Наткнулся на небольшой канал betweenstacks, как раз в продолжение темы с Serena.
Автор разбирает алгоритмы поиска и их эффективность, но не в формате «смотрите, какая штука», а скорее так, как это реально ощущается в работе. Без лишнего шума, больше про внутреннюю механику: как ведут себя агенты, где ломаются ожидания, а где, наоборот, приятно удивляют.
Понравилось, что акцент сделан не на инструменте как таковом, а на процессе. То есть не «вот фреймворк», а «вот что с ним происходит, когда ты реально пытаешься что-то собрать».
Этот пост попался мне как раз в тот момент, когда я снова вернулся к Serena.
Полезно смотреть не только на сами инструменты, но и на то, как другие люди их используют в реальных задачах. Иногда это даёт больше, чем документация.
Буквально в начале этого года у меня был такой же канал, поэтому я хочу поддержать автора. Возможно, кому-то из моих подписчиков этот канал будет интересен.
Автор разбирает алгоритмы поиска и их эффективность, но не в формате «смотрите, какая штука», а скорее так, как это реально ощущается в работе. Без лишнего шума, больше про внутреннюю механику: как ведут себя агенты, где ломаются ожидания, а где, наоборот, приятно удивляют.
Понравилось, что акцент сделан не на инструменте как таковом, а на процессе. То есть не «вот фреймворк», а «вот что с ним происходит, когда ты реально пытаешься что-то собрать».
Этот пост попался мне как раз в тот момент, когда я снова вернулся к Serena.
Полезно смотреть не только на сами инструменты, но и на то, как другие люди их используют в реальных задачах. Иногда это даёт больше, чем документация.
Буквально в начале этого года у меня был такой же канал, поэтому я хочу поддержать автора. Возможно, кому-то из моих подписчиков этот канал будет интересен.
👍4❤🔥2🔥2
Поймал себя на мысли, что вайб-кодинг в долгосрочной перспективе — это вовсе не про быстрые победы.
В начале всё выглядит почти магически: идея → пара промптов → рабочий кусок функционала. Создаётся ощущение, что так будет всегда.
Но по факту это лишь вершина айсберга.
Само создание функции — лишь малая часть. Основное время уходит на другое: ловлю багов, разбирательство в странном поведении, покрытие сценариев, о которых сначала даже не думаешь.
Сегодня, например, целый рабочий день ушёл на поиск бага. Сервис иногда падал без явной причины. Логика выглядит корректной, но система живёт своей жизнью.
И вот что показательно: само исправление заняло буквально пару минут с помощью агента.
Главный инсайт: сложность не в фиксе, а в понимании того, что именно сломано. Дебаг легко съедает в 10 раз больше времени, чем исправление.
Кажется, это нормальная картина.
Продукт — это не про «сделать», а про «довести». Через баги, ошибки и постепенное покрытие реальных сценариев.
Используйте такие ситуации для самообучения и развития, пытайтесь понять, хотя бы в общих чертах, что случилось и почему.
Если вы хотите развиваться дальше, то из вайб-кодинга нужно идти в вайб-инженеринг, а там уже понимание архитектуры важнее, чем промпт «no bugs pls».
В начале всё выглядит почти магически: идея → пара промптов → рабочий кусок функционала. Создаётся ощущение, что так будет всегда.
Но по факту это лишь вершина айсберга.
Само создание функции — лишь малая часть. Основное время уходит на другое: ловлю багов, разбирательство в странном поведении, покрытие сценариев, о которых сначала даже не думаешь.
Сегодня, например, целый рабочий день ушёл на поиск бага. Сервис иногда падал без явной причины. Логика выглядит корректной, но система живёт своей жизнью.
И вот что показательно: само исправление заняло буквально пару минут с помощью агента.
Главный инсайт: сложность не в фиксе, а в понимании того, что именно сломано. Дебаг легко съедает в 10 раз больше времени, чем исправление.
Кажется, это нормальная картина.
Продукт — это не про «сделать», а про «довести». Через баги, ошибки и постепенное покрытие реальных сценариев.
Используйте такие ситуации для самообучения и развития, пытайтесь понять, хотя бы в общих чертах, что случилось и почему.
Если вы хотите развиваться дальше, то из вайб-кодинга нужно идти в вайб-инженеринг, а там уже понимание архитектуры важнее, чем промпт «no bugs pls».
👍10❤1🥰1
Сейчас я активно использую Codex CLI, и вот вышли два обновления: 0.119.0 и 0.120.0.
В версии 0.119.0 основной фокус был на исправлении ошибок стабильности и улучшении работы CLI в долгих сессиях. Поправили обработку ошибок, улучшили поведение при сбоях и частично привели в порядок логирование.
