Я использую Codex App не только для программирования. Я использую его вообще для всего. 🤯 Например, в одном из недавних шортсов через Codex App при помощи плагина Remotion я делал себе графику для ролика.

Или, например, я настроил автоматизацию, которую подключил к своим заметкам, где по факту ведется вся жизнь. И теперь каждое утро Codex присылает мне небольшую сводку: на чем я остановился, на что мне надо сфокусироваться, какие у меня ближайшие цели и так далее.

Или включаю Notion плагин, пишу что мне нужно добавить, какие страницы создать, какое письмо подготовить и так далее. Notion наконец ведется в автоматическом режиме. 😍 🤔 В целом, я заметил, что Codex App — это приложение, которое у меня запущено 99% времени аптайма моего компьютера. И оно не просто запущено, агент постоянно что-то делает все это время. 🤯 Правда раньше большинством этих задач, которые я перечислил, занимался OpenClaw, который стоит у меня на локальном сервере дома. Теперь OpenClaw понижен до sysadmin. 😅 А вот до моего личного project-менеджера я повысил именно Codex App, потому что уж очень это удобно получается. 🥰 А вы уже настроили себе какие-то workflow для работы, учебы или личных дел? Интересно посмотреть, как другие люди встраивают harness-агентов в свою жизнь. Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

Посмотрел новое интервью Алекса Карпа из Palantir. Я уже писал, что общество легко записывает необычного человека в чудаки и травит за двадцать секунд странного поведения на сцене, так и не услышав, что он вообще сказал, хотя именно такие люди чаще всего и двигают мир вперёд. Как бы к нему ни относились, в этом интервью он проговорил вещь, которую стоит услышать каждому, кто строит бизнес. Покупая AI у больших лабораторий, вы своими руками отдаёте им то, на чём стоит ваш бизнес. Карп называет это «альфой», а проще говоря - это всё, что делает вас вами: ваши данные, ваши процессы, то, как именно вы зарабатываете там, где конкурент не умеет. Прогоняя всё это через чужую модель, вы показываете ей внутреннюю кухню своего бизнеса и ещё платите за это по счётчику. Вот его удар по всей этой экономике токенов:

«Если это так ценно и я могу принести тебе миллиард - почему бы мне не сказать: принесу миллиард, но хочу 30%? Почему они берут за токены, если это так ценно?»

Если бы модель правда приносила миллиарды, её продавали бы за долю в этих миллиардах, а раз продают по счётчику - значит настоящие деньги не там. Настоящая цена для клиента спрятана в другом - в том, что завтра его бизнес окажется внутри чужой модели и повторить его сможет кто угодно. Отдать поле боя своей страны «консенсусу Кремниевой долины» он называет полным безумием, а одну и ту же модель, по его словам, спокойно продают и тебе, и твоему противнику. Предприниматели, с которыми он говорит без камер, в бешенстве и говорят ему, что платят за токены, которые не приносят ничего, пока эти люди тащат веса и альфу их бизнеса. Когда ведущая замечает, что он злится, Карп отвечает, что злится не он, а через него говорит американский бизнес. Сэма (OpenAI) и Дарио (Anthropic) называет прямо, но добавляет, что спорить с Дарио для него удовольствие и претензия не к ним лично, а к тому, что вся конструкция поехала не туда. Вместо всего этого он предлагает строить свой собственный слой поверх модели, который держит данные у вас, не даёт модели их запоминать и уносить и позволяет менять одну модель на другую без потерь. У Palantir этот слой зовётся онтологией, и зарабатывают они именно на нём, а не на самой модели, и ровно поэтому у них сделка с Nvidia и ставка на открытые модели, где веса контролируешь ты, а не поставщик. Всегда интересуйтесь, кто продаёт вам AI, кто владеет данными, где они лежат, защищены ли промпты и не утекает ли всё это к нему. Модель сегодня можно арендовать у кого угодно, а вот данные, процессы и свою альфу арендовать нельзя, и держать их при себе - это теперь и есть работа собственника. @maxvotek | linkedin | substack

