es
Feedback
DEKSDEN notes

DEKSDEN notes

Ir al canal en Telegram

Мои заметки на разные темы, уровень - "для продолжающих") Vibe Coding -> AI SWE, AI Coding Tools, Agents: Claude Code, Codex, news, links Чат (!!!): https://t.me/+B1fB3sZbaVthMDhi (с) 2025-2026, @deksden

Mostrar más
2 972
Suscriptores
+524 horas
+187 días
+12230 días
Archivo de publicaciones
Repost from N/a
https://t.me/deksden_notes/1027 Продолжение к вчерашнему посту про skill technical-premortem Я решил его строго проверить. Взял реальные планы (включая те, что уже были ранее без проблем реализованы), прогнал через разные версии скиллов (от 600 до 50 строк) на моделях Sol и Opus. ⚠️ В том числе сравнивал с моделями, которые делали проверки вообще без skill. Привлёк независимых судей-верификаторов Sol и Fable. Сравнил количество подтверждённых находок, мусор, вердикты и затраты токенов. Главный вывод: скилл не делает модели умнее – они и так всё умеют. Никакой когнитивной активации с помощью premortem техники не происходит, никаких дополнительных возможностей модель не получает. Но skill всё равно работет, он убирает панические блокировки, режет мусор и дисциплинирует формулировки. Краткий разбор в 4-х постах + сам skill + сравнение и различие в поведении Sol vs Opus/Fable https://t.me/cinicai/116 https://t.me/cinicai/117 https://t.me/cinicai/118 https://t.me/cinicai/119 #opensource

Repost from bishx devlog
Пару недель назад я делал пост о том, что не всегда оптимально использовать сложные пайплайны для работы с нейросетями Недавно была задача взять одну систему за основу и усовершенствовать её – кое-что выпилить, кое-что допилить, что-то оставить Был выбор: 1. Использовать сложный пайплайн (публичный вариант) с трехчасовым планированием, 20+ часами исполнением плана, декомпозицией задач в YouTrack и ветками в системе контроля версий. Жесть, в общем 2. Использовать обычный чатик с ручными итерациями "перепиши и проверь" 3. Взять что-то между п.1 и п.2: адаптивный полуавтономный пайплайн под среднебытовую задачу с приоритизацией общения в чатике По сложному названию и ссылке на гит можно догадаться, что я выбрал третий вариант. Мои два промпта кодексу звучали так: 1. "$bx-dev" 2. "/goal возьми из репы Х все python исходники. Перепиши весь проект на go в более сопровождаемый вид. В каждой итерации используй нужные скиллы из skill-library. Следуй протоколу $bx-dev. Критерий завершения – система полностью перенесена на go и проверена на отсутствие потерь бизнес-логики при миграции" Отличный промпт? Да! Сейчас разберём Написав $bx-dev, мы задали рабочий контур: исследование перед изменениями, реализация, проверки, ревью и DDD классификация там, где она действительно нужна А написав "/goal ..." – мы зафиксировали задачу, критерий завершения и требования к процессу. Агенту сложнее закончить раньше времени: при попытке остановиться его возвращает к цели, проверкам и требованиям из $bx-dev и напоминанию использовать skill-library (буст +16 п.п. к эффективности) Получается, что у нейронки нет нормального выхода из цикла, пока она не сверится с критерием завершения: полностью перенести систему и не потерять бизнес-логику. При каждой попытке останова её пинают и говорят следовать промпту из /goal, который отлично напоминает про задачу и требования к её исполнению Отправили всё в кодекс и ушли заниматься своими делами, – спустя 8 часов имеем ваншотом полностью перенесенный проект на другой яп. Запустили, проверили – есть пара мелких недочетов, но фиксятся они за 5-10 минут Суть в том, что $bx-dev сам по себе вполне автономен и хорошо справляется с большинством задач. А в связке с /goal мы это дополнительно усилили, исключив потерю контекста с течением времени Теперь самое интересное... Я решил в паблик выложить свой bx-dev skill и встроенную skill-library с механизмом ленивой загрузки 105 скиллов, которые использую в повседневных задачах В репе описал, как устроен скилл и как с ним работать в разных сценариях Скилл самодостаточен и готов к работе из коробки, нужны лишь утилиты gh (для git репы проекта) и jq (для записи состояний) ☁️ Исходный код: GitHub #opensource

