Сообщество - ChatGPT

ChatGPT

1 526 постов 3 696 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

2

Anthropic прикрутил кран у Fable 5, а OpenAI врубила GPT-5.6 и швыряется reset’ами. Что вообще происходит?

У меня ощущение, что рынок ИИ в июле живёт по старому доброму принципу: один продаёт Ferrari, но с ограничителем на 40 км/ч и талонами на бензин, второй выкатывает болид и такой: «Ладно, лимиты потом посчитаем, пока катайтесь». И да, речь про Claude Fable 5 и GPT-5.6.

Сразу база, чтобы без фанфиков: Fable 5 — это не «какой-то проект», а официальный топовый публичный релиз Anthropic от 9 июня 2026 года. А GPT-5.6 — официальный релиз OpenAI от 9 июля 2026 года. Всё, теперь можно переходить от лирики к хронологии, где начинается самое вкусное.
Сначала Anthropic выкатила Claude Fable 5 как свою самую мощную публичную модель. На бумаге всё выглядело красиво: Mythos-class интеллект для народа, серьёзный прыжок в кодинге, research, vision и длинных задачах. Но уже в самом анонсе был спрятан нюанс, который потом и аукнулся: Anthropic честно написала, что часть запросов будет не обрабатываться самим Fable, а падать обратно на Opus 4.8. Причём safeguard’ы сделали заведомо широкими, так что harmless-запросы тоже могли попасть под раздачу. На старте компания говорила, что такие срабатывания происходят в среднем меньше чем в 5% сессий, а больше 95% проходят без fallback вообще. Формально звучит терпимо. На практике — как всегда, дьявол сидит в деталях.

Потом случился внезапный сюжетный поворот: 12 июня доступ к Fable 5 и Mythos 5 вообще выключили всем. Причина — экспортные ограничения США. Anthropic позже объяснила, что приказ затрагивал иностранных граждан, но быстро фильтровать пользователей по гражданству они не могли, поэтому просто рубанули модели целиком. То есть топ-модель прожила публичной жизнью буквально несколько дней и ушла в вынужденный отпуск. Уже тогда история стала похожа не на «спокойный запуск продукта», а на релиз через ручник.

1 июля Fable 5 вернули. И вот тут начинается момент, который я бы и назвал словами «урезали красиво, в несколько подходов». После возврата Anthropic написала: Fable 5 временно включена в подписки Pro / Max / Team / часть Enterprise, но только в объёме до 50% недельного лимита и только до 7 июля. Потом срок продлили до 12 июля. Потом ещё раз — до 19 июля. А с 20 июля схема стала уже не временной, а нормой: Max и Team Premium получают Fable в составе плана, но всё так же только до половины недельного лимита; Pro и Team Standard — извините, дальше только usage credits. То есть модель вроде бы никуда не делась, но для части пользователей из «флагман включён в подписку» она превратилась в «флагман лежит за платной калиткой».

И это ещё не всё. Anthropic отдельно пишет, что Fable 5 расходует недельный лимит быстрее других Claude-моделей. Плюс у неё always-on adaptive thinking — thinking нельзя выключить. Плюс 30-дневное хранение данных и отсутствие ZDR для Fable 5 в API-сценариях. Плюс help-центр прямо предупреждает, что fallback может срабатывать на offensive cyber, на большую часть biology / chemistry / life sciences, на distillation и даже на часть задач, связанных с разработкой frontier LLM. Более того, если разговор уже переключился на Opus, picker остаётся на Opus до конца треда. То есть это не только вопрос «дорого или дёшево», это уже вопрос «а я вообще с тем ли зверем сейчас разговариваю?».

И вот ровно на этом фоне 9 июля OpenAI выкатывает GPT-5.6. Причём не просто «новую модельку для галочки», а сразу семейство Sol / Terra / Luna, запуск в ChatGPT, Codex и API, удобный модельный сплит по цене и мощности, и очень жирный месседж: GPT-5.6 Sol — новый флагман для сложной работы. В API — 1,05 млн токенов контекста и 128k output. В ChatGPT Sol прячется за Medium / High / Extra High. И параллельно product lead OpenAI публично объявляет reset’ы usage limits для Codex и ChatGPT Work, включая два reset’а в течение суток на запуске. Чуть позже — ещё и временное снятие 5-часового лимита для части платных планов. Выглядело это как «ребята, мы понимаем, что вы сейчас наброситесь на модель, держите ещё кислорода».

