Если вы давно в этом канале, то знаете, что я люблю делать диванные прогнозы на будущее. Один из новых прогнозов:

Скоро у openai появится модель с нативным audio инпутом как у gemini (ставлю на до конца года)

Что это будет значить для нас: Для всех, кто работает с генераторами музыки, диалоговыми аудио ботами, монтажем подкастов и т.д. – это огромное подспорье. Как нативное понимание image когда-то позволило сильно прокачать возможности агентов во фронтенде, дизайне и любом другом визуале – если агент "видит" результат работы, он сразу может найти косяки и исправить их. Тот самый feedback loop, где feedback – это сам результат работы Так же будет и с аудио. Сейчас я работаю с локальными генераторами аудио и voice cloning, и этого прям жестко не хватает. Поэтому приходится использовать самодельную версию агента с модельками gemini по API. Из альтернатив есть Antigravity – они добавили это к себе буквально через пару недель после моего эксперимента, причем сразу и с поддержкой видео (это, кстати, единственная причина использовать Antigravity, которую я знаю) Если кому интересно, на чем основывается предсказание про появление омни модельки от openai: Примерно месяц назад я расковырял новый коммит в codex-cli, который добавляет audio как валидный тип результата для tool_calls (наравне с text и image). Так же они добавляют это в поддержку MCP. И даже в dynamic_tools (это тулы, которые можно инжектить в codex-cli извне. Например, codex desktop, который под капотом запускает codex-cli инжектит туда тулы для управления встроенным браузером и соседними чатами. Короче, раз поддержка добавлена в харнес, то и модели должны быть на подходе Ваш диванный предсказатель, @ai_grably

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.