Opus 5 Да, вот так вот - в пятницу вечером!) Совсем на гиков рассчитывают что ли?! «Мадам, это к вам не относится, но, мальчи
Opus 5 Да, вот так вот - в пятницу вечером!) Совсем на гиков рассчитывают что ли?! «Мадам, это к вам не относится, но, мальчик …» А вот модель как раз выглядит по бенчам бодро! Практически уровень Фубли за цену Опуса. Супер! Оч сильная агентность. Очевидно что модель тренировали как агента-оркестратора. Линейка так и выстраивается: фубля на оракула тянет, опус оркестрирует сварм соннетов, хайку на подхвате по мелким поручениям. Бенчи это конечно хорошо, но тут надо тестить. (Ц) фронтир двигается, господа! @deksden_notes

Repost from N/a
🙋 Практики пост Одно из лучших улучшений моих workflow - это добавление в них technical-premortem Далее можно ничего не читать, воткнуть к себе этот скилл и вызывать его на планировании. —- С осени 2025 года я разрабатывал такой подход, чтобы в solo тащить проекты, где я являюсь единственным фаундером и вообще единственным живым человеком. К апрелю 2026 у меня уже полностью сформировался ai-firendly подход к разработке проектов. Однако уже в мае я добавил в него technical-premortem skill. Чем он помогаети почему он так хорош? Если посмотреть на мой процесс работы верхнеуровнево, то ядро разработки состоит из двух крупных блоков/циклов: планирования и реализации. Внутри каждого есть этапы разработки и проверки.
Да, review планов выходят дешевле, чем review на реализации.
Да, review необходимо делать другой моделью, отличной от той, которая писала план.
Написали план -> кросс-ревью. Внесли изменения в проект/написали код -> кросс-ревью. Это если на пальцах. Но и у этого подхода есть проблемы. Мы знаем, что модель склонна защищать свои решения. При этом написанные современными моделями планы всегда выглядит убедительно. Кросс-ревью другой моделью снимает часть проблем, но не убирает главную порблему - модель делает слабую задачу в неправильной рамке. Слабая задача - проверь/оцени Неправильная рамка - а вдруг тут что-то не так Из трёх проблем: - кто проверяет, - что проверяет, - как проверяет, при использовании другой модели мы решили только первую. И тут на помощь приходит классика когнитивной психологии. Представь, что событие уже произошло и претерпело провал - это повышает способность как человека так и модели назвать причины негативного исхода и сбивает необоснованную уверенность в плане намного эффективнее, чем обычная проверка. Для агента это работает даже лучше, чем для людей, потому что меняется как сам тип задачи, так и рамка. Вместо "найди ошибки в плане", мы переводим модель в режим рассуждений, где план уже реализован и провалился. Мы требуем от модели объяснить, что сломалось, т.е. сгенерировать причинно-следственные объяснения по свершившемуся факту. А генерировать правдоподобные объяснения - это то, что современные модели делают лучше всего. Способность к коррекциям планов у моделей есть, но эту способность нужно активировать снаружи. technical-premortem skill и есть такой внешний активатор Что делает мой technical-premortem skill? Перед реализацией любого изменения агент принимает установку о том, что изменение уже смёржено, задеплоено и провалилось и работает в обратную сторону: 👁 восстанавливает blast radius: что меняется → что от этого зависит → что разделяется; 👁 прогоняет таксономию из 13 категорий сбоев — от необратимых миграций до отдельной обязательной категории «ошибка самого агента-исполнителя»; 👁 сортирует риски: 👁 выдаёт план отката, pre-flight чек-лист и вердикт Go / No-Go. Ключевое - смена роли. Модель больше не защищает план, а расследует уже случившуюся катастрофу. Туннельное зрение и слепые пятна убираются комбинацией другой модели, другой задачи и другой рамкой P.S. Не смотря на то, что у меня за месяц до внедрения этого skill были решены основные проблемы разработки на ии-агентах, этот skill дал значительный буст в скорости разработки. P.P.S. Skill написан и доработан с помощью codex и claude code на основе имеющейся в открытом доступе информации специально для технического премортем. Использую уже более 2-х месяцев. Можно брать и допиливать под себя. Представлена русскоязычная версия для лучшего восприятия, можно перевести на english и use it. P.P.P.S. Можно использовать в рамках одной модели, но лучше на более высоком effort level и в другой сессии с чистым контекстом. #skills #opensource