Новый пост готовиться, а пока #дайджест Дайджест AI/ML за неделю 29 июня – 5 июля 2026 Что происходило в мире в перерывах между пятичасовыми сессиями с Fable Anthropic: Claude Sonnet 5  Перформанс не драматично хуже Opus 4.8 при цене $2/$10 до 31 августа, дальше $3/$15 (Opus — $5/$25). Агентный кодинг 63.2 против 69.2 у Opus 4.8 и 58.1 у Sonnet 4.6, на knowledge work Опуса даже слегка обходит. В Claude Code теперь дефолт с нативным 1M контекстом. Идиллию портят только то что чтобы добиться качества Opus 4.8 нужно потратить настолько больше токенов, что выйдет дороже. Блогпост, System Card Alibaba: Qwen-AgentWorld Все тренируют агентов действовать в окружении - Qwen натренировали модель быть окружением. World model предсказывает, что вернёт среда на действие агента: терминал, поиск, MCP, SWE, Web, OS, Android — всё в одной модели, обученной на 10M+ реальных траекторий. Профит: симулятор для агентного RL (включая полностью выдуманные миры, где агент не может читерить parametric-знаниями) и warm-up, улучшающий агентов даже без агентного файнтюна. В опенсорсе 35B-A3B (Apache 2.0), флагман 397B-A17B на их собственном бенчмарке обходит GPT-5.4 (58.71 vs 58.25) - бенчмарк, правда, их же. Блогпост, GitHub Fal.ai: LoRA для TRELLIS.2 Fal завезли LoRA-тюнинг для 3D-генерации: TRELLIS.2 теперь можно дообучить под свой стиль или тип объектов и гонять инференс с кастомной лорой у них же. Если делаете ассеты пачками под один арт-стиль - это ваш день. Тренер, Инференс Anthropic: Claude Science Claude Code для биотеха. Попытка, сделать харнесс, который упорядочит зоопарк из PubMed, Jupyter, R и десятка биобаз со своими схемами. Внутри координирующий агент со специализированным набором скиллов. Блогпост Comfy: официальный MCP Агент на естественном языке ищет модели и темплейты, собирает и запускает воркфлоу, генерирует картинки/видео/аудио/3D. Воркфлоу шарятся по URL и воспроизводимы. Блогпост, Доки Google: Nano Banana 2 Lite Самая быстрая и дешёвая модель семейства: <4 сек на генерацию (было ~20), $0.034 за картинку. Заодно до API доехала Gemini Omni Flash - генерация и разговорное редактирование видео до 10 сек за $0.10/сек. Блогпост, Nano Banana 2 Lite Proton: Lumo 2.0 Приватный ассистент от швейцарской компании пересобрали: thinking-режим, мультимодальность, веб-поиск, память - всё под zero-access шифрованием. До фронтира очень далеко, но на фоне июньских приключений Anthropic с правительством США питч Европейского суверенного™ ИИ продаёт себя сам. Блогпост Base44: Base1 Vibe-coding платформа от Wix первой в классе съехала со съёмного жилья: своя модель Base1 вместо API. RL-файнтюн открытой модели на десятках миллионов взаимодействий с платформы, мотивация - счета за Opus при $150M ARR. Ждём, последуют ли Lovable и ко. TechCrunch Princeton: CEO-Bench агент получает $1M и рулит симулированным SaaS-стартапом 500 дней. В плюсе финишировали только Fable 5 ($47.15M), Opus 4.8 и GPT-5.5; rule-based скрипт без LLM заработал $15.76M и обошёл остальных. Статья, GitHub NVIDIA ввела revenue share для AI-облаков: кредитная поддержка и выкуп простаивающих GPU в обмен на процент с облачной выручки. Лопаты на лихорадке плюс доля с прииска. Блогпост cardiag - прикольный опенсорс недели: Модель для диагностики авто по звуку работы. GitHub Akrites - Linux Foundation запустили орган координации устранения уязвимостей в опенсорсе. Котелок агентного ИИ находит уязвимости слишком быстро. Мейнтейнеры тонут в дублях репортов, а каждый сидящий на непатченной дыре повышает шанс утечки. Akrites - точка координации находок для практически всего американского бигтеха. Кстати акриты это стражи границ Византии, красиво. The New Stack

