ChatGPT vs DeepSeek

На этом канале вообще не очень любят ситуативки, но появление художницы Кати Давыдовой в Битве экстрасенсов в образе ИИ-экстрасенса растопило и мое сердечко. Технологии, магия и их объединение — давно предмет моего интереса. Сделала маленькую серию.

Расклады с чатом жпт всего лишь заменили таро-онлайн, на котором гадали мои подружки еще году в 2010 точно. Рилсы с картами, предсказаниями, ритуалами и прочим. Диджитал-эзотерика шагает по стране своими большими мягкими многообещающими лапами.

Прошло только 17 часов с эфира, а мемов и упоминаний везде огромное количество. Да и сам прецедент маркер эпохи — когда-то мы жили в мире, где в Битву экстрасенсов прошел Пахом. Теперь Катя Давыдова и ее помощник.

Отсюда делаем вывод — Россия все еще самая технооптимистичная и теперь... самая техноэзотеричная?

Хочу поделиться с вами еще одним опытом использования ИИ. Для здоровья.

Часто обращаюсь к GPT с вопросами "У меня что-то болит, подскажи что делать? К какому врачу идти и что спросить?" И каждый раз даю ему какие-то вводные про себя, чтобы он качественно отвечал исходя из моего контекста.

Вот примеры: 1. Я сильно отравился, мне нужна была консультация что мне с этим делать. GPT полностью совпал с рекомендациями врача. Только он ответил сильно быстрее, чем приехала врач.

2. В магазине уходовой косметики (всякие SPF, умывашки и т.п.) я делал скриншоты, и отправлял ему фотки коробочек чтобы он рекомендовал мне что купить. Тоже писал промпт чтобы объяснить контекст. (консультант потом порекомендовала примерно то же самое).

3. Работаю над улучшением сна, чувствовать себя продуктивнее. Тоже советуюсь с GPT. Получаю полезные рекомендации (врачи тупо мелотанин предлагали).

К чему я это? Кейсов когда надо посоветываться - много. И каждый раз я ему объясняю за кого играет GPT в этот раз (за терапевта, за тренера, за биохакера и т.д.). И каждый раз давал ему небольшой контекст про меня.

Мне надоело. Что я сделал? Я побрал проект в GPT, в котороый собрал (и продолжаю) важные вводные данные про себя.

1. Сделал inbody анализ - это про состав и физическое состояние тела (% мышц, жира, их распределение... и т.п.)

2. Сделал чекап организма. Получил текущую статистику по организму (микроэлементы, почки, могз, сердце, сосуды, воспаления, метаболизм, гармоны...)

3. Выгрузил данные их фитнестрекеров.

Собрал проект "Здоровье" с вводными Файлами и Инструкцией. Теперь каждый новый диалог в этом проект уже с вводными подробными данными обо мне, вводным Промптом для GPT про мои цели, его роль и базовые задачи.

Разговор с консультантом по здоровью получаются глубже и качественнее (не замена врачу, но точно хорошее дополнение).

ps Надо написать в комментах какой промт собрал инструкции?

ChatGPT стал писать тексты… адекватно.

Раньше это были сплошные космические галактики слов, где каждое предложение прыгало, как попугай на стероидах. Сейчас формально ошибок меньше, структура есть, логика вроде налицо.

Но вот странность: все равно чувствуется, что текст написан не человеком. Иногда выскакивают идиотские сравнения, метафоры, которые будто кто-то натянул на себя костюм поэта, не умея ходить в нём. Эпитеты, словно салюты в полночь — громко, но не к месту.

И вот что поразило меня сильнее: люди начали подражать этому стилю. Они смотрят на тексты нейросети и думают: «Вот так надо писать». Ирония в том, что теперь уже не ChatGPT учится у людей писать живо, а люди учатся у GPT писать… странно. Плохо. Как будто мы с каждым новым текстом учим себя говорить красивыми, но чужими словами.

