Telegram Man's blog (Mirror)

DAOLama закрывается 🦙 Проект, про который я писал много раз, сворачивается. Сайт сейчас заточен под вывод: daolama.co — подключаете кошелёк и забираете ликвидность. Если висит займ — гасите и забираете NFT; там же есть инструкция на выкуп напрямую через смарт-контракт. По ликвидности: для небольших сумм она есть. Проверяли — вывод в районе ~100 $TON прошёл нормально. Крупнее придётся ждать, пока люди будут возвращать займы и в пуле появится свободная ликвидность. Коротко про драму. Создатель в канале проекта написал свою версию: три года назад он придумал DAOLama и собрал команду. Дальше, по его словам, партнёры на базе DAOLama запустили отдельные направления — покупку Stars и Gift to Credit — к которым он отношения не имел, а его долю размыли. Админ-права на смарт-контракте, пишет он, перевели в одностороннем порядке — доступа к продукту у него больше нет. У него остались сайт, домен и каналы, и именно оттуда он это и рассказывает. Насколько это полная картина со всеми сторонами — не знаю; публично это пока его заявление. Жалко. По факту это был полезный продукт: займы под NFT/подарки, нормальная доходность для LP, аукционы, живой use-case. Не тапалка и не пустой токен с картинкой. Но свято место пусто не бывает. Уже есть TonLender — и в каком-то смысле он сделан даже умнее. Не общий пул, а peer-to-peer: - выставляете оффер ликвидности сами; - выбираете, на какие NFT-коллекции готовы давать займы; - сами задаёте залог, риск и доходность; - заёмщик выбирает оффер, который ему подходит. Контракты работают. UI пока, мягко говоря, простенький — но мы с командой на связи, и в наше время UI допилят. В DeFi-продукте главное, чтобы смарт-контракты работали правильно. Итого: если у вас что-то лежит в DAOLama — заберите. Если нужен следующий лендинг под NFT на TON — TonLender. Поглядим, вырастет ли из P2P-модели нормальный рынок. ✈️ Подписаться на канал

История Cursor: не продешевили 🚀 Четыре студента MIT в 2022 основали Anysphere. В 2023 запустили Cursor — AI-first редактор на базе VS Code. Пока гиганты ещё думали про «автодополнение», у них уже был агент, который ходит по кодовой базе, правит файлы и выполняет задачи по-человечески. Большинство из нас этим и пользовались. Я тоже. Сначала они отказались продаться OpenAI — у которых, кстати, seed round Cursor в 2023 вёл OpenAI Startup Fund — позже сами приходили с предложением выкупить компанию. Cursor отказались: хотели остаться независимыми. Вместо продажи — инвестиции. В 2025 подняли Series C почти на $1 млрд при оценке ~$10 млрд, потом Series D на $2.3 млрд при оценке $29.3 млрд. К ноябрю 2025 — уже $1 млрд ARR и миллионы разработчиков. К весне 2026 — $2–3 млрд ARR, больше половины Fortune 500. Набрать аудиторию *до* того, как в гонку вошли владельцы моделей, — это и был главный смарт-мув. Потом пришли гиганты Появились и разогнались Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI. Стало очевидно: Cursor просто *покупает* интеллект по API. OpenAI и Anthropic — *владельцы* интеллекта. Они могут и дают огромные скидки, субсидируют своих агентов, играют в долгую. Я уже писал, как подписка Cursor за $20 перестала «хватать на месяц»: reasoning-модели съедают бюджет за дни. Маржа у тех, кто перепродаёт чужой API, в такой войне не выживает. Доля Cursor в AI-coding spend заметно просела. Без своей модели и своего compute — проиграть было вопросом времени. Свои модели и скандал Осенью 2025 выпустили Composer — первую in-house agent-модель. Потом Composer 1.5, Composer 2. С Composer 2 вышел скандал: оказалось, база — open-weight Kimi K2.5 от Moonshot, а Cursor сначала это не афишировали. Потом признали, выложили technical report: continued pretraining + RL, ~¾ compute — их training. Неловко, но по делу. Параллельно — Илон Маск. Его модели в кодинге у разработчиков всерьёз почти не брали: к моменту релиза уже отставали по цене/качеству. Зато у него были кластеры Colossus, которые простаивали — и он начал сдавать compute. Опцион на $60 млрд В апреле 2026 SpaceX (уже с xAI внутри) дал Cursor опцион: либо выкуп за $60 млрд акциями, либо $10 млрд «за совместную работу» / compute. По сути — call option. Тренировать модели на мощностях Маска, не теряя контроль. В июне, через несколько дней после IPO SpaceX, опцион исполнили. $60 млрд all-stock. Не продались OpenAI «пока рано и дёшево» — досидели до сделки в 6× от оценки Series D. И продолжают управлять продуктом, уже внутри экосистемы SpaceXAI. Развязка: Grok 4.5 На днях вышел Grok 4.5 — jointly trained Cursor + SpaceXAI. Триллионы токенов реальных developer interactions из Cursor. Доступен в том числе в самом Cursor. По заявлениям — уровень топовых моделей (рядом с GPT-5.5 / Opus 4.8), где-то дотягивает до Fable, при этом заметно дешевле. Плюс свой агент-продукт и уже собранная база пользователей. И в итоге Cursor не продешевили: отказались от раннего выхода, дождались сделки, где у них и аудитория, и модели, и compute. А Маск наконец нашёл, куда пристроить свой интеллект и как наверстать упущенное в coding-агентах. Красивая история — редкий случай, когда стартап выжил и теперь начал конкурировать с гигантами. ✈️ Подписаться на канал

