1С+web+mobile+etc

В AmberMarket - всё, что нужно разработчику и не только Если вы устали искать, где нормально оплатить AI-сервисы, оформить подписку или пополнить нужный аккаунт - всё уже собрано в одном месте. Для разработки и работы: - ChatGPT, Claude PRO / MAX, Grok - Cursor PRO для AI-разработки - Vast.ai для аренды GPU и ML-задач Для коммуникации и продуктивности: - Telegram Premium, Discord Nitro, Zoom Pro Для повседневного использования: - Spotify, YouTube Premium Игры и пополнение: - Steam, PS, Xbox, Roblox - App Store и подарочные карты Быстрая выдача, удобный каталог и покупка прямо в Telegram - без лишних шагов и поиска продавцов. Оплата: TON, USDT, AMBER, СБП. Заходите и выбирайте нужное 👇 https://t.me/AmberMarket_official_bot

Hermes Agent Desktop: полная настройка и реальные кейсы использования Грег Айзенберг выпустил подробный гайд по Hermes Desktop и агентам Hermes. За 43 минуты вы узнаете про сессии, профили, артефакты, способы экономии на использовании модели и реальные кейсы по заработку и запуску стартапов с помощью Hermes-агентов. Если уже сидите на Hermes, найдёте пару полезных фишек. Если ещё не запускали, это, наверное, лучший входной ролик. Алекс Финн вообще считает, что Hermes уже обошёл OpenClaw.

Вчера выступал на DataFest с докладом «Что такое harness и Ralph Loop» - за 23 минуты рассказал, что это за новый тип агентов, как они устроены и какие с ними можно делать прикольные вещи. Запись уже на YouTube Важный дисклеймер про сам термин Слово harness🐴 пока не устоялось. Формально им можно назвать любого AI-агента, само слово переводится как "упряжка" для LLM (то есть любая обвязка вокруг модели, которая помогает ей выполнять работу) Но по факту в индустрии последние полгода харнесом всё чаще называют именно консольных универсальных агентов (и продукты на их основе), которые работают с файлами и bash - Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenClaw, Hermes и десятки других. У таких агентов всегда есть четыре базовых тула (read/search/edit/bash), а вводные инструкции даются через AGENTS.md В докладе Рассказываю о том, что такое harness, какие виды харнесов бывают, как мы выбирали opensource для Сбера и почему в процессе выбора нам пришлось создать свой OSS бенчмарк для их быстрой оценки. В процессе создания мы пришли к тому, что запустили процесс эволюционного улучшения агента по мотивам AutoResearch Карпатого. Во второй части доклада рассказываю о том, что такое Ralph Loop - харнес внутри бесконечного цикла. Какие задачи этот агент может решать, как долго может работать, пока не схлопнется, и как можно решать эту проблему с помощью моих экспериментов с Anima - 1:32 - эволюция агентов: чистые LLM -> ReAct -> цепочки -> scaffolding -> harness -> каким будет следующий шаг? - 5:45 - анатомия современного harness'а: 4 базовых тула, runtime loop, управление контекстом, режимы human-in-the-loop vs human-on-the-loop - 11:07 - как мы в Сбере выбирали harness под GigaChat и почему остановились на DeepAgent от LangChain - 15:29 - свой open-source бенчмарк для harness'ов + автоулучшение через autoagents "по Карпатому" - оставил эволюцию на выходные и получил +22,5 процентных пункта качества - 18:52 - Ralph Loop: засовываем harness в bash-цикл, чтобы он мог работать днями над одной задачей - 21:04 - backpressure и Meta-Loop как защита от схлапывания - 22:11 - Anima SDK как средство борьбы со схлапыванием - что получилось, когда я запустил агента в Meta-Loop'е с задачей "стань разумным существом" и оставил на 5 дней (писал недавно в канале) Основные проекты из доклада: - презентация в PDF - deepagents - deepagents-gigachat - наш бенчмарк для харнесов - Anima SDK - набор скриптов для запуска харнесов в режиме meta-loop

