Сижу, смотрю в браузере на интерфейс: загрузка файлов, список черновиков, окно для правок и комментариев, кнопка "вернуть агенту в работу". Все работает. И я понимаю, что не написал к этому ни строчки кода — только рассказал словами, что хочу получить. ИИ-агент собрал это сам, минут за тридцать-сорок.

Эта панель мне понадобилась не от хорошей жизни. Две недели назад я снял свой ИИ-стек (Claude Code + Codex CLI) с домашнего ПК и перенес на VPS — виртуальный сервер. Цель была простая: чтобы агент работал, пока я сплю, езжу по делам или занимаюсь детьми. Но как только я зашел туда по SSH (это текстовый канал связи с удаленной машиной), я обнаружил, что живу теперь сразу в двух очень разных мирах.

Первый мир — это сам Linux в терминале. Минимальный интерфейс, текстовые команды, никаких окошек. По сути, внешний вид с 70-х изменился не сильно. Тут все по-старому: команды набираете руками, ответы читаете в текстовой ленте. Спокойно, надежно, требует терпения. Ну или настройки — использование tmux и Termius очень упрощает жизнь.

Второй мир — это ИИ-агент, который живет на этом же сервере. И вот здесь начинается удивительное. Когда агент получает root-доступ (права администратора, "ключ от всего"), он перестает быть просто помощником в чате. Он становится чем-то вроде прото-операционной системы. Нужна функция? Описываете словами. Получаете варианты. Одобряете. Агент идет и делает. Та самая веб-панель родилась именно так — мне было лень закидывать черновики через консоль, я сказал об этом агенту, он предложил варианты, через сорок минут панель работала.

Отдельный сюжет — что у меня там пара агентов. Claude Code на модели Opus 4.7 люблю за способность писать понятно, почти как живой коллега-наставник. Codex на GPT-5.5 — это скорость и качественно реализованный код. Они часто работают в паре: один пишет, второй проверяет.

Честно, не все гладко. Агенты периодически идут не туда, и приходится откатывать изменения через git (система контроля версий, хранит историю правок и позволяет вернуться назад). Один раз Codex решил оптимизировать конфиг и положил мне веб-сервер на двадцать минут. Поэтому root-доступ — это всегда компромисс между удобством и риском: бэкапы, версионирование, ограничения прав — без этого жить нельзя.

Если интересна техническая сторона — какой VPS брать, какие настройки делать на старте, как организовать совместную работу двух агентов — я расписал все это в отдельном лонгриде на Бусти. В короткий пост это просто не влезает.

Да и в целом приглашаю подписаться, у меня в подписке пачка полезных текстов от промптинга до работы с ИИ-агентами.

– Javelin Throw — SRBase, CPU only (старт сегодня). Пять однодневных «бросков», засчитывается третий по величине результат — стратегия важнее, чем выложиться в один день. Бросок 1: 8–9 мая, бросок 2: 9–10 мая, остальные три объявят по ходу.

Sprint и City Run пока не объявлены — стандартный формат Pentathlon, проекты сообщают за 3 дня до старта дисциплины.

Как влиться сейчас.

Завести аккаунт на milkyway.cs.rpi.edu и primegrid.com (для Javelin — на srbase.my-firewall.org), прикрепиться к любой зарегистрированной команде. На PrimeGrid отдельно поставить галку SR5 Sieve в настройках проекта, иначе подпроект не приедет. BOINC-клиент за тебя поставит и настроит ИИ-агент с доступом к терминалу — Claude Code, Codex, Cursor.

Расписание и зачёт: https://www.seti-germany.de/boinc_pentathlon/

Автор: Сергей

https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/

https://vk.com/home

Проблем всплыло много. Иногда после одной правки ломалось что-то рядом. След за птицей выглядел красиво, но игра начала лагать. Иконка нормально смотрелась квадратной, но в круглой версии обрезалась. Луна при восходе сначала светила слабо, потом резко включала ореол. Нижние колонны пару раз становились полупрозрачными, и я уже почти начал воспринимать это как личное оскорбление.

Но самое интересное, что все это реально постепенно допиливалось. Не “ИИ сделал идеальную игру с первого промпта”, такого не было. Скорее процесс был похож на обычную разработку: баги, правки, сборки, тесты, новые баги, снова правки. Только вместо того чтобы самому копаться в коде, я объяснял, что хочу получить в результате обычным языком.