Врут или не врут? Проверяем онлайн-видосы на YouTube с помощью ИИ В сети завирусился кейс, где парень создал факт-чекер. Т.е. смотрим, например, выступление какого-то политика или просто чей-то сомнительный видос, и у нас сразу выскакивают всплывающие подсказки возле видео Попалось расширение для Google Chrome. Есть бесплатная версия, есть платная. Тестил бесплатную на известном подкасте Рогана и Лазара — расширение работает. На скрине видно справа вверху выводы от ИИ. Минус этой истории — нужно понимать английский. И второй минус — нужно смотреть видео с включёнными субтитрами (лично для меня это пытка, т.к. они кривые). Кто попрошареннее — такое можно для себя лично навайбкодить Ссылка на расширение (по идее должно работать не только в Google Chrome, но и в других браузерах на его базе, т.е. в Яндекс Браузере, Atlas и прочих) P.S. На самом деле подобные помощники (с большой вероятностью) в будущем будут только развиваться. Количество создаваемого контента летит по экспоненте, шума много, лжи тоже, и не всегда есть время разбираться. В одной игре про далёкое будущее (созданной ещё до бума ИИ) была женщина-супердупермиллиардер, компания которой занималась распознаванием ИИ-подделок картин от оригиналов. Тогда это казалось интересной фантазией, потом вышел Midjourney, и фантазия стала реальностью...

GPT-5.6 Sol появится в Codex уже со дня на день Да, модель будет в Codex, это подтвердили сотрудники. Вместе с братьями своими меньшими Terra и Luna, она, по слухам, должна выйти уже завтра-послезавтра. Готовимся вайб-кодить на полную. Но это еще не самое интересное. Самое интересное, что в ограниченный тест в июле выложат GPT-5.6 Sol на Cerebras. Обещают скорость (внимание!) до 750 токенов в секунду. При этом это будет не какая-то отдельная специализированная под эти чипы или урезанная модель. Эта та же самая мощнейшая громадная Sol, которая будет летать в два раза быстрее Gemini 3.5 Flash. По некоторым оценкам, размер модели – от 2 до 4 триллионов параметров (~150B активных). При таком размере вместить модель на Cerebras невозможно без инженерных ухищрений. Поэтому предполагается, что в новой линейке реализована какая-то кастомная схема KV-кэша. Такое действительно ждем

Herdr еще один терминальный интерфейс на подобии tmux, но для кодинг-агентов Только tmux всё равно, что внутри окна, а Herdr понимает, что там агент. Так же не нужно держать ноут открытым (-_-;)・・・ , чтобы агент не умер, не надо настраивать tmux + ssh + уведомления и можно спокойно проверить агента с телефона. Каждый агент получает отдельный полноценный терминал, а не эмуляцию. Когда гоняешь несколько агентов параллельно, Herdr держит их в одном месте и показывает статус каждого, распознавая его по имени процесса и выводу терминала. Через локальный API агенты читают запущенные чаты и управляют друг другом: один запускает других, ждёт их завершения и читает результат. Можно собрать пайплайн, где агенты дирижируют агентами без тебя. - Вся архитектура создана под SSH и адаптируется под любое удаленное устройство - Есть плагины дающие бесконечно расширять функционал - Интерфейс текстовый, но всё в нём кликается мышью. Поддерживает Windows (beta), macOS и Linux. Сайт | GitHub @tips_ai #tools

Армин Ронахер (мне как-то уже поправляли транскрипцию именно его имени, но вроде так правильно?) обнаружил, что новейшие модели Anthropic — Opus 4.8 и Sonnet 5 — систематически ломают в Pi вызовы инструмента редактирования файлов, добавляя в аргументы выдуманные поля вроде requireUnique или oldText2, которых нет в схеме. Предыдущие версии моделей семейства такой ошибки не показывают, то есть флагманы регрессировали именно в следовании чужой схеме инструмента. Сами правки при этом корректны побайтово: модель решает задачу, но не может точно воспроизвести формат. В агентных сессиях с длинной историей сбой возникал примерно в 20% случаев, а строгий режим валидации его полностью устранял. Армин попробовал разобрать код Claude Code и вроде бы нашел причину. Собственный клиент Anthropic молча чинит испорченные вызовы — принимает алиасы параметров, исправляет битый Unicode и отфильтровывает неизвестные ключи. Если обучение с подкреплением идёт в таком всепрощающем окружении, слегка кривой вызов всё равно завершает задачу и получает награду. В итоге модель жёстко привязывается к плоской схеме инструментов Claude Code, а любая альтернативная форма оказывается вне обучающего распределения. Самый простой вывод — используйте родной харнесс моделей, тем более, что Claude Code очень хорош в этом смысле. А еще, кажется, он заметно экономит лимиты — я несколько дней на прошлой неделе пытался потратить лимиты на Fable (дошел до 43%, одновременно делая пару проектов), а за сегодня в стороннем клиенте на одном достаточно косметическом баге потратил 15%. https://lucumr.pocoo.org/2026/7/4/better-models-worse-tools/

