Поляков считает: AI, код и кейсы

Про Codex Micro и DYI альтернативы (если вам интересно это сделать по фану). Не могу пройти мимо) OpenAI сегодня выпустила свое первое брендированное железо. Нет, не загадочный девайс Джони Айва - а светящийся макропад за $230 (видео). Показывает статусы тредов и дает рулить ими в одну кнопку: accept, reject, ветвление треда, голосовой промпт через push-to-talk и крутилкой менять effort. И знаете, я прекрасно понимаю скептиков - тех, кто уже успел откоментить в соцсетях мол "вайб-кодеру и одной кнопки достаточно, зачем столько". Но понимаю и программистов, которым просто хочется фана на рабочем столе. В общем, пусть каждый решает сам, пост не об этом) А про то, что сама идея-то не новая, сообщество давно закрыло этот юзкейс, и если вам понравилось - тут есть где разгуляться: - VibeKeys - от $29, шесть ремапящихся клавиш, кноб, голосовой ввод. Версия Max за $99 - со статус-дисплеем и remote control. Работает с Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI - duckyPad - $70, open-source, OLED и свой скриптовый язык - Stream Deck - у кого-то уже лежит на столе + плагины agentsd и AgentDeck дают те же статусы агентов и approve с кнопок, только у каждой кнопки еще и экранчик. - DIY-светофор - пост на r/ClaudeCode через хуки Claude Code А еще в апреле Anthropic заопенсорсила Claude Desktop Buddy - официальный BLE API для мейкеров и референс на базе M5Stack за ~$30: ASCII-питомец на экранчике, который реагирует на состояние Claude Code. И у меня уже какое-то время на столе живет такой небольшой девайс (немного доработал под себя), забавная штука (смотрите в конце видео). Вообше M5Stack (и ESP32 в целом) - отличная DYI игрушка (а иногда и полезная штука), надо будет об этом отдельно написать.

Анонимизация данных продолжение: неочевидные грабли Допустим, фильтр из прошлого поста поймал все персональные данные до единой. Даже тогда анонимизация способна всё сломать — и вот почему. Вчера обсуждали с коллегами по ИИ анонимизацию и всплыла еще одна архитектурная тонкость. Надёжной анонимизации мало просто найти данные. Нужно ещё, чтобы: 1. Один и тот же субъект прослеживался через всю переписку. 2. Продолжение диалога использовало ту же нумерацию, что и прошлые сообщения. 3. Атрибуты субъекта были связаны именно с ним. 🤔 Что имеется в виду Достим у нас есть договор: Исполнитель: Поляков А. Е. Заказчик: Иванов И. И. Реквизиты: Поляков Александр Евгеньевич — ИНН/КПП 7701.../7701... Иванов Иван Иванович — ИНН/КПП 7702.../7702... Наивная разметка выглядит так: Исполнитель: [PERSON] Заказчик: [PERSON] Реквизиты: [PERSON] — ИНН/КПП [ACCOUNT]/[ACCOUNT] [PERSON] — ИНН/КПП [ACCOUNT]/[ACCOUNT] И тут вопрос: где чей ИНН? На входе модель видит четыре одинаковых [PERSON] и четыре [ACCOUNT] — гарантии, что она не перепутает реквизиты, нет никакой. Значит, разметка обязана передавать связи: Исполнитель: <PII type="name" id="1" subj="1">, заказчик <PII type="name" id="2" subj="2"> Реквизиты: Исполнитель: <PII type="name" id="1" subj="1"> Заказчик: <PII type="name" id="2" subj="2"> Реквизиты: <PII type="name" id="3" subj="1"> — ИНН/КПП <PII type="account" id="4" subj="1">/<PII type="account" id="5" subj="1"> <PII type="name" id="6" subj="2"> — ИНН/КПП <PII type="account" id="7" subj="2">/<PII type="account" id="8" subj="2"> Теперь id=1 и id=3 — это один и тот же subj=1, а его ИНН намертво привязан к владельцу. 🚀 Как это собирать Я бы выделил такие принципы к организации: 1. Кроме модели-разметчика нужен бекенд, который держит соответствие значений и их ID стабильным на всю сессию. Иначе в каждом новом сообщении Иванов станет «новым» человеком и нить потеряется. Сам этот справочник — тоже хранилище ПДн, его придётся защищать. 