Чтобы поменять страну в аппсторе нужен нулевой баланс счета, у многих остались какие-то копейки, которые можно списать через саппорт, но это квест.

Чел навайбкодил аппку в которой можно купить себе доброе пожелание в обмен на разные мелкие суммы))

Научился запускать claude code на любых моделях.

Например, glm-5.2 недурна сама по себе, а в обвязке от claude code так вообще.

Нужны эндпоинт провайдера, ключ авторизации и три имени моделей вместо базовых haiku, sonnet и opus.

Пишем переменные окружения в ~/.zshrc (~/.bashrc):

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="MY_KEY"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://llm_provider.com/api"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="z-ai/glm-4.7"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="z-ai/glm-5.1"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="z-ai/glm-5.2"

Применяем изменения через source ~/.zshrc и стартуем claude.

Прикольный тренд, все чаще сервисы пишут не «поставь то, настрой это», а «просто дай эту ссылку с инфой своему агенту».

Сделал скилл для Hermes, который получает геолокацию в чате телеги, ищет ближайшую живую АЗС через сайт gdebenz и возвращает ссылку на яндекс.карты)

Любопытно, что у десктопного Claude cowork есть настройка кастомного эндпоинта для обращения к LLM, но он категорически отказывается воспринимать чужие модели кроме антропиковских.

Накодил небольшой прокси, который запускается в докере и подменяет имена внешних моделей на правильные, чтобы Клод не ругался: https://github.com/maxbobkov/chameleon

В Inference configuration, соответственно, в качестве эндпоинта указываем локальный 0.0.0.0:8080.

Иронично, что Клод код в итоге и помогал дописывать этот сервис (с дипсиком под капотом), гордо включив себя в число контрибьюторов))

Список бесплатных апишек к ллмкам, с лимитами, но для каких-то задач будет норм: https://github.com/mnfst/awesome-free-llm-apis

HTTPS без домена 😳

Внезапно узнал (от Кодекса), что letsencrypt.org с января выпускает сертификаты для ip-адресов. Если нужен https и пока не нужен домен - прям тема.

Сертификат живет 6 дней, но автоматом перевыпустить через какой-нибудь traefik не проблема.

play 60 или пишем музыку на ruby

Перечитывал старый пост Вастрика про айтишный фестиваль и вспомнил техно-бота - тележку с raspberry pi и аккумулятором, постоянно играющую техно, которое генерится на базе gps-координат тележки: https://vas3k.blog/world/cccamp/#tekhno-bot

Полез искать как оно вообще генерится, может нейронками? Оказалось проще - на базе Sonic Pi, это среда разработки где музыку можно писать кодом на ruby. Простые команды: sample, play, sleep, циклы и переменные, добро пожаловать в алгоритмическую музыку! Куча сэмплов, эффектов, аккорды и отдельные ноты.

Отдельная киллер-фича - лайвкодинг, можно менять свой трек, не останавливая его, уже представили диджея с кодом в ноутбуке?

live_loop :groove do
sample :bd_haus
sleep 1
end

Скачать и развлечься: https://sonic-pi.net/
Туториалы тут: https://sonic-pi.net/tutorial.html
Разбор кода техно-бота от Grok: https://grok.com/share/bGVnYWN5LWNvcHk_5c7fe047-c2dd-4ad1-86b4-f5ac7af36c73

Две недели сижу на гроке. После модели sol от кодекса, которая навертела на ровном месте какой-то ненужный космолет, чистое удовольствие.

У них своя cli - grok build, моделька 4.6 лаконичная, работает быстро, не отказывается скрейпить сайты)) кодекс пару раз мне пенял, что это не экологично) Лимиты тратятся достаточно медленно + доступен ресет. Рекомендую попробовать!

Вчера он мне написал утилитку, показывающую weekly usage в верхней строке на маке, чтобы не проверять вручную.

Делюсь: https://github.com/maxbobkov/grok-usage, работает на apple silicon, нужно сделать git clone, затем make install и запустить скомпиленный GrokUsage.app

Попалась подборка терминалов для мака, задумался почему всегда пишут terminal emulator, что он там эмулирует?

У папы на работе был машинный зал с шумными ЕС ЭВМ, дисплеи с зелеными буквами и разноцветные клавиатуры. Мне иногда разрешали заморить голодом крестьян в текстовой игре Kingdom или разбить об Луну посадочный модуль в Lunar Lander. Короче этот моноблок из экрана и клавиатуры и есть терминал, который сам ничего вычислять не мог, а просто отправлял нажатые символы в шкафы ЭВМ и отображал результаты на дисплее.

В 1978 году фирма DEC выпустила терминал VT100, который смог управлять курсором и цветами, те самые ANSI escape коды типа \x1b[3C (сдвинуть курсор на 3 символа вправо) и \x1b[2J (очистить экран). Эти коды стали фактическим стандартом, а куча софта (shell, редакторы типа vi и прочие консольные приложения) была написана в расчёте именно на такой протокол общения.

С появлением персональных компов встал вопрос: как запускать весь этот старый софт, ожидающий протокол VT100/ANSI? Придумали написать программу, которая притворяется физическим терминалом: принимает escape-коды, рисует текст на экране, отправляет нажатия клавиш в том же формате. Эмулирует поведение железного устройства.

Короче говоря, все эти наши iTerm2, Tabby, Ghostty и остальные буквально изображают поведение старых железяк, чтобы bash ни о чем не догадался.

Заставляем LLM-дизайнера мыслить шире

Прочел любопытную статью про борьбу с нейрослопом в дизайне. Чел подсвечивает, вроде бы, очевидную идею, но я в таком ключе никогда не думал.

Проблема LLM-ки-дизайнера в предсказании наиболее вероятного следующего токена, ее обучали соответствовать предпочтению большинства, в итоге имеем однотипные навайбкоженные лендинги с градиентами и стандартными шаблонами.

Он там описывает несколько техник, меня позабавила первая: метод промптинга String Seed of Thought, сначала просим модель сгенерить длинную случайную буквенно-цифровую последовательность через командную строку, а затем буквально вдохновиться ею)

Я затестил, это реально работает, привнесенная извне модели случайность помогает ей существенно разнообразить результат.

Статья с картинками:
https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-turn-your-ai-into-a-world

jev — новый умный IF

Идея jev, новой сеточки от typesafe.ai выглядит очень вдохновляюще. На входе текст и вопрос с вариантами ответа, на выходе - строго типизированный json с ответом и процентом уверенности в нем. Очень быстро (за один проход), очень дешево (0,042 доллара за млн входных токенов, выходные бесплатны).

Недостающий кубик лего для автоматизаций, выдающий суждения без отсебятины и лишнего текста. Классификация контента, маршрутизация запросов, оценка ответов, причем по одному запросу таких задачек можно ставить в параллель десятки, он отработает за одинаковое время. Не удивлюсь если эту штуку однажды прикрутят к автономным тачкам.

Чуваки замахнулись на амбициозную задачу - сделать обращение к ИИшке предсказуемым как SQL-запрос к базе. Назвали такой класс моделей System One с отсылкой к Канеману с его Системой 1, дающей мгновенный ответ, не тратя когнитивные ресурсы))

Ждем китайские аналоги, как я понимаю. А народ уже наплодил демо-проектики на базе api, полюбопытствовать можно тут:
https://jevable.com/

@importthat