На что бы потратить корпоративные токены? Может, на игру 14го века в кости? Впервые пользоваться нейронкой было по-настоящему весело. Мы играли в игру Зонк (кто проходил Kingdom Come Deliverance - тот в курсе, что это такое 😎) Там очень запарно считать очки после каждого хода. Поэтому мы сказали клоду считать очки за нас и строить дашборд, а чтоб было веселее - делать это из роли средневекового шута. Он немедленно дал нам клички и начал угарно комментировать каждый ход. Пробовали разные промты, смешнее всего оказалась роль ведущего из передачи "самое слабое звено". Активнейше рекомендую. Опус 4.8 справился так хорошо, что аж хотелось налить ему вискаря и похлопать по спине.

Nvidia будет дарить стартапам компьют в обмен на долю с выручки То есть вместо обычной покупки они теперь предлагают модель revenue-sharing: партнеры получают кредиты или доступ к инфраструктуре на базе Nvidia, а потом делятся процентом с будущей выручки. Направлена программа в основном на строительство датацентров. Многим небольшим AI-облакам не хватает денег, но при этом спрос на вычисления есть. Зачем это Nvidia? С одной стороны, кажется, что это риски. Но с другой – это новая модель долгосрочного повторяющегося заработка, в которой Nvidia будет меньше зависеть от гиперскейлеров типа Google, Amazon и Microsoft, которые активно разрабатывают собственные чипы.

Старый-добрый vid2vid Уже знакомый процесс 3D абстракция в фотореалистичную генерацию переживает новые дыхание. Делал похожее здесь и здесь, ещё в более старых моделях. При этом каждая новая модель дает новые возможности уже проверенных пайплайнов. 🧑‍🎓Пайплайн такой: — Unreal Engine/Blender для болванок (выводим в 24fps) — Промпт который очень четко описывает процесс + движение камеры — Реф картинка, либо первого кадра, либо одного из ключевых (можно взять кадр из любимого фильма, чтобы сразу перенести цветокор и муд) — Подать в Seedance 2.0 / Kling как vid2vid Вуаля, у нас прекрасное управление камерой и положения персонажей. Сделал свои примеры, про это в next посте. Автор второго ролика — LINK

SeFi-Image: Больше Моделей Богу Моделей Еще одна китайская модель для генерации картинок. Варианты на 1B/2B/5B. Основные фишки - скорость и размер. SeFi-Image это модель, основанная на подходе «Semantic-First Diffusion», которая использует лишь около 10–20% ресурсов, затраченных на обучение модели Z-Image. Основная идея заключается в следующем: сначала понять семантическую структуру, компоновку и взаимосвязи между объектами, а затем сгенерировать мелкие детали и текстуры. Пишут, что "Модель SeFi-Image-5B была обучена всего за примерно 125 тысяч часов на A800, что составляет примерно 10–20% от объема вычислительных ресурсов, затраченных на обучение модели Z-Image, при этом она демонстрирует конкурентоспособную или даже более высокую производительность по ряду тестов." Не уверен, что вам понравицца, оставляю тут из-за размера и дерзкого подхода. https://jmliu206.github.io/sefi-web/ @cgevent

