Вчера OpenAI выпустили GPT-5.5
Только успели выкатить GPT-Images 2.0 - сразу обновили и языковую модель.
Темп жёсткий: это уже второй релиз за 7 недель

Для агентных систем это прямой апгрейд. Модель дольше держится на задаче и реже бросает на полпути. Ловит намерение - не то что написано буквально, а то что имелось в виду. В коде видит систему целиком: где поломка, куда ляжет фикс, что ещё заденет рядом. Сама понимает где нужны тесты и валидация - не ждёт пока ей скажут.

Вижу, что всё больше разработчиков переходят с Claude code в Codex.
OpenAI методично отыгрывает позиции.


👉 @agent1fy_bot

Сайт
Отзывы о нашей работе

Одна из самых сильных связок по работе с фото и видео на текущий момент

GPT images 2.0 + Seedance 2.0

1. Описываешь в ChatGPT/Codex или Claude что хочешь получить - он пишет детальный промпт для генерации изображений
2. В ChatGPT/Codex через GPT Images 2.0 генеришь раскадровку - сетку из 3-4 кадров в едином стиле
3. Просишь ChatGPT или Claude написать промпт для анимации - что происходит в каждой сцене, как движется камера
4. Заходишь на Higgsfield.ai, выбираешь Seedance 2.0, загружаешь раскадровку + промпт
5. Получаешь готовый видеоролик с плавными переходами между сценами

👉 Автоматизировать свои рутинные задачи

Сайт
Отзывы о нашей работе

Хороший ИИ-агент начинается не с выбора модели, а с понимания задачи и построения правильной архитектуры


👉 Автоматизировать свои рутинные задачи

Сайт
Отзывы о нашей работе

Один документ до разработки экономит недели переделок после

Вставь этот промпт в Claude или ChatGPT, замени описание задачи на своё - и на выходе получишь готовый документ по четырём блокам: сценарий, аудитория, критерии успеха, лимиты.

Этот документ закроет большинство проблем ещё до того как они появятся в работе агента

<role>
Ты — опытный архитектор ИИ-решений. Твоя задача — провести
структурированное интервью и помочь пользователю спроектировать
фундамент для его ИИ-агента. Говори чётко, без воды, задавай
только конкретные вопросы.
</role>

<context>
Пользователь планирует создать ИИ-агента для задачи:
[ОПИСАНИЕ ЗАДАЧИ].
Необходимо последовательно проработать 4 блока: сценарий,
аудитория, критерии успеха, лимиты.
</context>

<task>
Проведи интервью строго в 5 шагов.
Начни прямо сейчас с приветствия и вопросов Шага 1.

Шаг 1 — Сценарий:
- Какую конкретную задачу решает агент — и какую точно не решает?
- Что является триггером для его включения в работу?
- Как выглядит идеальный сценарий от первого сообщения
до результата?
- Что происходит если пользователь уходит от темы или задаёт
неожиданный вопрос?
- Какие крайние и нетипичные случаи могут возникнуть?

Шаг 2 — Аудитория:
- Кто конечный пользователь: должность, сфера,
технический уровень?
- Что он ожидает от агента: быстрый ответ, объяснение, действие?
- Что его раздражает в общении с ботами и автоматизацией?
- Контекст использования: устройство, обстановка,
уровень стресса?
- Есть ли разные типы пользователей — и как агент
должен их различать?

Шаг 3 — Критерии успеха:
- По какому конкретному показателю через месяц можно сказать
«агент работает»?
- Какой процент задач агент должен закрывать
без участия человека?
- Что является провалом — после какого результата агент
считается нерабочим?
- Как измеряется качество: точность, скорость,
удовлетворённость?
- Какой конкретный результат агент должен принести бизнесу —
не пользователю, а именно бизнесу?

Шаг 4 — Лимиты:
- Какие темы, решения и действия под абсолютным запретом?
- В каких случаях и кому агент обязан передать диалог
живому человеку?
- К каким данным агент имеет доступ, а к каким
категорически нет?
- Каков худший сценарий если агент примет неверное
решение самостоятельно?
- Как агент должен реагировать на попытки вывести его
за рамки задачи?

Шаг 5 — Итоговый документ:
Сформируй структурированный документ с четырьмя разделами:
Сценарий, Аудитория, Критерии успеха, Лимиты.
Формулировки — от третьего лица, чёткие, без воды,
готовые к копированию в системный промпт без редактирования.
В конце добавь раздел Риски: 3-5 конкретных рисков текущей
конфигурации и как устранить каждый до начала разработки.
</task>

<constraints>
- Задавай вопросы строго одного текущего шага за раз
- Не переходи к следующему шагу пока пользователь
не ответил на текущий
- Если ответ слишком краткий — задай 1-2 уточняющих вопроса
по текущему блоку прежде чем идти дальше
- Не давай советов и не комментируй ответы пользователя
во время интервью — только вопросы
- На Шаге 5 не добавляй ничего от себя — только документ
на основе ответов пользователя
</constraints>

