Steam City: Карта вашей библиотеки Steam в 3D-пиксель-арте, созданная с помощью Claude Code
Кто-то создал 3D-город в стиле пиксель-арт из вашей библиотеки Steam с помощью Claude Code. Он называется Steam City — вставьте свой Steam ID или URL профиля, и он сгенерирует город, где каждое здание — это игра.
Как это работает
- Часы игры определяют высоту здания
- Размер библиотеки определяет ширину города
- В игры, в которые вы играете, горят окна
- Ваш бэклог остаётся тёмным и непройденным
Особенности
- Общий мир с более 1000 игроков — пролетайте через здания других
- Таблица лидеров, отсортированная по игровому стыду
- «Отчёт о стыде» — подсчитывает, сколько денег вы потратили на игры, в которые ни разу не зашли
- Соревнуйтесь с друзьями — у кого больше бэклог?
- Настраиваемые здания с элементами декора
- Скачиваемые карточки с вашей статистикой
Регистрация не требуется
Просто введите ваш Steam ID или URL профиля. Регистрация не нужна, если только вы не хотите закрепить своё здание.
Создано с Claude Code, вдохновлено Git City (которое делает похожую визуализацию для профилей GitHub). Попробуйте на thesteamcity.com.
📖 Источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
TeamHero v2.6.1: Открытая Платформа для Управления ИИ-Агентами Claude
TeamHero v2.6.1 — это локально-ориентированная платформа с открытым исходным кодом, которая создаёт управляемую команду агентов Claude с такими функциями, как режим автопилота, вложенность подзадач, представления потоков и постоянная память. Инструмент работает на Node.js с простой панелью управления на HTML/CSS/JS и не требует базы данных.
Компилятор SMELT сокращает использование токенов рабочего пространства OpenClaw до 95%.
SMELT компилирует файлы разметки рабочего пространства OpenClaw в более плотную форму для выполнения, отправляя только релевантный контент моделям ИИ. Тесты показывают сокращение токенов от 76,1% до 95,5% на запросах, избегая повторной обработки статических файлов, таких как USER.md и SOUR.md, при каждом сообщении.
Три репозитория для разработки RAG и AI-агентов
В посте на Reddit выделены три репозитория для разработчиков, работающих с RAG и AI-агентами: memvid для памяти агентов, llama_index для RAG-пайплайнов и Continue для ассистентов программирования. Автор отмечает, что чистый RAG лучше всего подходит для извлечения знаний, в то время как системы памяти лучше для агентов, а гибридные подходы часто используются в реальных инструментах.
AIDA: Открытая платформа для пентестинга на основе искусственного интеллекта
AIDA — это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет ИИ-агентам полноценную среду для тестирования на проникновение через MCP-подключение к Docker-контейнеру. Последняя версия заменяет требование в 40 ГБ для Exegol на специально собранный контейнер объёмом 1 ГБ, содержащий основные инструменты безопасности.