A GUY IN BERLIN TURNED ONE KARPATHY TWEET INTO A SECOND BRAIN OVERNIGHT.
One tweet.
One Obsidian vault.
Zero manual organization.
He dropped in articles.
Podcasts.
PDFs.
Claude did the rest.
Every source became linked notes.
Every new idea found related ones automatically.
By morning the vault wasn't a folder anymore.
It was something he could actually think with.
Most people collect information.
A few build systems that remember it.
Bookmark this before your next 100 saved articles disappear into another folder.
🚨El ingeniero que diseñó Claude Code acaba de publicar un video de 28 minutos que te va a reescribir por completo cómo usas la inteligencia artificial
Olvídate de los prompts genéricos que todo el mundo repite. Aquí te muestra cómo escribir los que de verdad sacan el máximo de Claude
He pagado cursos de 300 dólares que no llegan ni a la mitad de lo que este tipo explica en los primeros 10 minutos
Archivos CLAUDE.md, atajos de memoria, sesiones paralelas y patrones de prompting que dejan obsoletos casi todo lo que creías saber
Todo en un solo video… y totalmente gratis
No importa si acabas de empezar, si programas todo el día o si ya llevas meses usando Claude
Esto te va a llevar a un nivel que ni siquiera sabías que existía
ISSO É SURREAL
A maioria das pessoas passa ANOS em aplicativos de idiomas e ainda não consegue falar nada.
O Claude resolveu em 3 semanas o que o Duolingo não conseguiu em 2 anos.
Aqui estão os prompts:
Holy shit 🤯
Microsoft just open-sourced a framework that runs a 100B parameter LLM on a single CPU.
No GPU.
No cloud.
No expensive setup.
Just your laptop.
It’s called BitNet.
And it breaks one of the biggest assumptions in AI.
Here’s the trick:
Most LLMs use 16-bit or 32-bit floats.
BitNet uses:
1.58 bits.
Yes… bits.
Weights are just:
-1, 0, +1
That’s it.
No heavy matrix math.
Just simple integer operations your CPU already handles efficiently.
The result is insane:
• 100B model runs on CPU at 5–7 tokens/sec
• 2–6× faster than llama.cpp on x86
• 82% less energy usage
• 1–5× faster on ARM (MacBooks)
• 16–32× lower memory
The craziest part?
Accuracy barely drops.
Their flagship model (trained on 4 trillion tokens) performs competitively with full-precision models.
They didn’t break the model.
They removed the waste.
What this unlocks:
→ Run LLMs fully offline
→ AI on phones, edge devices, IoT
→ No API costs for inference
→ Works even without reliable internet
MacBook.
Linux.
Windows.
It just runs.
27K+ GitHub stars.
Built by Microsoft Research.
100% open source.
This might be the moment AI stops being cloud-first…
and becomes device-first.
Очень много текста. Я не претендую на истину в первой инстанции на завайбкодив больше 120к строк кода для нескольких проектов. Могу поделится некоторыми мыслями, в том числе я опробовал и то что писали другие в комментариях. Показываю на примере курсора, но разово настроив одни правила, можно промптом перенастроить под любой другой или дать в правилах учитывать правила, а claude code при первом скане проекта это даже сам под себя перенастроит.
Я промчу на английском. Русский длинный и на нем лаконично и коротко не получится мысли формулировать, удобные для модели + это будет дольше и жрать токенов будет больше так как язык тупо длинее.
Даже самая хреновая модель типа нищенской от копилота будет ок +- на простых проектах (ее просто надо зажимать жестче). 4.1 например ок может дебажить.
Каждый проект уникален (если из разных областей от хром экстенщена, до nextjs) и требует тюнинга под проект.
