اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Pavel Zloi
رفتن به کانال در Telegram
директор ИИ · инженер‑интегратор @eprogrammist | https://github.com/EvilFreelancer 20 лет в IT ∈ 10 лет в разработке ∈ 3 года в ML/AI ∈ 1 год - вайбмастер Бусти: https://boosty.to/evilfreelancer Пожертвования: https://pay.cloudtips.ru/p/937f48ac
نمایش بیشتر3 763
مشترکین
+624 ساعت
+427 روز
+16030 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+62
در 5 کانالها
مه '26
+282
در 12 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+465
در 9 کانالها
Get PRO
مارس '26
+428
در 16 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+181
در 8 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+366
در 8 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+126
در 7 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+195
در 7 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+118
در 5 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+96
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '25
+140
در 4 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+112
در 8 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+91
در 7 کانالها
Get PRO
مه '25
+191
در 5 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+95
در 6 کانالها
Get PRO
مارس '25
+168
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+44
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+140
در 5 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+60
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+32
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+40
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+63
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+35
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+35
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+47
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+52
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+38
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '24
+37
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+46
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+71
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+147
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+354
در 2 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 07 ژوئن | +10 | |||
| 06 ژوئن | +5 | |||
| 05 ژوئن | +8 | |||
| 04 ژوئن | +12 | |||
| 03 ژوئن | +15 | |||
| 02 ژوئن | +2 | |||
| 01 ژوئن | +10 |
پستهای کانال
Как согласовать агенты Cursor и ClaudeCode в одном проекте
Когда начинаешь работать с несколькими агентами в одном проекте, быстро упираешься в одну раздражающую вещь: у каждого агента своя папка с правилами, и они ничего не знают друг о друге.
В Cursor правила лежат в
.cursor/rules/*.mdc (читаем про Cursor Rules), а Claude Code берёт их из.claude/rules/*.md (читаем про Claude Rules), структура там и сям плюс минус похожая, но вот формат немного отличается.
Эксперименты провожу на кодовой базе coddy-agent (это мой проект, Go-харнесс поверх ACP), начинал я его на Cursor с одним лишь AGENTS, а в мае добавил DESIGN и .cursor/rules/, там описаны: архитектура, кодстайл, тестирование, HTTP-слой, порядок реализации. Cursor без лишнего тупняка их подхватывал, агент понимал проект, не лез куда не надо и сразу начинал пилить фичи.
Чуть больше недели назад оплатил себе подписку на Claude Code, и обнаружил, что он эти правила не видит, .cursor/rules/ клод старательно игнорирует и лезет только когда я прямо прошу его посмотреть. Каждый раз приходилось объяснять одно и то же: слои, куда не импортировать, как прогонять тесты, что OpenAPI надо синхронизировать и что тестить фичи UI в playwright mcp.
Решение проблемы очевидное, надо держать оба набора под каждый агент в репозитории, намедни добавил .claude/rules/ с почти полной копией текста правил курсора, но адаптированными под формат клода (paths: вместо globs:, .md вместо .mdc).
Получилось так:
.cursor/rules/ architecture.mdc workflow.mdc testing.mdc ... .claude/rules/ architecture.md workflow.md testing.md ...А чтобы агенты не забывали друг о друге в workflow.md добавил явное напоминание: если меняешь правило, не забудь синхронизировать в обе папки. Итого практика, которая у меня сложилась: 1. Пишешь правила один раз в том формате, который удобен (я начал с Cursor) 2. При изменении синхронизируешь вторую папку (происходит копипаста с заменой метадаты) 3. Оба набора коммитаем в репо Немного костыльно, но зато оба агента работают с одним и тем же контекстом, не надо объяснять проект с нуля при смене инструмента. #МесяцАгентности
| 2 | Капибары на службе ИИ найма.
Если вы видите на этом изображении резюме капибару, похвалите себя и выдайте оффер 🤩
В эксперименте выше ребятки запилили шуточное резюме, перемежая описание ухода за капибарами с реальными скиллами. Лучший навык был, разумеется "чесать пузики капибарам"😜
Результаты размещения CV поразили даже авторов.
Ключевая статистика за неделю:
1. Отклики и просмотры. При 100 отправленных резюме они получили 240 просмотров.
2. Приглашения. Рекордные 40 приглашений на собеседования, причём лишь пара человек заметили подвох.