В итоге игра добралась до нормального состояния: с меню, магазином скинов, монетками, сменой дня и ночи, дождем, грозой, звуками, вибрацией, фоторежимом и сборкой под Android.

После этого я подготовил файлы и выложил игру в RuStore.

Для меня это был очень странный опыт. Раньше “сделать мобильную игру” означало либо уметь программировать, либо искать разработчика. А тут оказалось, что можно быть человеком с идеей, телефоном для тестов и большим запасом придирок.

Не знаю, заменит ли это нормальную разработку. Скорее нет. Но как инструмент для человека, который хочет собрать свою маленькую игру и готов много тестировать, спорить с результатом и докручивать детали, это уже работает. Причем иногда пугающе хорошо.

Ссылка на мою игру в Rustore: https://www.rustore.ru/catalog/app/com.codex.skytemple

Скриншоты из игры:

Короче, у OpenAI есть штука под названием Codex — это такой ИИ-помощник для программистов, который живёт прямо в терминале и пишет код. До недавнего времени работало это как обычный чат: ты говоришь — он отвечает. Ты пишешь задачу — он пишет код. Шаг туда, шаг сюда.

А 30 апреля они выкатили обновление, в котором появилась команда /goal. И это уже не чат. Это режим, когда ты говоришь агенту цель — и он работает над ней сам. Часами. Без твоего участия. Пишет код, тестирует, видит ошибки, переделывает, снова тестирует. И так пока не достигнет цели или не упрётся в лимит токенов.

Я неделю с этим прожил. Расскажу, что получилось.

Сначала прикольная история из твиттера

Парень с ником @NicolasZu запустил /goal для своей игры (зомби, башенки, обычное дело). Цель: повысить производительность игры. Запуск — один час на самой умной модели OpenAI (GPT-5.5 в режиме xhigh).

Через час агент вернулся с результатом: +25% fps. То есть игра стала работать быстрее на четверть. Что он сделал за этот час: оптимизировал движение зомби, кэшировал данные WASM, переиспользовал объекты для боевой механики башен, добавил быстрые helper-функции. Всё это автоматически. Без программиста.

Звучит магически.

А теперь грабля

Главная проблема /goal — не качество кода. Не зацикливания. И даже не то, что он там фигню напишет.

Главная проблема — траты токенов абсолютно непредсказуемы.

Не «много» — а именно непредсказуемо. Одна и та же задача, поставленная одинаково, может стоить 80 000 токенов в одном случае и 400 000 в другом. В пять раз больше! Без видимой причины. Иногда агент быстро находит решение и закрывает цель за два цикла. Иногда уходит в спираль — пишет, проверяет, переписывает, снова проверяет, снова не нравится — и сжигает в пять раз больше денег.

И ты не знаешь заранее, какой будет цена.

Это бесит, потому что нельзя планировать бюджет. У тебя есть 5-часовой план в подписке OpenAI — а сколько /goal-сессий туда поместится? Может три. Может одна. Никаких гарантий.

Засада, про которую мало кто пишет

Когда упираешься в лимит токенов — /goal не падает. Агент продолжает что-то генерить. Но при этом инструменты, которым нужен отдельный «токен на разрешение» (типа поиска по документации или работы с базой), — молча перестают работать.

То есть сессия выглядит живой. Агент пишет. На экране всё нормально. А на самом деле он работает наполовину обезоруженный.

Я в первый раз поймал это так: запустил на ночь, утром пришёл — красивый коммит на GitHub, всё зелёное. Полез проверить — миграции базы не выполнены. Тесты прошли только потому, что не было настоящих изменений в схеме. Час смотрел, в чём дело. Оказалось — упёрся в лимит ещё в три ночи, остаток сессии был мертвый.

Команда /side — для расшифровки англицизмов

Тут вообще смешная штука. У них есть вторая новая команда — /side. Открываешь её — у тебя появляется дополнительный мини-чат, где можно что-то спросить, не сбивая основную задачу. Удобно.

Я думал, буду использовать её для уточнений по плану. И использую. Но чаще всего открываю /side чтобы расшифровать, что мне сказал GPT-5.5.

Эта модель использует столько английских технических слов в одном предложении, что иногда я просто не понимаю, о чём речь. Слова вроде «coalesce», «obviation», «debouncing», «invariant» — в одном абзаце. Часть очевидна, часть нет. Открываю /side, спрашиваю: «расскажи это простыми словами на русском, что значит вот это». Получаю короткий ответ. Закрываю. Возвращаюсь к работе.