⚙️ Меня немного запарило, что все кодинг агенты не умеют из коробки делать актуальных на сегодня агентов, потому что внутри – модели еще не обучены всем современным агентским трюкам – поэтому я прошелся по исходникам Codex, Claude Code и других популярных уроков по созданию агентов, работу с кешами, авто-сжатием контекста и тп, и собрал скилл agents-best-practices который чинит эту проблему – причем, там отдельно прописано, что эти знания для всех видов агентов, не только для кодинга: Там нет кода, есть текстовые справочники на темы – мне помогло:

Архитектура агентного harness Как устроить runtime вокруг модели: контекст, инструменты, permissions, память, наблюдаемость и остановочные условия. Agentic loop Базовый цикл: модель → tool call → валидация → permission check → выполнение → observation → следующий шаг или финальный ответ. System prompts и инструкции Как проектировать слои промптов: global, workspace, domain-specific, task-level и runtime reminders. Tools и permissions Как делать инструменты узкими, типизированными, безопасными, проверяемыми и разделёнными по risk class. Planning mode Как отделять планирование от исполнения: read-only exploration, план-артефакт, approval и потом мутации. Goal-like loop Как задавать долгоживущие цели с budget, checkpoints, validation criteria и stop condition. Это вместо Ralph Loop. Context, memory и auto-compaction Как управлять контекстом, делать retrieval, сохранять рабочее состояние и сжимать историю без потери критичных данных. Prompt caching и cost-aware context Как строить стабильные prompt-prefixes, deterministic tool ordering и cache-friendly agent runtime. Skills и progressive disclosure Как подключать reusable workflows: короткий skill index сначала, полные инструкции только при необходимости. MCP и external connectors Как подключать внешние системы через governed connectors: namespacing, auth, permissions, audit logs и least privilege. Security, approvals и sandboxing Prompt injection, secrets, approval flows, draft-vs-commit, sandbox для open-world tools. Observability и evals Как логировать agent runs, tool calls, approvals, compactions, failures и тестировать harness на реальные failure modes. Provider API patterns Практики для OpenAI, Anthropic и OpenAI-compatible API без привязки к одному провайдеру. Checklists и coverage audit Готовые списки для проверки: перед запуском, перед добавлением tools, перед подключением skills/connectors и перед продом.

AmberMarket - магазин цифровых товаров в Telegram: подарочные карты, подписки, пополнения и коды. Теперь подписки, подарочные карты и пополнения можно покупать прямо в Telegram — быстро, удобно и без лишних поисков. Цены — одни из самых низких на рынке, интерфейс простой, а оплатить можно удобным способом: AMBER, TON, USDT или СБП. Заходите и пробуйте 👇 https://t.me/AmberMarket_official_bot

🤖 Хочешь автономную фабрику ИИ-агентов, которая пишет код 24/7 без твоего участия в облаке? Вот профессиональный и оптимальный стек, который реально работает и равномерно грузит все твои подписки на Claude/Codex задачами из roadmap или автономной рутиной. Слой 1: VPS (DigitalOcean, 8 vCPU / 32 ГБ) Мускулы операции. Ubuntu 24.04, Docker, Postgres, git worktrees — каждому агенту своя ветка, свой dev-сервер, свой Chromium для Playwright. Не Basic-дроплет: на shared CPU билды Next.js душат друг друга. Слой 2: dotfiles + GNU stow Один bootstrap.sh из GitHub-репо превращает голую Ubuntu в боевую станцию за 15 минут. Stow раскладывает конфиги симлинками — никакой магии, всё видно через ls -la. Снёс дроплет → поднял новый → прогнал скрипт → ты дома. Слой 3: Claude Code + Codex (CLI) Нативный установщик (не npm), запуск под обычным юзером (никогда не root). Хуки Stop / Notification дёргают Telegram-бота — пуш в телефон, когда агент закончил или ждёт твоего «да». Слой 4: tmux Persistent-сессии, переживающие любые разрывы. Конвенция имён claude-<repo>-<branch> — tmux ls сразу читается как ростер бойцов. Слой 5: amux Веб-дашборд над tmux. Парсит ANSI-вывод, видит статус каждого агента (работает / ждёт / завис), self-healing watchdog ловит context overflow и сам перезапускает. Карточки сессий, peek-режим, kanban — всё в браузере. Слой 6: Tailscale Mesh-VPN поверх всего. SSH/mosh идут через приватную сеть, дашборд amux не торчит в публичный интернет, на телефоне — тот же URL что и на маке. Открываешь PWA в дороге, видишь, что фронтенд-агент завершил тикет — апрувишь мерж одним тапом. Workflow одного дня (а можно и на неделю поставить): ☕ утро — ставишь 5 задач в kanban amux с мака 🚇 день — Telegram пингует «нужен апрув на миграцию» → апрувишь с телефона 🍝 обед — peek в браузере, видишь прогресс 🌙 вечер — мердж готовых веток, остальные продолжают ночью На базе этого стека можно построить и автономные фабрики по mobile/web разработке, и фабрики контента и облачных ассистентов под операционные задачи. Уверен, что это будущий золотой стандарт для zero-human companies.

