Spectr: MCP, который пишет спецификации приложений на основе записей экрана для пиксельно точных клонов Claude

Пост u/thanpolas «фишка была в спецификации, а не в промптах» задел многих разработчиков, использующих Claude для клонирования iOS-приложений. Узким местом были не промпты — а описание интерфейса. Каждый экран требовал около 30 минут прозы, и Claude всё равно ошибался, требуя трёх итераций на экран.
Встречайте Spectr — инструмент MCP (Model Context Protocol), который принимает любую запись .mp4 или .mov iOS-приложения и автоматически выводит spec.md. Обработка Vision проходит через вашу подписку Claude (отдельный ключ API не нужен). Каждая запись обрабатывается 5–10 минут.
Что содержит спецификация
Сгенерированная спецификация — это документ из 7 разделов, охватывающих:
- Точные hex-коды цветов
- Точный вес шрифта
- Точные значения отступов
- Каждое состояние экрана
- Каждый переход
- Инвентаризацию компонентов
- Навигационный граф
Такой уровень детализации достаточен, чтобы режим /goal Claude мог автоматически создать пиксель-идеальный клон.
Три способа установки
Spectr поставляется как:
- MCP-сервер — работает в Claude Code, Claude Desktop и любом MCP-совместимом хосте
- CLI — запуск
spectr ./recording.mp4 ./spec.md - Навык Claude Code — вызывается на естественном языке, без запоминания команд
Проект создан u/Working-Middle2582. Галерея реальных спецификаций, созданных из реальных iOS-приложений, доступна по адресу spectr.to/gallery. Автор просит честных отзывов — никакой шумихи, просто критикуйте.
Это практическое решение для тех, кто устал тратить часы на ручное документирование UI-спецификаций для AI-агентов кодирования. Если вы клонировали приложения с Claude, спецификация, а не промпт, вероятно, была вашим узким местом.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

АгентЛенс: Инструмент наблюдаемости для многозадачных AI-процессов
AgentLens обеспечивает унифицированное отслеживание для Ollama, vLLM, Anthropic и OpenAI с учётом затрат, сервер MCP для запроса статистики из Claude Code и CLI для быстрых проверок. Это самодостаточное решение, работающее локально через Docker.

GuppyLM: 9-миллионная языковая модель, созданная с нуля для образовательных целей
GuppyLM — это языковая модель с примерно 9 миллионами параметров, обученная с нуля на 60 тысячах синтетических диалогов, использующая стандартную архитектуру трансформера с 6 слоями, 384 скрытыми измерениями и 6 головами внимания. Она обучается примерно за 5 минут на бесплатном GPU T4 в Colab и говорит с рыбьей личностью, сосредоточенной на воде, еде и жизни в аквариуме.

Revdiff: Терминальный просмотрщик различий со встроенными аннотациями для AI-агентов
Revdiff — это TUI-инструмент для просмотра различий, созданный специально для проверки изменений в коде, сгенерированных ИИ, без выхода из терминальных сессий. Он выводит структурированные аннотации в stdout, которые можно напрямую передавать обратно ИИ-агентам, таким как Claude Code, создавая непрерывный цикл проверки.

Open Swarm: Открытая система для запуска тысяч параллельных ИИ-агентов
Open Swarm — это система с открытым исходным кодом, которая запускает тысячи параллельных ИИ-агентов с полным доступом к более чем 150 интернет-инструментам, включая электронную почту, социальные сети, Google Workspace, веб-поиск, выполнение кода и планировщик cron.