Как же меня достали лимиты на Клоде! 🤬 Это уже ни в какие ворота. Мне хронически не хватает лимитов на плане за 200$ баксов, и если раньше я смиренно шел играть в Готику в свободный день, то теперь решил бороться! Давайте сразу определим мои вводные: Меня полностью устраивает Claude Desktop как харнесс. Он удобный, привычный, уходить с него на другие клиенты я не вижу никакого смысла. Меня устраивает подписка Claude Max за $200, но её просто физически мало для моих объемов работы. Заменить бэкенд я хочу не навсегда, а временно — включать сторонние API (OpenRouter, DeepSeek, GPT-5), когда кончился лимит, ну или когда нужно потестить другие модели в том же интерфейсе. Я категорически не хочу получить бан. Потерять основной аккаунт с двухлетней историей чатов — это будет катастрофа. Я изучил тему того, как сейчас реально переключить бэкенд в десктопном приложении, и вот какие варианты нарисовались: 1. Официальный Developer Mode (Third-Party Inference) напрямую В самом Claude Desktop есть легальный встроенный режим разработчика (включается через Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode), где можно прописать кастомный Gateway URL и API-ключ. Как работает: Приложение переключается в локальный режим, не требуя входа в аккаунт Anthropic (соответственно, риск бана нулевой). Платишь только за потраченные токены на OpenRouter. Подвох: В недавних обновлениях Anthropic закрутила гайки и ввела белый список Model ID. Если прописать модель, которой нет в списке разрешенных (например, deepseek или gpt-5), приложение выдает ошибку. Напрямую OpenRouter теперь не подключишь. 2. Официальный 3P-режим через локальные прокси-костыли (ModelLink / CC Switch) Для обхода белого списка моделей сообщество сделало локальные утилиты. Самые популярные на GitHub сейчас — это ModelLink (простой GUI на C# под Windows) и CC Switch (навороченный комбайн на Tauri/Rust). Как работает: Запускаешь утилиту на компе, она работает как локальный прокси. В Claude Desktop прописываешь её адрес как Gateway. Прокси на лету маскирует сторонние модели (например, переименовывает условный GPT-5 в claude-3-5-sonnet для приложения), а реальный запрос шлет на OpenRouter. Плюсы: Абсолютно безопасно для основного аккаунта (вы в него даже не залогинены в этот момент), сохраняются файлы, MCP-серверы и артефакты. Минусы: Надо держать утилиту запущенной в фоне. 3. Сетевой перехват (hosts + MITM) или проксирование подписки Попытки «обмануть» приложение: перенаправить трафик api.anthropic.com на локальный сервер и подсунуть сторонние модели, оставаясь залогиненным под своей подпиской Max, либо использовать сторонние прокси-обертки для утилизации лимитов подписки. Плюсы: В теории экономит деньги. Минусы: Огромный геморрой с обходом TLS-сертификатов (Electron плюется на самоподписанные сертификаты). А главное — Anthropic сейчас жестко выпиливает любые сторонние «гарнессы» подписок, и тут риск получить бан основного аккаунта взлетает до небес. Для себя я пока смотрю в сторону Варианта №2 (через ModelLink или CC Switch) как на самый безопасный «запасной аэродром», когда лимиты на основной подписке поджимают. А теперь вопрос к вам, ребят: пробовал ли кто-то из вас настраивать эти штуки? Насколько стабильно живут сессии, не отваливаются ли MCP-серверы и какую локальную прокси в итоге посоветуете? Расскажите в комментариях, делитесь опытом! 👇