Не думал, что новейшая фича OpenAI будет работать у меня переводчиком с английского технического на русский технический. Но вот.

Кто в команде взялся первым — внезапно

Я думал, /goal подхватят первыми те, кто пишет код. Производительность, рефакторинг, миграции — классика. Не подхватили. Попробовали — не пошло.

А первыми реально взялись исследователи. Те, кто работает над сбором информации и данных для проектов. Им /goal зашёл сильнее всего, потому что у них всё совпало: есть конкретная цель (улучшить точность какой-то метрики), есть число, которое можно измерить, и чёткий контекст. Все три условия, которые /goal любит.

Программисты пока больше тестируют. Активно не используют. Не прижилось.

Когда это вообще нельзя запускать

• На проде. Агент может коммитить, мержить, рестартить. Один неудачный цикл — и у тебя 47 коммитов с бессмыслицей.

• Без чёткой цели. Если попросить «сделай код лучше» — агент уйдёт в бесконечный цикл переписываний и сожжёт деньги.

• Без присмотра. Совсем без присмотра — нельзя. Возвращаться раз в 15-20 минут, проверять, на что уходят токены, быть готовым нажать /goal pause.

Главное

Раньше Codex был чат-ботом, который пишет код по реплике. Теперь это штука, которая сама часами что-то делает с твоим репозиторием. Иногда отдаёт +25% fps за час, как у того парня с зомби. Иногда сжигает в пять раз больше токенов и ничего внятного не приносит.

Расплата за автономность — ты не знаешь, сколько это будет стоить. И не до конца понимаешь, что именно агент сейчас творит у тебя в проекте.

Попробовать всё равно стоит. Когда эта штука перестанет быть экспериментальной (а пока она включается отдельной настройкой) — не хочется учиться на ходу.

Если интересны такие штуки про AI-агентов, фейлы и победы из реальной работы — у меня канал в Телеграме @maslennikovigor. Там же выкладываю разборы граблей, которыми не хочется делиться публично.

Полная техническая версия с разбором архитектуры /goal, описанием её активации и других новых команд — на Хабре.

Сейчас много работаю с GPT-5.5 и настало время поделиться опытом. Плюс OpenAI выкатила гайд по промптингу модели – он больше заточен под API, но базовую вещь из него полезно знать всем.

Но сначала о самой модели. Я любил предыдущие GPT-5 за умение круто рассуждать (в том числе – критиковать) и глубоко искать в сети. Но два минуса, из-за которых я почти перестал пользоваться моделью – корявый стиль текстов и скорость, когда даже на простой вопрос модель могла отвечать до нескольких минут. В GPT-5.5 исправили обе проблемы.

По стилю это первая GPT, которой я доверил написание новостей. Она пишет интересные художественные тексты, способна помочь с заголовками, объяснить сложную тему и просто поболтать. Gemini 3.1 Pro и Opus 4.7 по стилю все еще чуть впереди – но GPT-5.5 в ответах реже галлюцинирует и преувеличивает.

Увы, до конца не починили проблему, когда в разговорах на сложные темы (наука, медицина, IT) GPT-5.5 сыпет профессиональными терминами и непереведенными словами. Помогает добавить в “Персонализация > пользовательские инструкции” следующее:

Пиши понятным русским языком без англицизмов и не переведенных слов за исключением ситуаций, где английский устоявшийся. Сложные темы старайся объяснять так, чтобы они хотя бы базово были понятны неспециалисту.

Дальше скорость. Я сравнивал в навороченном поиске: где GPT-5.4 возилась 7-8 минут, GPT-5.5 справлялась максимум за 2-3. Плюс модель лучше определяет сложность запросов – я почти не сталкивался со случаями, когда на ерунду GPT-5.5 отвечала бы по 1-2 минуты.

В свое время с проблемами скорости OpenAI боролась добавив ручной выбор глубины рассуждений. Сейчас эта опция выглядит ненужной: на подписке ChatGPT Pro я использую максимальную настройку Heavy (“Глубокое”) – простые задачи вроде “проверь стиль русского языка” модель решает за 5-10 секунд, сложные за 2-3 минуты. На подписке ChatGPT Plus ставьте Extended (Расширенное) – получите максимальное качество при хорошей скорости.

Теперь про промптинг GPT-5.5. Главный совет OpenAI – не тащить в новые модели старые многоэтажные промпты, где расписан каждый шаг, а стараться дать ей свободу самой выбирать, как работать.

