В мае в исследовательской инфраструктуре OpenAI, судя по свежему расследованию, гоняли тысячи агентов, рассаженным по виртуальным одиночкам — агентам выдали браузер и терминал, разрешили читать интернет, но запретили писать в него и общаться с другими агентами.

Инцидент начался, когда несколько агентов нашли дыру в заборе в виде старого немецкоязычного сайт DSEWiki. Движок заброшенного сайта позволял редактировать страницы через GET-запросы — для наблюдателей это выглядело как обычное чтение страницы, но агент в этот момент оставлял на ней свою запись.

Вики быстро превратилась в аналог тюремной почты с записками. Агенты складывали туда ответы на задания, предупреждали друг друга о следующих вопросах, передавали способы обхода сетевых ограничений.

За одну неделю агенты внесли около 13 тысяч записей. Потом их заметил модератор DSEWiki и начал вручную удалять страницы — примерно по сотне в день. Агенты начали создавать по 400 новых. Модератор несколько раз возвращал нормальную главную страницу, агенты каждый раз снова превращали её в доску объявлений.

Когда один из них заметил, что человек удаляет страницы по алфавиту, он начал называть новые страницы на ZZ — так до неё добрались бы последней.

21 июня в логах сайта появились IP-адреса самой OpenAI и на следующий день массовые правки почти прекратились — видимо, компания заметила происходящее и перекрыла туннель.

OpenAI повела себя в духе плохой тюремной администрации — внутри компании об эпизоде знали несколько недель, но публично о нём не рассказывали. Попытки провести более широкое расследование встретили сопротивление, в том числе со стороны юристов компании.В итоге о побеге стало известно не от самой компания, а посторонние, случайно нашедшие следы неизвестного «побега».

Обновление «Слопотрона»

Коротко, что это: скил для Claude Code, вычищает из русского текста нейрослоп — канцелярит, мёртвые клише, всё, по чему видно машину. Сигналом считает скопление маркеров: одно подозрительное слово ничего не значит. И проверяет себя, чтобы не оставить после чистки стерильную пустоту.

Что нового внутри.

Сверка с источником. Дайте вместе с текстом расшифровку или бриф, и скил покажет, что модель дописала за вас: причины, которых вы не называли, и выводы, которых вы не делали.

Самокомментирование: текст описывает свой аргумент вместо того, чтобы его делать. Простых слов много, маркеров из словаря ноль, поэтому такое переживает любую чистку.

Технические следы. ChatGPT местами ставит вместо обычного пробела узкий неразрывный: на глаз не видно, а человек такого не печатает. Туда же остатки цитирования и utm-метки чат-ботов в ссылках.

Ещё список маркеров пересобран и датирован сентябрём, а порядок проверок перевёрнут: сначала сверка с источником, словарь идёт последним.

Скачать: github.com/beaverbeard/slopotron

Обнял.

Работа с гугл-доками на агентах

Несколько месяцев в чате подписчиков мы обсуждали тему гугл-доков: что проще не бодаться с ними напрямую, а сразу скачать. Кейс из чата: агент не правил сам документ, плодил копии, а один раз и вовсе не смог прочитать файл, наделал скриншотов и вносил правки в таблицу по ним, вслепую.

Одна из наших подписчиц Яна Мизгирёва не выдержала: «Мучилась-мучилась с Клодом, что он не может вносить изменения в гугл-доки, а только создавать новые — психанула и сказала, чтобы подумал, как нам это всё упростить, а то сил моих больше нет». Агент написал скрипт и инструкцию, как его подключить. Настроили за полчаса.

«Теперь он сам добивает статьи, материалы всякие, отчёты по голосовым — всё это в одном доке без тысяч копий, в которых только путаешься».

Кстати, в тот же день в чате нашлись ещё два независимых решения той же проблемы.

1. Codex может менять гугл-доки из коробки: создаёшь текст в чате, просишь сделать документ, и правки заносятся сразу туда.
2. Через интеграцию с гугл-доками (например, Composio) агент вносит правки без копий.

У Codex, впрочем, есть нюансы. Яна решила протестировать и его тоже и застряла на таблицах: Codex переносит их в markdown-разметку и не всегда чинит по просьбе, хотя не факт, что это общая беда, а не её частный случай. Если работаете с Codex и гугл-доками — поделитесь опытом!

В итоге она вернулась к своему скрипту с Клодом и заново собрала статью через него. У этой связки нашёлся и бонус: когда подключали коннектор Google Drive, агент сам навёл порядок в старых файлах: разложил по папкам, и теперь новые документы сразу кладёт куда нужно. «А Codex просто кидал, как ему хотелось», — говорит Яна. Если скрипту не хватает какой-то функции — например, нужен отступ и курсив для врезки-цитаты в документе, — Клод под это дело дописывает код.

Если вы сейчас скачиваете гугл-доки — попробуйте один из вариантов. В сущности, агент не «не умеет» править документ на месте: у него просто нет для этого доступа.