Repost from N/a
🙋 Практики пост Одно из лучших улучшений моих workflow - это добавление в них technical-premortem Далее можно ничего не читать, воткнуть к себе этот скилл и вызывать его на планировании. —- С осени 2025 года я разрабатывал такой подход, чтобы в solo тащить проекты, где я являюсь единственным фаундером и вообще единственным живым человеком. К апрелю 2026 у меня уже полностью сформировался ai-firendly подход к разработке проектов. Однако уже в мае я добавил в него technical-premortem skill. Чем он помогаети почему он так хорош? Если посмотреть на мой процесс работы верхнеуровнево, то ядро разработки состоит из двух крупных блоков/циклов: планирования и реализации. Внутри каждого есть этапы разработки и проверки.
Да, review планов выходят дешевле, чем review на реализации.
Да, review необходимо делать другой моделью, отличной от той, которая писала план.
Написали план -> кросс-ревью. Внесли изменения -> кросс-ревью. Это если на пальцах. Но и у этого подхода есть проблемы. Мы знаем, что модель склонна защищать свои решения. При этом написанные современными моделями планы всегда выглядит убедительно. Кросс-ревью другой моделью снимает часть проблем, но не убирает главную порблему - модель делает слабую задачу в неправильной рамке. Слабая задача - проверь/оцени Неправильная рамка - а вдруг тут что-то не так Из трёх проблем: - кто проверяет, - что проверяет, - как проверяет, при использовании другой модели мы решили только первую. И тут на помощь приходит классика когнитивной психологии. Представь, что событие уже произошло и претерпело провал - это повышает способность как человека так и модели назвать причины негативного исхода и сбивает необоснованную уверенность в плане намного эффективнее, чем обычная проверка. Для агента это работает даже лучше, чем для людей, потому что меняется как сам тип задачи, так и рамка. Вместо "найди ошибки в плане", мы переводим модель в режим рассуждений, где план уже реализован и провалился. Мы требуем от модели объяснить, что сломалось, т.е. сгенерировать причинно-следственные объяснения по свершившемуся факту. А генерировать правдоподобные объяснения - это то, что современные модели делают лучше всего. Способность к коррекциям планов у моделей есть, но эту способность нужно активировать снаружи. technical-premortem skill и есть такой внешний активатор Что делает мой technical-premortem skill? Перед реализацией любого изменения агент принимает установку о том, что изменение уже смёржено, задеплоено и провалилось и работает в обратную сторону: 👁 восстанавливает blast radius: что меняется → что от этого зависит → что разделяется; 👁 прогоняет таксономию из 13 категорий сбоев — от необратимых миграций до отдельной обязательной категории «ошибка самого агента-исполнителя»; 👁 сортирует риски: 👁 выдаёт план отката, pre-flight чек-лист и вердикт Go / No-Go. Ключевое - смена роли. Модель больше не защищает план, а расследует уже случившуюся катастрофу. Туннельное зрение и слепые пятна убираются комбинацией другой модели, другой задачи и другой рамкой P.S. Не смотря на то, что у меня за месяц до внедрения этого skill были решены основные проблемы разработки на ии-агентах, этот skill дал значительный буст в скорости разработки. P.P.S. Skill написан и доработан с помощью codex и claude code на основе имеющейся в открытом доступе информации специально для технического премортем. Использую уже более 2-х месяцев. Можно брать и допиливать под себя. Представлена русскоязычная версия для лучшего восприятия, можно перевести на english и use it. P.P.P.S. Можно использовать в рамках одной модели, но лучше на более высоком effort level и в другой сессии с чистым контекстом.

