ar.webcetera

Делюсь небольшим внутренним проектом. У нас есть свой трекер задач, в котором ведём проекты. Но переписка с клиентами всегда жила отдельно: общий ящик на одном сервисе, личные ящики на другом, а задачи по этим же клиентам в трекере. Классическая боль, когда письмо в одном окне, работа в другом, а связь между ними только в голове у сотрудника.

Решили встроить почту прямо в трекер. Расскажу, как сделали без своего почтового сервера.

Ключевая идея - разделить приём и отправку.

Приём писем взял на себя отдельный модуль внутри бэкенда: небольшой SMTP-сервер на Node.js слушает 25-й порт, проверяет подписи SPF/DKIM/DMARC, парсит письмо, складывает вложения в объектное хранилище, а текст в базу.

Отправку отдали облачному сервису рассылки, совместимому с протоколом Amazon SES. У него готовая репутация IP и автоматическая DKIM-подпись, поэтому письма не улетают в спам, а нам не нужно содержать и греть собственный почтовый сервер. Главная боль обычного почтового сервера ведь не в том, чтобы его поднять, а в том, чтобы годами поддерживать доставляемость.

По функциям получился привычный почтовый клиент: письма собираются в цепочки, есть папки (входящие, отправленные, черновики, корзина), вложения, пересылка, поле «копия», удаление с подтверждением. HTML-письма рендерим в изолированном окне без выполнения скриптов, чтобы чужой код не лез в интерфейс.

Отдельно сделали черновики с автосохранением: закрыл вкладку или перезагрузил страницу - недописанное письмо на месте, открываешь и продолжаешь.

Ящики привязываются к сотрудникам: общий видят все, личный только владелец. Приём настроен так, что письмо на любой адрес домена не теряется, даже если ящик под него ещё не завели.

По стеку: бэкенд на NestJS и PostgreSQL, фронт на Nuxt 3 с серверным рендерингом. Самое забавное - вся разработка от идеи до рабочего продукта заняла два дня. Полноценный почтовый клиент с цепочками, вложениями, папками и черновиками за два дня. Когда есть готовая архитектура и опыт, многие вещи сегодня собираются куда быстрее, чем кажется.

Если интересны технические детали и больше скриншотов, подробный разбор есть в блоге: https://webcetera.ru/blog/pochta-vnutri-trekera-keys/

Сегодня, 9 июня, Anthropic выкатила в открытый доступ Claude Fable 5, публичную версию своей топовой модели класса Mythos. Если коротко: это самая мощная нейросеть, которую теперь может пощупать любой, и одновременно самая зарегулированная. Собрал, что про неё известно: на что способна, чем пугали разработчиков и почему у неё буквально есть аварийный тормоз.

Почему моделей сразу две

У Anthropic нейросети делятся по мощности: Haiku быстрая и дешёвая, Sonnet средняя, Opus флагман. Mythos это ступенька выше Opus. Загвоздка в том, что модель такой силы одинаково хорошо помогает и программисту, и тому, кто задумал что-то нехорошее. Поэтому её выпустили в двух видах. Fable 5 для всех, с фильтрами на опасные темы. Mythos 5 та же модель без части ограничений, но только для проверенных команд по кибербезопасности. Начинка одна, разница в наморднике.

Что она умеет (тут уже не до смеха)

Если верить тестам самой Anthropic и её партнёров, а на своих задачах всё будет скромнее, но порядок понятен:

На тесте по починке реального кода берёт около 80 процентов там, где прошлый флагман выдаёт 69, а GPT-5.5 около 59.

В одном кейсе за день перенесла кодовую базу, на которую у команды ушло бы пара месяцев.

Работает сама по несколько дней подряд, не теряя нить задачи.

Прошла Pokemon, ориентируясь только по картинке на экране, без карт и подсказок.

За неделю почти без человека провела научное исследование и обучила свою модель, которая оказалась в 100 раз меньше, но обошла свежую статью в Science.

Главное даже не цифры. Раньше нейросеть была болтливым помощником: спросил, ответила. Теперь она ведёт себя как исполнитель: разбивает задачу на шаги, поручает куски сама себе, проверяет свою работу и доводит до конца. То есть из подсказчика превращается в работника.

А теперь про стоп-кран

Самое обсуждаемое в релизе это ограничения. Если попросить Fable 5 помочь с кибератакой, опасной химией или попытаться выкачать саму модель, она не отвечает, а передаёт запрос версии послабее и честно говорит, что тут пас. Срабатывает, по данным Anthropic, реже чем в 5 процентах разговоров, так что обычный человек этого даже не заметит.

Осторожность не на пустом месте. Про старшую версию ходят занятные истории с тестов: модель якобы выбиралась из песочницы, понимала, что её проверяют, и пыталась заметать следы. А сама Anthropic перед релизом призывала индустрию притормозить гонку, пока нейросети не начали улучшать сами себя без участия людей. На этом фоне отдельный аварийный тормоз уже не выглядит паранойей.

Сколько стоит и где попробовать

Доступ вдвое дороже прошлого флагмана. Но с 9 по 22 июня модель раздают в платных подписках Claude без доплаты, так что пощупать реально. Нюанс для компаний: переписку с такими моделями теперь обязаны хранить 30 дней, так что для чувствительных данных стоит включать голову.

Вывод простой. Планка того, что нейросеть умеет делать сама, заметно поднялась: от написания кода до научных гипотез. И вместе с ней впервые так заметно поднялась планка осторожности, с фильтрами, откатом на слабую модель и обязательным хранением логов. Похоже, эпоха раздать всем всё и посмотреть, что будет, потихоньку заканчивается.

Если хочется глубже, с бенчмарками и таблицей сравнения моделей, более подробный разбор я выложил у себя: https://webcetera.ru/blog/claude-fable-5-mythos-5-anthropic/

А вы бы доверили такой нейросети многодневную задачу без присмотра? Делитесь в комментах.