Инструменты разработки ИИ
Возможности, установка и применение инструментов разработки ИИ
Эти инструменты добавляют генерацию кода, поиск, тестирование и автоматизацию в процессы разработки. Разрешения, поддерживаемые среды и зрелость различаются, поэтому перед использованием сверяйтесь с официальной документацией и ограничениями безопасности.
Открытые инструменты и платформы
У этих открытых инструментов и платформ есть публичные репозитории GitHub; число звёзд синхронизируется ежедневно с указанием даты. Лицензии кода и моделей, а также условия размещённых сервисов следует проверять отдельно в официальных источниках.
Claude Code
ИИ-партнёр для программирования
Claude Code — агентный инструмент Anthropic для программирования в терминале и IDE. Он может исследовать репозитории, редактировать файлы, запускать команды и тесты, а также работать с системой контроля версий в рамках настраиваемых разрешений.
Ключевые возможности
- Понимание целых кодовых баз
- Написание и изменение кода
- Запуск тестов и сборок
- Выполнение операций Git
- Использование команд терминала
- Интерактивный диалог о программировании
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
# Mac/Linux (рекомендуется) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Windows (рекомендуется) irm https://claude.ai/install.ps1 | iex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask claude-code # WinGet (Windows) winget install Anthropic.ClaudeCode # Примечание: `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` устарел
Использование
# Запустить интерактивную сессию в любой директории claude # Возобновить предыдущую сессию claude --continue # Обновить до последней версии claude update # Одиночный промпт claude -p "объясни поток аутентификации в этом репозитории" # Список встроенных слэш-команд claude /help
MCP (Model Context Protocol)
Открытый стандарт подключения ИИ
MCP — открытый стандартный протокол, представленный Anthropic для установления стандартизированных подключений между ИИ-моделями и внешними инструментами/источниками данных. Его называют «интерфейсом USB-C» для ИИ, обеспечивающим гибкое взаимодействие с различными инструментами и данными.
Ключевые возможности
- Единый стандарт подключения инструментов
- Поддержка множества источников данных
- Безопасный механизм авторизации
- Расширяемая архитектура
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
# MCP сам по себе является протоколом — он используется через клиент вроде Claude Desktop или Claude Code. # 1. Отредактируйте файл конфигурации: # macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json # Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json # 2. Добавьте блок mcpServers (см. пример ниже). # 3. Перезапустите клиент. # 4. Или установите сервер-референс напрямую: npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/folder
Использование
В Claude Desktop добавьте серверы MCP через меню настроек, чтобы начать ими пользоваться.
OpenAI Codex CLI
Терминальный агент кодинга OpenAI
openai/codex — лёгкий терминальный агент кодинга от OpenAI (github.com/openai/codex, написан на Rust). Работает локально в терминале, поддерживает модели GPT-5 / o-series, входит через OAuth ChatGPT и может загружать MCP-серверы. Codex CLI — аналог Claude Code в экосистеме OpenAI.
Ключевые возможности
- Open source от OpenAI
- TUI на Rust
- Поддержка GPT-5 / o-series
- OAuth-вход через ChatGPT
- Загрузка MCP-серверов
- Песочница для кода
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
# Mac/Linux (рекомендуется) curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows (рекомендуется) powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # npm глобально npm install -g @openai/codex # Homebrew (macOS/Linux) brew install --cask codex
Использование
# Запустить интерактивную сессию (OAuth автоматически) codex # Разовая задача (headless режим) codex exec "объясни все .ts файлы в src/" # Сменить модель: см. https://github.com/openai/codex
browser-use
ИИ-автоматизация браузера
browser-use — самая популярная на GitHub библиотека для автоматизации браузера с помощью ИИ (github.com/browser-use/browser-use). Позволяет LLM работать с реальным браузером как человек (кликать, печатать, прокручивать, делать скриншоты), идеально подходит для сценариев, где нужно взаимодействовать с сайтами без API. Используется как Python-библиотека или как MCP-сервер для Claude Code и других клиентов.