2. Связи субъект-атрибут модель-разметчик не выдаёт: она метит спаны, но не говорит, чей ИНН. Это отдельный слой — разрешение связей плюс привязка по структуре документа. Как будто под такую задачу нужно тренировать отдельную LLM — иначе всё будет очень медленно работать (задержка до секунды на обработку запроса еще допустима, дольше — перебор) 3. Контекст анонимайзера должен быть не меньше отправляемого текста. Не влезло — режем на куски, а на стыках рушится ровно то, ради чего всё затевалось: один человек в двух чанках рискует получить разные ID. 🤷‍♂️ Кажется проще вложиться в локальный инференс Заметили закономерность? Каждый слой ради надёжности — это ещё немного локальной обвязки: кореференция, структурный парсинг, стабильные ID, большой контекст, живой справочник. Разработка и поддержка такой системы стоит дорого. 🎯 Отсюда вывод: собрать сложный обратимый анонимайзер часто дороже, чем поставить в офисе сервер под открытые китайские модели и гонять секретные задачи локально. А для облачных запросов можно оставить логику проще — модель, которая только проверяет, не уходят ли за периметр персональные или иные чувствительные данные, блокирует отправку и предлагает нарушителю короткое обучение. Детектировать и остановить — задача куда легче, чем найти, обратимо заменить, связать и вернуть обратно. Кто нибудь уже строил такое? Какой стек использовали? ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

Анонимизация данных для ИИ: почему «настрой фильтр за пять минут» не спасёт Тут мне присылают видео, где блогер бодро объясняет: подключить защиту персональных данных к любимому ИИ-агенту — дело пары кликов. Посмотришь — и кажется, будто утечки закончились навсегда. 🔗 Вот эту модель рекомендовал блогер на видео: ссылка Разбираю, почему на проде так не работает. 🚧 Откуда вообще проблема У любого бизнеса — от стартапа до корпорации — есть обязанность защищать персональные данные сотрудников и клиентов. За утечку — штраф, а в договорах часто прямо прописано: «Исполнитель обязуется не передавать данные третьим лицам». С одной стороны — ИИ, который ускоряет работу. С другой — безопасники, которые запрещают им пользоваться: запросы уходят в чужие юрисдикции и компании, а туда эти данные слать нельзя. За помощью обычно зовут инженеров. 😐 «Ну поставьте локальную модель» Идеальный вариант — развернуть свою модель уровня Kimi K2.6 и гонять всю корпоративную работу через неё. Данные не покидают контур, анонимизация не нужна вообще. Одна беда: под такую модель нужны сотни гигабайт, а лучше терабайт видеопамяти. Мало у кого столько есть. Вот тут и появляется анонимизация — как компромисс. Поэтому фильтр должен быть маленьким и быстрым — он стоит на входе у каждого запроса. Ровно за этим OpenAI и выпустила privacy-filter: 1,5 млрд параметров, активны только 50 млн, крутится даже на CPU, без видеокарты. Кстати, именно эту модель и советовал блогер. 🧩 Как устроена анонимизация Любая — это три задачи: 1. Найти в тексте всё чувствительное и определить тип: имя, телефон, счёт, адрес. 2. Модифицировать запрос к LLM так, чтобы модель могла понимать задачу с сохранением тегов, допустим заменить все перс данные на <PII type="name" id="1"> 🚀 Такая модификация позволяет сохранить интент вопроса, допустим явно объявить LLM, что она действует в интересах person_2. А также явно укажет, сколько всего есть акторов и какие у них есть идентификационные свойства. 3 .