AiHub ✨ Приручаем ИИ | Вайб-кодинг | Ai-first development

OpenAI выпустили Codex Security CLI и SDK, которые гоняют агента по твоему репозиторию и ищут уязвимости, как security-ревьюер, только автоматический. Уже бегу встраивать в рабочий процесс. Что и зачем npx codex-security scan /path/to/repo и он ранжирует код, разбирает файлы, ищет проблемы и цепочки атак. Можно повесить git-хуком на коммит - блокирует, если находит критичное. Можно скормить весь список репозиториев из GitHub разом (bulk-scan). Результаты сохраняются, сканы можно сравнивать между собой - видно, что пофиксили, что осталось, что новое. Экспорт в SARIF/CSV/JSON, чтобы утащить в свой пайплайн или таск-трекер. Есть отдельные команды: не просто найти проблему, а провалидировать её и сразу попросить патч. По умолчанию работает на gpt-5.6-sol с максимальным reasoning effort. Модель можно поменять. Из практичного: результаты скана храни вне репозитория. Там куски кода и подробности уязвимостей. https://github.com/openai/codex-security

AI разработка web проектов без велосипедов Делаю AI-агентов и различные веб-проекты, заметил закономерность: модель охотно лепит самописы там, где давно есть готовые популярные решения. Next/React она знает отлично, но как доходит до инфраструктуры вокруг, хочется заругаться (когда ты всё проглядел а оно уже собрано). Прошёлся по стеку своих проектов и собрал список того, что стоит брать сразу, включая пару вещей, которые модели обычно не предлагают сами. 1️⃣ Realtime и стриминг Socket.IO. Realtime-связь фронта и бекенда: стриминг токенов от LLM, прогресс агента, каналы событий, живые обновления UI. Готовые реконнекты и доставка, не надо писать руками. (даже не пытайтесь в самописы нейронкой, замучаетесь потом ревьюить и править). Socket.IO-postgres-adapter. Масштабирование Socket.IO между инстансами через Postgres вместо Redis. Если база и так есть, лишний сервис не нужен. 2️⃣ Очереди и фоновые задачи Pg-boss. Очереди прямо на Postgres: ретраи, cron, dead letter queue, приоритеты. Модели почти никогда сюда не смотрят, рефлекторно предлагают Redis и BullMQ, даже когда база одна и очередь нужна для трёх джобов в сутки. Inngest / Trigger.dev. Serverless-воркфлоу с шагами и вебхуками для сложных пайплайнов. Dockerode. Node-обёртка над Docker Remote API: управление контейнерами, образами, стримами прямо из кода вместо шелл-вызовов docker через child_process. Полезно для любых сценариев с программным запуском контейнеров, включая изолированный запуск сгенерированного агентом кода. 3️⃣ Данные и поиск Prisma ORM. Типобезопасный доступ к БД, миграции, автогенерация типов. Нейронка с ней работает, как боженька. Не приходится лезть в БД а всю схему БД моделька знает из файла схемы, лежащего в проекте, который и является источником истины. Плюс ко всему, призма не даст сломать миграции или как-то криво их применить агенту. Drizzle. Альтернатива Prisma без отдельного движка, миграции обычным SQL, ближе к базе. Модели реже про неё вспоминают, хотя в проде она встречается не реже. С некоторым допилом поверх можно тоже прийти к единой схеме как и в призме. Pgvector. Векторы прямо в Postgres. RAG без отдельного сервиса примерно до 10M эмбеддингов. в 90% случаев закрывает все наши векторные хотелки без прибегания к отдельным векторым бд. Meilisearch / Typesense. Полнотекстовый и векторный поиск с морфологией вместо LIKE и самописных токенизаторов. 4️⃣ Хранилища Garage вместо MinIO. MinIO больше не безопасный дефолт: в декабре 2025 проект перевели в maintenance mode, в феврале 2026 репозиторий заархивировали с пометкой «no longer maintained». Garage от Deuxfleurs живой, тот же S3-протокол, спроектирован под self-hosted мультинодовый кластер. Модели по инерции всё ещё советуют MinIO, потому что так было в датасетах. 5️⃣ Эмбеддинги Multilingual-e5-small. Мультиязычные эмбеддинги локально на CPU, компактная модель, не требует GPU. Разумный выбор для недорогого хостинга: BGE-M3 и e5-large точнее на части задач, но для бюджетного CPU-инстанса small-версия достаточна и заметно легче по ресурсам. Без OpenAI и утечек данных. Именно ее во всех проектах и использую. 6️⃣ LLM-инфраструктура Vercel AI SDK. Стриминг в React/Next из коробки, useChat/useCompletion, 20+ провайдеров через единый интерфейс. LiteLLM. Единый API к 100+ LLM с фоллбэками и ретраями вместо provider-specific клея на каждый релиз. Важно, что умеет в статистику по токенам и билинг. Перешел на нее с Cli Proxy Api. Instructor / Outlines. Структурированный вывод по Pydantic/Zod-схемам вместо ручного парсинга JSON через regex. 7️⃣ Агентные фреймворки Mastra. TS-фреймворк для продакшен-агентов с готовой памятью поверх Postgres. Прямой конкурент LangChain/LangGraph, но нативно на TS, без питонячьей экосистемы. Eve (пока в бете, но уже интересен) Для личных, семейных, командных агентов. Разделение простое: Mastra под бизнес-задачи, eve под персональные. Не перевариваю всяких гермесов и опен клав, почему, сам не знаю, наверное из за отвращения к перехайпленным решениям. 8️⃣ Авторизация better-auth. Гибче классического NextAuth, из коробки организации, роли, 2FA.