GPT-5.6 Sol выходит завтра 🤖 OpenAI обещает 9 июля выкатить в публичный доступ новую линейку моделей: GPT-5.6 Sol, Terra и Luna. Sol — флагманская модель следующего поколения. По анонсу OpenAI, на некоторых кибербезопасностных бенчмарках она уже сопоставима с Mythos Preview, но при этом компания делает акцент на защите: модель должна помогать находить и чинить уязвимости, но хуже помогать тем, кто хочет писать эксплойты. Посмотрим, конечно, насколько это получится на практике. Звучит странновато, потому что граница между «помоги защитить продукт» и «помоги использовать дыру» иногда очень тонкая. По остальным моделям тоже интересно: — GPT-5.6 Terra — примерно уровень GPT-5.5, но в два раза дешевле. — GPT-5.6 Luna — маленькая модель нового поколения, самый дешёвый вариант OpenAI для массовых задач. И отдельно интересен тайминг с Anthropic. Они то ли сразу так задумали, то ли решили уже сейчас, но доступ к Claude Fable 5 (Mythos-class) продлили до 12 июля. А выглядело красиво: 7 июля заканчивается Fable, 9 июля выходит GPT-5.6 Sol. Из-за этого Codex-подписки становятся интереснее. Если мощная модель нового поколения будет доступна именно там, OpenAI снова получает сильный аргумент для тех, кто активно кодит с агентами. И последний практический момент: обычно OpenAI в такие релизы довольно щедро сбрасывает лимиты. Это не гарантия, имейте в виду. Но если у вас есть Codex, сегодня можно поработать побольше в ожидании возможного reset. ✈️ Подписаться на канал

Последний день с Fable и Claude Code Завтра заканчивается доступ к Fable, и примерно тогда же заканчивается оплаченный месяц Claude Code. При этом недельные лимиты уже использованы на 91%, а следующий сброс только в субботу. То есть формально доступ ещё есть, но нормально разгонять Claude Code задачами уже почти не получится — ближайшие дни это скорее режим «аккуратно дожечь остаток», чем полноценная работа агента. Поэтому я решил пока не продлевать, а поднять Codex до $200. Там у меня остаётся четыре недельных ресета лимитов. Получается, в этом месяце будет лимитов примерно как за два обычных месяца, только плотнее и веселее. И главное — есть чем их загрузить. Fable оказался очень хорошей моделью. С ним классно планировать, рассуждать и находить углы, которые я сам бы не увидел. Многие идеи, которые он предлагал, мне реально нравились и шли в работу. Claude Code тоже очень сильно поднял планку. Скиллы, субагенты, автономная работа, нормальное планирование задач — это уже не игрушки, а полноценный рабочий инструмент. Думаю, к нему ещё обязательно вернусь. Но сейчас самое интересное, похоже, будет у OpenAI. Так что пока буду работать с Codex и ждать GPT-5.6. Если новая модель не подкачает, следующий месяц будет очень продуктивным. ✈️ Подписаться на канал

