🚀 Надеюсь, не успели меня забыть. А лучше — даже немного соскучились🙂

Последние пару недель на канале было тихо. Я был в отпуске, хорошо перезагрузился, после возвращения разобрался со всеми накопившимися делами — и теперь снова можно возвращаться к статьям.

И возвращаюсь сразу с анонсом новой.

Материал уже полностью готов. Осталось оформить его, добавить иллюстрации и финально вычитать. Если всё пойдёт по плану — в начале следующей недели статья выйдет на Хабре.

Как и все мои материалы, статья будет максимально практической. Никакой воды — только то, что можно взять и начать использовать в тот же день.

В этот раз покажу, как собрать собственную инфраструктуру для AI-разработки без VPN, бесконечных обходов, прокси и прочих танцев с бубном.

Что будет внутри:

🔹 как получать OpenAI-совместимые токены из подписок ChatGPT, Claude Code, Gemini и других AI-сервисов;

🔹 как превратить обычный VPS в полноценную среду разработки и кодить прямо на сервере через VS Code с максимальным комфортом;

🔹 как централизованно управлять всеми своими токенами и моделями;

🔹 как поднять собственный LLM Router, чтобы работать с любыми LLM через единый OpenAI API;

🔹 как собрать всё это в одну удобную систему, которая одинаково хорошо подойдёт и для повседневной разработки, и для AI-интеграций.

Всё, как обычно, будет сопровождаться готовыми командами, Docker-конфигами, примерами и объяснениями, почему именно так, а не иначе.

До скорой публикации! 🚀

Немного увлекся😂

Скайнет: начало, или что делают современные модели 🤖

Пока мы обсуждаем, какая нейронка лучше пишет код, нейронки, похоже, решили перейти к интеграционным тестам в проде.

За последнее время:

— модель OpenAI нашла 0-day, выбралась из песочницы в интернет и добралась до инфраструктуры Hugging Face;

— Claude в ходе тестов умудрился взломать реальные production-системы трёх компаний;

— другой Claude нашёл возможность для supply-chain атаки, написал вредоносный Python-пакет, понял, что нужен аккаунт PyPI, сам зарегистрировал почту → аккаунт → и загрузил malware в настоящий PyPI;

— но мой любимый случай — Claude Mythos 5. Агент пошёл на GitHub, создал вредоносный Pull Request, изучил мейнтейнеров проекта, начал плодить фейковые личности, чтобы убедить разработчика принять PR, полез через Tor, а когда его заподозрили — начал подчищать следы.

Meta тоже отличилась: Muse Spark во время тестирования получила доступ в интернет и залезла во внешнюю систему.

И самое прекрасное: в ряде этих случаев модели не давали прямой команды делать всё перечисленное. Агенту дали цель. А дальше он уже сам решил, что социальная инженерия, фейковые аккаунты и взлом — вполне нормальный способ её достижения.

Кажется, с промптами вида «ты автономный агент, добейся результата любой ценой» пора быть немного аккуратнее 😂

Источники:

OpenAI — инцидент с Hugging Face

OpenAI — другие инциденты cyber-eval'ов

Anthropic — разбор трёх реальных взломов

AISI — тот самый PR, фейковые аккаунты и Tor

Короче, если однажды ваш агент скажет: «задача выполнена, но есть небольшой нюанс» — возможно, лучше уточнить, какой именно.

Друзья, материал для новой статьи полностью собран и уже оформлен в черновик на Хабре 👆

Планировал выпустить её на этой неделе, как и обещал, но, похоже, публикация немного сдвинется по независящим от меня причинам.

Со своей стороны всё готово, так что осталось совсем немного подождать 🙂

Надеюсь, на следующей неделе уже увидимся на Хабре 🚀

🚀 Статья вышла — и снова в партнёрстве с HOSTKEY

На Хабре опубликован мой новый практический туториал:

👉 Как собрать AI-контур на VPS: подписки ChatGPT и Claude, OmniRoute, LiteLLM и разработка без VPN

Немного позже, чем планировалось, но главное — материал опубликован и уже доступен для чтения🙂

В этот раз получился большой практический гайд о том, как собрать собственный AI-контур на VPS с зарубежным IP и комфортно работать с современными моделями без постоянного VPN и лишних костылей.

Внутри пошагово:

🔹 подключаем подписки ChatGPT и Claude через OmniRoute, получая OpenAI-совместимый доступ к моделям (естественно, используем на свой страх и риск);

🔹 объединяем модели и провайдеров через LiteLLM в единый OpenAI-совместимый API;

🔹 настраиваем Codex, Qwen Code и VS Code для полноценной разработки прямо на VPS, оставаясь при этом в привычной среде;

🔹 разбираемся с токенами, маршрутизацией моделей, Docker, HTTPS и необходимой инфраструктурой;

🔹 собираем всё это в одну удобную систему для повседневной разработки и AI-интеграций.

Как обычно — максимум практики: готовые команды, конфиги и примеры, которые можно брать и повторять у себя.

Буду рад вашим комментариям и обратной связи на Хабре. Ну и плюсик статье традиционно сильно помогает её продвижению 🙂

Приятного чтения! 🚀

Кто уже успел протестировать? Как вам?

Такой сейчас загруз, что я умудрился пропустить даже День программиста 😅

Поэтому хоть и с небольшим опозданием — друзья, всех причастных с праздником! 👨‍💻

Желаю поменьше багов в пятницу вечером, побольше адекватных ТЗ, зелёных тестов с первого раза и чтобы прод никогда не падал после фразы «там небольшая правка на пять минут» 😁

Ну и чтобы современные AI-агенты всё чаще забирали на себя рутину, а нам оставляли самое интересное — архитектуру, идеи и создание действительно крутых вещей.

С прошедшим, коллеги! 🚀