Ключевые возможности
- Поддержка всех основных LLM (GPT / Claude / Gemini / локальные)
- Python-библиотека ИЛИ MCP-сервер
- Поддержка реального браузера (Chrome / Chromium)
- Понимание vision + DOM
- Скриншоты передаются LLM
Установка
pip install browser-use uvx --from 'browser-use[cli]' browser-use --mcp
Использование
# В Python-скрипте:
from browser_use import Agent, ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5")
agent = Agent(
task="Зайти на https://news.ycombinator.com и найти 5 главных новостей ИИ сегодня",
llm=llm,
)
result = await agent.run()
print(result)
# Как MCP-сервер:
# 1. Сконфигурируйте .mcp.json
# 2. Claude Code загружает автоматически при стартеOpenCLAW
ИИ-помощник с открытым исходным кодом (⭐ 373 тыс.)
OpenCLAW — проект ИИ-помощника с открытым исходным кодом, означающий «Путь омара». Он может работать на любой ОС и платформе в качестве вашего персонального ИИ-помощника. Это полностью открытое решение, позволяющее каждому иметь собственного ИИ-помощника.
Ключевые возможности
- Полностью открытый исходный код
- Кроссплатформенная поддержка
- Самостоятельное развёртывание
- Активное сообщество
- Несколько поставщиков моделей (выбор при настройке)
Установка
# Требование к runtime: Node.js 24 (рекомендуется) или Node.js 22.19+ # Глобальная установка (npm) npm install -g openclaw@latest # Или через pnpm pnpm add -g openclaw@latest # Запустите мастер онбординга (устанавливает демон как пользовательский сервис) openclaw onboard --install-daemon # Проверьте статус шлюза openclaw gateway status
Использование
# 1. Сначала запустите мастер openclaw onboard --install-daemon # 2. Отправьте тестовое сообщение openclaw gateway status # 3. Опционально: запуск на переднем плане (режим отладки) openclaw gateway stop openclaw gateway --port 18789 --verbose # 4. Документация: https://docs.openclaw.ai
Hermes-Agent
Растущий ИИ-агент (⭐ 159 тыс.)
Hermes-Agent — «Агент, который растёт вместе с вами» — ИИ-агент, непрерывно развивающийся в процессе использования. Он может самостоятельно обучаться привычкам пользователя, оптимизировать выполнение задач и предоставлять всё более персонализированные услуги.
Ключевые возможности
- Адаптивное обучение
- Долгосрочная память
- Персонализированные услуги
- Непрерывная оптимизация задач
- Мультимодальная поддержка
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
# Runtime: Python 3.11+ (устанавливается инсталлятором автоматически) # Mac/Linux (одной строкой) curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash # Windows (PowerShell) iex (irm https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1) # Установщик сам развернёт uv, Python 3.11, Node.js, ripgrep, ffmpeg и портативный Git Bash
Использование
# 1. Запустите мастер настройки (модель + инструменты) hermes setup # 2. Или: войдите через OAuth Nous Portal одной командой hermes setup --portal # 3. Запустите терминальный UI hermes # 4. Или: запустите шлюз и общайтесь через Telegram/Discord/Slack hermes gateway setup hermes gateway start # 5. Смените модель (OpenRouter предлагает 200+ моделей) hermes model # Документация: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
Anthropic Skills
Официальный репозиторий реализации Claude Skills
anthropics/skills — официальный репозиторий эталонной реализации Claude Skills от Anthropic: папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude может динамически загружать для выполнения специализированных задач. Skills обучают Claude повторяемым рабочим процессам: применять бренд-гайдлайны, анализировать данные по конвенциям вашей организации, автоматизировать личные задачи и т. д.
Ключевые возможности
- Поддерживается Anthropic
- Динамически загружаемая спецификация Skills
- Пример интеграции Skills API
- Охватывает документы, данные и рабочие процессы
- Шаблоны для пользовательских Skills
- Соответствует стандарту agentskills.io
Установка
/plugin marketplace add anthropics/skills /plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
Использование
Claude Code: укажите установленный Skill по имени в запросе. Claude API: запускайте Skills через поле `container.skills` Messages API с документированными beta-заголовками и инструментом выполнения кода. `GET /v1/skills` только перечисляет Skills и не запускает их. https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/skills-guide
Claude Code Security Review
Официальный PR-сканер безопасности Anthropic (GitHub Action)
claude-code-security-review — официальный GitHub Action от Anthropic (github.com/anthropics/claude-code-security-review), использующий Claude для автоматического ревью PR-diff'ов на уязвимости. Поддерживает diff-aware сканирование (только изменённые файлы), публикует находки в виде построчно привязанных review-комментариев и содержит встроенный фильтр ложных срабатываний, автоматически исключающий категории DoS, rate-limiting, истощение памяти/CPU, общую валидацию ввода и open-redirect.
