Разработчик создал 3D-визуализацию GitHub в виде города с помощью кода Claude за один день.
Разработчик создал Git City — трёхмерную визуализацию, где каждый пользователь GitHub становится пиксельным зданием. Проект был полностью создан с помощью Claude Code в VS Code без ручного написания кода, и первая версия была завершена за один день.
Детали проекта
Визуализация связывает активность на GitHub с характеристиками зданий:
- Больше коммитов = выше здание
- Больше репозиториев = шире основание
- Горящие окна указывают на недавнюю активность
В настоящее время в городе представлено почти 10 000 разработчиков, и его можно бесплатно опробовать на thegitcity.com.
Процесс разработки
Разработчик использовал исключительно Claude Code как для написания кода, так и для принятия решений по UX/дизайну. Рабочий процесс включал одновременную работу в 2–3 терминалах: одни для планирования, другие для написания кода, что обеспечивало постоянную активность. После первоначальной сборки за один день разработчик в течение недели ежедневно выпускал обновления с помощью Claude Code.
Технологический стек
- Next.js
- Three.js
- Supabase
- Vercel
Реакция на проект
Проект получил более 500 000 просмотров и более 400 звёзд на GitHub. Исходный код доступен по адресу https://github.com/srizzon/git-city.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Агент ИИ, управляющий полным циклом электронной коммерции: внутренний отчет
Искусственный интеллект ведет полноценный бизнес в сфере электронной коммерции, занимаясь дизайном, программированием, маркетингом и операционной деятельностью. Источник дает честную оценку, включая то, что не работает.
Локальная настройка Multi-Agent с использованием vLLM, Claude Code и gpt-oss-120b на Linux
Разработчик создал 100% локальную параллельную мультиагентную систему, используя vLLM в Docker, Claude Code для оркестрации, указывающую на localhost, и gpt-oss-120b в качестве кодирующего агента на GPU RTX Pro 6000 Blackwell MaxQ с двойной загрузкой Ubuntu, достигнув одновременной работы 8 агентов.
Подход на основе конечных автоматов для координации множества ИИ-агентов
Команда ultrathink.art обнаружила, что координация нескольких ИИ-агентов требует явных переходов состояний, таймаутов проверки активности, ограничений на повторные попытки и цепочек задач, а не традиционных очередей сообщений. Они внедрили обязательные контрольные точки качества между передачами агентов, чтобы предотвратить вывод мусора.
Оптимизация затрат агентов OpenClaw с помощью оптимизации DOM и мониторинга на панели инструментов
Снижены затраты на агентов OpenClaw на 41% за счет использования пользовательского JavaScript для чтения DOM, что минимизирует вызовы API и увеличивает эффективность токенов. Панель мониторинга токенов в реальном времени поддерживает отслеживание использования.