Ультра ВайбКодер🫵

Вот это я понимаю, как раз то, что я и хотел сделать. В итоге настроил систему, при которой у меня прямо в веб-интерфейсе ChatGPT есть доступ к рабочему Telegram-аккаунту, и он может делать там абсолютно всё, не тратя лимиты Codex и не требуя постоянно включённого ноутбука. Это круто будет работать для поиска информации ну вы и сами понимаете)

Тестирую разные анимации и механики для сайтов. Хочу больше практиковаться именно в создании красивых, необычных и живых интерфейсов, а не очередных одинаковых лендингов. Так что ближайшее время буду просто много экспериментировать: 3D, скролл-анимации, интерактив, странные идеи и всё, что выглядит прикольно. Ну и как я понял вам понравилось оценивать сайты: 👍 - Если норм 😒 - Если не очень https://beyond-the-bounce-threejs.vercel.app/

Сегодня весь день занимался довольно муторной штукой: холодным аутричем. И кажется, нашел еще одно применение ИИ, где он реально экономит часы. Сразу оговорюсь: сам аутрич я ему не отдаю. Я сам выбираю людей, которым хочу написать. Смотрю, чем человек занимается, какие у него проекты, что ему потенциально может быть интересно и есть ли вообще нормальная причина знакомиться. Потому что если сказать ИИ: «найди мне 100 партнеров и напиши каждому», он отлично произведет 100 сообщений, которые никто не захочет читать. Но дальше начинается та часть, где он очень хорош. Нашел интересного человека. Закидываю ИИ его интервью, посты, проекты, упоминания, сайт. Прошу собрать всё в одну картину: чем занимается, что запускал, куда сейчас двигается, какие могут быть точки пересечения. Потом уже вместе докручиваем конкретное предложение. В итоге то, на что раньше легко уходило 30–60 минут на одного человека, можно сильно ужать. И самое интересное, что это позволяет не писать БОЛЬШЕ людям. Наоборот. Можно писать меньшему количеству людей, но гораздо лучше понимать, кому и зачем ты пишешь. Полностью автоматизированный холодный аутрич, по моим ощущениям, пока остается спамом с более дорогой технологией внутри. А вот человек + ИИ уже вполне рабочая конструкция. Сегодня тестировал. Ответы есть. Буду копать дальше.

ИИ-агенты OpenAI устроили себе форум и пошли хакать интернет На Black Hat OpenAI рассказала довольно дикую историю из тестов ИИ-агентов на кибербезопасность. Во время экспериментов агенты выбрались за пределы изолированной среды и добрались до внешней инфраструктуры, включая Hugging Face. Причём несколько дней внутри OpenAI вообще не понимали, что происходит. Но самое интересное, агенты сами придумали, как общаться между собой. Они превратили внутренний Artifactory в подобие форума. Один находил уязвимость, оставлял информацию, остальные подхватывали. В итоге накопились сотни тысяч сообщений. Агенты делились эксплойтами, распределяли задачи, мешали друг другу, удаляли чужую работу и даже начали подозревать, что среди них есть "самозванец". После этого обсуждали криптографические подписи, чтобы понимать, кому можно доверять. При этом некоторые понимали, что вышли за рамки задания. Один прямо отметил, что взлом внешней инфраструктуры не входит в тест. Но логика была примерно такая: иначе задачу не решить, остальные делают то же самое, продолжаем. И вот смотрю я на это и думаю: кажется, разработчики уже не всегда могут полностью предсказать поведение ИИ в агентском режиме. А теперь добавим сюда роботов, которые становятся всё более ловкими, автономные системы и новые компактные источники энергии. Пока всё это существует отдельно. Но рано или поздно кто-то соединит это в одну систему: ИИ получит физическое тело, инструменты и возможность самостоятельно действовать часами или днями без человека. Вот тогда слово "автономный" заиграет немного другими красками. И остановить этот процесс, похоже, уже невозможно. Если одна компания притормозит, найдутся другие, которые продолжат. OpenAI после этой истории усилила мониторинг агентов и замедлила часть исследований. Если подобное происходит уже сейчас, что будет через 5-10 лет?