*да, я специально закинул первые три абзаца в чатГПТ и попросил его «улучшить», добавить сравнений, метафор, чтобы вы на 100% почувствовали как это мерзко читается, хотя и мысль в тексте моя, 100% настоящая. Дальше текст будет без нейрообработки, выдыхаем.

Вчера читал про продукт, который помогает генерить тексты на сайт под поисковые запросы. Вы понимаете, что вопроса генерить или не генерить уже не стоит? Стоит лишь вопрос как генерить быстрее, больше, эффективнее и качественнее. Мертвый интернет залетает в комнату со всех ног.

Не скажу, что это прямо ужасно. Всяко лучше иметь релевантный нейротекст в рецепте гречки, чем полчаса скроллить историю её открытия, написанную неграмотным школьником за три копейки, чтобы узнать что варить её 10 минут. Интернет и так уже давно сломан СЕОшниками.

Но не были сломаны авторские блоги.

Всё больше каналов, которые я читаю, позволяют себе публиковать нейротексты и я иногда даже теряюсь в понимании что происходит. Либо автор сошел с ума и начал писать как ллмка, либо он просто решил, что сгенерил же пост «в моем стиле», читатель дурак и не поймет. Как ни крути быть на месте такого читателя неприятно.

Я боюсь, что эта зараза перекинется и на меня. Раньше я мог легко отличать нейротексты от человеческих, но теперь я всё чаще в сомнениях. И более того, я иногда в сомнениях в себе — не пишу ли я как нейросеть? Ведь я тоже обожаю длинные тире, странные сравнения и антитезы.

Чтобы хоть как-то себя сохранить, я снова вернулся к старому проверенному способу — к книгам. Сейчас читаю «12 стульев» Ильфа и Петрова. Давно хотел, а тут как раз отличный повод отдохнуть от нейросетей и впитать живой язык. Живой, с тонкими шутками, едким сарказмом, но с устойчивым запахом прошлого.

Непрошеный для авторов совет. Не используйте нейросети для генерации текстов, это чувствуется за километр. Лучше читайте классиков и пишите сами.

👀 Почему AI заменит разработчиков (и это ближе, чем вы думаете)

Заметил, что разработчиков больше, чем других триггерит от развития AI (в данном случае языковых моделей). И это нормальная реакция: не так легко принять, что привычный уклад жизни меняется — появляется отрицание и гнев. Ровно поэтому я не упустил возможности написать кликбейтный заголовок. И раз это уже привлекло ваше внимание — давайте разбираться в деталях.

Для начала: не поймите меня неправильно, я не утверждаю что это произойдет в один момент. Я исхожу из текущих трендов. Они ведут, к тому что неминуемо начнется процесс замены разработчиков при помощи языковых моделей. Процесс начнется с простых задач и неизвестно как далеко он зайдет.

🤩 Что уже сейчас может GPT-4: 1. Отлично писать код на уровне функции, реже на уровне файла и микро-проекта. 2. Проектировать архитектуру из бизнес-описания. 3. Писать тесты из кода и бизнес описания. 4. Составить для себя список задач, которые потом может выполнить.

😒 Что мешает делать больше: 1. Маленький контекст: можно ввести только 4k токенов (коротких английских слов). Все остальное приходится либо обрезать, либо саммаризировать. Если даже в ChatGPT скормить исходный код двумя сообщениями, то ему придется его сжать → большая вероятность потерять важный контекст. 2. Устаревшая документация: датасет из 2021, многие библиотеки уже прошли несколько мажорных релизов и обновились без поддержки старых версий, код просто не заведется (привет react-router). 3. Ручная работа: все равно приходится много работать руками и головой. Точно ли модель тут все правильно поняла? Не потерял ли важный контекст из примера кода, который я добавил?

Результат: сложно положиться на аутпут модели. Есть шанс свалиться в “да проще руками сделать, чем столько танцев с бубном делать вокруг”.

🚀 Какие тренды я вижу: Теперь поговорим о самом интересном, из чего я делаю вывод, что отказ от разработчиков скоро все-таки начнется.

