Константин Доронин

Мы начинаем наш стрим "Харнесс будущего. Какой он?" Подключайтесь: https://youtube.com/live/LAUdN1-4mgI

Прилетело обновление ChatGPT на iOS. Добавили режим work и спрятали Pro-модель в Chat. Теперь, чтобы выйти из Instant-режима, нужно добавить "Интеллект" из меню для добавления файлов и изображений (привет UX-специалистам OpenAI!). В режиме Work выбор модели работает, как в Codex, то есть Pro-модели там нет. Короткое видео о том, где теперь искать интеллект у ChatGPT:

Про обновлённый Codex App. Поработал с ним плотно после релиза и пока что впечатления сугубо положительные. Я знаю, что на Windows всё не очень хорошо с интерфейсами, но это сделано исключительно для того, чтобы пользователям винды было привычнее :) Сам по себе проект всё ещё достаточно сыроват, но надеюсь, что обновлениями всё-таки доведут до готовности. Время вайбкодинга – это когда "ну, оно же запускается!" является достаточным аргументом для отправки приложения в продакшн. Для моих задач Codex, даже в текущем состоянии, оказался удобнее, чем VS Code + официальное расширение от OpenAI. Наконец-то в Codex App добавили возможность просматривать и редактировать исходный код и файлы, не открывая сторонние IDE. Плюсы по сравнению с VS Code: есть просмотр PDF без дополнительных плагинов. Минусы по сравнению с VS Code: нет просмотра видеофайлов без дополнительных плагинов. Codex App теперь умеет ставить сам себе цели без вызова /goal. Я давал три длинные задачи, но он только в одном случае решил поставить себе цель. Возможно, играет роль фраза "Пока всё не закончишь и все тесты не будут зелёными, не останавливайся". Можно из интерфейса Codex вызвать классический GPT-чат, провести там исследование с помощью Pro-модели (или deep-research, если вы до сих пор умудряетесь выживать на подписке за $20), а потом передать результаты из чата сразу в активную рабочую сессию Codex. Это удобно. В codex добавили целую пачку системных плагинов. Я не помню, какие из них были до, но сейчас список выглядит следующим образом: 1. github@openai-curated – для работы с git. 2. documents@openai-primary-runtime – работа с текстовыми Word/Docx-документами. 3. spreadsheets@openai-primary-runtime – работа со всеми видами таблиц. 4. presentations@openai-primary-runtime – работа с презентациями. Кстати, надо будет попробовать. Как раз есть одна задачка, чтобы набросать уже готовую презу под конкретное оформление. 5. pdf@openai-primary-runtime – работа с pdf. Попробовал вчера с ним поработать – достаточно хорошо умеет править, но надо чётко формулировать свои задачи и ограничивать его от вкорячивания скриншотов посреди страницы. 6. template-creator@openai-primary-runtime – создаёт шаблоны документов, таблиц и презентаций. Чтобы потом можно было переиспользовать. 7. visualize@openai-bundled – инструмент для создания графиков, диаграм, карт, симуляций и визуализации данных. Мне очень нравится, как Sol рисует схемы при помощи этого инструмента. Для меня это лучшее обновление, отлично вписывающееся в пайплайн. 8. browser@openai-bundled – собственный браузер. Сейчас Codex саботирует установленный мною Playwright и использует исключительно этот тул для web-ui-тестов. Итого: я переехал на Codex App из VS Code по состоянию на сегодня. В нём есть почти всё, что мне надо для идеального инструмента для разработки с агентами. Плюс – регулярно использую подключение с телефона к ноутбуку, чтобы продолжить сессию, пока нахожусь не дома. Как у вас опыт с обновлением Codex App?

Харнесс будущего. Какой он? Ответим на этот вопрос в формате стрима. Для этого я позвал очень интересных гостей: Александр Абрамов, автор канала Dealer.ai. Тимур Хахалев, автор канала Тимур Хахалев про AI Coding. Павел Рыков, автор канала Pavel Zloi. У нас с Пашей недавно был стрим "Что же такое harness?". Если ещё не посмотрели – welcome. На стриме обсудим, как текущие задачи, которые решаем с помощью AI-агентов, так и то, во что превратится harness в будущем. Какие изменения и вызовы ждут нас впереди. Дата и время проведения стрима: пятница, 17 июля, 16:00 (GMT+3) Место проведения: мой YouTube-канал Ссылка для добавления в календарь p.s.: вопросы на стрим – пишите в комментарии. p.p.s.: делитесь найденными на превью пасхалками :)

Важно: AI-ассистент в этих случаях пишет первым.

/goal или вайб-кодинг по ключ Тут наш друг Костя Доронин хороший кейс с /goal описал про, фактически, создание приложений "под ключ", когда агент по подробному плану может работать сутки и более: https://t.me/kdoronin_blog/1312 Но там есть пара важнейших нюансов, которые я не смог не прокоментировать, продублирую: При всей моей любви к GPT 5.5 Pro - это вообще не панацея. Я довольно часто использую эту модель для разных задач, в т. ч. для V0 примерно как Костя описал и хочу сказать, что GPT 5.5 Pro это все еще совсем не магия. В кейсах "приложение под ключ с нуля" именно этап интервью критически важен - чем оно подробнее тем лучше результат на выходе. И в целом, такой подход довольно рискованный. Даже Pro модель часто такую дичь может напланировать, что можно вообще приложение свое не узнать после этих 26-ти часов. И, конечно, бизнесовый контекст в этом случае очень важно давать - для кого приложение, нефункциональные требования (профиль нагрузки, например), иначе может как переусложнить (часто) так и упростить не там, где надо. Ну и UX лучше отдельно прорабатывать - а то, вроде, все красиво делает и функционально, но дико неудобно и совершенно непонятно для пользователя, который видит приложение в первый раз. Поэтому по UX прям отдельно интервью лучше провести, а по-хорошему, сначала макеты посмотреть. Кстати, раз уж про инженерию с нуля заговорили, расскажу про свой мини-проектик новый, вайб стек называется. Короч, помимо бизнесовых требований, чтобы разработка и сопровождение шли как гладко, довольно важно еще и с технологиями оптимальными определиться - собсна, вайб стэк эту проблему и решает, давая очень оптимальные opinionated дефолты: https://github.com/CodeAlive-AI/vibe-stack/ На днях подробнее расскажу подробнее про эту штуку. @ai_driven

Полезное дополнение к посту выше от Родиона 👍

Далеко идущие цели. Или как за выходные потратить 80% недельной Pro-подписки OpenAI за $200 на экспериментах с /goal. /goal – это режим для AI-агента (я использовал Codex CLI), который позволяет задать агенту цель. Он будет идти до неё, пока не достигнет. Важно, что перед финальным ответом, агент вернётся к исходной цели и перепроверит, а точно ли он её достиг? Как сделать так, чтобы AI-агент мог работать над задачей по-настоящему долго? Мы должны задать следующее: 1. Конечный результат. Чем подробнее – тем лучше. 2. Критерии, описывающие, что такое "готово". 3. Какие у модели есть ограничения. Ключевой пункт на самом деле. Потому что он создаёт для модели feedback-loop. 4. Инструменты, с помощью которых соблюдение ограничений можно проверить. Как это можно организовать на практике: 1. Идём в GPT-5.5 Pro. 2. Надиктовываем ему детально идею проекта, который хотим реализовать. 3. Сообщаем, что сейчас будем собирать детальное ТЗ, которое нужно сразу записывать в md-файлы для подготовки итогового zip-архива (чтоб не потерял ничего по пути). 4. Просим провести с собой глубокое интервью (с вариантами ответов и подсветкой правильного по мнению модели – так проще проходить опрос на 100 вопросов), чтобы вы с GPT понимали детали реализации на 100% одинаково. 5. Далее, опционально, можно уточнить "А будет ли готово к продакшну то решение, которое сейчас описано в ТЗ?". И получить ещё пачку вопросов в интервью с вариантами ответов, чтобы подсветить другие аспекты проекта. 6. Разбиваем с помощью GPT ТЗ на конкретные задачи. Выполнение каждой должно быть проверено через запуск тестов. Unit+автотесты+playwright для UI-тестов. Это те самые ограничения, которые обеспечивают feedback-loop после каждой задачи. 7. На базе сформированного архива просим сделать /goal-промпт, который будет ссылаться на md-файлы внутри архива (ибо ограничение в 3000 символов на /goal). 8. Готово. После прохождения всех описанных выше этапов – я получил 26 часов работы в /goal-режиме на выполнение 400+ задач по реализации проекта. Схема достаточно общая. Посмотреть на долгий /goal она позволит. Получение production-ready продукта не гарантировано. Придётся напильником доводить до того, что нужно. Есть моменты, в которых её можно улучшить. Например, более суровый feedback-loop и описание каждой из задач в определённом формате. Про свои находки в этих (и других) направлениях расскажу в следующих постах.

Доехали на Agentic Dev Conf! Если кто тоже тут, пишите звоните, ловите, пересечемся 🤙🏻 Концентрация шарящих за AI людей крайне высока, уже на улице дрались фанаты Fable против GLM, охране разнимать пришлось

Запись стрима "Что же такое harness?". Ссылка на YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=QAxejH-KNak Стрим получился полезным, с примерами на практике. Большое спасибо, Паша, что согласился прийти! Таймкоды доступны как на YouTube, так и прямо в Telegram: 00:00 — Вступление 07:12 — О чём этот стрим? 09:31 — Что такое harness? 17:10 — Откуда появился термин «harness»? 23:20 — Виды harness 26:20 — Анатомия harness 34:28 — Вопросы от зрителей 35:20 — Что такое Skill? 39:10 — Чем harness отличается от guardrails? 44:30 — Можно ли использовать harness в продакшене банка? 49:43 — Чем harness отличается от scaffolding? 53:05 — Агент Coddy на практике 54:45 — Как harness может быть заточен под модель? На примере Coddy 59:03 — Как Coddy обрабатывает запрос? 1:00:30 — Пример работы Agent Loop 1:03:30 — 30 инструментов для on-prem-модели 1:06:15 — Работа с schedule-задачами 1:08:50 — Работа в режиме Plan 1:12:20 — Заставляем OSS-120B работать по SSH 1:14:20 — Проблемы on-prem-моделей с мультиязычностью 1:16:40 — Как работают Agent Skills? 1:21:30 — Протокол ACP на примере интеграции с Obsidian 1:31:10 — HTTP API в Coddy 1:36:50 — Уроки и грабли при создании собственного harness 1:48:00 — Готовые фреймворки для создания harness 1:50:06 — Принципы построения агентов на базе harness и отличие от AI-агентных фреймворков 1:53:55 — Harness работает только через API или поддерживает подписки Claude и Codex? 1:55:55 — Инструменты для экономии токенов 2:00:30 — Как патчить Hermes и Claude Code? 2:03:09 — Мониторинг качества harness Полезные ссылки со стрима: 1. Презентация – использовать как полезную шпаргалку по harness 2. Coddy – harness, который создал Паша 3. Pi – минималистичный harness 4. Hermes – качественно-сделанный harness, который умеет доделывать самого себя 5. OpenClaw = Hermes+страдания (для ценителей) Подписывайтесь на каналы участников трансляции: Павел Рыков Константин Доронин p.s.: Под конец стрима у меня немного отвалился звук. Прошу понять и простить – я всё ещё в процессе дрессировки OBS.