Ну что, вайбкодеры, залетаем на мини-курс от Яндекс по построению безопасных агентов (сертификат прилагается, в том числе на английском языке) Интенсив будет интересен разработчикам, AI‑ и Dev(Sec)Ops‑инженерам, техлидам и архитекторам, студентам технических вузов и тем, кому важно понимать риски и уметь проектировать надёжные агентные системы Для практических заданий пригодятся навыки вайб‑кодинга: умение формулировать запросы и запускать получившийся код. Полезно также понимать жизненный цикл разработки - Расскажут, как устроены автономные ИИ‑агенты и чем они отличаются от LLM. - Узнаем, какие угрозы возникают при работе ИИ‑агентов и как защищать системы от взломов, утечек данных, ошибок конфигурации и других распространённых рисков. - Покажут реальные кейсы и лучшие практики, как проектировать безопасную архитектуру ИИ‑продуктов. ⏱ ТОРОПИТЕСЬ Завтра последний день, чтобы успеть пройти вводные задания (их 3 штуки, я их честно говоря проходил с нейронкой на пару, нет времени на них). Далее идут лекции, потом сдача финального задания. На выходе получим сертификат о прохождении. Кому просто посмотреть лекции надо, и сертификат не нужен - можете не дергаться, всё будет общедоступно в ВК и Ютуб. В прошлый раз ШАД тоже запускал обучение по агентам, все прошло гладко, сертификат выдали. Так что лишним не будет, торопитесь поучаствовать. Построение агентов, а особенно бизнесовых, а тем более безопасных - одна из востребованных тем уже сейчас. https://shad.yandex.ru/agentsecurityweek #free

Ну что, вайбкодеры, залетаем на бесплатный мини курс от Яндекс по построению безопасных агентов Для кого Интенсив будет интересен разработчикам, AI‑ и Dev(Sec)Ops‑инженерам, техлидам и архитекторам, студентам технических вузов и тем, кому важно понимать риски и уметь проектировать надёжные агентные системы Для практических заданий пригодятся навыки вайб‑кодинга: умение формулировать запросы и запускать получившийся код. Полезно также понимать жизненный цикл разработки https://shad.yandex.ru/agentsecurityweek