В версии 0.120.0 добавлены доработки по взаимодействию с окружением: команды обрабатываются корректнее, стало меньше проблем с путями и запуском. Также есть правки в UX CLI: поведение стало более предсказуемым в типовых сценариях.
Отдельно заметно, что продолжают чистить внутренние механизмы исполнения.
Главное ощущение: это выравнивание базового слоя — стабильность, корректное выполнение команд, предсказуемость.
Буду дальше смотреть на практике, потому что такие изменения лучше всего проявляются именно в длинных агентных циклах.
В версии 0.119.0 основной фокус был на исправлении ошибок стабильности и улучшении работы CLI в долгих сессиях. Поправили обработку ошибок, улучшили поведение при сбоях и частично привели в порядок логирование.
В версии 0.120.0 добавлены доработки по взаимодействию с окружением: команды обрабатываются корректнее, стало меньше проблем с путями и запуском. Также есть правки в UX CLI: поведение стало более предсказуемым в типовых сценариях.
Отдельно заметно, что продолжают чистить внутренние механизмы исполнения.
Главное ощущение: это выравнивание базового слоя — стабильность, корректное выполнение команд, предсказуемость.
Буду дальше смотреть на практике, потому что такие изменения лучше всего проявляются именно в длинных агентных циклах.
👍1
Наткнулся на обсуждение про падение SaaS, в духе «AI съедает софт».
Atlassian (Jira) — действительно проседал примерно на ~60% от пиков.
HubSpot — в районе -50–60%.
SAP — держится лучше, но тоже был минус ~30%.
В целом картина по рынку: многие SaaS сейчас в диапазоне -30–70%.
Интересный момент — причины не только в AI.
Причин несколько: закончилась эпоха дешёвых денег. Раньше SaaS оценивался по росту, сейчас требуют прибыль, рынок стал более прагматичным, появился фактор AI, который давит на ожидания будущего.
Особенно это заметно на продуктах типа Jira или CRM, где большая часть ценности состоит из интерфейса и логики поверх данных.
Рынок начал сомневаться не в конкретных продуктах, а в самой модели предоставления услуг.
Если раньше пользователь работал через UI, то сейчас всё чаще появляется связка: агент → API → система. И этот слой может частично обходить классический SaaS.
Это не значит, что эти компании куда-то исчезнут. Но это значит, что их роль в стеке может измениться.
Для тех, кто сейчас делает свои продукты, выглядит как хороший сигнал быть аккуратнее с тем, где именно лежит ценность. Готовьте свой продукт сразу под агентов, тогда шанс успеха повышается.
Atlassian (Jira) — действительно проседал примерно на ~60% от пиков.
HubSpot — в районе -50–60%.
SAP — держится лучше, но тоже был минус ~30%.
В целом картина по рынку: многие SaaS сейчас в диапазоне -30–70%.
Интересный момент — причины не только в AI.
Причин несколько: закончилась эпоха дешёвых денег. Раньше SaaS оценивался по росту, сейчас требуют прибыль, рынок стал более прагматичным, появился фактор AI, который давит на ожидания будущего.
Особенно это заметно на продуктах типа Jira или CRM, где большая часть ценности состоит из интерфейса и логики поверх данных.
Рынок начал сомневаться не в конкретных продуктах, а в самой модели предоставления услуг.
Если раньше пользователь работал через UI, то сейчас всё чаще появляется связка: агент → API → система. И этот слой может частично обходить классический SaaS.
Это не значит, что эти компании куда-то исчезнут. Но это значит, что их роль в стеке может измениться.
Для тех, кто сейчас делает свои продукты, выглядит как хороший сигнал быть аккуратнее с тем, где именно лежит ценность. Готовьте свой продукт сразу под агентов, тогда шанс успеха повышается.
👍5
Последние новости от OpenAI и Anthropic складываются в одну общую тенденцию.
Anthropic запустили Project Glasswing и оставили Claude Mythos Preview в закрытом режиме defensive-доступа. По их описанию, модель слишком сильна в поиске и эксплуатации уязвимостей, поэтому публичный релиз решили не проводить. Доступ сейчас предоставляется только ограниченному кругу партнеров и в исследовательском формате.
OpenAI движутся почти в том же направлении, но с собственной подачей: расширяют Trusted Access for Cyber и открывают доступ к более мощным инструментам кибербезопасности не всем подряд, а только верифицированным защитникам и командам. Логика та же самая — возможности растут, поэтому простой публичный запуск уже выглядит слишком рискованным.
Главный сдвиг здесь связан не столько с моделями, сколько с поведением самих вендоров.
