Вайб-дайджест #5 | июль

Привет, в продолжение ежемесячного дайджеста, делюсь. Если пропустил прошлые выпуски: #4 и #3 <- они тут. Читать всё необязательно, выбери то, что зайдёт конкретно тебе.

• Вышел Claude Opus 5, почти интеллект Fable 5 за полцены. Стоимость как у 4.8. На Max он теперь стоит по умолчанию, а на Pro это самая мощная модель из входящих в подписку. Есть Fast mode, он примерно в 2.5 раза быстрее обычного. Отдельно радует, что защитные классификаторы ругаются реже, чем на Fable 5 и запрос уходит в 4.8 вместо отказа. [подробнее тут]

• Fable 5 остаётся в подписках. С 20 июля он включён в Max и Team Premium на 50% лимитов, на Pro через кредиты плюс разовый бонус 100$. Помнишь, я писал, что Fable хотели оставить только на API? История закончилась хорошо. [подробнее тут]

• OpenAI понизила цены GPT-5.6: Luna дешевле на 80%, Terra на 20%. У Sol свой Fast mode, как у Opus: быстрее за двойную цену. В Codex и ChatGPT Work за Terra и Luna списывается меньше кредитов. OpenAI заявляет, что Luna обходит Fable 5 при цене за задачу почти на 99% ниже. Бенчмарк, правда, их собственный 😁. А на OpenRouter Terra и Luna сейчас вообще за полцены. [подробнее тут]

• Китай тоже не спит: вышел DeepSeek v4 Flash. Судя по первым бенчмаркам, на агентных задачах он подобрался к Opus 4.8, при этом стоит 0.14$/0.28$ за миллион токенов, а кешированный вход так воообще 0.0028$. Контекст 1M и совместимость с Codex в комплекте. За такие деньги агента можно просто не выключать 🤓. [подробнее тут]

• Месяц безопасности у обеих контор. Security плагин из майского дайджеста дорос до беты Claude Security: сканируешь дифф перед коммитом или весь репозиторий прямо из терминала. OpenAI ответили опенсорсом codex security: CLI и SDK для поиска и фикса уязвимостей с проверками в CI. Если у тебя вайбкодинг проект с клиентами, однозначно стоит внимания 😎. [подробнее тут]

• MCP получил крупнейшее обновление со старта. Главное для нас: MCP Apps сервер теперь может рисовать интерфейс прямо в чате, и Tasks долгие операции без висящего соединения. Под капотом ядро стало stateless, серверы проще запускать и масштабировать. Для энтерпрайза завезли централизованный доступ. [подробнее тут]

• В Claude Cowork завезли обучение скиллам через запись экрана. Делаешь задачу, проговариваешь вслух и Claude превращает это в скилл и дальше повторяет сам. Доступно на Pro, Max и Team. [подробнее тут]

• Голосовой режим Claude переехал на Opus и Sonnet. Теперь прямо в разговоре дотягивается до подключённых инструментов: почта, календарь и остальное. Уже доступно в публичной бете на телефоне, десктопе и вебе. [подробнее тут]

• OpenAI показала новое поколение транскрипции с Context Aware ASR: модели можно скормить контекст записи, термины и языки. На 22 языках Common Voice ошибок вдвое меньше, чем у их же Whisper. Я гоняю расшифровки видео локальным Whisper, так-что есть повод пересобрать пайплайн 👏. [подробнее тут]

• Anthropic обновила бесплатный курс по Claude Code: 10 уроков, новые видео и экзамен в конце. Пока я пилю свой курс, они успели переделать свой. [подробнее тут]

• Cursor 3.11: side chats и поиск по агентам. Командой /side или /btw открываешь параллельный чат с контекстом основного: вопросы и ресёрч без прерывания агента. Поиск теперь роется в транскриптах всех разговоров. Мелочь, а в длинных сессиях спасает. [подробнее тут]

• Два больших чтива от Anthropic на вечер. "The Making of Claude Code" - история, как внутренний CLI вырос в главный кодинг агент, рассказанная самими инженерами. И свежие правила context engineering для моделей Claude 5, статья разлетелась на миллионы просмотров. Я в предыдущем посте первод и адаптацию с комментариями и дополнениями.

На этом дайджест подошёл к концу. Если тебе заходит такая рубрика - поставь огонь, посмотрим, сколько нас. Если есть чем поделиться, буду рад почитать в комментариях, что за июль приглянулось тебе, спасибо! 👋

Claude без хаоса и лишних трат: Projects и Artifacts

Привет и добро пожаловать на первый урок второго модуля. Собираем из окна чата постоянное рабочее место, чтобы не начинать каждый раз с пустой переписки и не объяснять заново, чем ты занимаешься.