⚪️ Снижаем расход токенов в gpt поколения 5.6 Тут на реддите тред интересный 🔗 Тред: https://www.reddit.com/r/codex/comments
⚪️ Снижаем расход токенов в gpt поколения 5.6 Тут на реддите тред интересный 🔗 Тред: https://www.reddit.com/r/codex/comments/1v4vcnr/possible_gpt56_sol_usage_workaround_explicit_tool/ Суть: до поколения 5.6 модели звали тулы пачками. В 5.6 сменился подход, они сейчас используют Code Mode, но инструкции для этого не оптимизированы, получается медленно и менее экономно По ссылке инструкции дают более четкие указания. Вот текст:
In Code Mode, within each bounded stage, run independent, functions.exec-available tool calls concurrently in one functions.exec call. Use await Promise.allSettled([...]) when partial results are useful, and inspect every result; use await Promise.all([...]) only when any failure should abort the batch. Keep dependencies, waits/resumes, approvals, conflicting or interdependent mutations, and adaptive investigations where each result may change the next step sequential. Do not split otherwise batchable inspections across outer tool calls.

Я добавил в .codex/config.toml (и во все кастомные конфиги) в параметр developer_instructions ▶️ Делимся наблюдениями! Автор треда говорит об экономии в десятки процентов 👉 Грац за находку по праву принадлежит @wndr_lv, спасибо! @deksden_notes

При агентной разработке типичная ситуация: агент переходит к коду сразу, без спецификации и плана. План существует только в и
При агентной разработке типичная ситуация: агент переходит к коду сразу, без спецификации и плана. План существует только в истории чата, теряется между сессиями, контекст расходуется на промежуточные артефакты, а факт выполнения подтверждает сам исполнитель. В итоге результат сложно проверить и воспроизвести. Agent Lifecycle Kit — опенсорсный плагин, который выстраивает работу агента по полному циклу: запрос → спецификация → независимый аудит плана → заморозка → исполнение → аудит каждой задачи → доказательство готовности. Что входит (5 skills): agent-first-planning — превращает запрос в agent-ready план с ownership, бюджетом и контрактом на evidence. audit-agent-plan — независимая проверка плана до заморозки, без самоодобрения. agent-plan-to-workers — компилирует замороженный план в детерминированные task-пакеты. audit-plan-implementation — аудит реализации относительно плана: ownership, evidence, acceptance. agent-workflow-orchestrator — ведёт весь lifecycle и хранит состояние в durable-файлах, а не в чате. Архитектурные решения: Состояние ≠ чат. Authority хранится в run.state.json, переживает рестарт и смену сессии. Freeze-gate. Реализация стартует только от хеш-проверенного замороженного плана. Fail-closed. Если контекст не помещается или receipt FAIL — агент возвращает ошибку, а не обрезает промпт молча. Host-neutral. Один и тот же workflow работает в Codex, Claude Code, Cursor, Hermes и OpenCode. Контроль контекста. Профили вплоть до 4k-strict — переполнение обрабатывается явно. Кому полезен: командам и соло-разработчикам, которым важен воспроизводимый и проверяемый результат агентной разработки. Ссылка: https://github.com/avksp/agent-lifecycle-kit Лицензия Apache 2.0, установка занимает около минуты. Обратная связь и звёзды в issues — приветствуются. #AIагенты #agentic #ClaudeCode #Codex #Cursor #OpenCode #Hermes #LLM #agentlifecycle #опенсорс #разработка #opensource

⚪️ Новости Codex Тут новый релиз codex app: • раскатывают новый голосовой режим, но мне пока нигде не раскатали; есть подозрение что нужен релиз .723, но у меня пока .721 • проекты теперь могут содержать другие папки - просто используйте в меню проекта Edit, и в появившемся диалоговом окне добавьте папки Sama напомнает что в июле нам был обещан 5.6 sol со скоростью 750 tps на церебрах. Это будет любопытно посмотреть!