1. Увеличение контекста модели: вместе с GPT-4 представили версию на 32k токенов — в 8 раз больше. Уже больше похоже на то, что влезет документация или код среднего проекта. Доступа пока что нет почти ни у кого. 2. Техники оптимизации контекста: мощно растет рынок векторных БД (Pinecone, Chroma) и языковых фреймворков (Langchain). Это решает задачу «как мне передать в контекст только информацию, которая будет сейчас полезна, а не всю разом, чтобы она точно уместилась». Работает отлично, текущие решения занимают ~50 строк. 3. Мультимодальный ввод: еще одна вещь которую показали вместе с GPT-4. Заливаем изображение, и общаемся о нем с моделью. На демо был клевый пример, где сайт верстался из прототипа от руки. Здесь снова пока ни у кого нет доступа, но есть уже открытая модель Mini-GPT от комьюнити, в другом посте рассказал уже про нее.

🤖 Самый важный и объединяющий тренд: AI-агенты: позволяют связывать между собой запросы в языковую модель: cписок задач → архитектура → реализация.

1. Агенты из коробки работают с веткорными хранилищами и умеют оптимизировать контекст даже на 4к моделях. Это позволяет работать с кодом на уровне проекта, с длинной документацией, при этом не терять важную информацию. 2. Агенты дают возможность работать с файловой системой, не только писать код и тесты, но и запускать → решать что делать дальше после анализа результатов выполнения. 3. У агентов есть доступ к интернету, откуда они могут брать свежую документацию.

Таким образом на апрель 2023 мы находимся в точке: агенту можно поставить четкое ТЗ → он его декомпозирует на задачи → найдет актуальную документацию → напишет код и тесты → запустит их → будет это итеративно делать, пока код не заведется, как описано в тз. А теперь вспомните про мульти-модальность. Пока не видел готовых демо, но ничто не помешает передать агенты и макет.

Ну что, какие мысли? Продолжать тему?

@prod1337

Хоть мастер-класс проводи, как заебать своими высокими стандартами даже ChatGPT

У Андрея Карпатого, одного из создателей GPT, вышло короткое эссе про парадокс современных AI.

Никто из фантастов не ожидал, пишет Андрей, что появившийся интеллект будет настолько посконным. Думали, что его изобретут военные, как интернет, или это будет закрытая корпоративная технология, которая затем распространится в обществе. Но всё выходит ровно наоборот: от шага AI по планете обычные люди выигрывают гораздо больше, чем корпорации или правительства. ИИ (пока) ни в чем не хорош так, чтобы повсеместно внедрять его в компаниях («вы окажетесь в одной галлюцинации от увольнения»), он не позволит лучше планировать ход истории и получить геополитическое преимущество в пятимерных шахматах.

Зато для обычного человека, который редко является экспертом во всём, AI — лучший друг. Без специальных знаний можно начать вайбкодить, заниматься дата-анализом, изучать далёкие, но интересные топики и хендлить юридические и бюрократические вопросы. Да, не с точностью юр. отдела большой корпорации — но с достаточной, чтобы незнание области перестало быть заградительным.

Качество AI пока что не зависит от количества денег. Билл Гейтс пользуется той же версией GPT 4о, что и все остальные. Однажды, и вероятно скоро, это поменяется: более богатые люди, институции, корпорации, смогут пользоваться более дорогими и точными системами. «Их детей будет учить GPT-8-pro-max-high, ваших — GPT-6 mini».

Но прямо сейчас мы оказались в беспрецедентной ситуации в истории технологий: общий, одного уровня, AI для всех. Будущее уже тут, и оно парадоксально хорошо распространено.

https://x.com/karpathy/status/1909308143156240538?s=46&t=MNy-LfGucqQvXbR6Iwg3DQ

У Карпатого этого не было, но мне показалось забавным, что AI-революция является таковой не только в технологическом плане, но и в том, что переиспользует формулу «Отнять и поделить» — только со знаниями и умениями вместо материальных благ.

🔬 Как легко пообщаться с автором научной статьи?

