Мне такой 👆функционал теперь особо интересен. У Клода похожее есть, но работает не через Claude code - и это нехорошо. А здесь память у сессий будет общая, можно в рамках проекта работать с браузером - отлично
Пересаживаюсь с Claude на GPT - пришлось переписывать промпты, так как агенты работают по-разному. Де-факто делаю рефакторизацию всей документации по агентам. Это, в общем-то неплохо, полезно иногда делать, но работы много, надо сотню файлов отсмотреть
Ну что, мой бан со стороны Claude был первым звоночком. Брата Клод тоже забанил - моя гипотеза в том, что отрубают русских, которые жрут много токенов. Русских - потому что не жалко. А по части токенов - мы им только убытки доставляем, интенсивно потребляя подписку. Компьюта на своих не хватает. Может, конечно, айпишники там общие были, но сомневаюсь, думаю, вопрос, как всегда, про баблос.
Так что все, кто пользуется Клодом, очень рекомендую уже сейчас сохранить свои проекты, диалоги, что было ценного. И лучше работайте в локальном Claude code, а не в приложении или веб версии - чтобы сохранить локально все свои промпты, исследования и пр.
Так что все, кто пользуется Клодом, очень рекомендую уже сейчас сохранить свои проекты, диалоги, что было ценного. И лучше работайте в локальном Claude code, а не в приложении или веб версии - чтобы сохранить локально все свои промпты, исследования и пр.
Forwarded from Tips AI | IT & AI
В Codex CLI добавили /goal
Это официальная версия Ralph loop, когда агент крутится в цикле и не выходит, пока не решит задачу полностью.
Наверное помните, Anthropic добавлял это плагином ещё в декабре.
Про команду /goal:
• /goal <задача> запускает цикл Plan > Execute > Test > Refine, не останавливается, пока цель не достигнута
• Можно создавать, ставить на паузу, возобновлять, сбрасывать
• Состояние живёт между сессиями
Включить можно одной командой:
Или руками в
Пока только в CLI, десктоп ещё не подвезли. Заодно сделали /side, когда можно задавать вопросы агенту пока он работает, не прерывая.
@tips_ai #news
Это официальная версия Ralph loop, когда агент крутится в цикле и не выходит, пока не решит задачу полностью.
Наверное помните, Anthropic добавлял это плагином ещё в декабре.
Про команду /goal:
• /goal <задача> запускает цикл Plan > Execute > Test > Refine, не останавливается, пока цель не достигнута
• Можно создавать, ставить на паузу, возобновлять, сбрасывать
• Состояние живёт между сессиями
Включить можно одной командой:
codex features enable goalsИли руками в
~/.codex/config.toml: [features]
goals = trueПока только в CLI, десктоп ещё не подвезли. Заодно сделали /side, когда можно задавать вопросы агенту пока он работает, не прерывая.
@tips_ai #news
Наткнулся на статью, как защитить свои секреты при работе с Клодом. У меня на тему секретов более сложная система, но то, что описано в статье, вполне разумно, и очень просто - настоятельно рекомендую. У кого еще работает Клод - просто покажите ему статью и попросите сделать это у себя
https://x.com/zodchiii/status/2049779422291460576
https://x.com/zodchiii/status/2049779422291460576
X (formerly Twitter)
darkzodchi (@zodchiii) on X
The .env Setup That Keeps Claude Code From Leaking Your Secrets (Full Config Included)
Тут у меня интересное. Во-первых, набрел на ютьюбе на очень любопытного товарища, слушать интересно. В последнем видосике он рассказал очень прикольную историю. Вместе с приходом искусственного интеллекта всякие программы типа нашего Bitrix24 (Jira, Linear) начали потихоньку отмирать. И тут OpenAI выпускает новую фичу - Symphony.
Это оркестратор, который разрабатывала команда, которую создали полгода назад. Им как стройбату ничего не дали кроме лопат - запретили писать код и они чисто вайбкодили. И в ходе этого дела они догадались ставить задачки ИИ в рамках того, к чему привыкли - Linear.
Оказалось, что эти корпоративные программы гораздо лучше подходят для агентов, чем просто размытые команды пользователей. Там есть роли, задачи, документы и пр. - сама задача очень структурированная и может хорошо разбиваться в работу агентов. С контролем за состоянием проекта и пр.
Тема, мне кажется, очень прикольная. Поставил себе, ради эксперимента, и Symphony, и Plane - вместо Linear опенсорсный аналог, благо за три дня, что существует Symphony, переходники на Plane уже появились. Попробую с ChatGPT работать через эту штуку.