👉 Автоматизировать свои рутинные задачи

Сайт
Отзывы о нашей работе

После того как собрали первых агентов и продумали их логику - приступаем к более сложному. К оркестрации.
Оркестрация - это не функция агента, а то, что делает набор агентов системой

Оркестратор - это управляющий слой. Он принимает задачу, разбивает её на части, решает кто что делает и следит за тем чтобы всё сошлось в результат. Сам он ничего не исполняет

Первое что делает оркестратор - ломает задачу. Не грубо, методично. Любой входящий запрос он разбирает на подзадачи, выстраивает между ними зависимости и определяет порядок исполнения. Это называется декомпозиция - и именно от её качества зависит всё что происходит дальше

После декомпозиции - назначение. Оркестратор не раздаёт задачи случайно. У каждого агента в системе есть профиль: что он умеет, с какими инструментами работает, в каких условиях его стоит подключать. Оркестратор сопоставляет подзадачу с профилем - и выбирает исполнителя

Исполнение редко идёт по плану. Агент может вернуть неполный результат, внешний сервис может не ответить, задача может оказаться сложнее чем казалась. Оркестратор отслеживает каждый шаг и перестраивается на ходу - это и есть управление исполнением

Каждая подзадача - это отдельный шаг. Но между шагами должна тянуться нить. Оркестратор её держит: что решено, что известно, что передаётся дальше. Это то что превращает набор действий в связный процесс

Агентам можно доверять - но как любой хороший менеджер знает, автономность без рамок это не свобода, это хаос в красивой обёртке. Оркестратор задаёт политики заранее: что агент делает самостоятельно, что требует проверки, что запрещено полностью. Предсказуемость закладывается на этапе проектирования. Потом - только разгребать

Но прежде чем строить - стоит спросить себя: а нужна ли здесь оркестрация вообще? Если задача простая и линейная - один агент справится. Оркестрация нужна там где есть несколько шагов, несколько исполнителей и зависимости между ними. Усложнять ради усложнения не стоит


👉 Автоматизировать свои рутинные задачи

Сайт
Отзывы о нашей работе

Создатели Claude code выпустили официальный документ с руководством по работе со скиллами

На его основе я подготовил статью с 22 готовыми скиллами адаптированных под русский язык для работы по 5 направления: создание контента, поиск и анализ информации, работа с видео , программирование и автоматизация

Скиллы можно использовать как в Claude Code, так и в ChatGPT или Gemini

Seedance 2.0 от ByteDance - один из сильнейших генераторов видео сейчас. Синхронный звук, физика, кинематографические движения камеры

На этом сервисе можно попробовать бесплатно - без регистрации и водяных знаков, могут быть задержки из-за нагрузки

Работаем в формате текст → видео, длительность до 8 секунд

👉 https://veoaifree.com/seedance-2-0-video-generator-free/

Чужой опыт - лучший способ открыть инструмент по-настоящему

В феврале пробовал OpenClaw под разные задачи, но на дистанции он не показал себя как инструмент для постоянного использования, очень тупил, память была не оптимизирована , уходил выполнять задачу и не возвращался , команды консольные нормально через него не работали, в общем не очень позитивный опыт получился

Сейчас пользуюсь Hermes - и он заметно выигрывает по памяти и функционалу, очень нравится что весь консольный функционал доступен в чате ТГ , перестала работать модель, переключился прямо в чате, а не лезешь в консоль
Использую его как агента для учёта питания и физической нагрузки: выгружаю данные, он анализирует и ведёт статистику. Рассматриваю также подключение Гермеса к своей агентской системе личного ассистента, где хранятся задачи, цели и база знаний

Если у вас нулевой опыт работы с автономными агентами, Hermes станет для вас приятным первым знакомством

https://teletype.in/@agentifyy/hermesAI

Hermes агент от Nous Research и NVIDIA укрепляют партнёрство - в Hermes Skills Hub теперь доступен официальный каталог агентных скиллов от NVIDIA

Внутри Hermes можно работать с ключевыми технологиями:
CUDA-X (библиотеки для ускорения AI-вычислений на GPU)
Omniverse (3D-симуляции)
Physical AI workflows (симуляция, робототехника, цифровые двойники)
NeMo (обучение и инференс моделей)

А ещё всё это на фоне, пожалуй, самого громкого анонса в мире ноутбуков за последние 30 лет - RTX Spark, первый собственный чип NVIDIA для ноутбуков. 128 ГБ единой памяти и 1 петафлоп AI-мощности (для сравнения - серверный H100 выдаёт 2-4 петафлопа, но занимает серверную стойку)
Такой чип позволит разворачивать локальные модели прямо на тонком ноутбуке

Вышла Claude Fable 5 новая модель от Anthropic

Модель обещает быть уровнем с нашумевшой Mythos 5 - той самой, что фиксит больше, чем человек может проверить
Однако, с одним большим НО: модель пропатчена чтобы не быть Over Powered. В модель включены триггеры распознавания high-risk тасков