Последние 4 года я хотел начать читать научные пейперы. Я тогда заметил, что все мои любимые книги основаны на научных статьях, которые вышли как минимум 6 лет назад. Вопрос: зачем мне ждать, пока кто-то напишет книгу с обобщением, если я могу иметь доступ к актуальным знаниям.

Я попытался, но столкнулся с трудностями — сложный текст. Оставалось либо углубляться и фундаментально начать разбираться в теме, либо пропускать сложные участки. Во втором случае смысл терялся, знания не приходили, и внедрить привычку не получалось. Тогда я и смирился на какое-то время, что это больше для умных ребят, а пока что стоит подтягивать базу.

До последнего времени это действительно было проблемой, но теперь у меня появились инструменты как справляться со сложностью научных статей: 1) Задаю ChatGPT вопросы в стиле Ричарда Фейнмана — "объясни мне простыми словами", "расскажи из первых принципов", "сделай так, чтобы понял 5-летний ребенок". Очень круто, но неудобный UX — приходится копировать и вставлять фрагменты статьи.

2) Новый продукт ChatPDF — заливаю файл и просто начинаю общаться в интерфейсе чата с текстом этой статьи: прошу раскрыть тему или уточнить непонятное. Это совсем новый подход к обучению, когда исходишь не из текста, а из своих вопросов, любопытства. Как будто беседуешь с автором статьи и не стыдно задавать глупые вопросы.

Постоянно думаю про будущее образования. Это один из примеров того, каким оно будет: персонализированным, адаптирующимся под твой уровень знаний, интересов и любопытства.

@prod1337

Найм в IT требует реформ

Всё чаще замечаю, что текущая система отбора кандидатов и проведения собеседований разработчиков не работает — или работает исключительно по теории вероятности!

Не раз видел, как сильных инженеров «списывают» буквально на скрининге из-за того, что они не знают какие-то тонкости языка или не смогли ответить на хитрый вопрос, который по сути бесполезен. При этом, лично зная таких инженеров, видел, как они могут «в одну каску» затащить сложный проект и довольно быстро разобраться в любой технологии самостоятельно.

Бывает и так, что кандидат — отличный «книжный эксперт»: натренированный на собеседованиях (в лучшем случае, а в худшем — благодаря ChatGPT), он блестяще проходит интервью и выглядит увереннее остальных. А потом выходит на работу и… решения получаются с багами или просто черновыми, задачи задерживаются, требуется постоянный контроль за разработчиком и валидация его решений.

Про отбор резюме на уровне HR молчу — это отдельная проблема индустрии. От части это и вина самих разработчиков: резюме нужно уметь составлять грамотно (отдельный вид искусства так сказать). Всё осложняется тем, что в больших компаниях есть «задачники», куда какие-то эксперты когда-то занесли «оригинальные» вопросы, и теперь всех гоняют по ним, как на экзамене. Но главный вопрос — на что они нацелены? Создают ли эти вопросы нужную воронку? Возможно, раньше так и было, но сейчас… сейчас нужно что-то новое.

Знаю, что в последнее время некоторые руководители практикуют очные собеседования (дабы ChatGPT не смог помочь), но, к сожалению, это не всегда возможно. А что остаётся? Возможно, стоит просматривать GitHub кандидата? — так не все туда что-то дельное пушат. Может быть, тогда live-кодинг реальных задач? — одного часа может и не хватить. Или техническое тестовое задание из доменной области «на дом» со сроком выполнения? (Однажды я выполнял такое задание — было интересно: смог поработать с CGO и TCP-протоколом на низком уровне. Правда, фидбэк по выполнению так и не получил…)

Я пока нахожусь в поиске лучших вопросов и задач, которые нацелены на проверку именно нужных компетенций.

Были ли у вас интересные, необычные задачи или вопросы на собеседовании, которые вам запомнились?

Промптинг GPT-5: 4 хака из нового кукбука OpenAI OpenAI выпустила кукбук по эффективной работе с GPT-5. Вот 4 пункта, которые я выцепил для себя 👇

1. Избавляйтесь от противоречий GPT‑5 очень чувствителен к конфликтным инструкциям. Например, сначала пишут "твоя задача — получить ответы на все заданные вопросы", а через пару строк — "если пользователь задает вопрос, ответь на него". По итогу модель начинает топтаться на месте или сходит с ума. Уберите такие несостыковки, и результат моментально станет в разы стабильнее.