Получить ответ от облачной модели и подставить реальные данные обратно вместо меток. Склонения иногда хромают, но это не критично. ⚠️ Где всё сыпется Тут и вылезает разрыв между красивой презентацией и продом. • На бенчмарке OpenAI заявляет 98% полноты. На моих реальных договорах фильтр из коробки оставляет до 30% персональных данных неразмеченными. • Модель путает категории. Для телефона и номера счёта это не страшно. А вот если адрес уезжает в категорию «человек» — контекст для LLM становится шумным, растёт риск галлюцинаций. • Простой фильтр без идентификаторов не различает людей — все имена схлопываются в одну метку. Договор на три стороны превращается в кашу: кто кому что должен, модель уже не понимает. ⚡ Планируйте фильтр как слой защиты, а не как галочку «мы защищены». Он снимает процентов 70, а не 100 — часть данных всегда просочится. 📏 Как это проверять Я закидываю в фильтр документы, которые знаю наизусть, — договоры с юристами и подобное. Так видно и полноту детекта, и лишние теги. Недавно RnD-команда red_mad_robot выложила бенчмарк для таких проверок: 🔗 Анонс 🔗 Датасет Я сравнил рекомендацию блогера с облачным анонимайзером NeuralDeep на этом же бенчмарке — облако заметно обходит опенсорс. Правда, честности ради: бенчмарк и облако делает одна команда, так что цифры стоит перепроверять на своих данных. 🎯 Что в итоге делать Ставить локальные модели и не думать про анонимизацию вообще — если тянете по железу. Нужен локальный фильтр — берите опенсорс и дообучайте до продуктового качества, из коробки он сырой. Данные можно отдавать наружу, а хранить нужно в России — берите российского провайдера с договором, я тестировал на neuraldeep.ru. Короче, зовите инженеров. А чем чистите персональные данные вы — и удаётся ли выжать больше 90% полноты на реальных документах? ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

Осторожно, вайбкодеры! Штраф до 1,4 млн за Telegram Login в своих сервисах В общем, "закон о штрафах" Путин подписал 26 июня 2026 года, а с 7 июля он вступил в силу. Напрямую Telegram в законе не назван, но он не российский сервис, а "белых списках" не числится, поэтому за виджет на сайте "войти через Telegram" можно получить штраф от 10-20к тыс руб для физ лиц, 30-50к для должностых лиц, 500-700к для юр.лиц, при повторе - до 1,4 млн руб. Я делаю наброски по собственной LMS еще с весны, никак не докручу, но каждый раз во что-то вспотыкаюсь. Все хотела прикрутить авторизацию через телеграм. И теперь уже не добавлю. Зато добавляю на курс раздел "особенности российского вайбкодинга" - начала описывать простыми словами в мини-уроках, что в РФ нельзя делать, даже если ты просто начинающий вайбкодер - про перс. данные, про трансгран при БД на supabase и тп. Одно радует. Telegram как канал уведомлений после авторизации через почтового голубя почту с привязкой тг-бота - вроде уже туда не относится.

Сегодня когда ехали с Дашей в спортзал, рассказывал ей про авторизацию, и что для нее лучше всего настраивать KeyCloak. Даша уже умеет делать деплой, и сразу захотела, вернувшись домой, настроить авторизацию через телеграм. Пришлось показать ей обновленный закон, новость о котором меня расстроила в июне https://habr.com/ru/news/1052462/ Грустно из-за двух моментов: 1. Телеграм авторизация кажется самой удобной и адекватно распространимой. Клиент мессенджера есть у всех. 2. Альтернатива — Яндекс ID. Может отсутствовать у зарубежных пользователей. А для электронной почты надо смотреть за репутацией своего ящика, доставляемостью и делать множество настроек. Письмо, которое попало в папку спам — проблема твоей поддержки, которой у стартапа еще нет. 3. Любой отечественный веб-стартап, который хочет развиваться за пределы России, допустим на рынки Азии — сразу в серой зоне, должен как-то отделять сайты, чтобы зарубежный сервис был отдельно — ну нет у арабов Госуслуг. Оценку давать не буду, но быть интернет-предпринимателем в России может быть дорого.