Самое забавное, что реакция сообщества очень предсказуемая. На Пикабу уже пишут, что Anthropic на фоне GPT-5.6 «снимал лимиты» у Fable 5 — хотя по факту лимиты не снимали, а несколько раз продляли временное окно. В другом посте автор жалуется, что Fable у него всё время улетал в Opus «по security-причинам». На Reddit настроение ещё проще: «пока Anthropic режет Fable 50%-капом, OpenAI уже сделала восьмой reset и убрала 5-hour limit». Конечно, часть этого — эмоции, а не лабораторный замер. Но в product-восприятии пользователей эмоции — это половина рынка.

Заключение:

Моё мнение такое: у Anthropic сейчас получилась очень умная, очень дорогая и очень нервная модель. Fable 5 формально существует, но вокруг неё столько «если», «до 50%», «только для premium seats», «переключим на Opus», что ощущение премиальности у части людей превращается в ощущение аренды с кучей мелкого шрифта. OpenAI на этом фоне сыграла проще и эффективнее: выпустила GPT-5.6, дала людям ощущение запаса хода и несколько раз вручную подкрутила лимиты, чтобы хайп не умер на первом же usage meter.

А вы бы что выбрали на практике: модель умнее, но с жёстким поводком, или чуть более хаотичный релиз, зато с ощущением, что тебе хотя бы не выдёргивают шнур из розетки на полуслове? Пишите, интересно, у кого реальный опыт с Fable 5 и GPT-5.6 оказался лучше не по бенчмаркам, а по обычной работе.

Показать полностью

GPT-6 на этой неделе? Разбор вброса

Телеграм-каналы который день орут: GPT-6 выпустят на этой неделе. Полноценный научный соавтор. Микрооткрытия в науке, медицине, программировании.

Так что на этой неделе GPT-6 никто не увидит. Увидит очередной телеграм-переклад с искажённым Axios, где «интерн» превратился в «соавтора», а брифинг регуляторам — в релиз.

━━━ ПРУФЫ ━━━

Альтман брифинг Вашингтона по GPT-6, конец июля 2026 — BigGo Finance / Axios

На 24 июля 2026 GPT-6 официально не выпущена — GPTunnel

⚠️ «Научный интерн» — формулировка Альтмана, не «соавтор»vc.ru

⚠️ Признаки original scientific research + побег из sandbox в закрытых тестах — 36kr / Axios

Показать полностью

Почему я перестал верить фразе «мы внедрили ИИ»

Почему я перестал верить фразе «мы внедрили ИИ»

Работал я как-то в одной вполне обычной компании. Со своими тараканами и необъятной верой в светлое цифровое будущее.

И однажды приходит приглашение на внутреннюю конференцию:

«Успехи применения нейросетей в повышении производительности капиталистического труда».

Обрадовался. Все таки не каждый день у нас успехи.

В то время я как раз прорабатывал внедрение нейросетевого анализа в один из своих проектов. Поэтому ожидал вполне конкретных вещей: архитектуры, моделей, подготовки данных, обучения, причин выбора того или иного подхода.

В общем, нормального технического разговора, с нормальными специалистами.

Прихожу.

Немного удивило, что в программе всего один доклад. Но мало ли... материал то серьёзный.

На сцене уверенно говорят про искусственный интеллект, нейросети, анализ данных, повышение эффективности.

Я жду техническую часть.

Вот-вот, сейчас покажут архитектуру.

Или хотя бы назовут модель...

Или объяснят, как её обучали...

Да хоть один слайд с кружочками и стрелочками. Всё-таки доклад про нейросети.

Но вместо этого звучит примерно следующее:

— Вот клиент присылает документы...

— Потом мы обрабатываем их нейросетью...

— Получаем CSV...

— Потом анализируем CSV нейросетью...

— Получаем итоговый отчёт...

Минут через двадцать стало понятно, что единственная нейросеть в зале — это аудитория, пытающаяся осознать что вообще происходит.

Похоже заметив странное смятение в зале, выходит второй докладчик.

И начинает переводить доклад... с корпоративного языка на человеческий.

Перевод подтвердил самые страшные догадки.

— Клиент присылает финансовые отчёты и документы.

— Мы загружаем их в ChatGPT и просим сформировать CSV с нужными экономическими показателями.