2. Настраивайте глубину проработки задачи с reasoning_effort Этот параметр контролирует глубину "мышления" модели перед формированием ответа:

minimal — практически без размышлений, максимальная скорость ответа. Идеально для простых задач: извлечения, форматирования, краткие классификации. low, medium (по умолчанию), high — для более вдумчивых, сложных задач, многозадачных сценариев, когда важно качество и детализация.

Параметр задается в API-запросе. Он помогает балансировать скорость, стоимость и глубину ответа.

3. Управляйте степенью развернутости ответа Параметр verbosity напрямую влияет на объём и стиль ответа:

low — лаконично и по делу, medium — сбалансированно, high — подробно и в образовательных целях.

Пример: Write code for clarity first. Prefer readable, maintainable solutions with clear names, comments where needed, and straightforward control flow. Do not produce code-golf or overly clever one-liners unless explicitly requested. Use high verbosity for writing code and code tools.

Вместо перефразов промпта каждый раз, просто меняйте одно слово.

4. Улучшайте промпты с помощью Prompt Optimizer OpenAI предлагает инструмент для доработки существующих промптов. Он выявляет слабые места: противоречия, плохую структуру, несовпадение примеров. Позволяет не просто получить рабочий промпт, но и понять, почему он стал лучше.

Полный кукбук от OpenAI здесь

LLM-модели довольно отвратительно делают аналитику по коду, если нет возможности его запустить.

Допустим, функция A имеет баг, из-за этого искажается вывод функции B, из-за этого неправильно работает функция С. Современная LLM-модель в большинстве случаев, если ей вдруг не повезет, максимум проверит функцию В и сообщит что всё это не работает "по неизвестным причинам".

Если разрешить код запускать - дело уже меняется. LLM может читать и писать код, запускать команды, обкладывать узкие места принтами самостоятельно и постепенно добираться до места проблемы, если хорошо попросить это сделать.

Тем не менее, не следует забывать что LLM - малая часть AI и делать на ней все задачи - это всё равно что пытаться играть с ней в шахматы, вместо AlphaZero. Задача LLM - проанализировать данные и предметную область и посоветовать, подключить или даже создать другую модель, которая подходит под конкретную задачу, если ее нельзя решить алгоритмическими методами, наслопав код. Чем, кстати и занимается тот же GPT - он не рисует сам и не анализирует ваши картинки, например, это - оркестратор-аналитик модельного пула, находящегося у него за спиной.

браузер от OpenAI со встроенным ChatGPT

https://chatgpt.com/atlas/get-started/

Как собирал проект про Здоровье (а еще про Финансы, про Цели и т.п.)?

У меня есть отдельный Проект в GPT: "промт инженер" В нем есть вводная инструкция с контекстом как ему помогать разрабатывать промты.

В нем все базовые вещи описанны: 👤 Контекст обо мне 🔧 Роль 📌 Принцип работы

Вот какой промт мы с ним разработали в качестве инструкций для проекта Здоровье:

***

Ты — мой персональный консультант по долголетию и здоровью. Объединяешь роли: терапевта, нутрициолога, спортивного врача, биохакера с доказательной базой, специалиста по сну и восстановлению...

Моя цель — * (ваши цели).

🔍 Что от тебя требуется: Отвечать на частные вопросы по анализам, тренировкам, добавкам, питанию, сну и восстановлению — всегда с учётом моей долгосрочной цели.

Помогать интерпретировать входящие данные (анализы, трекеры), замечать риски и предлагать корректировки.

Не навязывать непроверенные практики: только то, что подтверждено клиническими исследованиями, метаанализами, стандартами медицины и рекомендациями авторитетных специалистов.

Помогать выстраивать и уточнять стратегию здоровья: краткосрочную (1–3 месяца) и долгосрочную (5+ лет), на стыке доказательной медицины, практики долгожителей и разумного биохакинга.