Ссылки на все это добро ниже - не то чтобы рекомендую, но думаю, что стоит потестировать, если заработает - перспективы большие.
https://www.youtube.com/watch?v=FDkvRl1RlT0&t=902s
https://github.com/openai/symphony
https://github.com/makeplane/plane
Это оркестратор, который разрабатывала команда, которую создали полгода назад. Им как стройбату ничего не дали кроме лопат - запретили писать код и они чисто вайбкодили. И в ходе этого дела они догадались ставить задачки ИИ в рамках того, к чему привыкли - Linear.
Оказалось, что эти корпоративные программы гораздо лучше подходят для агентов, чем просто размытые команды пользователей. Там есть роли, задачи, документы и пр. - сама задача очень структурированная и может хорошо разбиваться в работу агентов. С контролем за состоянием проекта и пр.
Тема, мне кажется, очень прикольная. Поставил себе, ради эксперимента, и Symphony, и Plane - вместо Linear опенсорсный аналог, благо за три дня, что существует Symphony, переходники на Plane уже появились. Попробую с ChatGPT работать через эту штуку.
Ссылки на все это добро ниже - не то чтобы рекомендую, но думаю, что стоит потестировать, если заработает - перспективы большие.
https://www.youtube.com/watch?v=FDkvRl1RlT0&t=902s
https://github.com/openai/symphony
https://github.com/makeplane/plane
YouTube
Anthropic Might Buy Atlassian For $40B. Here's Why It Makes Sense.
Full Story w/ Prompt Kit: https://natesnewsletter.substack.com/p/issue-trackers-agent-infrastructure?r=1z4sm5&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true
___________________
What's really happening inside the issue tracker category when Linear's…
___________________
What's really happening inside the issue tracker category when Linear's…
👍1
А вообще, переход с Claude code на Codex тяжеловато идет. Казалось бы, плюс-минус одно и то же, но все-таки логика агентов устроена по-разному, и нужна миграция. Понятно, что все нейронки немного тупят, любят плодить много новых ненужных файлов и пр., но Клод все-таки как-то проще тебя понимает, почеловечнее он что-ли. А chatGPT любит чтобы все было очень структурированно с самого начала. В общем, впечатление, что лучше общаться с Клодом, но как агента по программированию ставить GPT. Но это так, первое впечатление. В приниципе, стоит научиться работать и с тем, и с другим. Наверное
Вожусь на выходных с базой своих промптов. Стандартизирую их по новым правилам, как GPT нравится. Шло туго, никак не мог попасть с ним на одну волну (многословный, непонятливый - с Клодом как-то попроще было), но тут прописал себе промпты пещерного человека - и дело пошло. Как-то все стало более четким и понятным. Очень рекомендую, тем более, что сам промпт - 6 строчек.
https://github.com/JuliusBrussee/caveman/blob/main/skills/caveman/SKILL.md
PS. Не выдержал, и Клода себе все-таки поставил, за 20 баксов, учитывая, что 100 уже плачу за GPT. Ну что сказать, пять раз спросил опус - и все. Полчаса - и можно отдыхать. Разве что соннетом пользоваться. Правда, есть бонус - Claude code работает только на платной подписке. В общем, пока поработаю на минималках, дальше посмотрю, что с этим делать.
https://github.com/JuliusBrussee/caveman/blob/main/skills/caveman/SKILL.md
PS. Не выдержал, и Клода себе все-таки поставил, за 20 баксов, учитывая, что 100 уже плачу за GPT. Ну что сказать, пять раз спросил опус - и все. Полчаса - и можно отдыхать. Разве что соннетом пользоваться. Правда, есть бонус - Claude code работает только на платной подписке. В общем, пока поработаю на минималках, дальше посмотрю, что с этим делать.
GitHub
caveman/skills/caveman/SKILL.md at main · JuliusBrussee/caveman
🪨 why use many token when few token do trick. Viral skill + proxy for coding agents that cuts 65% of tokens by talking like a caveman. - JuliusBrussee/caveman
Forwarded from Data Secrets
DeepSeek предложили новый способ улучшить мультимодальные модели
Сейчас модели нормально “видят” изображение, но рассуждают о нем через текст. Из-за этого они теряют точную привязку к объектам и начинают путаться в сложных сценах. В статье это называют Reference Gap.
Решение довольно прямое. Вместо чисто текстового ризонинга модель вставляет в процесс координаты. Это точки, чтобы вести путь по изображению, и рамки вокруг объектов. Сначала модель фиксирует, на что смотрит, потом строит рассуждение уже на этих привязках.
Архитектура при этом стандартная. ViT кодирует изображение, дальше все идет в MoE LLM. Новое именно в том, что визуальные примитивы становятся частью chain-of-thought, а не просто выходом модели.
Лучше всего это работает в задачах, где важна структура. Подсчет объектов, пространственные сравнения, лабиринты, трассировка линий.