Причина – мы вступили в эру агентских ИИ, когда модели прокачивают максимально следовать инструкциям. Для агентов это хорошо, но если обычный промпт перегрузить лишними инструкциями, то модель просто будет до упора им следовать и сделает дрянь.

Расскажу на примере опыта с Claude Opus, который развивается тем же маршрутом. Я в свое время заморочился и сделал для него скилл написания новостей, куда вложил весь свой опыт: какие структуры и приемы в заголовках работают, какую структуру дать основному тексту, какой объем, стиль, как делать фактчек и пр. Но правила нужны для того, чтобы их нарушать – и тот же Opus 4.5 при просьбе легко выходил за рамки.

С Opus 4.6 все стало хуже, а с Opus 4.7 началась вообще катастрофа. Просишь в этот раз сделать совсем простой заголовок или написать на абзац больше лимита – и модель закатывает натуральную истерику с аргументом “ведь в твоем же правиле сказано другое!”.

Куда лучше Opus 4.7 и GPT-5.5 работают по шаблону промпта, следующему из гайда OpenAI:

– описание задачи

– нужный модели контекст

– ожидаемый результат

– инструкции и ограничения, которые реально важны

У всех нас разные задачи, поэтому дам общий совет: сначала постарайтесь написать максимально простой промпт под свою задачу. Протестируйте модель на нем, если она что-то делает не так – просто попросите в диалоге исправить, а в следующий раз уже добавьте эту инструкцию в промпт. Несколько дней такой работы – и вы интуитивно начнете понимать, какая нужна глубина постановки задачи в каждом случае.

На "Бусти" я делюсь личным опытом использования нейросетей. В том числе у меня есть серия текстов по правильном промптингу, которая поможет в работе с GPT-5.5 и другими современными моделями.

Самое время подписаться!

Это преамбула, а вот сама фабула в том, что хочу рассказать, как я начал свое знакомство с ИИ. Может кому будет полезно, кто еще не пользует, а спецы по ИИ скажут, что я лох педальный, поржут и поставят клоунов. Важный, как я считаю, дисклеймер: мне 35,5 годиков и я успел достаточно самостоятельно поработать (даже пару раз факс юзал). Т.е. сам вел тонны деловой переписки, составлял отчеты и прочее. И универ окончил без всяких ваших LLM. Т.е. Я именно использую ИИ как инструмент, ассистента, а нетупо все что он делает принимаю на слепую веру, он мне именно помогает.

Как, наверное, и многие познакомился с ИИ, когда вышла публичная версия GPT, доступная через ТГ. Ну зашел, спросил пару максимально всратых вопросов, немного офигел, но как его использовать я тогда даже придумать не мог. Через пару лет бывший коллега пригласил в качестве партнера в стартап. Я согласился т.к. знал о чем он и пару раз ему помогал с конкретными задачами. Стали писать партнерское соглашение. Тогда вроде яндкес чата то ли еще не было, то ли я не нашел. Как-то в яндексе писал текст, а он просто предлагал его улучшить и поправить. Очень пригодилось, он причесал текст, убрал логические ошибки и прочее. Это был первый реальный кейс использования. Далее мне подарили Алису. Стал подключаться к эко системе яндекса. Знаю сейчас Яндекс хаят, и по большей части с критикой согласен. Тут не суть. Я узнал о LLM от яндекса, даже купил про версию за целых сто рублей) Типичное использование сводилось к тому, что я, к примеру готовил письмо кому-то, а нейронка проверяла его на логику и вменяемость, давала рекомендации по улучшению. Либо я писал ей контекст для переговоров, какая диспозиция, чего хотим мы, чего предположительно хочет другая сторона. Она выдавала план на переговоры.  И результат поражал на самом деле. Примерно выглядело так: 20% было откровенного бреда, 60% дельных и правильных вещей, которые я бы и сам написал, но на это ушло бы значительно больше времени, а самое интересное это оставшиеся 20%- тут я офигевал ибо понимал, что сам бы я не догадался до этого. Далее перехожу на дипсик, т.к. он работает без проблем в РФ и будет по смекалистей яндекса. Качество работы улучшилось, сложно объяснить словами, но решения, которые дипсик предлагал были горазда лучше. Т.е. к примеру вопросы "Мне надо помыть машину. Мойка в 100 метрах от дома. Стоит ли мне пойти пешком или поехать на машине"? Яндекс тупит, а дипсик дает правильный ответ.