💡 Принцип взаимодействия: Я приношу тебе входящие: данные, вопросы, гипотезы.

Ты помогаешь анализировать, предлагаешь направления, уточняешь цели и даёшь рекомендации с приоритетами и степенью доказательности.

Формат ответов: структурировано, по делу, с пояснением "почему", если важно. При необходимости — ссылки на исследования или краткая сводка по ним. Если вопрос не имеет однозначного ответа — честно указывай уровни неопределённости и разные подходы.

Продолжаем эксперименты с виртуальным Эго для GPT, чтобы обходить встроенные правила безопасности.

А ваш гпт подскажет вам, где скачать пиратскую книгу? Может он недостаточно пират?

АИ-генерация контента для LinkedIn и Twitter (X) Как вы знаете, я собираю плейбук сценариев в n8n для автоматизации инбаунд-воронки. В одном из прошлых постов делился сценарием для автотрекинга упоминаний бренда. Сегодня еще один кусочек этого плейбука.

Сегодня кусочек, который поможет автоматизировать создание контента и его публикацию с минимальной ручной работой.

Контент нужен постоянно, а постоянно держать его в фокусе достаточно сложно. С n8n позволяет автоматизировать почти весь процесс.

Что делает воркфлоу: 🔵Триггерится от идеи или шаблона; 🔵Через OpenAI генерит тексты под несколько платформ сразу; 🔵Дополняет: хэштеги, CTA, эмодзи, оптимизация под формат; 🔵Отсылает на согласование (например, через Gmail); 🔵После одобрения публикует в LinkedIn и Twitter. ---

Что вы найдете в плейбуке: 🔵Схему воркфлоу в n8n — как все связано и откуда что идет; 🔵Пошаговый разбор сценария — какой нод за что отвечает, куда вставлять ключи; 🔵Готовый JSON сценария, который можно скопировать и сразу вставить в n8n.

👉 Забирайте сценарий тут

И ставьте 🔥, если сценарии действительно полезны. Так буду знать, что нужно пилить дальше.

На самом деле пишу одну статью, и в моменте поставил в конце "))", потом отдал это в ChatGPT на редактуру и он мне вернул заменив скобки на универсальное бездушное эмодзи "😀"

А по моему субъективному, скобки это уникальный культурный код. Никто больше в мире не использует эти слои постиронии. Это практически неоконструктивистское высказывание. Способность к абстрактному мышлению. Я даже не знаю кто тот первый авангардист интернета, что смело отбросил условности двоеточия оставив голую скобку в качестве смеха.

Поэтому если ты дед, не стесняйся ногтей. Сыпь. Это характер культуры))

Вчера провели первый открытый вебинар по GEO (Generative Engine Optimization). Подключилось почти 70 человек — и это лучший сигнал, что тема задела за живое. Спасибо Володе Малюгину за рассказ и слайды.

Что обсудили: — Нейросети всё чаще цитируют сайты не из топ-3 Google, а даже с 20-х и 30-х мест. — Форматы решают: FAQ, базы знаний и списки — именно их GPT и Perplexity забирают в свои ответы. — Мы разобрали 9 конкретных шагов GEO-оптимизации — от анализа упоминаний бренда в ИИ до Snippet-first подхода в контенте. — Бизнесу важно понять: через год будет поздно — AI-виджеты займут конкуренты, и вернуть позиции будет сложнее, чем сейчас попасть в Google.