Ключевые возможности
- Поддерживается Anthropic
- Diff-aware сканирование (только изменённые файлы)
- Построчно привязанные PR-комментарии
- FP-фильтр для 5 шумных категорий
- Нативная интеграция с GitHub Action
- Настраиваемая модель Claude (по умолчанию Opus 4.1)
Установка
# Создать .github/workflows/security-review.yml
name: Claude Code Security Review
on:
pull_request:
types: [opened, synchronize, reopened]
jobs:
security-review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 1
- uses: anthropics/claude-code-security-review@v0
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
# ⚠️ Этот Action НЕ защищён от prompt injection.
# Используйте только для доверенных PR в сочетании с настройкой GitHub
# «Require approval for all external contributors».Использование
# 1. Добавить secret ANTHROPIC_API_KEY в репозиторий # 2. При открытии/обновлении PR Action автоматически анализирует diff'ы # и публикует находки как review-комментарии # 3. Мейнтейнеры видят уровень риска и строку в обсуждении PR
Ollama
Локальная среда выполнения моделей
Ollama загружает и запускает модели в macOS, Linux и Windows, предоставляя CLI и локальный HTTP API. Полностью ли обработка остаётся локальной, сколько ресурсов требуется и передаются ли данные удалённому сервису, зависит от выбранной модели и конфигурации.
Ключевые возможности
- Локальная загрузка и запуск моделей
- Библиотека моделей и Modelfile
- CLI и локальный API
- Эмбеддинги, зрение и вызов инструментов
- Библиотеки Python и JavaScript
- Необязательные облачные модели
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
# macOS / Windows # Скачайте установщик с https://ollama.com/download # Linux (проверьте удалённый скрипт перед запуском) curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Использование
# Запустите диалог с моделью ollama run gemma4 # Проверьте установленную версию ollama -v
Hugging Face Hub
Открытая платформа для совместной работы с ИИ
Hugging Face Hub — платформа для поиска, публикации и совместной разработки публичных и приватных моделей, наборов данных и Spaces. Библиотека huggingface_hub и CLI hf поддерживают поиск, загрузку, отправку, управление кешем и сервисы инференса. Лицензию каждой модели и каждого набора данных необходимо проверять отдельно.
Ключевые возможности
- Модели, наборы данных и Spaces
- Публичные и приватные репозитории
- Карточки моделей, наборов данных и сведения о лицензиях
- CLI
hfи библиотека Python - Inference Providers и Endpoints
- Интеграции MCP и Skill для ИИ-агентов
Установка
# Установите CLI Hugging Face Hub и библиотеку Python pip install -U "huggingface_hub" # Войдите только для приватного доступа или отправки файлов hf auth login
Использование
# Загрузите файл из публичного репозитория модели hf download gpt2 config.json # Найдите модели и ограничьте число результатов hf models ls --search bert --limit 5
Абстрактные концепции
AI Agent, Skill и Harness — абстрактные понятия, которыми этот сайт упорядочивает область; единого репозитория GitHub у них нет. Они обозначают приёмы, общие для разных реализаций, а не функции конкретного продукта.
AI Agent
ИИ-системы для автономного выполнения задач
AI Agent — система, которая самостоятельно планирует и выполняет сложные задачи. В отличие от взаимодействия в формате вопрос-ответ, Agent интерпретирует цель, строит план, вызывает инструменты, оценивает результаты и корректирует поведение по обратной связи. Это общее понятие, охватывающее разные реализации, а не отдельный продукт: Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw и Hermes Agent на этой странице — его конкретные реализации.