😉 https://youtu.be/GIa6F0Qg6rE

Что внутри:

1. Проект под своё дело. Тон и контекст задаёшь один раз, нужные файлы лежат рядом, объяснять заново не нужно. Покажу разницу между бесплатным и платным проектом, какие фичи улучшат твою работу.

2. Артефакт. В первом модуле мы обзорно делали сайт, теперь же вспомним, сделаем пару примеров и разберёмся где и как могут пригодится. Спойлер: мало кто использует, хотя бесплатны и полезны.

3. MCP, Skills и Deep Research. Обзорной экскурсией посмотрим: что это такое и куда смотреть дальше. Эти умения актуальны и нужны при работе с любой AI. Именно умение работать с MCP и Skills повысят твою эффективность и рещультат на новый уровень.

4. Деньги. Где кончается бесплатное и как не влететь на счёт по API. Расскажу, как я даже выставив лимиты попал на небольшую сумму. Готов поспорить мало где про этот очень важный нюанс, про "бонусные кредиты" говорят.

5. Effort. Обзорная экскурсия, где ты поймёшь как и где можно потерять лимиты / токены за зря, поделюсь личным опытом. Крайне полезное знание, легкое для понимания и малозаметное для большинства.

Весь монтаж этого видео курировал ИИ: убирал дублирование, добавлял монтажные моменты, баннеры, звуки и многое другое!

Буду рад обратной связи от каждого, кому и что понравилось или не понравилось в рамках монтажа. Чего хотелось бы видеть от монтажа или наоборот, не хотелось бы видеть.

Парочку моментов в виде немного корявой обводки уже записал. Так вышло, что именно этот монтаж курировал Codex, и вышло косячнее и длиннее (намного), чем Claude.

Если соберём 65 огоньков, сразу сяду реализацию видео про то, как я собрал ИИ монтажора. Спойлер, много читал, изучал, да это не прямая замена монтажоров, да при помощи CSS, HTML и пр. но на этом реализация не заканчивается!

Ну и да, спасибо за внимание, желаю приятного просмотра и наконец-то можно будет ещё качественнее реализовывать бесплатный курс по ИИ и вайбкодингу 👋

Я поймал себя на мысли, что каждому из нас есть чем поделиться, ч. 1: опыт и знания.

Друг писал код с Codex, но общался с ним как с чат-ботом. Я посоветовал ему запустить Codex приложением на компьютере, чтобы тот видел весь проект, а не один вставленный кусок.

Спустя пару дней он написал: "Задачи выполняются лучше, багов почти нет, всем доволен, спасибо!".

Давай в комментариях поделимся тем, что улучшает или облегчает нашу работу.

Всё, что угодно: агент маркетолог, полезный скилл, свой подход к работе с AI или первые шаги перед стартом проекта. Иногда одна чужая строчка экономит неделю работы.

Хватит пары слов и ссылки, ну и пару строк чем оно помогает. А если ты только начинаешь, спрашивай что угодно, даже если вопрос кажется тебе глупым.

Начну с себя, погнали? 👍

Бесплатные сбросы от Тибо видимо кончились и теперь, как неожиданно и приятно, за сбросы лимитов нужно будет платить. Думаю для стимулирования интереса на какие-то даты, события будут давать редкие, сгораемые сбросы 👋

У меня на тарифе 200$ предлагают сбросить недельные за 40$

Отвечая на опрос "Какая LLM" работала над видео

Слева 25 минут работал Claude Opus 5 в high effort reasoning. Справа работал GPT 5.6 sol в high effort reasoning и справился за 2.5 часа ...

... И между делом съел порядка 80 гб памяти вовремя работы, был сбой. При этом Opus 5 стартовал в минусе - от предыдущей LLM я не успел на 100% перенести все важные для монтажа файлы на архитектуру Claude Code. Если интересно как он сейчас делает монтаж, хороший пример.

Но для меня это не показатель, хоть я и пробовал 3 раза и в разное время. Пока-что не могу понять, почему хуже и дольше справился GPT, т.к проблем вовремя монтажа не было.

Но хочу отметить, что сейчас система справляется с задачей на отлично. Конечно не моушен монтаж "ВАУ" уровня. Но мне такой и не принципиален.

Помню свои первые постеры от ChatGPT - пиксельная каша мимо задумки. Сейчас постер от ChatGPT Images 2.0 я не отличу от работы иллюстратора за 2-3 тысячи рублей.

И тут хочу поделиться, что если одновременно работать с 2-3 AI задачами одновременно, батарейка усталости быстро стремится к 0. Происходит это из-за постоянного смена контекста:

1. Изучил ответ
2. Обдумал
3. Дал фидбек

И так по кругу. Каждый раз при получении результата от работы AI круг начинается заново. Но эта проблема присуща тем кто работает в 2+ одновременных LLM.