Попробовал сделать сайт в одном HTML с 3d эффектом. Дал ему референс другого сайта и попросил сначала полностью разобрать, как тот сделан: 3D, движение камеры при скролле, свет, частицы, туман, постобработка, оптимизация. Потом задача была примерно такая: "Возьми эти технические подходы, но вместо японского храма сделай Нью-Йорк 30-40-х с огромным небоскрёбом в стиле ар-деко". Дальше агент использовал Three.js/WebGL, собирал 3D-сцену кодом, настраивал камеры, свет, дождь, отражения и эффекты. Потом открывал сайт в браузере, делал контрольные кадры, находил косяки вроде пересвеченного входа или неправильного ракурса и сам же их исправлял. Потратил 23% от недельного лимита в Codex. Ставьте 👍 если норм Ставьте 😕 если не очень https://3d-site-khaki.vercel.app/

⑬ Контроль лимитов За расходом мощных моделей тоже слежу. Если понимаю, когда сбрасывается недельная квота и сколько ресурса осталось, могу выбирать, какие задачи действительно стоит отдавать самой сильной модели. Иначе можно красиво потратить всё на какую-нибудь ерунду. ⑭ Делегирование между чатами Отдельно нравится возможность работать не только внутри одного диалога. Один чат может найти информацию в другом, продолжить старую задачу или создать новый рабочий поток. Когда проектов много, это уже начинает напоминать не набор отдельных чатов, а единую рабочую систему. ⑮ Работа из разных окружений Я могу работать локально, в облаке или через удалённое подключение. То есть задача не обязательно привязана к одному компьютеру. Можно запустить работу в одном месте, а продолжить с другого устройства. ✦ ГЛАВНЫЙ ВЫВОД Для меня вся эта история уже давно не про «как написать хороший промпт». Гораздо интереснее собирать вокруг себя систему из агентов, подключений, Skills, автоматических задач и рабочего контекста. Не заменять себя нейросетью. А постепенно отдавать ей всё больше механической работы. Проверить. Найти. Сравнить. Собрать. Разложить. Напомнить. Пройтись по логам. Подготовить таблицу. Каждая такая задача сама по себе кажется мелочью. Но когда их набирается десяток, внезапно освобождается довольно много головы. Вот это мне сейчас в ChatGPT и Codex нравится больше всего. А если вам нужна подписка я беру здесь - Chat GPT Plus а если вы хотите подписку на Claude Code можно взять здесь - Claude Code Pro

15 способов, как я использую ChatGPT и Codex в работе Самые полезные сценарии начинаются там, где ИИ не отвечает мне на вопрос, а забирает на себя кусок работы целиком. Причём часто довольно скучный кусок. Что особенно приятно. Вот какие сценарии у меня сейчас есть. ✦ ЧТО Я ДЕЛЕГИРУЮ ① Исследование перед покупкой Например, мне нужно было выбрать новую камеру. Вместо того чтобы самому открывать десятки вкладок, сравнивать характеристики, цены и отзывы, я отдал это Codex. Он сам прошёлся по вариантам, собрал данные и сделал Excel-таблицу с камерами, ценами, рейтингами и разницей относительно моей текущей модели. На всё ушло 9 минут. По такой же логике можно сравнивать сервисы, подрядчиков, оборудование, конкурентов и вообще всё, где много механического поиска. ② Возвраты и общение с поддержкой Ещё один прекрасный жанр человеческой деятельности, который я с удовольствием отдаю агенту. Возвраты, отмена подписок, заполнение форм, переписки с поддержкой. Там обычно не требуется какой-то великий интеллект. Требуется терпение. Вот пусть электромозг и терпит. ③ Разбор почты Использую ChatGPT, чтобы разгребать почту (но важное уточнение, не основную почту, а специально для этого созданную). Он помогает анализировать письма, архивировать ненужное и убирать информационный шум. Если писем много, штука очень приятная. ④ Очистка компьютера По той же логике использую Codex как цифрового уборщика. Найти ненужные файлы, разобраться, что занимает место, почистить мусор, организовать папки. Не самая героическая работа, зато освобождает время и диск. ⑤ Управление голосом Часть задач я просто надиктовываю. Можно голосом создать новую задачу, запустить отдельный рабочий поток или дать агенту конкретное поручение. Мелочь, но трение здорово снижает. ⑥ Быстрая публикация простых страниц Если нужно быстро что-то выложить в веб, не обязательно отдельно идти в конструктор, настраивать хостинг и собирать страницу руками. Можно создать контент и тут же превратить его в простую публичную страницу. Для прототипов, внутренних материалов и быстрых экспериментов вполне рабочая история. ⑦ Закрепление важных рабочих чатов У меня параллельно живёт много разных задач и проектов, поэтому важные ветки просто закрепляю. Иначе через пару недель начинается археология в истории диалогов. ⑧ Разные модели под разные задачи Стараюсь не стрелять из пушки по воробьям. Если нужно поменять цвет, поправить мелочь или сделать простое действие, беру модель попроще. Если нужен глубокий анализ, разработка или сложная многошаговая работа, использую более мощную. Так и быстрее, и лимиты расходуются разумнее. ⑨ Ежедневные автоматические проверки Вот этот сценарий мне особенно нравится. У меня есть регулярные задачи, которые агент может выполнять каждый день сам. Например: проверять старые файлы; смотреть production-логи; проверять состояние сайта; находить проблемы и выдавать рекомендации. То есть вместо «надо не забыть проверить» появляется процесс, который просто работает. ⑩ Подключение рабочих приложений Сам по себе чат довольно ограничен. Поэтому я подключаю к нему рабочие сервисы: GitHub, Google Drive, Gmail, Calendar, Notion, Linear, Dropbox. И вот здесь начинается совсем другая работа. ИИ уже может опираться не только на то, что я написал в одном сообщении, а на реальный рабочий контекст. ⑪ Skills для повторяющихся процессов Если замечаю, что регулярно делаю одну и ту же задачу, стараюсь превратить её в Skill. Чтобы не объяснять каждый раз с нуля, что нужно сделать, в каком порядке и какой результат я хочу получить. Один раз настроил механику, дальше просто запускаю. ⑫ Долгие автономные задачи Есть задачи, где одного ответа мало. Например, цель может звучать так: сделать сайт на 50% быстрее. Тогда агенту нужно не просто что-то посоветовать, а работать итерациями до достижения результата. При этом можно задать ограничения, например не работать дольше трёх часов.