Заметки на полях вчерашнего релиза GPT-5.6 Вчера OpenAI выпустиили очередное обновление, было прям много всего, делюсь кратко: 🚧 GPT 5.4 в API отключают Теперь вместо нее по цене 5.6-terra. Из особенностей — на идентичных запросах Terra выдает на 15% меньше символов. Там где нужно давать больше деталей, пришлось покрутить промпты и доставку данных в модель. Тесты решил прогнать, потому что в чате показалось, будто русский язык стал немного лучше. Это иллюзия, русский теперь бывает не просто «рунглиш», а «рунглиш с примесью арабского». 👨‍💻 Объединили приложения Теперь Codex = ChatGPT, а старый ChatGPT называется ChatGPT Classic. При необходимости можно сохранить иконку Кодекса, что ваш покорный слуга и сделал. 👷‍♀️ Выпустили ChatGPT Work Это тот же Codex, просто без поддержки git, diff и worktree. Чтобы запустить, нажо нажать на фиолетовые символы Codex возле логотипа. Спрятали, так спрятали. 💬 Гда найти чат Окно чата переехало в левое меню. И я сейчас покажу иконку, которую обязательно надо нажать всем пользователям Mac, чтобы чатом было пользоваться удобно, а не пробираясь, через меню и выбор диалога. Открепляем окно чата в new window, и переключаемся между чатом и кодексом через cmd+[ 🌐 Atlas browser — всё Остановили развитие браузера с ИИ (новость), так что Chrome удержал долю рынка и сам стал ИИ-браузером) Если уже протестировали работу новых моделей и сожгли лимиты в Sol - делитесь в комментариях. Ну и в целом, что там как обновление? ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

Вместо ватерфола у меня теперь компонентная разработка с дизайнером Ровно 20 лет я в веб-разработке: начинал в региональном аутсорсе, потом была своя студия, а потом — почти полное нежелание вести любую разработку сайтов. Виноват один подход, который старички называют ватерфолом. 🌊 Ватерфол — это когда строго по очереди. Сначала ТЗ, потом редактура и картинки, затем дизайн, верстка сайта, подключение бизнес логики и пусконаладка: интеграции с Битриксом, оплатами, счетчиками и т д. Главный минус — медленно. Второй по значимости минус — чудовищный объем коммуникации и согласований. 👨‍🎨 Дизайн от нейросетей — не лайк Честно признаюсь, откуда в посте про ИИ-кодинг вдруг взялся дизайнер: мне не нравится дизайн, который генерируют LLM-ки. Да, то что выдаёт Опус или GPT-5.5 — неплохие картинки, а скорость запредельная, можно по 20 концепций в час выпускать. Но мой вкус каждый раз бунтует. Проблема в функциональности. Многие элементы придуманы не потому, что они нужны и не потому, что они красиво смотрятся. Просто ИИ-дизайнер не смог устоять и сгенерировал эти токены, а дальше пришлось с этими токенами соглашаться и поддерживать. Скриншот популярного сегодня сайта про бензин приложу отдельно и подчеркну область, которая мне просто непонятна: зачем дважды выводить на карточку один и тот же текст. Вот поэтому мне и нравится, когда проект сначала рисуют. А еще дизайнера удобно спросить в формате: «Свет, а какое поведение ты закладывала вот тут» и можно даже поспорить с ней об этом. 👨‍💻 Верстка и разработка от нейросетей — лайк Уже насколько раз писал, как сильно мне нравится разработка сайтов через Codex (раз, два, три). Сегодня выкатывал на прод тот самый сайт из постов и я офигел насколько удобно делать пуско-наладку и релиз: • вынеси все переменные в строки: готово • настрой опенграф, чтобы превью были нормальными — бац, красивые превью • давай выбьем 90 баллов в PageSpeed Insights — готово, причём даже с агентными механиками 🔗 Кстати сам сайт: https://mir-shtaketnika.ru/ 🤔 Но дизайнера же тоже долго ждать — снова ватерфол? На самом деле еще дольше ждать согласований от клиента. А если ЛПР не один — можно выпускать сайт месяцами. Дизайнера тоже ждать долго. Поэтому я поменял то, что он сдаёт. 