итог, 10 мнут в топку и извинения агента.

ИИ захватит мир, говорили они...

При этом вещи связанные с кодом делают. Не на "Ура!", но делают:
• 1 промт сделай калькулятор Триатлона
• 5 минут работы
• 2 дня мелких корректировок и правок (суммарно на час чистой работы)
и, я готов, представить калькулятор триатлона.

Лучший в своём роде!
https://dimino.me/triatlon/calc/

#триатлон

Прикольная штука:
https://t.me/c/1765218849/36899

https://www.producthunt.com/products/inworld-ai

Немного подробнее про генератор вселенных на Hermes Agent (Из поста выше). Он называется Noustiny.

Штука в том, что ты не пишешь сценарий. Бросаешь «семечко» — завязку, идею, пару персонажей — а система разворачивает из него дерево сюжетных веток. Захотел в середине истории добавить сцену, где герой сворачивает не туда? Вставляешь — и следующие события переписываются сами. Персонаж при этом не плывёт визуально: образ держится единым через всю историю.

Голос клонируется через ElevenLabs — можно скинуть ссылку на YouTube, и рассказчик заговорит нужным тембром. На выходе — готовое видео, можно публиковать.

Интересно даже не то, что видео генерится. А то, что меняется сам подход к нарративу: история перестаёт быть линией и становится пространством вариантов. Написал — и пошёл гулять по веткам.

Технически это не просто скилл упакованный в одном файле, а 12 инструментов на Python, 13 скиллов, два цикла обработки.

https://github.com/UfukNode/Noustiny

#Hermes

Радуют запросы от клиентов в которых не требуется работать с flash-элментами, которые прекратил своё существование в 2020 году. В 2026 году это было бы проблематично.

Зато запрос четный, без ИИшки, иначе там было бы что-то типа "не требуется работать с стандартам HTML5, WebGL или WebAssembly."

Наткнулся на статью, которая дала мне новый взгляд на Codex Desktop. Автор — Meta Alchemist — описал штуку, до которой я сам не додумался: оказывается, Codex Desktop можно использовать не как терминал для кода, а как полноценный визуальный конструктор интерфейсов.

Суть простая: Codex собирает UI, запускает его, делает скриншот, смотрит на результат через vision, находит косяки, правит и повторяет — пока не станет хорошо. Плюс генерирует ассеты через imagegen и даже проводит A/B-тесты вариантов прямо в процессе. То есть дизайн-цикл, который обычно занимает часы ручного тыканья, сворачивается в несколько итераций.

Я перевёл и адаптировал статью — с промптами, воркфлоу и мастер-промптом, который можно скопировать и сразу применить. Там есть примеры для игровых интерфейсов, продуктовых дашбордов и даже извлечение art bible из готового проекта.

Если вы работаете с Codex и до сих пор используете его как умную командную строку — почитайте, это реально другой уровень.

Статья на сайте: https://pimenov.ai/articles/codex-desktop-visual-design-loop/

Идеально.

ИИ-агенты перенесли сайт на платформу EmDAash, и вот что получилось....

Хоть работали, но работали на GLM-5.1 и на DeepSeek 4 Pro.

Вот он результат: от того, что было, это сильно отличается. Частично разочарование, но частично радость, что мы переехали на новую платформу.

За вечер или за завтра все косяки отработаем, и все будет хорошо!

По ощущениям, при работе через Codex скорость выше и качество лучше.

#триатлон #emdash #codex #deepseek #glm #сайтостроение

На прошлой неделе не мог войти в Codex, потому что тот запрашивал код из СМС. В итоге, плюнул на него и на все выходные бросил попытки авторизации.

Сегодня, по приколу, решил еще раз авторизоваться, и он пустил без запроса СМС-кода.

Чудо-чудное, диво-дивное) Видимо есть какая-то динамическая проверка этапа с СМС-кодами, для скомпрометирвоанных аккаунтов. А чтобы экономить и регулярно не тратится на коды, они её обнуляют в некий промежуток временги.