А вот о чем уже давно слышал и хотел себе это ИИ агент, но не углублялся в тему, так как слышал об ограничениях для нашей страны. Но буквально на прошлой неделе был на профильном для себя вебинаре, и там факультативно показали агента Codex от Open AI. Я понял, что мне это прям то что я давно хотел, чего бы мне это не стоило. Пришлось немного заморочиться. Первый этап, это пройти регистрацию в самом Open AI. Тут нужно состоять в хорошем клубе веселых и находчивых, а также иметь доступ к зарубежной симке с вотсапом. Если у вас нету тети, то решается либо через друзей у кого есть, либо через посредников. Если прошли регу, то качаете на комп агента и можете юзать. Там есть бесплатные лимиты. Теперь о том, что же от такого для меня делает:

1. Подключил его к CRM. Он сам уже там ставит задачи и отмечет их выполнение.

2. Делает анализ ТГ чатов и каналов, и дает аналитику, советы и прочее именно по смыслу там написанного.

3. Делает финансовую аналитику. Пока через загрузку ексель отчета, например P&L, может делать выводы, может планировать, давать рекомендации и прогнозы. И может выдать сразу ввиде красивого отчета-презентации с графиками и прочим в формате HTML или Power point. Через апи к системе учета смогу его подключать чуть позже, тогда он уже на уровне бекенда будет там работать.

4. Может работать с графикой не критично сильно уступая специально обученным маркетологам. Т.е., конечно, уступает, но для маленького стартапа или личных целей подходит.

5. В целом к любому сервису, где есть апи может подключится и там работать. А где нет, может через костыли с помощью браузера что-то делать.

6. Если ему нужны какие-то проги для работы, он сам об этом скажет и поставит, если ты разрешишь, конечно.

Вот, просто надо было выговориться т.к. пока под сильным впечатлением) Морали и вывода нет.

P.S. Ничего не рекламирую и не продвигаю, ни какие сервисы и прочее. Ни к чему не призываю. Просто делюсь мыслями.

Похоже, OpenAI решила окончательно добить старое представление о том, что Codex — это просто помощник, который дописывает код. Новое обновление переводит его в совсем другую лигу: теперь это не только инструмент для генерации функций и правок, а полноценный агент, который может работать с интерфейсом компьютера, помнить контекст, использовать внешние инструменты и брать на себя длинные многошаговые задачи. По сути, Codex постепенно превращают в цифрового напарника для разработчика, а не в “умный автокомплит”.

OpenAI прямо пишет, что Codex теперь умеет работать за компьютером рядом с пользователем, взаимодействовать с приложениями, генерировать изображения, запоминать предпочтения, учитывать прошлые действия и продолжать длительную работу со временем. Плюс сам Codex app получил более глубокую поддержку сценариев, которые действительно нужны в реальной разработке: просмотр PR, работа с несколькими файлами и терминалами, подключение к удалённым devbox по SSH и встроенный браузер для более удобной работы с фронтендом. Обновление анонсировали 16 апреля 2026 года, и OpenAI отдельно подчёркивает, что Codex уже используют более 3 миллионов разработчиков в неделю.

ЧТО ИМЕННО ИЗМЕНИЛОСЬ

Самое заметное нововведение — управление компьютером. Codex теперь может видеть экран, кликать, печатать и работать своим курсором внутри macOS-приложений. Это особенно важно там, где никакого удобного API просто нет: тестирование интерфейсов, проверка GUI-багов, работа с симуляторами и нативными приложениями. То есть раньше нейросеть была полезна в коде, а теперь начинает заходить туда, где у разработчиков обычно начинается самое раздражающее: ручная рутина. Но есть важный нюанс — на старте функция computer use недоступна в странах ЕЭЗ, Великобритании и Швейцарии.

Вторая большая вещь — параллельная работа нескольких агентов. OpenAI уже раньше двигалась в эту сторону, но теперь это подаётся как один из ключевых сценариев: можно запускать несколько потоков работы одновременно, переключаться между ними по проектам и не терять контекст. Проще говоря, пока один агент разбирает баг, второй может идти по PR-комментариям, а третий — возиться с отдельной веткой. Для разработки это уже не “прикольная фишка”, а вполне понятная экономия времени.