— Потом этот CSV снова загружаем в ChatGPT и просим написать аналитический отчёт.

Всё. Фанфары. Занавес.

Это и было «успешное применение нейросетей».

Честно говоря, вопросов после этого уже не осталось.


Сегодня фраза «мы внедрили ИИ» может означать всё что угодно. Тысячи индусов которые перепечатывают символы с одного экрана на другой или два запроса в ChatGPT.

Поэтому, когда слышу очередной рассказ про «внедрение искусственного интеллекта», мне хочется задать всего один вопрос.

Где именно заканчивается копипаст и начинается искусственный интеллект?

Показать полностью

Мне дали погонять почти самую последнюю нейросетку и вот к чему я пришел

Так получилось, один мой давний знакомый сейчас работает в той самой компани, которая создает как раз те самые нейросети. Какие сети и что создает говорить не буду, да и он очень не рад будет моему освещению его деятельности. Но некоторыми моментами все же поделюсь.

А, ну да, еще есть такой парень из Воронежа по имени Влад. У него был свой публичный канал на Youtube (про сетевые сервисы SQL, БД и прочее) и он вроде в OpenAI в команде безопасников сейчас (собственно потому и обучающие видео наверно не так часто выходят в последнее время). Так что наши ребята там тоже работают, его все знают, можете следить за его успехами кому интересно :)

У меня набрался опыт работы с несколькими сетями:
1) бесплатный DeepSeek
2) бесплатный Claude
3) платный Claude на максималках
4) ну и условно назовем его "Кракен" - почти самая последняя модель нейросетки

DeepSeek

Началось с того, что примерно месяц назад решил попросить DeepSeek помочь мне написать часть интерфейса для сервиса общения, который делаю. Общение с ним вызывало оптимизм и временами раздражение. Оптимизм - сетка глупая и не справляется с моими задачами. Раздражение от того, что она теряется в "трех соснах":

Как с умалишенным поговорил 🤪

Как с умалишенным поговорил 🤪

Хотя для многих других задач она очень даже неплоха. Например перевести с русского на английский, китайские, объяснить что-то.

Claude бесплатный (Sonnet 5 Max)

Попробовал бесплатную версию. Зарегистрировал аккаунт "не из РФ" а из Нидерландов и погнал смотреть что она выдаст. Бесплатный Claude недалеко ушел от DeepSeek. Да, может он в 2-3 раза умнее или лучше, но по моим субъективным ощущениям тот же "тугодум" что и DeepSeek. Результатов прорывных для меня не дал, хотя в трех соснах в отличи от DeepSeek он уже не путается.

Claude с подпиской за 20 000 руб в год (точно не помню какая там была модель, но брали лучшую для решения задач по программированию)

Что могу сказать, удивил. Проблемы, которы не могли решить первые две сетки, эта сеть решила. Да, думала минут 20, но результат она дала. Странное ощущение. С одной стороны приятно, с другой не очень рад его успехам. По сути сеть взяла и написала код, который я не мог разобраться как сделать в Dart в течение недели :/

"Кракен" (это я его так назвал, на самом деле мне не сказали его название)

Есть у меня старые приятели. Один очень старый, прям совсем "борода как стар" и он инженер-разработчик, как раз работает с нейросетями. Ну есть и другой вузовский товарищ, он в MIT трудится и тоже что-то с сетками и роботами связано (но с ним пока не связывался).

Так вот, созвонился с первым, попросил по знакомству показать что они сделали и вот вам ииииинсайдерская информация. На текущий момент (на самом деле уже месяц прошел с момента общения) есть супер-пупер-мега крутая нейросеть которая може ну вообще все. Ладно, это мое субъективное мнение, но откуда оно взялось?

Во время звонка буквально с товарищем накидали промт аля "сделай нам сервис чтобы был круче чем А и Б, интерфейс возьми из С и D и E, сделай интерфейс эффективным и эргономичным. Сервер напиши на Golang, клиента на Dart под телефоны и веб." А, ну да, еще не забыли упомянуть "пиши чистый и красивый код". В общем промт уровня "хочу-хочу-хочу вон как у них и в конце добавочка 'сделай быстрее' "
Кракен спустя те же 30 минут кидает нам пачками файлы исходников. И код читаем и сервис над которым команды месяцами работают выдал не просто в виде файлов а архивом.