Если раньше все соревновались в том, кто быстрее выпустит новую модель, то теперь появляется второй контур: кому, в каком режиме и под какие задачи вообще можно её предоставить. Особенно это заметно в сфере кибербезопасности, где один и тот же инструмент может одинаково ускорять как защиту, так и атаку.
Похоже, что следующий этап рынка — это не просто «модель умнее», а «модель умнее, но доступ к ней всё чаще будет осуществляться через доверие, проверку и ограничения».
Anthropic запустили Project Glasswing и оставили Claude Mythos Preview в закрытом режиме defensive-доступа. По их описанию, модель слишком сильна в поиске и эксплуатации уязвимостей, поэтому публичный релиз решили не проводить. Доступ сейчас предоставляется только ограниченному кругу партнеров и в исследовательском формате.
OpenAI движутся почти в том же направлении, но с собственной подачей: расширяют Trusted Access for Cyber и открывают доступ к более мощным инструментам кибербезопасности не всем подряд, а только верифицированным защитникам и командам. Логика та же самая — возможности растут, поэтому простой публичный запуск уже выглядит слишком рискованным.
Главный сдвиг здесь связан не столько с моделями, сколько с поведением самих вендоров.
Если раньше все соревновались в том, кто быстрее выпустит новую модель, то теперь появляется второй контур: кому, в каком режиме и под какие задачи вообще можно её предоставить. Особенно это заметно в сфере кибербезопасности, где один и тот же инструмент может одинаково ускорять как защиту, так и атаку.
Похоже, что следующий этап рынка — это не просто «модель умнее», а «модель умнее, но доступ к ней всё чаще будет осуществляться через доверие, проверку и ограничения».
👍1
Сегодня у Anthropic вышел Claude Opus 4.7, и по описанию релиза это не про косметический апдейт, а про усиление именно длинных агентных сценариев. Фокус сделали на сложной инженерной работе, автономности, внимательности к инструкциям и умении модели самой перепроверять результат перед ответом.
Из интересного: Anthropic отдельно подсвечивает прирост в coding и long-running tasks, а в партнерских отзывах мелькают очень показательные вещи — меньше ложных догадок при нехватке данных, заметный скачок на CursorBench, лучшее прохождение Terminal Bench и более честное поведение на границе своих возможностей. При этом по safety профиль в целом близок к Opus 4.6, хотя по отдельным метрикам есть улучшения, а по некоторым — небольшие просадки.
Есть и практический нюанс для тех, кто гоняет агентов через API: в Opus 4.7 убрали старые extended thinking budgets в пользу adaptive thinking, плюс сам релиз может съедать больше токенов из-за нового tokenizer и более активного “думания” на сложных траекториях.
Гонка снова идет в сторону агентности, длинного горизонта и реальной рабочей автономии. И на этом фоне я бы не удивился, если OpenAI тоже скоро ответят чем-то заметным: в марте они уже выкатили GPT-5.4, а в апреле продолжили движение вокруг Agents SDK и Codex. Для такой гонки длинная пауза после сильного хода конкурента уже выглядит слишком дорогой.
Из интересного: Anthropic отдельно подсвечивает прирост в coding и long-running tasks, а в партнерских отзывах мелькают очень показательные вещи — меньше ложных догадок при нехватке данных, заметный скачок на CursorBench, лучшее прохождение Terminal Bench и более честное поведение на границе своих возможностей. При этом по safety профиль в целом близок к Opus 4.6, хотя по отдельным метрикам есть улучшения, а по некоторым — небольшие просадки.
Есть и практический нюанс для тех, кто гоняет агентов через API: в Opus 4.7 убрали старые extended thinking budgets в пользу adaptive thinking, плюс сам релиз может съедать больше токенов из-за нового tokenizer и более активного “думания” на сложных траекториях.
Гонка снова идет в сторону агентности, длинного горизонта и реальной рабочей автономии. И на этом фоне я бы не удивился, если OpenAI тоже скоро ответят чем-то заметным: в марте они уже выкатили GPT-5.4, а в апреле продолжили движение вокруг Agents SDK и Codex. Для такой гонки длинная пауза после сильного хода конкурента уже выглядит слишком дорогой.
Сегодня начал тестировать Wave Terminal.
По первым ощущениям это не просто ещё один терминал, а попытка собрать в одном месте сам терминал, просмотр файлов, браузер, редактор и AI-подсказки. У них на сайте прямо заявлены workspaces, split layouts, SSH-подключения, inline preview файлов и встроенный браузер.
Что мне в этом понравилось — он выглядит не как «красивый терминал ради темы», а как более рабочая среда под реальный dev-процесс. Можно собирать свои layout’ы, на одном экране держать терминалы, рядом открывать файлы, вебку и какие-то виджеты. Для тех, кто живёт в нескольких сессиях и постоянно прыгает между ssh, логами и документацией, идея вполне здравая.