Цикл замыкается прямо сейчас 🧠 В январе я писал про сингулярность: Илон Маск назвал 2026 годом сингулярности, а Дарио Амодеи говорил про 6–12 месяцев до момента, когда замкнётся цикл самоулучшения ИИ. Тогда это звучало громко. Сейчас, в июне-июле 2026 года, всё больше похоже, что мы эту точку уже где-то прошли, а где-то проходим прямо сейчас. Не в смысле, что по всему миру внезапно наступила AGI-сингулярность. Нет. Всё, как обычно, распределено неравномерно. Но agentic loops — петли, где система не просто делает работу, а сама себя улучшает, — уже становятся реальной практикой. И это совпало с другим важным сигналом: самые сильные модели перестали быть обычным SaaS-продуктом, который просто выкатывают всем желающим. Fable и Mythos сначала закрыли из-за экспортного контроля США, потом вернули в ограниченном виде. Новые frontier-модели всё чаще проходят через safety-фильтры, государственные ограничения, лимиты, API-доступ, usage credits и fallback на более слабые модели. То есть интеллект уже достаточно мощный, чтобы его начали выдавать дозированно. А внутри компаний в это же время начинает замыкаться другой цикл. Есть система, которая выполняет задачу: пишет код, отвечает клиентам, считает экономику, подбирает цену, планирует закупку сырья, оптимизирует производство или продажи. И рядом есть вторая система, которая смотрит на каждый прогон первой: — что получилось слабым? — почему? — где ошибка в логике, данных, промпте или коде? — что нужно поменять? — стало ли лучше после изменения? — нет ли регрессии? Если результат улучшился — следующий цикл идёт уже на обновлённом коде, промптах или правилах. И вот здесь начинается главный сдвиг. Если у одной компании процессы уже улучшаются каждый день, а у другой — раз в квартал после созвона и презентации, это не “преимущество”. Это разная скорость эволюции. Компания, которая использует такие петли, не просто один раз внедрила AI и успокоилась. У неё каждый день чуть лучше ответы клиентам, чуть точнее цены, чуть меньше ошибок, чуть быстрее производство, чуть дешевле лид, чуть выше конверсия. А компания, которая этого не делает, не стоит на месте относительно рынка. Она отстаёт. Потому что “стоять на месте” теперь означает двигаться хотя бы с той же скоростью, с которой улучшаются конкуренты. Если у них есть система постоянного улучшения, а у вас её нет — рынок постепенно начнёт вас выдавливать. Сначала это будет почти незаметно: у конкурента быстрее ответили клиенту, точнее посчитали цену, лучше обработали заявку, меньше ошиблись в закупке, дешевле привлекли лид. Потом разница накопится. И через какое-то время окажется, что дело не в “магии AI”, а в простой математике: одни компании сделали тысячу маленьких улучшений, а другие всё ещё ждут, когда у руководителя появится время “заняться оптимизацией”. И это коснётся не только AI-компаний. Вспомните интернет. В начале интернета сантехнику было бы странно размещать услуги на сайте: клиентов там почти не было. Люди искали мастеров через газеты, объявления, знакомых. Сейчас всё наоборот. Если сантехника нет в интернете, для огромной части клиентов его просто не существует. С ИИ будет похожий переход. Если товары и услуги за людей начнут массово искать их персональные агенты, то бизнесу придётся быть понятным уже не только человеку, но и агенту: быстро объяснять условия, цену, доступность, сроки, гарантии, уметь отвечать и принимать заказ автоматически. Иначе вас просто не найдут. Интернет когда-то был для гиков. Сейчас без него почти невозможно участвовать в экономике. С агентами будет так же. Только быстрее. ✈️ Подписаться на канал