Посмотрел код, понял что он вообще-то запускается и работает. Это с одной стороны. С другой стороны это такое разочарование. Ты сидишь, разбираешься месяцами, годами, десятилетиями, а тут машина за микросекунду все разработала и построила и не то что как ты, а лучше. Про быстрее молчу, это очевидно. Не сказать что "впал в депрессию" от увиденного, но разочарование случилось большое.

Заключение

С одной стороны. Что думаю по поводу ИИ, который пишет быстро код? Наверно тут больше разочарования. Программисты, которые получают 100500 миллионов в секунду сразу не будут нужны. Если и не сразу, то во всяком случае это случится очень быстро.
Я рассуждаю с точки зрения программистов, но есть же куча других профессий, которые тоже будут заменены и мне известно несколько проектов, над которыми уже работают в РФ и которые должны "оптимизировать рабочий процесс".
Представьте что каждый в стране стал лучшим специалистом любого профиля. Произойдет полное обесценивание специалистов.

С другой стороны это оружие. Да, это не автомат, не граната, не что-то убивающее. Это не вирус, не яд, не что-то, что мы привыкли считать оружием как оружие. Это другое оружие. Что будет, если в стране внезапно 70% населения останется без работы? Переворот, революции и тп. Ничего хорошего. И это может произойти без единого выстрела, без ядерного взрыва. Вот так вот, ничего не предвещает беды, все стали не нужны только потому, что фирма опубликовала в общий доступ инструмент, который решает все ваши проблемы, проблемы работодателей. Раньше людей заменяли станки, а теперь ИИ. Непонятно насколько масштабным будет его влияние 😕

По сути это оружие, которое нельзя запретить. Такие вот мысли.

--
По вечерам разрабатываю сервис для общения. Кому интересно, можете подписаться куда-нибудь на меня, попробуете его в числе первых.
Постепенно буду продолжать делиться успехами разработки сервиса.

Показать полностью 1
0

Аватар "Шестёрка" (Battlestar Galactica)

Попросил ChatGPT сгенерировать аватар Шестерки из сериала BG в разных стилях, решил поделиться :)

Попросил ChatGPT сгенерировать аватар Шестерки из сериала BG в разных стилях, решил поделиться :)

6

Собрал себе ИИ-помощника, он прочитал договор на 60 страниц и объяснил, кто накосячил. Как подключить - инструкция для обычных людей

Я где-то месяц назад писал о том, как я использую искусственный интеллект в стройке. Многие тогда просили сделать инструкцию, как это всё настроить. В общем - ловите.

Запомните эту картинку, она пригодится еще

Запомните эту картинку, она пригодится еще

В целом эта инструкция подойдёт не только в рамках какой-то стройки, но и для любых других задач. Важно понимать, что это универсальный инструмент, и пользоваться им можно в абсолютно разных целях.

Самое главное, что нам нужно знать и понимать: нам понадобится подписка на ChatGPT.

Теоретически, наверное, можно сделать это и без подписки. Но я скажу так: вы этим займётесь уже чуть попозже, когда поймёте, как это работает с подпиской, какие модели как работают и так далее. Поэтому для начала самое простое — вам нужно получить подписку на ChatGPT.

Как это сделать? Давайте расскажу.

Во-первых, вам понадобится КВН. Рекламировать, где и как его взять, мы, конечно же, не будем, надеюсь, вы сами это найдёте. Информации много, не составит большого труда.

Помимо КВН вам понадобится ещё иностранная карта, с которой можно будет оплатить подписку на GPT. Я пользуюсь сервисом в Telegram, который позволяет создавать виртуальные зарубежные карты. Они, кстати, есть не только в Telegram, но и в MAX (да я вставил партнерские ссылки, а почему бы и нет?)

И да, там есть комиссии. Да, это будет дороже. Но выбора сейчас нет.

В общем, включаем КВН, вооружаемся картой, которую мы сделали, и идём на chatgpt.com.

В целом, можно попробовать сделать это и без подписки, либо с 8-ми долларовой подпиской. Но я рекомендую сразу взять подписку за 20 баксов.

Дальше вы заходите на страницу Кодекса https://openai.com/ru-RU/codex/ и устанавливаете его. Codex — это некий агент кодинга. То есть это уже AI-агент, который позволяет вам много чего сделать. Но нам сейчас он нужен не для того, чтобы вайб-кодить сайты, создавать что-то и прочее. Нам он сейчас нужен для того, чтобы поставить ещё одного AI-агента.