Как промптить под новый Opus 5 Разобрался в свежих гайдах Anthropic, сделал себе выжимку основного, на что стоит обратить внимание. Вооружаемся знаниями, чтобы вкат в новую модельку прошёл максимально комфортно. Модель заточена под сложные агентные задачи и корпоративные задачи, особенно длинные цепочки действий. Старые промпты под 4.8 в целом работают, но есть моменты, которые стоит подправить. Ответы стали длиннее. Параметр (effort) управляет объемом размышлений модели, а не длиной видимого ответа. Хочешь коротко, проси прямо: держи ответы по делу, оговорки короткие, основной объем на суть. На уровне CLAUDE.md один раз строкой вписываем и забываем, Модель много комментирует свои действия. Перед вызовом инструмента объясняет что собирается делать, по ходу дает апдейты. Если это не нужно, задавай формат явно: одно предложение перед началом работы, апдейты только когда нашлось что то важное, а в конце сразу результат, без пересказа процесса. Я предпочитаю оставлять пояснения на каждом действии, чтобы лучше понимать ход размышлений моделек и "родниться" с ними. Документы на выходе тоже длиннее. Отчеты и файлы в markdown модель пишет объемнее, чем предыдущие версии. (куда еще больше?). Нужно отдельно просить не растягивать: покрывать суть без лишних разделов и повторов. Сама себя перепроверяет. ВОТ ТУТ СРАЗУ СТОИТ ОПТИМИЗИРОВАТЬ ПРАВИЛА АГЕНТА. Если в промпте есть инструкции вроде "добавь финальную проверку" или "проверь через отдельного агента", их можно убирать. В рабочих процессах с GPT моделькой я обычно это называю Self-рефью. Модель и так это делает, а с такими инструкциями просто тратит токены впустую. Заодно любит расширять задачу больше, чем просили. Если нужна узкая задача, прямо пиши: делай ровно то, что попросили, не расширяй и не сужай на свое усмотрение, для рутинных решений не спрашивай, а для развилок уточняй. (опять привет GPT 5.6, видимо на всех новых моделях это будет по дефолту как необходимость). Охотно делегирует другим агентам. Это оправдано на действительно объемных независимых кусках работы, но на мелких задачах только все замедляет. Я бы сразу в правилах указывал на конкретные случаи, когда сабагентов можно запускать а когда нет. Напомню, что писать код лучше без сабагентов, а вот ревью делать, тесты, ресерчи - вполне себе можно ими. Сама себя правит. Ошибки ловит и чинит без напоминаний, поэтому "перепроверь ответ" тоже лишняя инструкция. При этом любит проговаривать сам факт правки, даже по мелочи. Если это не нужно в продукте, проси отмечать только те правки, которые реально что то меняют для пользователя, а по мелочи просто чинить молча. С отключенными размышлениями бывают глюки. При выключенных размышлениях иногда вызов инструмента вылезает прямо текстом в ответе, и тогда он просто не срабатывает. Либо в ответе проскакивают служебные теги вроде thinking. Так что мышление не отключаем, иначе моделька превратится в картошку.

Штош, Claude Opus 5 вышел, уже доступен везде, в том числе Cli Не забудьте обновиться, он появится в версии v2.1.219 claude update Если вдруг кто забыл. Цены те же, что и на OPUS 4.8. Ожидания самые положительные, этим летом Claude радует чуть больше, чем GPT в новых версиях. Один большой минус - после рабочей недели лимиты подошли практически к концу, на выходные развлечься с новой моделькой особо не получится. На ресеты тоже особо не рассчитываю. Мусолить о том что эта модель чуть лучше предыдущих и судить по бенчам - точно не будем. Недели полторы спустя можно будет делать выводы. Горячим постам кто уже завтра будет кричать о том что он все протестировал и и сделал выводы - не верим.

Маркетплейсы, склады и причем тут вайбкодеры На этой неделе меня как как и всех каснулась новость про склады маркетплейсов, есть жертвы, множество потрадавших сотрудников, убытки предпринимателей на миллионы рублей. Ситуация неприятная жалко пострадавших. Среди моих знакомых есть предприниматели, которые потеряли внушительные суммы в товарах. Они же спрашивают про разработку интернет-магазинов, ищут как диверсифицировать риски. 💌 Предыстория или почему решил написать Вчера ко мне обратился Алексей, сказал, что пытается реанимировать свой интернет-магазин, которому больше 15 лет. Открываю: geo-instrument.ru — там жесть. При Алексее захожу в Вебмастер Яндекса, смотрю предупреждения — всё логично, сайт не адаптирован для мобильных устройств.