Хочется простого:"Ты же искуственный интеллект, почему я должен решать, отвечать на твои вопросы? Я тебе дал задачу и описал. Сделай как надо"

Решил поэтому скачать Hermes Agent и досконально в нём разобраться. Раньше он жил у меня в Telegram: десктопного приложения тогда не было, только терминал и мессенджеры.

И я несколько раз спрашивал: всё ли мы настроили из базового? Каждый раз слышал "да". И всё равно пропустил главное - долгую память, ту, что живёт между чатами.

Внутри одного длинного диалога это не мешало. Проблемы будут между чатами: помощник будет чаще повторяться, хуже помнить решения и причины прошлых договорённостей.

Держаться тем самым за короткие MEMORY.md с USER.md и переспрашивать.

Отсюда мой персональный помощник просел по качеству: больше повторов, хуже помнит решения, проекты, предпочтения и причины прошлых договорённостей.

В итоге, я нисколько не разочаровался в плохих результата монтажора, напротив, текущий GPT, с его бесплатными, хоть и редкими, сбросами можно интегрировать в другие системы и работать уже иначе.

Даже понимая работу и что где устроено, можно пропустить важный файл и тем самым просесть по качеству и получать результат хуже.

Если тебе сейчас тяжело разобраться, что-то работает не совсем так как ожидал, это нормально. Возможно стоит спросить, вдруг работает не [до конца] правильно?

Отсюда следует:
• Не гнаться за количеством задействованных MCP, Skills, Agent
• Начинать с базовых вещей и двигаться постепенно

Умение разбираться в фундаментальных вещах поможет от облачного и до локального (?), от GPT и до Codex.

А ты сталкивался с проблемой менеджмента 2-3 AI задач одновременно? Как решил? 🤐

Одно из лучших решений для автономности

Это добавление quality gate на нужный для тебя этап работы твоего AI. Проблема - тебе каждый раз нужно проверять результат работы AI (агента / субагентов):

• Попросил нарисовать картинку? Проверяешь в конце качество изображение и корректность текста

• Попросил сделать монтаж для видео? Проверяешь картинку, звук, уместность мемов, цветокор, вставки и тд

• Попросил написать код? Проверяешь уместное использование паттернов программирования, договорённостей, приверженность архитектуры

Мультиагентные пайплайны - один агент пишет код, другой рефакторит, третий пишет тесты. Без явного гейта между этапами плохой промежуточный результат тащится дальше и множит переделки.

Чтобы отбросить промежуточные этапы, когда результат ещё готовится и он далёк от нужного качества - попроси своего AI реализовать quality gate. Для меня он включается в конце работы всех задействованых агентов.

К примеру, видео отдаю в монтаж ИИ агенту. Подключаются нужные субагенты. Они начинают нарезать на вставки, уместные картинки, графику и т.д. После того как все закончили - гонится гейт.

После прогона есть система оценок, к примеру:

1. ЗВУК - PASS
2. Memes - BLOCK и причина блока, чего не хватает до нужной оценки
3. ВРЕМЯ - PASS WITH FIXIES гейт даёт не критичные, но улучшающие исправления для работы
4. И т.д.

Я бы ещё порекомендовал не гнаться за 85-90-100 оценкой. Когда будешь внедрять гейт в ходе диалога с LLM попроси её саму оценить какие оценки уместные и почему. Так же попроси LLM оценить то, что будем проверять и в какой момент.

Мой монтаж ускорился X2, после того как я стал применять гейты сразу после окончания работы всех агентов. И так по кругу. Агенты берут результат ниже целевой оценки и доделывают.

Напиши своей AI и спроси, где и как можно будет внедрить систему гейтов. Пусть сходит и изучит всё необходимое для реализации. Начни с одной реализации и посмотри, как твоя работа с AI пойдёт дальше.

Так же как и у навыков и у агентов у гейтов могут быть слепые зоны, что-то забыто на оценку и ложные BLOCK / PASS.

Чтобы избежать этого попроси LLM оценить систему и сделать напоминание на ревью через 7 / 14 / 28 дней или после каждой 2-3 работы.

Надеюсь теперь твоя работа будет более качественнее и быстрее 👋

https://www.youtube.com/watch?v=3WpzNmY35S4 Будущий бест селлер для локальных AI? 🤔

Ставь лайк, если есть сходство. Посмотрим сколько нас! 🐒

Вайб-дайджест #6 | август

Привет, в продолжение ежемесячного дайджеста, делюсь. Если пропустил прошлые выпуски: #5 и #4 <- они тут. Читать всё необязательно, выбери то, что зайдёт конкретно тебе.