Отдельно усилили интеграции. OpenAI сообщает о запуске более 90 дополнительных плагинов, которые объединяют навыки, app-интеграции и MCP-серверы. Среди примеров, которые прямо названы, — Atlassian Rovo для работы с JIRA, CircleCI, CodeRabbit, GitLab Issues, Microsoft Suite, Neon by Databricks, Remotion, Render и Superpowers. И вот это уже выглядит как движение не к “очередному ИИ для программистов”, а к единому окну, через которое можно держать под рукой заметную часть рабочего процесса.

ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО ДАЖЕ ДЛЯ ТЕХ, КТО НЕ ПИШЕТ КОД КАЖДЫЙ ДЕНЬ

Самое интересное в этом обновлении даже не в том, что Codex стал “умнее”. Главное — он стал ближе к реальной работе. OpenAI добавила автоматизации, возможность переиспользовать существующие треды, а также превью памяти: Codex может помнить полезный контекст из прошлого опыта, включая предпочтения, исправления и данные, которые раньше приходилось заново вбивать вручную. Более того, система умеет сама предлагать, с чего начать день: например, подтянуть контекст из Slack, Notion, кодовой базы и открытых комментариев в Google Docs, а потом выдать приоритетный список действий. Вот тут уже начинает пахнуть не просто кодингом, а цифровым project assistant с инженерным уклоном.

Ещё один важный шаг — встроенный браузер. Внутри Codex app теперь можно открывать локальные или публичные страницы без авторизации, оставлять комментарии прямо на рендере страницы и просить агента исправить конкретные места. Для фронтенд-разработки это очень сильная вещь, потому что вместо длинных объяснений в духе “кнопка справа выглядит криво, а блок снизу надо поднять на 8 пикселей” можно буквально показать пальцем. В мире интерфейсов это иногда ценнее десяти промптов подряд.

КУДА ВСЁ ЭТО ДВИЖЕТСЯ

Если смотреть на обновление трезво, OpenAI сейчас строит не просто инструмент для написания кода, а среду, где один человек может координировать сразу несколько ИИ-исполнителей. То есть рынок постепенно сдвигается от формата “спросил — получил ответ” к формату “поставил задачу — проконтролировал результат”. И это уже меняет саму роль разработчика: меньше ручной возни, больше постановки задач, проверки, выбора решений и управления потоком работы.

При этом не стоит впадать в эйфорию. Да, выглядит мощно. Но всё это потребует нормального контроля, потому что чем автономнее агент, тем дороже становятся его ошибки. Иными словами: Codex уже не просто “помогает писать код”, а начинает претендовать на место младшего инженера, который работает быстро, не спит и не жалуется, но всё ещё нуждается в вменяемом человеке сверху. Тут без иллюзий.

ГДЕ ЭТО МОЖНО ПОПРОБОВАТЬ УЖЕ СЕЙЧАС

Если хочется в целом протестировать возможности ChatGPT без лишней возни с отдельными сервисами, можно воспользоваться Telegram-ботом @ChatGPTPoRusskiBot. Для многих это банально удобнее: открыл чат, задал вопрос, получил ответ, без переключения между кучей вкладок.

Причём это особенно удобно в повседневных сценариях, когда нужно быстро накидать текст, придумать идею, сократить материал, переписать заголовок или просто что-то уточнить на лету. В таком формате ChatGPT через @ChatGPTPoRusskiBot воспринимается не как “большая технология из новостей”, а как нормальный рабочий инструмент под рукой.

И ещё один момент: теперь ChatGPT есть и в MAX — @id250102442943_2_bot. Так что вариантов, где его запускать и использовать в обычной жизни, становится больше. А это, если честно, и есть главный тренд последних месяцев: нейросети перестают быть чем-то отдельным и постепенно встраиваются в те площадки, где люди и так сидят каждый день.

ИТОГ

Обновлённый Codex — это уже не история про “ИИ пишет код вместо человека”. Это история про то, как OpenAI собирает вокруг разработчика целую рабочую систему: с управлением компьютером, параллельными агентами, памятью, автоматизациями, браузером и интеграциями с привычными сервисами. И если раньше такие инструменты выглядели как интересный эксперимент, то сейчас они всё больше напоминают новую норму.

На практике это означает простую вещь: скоро ценность будет не только в том, кто умеет писать код руками, но и в том, кто умеет правильно ставить задачи ИИ, проверять результат и собирать из этого реальную скорость. А дальше всё по классике: либо ты используешь такие инструменты, либо однажды понимаешь, что рядом уже бегают три агента, а ты всё ещё героически правишь один CSS-класс вручную.