3. Нехватка времени. HR-специалисты были настолько активны, что автору пришлось вручную отправлять автоматические отказы с пометкой "резюме уже не актуально". 😁
Делаем выводы - современные системы найма ATS и ИИ-фильтры отлично атакуются при помощи инъекций. 🚬
Адекватные резюме реальных специалистов часто отсеиваются, в то время как откровенно шуточное, но "оптимизированное" резюме проходит все этапы. Поэтому, ребятки, имейте при себе пару AI-native резюмешек под алгоритмы с ИИ. 👍
#meme | 639 |
| 3 | Создано в разных агентах
Вожусь с проектами в разных агента уже вторую неделю и заметил занятную закономерность:
Если проект начат через Claude Code с Opus, то Codex его тянет плохо.
И наоборот, проект который строился на GPT через Codex, Claude Code потом причёсывает с трудом. Агент как будто не понимает чужой почерк, спотыкается на архитектурных решениях, которые другой агент принял сам для себя.
При этом проекты, которые изначально делались на слабых моделях предыдущего поколения или через Model: Auto в Cursor мигрируют на вендорлочные агенты без проблем, и Claude Code с ними работает, и Codex.
Тут как раз вспомнился недавний пост Александра @dealerAI, он разбирал исследование про то что Claude не должен проверять свой же код, потому что узнаёт знакомые паттерны и одобряет их не через анализ а через распознавание. Я тогда в комментах вспоминал про метчинг резюме, типа если сгенерить его через LLM и потом попросить её же оценить, оценка будет выше чем у похожего резюме сгенеренного моделью другой архитектуры.
Гипотеза, которая приходит в голову:
Флагманские модели при генерации кода вносят в него свой "почерк", структуру, паттерны и идиомы, которые отражают как именно эта модель решает задачи, как она обучалась и как работает, а вот слабые модели походу этого не делают, код остаётся нейтральным.
Вопрос к аудитории, есть ли у кого похожие наблюдения?
Или замечали обратное - что флагманские модели наоборот лучше "читают" чужой код?
#МесяцАгентности | 1 221 |
| 4 | В рамках развития вчерашней истории про мой дзен построения минималистичных агентных решений подготовил репозиторий agent-template с двумя описанными в посте подходами, через coddy и через opencode в формате docker compose и простенького харнес. Указанный шаблон интересен тем, что в нём ничего лишнего, только базовый функционал который по желанию допиливается в любом направлении. | 1 204 |
| 5 |  Как накачать агентов к лету: | 799 |
| 6 | Дзен построения агентных систем
Ну чтож, месяц агентности предлагаю начать с базированного поста про то как я собираю агентные системы.
Большинство моих решений выглядят просто и лаконично, словно конструктор лего, обычно это связка из небольших кубиков в которые входят агент, MCP-серверы, консольные тулы и скилы.
Обвязку (то бишь harness) подбираю под задачу. Чем менее перегружена система, тем проще её развивать, ну и не забываю про закон Люссера, который гласит "каждый дополнительный узел в системе понижает качество её работы".
Агент - ядро
В качестве ядра системы обычно выбираю минималистичный кодовый агент, к примеру OpenCode, его запускаю в режиме Agent Client Protocol (ACP) и затем подключаю через OpenAI-прокси acpbox, либо использую мой Coddy Agent, так как он умеет и ACP и HTTP из коробки.
Реже когда на Ralph-loop пишу кастомные решениие, когда нужна минималистичность и возможность глубокой интеграции, а иногда беру большие агенты типа Codex, Claude, Hermes, OpenClaw, но с этим есть свои риски.
Кстати OpenAI-совместимая API-шка нужна если агент должен работать во внешнем интерфейсе, типа Open WebUI или LibreChat.
MCP - для внешних систем
Как правило подбираю готовые MCP-серверы, реже пишу кастомные решения под задачу, потому как почти все MCP-серверу уже придуманы и написаны не один раз, повторяться смысла особого нет.
Для Confluence и Jira чаще всего беру mcp-atlassian, для почты и календаря беру Google Workspace MCP от Google, иногда просят интеграции во всякие Notion, Linear, MediaWiki, у каждой системы свои MCP, их тоже подбираю в зависимости от задачи.
