Clarc v1.0: Рабочая ОС для Claude Code с 63 Агентами и 249 Навыками

Что делает Clarc
Clarc — это плагин для Claude Code, который устанавливается один раз и предоставляет набор специализированных агентов, навыков и команд. Он был форкнут из everything-claude-code от Affaan Mustafa в январе и вырос в комплексную систему рабочих процессов.
Ключевые особенности
- 63 специализированных суб-агента, которые автоматически делегируют задачи в зависимости от типа: код-ревью, TDD, безопасность, архитектура, инфраструктура, машинное обучение и т.д.
- 249 навыков с предметными знаниями, загружаемыми по требованию: TypeScript, Python, Go, Java, PostgreSQL, Terraform, DDD, гексагональная архитектура, RAG и другие
- 178 слеш-команд для повторяемых рабочих процессов, включая
/plan,/tdd,/finops-auditи/chaos-experiment - 20 наборов языковых правил со встроенными стандартами кодирования, которые всегда активны в каждой сессии
- Цикл обучения с командой
/learn-evalдля извлечения паттернов из сессий в постоянные файлы инстинктов и/evolveдля их превращения в постоянные навыки - Поддержка нескольких редакторов: Cursor (96 файлов правил), OpenCode (65 команд), Codex CLI
Установка и настройка
Установите с помощью: npx github:marvinrichter/clarc typescript (или python, go, java и т.д.)
Инструмент клонируется в ~/.clarc/ и создаёт символические ссылки в ~/.claude/. Обновления выполняются через git pull.
Текущий статус
Доступна версия 1.0, но в ней есть шероховатости. Механизм обучения всё ещё развивается. Создатель отмечает, что использует её ежедневно и предпочитает показать её людям, а не продолжать полировать в одиночку.
Создатель ищет отзывы о недостающих стеках, запутанном процессе установки и о том, является ли делегирование агентов слишком шумным или недостаточным.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Использование pre-commit для повышения качества и безопасности кода, созданного с помощью ИИ.
Разработчик делится своей конфигурацией pre-commit для проектов на Go и Java, используя инструменты вроде golangci-lint, govulncheck и checkov для выявления уязвимостей и проблем с качеством в коде, сгенерированном ИИ, перед коммитом.

Гипура: планировщик вывода LLM с учетом уровня хранения для Apple Silicon
Hypura — это планировщик вывода на Rust, который распределяет тензоры модели по уровням GPU, оперативной памяти и NVMe для запуска моделей, превышающих объем физической памяти на компьютерах Apple Silicon Mac. Это позволяет запускать модель Mixtral 8x7B объемом 31 ГБ на Mac Mini с 32 ГБ памяти со скоростью 2,2 токена/с и модель Llama 70B объемом 40 ГБ со скоростью 0,3 токена/с, тогда как стандартный llama.cpp завершается сбоем.

Приложение Focusmo для macOS добавило локальный MCP-сервер для интеграции с Claude AI.
Focusmo, приложение для концентрации на macOS, теперь включает локальный сервер MCP, который позволяет ИИ Claude получать доступ к реальным данным о фокусе для еженедельных обзоров и планирования. Сервер работает локально на Mac без необходимости внешних серверов, сохраняя все данные на устройстве.
Публикация сообщений Claude в LinkedIn прямо из чата: полное руководство
Пользователь Reddit делится рабочим процессом использования коннектора Contentdrips MCP для написания, оформления и публикации постов в LinkedIn прямо из чата Claude AI.