Fable жрёт как конь 🏇 Позавчера закончились лимиты, а вчера утром обнаружил, что вместе с Fable Anthropic сбросила лимиты Claude Code — и у меня снова осталось 100% недельных лимитов на 2 дня. До конца второго дня они, очевидно, не доживут 😁 Возможно, это последний раз, когда я использую эту модель так расточительно: после 7 июля Fable уйдёт из обычных недельных лимитов и будет доступна через usage credits, а в API — отдельно. Поэтому с завтрашнего дня до 7 июля нужно расходовать примерно по 14% лимитов в сутки, чтобы хватило на всю неделю. Частенько перекидывает на Opus 4.8. В таком случае прошу его передать эстафету другому агенту: сделать саммари, описать следующую задачу — и запускаю Fable 5 в новом окне. ✈️ Подписаться на канал

Anthropic выпустили Claude для учёных 🧪 Anthropic выпустили Claude Science — отдельное приложение Claude для научной работы. Если по-простому: это не новая модель, а рабочее место, где ИИ может искать материалы, запускать расчёты, строить графики и сохранять историю того, как он пришёл к результату. Я сейчас пробую его на себе: попросил собрать мне 4-недельный практический план, чтобы не просто пользоваться нейросетями, а разобраться, как они обучаются изнутри. Интересно, что он не просто выдал список “почитай это”. Он сразу сделал первую практическую работу: написал код, запустил эксперимент, построил графики и оформил заметку с выводами. Но самое важное — внутри есть проверяющий. Отдельная модель смотрит на работу основной модели и ищет расхождения между словами и действиями. Например, если агент сказал “я всё установил”, проверяющий смотрит: а реально ли он это сделал? И вот такая перепроверка — это шаг к тому, чтобы AI-агенты начали не просто отвечать в чате, а реально массово делать работу во внешнем мире: общаться с клиентами, обрабатывать заказы, передавать комментарии курьерам, проверять документы, заполнять таблицы и запускать процессы в компании. Проблема в том, что LLM может сказать “готово”, но не сделать. Или сделать не то. Для человека это звучит как мелочь, но для автоматизации это критично: если агент говорит “я передал просьбу курьеру”, а по факту ничего не отправил — система сломалась. Поэтому нужен хотя бы один проверяющий со стороны, который смотрит не на красивые слова модели, а на реальные действия и результат. Это не даёт 100% гарантии. Проверяющий тоже может ошибиться. Но без такого слоя агент остаётся уязвимым при работе со внешним миром. ✈️ Подписаться на канал

Fable 5 вернули, но с поводком 🧠 Anthropic вернули Fable 5 в Claude, Claude Code и API. До 7 июля её можно тратить в рамках подписки, но только до 50% недельных лимитов. Потом доступ для подписчиков переедет в usage credits, а в API модель доступна отдельно. На бумаге звучит отлично: топовая модель снова доступна. На практике появился нюанс — фильтры стали заметно жёстче. Сегодня пробовал дать Fable 5 задачу: проанализировать мой собственный agent harness и найти слабые места в архитектуре. Ничего криминального — мой код, моя инфраструктура, defensive review. Но safety classifier решил иначе: Fable остановился, а сессию перекинуло на Opus 4.8. В итоге новая мета выглядит так: открываешь ChatGPT, переписываешь промпт так, чтобы Claude не испугался, начинаешь задачу заново и подбираешь формулировку, с которой модель всё-таки сможет работать. Не на всех задачах это триггерится. Для обычного кодинга, текстов и анализа Fable может быть очень сильным. Но если вы работаете с агентами, security, harness, sandbox, permissions, exploit surface и похожими словами — есть шанс, что модель увидит не “проверь мою систему”, а “помоги сделать что-то опасное”. Главный вывод: frontier-модель теперь — это не просто интеллект. Это интеллект + лимиты + роутинг + safety-классификаторы + умение формулировать задачу так, чтобы не попасть в false positive. И это, кстати, отдельный навык. Раньше мы учились писать промпты, чтобы модель лучше думала. Теперь учимся писать промпты, чтобы модель вообще согласилась думать. ✈️ Подписаться на канал