Реже нужны системы электронного документооборота навроде Мой Офис или Google Docs, файловые хранилища типа S3 и СУБД навроде MySQL, PosgtreSQL и так далее, тут уже смотрю, есть ли готовый нормальный MCP или проще через CLI всё настроить.
К слову сказать избранную коллекцию MCP-серверов вы можете найти в разделе MCP портала Neuraldeep.
CLI - для ёмких задач
Для редких или тяжёлых операций предпочтительнее использовать консоль, например вместо GitHub MCP берём gh, для GitLab берём glab, для S3 брём aws-cli, а для скачивания видео yt-dlp и так далее.
Консольные тулы удобны ещё и тем, что их легко собрать в скрипт, а его уже упаковать в skill, к примеру нам хочется сделать пайплайн вида yt-dlp -> метаданные в MySQL -> видео на S3, мы просим агента автоматизировать эту историю в виде шельника, затем выполнить и показать результат.
Подборочку консольных тулов в вы можете найти в разделе CLI на Neuraldeep.
Skills - когда описываю флоу
Skills я использую, чтобы научить агента работать с MCP и CLI по необходимым в раках проекта правилам, фишка скилов в том что их очень удобно тюнить под задачу не ломая кукуху базовому агенту, плюс скилы позволяют подключать уже готовые реализации некоторых историй.
Подборочку скилов вы сможете найти в разделе Skills, опять же, на Neuraldeep.
Что и когда выбирать
Если в вашем проекте есть некая частая процедура типа поиск по базе знаний или предполагается работа с защищённой системой к которой напрямую вы доступа давать не агенту не желаете, тогда лучше выбрать MCP, это безопаснее прочих вариантов, плюс тул этот всегда под рукой.
Если операция редкая и/или сложная, тогда практичнее использовать консольные тулы, в своих проектах я иногда перечисляю список команд в промте, хотя и без этого будет работать, но дольше, потому что агент будет их искать сам.
Если нужна сложная цепочка из нескольких MCP и CLI, тогда пишу скрипт и кладу его в скил, хотят тут тоже своя боль, промт заточенный под одну модель (скажем, написанный в условном opus 4.8), на другой (gpt 5.5, qwen 3.6) может давать осечки примерно 50 на 50, под каждую модель иногда приходится его тюнить.
Итого
Используя данный подход вы через любой кодовый агент сможете получить решение под свою задачу, просто пишете из каких кубиков хотите что собрать, потом проверяете результат и можете приступать к внедрению. Главное не заниматься искусством ради искусства и не раздувать систему ради красоты архитектуры.
#МесяцАгентности | 1 380 |
| 7 | Маркеры AI Slop (от которых меня мутит (прям очень))
Пишу данный пост после чтения постов на Хабр и некоторых тг-каналов на которые подписан.
В данный публикации расскажу вам про признаки текста c большой долей вероятности сгенерированного моделью, когда встречаю хотя бы три из них то обычно скипаю пост, так как с моей скромной точки зрения наличествование указанных клише говорит о том, что автор решил не заморачиваться с вычиткой и тюном, а значит и мне нет смысла напрягаться в прочтении.
Начнем с банальщины…
Прорывная технология Ж: Как мы сделали О через П (в заголовке статей, нейронки любят это клише)
В тексте — длинные дефисы, то — вероятно — это слоп, нормальные люди — даже не знают как — их деталь (спойлер, два раза минус)
Дурацкие 🤣 эмодзи 🍺 по поводу и без 👍
Горизонтальные разделители текста
———
модель будто считает, что читатель не способен различать абзацы.
«слова» в таких вот фигурных кавычках, хотя можно не придуриваться и писать "нормально"
Бесполезные двоеточия: по поводу, и без. Иногда: несколько, раз, за абзац
Все предложения, даже у списков, оканчиваются точкой.
Так же частенько встречаются:
- Очень: нудные.
- Списки: с бесполезной.
- Структурированной: информацией.
Z это Y, а не X (вот от этого мне дурно сильнее всего, хотя раньше я и сам использовал данную конструкцию, но модельки, аки Ржевский, все опошлили)
Длинные, идеально грамотные и ровные абзацы текста, как правило содержащие приблизительно два или три предложения. Полагаю такой размер связан с тем, что в современном мире людям сложно удерживать внимание на более сложной структуре подачи информации. Плюс модели сами по себе не способны генерировать лаконичный текст.