Интересно, что DeepSeek довольно быстро удалил статью без объяснения причин. Скорее всего случился преждевременный релиз, а может и финальные результаты будут изменены. В любом случае (зеркало):
https://github.com/ailuntx/Thinking-with-Visual-Primitives/blob/main/Thinking_with_Visual_Primitives.pdf
Сейчас модели нормально “видят” изображение, но рассуждают о нем через текст. Из-за этого они теряют точную привязку к объектам и начинают путаться в сложных сценах. В статье это называют Reference Gap.
Решение довольно прямое. Вместо чисто текстового ризонинга модель вставляет в процесс координаты. Это точки, чтобы вести путь по изображению, и рамки вокруг объектов. Сначала модель фиксирует, на что смотрит, потом строит рассуждение уже на этих привязках.
Архитектура при этом стандартная. ViT кодирует изображение, дальше все идет в MoE LLM. Новое именно в том, что визуальные примитивы становятся частью chain-of-thought, а не просто выходом модели.
Лучше всего это работает в задачах, где важна структура. Подсчет объектов, пространственные сравнения, лабиринты, трассировка линий.
Интересно, что DeepSeek довольно быстро удалил статью без объяснения причин. Скорее всего случился преждевременный релиз, а может и финальные результаты будут изменены. В любом случае (зеркало):
https://github.com/ailuntx/Thinking-with-Visual-Primitives/blob/main/Thinking_with_Visual_Primitives.pdf
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Джек Кларк из Anthropic написал один из самых тревожных прогнозов про ближайшие годы AI.
Полностью автоматизированный AI R&D, где frontier-модель сама обучает следующую версию себя, может появиться гораздо раньше, чем многие думают.
Его оценка: около 30% вероятности к концу 2027 года и больше 60% к концу 2028-го.
Речь о системе, которая может сама пройти полный цикл: поставить исследовательскую задачу, запустить эксперименты, улучшить архитектуру, обучить преемника, проверить результат и повторить процесс.
Кларк не считает, что это почти наверняка случится уже в 2026-м. Но он допускает, что в ближайшие 1-2 года мы можем увидеть первый proof-of-concept: AI, который end-to-end обучает не frontier-модель, но уже полноценного «наследника» без постоянного ручного управления.
Почему прогноз стал таким агрессивным?
Модели резко усилились в coding, long-horizon agents, работе с subagents, оптимизации kernel, fine-tuning, воспроизводимости экспериментов и даже alignment research. То, что раньше выглядело как отдельные навыки, постепенно складывается в одну цепочку AI-исследователя.
Модель улучшает инструменты, инструменты ускоряют исследования, исследования рождают новую модель, а новая модель повторяет цикл еще быстрее.
https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886
Полностью автоматизированный AI R&D, где frontier-модель сама обучает следующую версию себя, может появиться гораздо раньше, чем многие думают.
Его оценка: около 30% вероятности к концу 2027 года и больше 60% к концу 2028-го.
Речь о системе, которая может сама пройти полный цикл: поставить исследовательскую задачу, запустить эксперименты, улучшить архитектуру, обучить преемника, проверить результат и повторить процесс.
Кларк не считает, что это почти наверняка случится уже в 2026-м. Но он допускает, что в ближайшие 1-2 года мы можем увидеть первый proof-of-concept: AI, который end-to-end обучает не frontier-модель, но уже полноценного «наследника» без постоянного ручного управления.
Почему прогноз стал таким агрессивным?
Модели резко усилились в coding, long-horizon agents, работе с subagents, оптимизации kernel, fine-tuning, воспроизводимости экспериментов и даже alignment research. То, что раньше выглядело как отдельные навыки, постепенно складывается в одну цепочку AI-исследователя.
Модель улучшает инструменты, инструменты ускоряют исследования, исследования рождают новую модель, а новая модель повторяет цикл еще быстрее.
https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886
❤1
Ну крутяк же. Про этого робота есть крутые видосы на запрещенном сервисе - фишка в том, что у него все суставы одинаковы, там только 2 типа моторчиков в сочленениях. Пассивное охлаждение. Заменяемость узлов такая, что даже рука у него одна - работает и как правая, и как левая. А самое сложное - голова и ее защита. Чтобы каждый раз, когда он наверачивается (а это частая история для всех роботов), не везти его в ремонт. В общем, очень крутая и интересная штука
https://t.me/data_secrets/9171
https://t.me/data_secrets/9171
Telegram
Data Secrets
Калистеника от Boston Dynamics
Новое вирусное видео робота Atlas они выложили с подписью:
Балансировать коммерческие цели и исследования в робототехнике непросто, но с Atlas мы заставляем это работать.
Кстати, вполне возможно, что экземпляр на видео…
Новое вирусное видео робота Atlas они выложили с подписью:
Балансировать коммерческие цели и исследования в робототехнике непросто, но с Atlas мы заставляем это работать.