💎 Теперь дизайнер отдаёт дизайн-систему целиком: шрифты, отступы, карточки, меню, размеры. Клод или Кодекс превращают фигму в готовый набор компонентов — и сайт дальше собирается без ожидания правок. Когда компоненты есть, не надо ждать, пока дизайнер подготовит макет. Просто пишешь Кодексу: Используй существующий набор компонентов и дизайн-систему, не изобретай нового. Нужны модальные окна и боттом-шиты для отображения каталога цветовых решений В сумме ждать теперь приходится один раз — пока дизайнер соберёт систему. Дальше правки летят через Кодекс, и поднимать под каждую ни дизайнера, ни клиента не надо. 20 лет назад я о таком только мечтал. В комментариях интересно обсудит, где у вас проходит граница: что в проекте отдаёте ИИ, а что человеку? ---- Поляков считает — AI, код и кейсы

GigaChat 3.5 - что по агентному кодингу? Terminal Bench 2.0 Пока мы все ждем релиз GPT-5.6, в каналах все чаще наблюдаю анонсы новой модели от Сбера. Очевидно, что работа была проделана немаленькая, поэтому поздравляю ребят с релизом! Там действительно получился довольно большой скачок в сравнении с их предыдущей моделью, а в пабликах часто наблюдаю как пишут, что уровень модели сопоставим, либо даже выше, чем DeepSeek V3.2. Но для нас главный вопрос - что с агентным кодингом? Поскольку мне Сбер денег не занес, придется писать правду. И тут главная проблема в том, что из официального релиза это практически не понятно. Т. к. единственный прямой agentic coding бенчмарк, который опубликовала команда - это Terminal Bench 2 (в этом месте хочется позанудствовать, что не существует бенчмарка Terminal Bench 2, а существует Terminal Bench 2.0 и более честная его версия Terminal Bench 2.1 - догадаемся, что речь про 2.0). Причем даже в нем мы видим сравнение только с DeepSeek V3.2 и GigaChat 3.1 Ultra. Ну что ж, мы не из робкого десятка, поэтому соберем результаты других моделей по крупицам из разных источников. Например, результаты Terminal Bench 2.0/2.1 удобно смотреть здесь и здесь. Результаты GigaChat-3.5-Ultra: 13.48 (харнесс Terminus 2, данные от команды сбера) GPT-OSS-120B: 18.7 (Terminus 2, данные из лидерборда tbench) Qwen3.6-35B-A3B: 24.6 (харнесс little-coder) DeepSeek-3.2: 39.6 (Terminus 2) Nemotron 3 Ultra (550B-A55): 50.94 (Terminus 2, результаты из vals.ai) Видимо, агентный кодинг пока не приоритет для команды GigaChat. Тем не менее, на рынке РФ из отечественных моделей, похоже, что GigaChat 3.5 пока самая сильная. Но объективно сказать трудно, т. к. ни Яндекс, ни Сбер более широкого сравнения не публикуют и друг друга в бенчмарки не добавляют - а зря, ведь современные бенчмарки достаточно легко прогоняются через Harbor, нужны только токены. Кстати, внимательный читатель мог обратить внимание на не сильно популярную модельку Nemotron 3 Ultra, которая при своем относительно небольшом размере показывает весьма впечатляющие результаты (50.94), чуть хуже Kimi K2.6 (53.56) - напомню, что это одна из самых свежих LLM от Nvidia. Любители on-prem LLM - присмотритесь. А к колегам по цеху предложение на будущее публиковать System Card модели с техническими подробностями, как это делают OpenAI и Anthropic, а также показывать больше современных бенчмарков: хотя бы DeepSWE 1.1 и SWE-rebench 2.0. @ai_driven

Позавчера начал искать варианты, чтобы попробовать новую модель от Сбера. Очень жаль, что Сбер совершенно не готов предлагать свои новейшие модели по API (можно поднять еще и вопрос стоимости, так как цены на Гигачат API прошлого поколения кусаются), но здорово, что есть независимые обозреватели, которые находят возможности для тестов. Qwen 3.6 35b a3b великолепен!