Есть ещё ряд признаков и клише по которым можно подмечать пост сгенерированный моделью, но это уже мелочи.
А по каким признакам вы выявляете нейрослоп? | 1 714 |
| 8 | Партизанский рефакторинг - методоления улучшения качества кода с устранением техдолга без ведома и санкции руководства. | 1 816 |
| 9 |  Месяц Агентности
Объявляю Июнь 2026 года - месяцем агентности!
Всем доброго времени суток! Наигравшись за прошлую неделю с разными агентами и попытками их подружить на общем проекте пришёл к идеи публично провести основательный тест агентных решений, по ходу дела рассказывать о своих приключениях.
В планах попробовать разные агентные истории которые я отправил в долгий ящик, но так и не дошел, например хаб mcp-серверов на докерхабе, сборка роя агентов, агентные операционные системы, применение агентов в спорте, создание автономных SDLC и PDLC, ну и попытаться пожить и поработать несколько дней используя в основном какой-то один кодовый агент или харнес, в массе своей я постараюсь пробовать делать разные проекты, но не будем забывать и о проекте Coddy Agent который я активно развиваю уже более месяца, в этот месяц я найду время на проведение публичных стримов.
Список агентов которыми планирую пользоваться в этом месяце:
- Cursor - на тарифе Pro ($16) - бейзлайн, с ним будут сравнивать
- ClaudeCode - на тарифе Max ($100)
- Codex - на тарифе Plus ($20)
- OpenCode - на тарифе Go ($8)
- KodaCode - на тарифе Pro (1500р)
- KimiCode - на тарифе Allegretto ($39)
- Drift - на тарифе Pro (4900р)
- CoddyAgent - это моя on-prem история, буду пробовать интеграцию с другими агентами
Ну и как вы могли догадаться из названия сие меро-прия-тие буду вести весь следующий месяц, ну связанные с событием посты буду поменять тегом #МесяцАгентности в конце месяца проведём ретро и обсудим.
Приглашаю всех желающих принять участие в эвенте, просто пишете пост, или видео, или подкаст в любой соцсети про ваши эксперименты с агентами, добавляете тег, ну а если поделитесь ссылочкой где-нибудь под моим постом с таким же тегом то по итогам месяца он попадёт в общий отчёт. | 1 931 |
| 10 |  Харнесс от PewDiePie
И ещё раз здравствуйте девочки и мальчики, на этот раз я пришёл к вам с новостями про harness за авторством PewDiePie, помните был такой игровой блогер на заре ютуба? Ему ещё канал забанили за форму одной запрещённой организации, вот этот парень.
Ну и так вот, оказалось последние пару лет указанный опальный блогер развивается в направлении on-premise нейросетей и кодовых агентов, а пару часов назад он зарелизил свой собственный harness для создания автономного рабочего пространства под названием Odysseus.
Как человек с опытом первым делом в интерфейсе данного проекта прииметил стиль однотипных дизайнов Claude Code да и название как-то подозрительно отсылает нас к стилизации под греческую мифологию отдалёно созвучно с агентом Mythos от Antrpoic.
Скачал, полез смотреть в исходники, видно что систему делает человек который плохо представляет как подобные системы делать, много каких мелочей не учтено, плюс это всё же python код, то есть много зависимостей, проект перегружен кодом и так далее и тому подобное. При этом он всё же работает, его можно как докер поднять, а можно через systemd настроить, если скрипты ручного запуска и установки.
Выдал агенту указивку скачать и сравнить с Coddy Agent, получилось вот это:
Coddy Agent - это тонкий harness в одном Go-бинарнике. Он говорит по протоколу ACP (JSON-RPC over stdio), встраивается в Cursor, Zed, CI или Docker sidecar и крутит ReAct loop с native function calling, MCP, skills и project rules. UI, scheduler, memory и Telegram gateway. Философия "harness first" - coding agent это профиль поверх протокола, а не монолитное приложение. Если нужен agent-as-a-service с минимальным runtime и стандартным wire protocol, Coddy ближе к тому, что PewDiePie называл harness в контексте Aider - обвязка вокруг модели, а не весь рабочий стол.