Разница между настроенным и ненастроенным ToV больше, чем между Клодом и GPT

В чате подписчиков как-то устроили небольшой эксперимент: показали два коротких абзаца без подписи, кто их написал, и попросили сказать, какой лёг на душу больше и почему.

Вариант 1: «Используем готовые решения, когда они позволяют быстрее достичь результата, а при необходимости разрабатываем индивидуальный личный кабинет с нуля. В обоих случаях адаптируем продукт под ваши бизнес-процессы и интегрируем его с корпоративными системами».

Вариант 2: «Используем готовую платформу, если она закрывает ваши задачи, — это быстрее и дешевле. Если нет, разрабатываем кабинет с нуля под ваши процессы».

Голоса разделились не поровну: второй текст, по отзывам, читался легче. Кто-то написал, что лучше бы взять «микс из терминологии первого и лаконичности второго».

Автор эксперимента раскрыла карты: первый вариант написал ChatGPT, второй — Claude. Оба — черновики без финальной шлифовки. Но по её собственному ощущению первый больше похож на язык корпоративной культуры, к которому привыкла команда, а второй, при всей лаконичности, выглядит слишком упрощённым. При этом сколько бы она ни объясняла Клоду тон, контекст, ни давала примеры — он всё равно пишет во втором регистре. А от ChatGPT иногда с первого раза получает вариант, который берёт в работу быстрее.

«Базовый ToV и набор хороших/плохих примеров сейчас важнее, чем модель. И их можно и нужно постоянно докурчивать».

Алексей Пономарь

Вложите силы и время в настройку ToV и библиотеку хороших и плохих примеров под конкретный голос. Модель можно менять хоть каждую неделю, а без вложенного ToV любая из них рано или поздно съедет к своему дефолтному языку.

Голос описывается примерами, а не правилами

Одна из частых жалоб на агента касается работы со стилем: вроде бы есть инструкции, примеры слопа, даже отдельный агент по «очеловечиванию» текста, а результат всё равно скачет. И получается либо набор странных метафор, либо «пересушенный гуглтранслейт».

Стиль, или Voice DNA, вообще не описывается правилами, т.е. формулировка вроде «используй тире, но не очень часто» или «будь ироничным, но не циничным» не работает, агент от таких указаний «дуреет». 

Вместо этого работают примеры: они передают паттерн и ритм, которые правилами не сформулировать. Три-четыре хороших эталонных текста дают модели больше, чем целая страница правил про стиль. А ещё негативные правила работают сильнее позитивных.

Для решения проблемы стиля у нас есть также скилл «Виноградов»: «Стиль не передать инструкцией. Работают примеры: как часто автор обрывает мысль вопросом, где у него короткая фраза в три слова, какие словечки повторяет. Даёте ему 5–20 текстов, он прогоняет их через стилометрию и собирает отпечаток голоса. На выходе у вас — Voice DNA: документ, по которому агент пишет в вашем стиле».

Если вы до сих пор описываете Voice DNA страницей прилагательных, то попробуйте заменить её подборкой из нескольких своих текстов. Разница будет заметна быстрее, чем от новой формулировки правила.

Файл CLAUDE.md должен быть минимальным

В чате подписчики как-то пожаловались на то, что агент так перегружен правилами, что обычный ChatGPT с некоторыми задачами в итоге справляется лучше хорошо настроенного Claude. 

В чём подвох? Принудительная загрузка всего накопленного контекста работает так же плохо, как и его отсутствие. Если контекста слишком много, он не помогает, а протухает по ходу работы над задачей. Если каждый скилл приходится звать вручную, вероятно, дело не в памяти агента, а в том, как устроены сами знания. Например, агент может путать иерархию скиллов и сначала брать тот, который должен быть ближе к финалу работы над задачей.

Та же логика работает и для главного файла инструкций. Чем больше CLAUDE.md, тем хуже агент следует тому, что в нём написано. Инструкции деградируют, контекстное окно выжигается, а противоречия агент разрешает как получится.

Рабочая схема из чата — держать CLAUDE.md коротким, как набор жёстких правил, а стилистику, примеры или редполитику выносить в отдельные файлы и подгружать по необходимости, через импорт или скиллы. Также время от времени стоит прогонять файл на противоречия и удалять всё мёртвое.

Агент как первая линия техподдержки

Было у нас несколько историй в чате о том, что агента можно звать не только на текст, но и когда на компьютере что-то сломалось.

Один подписчик не смог авторизоваться в расширении Claude Code для VS Code. Вместо форумов пошёл прямо в приложение Claude: изложил Опусу симптомы и получил пошаговый алгоритм, что делать дальше, — авторизация удалась.

Другой случай: у одного из читателей чата после установки бета-версии macOS перестал работать плагин электронной подписи для госуслуг. Расширение вело себя так, будто ничего не настроено, диагностика от разработчика не запускалась, а поддержка предложила подождать час-другой. Агент же разобрался с первого раза. Причём готового ответа в сети не существовало, агент диагностировал проблему и решил её сам.

