Ого, OpenAI запустили каталог приложений внутри ChatGPT.

Теперь нужные аппы можно выбрать в каталоге, и они появятся как инструмент в интерфейсе чата. Например, на видео юзер вызывает Replit и просит создать приложение для разделения счета.

Найти аппы можно в меню инструментов или прям на сайте.

А еще можно подать заявку на публикацию в ChatGPT своих приложений ☕️

@xor_journal

Представили Codebuff — агента для кодинга, который выжимает максимум из Opus 4.5.

На 100+ секунд быстрее (!) Claude Code на типовых задачах и при этом с лучшим качеством кода

Чистый терминальный UI без мерцаний (спасибо OpenTUI)

Специализированные сабагенты: file picker, best-of-n editor, reviewer

Вся магия Codebuff держится на трёх ключевых сабагентах. Начнем с file picker.

Claude Code может тратить минуты на шаринг по кодовой базе, делая десятки вызовов инструментов.
Codebuff делает иначе: скармливаем отдельной LLM (Grok 4.1 fast) сжатое представление всего репозитория.
За ~2 секунды она возвращает список из 12 потенциально релевантных файлов. ⌚️

Дальше другая модель (Flash) делает краткие саммари этих файлов, а основной агент решает, что реально читать.
В итоге Codebuff загружает максимум полезных файлов, чтобы получить контекст кодовой базы. Это одновременно ускоряет работу и повышает качество кода.

» Следующий компонент - multi-prompt editor.

Оркестратор запускает его сразу с несколькими стратегиями внесения изменений.
Под каждую стратегию поднимается отдельный агент, который пишет реализацию параллельно.
После этого selector-агент выбирает лучший вариант.

По тестам, эти реализации часто заметно отличаются друг от друга, и выбор лучшей реально сильно повышает качество результата.
Плюс selector может передать заметки о том, что было хорошего в альтернативных версиях и как это можно докрутить в финальной.

Этот агент очень экономичный » он переиспользует кэш промпта всей предыдущей беседы.

Мы копаем еще глубже и напрямую хачим, как LLM работают под капотом, ради производительности.
Implementor-агент пишет код в кастомном XML-формате для инструментов.
Это позволяет уложиться в один LLM-вызов для генерации всего кода, вместо цепочки шагов с нативными вызовом инструментов.

Итог = меньше задержек и ниже стоимость.

Честно, выжать больше из Opus 4.5 просто невозможно.

» Третий ключевой сабагент - code reviewer.

Он запускается inline, часто параллельно с агентами, которые делают typecheck и гоняют юнит-тесты.
За считанные секунды он быстро разбирает код, ловит баги, мертвые куски и показывает, где проседает качество

Вместе эти сабагенты (и несколько других, о которых тут не упомянули) позволяют Codebuff выдавать максимально сильный результат.

Opus 4.5, возможно, лучший кодинг-модель на сегодня.
А Codebuff - это когда Opus пристегнули к ракете.

Попробовать Codebuff:

npm i -g codebuff

Проект полностью open source, поддержан YC прошлой осенью.

Зацените. Реально интересно услышать, что вы думаете.

OpenAI выпустила GPT-5.2-Codex

Модель развивает сильные стороны GPT-5.2 в профессиональной работе и агентные возможности GPT-5.1-Codex-Max: кодинг, работа с терминалом, планирование. Сейчас это state-of-the-art на SWE-Bench Pro и Terminal-Bench 2.0.

Улучшения затронули и кибербезопасность. Ранее с помощью GPT-5.1-Codex-Max через Codex CLI была найдена и корректно раскрыта уязвимость в React, приводящая к возможной утечке исходников. GPT-5.2-Codex ещё более продвинут в этих сценариях.

GPT-5.2-Codex доступен в Codex для всех платных пользователей ChatGPT. Доступ к API ожидается позже. Параллельно идёт закрытый пилот с доступом к передовым кибервозможностям для проверенных defensive-команд. 🙏