Силами сообщества значительно обновлёны базовые образы для 1С: https://github.com/firstBitMarksistskaya/onec-docker Обновлена используемая версия Ubuntu, практически с нуля переписана работа с s6 overlay, client-vnc наконец-то нормально расширяет образ client, а не перекачивает 1ску ещё раз; добавлена поддержка 8.5, фиксы работы под 8.3.27. В общем куууча всего. Огромное спасибо всем причастным: Дима, Егор, Антон, Андрей, Кузя (?) - я очень рад, что разработка образов стала чем-то, над чем работает сообщество грамотных специалистов. P.S. Не забудьте переехать на новый Docker Swarm Plugin от Андрея - он проверен и точно работает с новыми образами!

Вышла, коллеги, GPT 5.4 вчера, и десктопное приложение для Windows. В общем, она теперь умеет работать с любыми программами на компьютере пользователя. Записал вам видео, как она запускает 1С и пытается с ней работать - успешно. Для тестирования уже прекрасно :)

Интерактивная карта с 500 000+ телеграм-каналов Если интересно посмотреть на масштабы телеграм-каналов и найти что-нибудь новое — вот ссылка: https://tgpages.com/atlas/map/

Skillsmp — агрегатор скиллов для Claude Code и Codex CLI. 33к навыков с GitHub. Семантический поиск и фильтр по звёздам. Можно найти множество готовых инструкций для агентов: Tools, Development, Data & AI, DevOps и другие категории. Качаешь zip архив и кидаешь его в ~/.claude/skills/ и Claude Code сам понимает когда применить. Для Codex CLI тоже работает.

Прошло всего 3 дня с момента, как появился репозиторий Agent Skills, ознаменовавший переход Skills от Anthropic в OpenSource. Сейчас многие компании добавляют поддержку опубликованного Open Source формата. Это хорошо, так как после выхода Skills от Claude Code многие начали в спешке делать у себя "что-то своё". Теперь появилась унификация. Ранее схожий процесс уже проходил протокол MCP, получивший виток развития после публикации в Open Source. Поддержку Agent Skills уже добавили: 1. Cursor 2. Codex CLI 3. VS Code и Github Copilot (и там, и там используют GitHub Copilot, но анонсы разные) 4. Amp (изначально делали копию, которая должна быть совместима с Agent Skills) 5. Goose (что-то я подзабыл про него уже) Учитывая повсеместную поддержку Agent Skills, стоит ожидать в ближайшем будущем ещё больше полезных скиллов, которые упростят работу с AI-агентами. В первую очередь, вижу преимущество для не-технических пользователей. Предыдущие материалы про Skills: 1. Введение 2. Сборники Skills 3. Про скилл для создания скиллов 4. Skills VS MCP-tools 5. Хук для того, чтобы заставить Claude Code использовать скиллы