⚪️ Тоннельное зрение моделей У нас тут гостевой пост про скилл и эмоции - вот он, предыдущий: https://t.me/deksden_notes/1021 Поему отсылка к эмоциям работает? Думаю из-за эффекта, который я окрестил для себя "тоннельное зрение" Модель решает задачу и думает в каждый момент времени собирая для текущего токена самые вероятные токены ответа. И так - для каждого. Это означает что у нее каждый раз происходит фокусировка на темах, связанных именно с этим токеном ответа. Модели склонны быть очень непосредственными. Скалаи тут - значит тут. И они регулярно "забывают" в рамках какой "большой" задачи работают. Это отличается от человека - он не формирует новый контекст с каждым запросом. Для него контексты хоть и меняются, но это непрерывный процесс. Я наверное сумбурно обхясняю, но суть дае не в этом, а в последствиях ▶️ Модель реально может упускать ради чего она что то делает. Зачем именно этот тест нужен, как он связан с общей задачей, какую цель вообще тестирование этого блока преследует. В итоге у нас бывают тесты, которые плохо тестируют. Бывают модули кода котоыре содержат все что только возможно, кроме сути логики, ради чего этот модуль и нужен был. Думаю, вы встерчали этот эфект! "Бракованные новогодние игрушки - переливаются, яркие, но не радуют". ▶️ Как бороться? У меня есть фокусный аспект в проработке плана, который перепривязывает план к цели, поставленной изначально. Я стал пытаться прописывать в разной документации (фичи, планы, спеки) - зачем и для чего это всё. То есть вводить разные уровни смыслов ▶️ Но вот в скилле - попытка сделать "мостик" между работой и целью через эмоцию! По мне - весьма оригинальное, стоит как минимум обдумать (ц) любопытное @deksden_notes

Repost from bishx devlog
Потестил самописный скилл и, мягко говоря, удивлен, как же круто делаются таски. Решение основывается на эмоциях и эмпатии, а не строгости тех. заданий Нейронка научилась понимать эмоции и осознавать, ЗАЧЕМ её просят сделать что-то. Полностью кончился оверинжиниринг Ссылка на гит: https://github.com/bish-x/creator-vibe Без лишних слов. Лишь цитата из ридмишки:
Этот навык особенно полезен в следующих случаях: Ваше техническое задание сформулировано на высоком уровне, содержит эмоциональные аспекты, является неполным или его сложно выразить словами; - Codex занимается чрезмерным усложнением, вместо того чтобы сделать то, что вы имели в виду; - Технически правильный результат все равно кажется безжизненным, неудобным или неправильным; - Продукт, пользовательский опыт, архитектура, текст или настройки по умолчанию зависят от вкуса и субъективного мнения; - Агент должен подвергнуть сомнению ваше первое решение, не меняя ваших намерений.
Ешкин кот. Имхо, я этим скиллом исправил топ-1 проблему нейросетей. Проблему ai slop-решений. Проблему недоработанности продуктов при наличии великолепной идеи, будь с пользовательской или технической части её реализации #opensource

⚪️ Gemini, gemini ... Вот такой слух нашел, вкратце: тренируют Gemini 4, и она будет заметно крупнее чем ранее. Надежды - на
⚪️ Gemini, gemini ... Вот такой слух нашел, вкратце: тренируют Gemini 4, и она будет заметно крупнее чем ранее. Надежды - на неё. Далее мои соображения: похоже что перфоманс 3.5 про не впечатляет, и, боюсь, мы ее так и не увидим - не хочет позориться гугол слабым релизом, особенно на фоне последнего фронтира (я би и кими к3 сюда добавил, хайпа собрала много). ▶️ Из позитивного: возможно мы прийдем ровно к той модели, которую занимают в более чистом виде антропики, и которую частично переняла openAI (не до конца, как по мне) - это линейка моделей. Но важно тут, что линейка начинается с ОЧЕНЬ большой и умной модели, которая может быть дорогой и нужна только изредка для самых сложных вопросов. Назовем ее роль как - оркал. Дальше линейка должна быть по мне такой: модель-орвестратор, умная и эрудированная. Модель-воркер как основная рабочая лошадка. И мелкая модель на вспомогательные работы. У антропика линейка оркал - оркестратор - воркер - мелочь выстроена понятно как. У клозедов сейчас SOL весьма шустрый и скорее на роль оркестратора заходит, чем на роль Оракла - хотя в Pro / Ultra где то похоже. Но в целом их логика ряда моделей такая же. А вот у гугла - нет большой умной модели, да и 3.1 pro на оркестратора годится не очень. Воркер как флеш - возможно. 3.5 и 3.6 неполохи для этой роли. Дешевая модель flash lite по мне могла бы быть и подешевле. Гугл конечно в некотором кризисе, но это же гугл - у него есть все ресурсы чтобы справится (ц) В общем, посмотрим! @deksden_notes