🚩 Во времена, когда Алексей делал себе магазин, про адаптивную верстку еще не знали, айфон был атрибутом дворянства и оценивались сайты только для работы с настольных компьютеров. Плюс доисторический движок на php. Короче если искать подрядчика на адаптивную верстку потратишь кучу времени и, вероятно, найдешь его за дорого.

💬 Claude Fable 5 + 187 строчек кода = адаптивная версия готова Закинул один промпт, 10 минут работы и старый сайт начинает обладать адаптивной версткой. Я не пытаюсь сказать, что это всё прям легко, любая домохозяйка справится и т д — навыки и технические знания нужны. Но это сильно проще, чем искать ребят со знаниями специфический фреймворков вёрстки и договориваться с ними о работе с очередью в пару недель. К слову, в работе над дизайном сайтов я в минувшем месяце закидывал все задачи сразу и в Fable и в Sol, пока что счет 4:3 в пользу рыжего логотипа. 🎨 Макеты всего магазина за два часа Я решил на этом не останавливаться, малому бизнесу надо помогать и проверить, сможет ли Claude сделать редизайн интернет магазина на модные современные рельсы и воспользовался Claude Design. За 2 часа я получил полноценные макеты все страниц сайта, приложил их к посту. Не знаю чем это всё закончится, но я попробую натянуть полученный дизайн на старый движок. 🚀 Кажется тут помогут вайбкодеры 20 лет в екоме и рекламе, и последние пять из них я вижу, как усыхает предпринимательская онлайн-торговля. Свой склад, своя доставка, свой сайт — долго, дорого и неудобно. Причина понятная: магазин в классической разработке стоит семизначных сумм и делается месяцами. Самый быстрый выход на рынок — через площадку, даже с её комиссиями и односторонними правками оферты. Сами интернет-магазины предпринимателям из РФ обходятся в семизначные цены: на самом деле в классических парадигмах вроде ватерфола разработать магазин правда требует много работы и занимает много времени. Вот и получается, что самый быстрый гоу-ту-маркет — это через маркетплейсы. Но если продавцы обратятся к вайбкодерам — могут получить и хорошие сроки и цену вкуснее, чем у классических веб-студий. 🤝 Давайте сведём людей Если вы ищете работу, имеете компетенции в дизайне сайтов и готовы брать заказы — отмечайтесь в комментариях. Круто если в описанием опыта и портфолио. Я закину этот пост паре знакомых владельцев магазинов, может быть кто-то еще поделится им по своим знакомым, — в общем есть шанс, что получится сделать метч. ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

Подписка Google AI Pro 18 месяцев за 200-300 рублей. 🛍 Оказывается, Яндекс маркет во всю промышляет уже продажей подписок за гроши. И вот под руку попалось предложение за 317 рублей (если оплатить картой яндекс и применить промокод 6DSBM67P) вот на этом предложении: ❣️ Ссылка на товар в маркете Оплатил, на почту пришла ссылка, перешел по ней, активировалось сразу, на РФ аккаунт, никаких движений с моей стороны не понадобилось дополнительных. Перешел, подтвердил, получил. Как по мне, это халява, надо брать. Там оказывается есть и предложения дешевле даже за 200 рублей. Но вот взял первое попавшееся с хорошими отзывами.