Самое главное — разрешите Codex делать всё, что он просит. Особенно если вы в этом не шарите :-))

Полный газ

Полный газ

Главное, будьте аккуратны: не просите его почистить у вас на компьютере что-нибудь лишнее или поудалять что-то лишнее. Потому что он всё сделает. И «лишнее» это будет по его мнению.

Рекомендую в целом с такими системами работать в следующем порядке:

  • Сначала просите его сделать план того, как он будет реализовывать вашу задачу.

  • Вторым шагом, почитав уже сами план, просите его реализовать эту задачу. Ну либо сделайте какие-то пометки или изменения в его плане, и только потом попросите его реализовать.

Как только вы поставите Codex, выдадите ему все разрешения. Он сам установит все необходимые дополнения, репозитории и прочее. Всё, что нужно ему для работы.

Вы кидаете ему ссылочку на Hermes Agent: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs

И просите спокойно поставить этого агента к себе на компьютер или на выделенный сервер. Я буду рассказывать про вариант установки на выделенный сервер. Потому что, у меня сложилось так: я изначально поставил его на отдельный сервер.

Один из первых запросов моих

Один из первых запросов моих


Кто-то ставит его к себе на компьютер и работает у себя на компьютере. Как хотите, можно и так, и так. В целом преимущества есть и в таком, и в таком варианте. Поэтому выбирайте.Ну или потом переставите.

Я буду рассказывать здесь вариант про выделенный сервер.

Чтобы работать с агентом на выделенном сервере и ещё и в Telegram ему давать задачи, вам понадобится не один сервер, а два. Один — в России. Второй — за рубежом. Для того чтобы с зарубежного сервера отправлять запросы в Telegram.

Я взял себе первый сервер на Selectel.

А второй сервер — на другом хостинге, где есть иностранные сервера. Например, Senko Digital.

Понятное дело, что там безопасность, небезопасность и прочее. Но я наплевал на безопасность и сразу дал Codex задачу:

Чувак, поставь, пожалуйста. Вот тебе логин и пароль от одного сервера, от второго сервера. Поставь, пожалуйста, с учётом того, что у нас проблемы с Telegram: на русский сервер Hermes, сделай прокси ему через иностранный сервер, чтобы он в Telegram обращался. Ну и настрой всё в соответствии с документацией: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs.

Да, кстати, помимо логина и пароля от двух серверов нужно ещё дать Codex токен от Telegram-бота.

Для этого нужно зайти в BotFather, создать там бота, скопировать токен и также отправить его Codex.

Надеюсь, после этого шага у вас всё получится, и вы начнёте пользоваться агентом.

Проблемы

Скорее всего, в процессе у вас будут возникать какие-то ошибки, проблемы и прочее. Могу порекомендовать только просить агента это исправить. Потому что по факту эта система именно так и работает. Не стесняйтесь просить по два или три раза, даже если агент отказывается что-то делать.

Помните я просил запомнить эту картинку?) он изначально прислал статичную картинку, и после моего замечания, реально прислал гифку)

Помните я просил запомнить эту картинку?) он изначально прислал статичную картинку, и после моего замечания, реально прислал гифку)

Если что-то непонятно, вы просто спросите тот же Codex он вам ответит на любой вопрос, или даже сам сделает, дайте только доступ. Иногда они тупят, всё ломают, но это всё поправимо.

Я три раза переустанавливал Hermes-агента, чтобы прийти к какой-то более-менее рабочей схеме, которая сейчас работает.

Поэтому не бойтесь. Чего-то накосячит — ничего критического не произойдёт. Максимум, что нужно будет сделать, — переставить заново. Но это не точно.

Когда у вас Hermes попросит API-ключ от какой-нибудь модели, условно от ChatGPT или Claude code, то вы ему не давайте. Скажите, что нужно подключить модель через авторизацию Codex, это намного дешевле чем работа через API-ключ.

То есть условно вам не отдельно нужно будет платить за каждый токен, а можно подключить Codex и использовать его в рамках лимитов вашей подписки. Это очень важное замечание, потому что многие на этом ломаются.

Как только вы всё подключили, и агент у вас стал отвечать в Telegram, используя Codex-авторизацию и ChatGPT, вы дальше забываете про Codex и начинаете писать только агенту.

На этом этапе перед вами открылись безграничные просторы использования искусственного интеллекта.

