Клавдий: Встраиваемый виджет чата с ИИ на основе Claude с открытым исходным кодом
Claudius — это открытый, самостоятельно размещаемый чат-виджет на базе Claude, который можно встроить на любой веб-сайт. Проект был создан для решения распространённого запроса клиентов на чат-боты без необходимости дорогих SaaS-подписок или разработки с нуля.
Ключевые особенности
- Всплывающий чат-пузырь, работающий на любом сайте (WordPress, Webflow, статический HTML, React и т.д.)
- Бэкенд работает на Cloudflare Workers (бесплатный тариф обрабатывает значительный трафик)
- Настраиваемый системный промпт для создания ИИ-ассистентов под конкретный бизнес
- Тёмный режим с опциями светлой/тёмной/автоматической темы
- Сохранение диалогов и рендеринг markdown
- Ограничение частоты запросов на основе KV для предотвращения перерасхода API
- Соответствие WCAG 2.1 AA и адаптивность до 320px
- Полная настраиваемость: цвета, заголовок, тема, системный промпт
Технологический стек
Фронтенд: React 18, TypeScript, Tailwind, Vite
Бэкенд: Cloudflare Workers, Hono, Anthropic SDK
Реализация
Для встраивания требуется три файла: установить window.ClaudiusConfig с URL вашего воркера и настройками, подключить CSS и подключить JS.
Структура затрат
Единственная стоимость — использование API Anthropic. Бесплатный тариф Cloudflare Workers предоставляет 100 тыс. запросов в день. Для небольших бизнес-сайтов с несколькими ежедневными чатами затраты минимальны.
Проект имеет лицензию MIT, без телеметрии, отслеживания или SaaS-посредника. Это третий открытый проект от студии разработчика, после фреймворка React (Aurelius) и фреймворка WordPress (Flavian), оба интегрированы с Claude Code.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Sgai: Инструмент для разработки программного обеспечения с несколькими агентами, ориентированный на цели
Sgai — это инструмент с открытым исходным кодом на Go, который координирует работу ИИ-агентов для выполнения программных целей, определённых в файлах GOAL.md. Он разбивает цели на рабочие процессы в виде направленных ациклических графов (DAG), запускает тесты для проверки завершения этапов и работает локально с веб-панелью для мониторинга.
Почему детерминированные рабочие процессы превосходят AI-управляемую оркестрацию для агентских систем
Разработчик с годом опыта создания агентских систем делится, что AI-управляемая оркестрация ненадежно работала из-за недетерминированной маршрутизации, накопления ошибок, взрыва затрат и невозможности отладки. Переход на детерминированные рабочие процессы с код-базированной оркестрацией устранил сбои в оркестрации.
Мозговой штурм MCP-сервера: Клод консультируется с другими ИИ для получения лучших ответов
Разработчик создал MCP-сервер, который позволяет Claude Code консультироваться с другими ИИ-моделями, такими как GPT-5.2 и DeepSeek, перед тем как дать ответ. Модели участвуют в многораундовых дебатах, где они читают ответы друг друга, спорят и уточняют позиции, чтобы прийти к лучшим решениям.
TRELLIS.2 Image-to-3D адаптирован для нативной работы на Apple Silicon.
Разработчик портировал 4-миллиардную параметрическую модель TRELLIS.2 от Microsoft для преобразования изображений в 3D, чтобы она работала нативно на Apple Silicon через PyTorch MPS, заменив операции, специфичные для CUDA, на чисто PyTorch-альтернативы. Порт генерирует меши с ~400K вершин из одиночных фотографий примерно за 3,5 минуты на M4 Pro с 24 ГБ памяти.