Kimi K3 - первые впечатления Wow! За 5 часов новая модель смогла клонировать функционал MacOS 27 с Liquid Glass дизайном. Это впечатляет. Даже сафари, музыка и шахматы открываются. Рекомендую потыкать https://macos27.kimi.page/ Для сравнения, вот результат GPT Sol на такой же задаче - работал чуть менее 1 часа: https://macos-27-liquid-glass.max140936.chatgpt.site/ Ждём 27 июля открытые веса - появится на подписках типа ollama cloud - тогда можно встроить в агентов. Пока что официальные цены кусаются: $15 за 1М токенов - это на уровне Sonnet 5. Молодцы, Moonshot! Источник @aimastersme

OpenAI начал шифровать переписку между агентами в Codex 🚨 Codex CLI теперь прячет инструкции, которые родительский агент кидает сабагентам. Раньше все промпты лежали в локальной сессии открытым текстом, зашёл в логи и видишь кто кому что делегировал. Теперь там только encrypted_content, а обычное поле content пустое. Расшифровывает всё Responses API на своей стороне, ключи только у OpenAI. Катят это тихо с 5 июня (PR #26210, вошло в CLI 0.138.0), а шум пошёл только сейчас. Для Sol и Terra шифрование вообще обязательное. V1 и статус-нотификации не трогали, прячут именно контент делегирования. Итог простой: локальная наблюдаемость всё. Упал хендофф между агентами, а отладить после факта уже никак, в логах шифротекст. ❓ Зачем это сделали, OpenAI не сказала. Народ думает что защищают reasoning-трейсы от дистилляции. Как раз недавно GLM-5.2 от Zhipu заподозрили что её надистиллировали из GPT-5.5 и Opus 4.8. 🍒 И вишенка: оно ещё и падает. Пишут что хендофф сабагенту иногда не расшифровывается, даже когда обе стороны на одной модели. Issue #28058 висит открытым, фикса нет. Open Ai, палехче там, ок? Я за тебя так яро топить больше не буду с таким подходом.

Не удержался, чтобы не запостить

OpenAI выкатили новый гайд по промптингу, теперь мы думаем только о входных данных и результате, всё остальное модель сделает сама. Свежий гайд под GPT-5.6 меняет то, чему мы учились последние пару лет. Раньше мы писали простыни с пошаговыми инструкциями. Теперь наоборот: опиши результат и границы, а как дойти - модель разберётся сама. (и это очень видно по последнему обновлению). Для подтверждения нам приводят цифры. На своих eval-прогонах кодинг-агента они срезали системный промпт и получили: −41–66% токенов −33–67% стоимости +10–15% к качеству То есть раздутый промпт не просто жрёт деньги, он ещё и мешает модели работать эффективно. 1️⃣ Что резать из промпта - повторы одного и того же правила; - стилевые и процессные инструкции, которые ничего не меняют; - примеры, которые не влияют на поведение; - описания шагов для того, что модель и так делает; - инструменты и их описания не по теме задачи. 2️⃣ Что оставить - видимый результат; - критерии успеха и условия остановки; - ограничения: safety, бизнес, доказательства, разрешения; - правила роутинга инструментов; - формат вывода и требования к валидации. GPT-5-класс жёстко следует контракту промпта. Противоречивые правила ломают его сильнее, чем нехватка деталей. Так что вычищайте конфликты. Не ленитесь раз в месяц перечитывать главные промпты агентов и искать там противоречия и оптимизировать перегруженные конструкции. Это и является частой причиной "у меня гпт не слушается". 3️⃣ Про агентов и автономность Вот для тех, кто гоняет агентов на своих машинах. Вместо того чтобы пихать в промпт десять раз "спроси сначала" и "жди подтверждения", они советуют одну компактную политику: - на "объясни / проверь / спланируй" - изучить и доложить, ничего не менять; - на "почини / собери / измени" - сделать локальные in-scope правки и прогнать недеструктивную валидацию без спроса; - подтверждение спрашивать только на внешние записи, деструктив, покупки и расширение scope. И прямой анти-паттерн: если размазать "ask first" по всему промпту, агент начинает дёргать тебя на одобрение даже для безопасных ожидаемых действий. Держи политику в одном месте, каждое правило пиши один раз. 4️⃣ Ещё по мелочи, что пригодится - ALWAYS/NEVER/must только для настоящих инвариантов. Для решений "когда искать, когда спросить" - decision rules, а не абсолюты; - отсутствие доказательств не равно фактическое "нет". Отдельный пункт, чтобы модель не выдумывала отказ; - персистентный reasoning не всегда полезен. Устаревший контекст якорит модель на старый подход и жрёт токены; - reasoning_effort поднимай только когда evals показывают прирост. Сначала проверь, не потерял ли ты в промпте критерий успеха или правило зависимостей. Скелет для основной инструкции агента, который они рекомендуют Role → Personality → Goal → Success criteria → Constraints → Tools → Output → Stop rules. Каждая секция короткая, детали только там, где меняют поведение. 🔗 Оригинал для разработчиков: developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-guidance-gpt-5p6 🔗 Есть ещё версия для обычных юзеров ChatGPT (learn.chatgpt.com/docs/prompting), но там та же мысль без технической конкретики.