Odysseus - другая крайность, self-hosted AI workspace на Python/FastAPI. Agent loop там тоже есть (на базе opencode, fenced tool blocks + schemas), но он живёт внутри толстого приложения вместе с чатом, Cookbook для подбора моделей, Deep Research, blind Compare, редактором документов, почтой, календарём, заметками и vector memory на ChromaDB. Это не протокольный слой для IDE, а личная AI-ОС "как ChatGPT, но у себя дома". Выбор между ними - не "кто лучше", а тонкий harness для automation и редакторов против полноценного hub'а, где agent одна из многих вкладок повседневной работы.
Если кратко, то минималистичный distroless противопоставляется мастхевному настольному приложению.
В целом данным проектом пользоваться можно, его относительно просто настроить, есть нюански в промтах агентов, видно что систему делал новичок, но полагаю она обретёт такую же популярность как в своё время OpenClaw, а потом ещё и систему хранения заметок некоей Лилу Даллас, что лично мне намекает о том, что не так важно хороший у вас агент или нет, сколько имя его создателя.
В интересное время живём. | 2 164 |
| 11 | Agent Reliability Engineer (ARE)
Размышляя на тему разработки проектов через разные агенты пришла в голову мысль, что согласование работы разных агента в пределах одного проекта ну уж очень сильно напоминает мою прошлую работу Site Reliability Engineer (SRE), там я занимался тем что наводил мосты между командой DevOps и командой DevTeam, к примеру запускал и налаживал процессы миграций приложений в кубер, докерилизировал, делал e2e тесты, писал всякие спеки чтобы проще было новые проекты делать клауднейтив, продвигал концепцию микросервисности.
И вот сижу так и думаю, а это ведь в чём-то похоже на согласование работы разных агентов, тут ведь тоже чтобы заставить их работать одновременно и в одном направлении надо понимать между ними различия, уметь писать универсальные рулесы, знать какие скилы и как будут работать, заниматься отладкой флоу. Есть мнение, что очень скоро (если ещё не) появится целая отдельная роль спецов которые будут шарить за агентов, я бы назвал их Agent Reliability Engineer, ещё и аббревиатура прикольная получается - ARE, сразу мысли типа ARE, who they are?
PS. Гуглёжка в сети показывает, что уже есть AI SRE, там про классический SRE но через AI агентов, а имею ввиду немного иное. | 1 675 |
| 12 | С каждым промтом отправленным claudecode и полученным результатом всё больше понимаю чем она так многим нравится, хотя и сам по себе агент в чистом виде мне не очень нравится, но в сочетании с методами которые месяцами оттачивал на курсоре, а так же mcp-серверами и скилами которые нашёл/написал получается очень комфортно, в целом как через кодекс, но благодаря тому что моделька чуть сильнее заточена под кодинг складывается впечатление что получается лучше, ощущение на кончиках пальцев.
Чем больше вожусь тем больше хочется устроить что-то типа большого теста разных кодовых агентов... | 1 710 |
| 13 |  Через кодовые агенты провожу эксперименты на проекте Coddy Agent, мне интересно понять как разные агенты будут работать с общей кодовой базой заточенной агентную разработку, связано это с тем, что по работе у меня есть коллеги вайбкодеры и периодически возникают проблемы и нестыковки, эдакий рассинхрон.
Так что мне захотелось попробовать понять можно ли принципиально разными кодовыми агентами пилить систему сохраняя общее её видение. Ну и заодно посмотреть, что видят и чувствуют новички которые следуя моим советам начинают пробовать кодовые агенты.