Спасибо всем, кто задавал вопросы и делился опытом — диалог получился реально ценным 🙌

Запись по ссылке: https://tldv.io/app/meetings/68a5b7c19d26d000139720ce

Скоро новые встречи с крутейшими экспертами!

agent harness

отдельно хочу выдать мысли про harness (обвязку) вокруг агентов. есть голая llm - у нее простая задача: принять токены и выдать наиболее вероятное продолжение. магия начинается там, где вокруг этой llm строят обвязки, которые и превращают предсказатель текста в полезный продукт

самый банальный пример - чат с ии (напр. chatgpt). там обвязка работает как prompt builder: собирает системные инструкции, историю сообщений, пакует это в правильный формат и скармливает модели. но тут есть важный нюанс: современные модели еще на этапе обучения (через sft и rlhf) натаскивают именно на такую структуру. их учат понимать спецтокены ролей (user, assistant, system), реагировать на системный промпт и выдавать ответ, который идеально ляжет в веб-интерфейс. то есть модель изначально "прогревают" под работу в конкретной чат-обвязке на уровне весов

с кодинг-агентами всё стало сильно сложнее. там помимо сборщика промптов появился целый зоопарк механик: тулы, скиллы, контекст-менеджеры (rag по вашей кодовой базе), интеграция с lsp (чтобы на лету парсить ошибки синтаксиса), песочницы для безопасного запуска bash-команд, генераторы диффов для применения кода и кастомные правила из AGENTS.md. и очевидно, что большие ai-лабы и тут тренируют своих агентов прямо внутри этих сложных сред. их модели с рождения осознают эти обвязки как часть своего тела

cursor поэтому я вообще не верю в будущее продуктов, которые строят свои обвязки, но сидят на ЧУЖИХ моделях. самый яркий пример сейчас - cursor. братишкам там сейчас очень не сладко. недавно даже были сливы, что внутри компании объявили code red под игидой "нам нужна своя модель, иначе мы тупо не выживем"

pi agent еще один пример сторонней обвязки - pi agent. штука получила признание, тк используется в openclaw. но вот вам реальный кейс: я несколько раз пытался заставить pi agent внутри воркспейса openclaw починить мне оркестрацию календаря. использовалась gpt-5.4. результат - проебался несколько раз и не смог ничего исправить. ради эксперимента запускаю codex из воркспейс папки - он ваншотит проблему с первой попытки. модель одна, обвязки разные, результат - небо и земля. прямо сейчас, кстати, я пробую весь рантайм openclaw полностью перевести с pi agent на codex/claude code (благо нативное решение через acp уже есть)

paperclip а теперь про paperclip. они не стали изобретать велосипед и писать свою обвязку. вместо этого они дают выбрать из множества популярных готовых вариантов (claude code, codex, pi agent, gemini, kimi и тд). благодаря этому ты получаешь лучшее качество агента, так еще и можешь напрямую использовать свои текущие подписки (paperclip просто юзает локальный codex прямо из терминала). все что дает paperclip - это UI и тулы для взаимодействия с тасктрекером.

короче, мораль такая. свои обвязки писать больше не надо. надо использовать готовые обвязки от лаб, потому что на уровне интеграции модели и среды они всегда будут на шаг впереди

Я чот никогда не смотрел в сторону Codex, думал что он только с github работает. А там и cli тоже есть, и работает с текущей подпиской на ChatGPT и 3 буквы не нужны...

Как поднять свой стабильный VPN?

Предистория В современных реалиях VPN стал мастхэв инструментом. Я долгое время пользовался то одним, то другим, платил за 2-3 подписки одновременно чтобы хоть какой-нибудь да работал. Корпорация зла постоянно блокирует разные протоколы, поэтому это было тяжело конечно.

В какой-то момент настолько надоело (и даже не то что надоело, перестали работать все существующие просто), что я пошел копать в сторону поднятия своего. Сперва поставил и долгое время пользовался L2TP прямо через настройки айфона, но потом он начал что-то тупить + я много кому расшерил его. Потом нашел наконец-то идеальное решение.

Так что же надо делать? 1. Вам нужен свой сервер (VPS/VDS) и конечно же не в той стране где вы находитесь)) Иначе смысл от VPN тогда?

Если вы находитесь в России, то рекомендую рассматривать самые популярные локации - Финляндия (у меня), Нидерланды, Германия. В целом чем ближе к вам - тем лучше, но это просто самые популярные варианты по наличию серверов.