⚪️ Codex logout Маленький лайвхак: я испольщзую свои аккаунты в кодексе как пул под CPA и работает с ним CLI. Но иногда нужен codex app, для разных целей! Но он хуже работает из-под прокси, так как думает что это неродное api и отключает часть функций. Поэтому у меня схема такая: с app я работаю без пула аккаунтов, вхожу в нужный. Для этого у меня CODEX_HOME стандартный, там авторизация и живет. А вот для CLI сделан кастомизированный CODEX_HOME с настроенным провайдером на CPA. Запускается это все через маленький скрипт-обертку названную cx, чтобы этот кастомный CODEX_HOME не указывать параметром каждый раз. Это все для понимания контекста. 👉 Собственно, сам лайвхак: НЕ ДЕЛАЙТЕ logout в Codex.app - он убивает ВСЕ сессии, а не только к codex.app. Это значит что у вас "выбьет" аккаунт из пула CPA. Как делать выход из аккаунта "правильно"? просто стираем auth.json в стандартном CODEX_HOME. Можно скриптом с рабочего стола или где еще его вам удобнее запустить. (ц) надеюсь, донес мысль @deksden_notes

⚪️ Обзор Workflows в Grok Build Уже писал https://t.me/deksden_notes/1017 - что они добавлены. Теперь небольшой обзор, как эт
⚪️ Обзор Workflows в Grok Build Уже писал https://t.me/deksden_notes/1017 - что они добавлены. Теперь небольшой обзор, как это работает В целом - весьма качественная копия Claude Dynamic Workflows. Добавлено в 0.2.110, это alpha канал обновлений. Работают команды /workflows для TUI просмотра запущенных воркфлоу (они в фоне выполняются), /workflow команда позволяет управлять отдельным воркфлоу (пауза/стоп/сохранить), /create-workflow для создания новых воркфлоу. TUI для просмотра весьма удобный и шустрый. смотрим фазы, можем зайти в каждого вызванного агента, посмотреть промпт и как он работал. В целом на grok 4.5 работает шустро. 👉 Тестировал на /deep-research встроенной команде. Что под капотом? В целом, конструкция аналогична используемому в CC, но движок скриптов - Rhai. Это rust аналог js скриптов, более удобный для использования в Rust. Конструкции для выстраивания воркфлоу идентичны клодовским - agent(), parallel(), phase(), complete(). Ну и обычный rhai-код. Аналогично нужна мета в начале скрипта, JSON схемы ответов агента. Аналогично нужно исключать таймстампы/рандомные значения из кода, чтобы можно было ставить на паузу и возобновлять флоу в любой момент. Даты/время передаем как параметр воркфлоу. В общем, копия кажется весьма дословной. ▶️ В целом - вместа документации полезно почитать скилл /create-workflow в ~/.grok/bundled/skills Могут же, когда захотят - и делают быстро! Все работает. Спасибо, что не постеснялись скопировать, вместо выдумывания своего велосипеда или синдрома NIH. Кодекс, ваш ход! @deksden_notes

⚪️ Grok добавил Workflows Уже даже Грок! Добавил! А чего ждет кодекс? Нужная же вещь Я - большой фанат workflows в том виде,
⚪️ Grok добавил Workflows Уже даже Грок! Добавил! А чего ждет кодекс? Нужная же вещь Я - большой фанат workflows в том виде, как их предложил антропик: детерминированный код, который позволяет быстро делать рельсовые флоу. В дополнение к агентным флоу на всяких /goal - это крайне важная и практически употребимая штука. Да, я знаю что можно и сейчас добавить кодекс модели в СС и использвоать workflows, но хочется адаптацию технологии отраслью, а не вендорлок. Непорядок. Надо писать кодексовским и ныть в твиттере - они за ресетами упускают развитие упряжки @deksden_notes

⚪️ HF взломала гпт-6? Тут какой то киберсюр развился. HuggingFace доложил о взломе, которую провела некая ИИ модель. Чуть поз
⚪️ HF взломала гпт-6? Тут какой то киберсюр развился. HuggingFace доложил о взломе, которую провела некая ИИ модель. Чуть позже выяснилось что это был OpenAI с 5.6-sol и неназванной более способной моделью - в ходе тестирования что то пошло слегка не так. 🔗 Твит sama: https://x.com/sama/status/2079661132302995790 🔗 CEO HF: https://x.com/ClementDelangue/status/2079670308156645882 🔗 Ну и твиттерские описывают немного : https://x.com/testingcatalog/status/2079661989358719337 Мы уже живем в киберпанке? @deksden_notes