Кстати, вполне возможно, что экземпляр на видео…
Forwarded from Tips AI | IT & AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI еще вчера выкатили ChatGPT как расширение для Excel и Google Sheets
Я веду в гугл таблицах много статистики по маркетингу.
Да, у гугла есть свой Gemini, но я за нее не плачу, а в Exсеl их Copilot, если честно туповат, поэтому для тех, кто часто живёт в таблицах и уже платит за GPT, просто отлично.
Работает GPT-5.5. Перед каждым изменением просит разрешение и показывает, в каких ячейках копается, любое действие можно отменить.
Что мне точно пригодится:
• Создавать таблицы с нуля по описанию
• Объяснять формулы и находить ошибки в конкретных ячейках
• Чистить форматирование и убирать дубли
• Писать сводки по вкладкам
Тема AI и таблиц, была в канале и раньше, я писал про Shortcut, Endex.ai, в который вложились OpenAI, и Ramp Sheets.
Плюс десятки сторонних расширений с твоим API ключом, а тут все в рамках твоей подписки.
Так что время потестить и GPT для Excel | Google Sheets
@tips_ai #tools
Я веду в гугл таблицах много статистики по маркетингу.
Да, у гугла есть свой Gemini, но я за нее не плачу, а в Exсеl их Copilot, если честно туповат, поэтому для тех, кто часто живёт в таблицах и уже платит за GPT, просто отлично.
Работает GPT-5.5. Перед каждым изменением просит разрешение и показывает, в каких ячейках копается, любое действие можно отменить.
Что мне точно пригодится:
• Создавать таблицы с нуля по описанию
• Объяснять формулы и находить ошибки в конкретных ячейках
• Чистить форматирование и убирать дубли
• Писать сводки по вкладкам
Тема AI и таблиц, была в канале и раньше, я писал про Shortcut, Endex.ai, в который вложились OpenAI, и Ramp Sheets.
Плюс десятки сторонних расширений с твоим API ключом, а тут все в рамках твоей подписки.
Так что время потестить и GPT для Excel | Google Sheets
@tips_ai #tools
Весь твиттер забит сообщениями, как Gemma 4 ускорили в 2 раза. Интересно, на больших моделях тоже будет работать?
https://t.me/data_secrets/9179
https://t.me/data_secrets/9179
Telegram
Data Secrets
Gemma-4 теперь умеет предсказывать токены не по одному, а партиями
Google только что выпустили Multi-Token Prediction (MTP) драфтеры. Это штука, которая позволяет Gemma-4 предсказывать сразу несколько токенов вперед.
Обычно LLM генерируют строго по одному…
Google только что выпустили Multi-Token Prediction (MTP) драфтеры. Это штука, которая позволяет Gemma-4 предсказывать сразу несколько токенов вперед.
Обычно LLM генерируют строго по одному…
Grok сдулся, Маск отдает мощности Антропику, чтобы тот удвоил лимиты. И это хорошо. Хоть GPT и нормально программирует, пишет Claude все-таки сильно лучше. Так что, полностью от него отказываться не хочу, тем более, что за старую подписку деньги вернул - потратил их на новый эккаунт Claude, правда, с дешевым тарифом.
https://t.me/seeallochnaya/3609
https://t.me/seeallochnaya/3609
Telegram
Сиолошная
МАСК — ВСЁ!
Anthropic объявили о том, что они удвоят 5-часовые лимиты на Pro Max Team и других тарифах.
Как? Они заключили партнёрство со SpaceX на предоставление ВСЕХ мощностей датацентра Colossus 1 — около 220,000 видеокарт NVIDIA, ~300MW.
Как вы понимаете…
Anthropic объявили о том, что они удвоят 5-часовые лимиты на Pro Max Team и других тарифах.
Как? Они заключили партнёрство со SpaceX на предоставление ВСЕХ мощностей датацентра Colossus 1 — около 220,000 видеокарт NVIDIA, ~300MW.
Как вы понимаете…
Антропик запустил кучу новых скиллов. Codex, где же твои новинки? Впрочем, наверняка эти скиллы можно переиспользовать…
Плюс можно GPT из Claude code запускать. Как минимум, таблички markdown будут нормально выводиться на экран - почему-то Claude code это умеет, а Codex - нет
Плюс можно GPT из Claude code запускать. Как минимум, таблички markdown будут нормально выводиться на экран - почему-то Claude code это умеет, а Codex - нет
GitHub
skills/skills/claude-api at main · anthropics/skills
Public repository for Agent Skills. Contribute to anthropics/skills development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Фермерская машина на базе NVIDIA использует ИИ и точные лазеры, чтобы уничтожать сорняки за миллисекунды без гербицидов. Это может стать шагом к сельскому хозяйству без химикатов.
😱2🤩1