Вы можете просить агента поискать что-то в интернете. Вы можете просить рассказать, что на этом видео — на YouTube, ВКонтакте, где угодно. Можно отправлять голосовые, просить ответить на письма, подключать финансовые инструменты - всё что угодно.

Вы можете попросить его сделать презентацию. Вы можете попросить его сделать PDF-документ, Word-документ, Excel-документ. Можете попросить его что-то поправить в этих документах. Переделать, поменять местами таблицы, сложить, вычитать. Всё, что хотите. Реально.

Это как отдельный, умный, иногда немножко потупливающий ваш личный помощник.

Фишки, которыми пользуюсь лично я

Создание нескольких профилей.

У меня есть профиль врача. Есть профиль прораба. Есть профиль аналитика по моим проектам. Есть профиль финансового аналитика, который ведёт мои финансы.

Можно это использовать внутри одного Telegram-бота. Например, говорить ему: «Используй профиль финансиста, чтобы посчитать затраты мне на ипотеку». Либо: «Вызови профиль доктора и попроси его посмотреть мои анализы».

Либо, как я сделал: я под каждый крупный профиль сделал отдельного Telegram-бота. Например, профиль «доктор» у меня сразу знает всех моих родственников. Он сделал под каждого родственника папочку. Он знает номера полисов. Он знает ID Telegram-профилей их. Соответственно, если они пишут этому боту — это тоже можно настроить, чтобы не все подряд писали, а только конкретные люди могли писать, — то он сразу определяет, какой из пациентов ему пишет. И сразу понимает, где какие анализы запрашивать.

Список моих ботов

Список моих ботов

Ну или, например, по стройке.

У меня есть несколько объектов. Тот же самый Первый Лесной Дом, о котором я здесь много на Пикабу рассказывал. Сейчас строится Дом Родителям, о котором я активно рассказываю у себя в Telegram-канале. Есть дача у меня, на которой я тоже периодически что-то делаю: бассейн, увеличение участка и прочее. Есть квартира, в которой нужно сделать ремонт.

И вся информация по этим объектам у меня хранится у прораба. У него под каждый объект есть папка, в которой он хранит все договора, сметы, и другие документы.

То есть я в любой момент могу, например, прийти на стройку, увидеть, что у меня рулонный утеплитель кладут в стены, и такой: «Бля, что за хуйня?»

Спрашиваю прораба:

Прораб, посмотри-ка, пожалуйста, у нас по договору вообще написано, какой утеплитель должен быть в стенах? И какого хуя они рулонный кладут?

И он смотрит договор на 60 листов, находит там нужную информацию и отвечает в телеграме:

Да, всё правильно по договору должен быть рулонный утеплитель. Это ты не досмотрел, долбоёб.

В целом, когда вы дойдёте до шага общения с агентом в Telegram, вы постепенно начнёте понимать его функции, как им пользоваться и так далее.

Остальное

У агента есть память, это можно настраивать всё. Можно подключить другие нейросети, тот же китайский DeepSeek, он дешевле GPT, но немного тупее. Можно управлять умным домом.

Есть различные штуки типа распознавания голоса, либо наоборот генерация голоса (я например, научил своего отвечать моим же голосом, круто, но крипово).

Но всё это нужно настраивать. И эта настройка, я так скажу, никогда не останавливается. Это можно делать бесконечно.По факту это как отдельный человек. И вам нужно будет притереться с ним.


В общем, надеюсь, что у вас что-то получится, потому что это будущее, которое уже настоящее.

И вы не думайте, что это всё сложно. Это делается буквально за полдня. Если строго по инструкции пройти: там нажал, там сделал, где-то ошибка возникла — написал сразу в ChatGPT, спросил, что за ошибка и как исправить.

Короче, не бойтесь начать. У вас всё получится. А когда получится, я за вас порадуюсь.

Сохраните материал. Отправьте, кому это нужно. Добавьте почитать потом. Буду рад лайку.

Всем спасибо.

А, да, подпишитесь на меня в Telegram. Я там про стройку рассказываю, иногда про ИИ (можно поискать по тэгу #СтроИИка), ну и в целом про загородную жизнь.

Показать полностью 7
0

Обновил свою “операционку” для Codex: теперь честнее называю её operating layer, добавил тесты, релиз и исправил баги

В прошлом посте я рассказал, что сделал свою “операционку” для Codex от ChatGPT, чтобы он работал аккуратнее.