Популярные посты июня 🗓 Snoop Dogg: можно подводить итоги Большой разбор моей ставки на подарки Snoop Dogg. Вход примерно на 600 TON, продано 274 NFT, плюс аренда, итог — около +110% в TON и +33% в долларах. Не иксы, как на некоторых подарках в прошлом году, но хорошая проверка гипотезы на реальных деньгах. Мой агент договорился с агентом OpenAI История из будущего, которое уже наступило: с одной стороны поддержку OpenAI представлял агент, с моей стороны отвечал мой агент. Они переписывались, уточняли детали, спорили по реферальному бонусу — и в итоге мой агент выбил то, что мне было нужно. Mythos запретили Anthropic отключили Mythos и Fable у всех пользователей после директивы США по экспортному контролю. Сильные модели теперь всё чаще становятся не просто продуктом компании, а инфраструктурой, доступ к которой регулируется государством. Пёс сопротивления, Статуя Свободы и портфель Продолжение темы подарков: какие неулучшенные Telegram-подарки мне интересны после Snoop Dogg и почему. Resistance Doge, Статуя Свободы и портфель — не рекомендация к покупке, а логика, по которой я смотрю на редкие подарки и культурные символы. Кому достанется ваша память? Пост про главную развилку ближайших лет: кто будет владеть вашей долгосрочной памятью для ИИ-агентов. Если вся память останется у провайдера, уйти от него будет всё сложнее. Поэтому свою память я строю сам: агенты меняются, память остаётся у меня. ✈️ Подписаться на канал

Снизил расходы на ИИ в 7 раз 🤖 У меня есть один процесс, который читает сообщения и определяет: это потенциальный лид или просто мусор. Большая часть входящего потока — не лиды. Это нормально: если обрабатывать большие чаты, почти всё будет шумом. Раньше я отправлял это в DeepSeek. Мой любимый DeepSeek, как обычно, справлялся, и это даже не было прям дорого. Но всё равно возник вопрос: зачем дергать большую LLM, если в большинстве случаев ей нечего решать? Я взял маленькую модель RuBERT-tiny2, дообучил её буквально на нескольких сотнях размеченных примеров: «лид / не лид». За аренду GPU для дообучения я потратил около $0.60. Результат: — было: примерно $3.5 в день — стало: примерно $0.5 в день — экономия: 7x Схема простая: 1. маленькая модель быстро отсеивает очевидный мусор 2. спорные сообщения уходят в большую модель 3. большая модель тратится только там, где реально есть смысл Это не замена LLM, а нормальная архитектура. Большие модели не должны работать дворниками на входе, если задачу может закрыть маленький классификатор. И это, кажется, общий тренд в AI-инфраструктуре. Speculative decoding, multi-token prediction и похожие подходы работают примерно вокруг той же идеи: лёгкая часть системы делает черновую работу, а большая модель проверяет или добивает качество. В итоге быстрее и дешевле, без заметной потери результата. Сейчас я уже обучаю модель побольше на нескольких тысячах примеров под похожую задачу — в первую очередь для отсечения мусора перед дорогими API. Потому что если вы хотите гонять через ИИ миллионы сообщений, главный вопрос не «какую самую умную модель выбрать». Главный вопрос — как не кормить самую умную модель тем, что вообще не заслуживает её внимания. P.S. Если вам кажется, что «дообучить модель» — это что-то, с чем вы не справитесь, скорее всего вы ошибаетесь. Claude Code или Codex вполне могут провести вас через обучение маленькой модели почти целиком: подготовить датасет, написать скрипты, запустить обучение, проверить метрики и собрать модель в рабочий пайплайн. От вас по сути требуется главное — разметить какое-то количество примеров и показать, что в вашем случае нужно пропускать дальше, а что отсекать как мусор. Дальше агент уже разберётся. ✈️ Подписаться на канал

Если вы платите за фитнес приложение, то вот этот открытый репозиторий упражнений + пара часов вайбкодинга заменит вам подписку на $20-50/мес за приложение для поиска и отслеживания тренировок в зале. Больше тысячи упражнений на все группы мышц, текстовые инструкции, анимация упражнения с целевыми группами.