Вообщем, классический вариант "я ничего не делал, оно само починилось" или "прилетело НЛО и всё починило" =)

#Codex

Полностью согласен с автором по всем пунктам статьи. Хотелось бы добавить, что таких людей "Генералистов с AI" намного сложнее отоюрать в компанию и вырастить в компании, чем специалистов с одним прокаченным скилом.

Ну и еще размышление, созвучное с тем, что есть в статье, что процесс перевода на работу с AI должен быть процессом перевода не отдельных отделов, а именно ВСЕЙ компании. Сложный и по сути дорогостоящий процесс, дообучения и замены людей, который не факт, что будет экономически эффективен т.к. скорость работы внутри команды возрастёт, а скорость получения информации от клиента - нет.

По мне, это эффективно для "продуктовых" команд, а не проектных - в который есть сильная зависимость от получение информации и решений от клиента.

#размышления_на_тему

Codex стал мобильным приложением для телефона. Огонь!

Вообще поработал с Claude Desktop я понял, что для меня Codex приятнее в работе.
По качеству работы последняя версия GPT 5.5 всё таки пока лучше китайских аналогов.
Как пишут "интернеты" китацы отстают на несколько месяцев со своими open source моделями.

#Codex

Опять новости про Codex, ну или про Ollama кому, что больше нравится. Теперь можно в Codex запускать локальные и облачные модели Ollama.

Движение в сторону того, чтобы стать новой OS обретает формы.

В понедельник протестирую, напишу вам итоги

#Codex #Ollama

На прошлой неделе команда Cactus Compute (стартап, делающий встроенные LLM для мобильных устройств) выложила в open-source маленькую модель Needle на 26 миллионов параметров. Лицензия MIT, можно брать в любой коммерческий продукт. Главное в ней не размер сам по себе, а то, что она умеет на основе запроса на естественном языке делать так называемый function calling (то есть сама вызывает нужные сервисы и функции) и работает локально, прямо на телефоне или часах, без интернета и без обращений к чужим серверам. Не выходя в сеть, она вызовет нужный сервис: запросит погоду, создаст митинг в зуме, отправит письмо или сообщение.

Модель дистиллировали из Gemini 3.1 Flash Lite: большая модель служила учителем, маленькая училась у нее, предобучение заняло 27 часов. Бюджет вычислений, который еще пару лет назад тянули только фронтир-лаборатории, сегодня помещается в эксперимент команды из нескольких человек.

До сих пор function calling жил в API OpenAI, Anthropic, Google: каждый вызов агента, распознающего запрос на естественном языке, означал запрос в их API за деньги. Теперь это переезжает на железо пользователя в виде микро-LLM, встроенных в приложения для компьютеров и телефонов. На самом деле для 80% задач бизнеса большие модели с огромной стоимостью обучения и дорогими токенами не нужны. Нас ждет волна софта с втроенными небольшими моделями, где цена одного вызова LLM падает с долей цента за токен до стоимости электричества телефона.

Для нашего локального контекста это означает, что нас теперь есть команда крепких ИИ-мидлов которые могут жить прямо на нашем устройстве, а не в облаке за подпиской в валюте. Контроль качества для CRM, ассистент кассира в кофейне, роутер заказов в точке выдачи, такие функции теперь могут гонять локально, без счета за токены и без зависимости от того, дойдет ли запрос до серверов в другой стране.

Проект Needle: https://github.com/cactus-compute/needle

"Я у мамы программист..." и немного SEOшник =)

Создание сайтов с помощью ИИ-агентов со стороны может выглядеть простым занятием, но, если не знать SEO-базу и принципы создания сайтов, и не перепроверять за ИИ результаты работы, то получаешь вот такой sitemap:

<sitemapindex xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">
<sitemap>
<loc>http://localhost:4321/sitemap-posts.xml</loc>
<lastmod>2026-05-08 17:54:39</lastmod>
</sitemap>
</sitemapindex>

После того, как тыкаешь агента в ошибку, он её конечно править, но до этого момента ему было всё нормально...

-Карта сайта есть?
-Есть.
-Ну и славно!

#SEO #созданиесайта