• Claude Code научился писать жалобу на себя. Когда в сессии что-то ломается или ты тычешь его носом в ошибку, он готовит отчёт, а ты читаешь и отправляешь через /feedback. [подробнее тут]

• OpenClaw 2.0 вышел 30 августа, и это самый крупный апдейт за историю проекта: 933 контрибьютора, из них 569 впервые, 16 тысяч пул-реквестов - около половины всего, что вообще влили в OpenClaw. [подробнее тут]

• Claude Code с 14 августа работает в auto mode по умолчанию. Большинство действий идёт без вопроса, вместо тебя их смотрит классификатор: он блокирует необратимое и то, что лезет за пределы проекта. Назад к подтверждениям - Shift+Tab, правила видно в /permissions на вкладке auto mode. [подробнее тут]

• "Почему с Opus 5 работать тяжелее". Если тезисно: 4.7 и 4.8 останавливались и переспрашивали, когда задача была непонятной. Пятый угадывает и идёт дальше, поэтому за ним приходится присматривать. [подробнее тут]

• Z.ai выложила открытые веса GLM 5.3. Контекст 1M, цена 1.4 и 4.4 доллара за миллион и Coding Plan от 18 долларов в месяц. Если лимиты поджимают, может стать хорошим помощником в кодинге. Цифры по бенчмаркам, правда, снова их собственные 🤓 [подробнее тут]

• Твой текст от Claude теперь помечен невидимым водяным знаком. Метка живёт в выборе слов между равнозначными вариантами, лишних символов не добавляет и на качество не влияет. А если для тебя это помеха, попробуй этот skill, он поможет! [подробнее тут]

• Codex вернул пятичасовой лимит на Plus, с 25 августа, после шести недель без потолка. На Pro за 100 и 200 долларов лимит в ближайшие месяцы возвращать не будут. [подробнее тут]

• Cursor учит облачных агентов держать цель: командой /goal ставишь долгую задачу, и агент идёт к ней через длинную сессию, подхватывает работу по событиям и не обрывается, когда ты пишешь ему вдогонку - правка ждёт следующего вызова инструмента. [подробнее тут]

• Codex подтянул мелочи в терминале: @ упоминания задач, автоназвания, кликабельные ссылки, нормальный выбор в /copy и шорткаты режимов прав. Тем, кто ушёл на Codex из-за лимитов, работать станет чуть приятнее. [подробнее тут]

• Claude in Chrome вышел из беты на все платные планы 26 августа. Боковая панель стала полноценным Cowork: твои скиллы и коннекторы на месте, начал в браузере? Продолжил на десктопе. Работает Claude сам, без подтверждения каждого шага, так-что подумай, в каком окне его запускаешь, чтобы клодик не нашкодил. [подробнее тут]

• Claude Code CLI стал есть вдвое меньше процессора на пиках. Сборщик мусора внутри Bun бегал по таймеру и отнимал CPU прямо посреди хода, теперь он ждёт, когда процесс освободится. Заодно десктоп стартует вдвое быстрее, чем месяц назад, а длинные ответы на вебе перестали дёргаться. [подробнее тут]

• Anthropic режет недельные лимиты Claude Code. С 14 сентября временный буст +50% снимают, вместо него дают постоянные +25% к майской базе. Против августовских лимитов это минус 17%. Касается Pro, Max, Team и Enterprise с местами. У меня неделя и так кончается раньше воскресенья 😁. [подробнее тут]

• SpaceX закрыла покупку Cursor и через две недели OpenAI объявила о разрыве сотрудничества. В конце августа OpenAI сказала, что прямой доступ Cursor к её моделям выключат 12 ноября. В Cursor говорят, доля OpenAI там около 5% трафика: если ты в этих процентах, до ноября есть время переезжать. [подробнее тут]

На этом дайджест подошёл к концу. Если тебе заходит такая рубрика - поставь огонь, посмотрим, сколько нас. Если есть чем поделиться, буду рад почитать в комментариях, что за июль приглянулось тебе, спасибо! 👋

Вышел Claude Fable 5.1 и Claude Mythos 5.1

Anthropic выкатили уже доступное везде обновление. Что стало лучше:

Дебаггинг - модель копает до корня вместо того, чтобы костылить симптом. Red Hat прогнали её по своим сломанным сборкам: причину нашла у каждой, причём на любом уровне эффорта.

Долгая работа. Исследователи про прошлые модели пишут: чем дольше те работали, тем труднее было за ними уследить. Эта же остаётся читаемой на длинной многошаговой задаче.

Скорость - в тестах она вышла примерно вдвое быстрее Opus 5 и потратила вдвое меньше токенов.

По ценам вход и выход стоят столько же: 10 и 50 долларов за миллион токенов. Понизилась лишь одна строка прайса - чтение из кеша. Был доллар за миллион, стало 25 центов.

Как заявляют из Anthropic обычная нагрузка дешевеет примерно на четверть, тяжёлая агентная - до 45%.

Всем сбросили лимиты, можно тестировать и проверять! 🤗