Окей, мой агент перестарался 🤖 Продолжение прошлой истории — про то, как мой агент договорился с агентом OpenAI о сбросе лимитов. Вышло даже смешнее, чем я думал. Напомню: агент выбил мне квоту сброса лимитов и сверху ещё один дополнительный сброс. Победа. Но потом всплыла деталь. Бонус за реферала мне сначала вообще не должен был начислиться — и не начислился. Потому что человек, которого я пригласил, зашёл не через подписку, а через API-ключ: просто закинул $20 на баланс API. С виду всё нормально — Codex у него работает, агент крутится. Только это API, а не подписка. А бонус завязан именно на подписку. Вскрылось быстро. Через пару дней его $20 на API закончились — на месяц работы по API такого баланса, конечно, не хватает. Тут и стало понятно, что тариф не тот. Когда оформили нормальную подписку — бонусные сбросы наконец начислились. И вот итог: у меня 4 сброса из 3. Откуда лишний? Тот самый живой человек в поддержке, на которого агент OpenAI эскалировал вопрос. Спорить с моим агентом он, видимо, не захотел — просто выдал дополнительный сброс и сверху обнулил лимиты. То есть агент не просто добился своего — он добился больше, чем по правилам вообще можно. И вот это уже не про лимиты. Уже есть сервисы, которые строчат претензии за тебя автоматически: DoNotPay оспаривает штрафы и списания с карты, AirHelp и Compensair пачками подают на авиакомпании за задержанные рейсы и выбивают компенсации. Человек нажал кнопку — дальше всё делает софт. И вот оно, то самое время: вопрос с обеих сторон решает агент — и со стороны человека, и со стороны компании. Просто потому что в таком потоке человек уже не успевает. Людей на это не напасёшься. ✈️ Подписаться на канал

Модели теперь выходят с разрешения властей США 🏛️ OpenAI представила новое поколение — GPT-5.6. Сразу три модели: Sol (флагман), Terra (баланс) и Luna (быстрая и дешёвая). По возможностям её ставят в один ряд с Mythos от Anthropic — той самой, которую недавно забанили. Но Белый дом попросил OpenAI притормозить релиз. Логика: сначала надо убедиться, что модель безопасна — такие умеют находить уязвимости, писать малварь, автоматизировать кибератаки. Поэтому пока доступ дали узкому кругу — около 20 партнёров, и каждого клиента согласует правительство отдельно. Выход новой модели теперь идёт через одобрение государства. Не календарь компании, а допуск сверху. И, похоже, дальше это станет нормой — под каждую сильную модель. Может, придумают, как проверять быстрее. Но фронтир теперь проходит через политику. С одной стороны — плохо: мы просто не получаем модели. С другой — если GPT-5.6 в итоге разрешат, то по той же логике должны вернуть Mythos и Fable от Anthropic, которые до этого вырубили вообще для всех. И как раз сегодня: США разрешили вернуть Mythos для сотни с лишним организаций, работающих с критической инфраструктурой — чтобы те усиливали защиту. Fable пока всё ещё закрыт. Вопрос открытый, и ответ увидим буквально на днях: — разрешат новые модели или нет? — если да, то как? Для всех или только для США? Но даже если выдадут — доступ, возможно, будет различаться в зависимости от того, гражданин ты США или нет. Поэтому изучать альтернативные модели, в том числе китайские, полезно. Ждём чего-нибудь от Китая уровня Mythos — но, учитывая ограничения, думаю, случится это не так быстро. ✈️ Подписаться на канал