⚪️ Курсы от Тимура Хахалева, 2й сезон Товарищ нашего канала, Тимур, запускет очередную волну своих курсов - AI Coding для Раз
⚪️ Курсы от Тимура Хахалева, 2й сезон Товарищ нашего канала, Тимур, запускет очередную волну своих курсов - AI Coding для Разрабов, Season 2! Первый поток прошло уже 70+ человек, вот некоторые из отзывов (https://t.me/the_ai_architect/352). ❌ Кому не подойдёт? - тем, у кого нет опыта в разработке ✅ Кому подойдёт? - разработчикам - которые хотя бы 1-2 раза открывали AI инструменты ▶️ Цель курса — научить вас использовать AI Coding на профессиональном уровне. Формат: - 1-й видеоурок доступен прямо сейчас, остальные 6 выйдут в один день, 10 августа - в видеоуроках лекция и практика - в течение 6 недель будем созваниваться в группе и разбирать домашки (доступно на некоторых тарифах) ▶️ Что вы получите после прохождения курса? - Системное понимание, как правильно использовать AI Coding, чтобы решать задачи в разработке - Понимание, как решать типичные возникающие проблемы с AI Coding (галлюцинации, несоблюдение инструкций, расползание проекта и прочие) - Plan & Act skill и другие скиллы, которые я использую в своей работе каждый день ▶️ Главные детали: - старт 10 августа - через неделю будет повышение цен - количество мест ограничено ссылка https://ai.khakhalev.com/course/ 👉 по промокоду DEKSDEN скидка 5% на тарифы "Самостоятельно" и "В потоке" (ц) прошу откликаться интересующихся! @deksden_notes

⚪️ Большой релиз Codex CLI 0.145 Неожиданно много вполне годных фичей 1️⃣ Фиксы Multi-agents v2, наконец-то! Он теперь stable
⚪️ Большой релиз Codex CLI 0.145 Неожиданно много вполне годных фичей 1️⃣ Фиксы Multi-agents v2, наконец-то! Он теперь stable, но его надо включить фичафлагом
[features]
 multi_agent_v2 = true

[agents]
 enabled = true
 max_concurrent_threads_per_session = 7
  default_subagent_model = "gpt-5.6-terra"
  default_subagent_reasoning_effort = "high"
Модель субагента можно явно задавать, да. Как и роль (то есть кастомный субагент) - и в роли можно тоже определять и модель, и ризонинг. Лимит конкурентности 7 значит 7 субагентов, без учета родительского оркестратора. Для субагента может быть запрещен прямой ввод команд ему. TUI поддержка доработана. 2️⃣ Сделана поддержка аудио блоков для отправки и получения от моделей. То есть омни-модели вполне смогут работать в кодексе - отправляя не только текст, картинки, но и аудио. Кроме этого - доработана поддержка риалтайм работы с агентом в аудио-диаловогом режиме. 3️⃣ Сессии теперь из JSONL зеркалятся в SQLite для обеспечения быстрого оконного режима просмотра, быстрой загрузки/возобновления, а также поиска по сессии. ▶️ Ну и локальные html артефакты поддерживаются в ответах агента. Вижу поддержку специальных html visualization Весьма насыщенный релиз @deksden_notes

⚪️ Codex Reset анонсирован! 10m пользователей. До меня пока не докатился! Спасибо, Тибо. Я очень ждал)) @deksden_notes
⚪️ Codex Reset анонсирован! 10m пользователей. До меня пока не докатился! Спасибо, Тибо. Я очень ждал)) @deksden_notes

⚪️ Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash lite Появились в ai studio. Инфы особо нету, ожидаем развитие ситуации! @deksden_notes
⚪️ Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash lite Появились в ai studio. Инфы особо нету, ожидаем развитие ситуации! @deksden_notes

⚪️ Composer 2.5 в Grok Build ... пропал. То есть его нельзя выбрать в /model - там остался только грок 4.5 К чему бы это? Зап
⚪️ Composer 2.5 в Grok Build ... пропал. То есть его нельзя выбрать в /model - там остался только грок 4.5 К чему бы это? Запуск Композёра 3? Посмотрим @deksden_notes