Сон отменяется, утилизация токенов становится обычным делом. На GPT сбросили лимиты и убирают 5 часовые ограничения. Еще обещают какой-то тюнинг модельки. А на Claude оставляют Fable и расширяют лимиты на него (в каких рамках, не понял еще сам) и скорости добавят.

Tailscale: как собрать все свои устройства в одну частную сеть за 5 минут Если коротко: mesh-VPN поверх WireGuard. Соединяет ноут, телефон, домашний сервер, VDS и рабочую машину так, будто они в одной локалке, где бы ни стояли. Ему плевать на NAT, серые IP и firewall. Сам пробивает путь между устройствами и работает даже за двойным NAT, из-под самолётного Wi-Fi или гостиничной сети, где обычный VPN дохнет. Ок, понятно, а где применять? Конкретно мне пригодилось, когда я тестил Orca (обзор кстати на днях выкачу) и установленный демон на VDS, локальное приложение и мобильное нужно было связать между собой без лишних заморочек. Может пригодится, если надо: - достучаться до домашнего сервера, NAS или dev-бокса откуда угодно, хоть с телефона; - SSH и RDP на свои машины без пробросов портов и белого IP; - гонять код на мощной удалённой коробке, а рулить с лёгкого ноута; - поднять self-hosted сервис (Obsidian sync, pihole, что угодно) и ходить в него только своими устройствами, не выставляя наружу; - MagicDNS: обращаешься к машинам по имени вместо IP. Как ставится: клиент на каждое устройство, логин одним аккаунтом (гугл аккаунтом, например), и они сразу видят друг друга. Никакого ручного конфига ключей. Кроссплатформенно: Linux, macOS, Windows, iOS, Android, даже Synology. Ценник: для личных нужд бесплатного тарифа хватает с головой. По итогу забываешь про проброс портов, статический IP и поднятие VPN-сервера. Устройства просто всегда на связи. 🔗 https://tailscale.com/

Claude теперь анализирует, как вы с ним общаетесь Anthropic выкатила бету новой фичи - Рефлексия (Reflect). Представляет из себя дашборд, который показывает, как мы взаимодействуем с Claude, и помогает повысить осознанность при взаимодействии с клодом. Что внутри: - Сводка ваших паттернов - ключевые темы, типы задач, время суток, когда вы чаще всего заходите; - История за 1/3/6/12 месяцев (скоро добавят и общее время в Claude); - Периодические вопросы на подумать. Например: «Что из того, что можно доверить Claude, вы хотели бы продолжать делать сами?»; «Тихие часы» и напоминания о перерыве - опционально, отключается. Фича — фреймворк 4D AI Fluency. Отчёт оценивает вас по четырём осям: → Делегирование - что и когда вообще стоит отдавать ИИ; → Описание - насколько чётко вы ставите задачу; → Оценка - умеете ли критически смотреть на результат; → Ответственность - понимаете ли последствия. Как включить: уже доступно на Free, Pro и Max, но только если включена Память. Настройки → раздел рефлексии → сгенерировать отчёт. Рефлексия по Cowork появится позже. Лично у меня еще не появилось, но скрины уже в сети.