Что ты построил? (фичи)
Агент и инструменты
- Рефакторинг web-инструментов, к DuckDuckGo добавил Google и Bing параллельно, результаты сливаются в один ответ
- Доработка apply_patch для патчей файлов
- Resume permission после рестарта или обрыва stream
Web UI
- Черновики сессий в localStorage, теперь можно создать пустую сессию, написать так что-то и переключиться на другую, драфт не пропадёт
- Добавил спиннер на sidebar для активной генерации, фиолетовая точка для "завершилось в фоне", ? для ожидания ответа на вопрос
- Полноценная работа с ask permission, восстановление после reload, политики allow/reject, отображение аргументов tool call
- DiffView как на GitHub для patch/diff ответов
- Улучшенные карточки tool call, анимация точек в момент генерации ответа, кнопка copy у code block
- Обновления composer (play/stop), анимации в меню, выбор и загрузка сессий
Что разрушил? (багфиксы)
- Play/Stop в инпуте (клиппинг и визуал stop-кнопки)
- Выбор и загрузка сессий через sidebar (была race condition при смене активного чата)
- Пофксил логику apply_patch, добавит поддержку разных форматов патчей
Добавил новых багов, чтобы вам не было скучно ;)
Вавилон, Вавилон (какие планы)
В следущих релизах хочу добавить:
- Возможность мимикрировать под codex чтобы не тратить токены по API
- Rollback на предыдущие стейты (полезно если был правки файлов в воркспейсе) и возможность редактирования сообщений (с перезапуском генерации и сохранение дерева сообщений)
- Бэкграунд задачки и возможность отсоединить run command и оправить в фон
Релиз Coddy Agent 0.9.10 уже на GitHub. | 1 771 |
| 14 | Продолжаем наблюдение, на этот раз claudecode на подписке 20 баксов, сессию 5 часовую трачу в среднем за 1-3 часа, за сутки использования топовой модели потратил только 20% недельных лимитов, при этом я юзаю opus 4.6 (а на кодексе была gpt 5.5).
Интерфейс у консольного приложения такой же отвратительный как у кодекс, до opencode им расти и расти, но сама работа агента, вероятно в сочетании с моделями, ощущается чуточку приятнее чем кодекс. Заметил, что мне надо реже уточнять агенту что надо сделать, обычно хватает какого-то подробного уточнения и потом если с первого раза агент делает что-то не так достаточно пары уточнений. Ах, да, забыл сказать, агентов я тестирую на исходниках моего coddy agent.
Если мои расчёты верны, то в таком режиме мне будет хвататть клода на один активный проект в один момент времени и недельных лимитов будет достаточно, но для чистоты эксперимента ещё надо проверить топовую модель, имею ввиду opus 4.8. на ней полагаю токены будут улетать будто бы их не было. | 1 704 |
| 15 | Ну что я хочу вам сказать, недельный лимит codex на подписке plus я потратил за один день, pro докупать не охота, поэтому оплатил claude подписку за 20 баксов, интересно за сколько дней я потрачу её недельные лимиты?
Итого получается у меня теперь в коллекции подписки на cursor, codex, claude и kimi, докупить что ли ещё koda для коллекции? | 1 685 |
| 16 | Как я M$ Outlook 2013 с агентом подружил
Давненько я хотел реализовать поиск по базе с письмами в рабочем аутглюке 2013, самый простой вариант это не заниматься ерундой и настроить работу по IMAP, однако, оказалось что IMAP, POP и SMTP по политикам безопасности отключены, при этом к почтовому ящику можно подключиться через сайтик и через, да простит меня Линус, виндовый Аутглюк Эспрессо. Поэтому пришлось искать альтернативный вариант решения проблемы.
Первая мысля которая возникла это запилить плагинчик для браузера, чтобы моделька могла работать с письмами сразу в хроме, но мне вовремя подсказали, что можно экспортировать аутлуковичный архивчик с расширением PST (к сожалению эта фича есть только на виндовой программке), типа эдакий бэкап всех папок и сообщений.
Сделал пару экспортов, в первом папку в которую закинул пару черновиков тестовых и второй со всеми письмами. Далее выдал агенту первый архив, попросил разузнать про PST, проанализировать и написать план реализации MCP-сервера который бы подгружал такой архив и позволял в дальнейшем работать с ним словно с базой данных. В качестве ЯП выбрал Go, так как можно собирать приложения в формате одного небольшого самодостаточного бинаря.
Получился вот такой проект:
https://github.com/EvilFreelancer/outlook-pst-mcp
Работает он в два простых шага:
1. ставим бинарь:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/EvilFreelancer/outlook-pst-mcp/main/install.sh | bash
2. подключаем в IDE:
{
"mcpServers": {
"outlook-pst": {
"command": "outlook-pst-mcp"
}
}
}
После запуска в нужной папке говорим агенту что-то типа импортируй почтовый архив demo/backup.pst, по завершению в текущей директории будет создана папка .outlook-pst-mcp_data, а в ней будет извлечённый архив писем в sqlite формате и все вложения, с которым уже можно будет спокойно работать.