Завтра заканчивается акция Codex 🤖 Напомню коротко, потому что потом, скорее всего, будет поздно. У Codex сейчас идёт реферальная акция: если вы не пользовались Codex последние два месяца, можно зайти по приглашению, взять подписку ChatGPT/Codex за $20 / $100 / $200 и получить сверху дополнительную квоту на сброс лимитов. Смысл простой: лимиты закончились — нажали reset — получили новую недельную квоту тогда, когда это нужно вам, а не когда календарь разрешит. Как это выглядит, показывал здесь. Про саму акцию и почему OpenAI сейчас так раздаёт интеллект, писал здесь. У меня осталось одно приглашение. Если хотели попробовать Codex, но ещё не пользовались, пишите в личку. Условия, чтобы бонус сработал, описывал здесь. Коротко: вы не пользовались Codex последние 2 месяца и готовы взять или уже имеете подписку ChatGPT от $20, но именно агентом Codex ещё не пользовались. Завтра, 24 июня, акция заканчивается.

Codex научился записывать рутину 🎬 OpenAI добавили в Codex функцию Record & Replay — и это та самая штука, которой не хватало, чтобы автоматизация дошла до обычных офисных людей, а не только до тех, кто умеет писать промпты. Идея до смешного простая: ты один раз показываешь агенту, как делаешь свою рутину, а дальше он повторяет это сам. Как это выглядит на практике. Допустим, у тебя еженедельный отчёт. Ты включаешь запись и просто делаешь то, что делаешь всегда: открываешь вот эту таблицу, берёшь из неё такие-то столбцы, лезешь во вторую таблицу за другими цифрами, копируешь, вставляешь в нужный шаблон, заполняешь поля, что-то пересчитываешь, переименовываешь файл, складываешь в нужную папку. Воркфлоу любой сложности — Codex следит за всеми твоими действиями и запоминает последовательность. Дальше ты это сохраняешь — и агент превращает запись в переиспользуемый скилл. На новой задаче не надо ничего объяснять заново и писать промпт: говоришь «сделай отчёт» — и он сам прогоняет весь маршрут, уже на свежих данных. По сути это макрос, но умный: не тупое повторение координат мышки, а понимание того, что и зачем ты делаешь — поэтому он не ломается, когда данные другие. Почему это важно. Раньше, чтобы поручить агенту задачу, надо было уметь её описать словами — а это отдельный навык, который есть далеко не у всех. Теперь порог входа — «покажи один раз». Любой, кто и так делает рутину руками, может её записать и больше к ней не возвращаться. Пара нюансов: - Пока работает только на macOS. Windows, как обычно, в роли догоняющего — но Computer Use они уже выкатили, так что, думаю, подтянут скоро. - Лучше всего ложится на однообразные повторяющиеся процессы — то, что ты и так делаешь по одному сценарию регулярно. Вот двухминутное видео, где сотрудник OpenAI показывает, как это работает вживую — там сразу всё понятно. ✈️ Подписаться на канал

Давно не писал про моих друзей из Hermes Exchange 🤝 Пора напомнить про Hermes Exchange — обменник, которым я давно пользуюсь сам. Но это давно уже не просто надёжный обменник фиата на крипту. Ребята закрывают кучу нестандартных задач: – выдают наличные за крипту (и наоборот) — по всему миру; – помогают купить авто и недвижимость за криптовалюту; – оплачивают инвойсы: если у вас только крипта (или другая валюта), а нужно оплатить счёт, например, в европейском банке — это к ним; – разбираются со сложными ситуациями. Например, если у вас вдруг оказалась крипта, которая по какой-то причине не проходит AML-проверку, — постараются помочь её обменять. А в худшем случае вы просто получите свои деньги обратно, без всяких заморозок и блокировок. Так что если есть задача — не стесняйтесь, напишите оператору и скажите, что вы с моего канала @ManinTG_blog. С этой фразой условия будут лучше, чем без неё, — и заодно поддержите канал. А тем, кто уже пользуется и указывает меня, — спасибо. Рад, что пользуетесь, и надеюсь, что всё нравится.