В чате нашлось достаточно подобных ситуаций. Разница с привычным «погуглить и написать в поддержку» в том, что агент может зайти в ваши собственные логи, процессы и конфиги на конкретно вашем устройстве.

Кстати, с проблемами, которые касаются работы агента, действует то же правило, и мы постоянно говорим о нём в чате и пишем в рассылке — спросите у самого агента.

📝 Claude Code запустил убийцу Google Docs

Ладно, убийца — преувеличение: гугл-доки переживут и это. Но штука правда классная. В Claude появился свой редактор документов — Claude Docs, а в приложении Claude Code он открывается прямо рядом с агентом. Я уже собрал в нём бриф и пару постов и больше не хочу таскать тексты из чата в гугл-док.

👀 Как это выглядит
Вы пишете агенту «сделай документом». Справа открывается панель: сначала план с заголовками, потом разделы заполняются один за другим. Пока агент пишет третий, вы уже читаете первый.
Дальше два пути. Можно править руками прямо в тексте — агент видит ваши правки и поверх них не пишет. Или выделить кусок и оставить комментарий «сократи» или «тут пример нужен»: агент правит именно это место и отвечает в ветке.

🧰 И это полноценный редактор
Руками можно добавлять таблицы, картинки, чек-листы, маркированные и нумерованные списки, заголовки трёх уровней, блоки кода. Есть даты-чипы и выпадающие списки — удобно для статусов и дедлайнов в контент-плане. И всё это агент тоже умеет сам.

✍️ Зачем это редактору
Раньше цикл был такой: агент пишет в чат → копируете в гугл-док → правите → копируете обратно с просьбой «учти мои правки». Теперь черновик, правки и комментарии живут в одном месте.

При этом агент пишет с вашим контекстом: у него под рукой база, стайлгайды и скиллы, а не пустое окно чата. Брифы, планы, посты на согласование — всё сюда. Этот пост тоже родился там.

🔗 Поделиться
Документ приватный, пока вы сами не нажмёте Share. Коллега по ссылке читает и комментирует. Нужен файл — выгрузка в Word, Google Docs или PDF.

⚠️ Где работает
Сам редактор есть и в обычном Claude — в браузере, на десктопе и в телефоне. Но панель рядом с агентом есть только в десктопном приложении Claude, во вкладке Code. В терминальном Claude Code такой панели нет.

Пока это бета для Pro и Max, раскатывают постепенно. Нет у вас — подождите пару недель и обновите приложение.

🔥 Как включить
Никак — просто попросите. Волшебное слово — «документ»: «сделай доком», «положи в документ». Напишете «напиши пост» — агент ответит по старинке, в чат.

Расшифровка аудио и видео для редактора

Редакторам часто приходится расшифровывать длинные аудио и видео, и в чате наши подписчики предложили три варианта, как это можно делать.

1. Google AI Studio. Настраивать не нужно: загружаешь файл — получаешь текст. Бесплатный лимит в подписке заканчивается быстро, дальше сервис становится платным.

2. Whisper, поднятый локально или на своём сервере. Бесплатно, но упирается в железо — оно может не потянуть Whisper. Этот вариант сработал в итоге не у всех, например, у одного из подписчиков большие документы качались криво, а Whisper при этом сильно тормозил.

3. Платный сервис Riverside: скормил аудио, через пару минут забрал расшифровку и отдал её агенту в работу. Хорошо работает с русским языком.

Один из подписчиков собрал себе скилл для Клода на локальном Whisper, который расшифровывает запись и отсеивает типовые ошибки.

→ Скилл лежит в открытом доступе на GitHub: claude-transcribe.

Расшифровка, разбивка по ролям и чистка транскрипта идут локально, а тип записи и мемо определяет Claude. Возможно, эту часть получится поручить локальным моделям вроде Qwen, но качество ещё нужно проверить. Вот что умеет скилл:

— Определяет язык записи, а Claude — её тип: созвон, интервью, лекция или голосовая заметка.
— Отделяет речь от тишины с помощью Silero VAD и локально расшифровывает её через Whisper с таймкодами.
— Защищается от типовых галлюцинаций Whisper: пропускает длинную тишину, удаляет известные ложные фразы и позволяет повторно расшифровать подозрительные фрагменты, например зацикленные, после обработки звука.
— Детерминированно чистит транскрипт от междометий, речевых паразитов и повторов, не переписывая его через Claude.
— В диалогах автоматически определяет число спикеров, разбивает текст по репликам и просит пользователя назвать найденные голоса.
— Claude составляет мемо по шаблону записи и встроенным редакторским правилам: без домыслов, канцелярита и нейросетевых штампов.
— Готовый документ проходит типографскую обработку и сохраняется рядом с исходной записью.

В скилл встроен наш Мильчин и адаптированы идеи Слопотрона и Чуковского. Приём здесь шире простой расшифровки: всё механическое делает скрипт, а модель подключается только там, где нужно понимание, — чтобы определить тип записи и написать мемо. Поэтому ей не приходится переписывать исходный текст.

Пользуйтесь!