Рубрика «почему я это пропустил»: Manus уже 3 месяца умеет работать с Email Я не буду рассказывать, что в Манусе можно открыть виртуальный компьютер и авторизоваться через его браузер в своей почте — считаю это небезопасным поведением. Кто знает, не потеряют ли они мои сессии. Я про другое: оказывается еще в марте 2026 Manus подключил работу с почтовыми ящиками. Туда можно отправлять / форвардить письма и агент будет отвечать всем получателям из копии. Агент получает все вложения и может использовать их при ответе на вопрос. Причем агенту доступны все скиллы, возможность ходить в интернет и делать исследования. Я тут же как узнал, создал воркфлоу для работы с почтовыми рассылками. 💌 Лично у меня в работе почта является одним из основных способов коммуникации, поэтому механика заинтересовала. ⚙️ Настраиваем 1. Переходим на вкладку Mail Manus в настройках (просто добавляем флаг в конце текущей страницы сервиса #settings/mail-manus) 2. Там в самом низу добавляем Approved senders. Не знаю почему, но от почты на домене Яндекса у меня дошло только сообщение отправленное из mail.app MacOS, из нативного приложения Яндекс.Почты доставка не происходит. С gmail проблем не возникает. 3. Создаем отдельного получателя, под специальную задачу — это позволит задать дополнительный контекс для пересылки. У меня пока только агент для суммаризации рассылок. Всё, почта настроена. Сообщения будут создавать отдельные диалоги, к которым потом можно вернуться в навигации Мануса. 🔥 Что нравится 1. Предусмотрели разграничение прав, кто угодно не сможет писать агенту. 2. Очень дешевая цена одного сообщения — рассылка суммаризуется где то за 10-30 баллов. 3. Доступно на любых тарифах, даже на бесплатном 4. Можно делать интересные воркфлоу, допустим на сборе первичной информации по лиду и дальше уточнять вопросы по интересующим моментам, как в обычной переписке. 5. Можно в переписке попросить использовать имеющиеся скиллы и Манус обработает сообщение с их использованием. 🚧 Что сыро 1. Нельзя выбрать модель. Диалог всегда идет через простую мдель. Это главная проблема. Есть задачи, где требуется Max, а она недоступна. 2. Не все письма доходят. Веб версия Яндекс.Почты и нативное приложение почему-то не хотят попадать в inbox к Манусу, почему так происходит — загадка. 2. В интерфейсе настроек явно есть артефакты от бета-версии, например нельзя подключать инструкции к базовому воркфлоу и ящику. Если создаешь новый — можно, если пытаешься редактировать стандартный — ошибка. 3. Жаль, что не докрутили автоматизацию, чтобы агент сам кидал запрос в почт, например, по крону. Для базовых задач — суммаризация, проверка хорошее решение. 🔗 Ссылки Моя рефералка для Manus — если еще не регистрировались и решите попробовать, то ваш покорный слуга получит 500 баллов. Документация: https://help.manus.im/en/articles/12059745-how-can-i-use-mail-manus Напишите в комментариях, если найдете интересное применение. ----- Поляков считает — AI, код и кейсы