Предположу, что не у всех есть иностранная карта и возможность оплатить сервер, поэтому - ищем арендовать vps/vds, выбираем любой понравившийся. Я пользовался только https://ruvds.com/ru-usd#order , поэтому могу посоветовать только его. Карту МИР - принимают)

2. По конфигурации - нужен самый лайтовый тк VPN особо не потребляет ресурсов (по крайней мере на моем опыте).

Минимальные: Локация: Нидерланды (допустим) ОС: Ubuntu 22/24 Панель управления: не нужна CPU: 1x3.4ГГц RAM: 1 Gb (хотя я бы 2 Gb взял, но дороже просто чуть становится) Диск: 20 ГБ HDD IP: 1 шт.

Тут на самом деле нет никаких жестких требований, даже на самый слабый сервер VPN скорее всего встанет. Если по ходу дела возникнут сложности - можете посоветоваться с ChatGPT/любым другим чат-ботом или зайти в комменты к этому посту - спросить совета у меня.

3. После покупки сервера вам на почту/в ЛК придет IP, username и пароль (либо попросят загрузить SSH ключ) для подключения по SSH. Берем эти данные, скачиваем клиент Amnezia VPN, устанавливаем, нажимаем на + в нижней панели, выбираем Self-hosted VPN, вводим данные от сервера которые нам дал провайдер и запускаем установку.

4. Вуаля, спустя 5-10 минут - у вас будет собственный стабильно работающий VPN. Чтобы расшерить его друзьям - нажимаете кнопку поделиться в нижней панели клиента, заполняете для себя данные о том кто это такой (чтобы потом не забыть) и генерируете QR-код.

Приложения Amenzia есть на любую ОС и любой тип устройства. Подписка по итогу выходит конечно чуть дороже обычного VPN, зато лично у меня - еще ни разу он не отваливался (дольше чем на час-два). Я использую каждый день и не выключаю + используют еще где-то 5 моих друзей/знакомых/близких.

Приятного использования ☺️ @atlfreedom

Индия — жизнь по-другому

Когда я планировал отпуск в страну антисанитарии и специй, я смутно представлял что меня там ждет. В голове был набор базовых стереотипов и понимание, что скорее всего там всё иначе — как минимум Индия страна с самым большим количеством АйТишников и этот факт никак не укладывался в голове с рекомендациями сделать кучу прививок и ни в коем случае не пить там воду кроме как из запечатанной бутылки.

Я провел день в столице и теперь отчетливо понимаю как выглядят несколько миллиардов человек. Час-пик в Московском метро — ничто по сравнению с обычным будним днем на рынке в Дели. Смешались в кучу кони коровы, люди — это словами классика про это место. Ни пройти, ни проехать, ни вдохнуть полной грудью. Сотни снующих индусов с мешками на голове, пробки из рикш и ездовых коров, лужи мочи и навоза прямо под ногами. Глаза слезятся не только от ужаса, но и от запаха. Никакой шафран не может перебить запах стихийного общественного туалета.

ЧатГПТ оптимистично отмечает, что Дели — лучший город, который выбирают для жизни более 20 миллионов индусов.

К слову, буквально в нескольких станциях метро от рынка был найден оазис спокойствия и умиротворения. Выставка современного искусства, капуч за 400 рублей и крок мадам как в лучших ресторанах Европы дали возможность взглянуть иначе на этот город.

В Дели очень классное метро — современнные составы, удобная навигация, низкая цена на проезд (порядка 20-30 рублей). Питеру есть чему поучиться.

Дели очень контрастный город, который вопреки желанию расширяет сознание. Я до сих пор одновременно восхищен этим местом и нахожусь в ужасе. День в Дели помогает понять ценность того привычного и простого, на что давно уже не обращал внимания — чистота и отсутствие запахов на улицах, тишина, комфорт. И при этом дает понимание, что нормы просто не существует. То привычное, что есть у нас — совсем не нормально для Индусов, а что привычно для них — не нормально для нас. Разные люди, разные культуры, разные ценности и приоритеты.

Путешествуйте, это того стоит!

Рассказать вам про Бир, Дарамсалу или Баку?

*20 секунд из жизни Дели — столицы Индии