Разделение ответственности между Claude и Codex: как я перестал выбирать одну нейросеть и усилил сразу две
Я Go-разработчик, но у меня есть собственный проект — и это значит, что Go только часть работы. В обычную неделю я переключаюсь между Go-бэкендом, SQL, React и TypeScript, дизайном API, архитектурой, Docker, CI/CD, инфраструктурой, тестами и UX.Проблема не в том, что я чего-то из этого «не знаю». Невозможно держать все эти области в голове одновременно и при этом в одиночку делать продукт целиком. Контекст-свитчинг стоит дорого сам по себе.AI помогает. И примерно здесь у всех начинается один и тот же спор: Claude или Codex? Кто лучше пишет код, за какую подписку платить.
Патчим Codex: управляемая амнезия без потери контекста
Я дал модели (в codex) возможность самостоятельно решать, когда нужен compact, и обязал её объяснять причину и строить план на будущее.Зачем? компакт посреди правки большого связного куска проекта вызывает некие сомнения. Как: в ответ вызова тулов добавляется текущая ситуация по контексту + инструкции как писать чекпоинты в агентские правила.
Устав и летопись кодинг-агентов
При ИИ-ассистированной разработке (или, если угодно, вайб-кодинге) довольно быстро проявляются одни и те же проблемы:деградация контекста (модель “забывает” детали);саботаж команд или неаккуратное следование;трудности переноса контекста (в новую сессию или агента);ограничение контекстного окна и суммаризации (контекст ограничен возможностями модели, а контроль за суммаризацией, как один из способов решения проблемы, затруднителен);малая наглядность и проверяемость процесса разработки.
Мой опыт онбординга разраба с амнезией
Давай признаем: ты чуть ли не 90% кода пишешь с помощью Claude, Codex или ещё какого-нибудь агента. Ты выпускаешь несколько MR-ов в день, пушишь несколько тысяч строк кода и быстро просматриваешь псевдокод на ревью, чтобы доказать самому себе, что это действительно ты напряг мозг и сделал задачу. Ты делаешь ровно то же, что и всегда, думая, что агент просто ускоряет цикл разработки, который ты проходил ежедневно.Однако не покидает ощущение, что это какой-то цирк. Ты просто осознанно повторяешь действия, которые раньше имели смысл, но в глубине души фрустрируешься из-за странности происходящего.
GPT-5.6 помог опровергнуть гипотезу Максвелла — но не ту, про которую все подумали
29 июля на arXiv появилась короткая заметка
Мой агент Ouroboros побил Codex с Claude Code на Terminal-Bench, OSWorld и CL-Bench. Он написал себя сам
Я долго думал, как мог бы выглядеть идеальный универсальный агент. Такой Jarvis из «Железного человека». И довольно быстро понял: фиг я смогу такого сделать. Зато можно попробовать дать агенту возможность придумать и построить себя самого в автономном цикле эволюции.Так появился Уроборос: кривой косой агентный луп на чистом Python с доступом к git, правом переписывать свой рантайм, безопасным рестартом на новой версии и откатом к прошлой, если всё сломалось. Я поселил первую версию в Google Colab, чтобы он не убил мне комп самоэволюцией (сервера Google не жалко, у них хорошая изоляция), дал бюджет и автономность, и понеслось.
Готовое решение из коробки. Финал саги: мой ИИ-ассистент на Hermes улетел на GitHub. Забирайте! А грабли расскажу следом
Формат: туториал + личный опыт. Сложность: средняя. Время чтения: ~9 минут.Это третья и финальная часть истории про моего личного ИИ-агента. Предыдущие - «Как я переезжал ИИ-агента с OpenClaw на Hermes и собрал все грабли» и «DeepSeek, бесплатная NVIDIA и Codex: как я научил агента думать дёшево и работать, пока я сплю». Сквозную нумерацию граблей продолжаю с того места, где остановился, - с №26. Читать предыдущие не обязательно: рекап будет. Больше частей не планирую - на этой я историю закругляю.
От boot-кода до shell: несколько месяцев разработки ОС на Rust с ИИ-агентами
Ещё полгода назад я всерьёз считал, что собственная операционная система — слишком большой проект для одного человека, который может заниматься ею только в свободное от основной работы время. Для старта нужно было одновременно разбираться в AArch64, MMU, исключениях, прерываниях, планировании, ELF, CPIO — и при этом как-то отлаживать код в среде, которой ещё толком нет.Сейчас мой экспериментальный проект genrt
Пять неправильных токенов и 245 картинок: как Krea 2 заработала на Swift и MLX
На момент снимка в локальной Gallery было 245 изображений. Пользовательские файлы в публичный репозиторий не входят.
