэштегам, гонять business-discovery;
• работать через оба flow - Facebook Login и Instagram Login - тип определяется по префиксу токена.

🧠 Skill для Claude Code


git clone https://github.com/crimeacs/meta-graph-cli
cp -r meta-graph-cli/skills/meta-platform-ops ~/.claude/skills/


Дальше Claude понимает запросы вроде:

«опубликуй эту картинку с подписью X»

«ответь на все неотвеченные комментарии под последним рилзом»

«собери охват последних 10 постов в табличку»

Open Source, MIT:

🐍 PyPI
🔗 GitHub

Перешлите коллегам, кто страдает с Graph API Explorer - сэкономите им вечер.

И в комменты какой сервис обидно, что пока не дружит с Claude через skill - WhatsApp, LinkedIn, Notion?

А ещё интереснее: есть ли у вас в команде «экспертный» workflow, который сейчас держится на одной голове?

Claude Design

Уже две недели активно использую Claude Design и хочу поделиться полезными практиками, которые я для себя открыл.

Сразу оговорюсь, что у моего проекта особо не было никакого дизайна, так что все с чистого листа. Подозреваю что у проектов, в которых дизайн существует - все подругому.

Первое что я сделал - это набросал прототип приложения через  Wireframes - Claude задает кучу вопросов и старается уловить суть. На вопросы лучше всего отвечать подробно, и если есть существующий код - просить Claude Code написать документацию (которую тоже подргузить в Design).

Вторая фаза - то что видно на картинке сверху - это разработка Design System. Для меня это было просто откровение, ну кто бы мог подумать что дизайн можно зафиксировать и сделать из него систему =)

Ну и третья фаза - натянуть дизайн систему на wireframe и собрать готовое, отполоированное приложение (ну ладно, макет), которое потом можно передать в  Claude Code (кстати handoff заслуживает отдельного внимания).

Попробовал еще логотип нарисовать, но логотипы вот чет не получаются. Ну буду изучать дальше!

А вы как пользуетесь?

📍 Queens, NYC

Нашел дверь в пространственно временной континуум

Как то так, я себе его и представлял

Знакомые в Нью-Йорке нанимают

We're building Miraxis, a robotics data company with strong funding round.

AI labs and humanoid robotics companies require real-world manipulation data to train their models. We are building a robotics platform for certified, high-quality real and synthetic data from digital twins.

Looking for:
→ CTO is technical architecture, data pipelines, platform build
→ Robotics ML / Quality Researcher for VLM/VLA manipulation and evaluation frameworks
→ Robotics Hardware/Lab Manager for hardware calibration and networking
→ GTM Lead for partnerships, lab relationships, first revenue

Early stage. High ownership. The market is real and moving fast.

Email naz@skl.vc if interested or know someone who should be.

#поблату

На Stepik вышел курс: Vibecoding — Claude Code, Codex, Cursor и coding agents в 2026.

Хотите работать с Claude Code, Codex и Cursor так, чтобы coding agents действительно тащили заметную часть разработки: фичи, отладку, тесты, рефакторинг, MVP и многошаговые задачи? Этот курс — про современный vibecoding workflow и agentic development в 2026.

В программе:
— Claude Code, Codex, Cursor
— agent mode и многошаговые задачи
— работа с кодовой базой
— subagents, hooks, skills
— MCP и внешние инструменты
— ревью кода, изменения и контроль качества

Подойдёт всем, кто регулярно работает с кодом: разработчикам, ML-инженерам, дата-сайентистам, аналитикам, automation-специалистам и техническим фаундерам.

Скидка 40% действует 48 часов.

Пройти курс на Stepik

#промо

Плохая память - одна из главных причин, почему AI-агенты быстро становятся бесполезными.

В Sage (operational intelligence, которую мы сейчас строим) память - система, где разные слои делают разную работу. Все намного интереснее чем, просто лог или один большой prompt.

Собственно слои пока такие:

• Durable memory - то, что должно жить долго: предпочтения, решения, повторяющиеся паттерны, важные уроки.

• Operational memory -то, что почти всегда должно быть под рукой: кто ты, кто я, что происходит сейчас, какие есть правила, какие задачи активны.

• И есть long term memory, с которой Sage взаимодействует через retrieval layer, который не даёт агенту утонуть в собственном контексте: Sage не читает весь архив подряд, а достаёт только то, что реально нужно для конкретного запроса (с помощью qmd).

Таким образом, получается, что память в агенте - это не storage, а архитектура внимания.