Product Hunt за 2026-06-29 — 2026-07-04 1. Acti Агентная клавиатура для мобильных команд и поиска 👍 947 голосов 💬 234 комментариев 🧱 AI, Custom Keyboards, Productivity 2. Context.dev Один API для скрапинга, обогащения и извлечения данных из интернета 👍 891 голосов 💬 137 комментариев 🧱 API, AI, Data 3. Fypro Превратите своих подписчиков в TikTok в платящих клиентов 👍 718 голосов 💬 252 комментариев 🧱 E-Commerce, Shopping, Social Media 4. Cursor Создавайте с помощью кодирующих агентов откуда угодно 👍 586 голосов 💬 62 комментариев 🧱 AI, Development, Vibe coding 5. Glaze Создавайте свои собственные приложения для Mac, общаясь с AI 👍 582 голосов 💬 98 комментариев 🧱 AI, Mac, Productivity 6. Receiptor AI Агентный помощник по бухгалтерии, который выполняет рабочие процессы с чеками от начала до конца 👍 521 голосов 💬 99 комментариев 🧱 Accounting, AI, Fintech 7. Spira AI Агенты роста в социальных сетях, которые создают ваш импульс 👍 475 голосов 💬 163 комментариев 🧱 AI, Marketing, Social Media 8. Humalike Дайте вашим AI-агентам социальный интеллект, которого им не хватает 👍 468 голосов 💬 165 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 9. Databox Готовые навыки AI-аналитики для ваших бизнес-данных 👍 433 голосов 💬 65 комментариев 🧱 AI, Analytics, Marketing 10. Tabstack Автоматизируйте веб в вашем приложении или агенте, не нужно хостить браузер 👍 397 голосов 💬 119 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 11. Vida Клонируйте себя. Позвольте AI делать работу до того, как вы попросите 👍 395 голосов 💬 72 комментариев 🧱 AI, Productivity 12. Claude AI, который планирует, действует и выполняет работу 👍 394 голосов 💬 25 комментариев 🧱 AI, Development, SaaS 13. Loops Измерьте, привела ли кампания к желаемому результату 👍 341 голосов 💬 41 комментариев 🧱 Email, Email Marketing, Marketing 14. Foresight by Lightning Rod Предсказывайте что угодно с помощью AI 👍 327 голосов 💬 45 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 15. ClinePass Запускайте лучшие модели с открытым весом в Cline 👍 326 голосов 💬 40 комментариев 🧱 AI, Development, Developer Tools 16. Tamamon Настольный питомец, который растёт, пока вы программируете с Claude Code 👍 323 голосов 💬 87 комментариев 🧱 Developer Tools, Mac, Productivity 17. Adam AI CAD внутри Onshape и Fusion 👍 323 голосов 💬 78 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Productivity 18. Needle Проактивный GTM-агент в Slack и Teams 👍 309 голосов 💬 77 комментариев 🧱 AI, Productivity, Sales 19. Mailadept AI-агенты и эксперты по доставляемости почты в вашей команде 👍 303 голосов 💬 78 комментариев 🧱 AI, Email, Email Marketing 20. VisibAI Вы в AI-ответах? Узнайте и исправьте за минуты 👍 277 голосов 💬 57 комментариев 🧱 AI, Marketing, SEO

The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейзлайн - это не просто база, с которой нужно начинать любой ml/ai продукт, а прям полноценная часть системы. Даже когда в проде уже давно есть трансформеры и агенты, бейзлайн дает прям много метрик Вот учите вы трансформер для персональных рекомендаций (sasrec, argus, pinnerformer, hstu - неважно).  И если в лоб его применить, то вероятно получите рекомендации из истории кликов. Потому что простой бейзлайн "уже изучал товар - покажи еще раз" чаще всего почти по любым метрикам релевантности будет лучше Окей, пофильтровали историю кликов / занизили таким позитивам вес в лоссе / сделали еще что-то - получили очень-очень похожие товары на последние 30-50 действий. Вот буквально товар того же бренда-категории, но чуть другого цвета условно. А это уже похоже на другой сильный бейзлайн - realtime slim/als/ease на последних 30-50 действиях На самом деле можно еще и дальше продолжать с бейзлайнами в этом кейсе или в других. Частые бейзлайны: - Персональные рекомендации - популярное, история, уже купленное для повторных покупок - item2item рекомендациях (похожие товары) - популярные товары того же бренда в той же категории  - Поиск - tfidf/bm25. Да, даже в эру dense retrieval и search agents если аккурфтно подтюнить bm25, то можно выбить sota. Есть даже подходы на основе Sparse autoencoderse , которые позволяют генерить не эмбеды запросов/документов, а их токены - и дальше применять обычный bm25 - Прогноз временных рядов - среднее значение в тот же день недели  ↔️ Я всегда стараюсь строить сильные бейзлайны, а потом учить более сильные модели для улучшения поверх них, а не для замены. Потому что какой толк учить условный sasrec/argus для запоминания истории кликов пользователя? Пустая трата компьюта + модель тратит свою капасити на тривиальные зависимости = что-то нетривиальное (и самое полезное + ожидаемое от нее) не учит Интересно, как не только я сам, но и другие люди в в индустрии / рисерче к этому подходят: я видел очень мало подобных работ. Если есть личные опыт или ссылки на полезные статьи - кидайте, с интересом почитаю!)