Если язык один как например у меня typescript (тут я не пишу про работу у нас большая кодбаза от котлина джавы до питона хотя там принципы похожие просто команда работает над улучщением правил) мы всегда делаем маст: линтер (тут главное не переборщить с правилами иначе агент будет тратить время на фикс очень много, основное покрываем чтобы уж совсем ugly не было все в any i.e. ). Моя рекомендация линтер настроить разово руками самому (я это сделал еще года три назад и тупо копипащу между проектами иногда улучшая). Можно взять с условного опенсорса, главное смотрите чтобы под ваш стиль подоходило, чтобы по-минимуму оттюнить: дальше агенту пишем промпт вначале: “добавь правило в .cursorrules после генерации либого кода обязательный вызов линтера можно даже команду дать” в этом и парадокс что он поймет и опишет все для себя в удобном ему формате.
Тесты, это я начал недавно практиковать (но покрываю только прямо вот важные с моей точке зрения куски). Точно также говорим, после генерации кода запускай тесты.
Обязательно, добавить после генерации запускать билд (это для typescript проектов важно)
Потом у меня стоит вот такое правило. Это я у кого-то утащил:
-----------
## Code Modification Rules
**CRITICAL: When updating or fixing code provided by the user, make changes ONLY where strictly necessary.**
- Do not add new comments or change whitespace anywhere outside sections you are directly changing
- Do not make stylistic changes anywhere else in the code
- Do not fix inconsequential mistakes such as spelling or missing semicolons (unless they cause actual errors)
- Do not change the order or arrangement of variables, properties, methods, etc.
- Keep diffs minimal and focused on the actual changes needed
- **Exception**: Non-breaking spaces (" " characters) should NEVER be used for indentation - replace them with regular spaces, as browsers sometimes replace spaces with non-breaking spaces when pasting
**Note**: It is allowed to point out mistakes separately from the updated code blocks, but do not fix them in the code unless they are part of the requested change.
----------
Когда после итераций видите, что его несёт не туда несколько раз, не надо ругаться, что он ничего не умеет. Запомните главное правило: глупые/простые вопросы порождают глупые/простые ответы. Посмотрите, что он делает не так, и, применяя свою экспертизу, не бойтесь добавлять ему новые правила, зажимая его ещё жёстче. Не делай так или делай так (это зависит от проекта).
Про зажим — это, кстати, очень прикольная ловушка. Тут чисто выяснил эмпирическим путём, зависит от агента. Например, Claude Code умеет сам дообогащать контекст, а вот Cursor и Copilot надо чётко проговаривать, что включить в контекст (всё с опытом). Обязательно создать правила сохранения всех планов в условный docs/spec, результаты — docs/impl. Если документация нужна, создайте третью папку, где правило (для нетехнических чуваков сохрани документацию по поведению/использованию программы — конечно, это можно сделать по завершению проекта или какой-то майлстоун, но инкрементально он делает лучше). Делаем в md. Для следующих задач референсим всю папку с spec или impl или по файлам, можно также в правило добавить. Народ также для контекста советует использовать тесты.
Про команды. Агенты поддерживают их. Но я не использую — я правилами прописываю шаг/текст и что надо сделать. Например: "sync" — сделай commit, push, argo sync. Слово проще и быстрее, чем помнить все команды.
Ну и ключевое: агентов больше чем один (если вы не на Claude с Opus) вам всё равно — с более мощной моделью один нужен. У меня правило: 2-3 итерации на фикс, и потом summary — как пробовали фиксить и чё сделали — и скармливаем другому агенту (работает безупречно).
Сейчас я копаю в сторону независимых агентов и синхронизацию между ними и spec-driven-dev. Ах, ну я и не за "КРАСИВЫЙ КОД", так как в большинстве это будет править та же машина.
Если есть вопросы, спрашивайте. Это больше базовый подход. Ессно, у меня есть опыт и с MCP, и есть опыт разработки MCP и агентов для кровавого энтерпрайза. Но спросили — как тюнить.
SOCKS5 через SSH: поднимаем прокси за время закипания чайника
Наличие даже самого бюджетного VPS позволяет обойти ограничения буквально одной командой. Метод не претендует на полную «невидимость» для DPI, но выигрывает в скорости реализации: https://t.co/CskqBIbTNF