Отдельно интересен момент с локальными моделями. В документации у них есть режимы Wave AI с кастомными провайдерами и локальными endpoint’ами, включая Ollama, LM Studio и vLLM. То есть при желании можно подключить локальную llm и использовать её для подсказок или поиска прямо внутри клиента, если железо позволяет.
Терминал перестаёт быть просто окном в shell и превращается в полноценный рабочий хаб.
По первым ощущениям это не просто ещё один терминал, а попытка собрать в одном месте сам терминал, просмотр файлов, браузер, редактор и AI-подсказки. У них на сайте прямо заявлены workspaces, split layouts, SSH-подключения, inline preview файлов и встроенный браузер.
Что мне в этом понравилось — он выглядит не как «красивый терминал ради темы», а как более рабочая среда под реальный dev-процесс. Можно собирать свои layout’ы, на одном экране держать терминалы, рядом открывать файлы, вебку и какие-то виджеты. Для тех, кто живёт в нескольких сессиях и постоянно прыгает между ssh, логами и документацией, идея вполне здравая.
Отдельно интересен момент с локальными моделями. В документации у них есть режимы Wave AI с кастомными провайдерами и локальными endpoint’ами, включая Ollama, LM Studio и vLLM. То есть при желании можно подключить локальную llm и использовать её для подсказок или поиска прямо внутри клиента, если железо позволяет.
Терминал перестаёт быть просто окном в shell и превращается в полноценный рабочий хаб.
👍4
Вышел codex cli 0.122.0, и там уже не просто мелкие правки, а довольно заметное движение в сторону более зрелого агентного инструмента.
Из нового сразу бросается в глаза несколько вещей. В TUI добавили
Для меня главный момент в другом. Команда продолжает не просто навешивать функции, а постепенно собирает полноценную рабочую среду вокруг агента. Плагинам добавили более нормальный workflow, marketplace стал гибче, tool discovery и image generation включены по умолчанию.
Параллельно усиливают границы исполнения: sandbox, filesystem permissions, deny-read политики, изолированные exec-прогоны. Это хороший сигнал. Значит проект двигают не только в сторону “пусть агент умеет больше”, но и в сторону “пусть это работает предсказуемо и безопасно”.
По факту codex cli всё меньше ощущается как просто терминальный клиент к модели. Всё больше — как базовый агентный рантайм, который OpenAI постепенно собирает вокруг своих сценариев разработки.
Утро можно начинать с кофе и обновлений.
Из нового сразу бросается в глаза несколько вещей. В TUI добавили
/side conversations для быстрых боковых вопросов, queued input теперь умеет принимать slash-команды и shell prompts прямо во время работы, а Plan Mode может запускать реализацию в свежем контексте, не таща за собой весь planning thread.Для меня главный момент в другом. Команда продолжает не просто навешивать функции, а постепенно собирает полноценную рабочую среду вокруг агента. Плагинам добавили более нормальный workflow, marketplace стал гибче, tool discovery и image generation включены по умолчанию.
Параллельно усиливают границы исполнения: sandbox, filesystem permissions, deny-read политики, изолированные exec-прогоны. Это хороший сигнал. Значит проект двигают не только в сторону “пусть агент умеет больше”, но и в сторону “пусть это работает предсказуемо и безопасно”.
По факту codex cli всё меньше ощущается как просто терминальный клиент к модели. Всё больше — как базовый агентный рантайм, который OpenAI постепенно собирает вокруг своих сценариев разработки.
Утро можно начинать с кофе и обновлений.
👍1
Теперь у меня окончательно начался новый виток в жизни.
Продал свой стационарный компьютер, хотя покупал я его всего два года назад. Взял Huawei MateBook GT 14.
Интересный момент в том, что покупка ноутбука оказалась не просто приобретением. У меня уже есть планшет, телефон, фитнес-часы и наушники от Huawei. И вот в какой-то момент я понял, что это уже не набор отдельных устройств, а полноценная экосистема, в которую я по сути полностью перешёл.
Удовольствие тут не только в железе. Оно в ощущении цельности. Когда устройства не спорят друг с другом, а складываются в единый рабочий контур, сама работа становится спокойнее и проще.
Пока очень доволен покупкой. Теперь ноутбук ощущается не как компромисс, а как основная рабочая машина.
А для тёплой атмосферы — стилизованная картинка из детской комнаты, ведь теперь я могу полноценно работать в любое время суток и везде, где есть интернет.
Продал свой стационарный компьютер, хотя покупал я его всего два года назад. Взял Huawei MateBook GT 14.
Интересный момент в том, что покупка ноутбука оказалась не просто приобретением. У меня уже есть планшет, телефон, фитнес-часы и наушники от Huawei. И вот в какой-то момент я понял, что это уже не набор отдельных устройств, а полноценная экосистема, в которую я по сути полностью перешёл.
Удовольствие тут не только в железе. Оно в ощущении цельности. Когда устройства не спорят друг с другом, а складываются в единый рабочий контур, сама работа становится спокойнее и проще.
Пока очень доволен покупкой. Теперь ноутбук ощущается не как компромисс, а как основная рабочая машина.
А для тёплой атмосферы — стилизованная картинка из детской комнаты, ведь теперь я могу полноценно работать в любое время суток и везде, где есть интернет.
👍5🤝1
Друзья, с пылу с жару!
Вышла модель GPT-5.5. Она доступна на подписках Pro и выше. В связи с этим есть творческое предложение для своих подписчиков и любого желающего:
У меня сейчас 19 активных подписок Plus на прокси-роутере. В связи с покупкой аккаунта Pro я готов предоставить доступ за условные 1000 рублей на 2 недели к прокси-роутеру с адекватными ограничениями. Вам будет доступна GPT-5.4 High. Возьму не более 5 человек, чтобы лимиты не исчерпались слишком быстро для всех.
Почему 2 недели? Потому что после 10–12 мая аккаунты начнут отключаться, и продлевать их я уже не планирую, так как думаю оставить Pro себе.
Кто желает и кому интересно — пишите, помогу настроить и выдам доступ.
Вышла модель GPT-5.5. Она доступна на подписках Pro и выше. В связи с этим есть творческое предложение для своих подписчиков и любого желающего:
У меня сейчас 19 активных подписок Plus на прокси-роутере. В связи с покупкой аккаунта Pro я готов предоставить доступ за условные 1000 рублей на 2 недели к прокси-роутеру с адекватными ограничениями. Вам будет доступна GPT-5.4 High. Возьму не более 5 человек, чтобы лимиты не исчерпались слишком быстро для всех.
Почему 2 недели? Потому что после 10–12 мая аккаунты начнут отключаться, и продлевать их я уже не планирую, так как думаю оставить Pro себе.
Кто желает и кому интересно — пишите, помогу настроить и выдам доступ.
👌1
У Anthropic вышло обновление с коннекторами для everyday life — сервисы, данные и рабочие инструменты начинают стекаться в одно место, где точкой входа становится агент.
Честно говоря, это ожидаемый сценарий. Я писал об этом раньше: постепенно интерфейсом перестаёт быть отдельное приложение. Интерфейсом становится ИИ, который уже сам ходит в нужные сервисы, достаёт данные, сравнивает варианты и выполняет действия.
Раньше пользователь открывал 5–10 приложений:
почта, календарь, заметки, документы, таск-трекер, поиск.
Теперь логика смещается:
открываешь одного агента и ставишь задачу.
Дальше он сам решает, куда подключиться:
почта, CRM, база знаний, файлы, мессенджеры, календарь.
Борьба будет не только за качество модели. Она будет за роль главного хаба пользователя.
Кто станет первой точкой входа утром, тот и получит основной поток запросов, данных и привычки пользователя.
Поэтому почти наверняка OpenAI будет активно двигаться в ту же сторону. У них уже есть всё базовое: модель, память, инструменты, голос, экосистема. Следующий логичный шаг — ещё глубже встраиваться в повседневные процессы.
По факту начинается новая конкуренция: не “чей чат умнее”, а “через кого проходит цифровая жизнь пользователя”.
И вот это уже намного интереснее.
Честно говоря, это ожидаемый сценарий. Я писал об этом раньше: постепенно интерфейсом перестаёт быть отдельное приложение. Интерфейсом становится ИИ, который уже сам ходит в нужные сервисы, достаёт данные, сравнивает варианты и выполняет действия.
Раньше пользователь открывал 5–10 приложений:
почта, календарь, заметки, документы, таск-трекер, поиск.
Теперь логика смещается:
открываешь одного агента и ставишь задачу.
Дальше он сам решает, куда подключиться:
почта, CRM, база знаний, файлы, мессенджеры, календарь.
Борьба будет не только за качество модели. Она будет за роль главного хаба пользователя.
Кто станет первой точкой входа утром, тот и получит основной поток запросов, данных и привычки пользователя.
Поэтому почти наверняка OpenAI будет активно двигаться в ту же сторону. У них уже есть всё базовое: модель, память, инструменты, голос, экосистема. Следующий логичный шаг — ещё глубже встраиваться в повседневные процессы.
По факту начинается новая конкуренция: не “чей чат умнее”, а “через кого проходит цифровая жизнь пользователя”.
И вот это уже намного интереснее.
👍3
Последние недели в ИИ очень плотные по новостям. Новые модели, агенты, интеграции, релизы почти каждый день. За всем этим уже сложно успевать следить даже тем, кто внутри темы постоянно.
Наверное многие заметили, что в последние дни я почти не публикую посты в канале. Причина простая — появилось много работы. И что приятно, часть этого пришла именно благодаря каналу и знакомствам.
Сейчас фокус сместился с чтения новостей на реальные задачи. Вокруг не громких прорывов, а вполне земных вещей: автоматизация типовых процессов, настройка пайплайнов, интеграции, ускорение рутины, снижение количества ручных действий.
И тут интересный момент. Когда работаешь на коммерческом проекте, отношение к экспериментам меняется. Одно дело тестировать свежий инструмент на себе. Другое — ставить это в рабочий контур, где есть сроки, деньги и ожидания команды.
Ощущается, что рынок ИИ взрослеет. Все меньше разговоров “вау, смотрите что умеет”, и все больше вопросов “как это надежно встроить в процесс”.
Спасибо всем, кто читает канал. Буду стараться и дальше находить интересные вещи, но именно с прикладной стороны: что реально работает, где есть польза, и что можно применять уже сейчас.
Если кратко о жизни:
- полностью перешел на Wave Terminal, оказалось ОЧЕНЬ удобно, советую попробовать.
- переключил роутер на gpt-5.5, пока нет четкого ответа, лучше или хуже, прорыв или чуть чуть поправили.
- рефакторинг всего и вся, готовим проекты к тестовому запуска, гоняем модельки, жгем токены.
- картинка через новый генератор gpt-image-2, теперь русский без проблем.
Наверное многие заметили, что в последние дни я почти не публикую посты в канале. Причина простая — появилось много работы. И что приятно, часть этого пришла именно благодаря каналу и знакомствам.
Сейчас фокус сместился с чтения новостей на реальные задачи. Вокруг не громких прорывов, а вполне земных вещей: автоматизация типовых процессов, настройка пайплайнов, интеграции, ускорение рутины, снижение количества ручных действий.
И тут интересный момент. Когда работаешь на коммерческом проекте, отношение к экспериментам меняется. Одно дело тестировать свежий инструмент на себе. Другое — ставить это в рабочий контур, где есть сроки, деньги и ожидания команды.
Ощущается, что рынок ИИ взрослеет. Все меньше разговоров “вау, смотрите что умеет”, и все больше вопросов “как это надежно встроить в процесс”.
Спасибо всем, кто читает канал. Буду стараться и дальше находить интересные вещи, но именно с прикладной стороны: что реально работает, где есть польза, и что можно применять уже сейчас.
Если кратко о жизни:
- полностью перешел на Wave Terminal, оказалось ОЧЕНЬ удобно, советую попробовать.
- переключил роутер на gpt-5.5, пока нет четкого ответа, лучше или хуже, прорыв или чуть чуть поправили.
- рефакторинг всего и вся, готовим проекты к тестовому запуска, гоняем модельки, жгем токены.
- картинка через новый генератор gpt-image-2, теперь русский без проблем.
👍5🔥1
Любопытная история с контекстным окном GPT-5.5.
Подсказали, что модели можно выставить окно до 1 млн токенов. Отношусь к таким цифрам спокойно и без восторга. На бумаге выглядит красиво, но в реальной работе большой вопрос, насколько модель уверенно держит качество на таких объёмах.
Для теста поставил 512k. Через какое-то время словил ошибку переполнения контекста. Начал разбираться глубже — оказалось, что на подписке реальный лимит у меня 400k, а лимит в 1 млн у моделей по API.
В итоге пришлось приводить всё к рабочему состоянию вручную. В
То есть автокомпакт срабатывает примерно на 80% окна и начинает ужимать историю до критического момента.
Дополнительно поправил
Красивые максимумы почти всегда отличаются от рабочих максимумов. Реальная эксплуатация начинается там, где появляются ошибки, автокомпакт и необходимость держать запас.
По факту лучше стабильные 320k, чем номинальный миллион, который ломается в первый же длинный прогон.
Если я не прав и вы по подписке выставили 1 млн и он у вас честно отработал хотя бы 500к-600к, напишите в комментариях, буду разбираться.
Подсказали, что модели можно выставить окно до 1 млн токенов. Отношусь к таким цифрам спокойно и без восторга. На бумаге выглядит красиво, но в реальной работе большой вопрос, насколько модель уверенно держит качество на таких объёмах.
Для теста поставил 512k. Через какое-то время словил ошибку переполнения контекста. Начал разбираться глубже — оказалось, что на подписке реальный лимит у меня 400k, а лимит в 1 млн у моделей по API.
В итоге пришлось приводить всё к рабочему состоянию вручную. В
~/.codex/config.toml задал:model_context_window = 380000model_auto_compact_token_limit = 320000То есть автокомпакт срабатывает примерно на 80% окна и начинает ужимать историю до критического момента.
Дополнительно поправил
~/.codex/model-catalog.json, чтобы CLI корректно показывал цифры в статусной строке:context_window = 380000max_context_window = 400000auto_compact_token_limit = 320000Красивые максимумы почти всегда отличаются от рабочих максимумов. Реальная эксплуатация начинается там, где появляются ошибки, автокомпакт и необходимость держать запас.
По факту лучше стабильные 320k, чем номинальный миллион, который ломается в первый же длинный прогон.
Если я не прав и вы по подписке выставили 1 млн и он у вас честно отработал хотя бы 500к-600к, напишите в комментариях, буду разбираться.
👍2🔥1
После мемов про Claude Code, самое время изучить официальный prompt guide от OpenAI для GPT-5.5.
Интересный момент: компания сама советует меньше заниматься магией промптов и меньше пытаться рулить моделью вручную.
Раньше рабочий стиль был такой: распиши 20 инструкций, заставь думать пошагово, добавь проверки, заставь переписать ответ три раза.
С GPT-5.5 подход меняется.
Теперь советуют писать короче: дать цель, контекст, ограничения и критерий хорошего результата. А маршрут модель выбирает сама. По факту это важный сдвиг. Мы долго жили в эпохе prompt engineering, где ценились хитрые формулировки и “секретные” конструкции. RIP инфоцыганские ютуб видео про волшебные промты.
Сейчас начинается эпоха task engineering — когда важнее правильно поставить задачу, чем красиво оформить запрос.
Еще один важный тезис: больше reasoning не всегда лучше. Если задача размытая, критерии слабые, а инструментов много — модель начинает переусложнять, тратить токены и уходить в лишние действия. То есть “думай дольше” больше не равно “работай лучше”.
Новые модели становятся ближе к сильному исполнителю, а не к капризному чат-боту, которого надо уговаривать каждым словом.
Для разработчиков это хорошая новость. Меньше шаманства. Больше нормального ТЗ.
Кстати, тема с большим контекстным окном не получилась нормально настроить и я оставил пока попытки это исправить. В целом и так хорошо работает, откатил все назад.
Интересный момент: компания сама советует меньше заниматься магией промптов и меньше пытаться рулить моделью вручную.
Раньше рабочий стиль был такой: распиши 20 инструкций, заставь думать пошагово, добавь проверки, заставь переписать ответ три раза.
С GPT-5.5 подход меняется.
Теперь советуют писать короче: дать цель, контекст, ограничения и критерий хорошего результата. А маршрут модель выбирает сама. По факту это важный сдвиг. Мы долго жили в эпохе prompt engineering, где ценились хитрые формулировки и “секретные” конструкции. RIP инфоцыганские ютуб видео про волшебные промты.
Сейчас начинается эпоха task engineering — когда важнее правильно поставить задачу, чем красиво оформить запрос.
Еще один важный тезис: больше reasoning не всегда лучше. Если задача размытая, критерии слабые, а инструментов много — модель начинает переусложнять, тратить токены и уходить в лишние действия. То есть “думай дольше” больше не равно “работай лучше”.
Новые модели становятся ближе к сильному исполнителю, а не к капризному чат-боту, которого надо уговаривать каждым словом.
Для разработчиков это хорошая новость. Меньше шаманства. Больше нормального ТЗ.
Кстати, тема с большим контекстным окном не получилась нормально настроить и я оставил пока попытки это исправить. В целом и так хорошо работает, откатил все назад.
👍4
А вот и причина подъехала.
Оказывается в openAI слили схему фарма аккаунтов.
Мотивация человека не известна, но если перевести пост, то там будет что то вроде: "Пользователь угрожает опубликовать контактную информацию и данные KYC трёх продавцов, которые незаконно продают подписки ChatGPT Pro и обходят ограничения бесплатного пробного периода на Google. Если OpenAI до вечера не устранит уязвимость, он передаст собранные материалы в судебные органы США."
Ждем что будет дальше, а пока думаем, как продолжить работу...
Оказывается в openAI слили схему фарма аккаунтов.
Мотивация человека не известна, но если перевести пост, то там будет что то вроде: "Пользователь угрожает опубликовать контактную информацию и данные KYC трёх продавцов, которые незаконно продают подписки ChatGPT Pro и обходят ограничения бесплатного пробного периода на Google. Если OpenAI до вечера не устранит уязвимость, он передаст собранные материалы в судебные органы США."
Ждем что будет дальше, а пока думаем, как продолжить работу...
