Друзья. Пока на канале немного новостей, так как я относительно в отпуске. Сегодня начинается более менее рабочая неделя.

Сам пока жду GPT-5.6, вроде обещают дать доступ в ближайшее время.

Еще пытаюсь понять, что именно рассказывать мне на канале, когда я только начинал, то пробовал многое и рассказывал разное. Полгода спустя, у меня есть коммерческие проекты и круг моих интересов сузился до решения конкретных задач.

Отключил FOMO и стало попроще. Вышел из множества чатов и каналов, так как понял, что просто пропускаю там сообщения и не читаю уже.

Если вы ждете на канале каких то волшебных промтов или репозиториев, которые внезапно изменят вашу жизнь, то тут не помогу. Только дам совет, не старайтесь скопировать напрямую чужие работы. Старайтесь изучать , что конкретно вам полезно здесь и сейчас.

Желаю всем приятного лета и хорошего отдыха. На связи.


П,С, Посте написан мной, ибо это личный пост, ни капли агента, ни сантиментра ЛЛМки в нем. По этому и картинки не будет.

П.С.С. вот вам идеальная композиция из моего дома для хорошего настроения.

Собственно о чем и был разговор.

завтра обещают выпустить 5.6 сразу во всех вариациях.

Как только протестирую, напишу свое мнение. Особенно мне интересно возможности в творческих вопросах, потому что код и текущие модели уже очень хорошо пишут.

Вчера потратил время, что бы обновить свой прокси сервер на актуальный билд CLIProxyAPI.

После этого еще повоевал немного с нативным приложением Codex на windows, которое наконец-то совместили вместе с просто приложением ChatGPT и теперь это ChatGPT Work. Это мудрое решение, было два приложения и это путало.

А вот что еще реально путает, так это 3 новых модели, каждая с несколькими уровнями размышления. По умолчанию стоит Sol Medium , я поставил high и больше не трогал.

По ощущениям, стало более автономное, пишешь промт попроще, модель хорошо понимаем контекст и продолжает достаточно дотошно выполнять, то что ты просил.

К посту приложена картинка, где соотношение цены и "качество" модели. Пока сам не понимаю, что для меня лучше, но в целом эмоции положительные.

OpenAI опубликовала подробную инструкцию по работе с GPT‑5.6. Собрал главное.

Теперь это семейство из трёх моделей:
— gpt-5.6-sol — максимальные возможности для сложных задач;
— gpt-5.6-terra — баланс качества и стоимости;
— gpt-5.6-luna — массовая обработка и высокая нагрузка.

Появились новые уровни глубины рассуждений, включая max, а также режим Pro для задач, где качество важнее скорости и расхода токенов. Модель научилась сохранять рассуждения между запросами, точнее управлять кешированием промтов, программно вызывать инструменты и координировать несколько субагентов.

Но, на мой взгляд, самая интересная часть инструкции посвящена промтам. GPT‑5.6 лучше понимает конечную цель, поэтому ей уже не нужно расписывать каждый очевидный шаг. Важнее чётко задать контекст, ограничения, допустимые действия, границы автономности и критерий завершения. Более того, OpenAI рекомендует сокращать системные промты, убирать повторения и оставлять агенту только действительно необходимые инструменты.

При переходе с GPT‑5.4 или GPT‑5.5 не стоит сразу выкручивать рассуждения на максимум. Лучше сохранить текущий уровень, проверить его на реальных задачах, а затем протестировать ступень ниже: GPT‑5.6 часто сохраняет качество при меньшем расходе токенов.

Получается любопытный сдвиг: раньше мы пытались подробно объяснить модели, как выполнить каждый шаг. Теперь полезнее хорошо определить саму цель, границы работы и момент, когда задача действительно считается выполненной.

Внезапно OpenAi разошлись. Снова скинули лимиты.

А еще предложили написать твит и первым 10к твитнутых могут получить подарок

Кто смелый и активный, налетайте!

Нашёл интересный репозиторий про Loop Engineering — подход к работе с ИИ-агентами, где вместо постоянного написания новых промтов мы проектируем цикл, который сам понимает, что и когда нужно делать.

Типовой процесс выглядит так: событие или расписание запускает агента → агент читает текущее состояние проекта → выбирает задачу → выполняет её в отдельном worktree → другой агент проверяет результат → система либо создаёт PR, либо передаёт проблему человеку → состояние обновляется, и цикл начинается заново.

Самое полезное здесь инфраструктура вокруг агента: STATE.md для памяти между запусками, отдельный файл обязательных ограничений, бюджет токенов, журнал попыток, блокировка конфликтующих задач и механический предохранитель от бесконечных повторов. Например, цикл можно автоматически остановить, если одна ошибка повторилась три раза, агент несколько итераций не показывает прогресса или потратил установленный дневной лимит.

Есть готовые шаблоны для ежедневного анализа проекта, наблюдения за PR, обработки упавшего CI, обновления зависимостей и сортировки задач.

Поддерживается и Codex: репозиторий может создать начальную структуру со skills, verifier-агентом, состоянием и ограничениями.

При этом это не готовая автономная платформа. Большая часть проекта — методика, документация, шаблоны и небольшие CLI-утилиты. Связать запуск агентов, хранилище состояния, проверку и внешние сервисы всё равно придётся самостоятельно. Но как набор правил для построения собственной агентной системы репозиторий очень полезный.

Особенно мне близка основная идея: следующий этап работы с coding-агентами — не поиск идеального промта, а проектирование управляемого цикла с памятью, границами, проверкой результата и понятным условием остановки.

Оказывается у меня есть 4 недельных сброса лимита.

Я забыл совсем! Теперь кодекс надо гонять без остановки до завтра вечера, что бы потом активировать истекающий сброс.

Уффф... OpenAI и так уже раз в пару дней скидывают лимиты, так еще и самому можно...

Когда у тебя есть сбросы лимитов, можно и себя чуть побаловать.

У меня есть хобби, написание художественных произведений. Ранее это были просто концепты, короткие рассказы, скорее для себя, размять мозг.

Но с развитием нейронок, они забрали самую тяжелую для меня часть - прописывать все в деталях, ибо я человек общего характера, больше по концептам.

В итоге я создал MCP помощник , который согласно законам литературы, работает с базой данных сюжетных событий, таймлайнами, персонажами и так далее.

Пару дней я накидывал концепт вместе с агентам, мы прописывали основные сюжетные арки и так далее. Т.е. я создал структуру.

А потом дал указания - согласно структуре, напиши черновик.

6 томов, 62 главы, 283 869 слов.
Цель достигнута за 20h 37m 56s

Я специально не трогал агента, т.е. практически за сутки он написал полноценный черновик.

В целом, самая история нормально, местами не нравится стилистика или сюжетные действия персонажей, НО! Как база, как начало это очень удобно.

Мой совет: не только кодом мы живем, если в вас есть творческие нотки, не теряйте их, развивайте вместе с агентом!

https://www.youtube.com/@KodeKloud/videos

Мне понравился канал и как человек рассказывает о важных вещах в создание продукта и работы с агентами.
В целом советую посмотреть, хорошая база.