Ключевые возможности
- Автономное планирование задач
- Способность использования инструментов
- Оценка результатов и обратная связь
- Обработка многошаговых сложных задач
- Понимание и работа с кодовой базой
Установка
Agent — это понятие, а не отдельно устанавливаемый продукт. Чтобы запустить Agent, устанавливают конкретную реализацию; в разделе открытых инструментов и платформ на этой странице у каждой записи указан свой способ установки.
Использование
Способ вызова зависит от реализации: Harness в командной строке обычно принимает описанную задачу как есть, а библиотечные реализации задают цель и доступные инструменты в коде. Подробности — в описании использования соответствующей записи.
Skill
Способы расширения возможностей ИИ
Skill объединяет предметные знания, порядок действий и переиспользуемые подсказки в модуль, который загружается по мере надобности. Обычно это каталог с файлом SKILL.md, поля name и description которого определяют, когда модуль вызывается. Формат появился в Anthropic и опубликован, поэтому не привязан к одному клиенту.
Ключевые возможности
- Пользовательские команды
- Автоматизация рабочих процессов
- Знания предметной области
- Многоразовые шаблоны промптов
Установка
Каталог с файлом SKILL.md помещают в ~/.claude/skills/ для личного использования либо в .claude/skills/ проекта. Skill можно также загрузить через конечную точку Skills в Claude API.
Использование
Skill обычно распознаётся и вызывается автоматически по его description; его также можно запустить явно через /skill-name.
Harness (каркас агента)
Слой runtime-хоста для агентов
Harness — это слой runtime, который собирает system prompt, цикл инструментов, память и плагины в работающего агента. Claude Code, Codex CLI, Cursor Agent и OpenClaw — все это конкретные реализации Harness — редактировать конфиг Harness — всё равно что переподключать провода в хосте, написать новый Skill — всё равно что подключить к хосту новый инструмент. См. страницу MCP для связи с MCP/Agent/Skill.
Ключевые возможности
- Сборка system prompt
- Управление циклом инструментов
- Состояние сессии и долговременная память
- Планирование Skill и MCP
- Права и песочница
- Размещение в разных формах (CLI/IDE/Serverless)
Установка
Команды удалённой установки выполняют загруженный код. Перед запуском проверьте официальную страницу установки и скрипт, особенно в привилегированной или корпоративной среде.
Сам Harness — это паттерн, а не отдельно устанавливаемый продукт. Чтобы «использовать Harness», установите одну из его реализаций: # Claude Code (Node 18+) curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash # Codex CLI curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # OpenClaw (Node 24+) npm install -g openclaw@latest
Использование
Перечисленные на этой странице Claude Code / Codex / Cursor / OpenClaw / Hermes Agent — все это экземпляры Harness. У каждого Harness своя команда запуска (см. раздел «Использование» каждого пункта). Минимальный Harness можно написать и самому: собрать system prompt + цикл инструментов + загрузку MCP/Skill.
Проприетарные продукты
Проприетарные коммерческие продукты без публичного репозитория GitHub для отслеживания.
Cursor
Редактор кода на основе ИИ
Cursor — ИИ-усиленный редактор кода на основе VS Code со встроенными ИИ-возможностями, аналогичными GPT-4. Он может интеллектуально дополнять код, генерировать функции, объяснять код и исправлять ошибки. В настоящее время это один из самых популярных инструментов ИИ-программирования.
Ключевые возможности
- Интеллектуальное автодополнение кода
- Генерация целых функций
- Объяснение и рефакторинг кода
- Взаимодействие в режиме чата
- Встроенный терминал
Установка
# Скачайте с официального сайта (рекомендуется) # https://cursor.com # Или через WinGet (Windows) winget install Cursor.Cursor # Или через Homebrew (macOS) brew install --cask cursor
Использование
# 1. Запустить Cursor # 2. Открыть папку проекта # 3. Cmd+K (инлайн-редактирование) или Cmd+L (чат) # 4. Режим Agent: Cmd+I открывает Composer # 5. Войдите в аккаунт, чтобы активировать функции Pro/Ultra
Заключение
Эти инструменты могут изменить процессы программирования, проверки и автоматизации, но результат зависит от задачи, модели и конфигурации. Перед внедрением оцените разрешения, обработку данных, сопровождение и требования команды к проверке.