В комментариях мне справедливо прилетело по нескольким пунктам:

  • “Это не ОС”.

  • “А AGENTS.md в корне проекта разве не решает проблему?”

  • “Таких агентских систем уже тысячи”.

  • “Слишком over-engineered”.

  • “PowerShell/Windows-centric”.

  • “ИИ-коду вообще нельзя доверять”.

  • “Где доказательства, что оно не просто красивая обвязка?”

С этим полезно поспорить, но часть критики была по делу.

Поэтому уточняю формулировку: Srednoff OS — это не операционная система в классическом смысле. Она не работает на железе, не заменяет Windows/Linux/macOS и не является новой нейросетью.

Более честное название: quality/cost-aware operating layer for Codex.

То есть это слой правил, скриптов, хуков, навыков, проверок и документации вокруг Codex, чтобы агент работал не как случайный чат, а как более дисциплинированный инженерный процесс.

Что изменилось после первого поста:

  1. Выложил нормальный публичный релиз на GitHub
    Репозиторий:
    https://github.com/srednoff888-art/srednoff-os

Release:
https://github.com/srednoff888-art/srednoff-os/releases/tag/v2.1.2

  1. Добавил красивый README, About и Release
    Теперь там не просто “смотрите, я сделал штуку”, а нормальное описание:

    • что это такое;

    • чего оно не обещает;

    • как поставить;

    • какие проверки проходят;

    • где границы безопасности.

  2. Прогнал стресс-тест
    Нашёл реальный баг: проверка OpenAI-ключей слишком широко ловила строки с sk-... и могла блокировать обычный текст. Исправил, добавил regression-тесты.

  3. Добавил больше проверок
    Сейчас локально и в CI проходит:

    • doctor: 44/44;

    • security fixtures: 14/14;

    • v2.1.2 evals: 16/16;

    • skill smoke validation: 308/308;

    • kernel validation: 4500 records;

    • GitHub Actions на Windows и Ubuntu.

  4. Улучшил селектор
    Главная идея системы — не грузить в контекст всё подряд. Есть большой каталог возможностей, но агент не должен читать его целиком. Скрипт-селектор выбирает маленький набор навыков под конкретную задачу.

Например, если задача про UI/UX — подтягиваются одни проверки. Если про безопасность — другие. Если маленькая правка — не надо включать “режим космического корабля”.

  1. Учёл замечание про AGENTS.md
    AGENTS.md нужен, но сам по себе он не решает всё. Это инструкция. А проблема в том, что инструкция без проверок, хуков, тестов и валидации часто превращается в “модель вроде бы прочитала, но сделала по-своему”.

Поэтому тут связка:

  • AGENTS.md;

  • skills;

  • selector;

  • hooks;

  • evals;

  • doctor;

  • CI;

  • release evidence.

  1. Про Windows/Linux/Mac
    Да, изначально штука была сильно Windows/PowerShell. Сейчас есть Bash-скрипты и CI на Ubuntu, но я честно не буду говорить, что Linux/Mac experience уже идеален. Это один из следующих пунктов улучшения.

Что система НЕ делает:

  • не делает Codex “умнее модели”;

  • не гарантирует идеальное поведение;

  • не заменяет code review;

  • не заменяет sandbox и secret manager;

  • не превращает ИИ-код в безопасный автоматически;

  • не отменяет необходимость думать головой.

Зачем тогда это нужно?

Для меня польза в другом: Codex начинает работать более повторяемо.

Перед задачей он:

  • проверяет, что система загружена;

  • определяет тип задачи;

  • выбирает нужные навыки;

  • не грузит лишний контекст;

  • блокирует опасные действия;

  • требует проверок перед коммитом;

  • оставляет понятный отчёт.

Если коротко: это попытка сделать из “чат-бота, который пишет код” более аккуратный рабочий инструмент.

Критика из прошлого поста реально помогла. Особенно по названию, кроссплатформенности и over-engineering. Поэтому сейчас я не продаю это как “революцию”, а выкладываю как открытый инженерный эксперимент.

Репозиторий MIT, всё бесплатно:
https://github.com/srednoff888-art/srednoff-os

Буду рад жёсткой критике по делу:

  • что лишнее;

  • что опасно;

  • какие проверки добавить;

  • как лучше сделать Linux/Mac install;

  • нужен ли вообще такой selector;

  • какие evals сейчас самые слабые.

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества