10 правил рабочей этики в эпоху AI 1. Автор того, что ты отправил, закоммитил или предложил – ты, и ответственность на тебе. Неважно, каким инструментом ты для этого пользовался. 2. «Claude сделал» и «Claude так сказал» – не оправдание. 3. Применять AI никто не обязан, но делать вдвое меньше тех, кто применяет, нельзя. 4. Ты не имеешь права решать рабочую задачу хуже, чем её решает Claude с базовым промптом. 5. Ругать инструмент можно только после того, как научился им пользоваться. Обычно бесит не инструмент, а то, что ты пока не умеешь. 6. Не отправляй коллеге текст, который сам не прочитал целиком. Не стоит твоего времени – не стоит и чужого. 7. Не поздравляй с днём рождения через AI. 8. Не генерируй оценку работы подчинённого. Если аттестация делается кнопкой, зачем компании такой руководитель. 9. Когда отправляешь что-то сгенерированное, пиши, что прислал, зачем и сколько времени просишь потратить. «Глянь пять минут, туда ли я иду» – нормально. Молча уронить человеку на трехчасовое ревью код, который ты не видел, – хамство. 10. Перед отправкой документа спроси себя, готов ли ты честно рассказать, как его сделал. Не готов – не отправляй. (Много взял в #статьядня https://www.honeycomb.io/blog/ai-norms-values-part-3-things-we-hold-true, спасибо им)

Люди без кода делают продукты У нас в компании начинают кодить всё больше людей, которые раньше код в глаза не видели и имели только базовое представление о работе наших продуктов. Менеджеры, дизайнеры начинают напрямую заниматься разработкой продуктов. Через прослойку в виде вайб-кодинга.Это меняет привычные процессы. Меняет и невероятно ускоряет! Раньше был длинный цикл: дизайнер рисует в Figma, верстальщик переносит, бэкендер подключает. На каждом этапе нужны разговоры и корректировки. Теперь дизайнер иногда может сам скорректировать существующий функционал — агент правит код, создаёт MR, а разработчик просто проверяет, что всё в порядке. Я поэтапно внедряю наши же разработанные инструменты для вайбкодинга всем сотрудникам. Некоторые фичи стали долетать до прода за 1 час вместо 2-4 дней. Оптимизация процессов выходит на совершенно другой уровень. Можно смело констатировать: заказной разработке, такой, какой она была последние годы, наступает конец.

AI ускорил всех, кроме компании Если уж говорить про AI-тизацию, которая стала главным трендом и прошла все классические стадии вместе с отрицанием, то говорить во всех красках. Если раньше галлюцинировала только нейронка, то сейчас не меньше галлюцинаций производит сам человек, ведь КПД восприятия у модели ушёл далеко вперёд, а КПД человека по формированию запросов остался почти там же, где и был. Чего душой кривить, у нас уже случались прецеденты, когда один менеджер с другим общается через нейронки, а тот ими же и отвечает. Первый собрал гладкую техническую документацию по проекту и отправил. Второй, если скептик, почелленджит и придёт с вопросами «какого хрена», а если нет — вкинет её в ту же нейронку со словами «проверь и дай мне краткий пересказ». (Сам этим грешу, когда существую в режиме цейтнота) Так и получаются целые стримы, где чтение идёт на уровне машины, без валидации человека, и это стреляет по ногам. Терпения нашему аналитику: он стабильно получает от меня на ревью очередные аудиты от Fable, которые я нагенерил на выходных. Для такого уже придумали слово — workslop. Работа, которая выглядит ооочень как работа: со структурой, заголовками и выводами, только профит чаще всего никуда не двигается, а разбирать её приходится тому, кто получил. Каждый быстрее, все так же Фокус в том, что эффект от AI пока сидит в частном порядке. У каждого свой кусок работы правда стал легче, и любой вам это покажет на пальцах: вот отчёт, который собирался день, а теперь за час, вот анализы и разбор в рамках дня. Никто тут не врёт и цену себе не набивает, всё так и есть. Но когда начинаешь смотреть на уровне компании, ловишь следующее: сроки как ехали, так и едут, правда с небольшой поправкой. Там, где ожидали, что скорость сделает х2 или х3, она увеличилась процентов на 20-30, что ничто на фоне ожиданий. Цифры опроса McKinsey это подтверждают, его провели на 1719 человек в августе: 80% сотрудников говорят, что AI поднял их личную продуктивность, а вклад AI в прибыль видят всего 37% компаний, причём за год эта доля не сдвинулась вообще. Ну и выходит, что частный выигрыш сам собой в общий не складывается. Он так и остаётся на том участке, где возник, а до денег не доходит, раз между участками ничего не поменяли. Ещё одно исследование: 40% работников за месяц получали от коллег такой же материал, и на разбор одного случая уходило часа по два. Один сэкономил час и отправил дальше, у соседа этот час превратился в два, только в отчётность попадает первая половина. Публика в обоих опросах одна и та же, а бывает, что и один человек до обеда и после.

Быстрее стало каждому, а счёт пришёл соседу

Проверка дороже производства Голдратт писал про это задолго до нейронок: разгоняя участок, который не был узким местом, систему быстрее не сделаешь. Раньше проверить было дёшево: человек писал руками и по ходу сам же думал, поэтому недодуманное выдавало себя кривой фразой. Сейчас проверка дороже производства, ведь гладкий текст читается одинаково, думал над ним кто-то или нет. Тут и вылезает тот самый разрыв КПД: формулирует человек так же приблизительно, как три года назад, только раньше это умирало в черновике, а теперь выезжает документом со структурой и выводами, и платит получатель.

Раньше недодуманное выдавало себя само, теперь выглядит готовым

Что с этим делать Раз узкое место переехало, то и подстраивать всё надо под него, а сидит оно теперь там, где читают. Причём проверка дешевле всего у самого автора: он ещё помнит, что спрашивал, где модель дорисовала сама и куда он даже не заглянул, а у получателя этого знания нет, ну и час превращается в два. Отсюда правило, которое я сам соблюдаю через раз: чего не дочитал, дальше не отправляй, а если дочитать некогда, напиши сверху прямым текстом — вот это проверял, вот это нет. Раньше такую пометку за нас ставила кривая фраза, теперь её ставит тот, кто отправляет. Сколько из того, что вы отправили за неделю, вы сами прочитали до конца? Константин Сухачев

Сделал бесплатную программку для автоматической записи и расшифровки онлайн-встреч. Работает с любыми звонками: zoom, google meet, телеграм, вацап... Запускает и останавливает запись автоматически. Расшифровывает встречи, определяет говорящих, так что реплики разложены по людям, а не слиты в один поток. Пишет качественные выжимки встреч. Многие программы экономят на токенах, а эта использует самую мощную модель, чтобы ничего не потерять. Умеет делать всё это локально, без доступа к интернету. Можно подключить мощные платные модели, умеет использовать подписки (!) и API ключи. Все данные хранятся локально на компьютере. Одна встреча — одна папка, внутри аудиофайл, расшифровка, выжимка. Очень удобно натравить нейросети. Программа полностью бесплатная, с открытым исходным кодом. Легкая установка, нотаризованный Apple бинарник. Работает на macOS; если вы заинтересованы в Windows-версии — чирканите мне письмо на amanu-windows@samat.me. ❧ Даже со всеми нейросетями, разработка заняла почти месяц (неделя активной работы, дальше по мелочи) — вы не представляете, сколько краевых случаев вылезло, пока я тестировал приложение на себе.

До 70% времени в унитаз Вчера начал внедрять перемены в рутину, потому что понял, что отсутствие работодателя и свободная свобода окончательно меня избаловали, я перестал трекать время и понимать, на что и в каком количестве его трачу. Понимал одно — я чудовищно не продукивен сейчас, и выбраться из этого состояния просто усилием воли не получается. Так что теперь: 1. Встаю раньше, чтобы успеть поработать, пока никто не орёт и не дерётся. Однажды обнаружил, что могу начать реально работать в 11-13 часов, и это ужас. Теперь стараюсь около 7 утра уже сидеть за компом и есть первую жабу. 2. Пересобрал проекты в toggl, теперь там не только рабочие стримы, но и быт, семья, спорт, чтение, отдых. Осознал, что вообще не представляю, сколько трачу времени на не рабочие задачи. Например, кажется, что бегаю я в среднем около часа в день, но если учесть сборы до и после, получается ощутимо больше. То же самое и с бытом — это адский пожиратель времени и контейнер для прокрастинации. 3. Самое интересное — утечки времени, то есть минуты и часы, когда я не делаю примерно ничего, даже не отдыхаю осознанно. Есть всякие комьюты, поесть-покакать и другие мелочи, ну часа 2-3 в день максимум должно быть. Но в реальности из 15 часов бодрствования туда уходит около 40% времени, и это при том, что в день замеров я по ощущениям максимально собран и продуктивен. В обычном дне утечки могут составлять до 70% по ощущениям! Пока я затрекал только один день, сегодня второй. Помимо продуктивности и осознанного потребления времени хочу перестроиться на более ранние подъёмы и засыпания, чтобы не залипать в телефоне перед сном, проще вставать в дни утренних стартов и возить детей на ранние тренировки зимой. Не уверен, что такой график мне подходит, но как кикстарт к изменениям — вполне! Сердечко если продолжать писать про время, огонёк если уже всё понятно

В июле 2025 года METR провела рандомизированный контролируемый эксперимент: 16 опытных разработчиков, 246 задач, данные февраля по июнь 2025 года, инструменты Cursor Pro с Claude 3.5 и 3.7 Sonnet. Результат дословно: разрешение использовать ИИ увеличило время выполнения на 19 процентов, с доверительным интервалом примерно от плюс 2 до плюс 39 процентов, при том что после эксперимента те же разработчики оценивали ускорение в 20 процентов. Один эксперимент не приговор, и сама METR отмечает, что это замер начала 2025 года. Но он показывает, как легко спутать ощущение ускорения с ускорением, и почему ощущения плохой измеритель. 4. Что говорят данные о темпе, и как их читать? Есть тренд, который цитируют чаще всего. METR измеряет временной горизонт задач: длину задачи по человеческому времени, которую модель решает с вероятностью 50 процентов. Этот горизонт удваивался примерно каждые семь месяцев в 2019 по 2025 годы, а на данных 2024 по 2025 удвоение выглядит ближе к четырём месяцам. Anthropic на странице When AI builds itself приводит именно эту ускоренную оценку и добавляет внутренние данные: более 80 процентов кода, вливаемого в кодовую базу Anthropic на май 2026 года, написано Claude, Anthropic а типичный инженер во втором квартале 2026 года вливал в 8 раз больше кода в день, чем в 2024 году Anthropic. Строки кода это количество, а не качество, и Anthropic честно оговаривает, что величина 8x почти наверняка завышает реальный прирост продуктивности. Кривая METR очень чувствительна к нескольким длинным задачам, а человеческие базовые времена измерены лишь для малой части самых длинных задач. Но это не доказательство того, что машина сама выбирает направления исследований. Именно выбор целей Anthropic называет своим главным оставшимся разрывом. И ещё один датапоинт против прямолинейной экстраполяции. Дэниел Кокотайло, ведущий автор сценария AGI 2027 (апрель 2025), к концу 2025 и в 2026 году сдвинул свою медиану ближе к 2029 и 2030 годам, потому что прогресс идет несколько медленнее сценария. Скептики вроде Эге Эрдиля и Тамая Бесироглу из Epoch AI держат горизонт AGI за 2045 годом и не считают интеллектуальный взрыв правдоподобным, хотя допускают взрывной экономический рост. Когда авторы самого известного сценария сдвигают сроки, это сигнал, что экстраполяцию одной кривой стоит принимать с осторожностью. 5. Что реально засчитывалось бы как доказательство? Чтобы говорить о RSI как о свершившемся факте, а не о маркетинге, нужен повторяемый рост исследовательской способности на протяжении нескольких поколений моделей, измеренный с учётом двух вещей: человеческого вклада и стоимости вычислений. Конкретно я бы смотрела на следующее: - Растёт ли способность модели самостоятельно выбирать направления исследований, а не только исполнять поставленные эксперименты, ведь именно этот разрыв называет своим Anthropic. - Сохраняется ли ускорение, когда вы фиксируете бюджет вычислений, а не наращиваете его. - Держится ли эффект на нескольких поколениях подряд, а не на одном удачном релизе. - Подтверждается ли он контролируемыми замерами вроде METR, а не опросами и ощущениями. Пока хотя бы часть этих условий не выполнена, разумно считать, что мы видим ускорение отдельных задач, ровно как и написала сама OpenAI 9 сентября 2026 года.

Я немного в шоках ща На прошлой неделе получил хороший опыт по созданию лендинга, попросил дейва собрать весь опыт мой чтобы не совершали ошибки те что совершили Сегодня утром вспомнил, что как-то можно делать чтобы над задачей работали агенты автоматом, а мне только приходилось согласовывать шаги В итоге спросил у дейва как это можно сделать по лендингам, он сказал ща сделаем. В итоге дейв раздал роли агентам исследователь, дизайнер, технарь, копирайтер, загнал в них все знания которые я накачал в дейва и самое главное опыт В итоге эти агенты шурашали пару часов, я только согласовывал моментами варианты и их работу и они мне отдали готовый сайт под ца

Сегодня сделай иначе Я довольно долго работал в одной компании на старте своей айтишной карьеры. Менялись роли, продукты, зоны ответственности, даже случался внутренний рост, что для меня вообще редкость, потому что рос обычно с переходом. Ну и закис, конечно. Больше 3-4 лет на одном месте ощущается уже тревожно, как будто мир бежит вперёд, а ты сидишь в болотце, прислонившись спиной к кулеру. Уходить куда-то было страшно (обычная история, меня в итоге практически силой потом схантили), и я начал раскачивать себя с микро-изменений: • Каждый день старался ходить к метро новым маршрутом, и в результате изучил все дворы на районе. В этих дворах находил редкие, старые или просто интересные тачки, фоткал их. Так родился мой первый канал "тачки-дворы", который я не раскачал, но получил опыт и удовольствие огромное! • Не откладывал никакие дела и экстремально делегировал, в итоге на работу уходило час-полтора в начале дня, а дальше мог заниматься своими делами. Так и вышел на ребят со странным стартапом, которые меня в итоге и вытащили из болотца. Ну и всё. Этого оказалось уже достаточно. Я подсознательно начал добавлять совсем немножко неопределённости в жизнь — новые маршруты, новые люди, и маховик изменений получил достаточный импульс, чтобы начать раскручиваться. Сейчас другие времена и надо приложить больше усилий. Не обязательно делать сразу радикальные мувы, так что с нынешним закисанием борюсь по той же технологии: раньше встаю, пробую новые виды спорта (пост), упростил рабочее планирование и трекинг времени, выстраиваю команду для жизни (пост) и живу микро-жизни (пост). Сегодня понедельник, сделайте хотя бы какую-то мелочь иначе. Да хотя бы кофе по пути на работу возьмите другой. Фильтр вместо рафа вас вштырит, может идея какая в голову придёт вместо утренней сахарной комы.

AI-чаты плохо работают с контекстом Пару недель назад в ChatGPT добавили довольно фичу: возможность создать временный чат без учёта персонализации. Теперь это моя любимая функция в ChatGPT. Принято считать, что нам нужно давать моделям как можно больше контекста: чем больше AI знает про нас, тем точнее и эффективнее ответы. Поэтому пользователям предлагают включать память, сохранять историю разговоров, подключать документы, почту, календарь и другие источники данных. Понятно, зачем это нужно Open AI - через одну кнопку пользователи начинают автоматически сегментироваться в режиме реального времени. Таргетологи и не мечтали о таком. Для пользователя, на первый взгляд, логика тоже простая. Если системе известны предпочтения пользователя, проекты, предыдущие решения и рабочий контекст, пользователю не приходится каждый раз объяснять всё заново. Контекст в таком случае действительно экономит время. Но здесь происходит довольно резкий переход от “экономии времени” к “улучшению качества решений и ответов” - и это то, что нужно поставить под вопрос. Недавно я разбирался в новом музыкальном синтезаторе и просил объяснить инструкции у ChatGPT. В ответ я получил кучу рекомендаций, какую музыку я могу с ним писать, какие идеи креативного использования могут рождаться, как этот синтезатор встроить в остальной сетап и играть с остальными девайсами. Со стороны эти ответы казались даже полезными - ну, правда, интересные комбинации, лайфхаки. Проблема только в том, что я не просил этих советов. Процесс музицирования для меня - достаточно интимный по своей природе и никакие языковые модели я к нему стараюсь не подпускать, а LLM использую только в качестве технической поддержки по девайсам. Но, стоило мне один раз спросить “как сделать эмбиентные текстуры на сэмплере”, так он почему-то решил, что мне это важно и начал предлагать комбинации эмбиент подходов в каждом ответе. С книгами и философией ещё большая беда - один раз интересуюсь биографией автора и после этого в каждом чате получаю гипотезы, найденные скрытые смыслы и связи между идеями разных мыслителей. Помню, что на старте взаимодействия с AI я оценивал это даже как классное преимущество. А потом это всё начало превращаться во что-то навязчивое и навязанное. Поэтому за последнее время я отключил память, продолжаю удалять диалоги, вести разные темы в разных папках и всё чаще использую временные “чистые” чаты. Кажется, пока я могу сам решить, какой контекст давать для ответов на мои вопросы. А если вдруг захочу дать больше - я всегда смогу догрузить ужные заметки из базы знаний. Во временный чат, конечно.

Восемь часов онлайн ≠ восемь часов работы. Зачем мы вообще логируем время сотрудников? Разработчик два часа пишет код, потом закрывает IDE и лезет в документацию, спорит о решении с коллегой, идёт за кофе. И вот на этой прогулке, когда не двигается ни мышь, ни клавиатура, до него доходит, что предыдущий вариант архитектуры вообще не стоит трогать. Самое ценное за три часа случилось там, где ни один таймер ничего не засёк. А контроль присутствия видит совсем другое. Зелёный статус, запущенный счётчик, аккуратные восемь часов в отчёте. Красивая цифра, которая о результате не говорит ровным счётом ничего. Стоит начать требовать эти часы, и человек быстро научится их показывать, без всякого злого умысла, просто подстроившись под правила игры. Ловушка захлопывается тем крепче, чем умнее работа.

Процесс — топливо для результата Предприниматели стремятся к большим целям: рост прибыли, расширение аудитории, захват рынка. Но одних амбиций мало — важны не только сами цели, но и путь к ним. Цели результата — это то, что вы хотите получить. А цели процесса — это действия, которые к этому приведут. Например, если цель — повысить продажи на 30%, то процесс может включать ежедневные звонки потенциальным клиентам или оптимизацию маркетинга. Процессные цели проще контролировать: они конкретны, достижимы и дают ощущение прогресса. Благодаря им вы не просто мечтаете, а системно двигаетесь вперёд. Оптимальный подход — соединять оба типа целей. Результат даёт направление, а процесс — ритм и устойчивость. Именно регулярные действия делают успех предсказуемым. Фаундер | Бизнес и Стартапы

The Agentic OS & Skill Ecosystem Выложил свою экосистему для ИИ агентов Здесь собраны фреймворки и скиллы: 1. Разработка и Инженерия 2. Автоматизация процессов 3. Личная продуктивность и База знаний 4. Продуктовый менеджмент 5. UI/UX и Дизайн-системы 6. Тексты, Копирайтинг и Де-слоппинг 7. Исследования, Анализ и SOTA 8. Бизнес, Стратегия и Продажи 9. Маркетинг, SEO и Аналитика 10. Операционка и Делегирование 11. ИИ-оптимизация и Безопасность 12. Мета-навыки и Аудит А также фреймворки для разработки продуктов: 1.Git. Ship. Done 2. Superpowers 3. Autonomous Dark Factory 4. Arscontexta == 🔗 https://github.com/Asmadey/skills

Как-то на AI-созвоне участник рассказал на своем примере, кого заменят AI-агенты, а кого нет. Но еще важнее - поделился, почему. Недавно он за неделю в одиночку с Клодом сделал проект, который его команда из шести человек делала полгода. Продакт-лид, с 15-лет стажа, всю карьеру был уверен, что самый важный навык - это собрать команду и четко раздать роли. Потом случилась эта неделя и по его словам, нормально так порвало шаблон. Его метафора и важный инсайт: работа в эпоху AI = уметь круто стрелять из рогатки. Чем точнее видишь цель, умеешь ее сформулировать и направлять нейронку, тем сильнее выстрел. Старый топовый навык - собрать команду, раздать роли и задачи, назначить ответственных - потерял ценность буквально на глазах. Теперь он стал про другое. Заменит ли меня AI? Может, вопрос в другом: насколько четко я умею направлять к нужной мне цели, понятной без лишних слов?

Умри или сдохни Люблю иногда посмотреть стартап контент на ютубе. История такая: чувак пилит очередной ИИ стартап и пилит про это влог. Все красиво, модно-стильно-молодежно. Наступает момент запуска стартапа, чувак открывает окно продаж, берет day-off на три дня и куда-то там уезжает перезагрузиться. Три, сука, дня. Возвращается в понедельник на работу, и говорит: “ой, продаж меньше чем ожидалось на 60%”. Я про себя думаю: чувак, сидел бы ты работал, может и не проебал бы запуск. Запуск это вообще единственное время в жизни продукта, когда на тебя вообще кто-то смотрит, дальше все привыкнут и всем похер. Если ты делаешь ЛОНЧ как он должен быть – сиди и работай по 16 часов в день, и молись чтобы все прошло хорошо. А если запускать стартап так, как будто ты работаешь в найме на работе, то у реальных варианта у тебя только два – умереть или сдохнуть)

Люди гибнут за канбан: 7 способов убить даже хорошую доску Сначала доска выглядит бодро. Всё красное, всё срочное, у каждой задачи дедлайн и высокий приоритет. Потом оказывается, что 18 задач просрочены, ещё 12 критические, а сигнал, который стоит почти на каждой карточке, уже ничего не значит. Где-то рядом висит задача «Работа с сайтом» на несколько месяцев, с десятками сообщений внутри, которую невозможно закрыть, потому что работа с сайтом как ремонт. Ни один из этих шагов не был глупостью, каждый делали из желания навести порядок. Отсюда и вырастают доски, которые команда уже не использует для работы, а просто обслуживает. И почти всегда путь туда собран из вполне разумных решений. Обсудим, какие семь привычек убивают даже хорошую доску и как на каждом шаге свернуть в другую сторону.

ИИ не столько сокращает людей, сколько стопит найм — 10 рандомных тейков из моих последних интервью с экспертами, которые активно внедряют агентов в работу своей команды • Мы оцениваем рост КПД команды до 30% за последние месяцы, это позволяет нам не нанимать новых • Мотивировать ИИ-скептиков стоит с помощью кнута и пряника. Кнут: «ваше карьерное будущее будет закрыто, если вы ещё не используете ИИ» • Мы, как правило, повышаем зарплату ИИ-энтузиастам, которые берут на себя больше задач, проектов и функционала • Есть кейсы, когда нео-луддиты не просто стопят внедрение ИИ, а прямо саботируют. С такими мы расстаёмся, конечно.  • Количество фичей, которые мы сейчас выдаём внутренним заказчикам в некоторых командах выросло от 1,5 до 2х раз • Человек, конечно, должен отвечать за каждую строчку решения (или кода, если человек-разработчик), написанного с помощью ИИ.  • Наша компания сейчас переживает не самые радужные времена, мы на кризисном рынке, как и все. Но благодаря внедрению ИИ и повышению эффективности команд, мы фокусно работаем над ростом маржинальности и компания выделяет бюджет на сбор ИИ-отдела по трансформации бизнеса. • Документацию мы пишем и для ИИ и для людей. Последнее — обязательно.  • Раньше узкое горлышко было — слишком много проектов, которые надо разработать. Сейчас — нужно больше код-ревьюеров. • Случаются ИИ-апостолы, которые верят в ИИ безгранично и приносят решения от ИИ без критической оценки и не могут объяснить, почему так, уверяя, что ИИ лучше знает. С такими расстаёмся, конечно.  Последнюю неделю я провела десяток интервью с экспертами, которые внедряют ИИ к себе в команды и не могу держать всё в себе, буду периодически делиться мыслями.

И если вы эксперт, который готов поделиться со мной своими кейсами внедрения агентов (успешными и не успешными), напишите мне тут, я свяжусь с вами и всё детально обсудим 🙏

У меня впереди ещё около 25 личных интервью, а по их итогам я буду думать, как лучше рассказывать про кейсы экспертов в паблике. Пока есть 2 идеи: 1. Круглые столы по конкретной теме, где эксперты из разных отраслей делятся своими решениями, включая подводные камни и неудачные кейсы 2. Онлайн-конференции по разным тематикам (разработка, маркетинг, инфосек/инфра, HR, контент и тд), где эксперты по очереди рассказывают свои кейсы Какой формат интереснее? я пока мечусь между этим двумя :)

Новым сайтом, агентом или еще каким приложением уже никого не удивить - это добра уже слишком много. Но мне по-прежнему взрывает мозг, насколько некоторые вещи упрощаются по сравнению с тем, как это было совсем недавно. Вот одна история сегодня. Причем это даже не рабочая задача была, а просто что-то в фоновом режиме. (1) Мне надоело отслеживать эту кашу из чатов в левой вкладке Codex. Мне ВСЕ нравится, только каша в интерфейсе не нравится. Спрашиваю у кодовой субличности из AI Native проекта: Слушай, Ты можешь как-нибудь подключится к Codex декстопному и сделать нормальный интерфейс. Чтобы было Working, Stowed, Focused (2) Codex: без проблем. Базы у меня тут, вот по этому IPC сокету можно получать обновления, вот так открывать по ссылке разговоры в приложении. Вот так я бы сделал приложение на HUGS стыке. (3) Я: слушай, позови Марка из Personal OS. Марк, сделай и скажи, как запустишь. Только не обязательно использовать стэк, которую кодовая субличность предложила, она заточена на продуктовую разработку, а не прототипы. (4) Марк, спустя 27 минут и пару процентов подписки: готово, вот я тебе вкладку открыл. (5) Я: Ооо, ого, прикольно. Вот только тут куча разговоров, разгребать вручную лень. Можешь сделать кнопку в этом интерфейсе “Разгрести Марком”, чтобы она запускала твою сессию в Codex со всеми инструкциями? И чтобы было минимально, как в самом приложении. (6) Марк: я сделал, обнови страничку. И вот именно легкость такого эксперимента и снесла мне мозг. То, что когда-то было бы проектом на пару дней, сейчас - просто правильных запросов. Скриншоты интерфейса скину для интереса в комментарии. Но само приложение не так интересно, как простота его сборки агентом. Такие приложения, начиная с простых утилит и заканчивая всевозможными агентами, нынче может плодить под себя каждый. А вам что-нибудь из новых возможностей так недавно взрывало мозг? Ваш, @llm_under_hood 🤗