❤2👀1
ⓘ This chat was flagged for possible cybersecurity risk. If this seems wrong, try rephrasing your request. To get authorized for security work, join the Trusted Access for Cyber program. https://chatgpt.com/cyber
Стал замечать. что на gpt-5.5 стало периодически вот такое сообщение выскакивать. Сессия останавливается и при повторной попытке продолжит выдает такое же сообщение. Попросил агента изучить структуру сообщения на роутере и нашли, что создается отдельно поле kind и там ставится значение "cyber_policy". По идеи можно это перехватывать и удалять, но как будто бы не хочется вмешиваться в передачу данных и изменять сообщение.
По этому пока работает команда /compact в Codex CLI. Сжимаешь сессию и продолжаешь, уведомление пропадает.
Знакомые говорят, что кто то проходил с РФ паспортом, но особенность в том, что у меня на роутере множество аккаунтов и если я буду на каждый показывать один паспорт.... ну такое себе.
Так же планирую уходить с PLUS аккаунтов, так как удобнее купить x5 или x20, причем личный можно и верифицировать через паспорт и работать через него постоянно.
А пока крутимся, вертимся, работаем!
Стал замечать. что на gpt-5.5 стало периодически вот такое сообщение выскакивать. Сессия останавливается и при повторной попытке продолжит выдает такое же сообщение. Попросил агента изучить структуру сообщения на роутере и нашли, что создается отдельно поле kind и там ставится значение "cyber_policy". По идеи можно это перехватывать и удалять, но как будто бы не хочется вмешиваться в передачу данных и изменять сообщение.
По этому пока работает команда /compact в Codex CLI. Сжимаешь сессию и продолжаешь, уведомление пропадает.
Знакомые говорят, что кто то проходил с РФ паспортом, но особенность в том, что у меня на роутере множество аккаунтов и если я буду на каждый показывать один паспорт.... ну такое себе.
Так же планирую уходить с PLUS аккаунтов, так как удобнее купить x5 или x20, причем личный можно и верифицировать через паспорт и работать через него постоянно.
А пока крутимся, вертимся, работаем!
👍3
Вышла новая пачка обновлений Codex CLI. Я посмотрел версии 0.126, 0.127 и 0.128.
Если коротко, ощущение такое: проект всё меньше похож просто на «чат в терминале» и всё больше превращается в полноценную рабочую среду для агентов.
Самое интересное — появление отдельной работы с целями. Теперь задачу можно не просто написать в чат, а вести как более долгий процесс: поставить цель, приостановить, продолжить, очистить. Для длинных задач это важный шаг, потому что раньше многое держалось просто на контексте сессии.
Второй момент — управление правами. Старый режим «делай всё автоматически» постепенно уводят в сторону, а вместо него развивают более понятные профили доступа. То есть агенту можно точнее задать, что ему разрешено, где он может работать и насколько свободно он может выполнять команды.
Ещё заметно движение в сторону расширений. Плагины, хуки, установка и удаление дополнений — всё это выглядит как подготовка к экосистеме вокруг Codex, а не просто к набору локальных настроек.
Плюс продолжают улучшать работу с долгими сессиями: восстановление, прерывание задач, поведение интерфейса, работу на разных системах.
Главный вывод для меня простой: Codex CLI взрослеет. Это уже не просто инструмент, куда можно отправить задачу модели. Его постепенно собирают в рабочую среду, где агент может дольше жить, безопаснее выполнять действия и лучше встраиваться в реальный процесс разработки.
Если коротко, ощущение такое: проект всё меньше похож просто на «чат в терминале» и всё больше превращается в полноценную рабочую среду для агентов.
Самое интересное — появление отдельной работы с целями. Теперь задачу можно не просто написать в чат, а вести как более долгий процесс: поставить цель, приостановить, продолжить, очистить. Для длинных задач это важный шаг, потому что раньше многое держалось просто на контексте сессии.
Второй момент — управление правами. Старый режим «делай всё автоматически» постепенно уводят в сторону, а вместо него развивают более понятные профили доступа. То есть агенту можно точнее задать, что ему разрешено, где он может работать и насколько свободно он может выполнять команды.
Ещё заметно движение в сторону расширений. Плагины, хуки, установка и удаление дополнений — всё это выглядит как подготовка к экосистеме вокруг Codex, а не просто к набору локальных настроек.
Плюс продолжают улучшать работу с долгими сессиями: восстановление, прерывание задач, поведение интерфейса, работу на разных системах.
Главный вывод для меня простой: Codex CLI взрослеет. Это уже не просто инструмент, куда можно отправить задачу модели. Его постепенно собирают в рабочую среду, где агент может дольше жить, безопаснее выполнять действия и лучше встраиваться в реальный процесс разработки.
👍3❤2