PS. Из занятных моментов, начал пилить код в codex, потом через cursor тестировал работу MCP-сервера и давал кодексу рекомендации о том, что надо подправить, потом как убедился что всё окей подключил историю в coddy и через него него и gpt-oss-120b сделал небольшую выгрузку с анализом писем из архива. | 2 022 |
| 17 | Веу, Cursor сделали рефералки
Дают бонус тем кто привёл людей, поэтому если планируете прикупить себе подписку на Cursor, то сделайте это через мою ссылку:
https://cursor.com/referral?code=6SICLABLN4K6
Вам скидка, мне бонус на счёт ;) | 1 771 |
| 18 | Мальчик - вайбкодит агентами.
Мужчина - вайбкодит вайбкодерами.
Дед - продолжает сидеть в vim. | 2 005 |
| 19 | 🎮 Самый неоднозначный девайс NVIDIA
Брал я тут в марте 7шт. DGX Spark.
Очень хотелось попробовать этот девайс давно - ещё со старта хотел его купить. Но появляться по вменяемым ценам они начали только сейчас.
NVIDIA обещала крутую производительность в FP4.
Но что мы имеем по факту?
1. Очень медленную unified memory LPDDR5x.
2. Коробки очень горячие и уходят в троттлинг. Temperature cap стоит где-то на 70C.
3. DGX Spark инференсит Qwen3.6-35B-A3B в NVFP4 со спекулятивным декодингом DFlash со скоростью 100-200 tok/s. на оптимизированном VLLM с кастомными ядрами под GB10.
Соответственно ШЕСТЬ DGX Spark в реальности у меня дают 700-1500 tok/s.
Для сравнения - ОДИН GPU RTX Pro 6000 Blackwell Workstation даёт 1000-1200 tok/s.
Нагрузка 1-в-1 одинаковая.
Простая математика
RTX Pro 6000 Blackwell стоит примерно 1-1.1M руб.
DGX Spark стоит ~500к руб.
6x DGX Spark = 3M руб. и это в лучшем случае 1500 tok/s, но 768GB памяти на скорости 273 GB/s.
Рабочая станция с 2x RTX Pro 6000 Blackwell - те же 3M руб.(дада, можно и дешевле) и 2200 tok/s, а это всего лишь 192GB VRAM на скорости 1792 GB/s.
И это я ещё не говорю про то, как в реальности работают все эти кольца из 200Gbit/s линков между тремя спарками. Спойлер: плохо.
Выводы
DGX Spark проигрывают примерно везде и по всем фронтам. Обещания NVIDIA - пустой маркетинг.
Коробки вообще никому не рекомендую даже для экспериментов, даже с QLoRa. Для трейна не годится. Для инференса - тоже.
Лучше за те же деньги собрать ПК с игровой видеокартой.
Единственное годное применение - тихий локальный AI-ассистент для дома. Вот только вопрос - сколько он прослужит с такими рабочими температурами. | 1 920 |
| 20 | Ещё один факт из серии байки капитана очевидности вам в ленту на ночь и всё на этом.
Короче апнул я значамо подписку до Plus, в коменты пришли люди и начали рассказывать codex-cli, дай думаю ещё разик попробую поставить да настроить, но как обычно упёрся в мою любимую ошибку 403 country is not supported, а мы все знаем что надо делать чтобы эта ошибка ушла.
Однако, держать постоянно включенный туннель мне не очень хочется, мне больше нравятся проксики, помню чтобы codex запустить надо было писать что-то типа:
HTTPS_PROXY="http://127.0.0.1:4242" codex
Что сами понимаете такое себе, а писать в .bashrc мне этот проксик тоже не хочется, потому что тогда все тулы начнут ходить через него.
Полез в исходники и вижу там dotenv, в голове мысля раз codex в качестве домашней папки использует ~/.codex может он оттуда ещё и .env сможет прочесть. Создаю такой файл ~/.codex/.env следующего вида:
http_proxy=http://127.0.0.1:4242
https_proxy=http://127.0.0.1:4242
HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:4242
HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:4242
WS_PROXY=http://127.0.0.1:4242
WSS_PROXY=http://127.0.0.1:4242
Запускаю в консоли codex и... моя кантря стала супортед.
Прошерстил доку и спеки исходников, фича незадокументированния, вероятно это какой-то баг или просто авторы не знают о ней.
Такой вот простенький рецепт, надеюсь и вам пригодится. | 1 896 |