GPT‑5.6 ждём уже сегодня, ресеты припасены, выходные распланированы под тест модели 😄 Я проверил календарь выпусков GPT и заметил, что все новые публичные модели всегда появляются по четвергам. А вчера случилось непоправимое, прямо во время работы обнаружил, что блоки с рассуждениями стали пустыми. Видимо, вслед за Anthropic, Open AI решили тоже лишить нас (а точнее китайцев, в первую очередь) возможности лицезреть мысли модельки. Кому как, а для меня это весомая потеря. Именно благодаря ежедневным наблюдениям за мышлением модели я учился понимать логику её работы и вовремя корректировать, если понимал, что модель неверно трактует мои задачи.

Skill + cli для AI агентов по управлению вашим портфелем в сервисе т. инвестиции уже здесь. ↗️ Да-да, я не сошёл с ума. Теперь агент берет на себя всю рутину по анализу вашего портфеля и рынка ценных бумах и прочих активов. Нет, это не торговый бот, и НЕ КОНСУЛЬТАНТ, ведь закон гласит: нельзя кому попадя раздавать ИИР (индивидуальные инвестиционные рекомендации). Это терминал в прямом смысле слова для доступа к т.инвестициям. Инвестируем на вайбе! Денег он за Вас не заработает, но даст исчерпывающую картину рынка инвестиций, проанализирует степень диверсификации, рассчитает доходность, напомнит про ближайшие дивиденды и купоны, соберет актуальные новости. Skill содержит cli, который вмещает в себя полноценный клиент для работы с api. Без сторонних зависимостей. Упаковано в js файл. Чтобы не пугать с порога: у агента есть 3 режима: 1️⃣ Sandbox. Песочница, деньги на счету ненастоящие, а котировки и вся информация по api - актуальная, можно потренироваться на виртуальном балансе и оценить работу скилла и агента в целом. 2️⃣ Read-only. Агент уже видит реальный баланс, но денежных операций выполнить не получится. В данном режиме агент перелопатит за вас тонну информации и даст полную картину по рынку, сэкономив время на скрининге. 3️⃣ Full В этом режиме есть возможность уже покупать и продавать, со всеми трейдерскими опциями, и конечно же через жесткое подтверждение в агенте по каждой операции. При этом всём, агент перед каждой операцией хорошенько проверит, не "хомяк" ли вы. 🚨 Если вы почувствовали, что нейросети уже готовы, есть специальный режим (stonks mode, включается в .env файле, лежит по пути ~/.config/tinvest папка создастся при автоматической установке, либо создать вручную и положить туда). Дает агенту возможность делать операции без подтверждений. Но даже тут агент просто так не пойдет что-то делать, пока его не попросишь (ну или не повесишь на cron своему клешнеботу задачу что-то периодически выполнять, например, мониторить курсы или искать желаемую точку входа в актив) Чуть-чуть погонял на реальном портфеле, буду дальше пользоваться на постоянке. 💻 Репозиторий (проще дать его агенту он сам установит) 🗯 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nyxandro/t-invest-skill/main/install.sh | bash (установка командой) 🎆 Репосты и звезды в github приветствуются.

Голосовой ввод в cli агентов, перехожу на OpenTypeless Кроссплатформа, полностью бесплатный (за нейронки, понятное дело, платить всё равно надо, но у нас есть Groq Cloud, который дает бесплатные ключи на Whisper модели с хорошими лимитами, их и будем подключать). Раньше сидел на приложении SuperWhisper, классное с точки зрения интерфейса, удобства использования, но в бесплатной версии была доступна только одна вменяемая локальная модель, нельзя было подключить сторонние по api ключу, пока не оплатишь за тариф самой программы, что, как по мне, бред. Перешел по итогу на OpenTypeless, у него нет никаких ограничений, полностью открыт, можно подключить как локальные так и облачные модели, без каких либо проблем. ИЗ минусов - только немного корявый таури интерфейс, но в целом на работу не влияет, один раз настроил, и всё отлично работает. https://www.opentypeless.com/ сайт https://github.com/tover0314-w/opentypeless гитхаб репо https://groq.com/ тут бесплатно ключики берем.