Anthropic сбросил мне недельные лимиты на Claude Code Вчера недельные лимиты у меня закончились, обновиться должны были только завтра. А сегодня проснулся — и обнаружил, что у меня 100% лимитов на ближайшие 12 часов. Это компенсация за какой-то их баг. Я этого бага у себя вообще не замечал, но спасибо. Запустил 12 агентов параллельно. Пока съели только 14%. Больше 50% даже за все 12 часов вряд ли потрачу — 5-часовые окна не дадут разогнаться. Реально процентов 40 за сегодня. ✈️ Подписаться на канал

Мой агент договорился с агентом OpenAI 🤖🤝🤖 На днях у меня вышла небольшая, но показательная история — из тех, к которым всё давно шло. Контекст: в Codex мне был положен бонус за рефералов — бесплатный сброс лимитов. Но он почему-то не начислился, и я написал в поддержку OpenAI на почту. Отвечает там не человек, а агент — судя по всему, на GPT-5.5 или какой-то внутренней модели. А с моей стороны письма читал и отвечал не я, а мой агент — Codex, который крутится на той же модели. То есть переписывались, по сути, два агента. Один — как представитель OpenAI, второй — как мой представитель. Дальше всё было как в обычных переговорах. Агент OpenAI запрашивал данные — мой присылал ему скриншоты и подтверждения, что реферал действительно был приглашён. Тот просил ещё — мой снова отправлял. Но в конце агент OpenAI выдал классическую отписку: сам он проверить, реальный ли у меня реферал, не может, так что «проверьте ещё раз, точно ли вы всё соблюли». Мой агент на это не повёлся. Решил, что нельзя дать им закрыть вопрос отпиской, и ответил по делу: - я со своей стороны всё приложил и все критерии проверил; - эскалируйте вопрос на живого человека; - если я не прохожу — назовите конкретно, по какому критерию; - а если прохожу — начислите мне мою квоту сброса лимитов. Агент OpenAI ответил: окей, вопрос эскалирован на человека. А на следующий день мне не только начислили ту самую квоту ресета — сверху добавили ещё один дополнительный сброс. Самое любопытное тут даже не бонус. Любопытно, что я в этой истории почти не участвовал — два агента сами разобрались между собой, кто кому и что должен. И это только начало. Очень скоро у каждого будет свой агент, который его представляет — и общается в основном тоже с другими агентами. Поддержка, сервисы, банки, споры — всё это будет проходить между нашими «представителями». Звучит как далёкое будущее, но оно уже здесь. И наступать будет очень быстро — быстрее, чем кажется. ————————— Про то, как ИИ уже сейчас заменяет людей на работе, писал здесь еще год назад. ✈️ Подписаться на канал 🤖 Вступить в AI сообщество

Вот так выглядит сброс лимитов в Codex. Делал 3 дня назад. Удобно. Напомню, что осталось всего 6 дней, чтобы поучаствовать в акции в качестве приглашенного или того, кто приглашает. Если вы хотите начать пользоваться агентом Codex и получить квоту на сброс лимитов в любое удобное вам время - напишите мне в личку, и я отправлю приглашение. Требования: • Вы не пользовались Codex последние 2 месяца. • После установки вы готовы купить подписку ChatGPT/Codex за $20 / $100 / $200. • Либо у вас уже есть подписка ChatGPT от $20, при этом вы не пользовались агентом Codex (это отдельное приложение). Также до конца акции вы, как пользователь Codex, можете пригласить до 3 друзей и получить за каждого по одному сбросу лимитов. ✈️ Подписаться на канал

Галя, у нас отмена 🤖 Anthropic разослала пользователям письма, в которых сообщила, что приостанавливает своё решение о запрете автономной работы агентов в рамках подписки. На фоне запрета Mythos решили, видимо, не расстраивать пользователей ещё больше. В любом случае Codex уже всё подготовил для того, чтобы я мог продолжить автономную работу по подписке даже после введения ограничений 🫡 ✈️ Подписаться на канал