• Слева вверху запущена nvtop, показывает характеристики и метрики двух видеокарт rtx 4090 48gb mod, на которых крутятся LLM.

• Справа вверху — утилита btop, запущенная на той же машине (с видеокартами): Dual xeon CPU E5-2697 v4, 128GB DDR4, 2TB NVMe (под модели), 128GB SSD (под систему)

• Пониже запущен tmux, в котором работает агент pi.dev, через который собственно и производится вайбкодинг (для локальных LLM советую именно pi.dev)

• Ну и на первом плане neofetch с моего ноутбука, где запущена графическая среда

Модели, которые кодируют код:

• Deepseek v4 flash 0731 IQ3_XXS (хорошо, но к сожалению не умеет CV (компьютерное зрение))

• Недавно вышедший Qwen3.8-27B Q8 - тоже хорош, с поддержкой CV, что внезапно оказалось критичном при разработке UI приложений

Стек технологий в тегах.

В последнее время приходится много «работать» с ip адресами, решил упростить себе жизнь.

Если в буфер обмена попадает IP адрес(а), то для него собирается метаинформация (геолокация, кому принадлежит) и отображается через меню.

При нажатии кнопки ping или traceroute, соответствующая команда вставляется в терминал

WM: Fvwm3

UI menu: kando

Посмотреть на исходники можно тут:

https://github.com/metacoma/mindwm-clipboard/

Из зависимостей требуется:

kcl-lang, kando, clipnotify, mmdblookup, ipcalc, xclip, xdotool, базы:

$ ls  geoip/
GeoLite2-ASN.mmdb  GeoLite2-City.mmdb

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=UT5dbpUT8AA

Если будет желание попробовать - оформлю README как это можно запустить локально.