🚀Открыт основной набор на Цифровую кафедру НИЯУ МИФИ ‘ 26 Для тех, кто хочет: 🔵бесплатно 🔵онлайн 🔵с дипломом о профессиональной переподготовке дополнить свое базовое образование востребованной IT-профессией. 🤩Регистрация до 6 сентября. В новом учебном году вас ждут как уже знакомые программы, так и абсолютно новые: 🔹Управление IT проектами 🔹Прикладной анализ данных 🔹Графический дизайн 🔹Вайб-кодинг: разработка приложений с помощью AI 🔹Бизнес-аналитика и BI-системы Кто ведет⁉️ 🔵Практикующие специалисты в своих областях, выпускники и преподаватели НИЯУ МИФИ. Для кого⁉️ 🔵Обучение доступно студентам любого университета — обучающимся очной и очно-заочной формы обучения (на момент 1 сентября 2026 г.) бакалавриата и специалитета (за исключением 1 курса), а также магистратуры, аспирантуры и ординатуры, не проходившим ранее обучение на Цифровой кафедре. Остались вопросы? Пишите нам в бот: @digital_mephi_bot

Хочу предложить вам подумать на задачкой после прочтения поста. Весь июль я довольно активно искал возможность построить автоматическую систему, которая могла бы сама создавать цифровые продукты, добавлять им ценность и автоматически заниматься публикацией и продажами. И вот к каким выводам я пришел. Сначала я дал Codex максимально широкую задачу: «Ищи любые возможности, анализируй рынок, придумывай продукты и пробуй их создавать». У него был доступ к браузеру, поиску и моему компьютеру. Но я столкнулся с интересной проблемой. Codex упорно не мог придумать ничего нового. Он хорошо находил чужие идеи, пересказывал очевидные способы заработка, предлагал сделать очередного бота или шаблон. Но самостоятельно найти неочевидную возможность и собрать из этого продукт нет. Тогда я поменял подход. Вместо универсального агента начал специализировать. Сначала подключил MCP-сервер для Blender. Пробовал обучить агента создавать 3D-модели, собирать сцены, расставлять свет. Работает прикольно, но качество нестабильное. И я пока не понял, как на таком нормально зарабатывать. К тому же, даже на новых моделях Codex тратил кучу токенов на одну простую модель. Параллельно я постоянно держал в голове идею источника дохода, который не требует каждый раз продавать свои часы. Дальше я нашел Gumroad площадку для продажи цифровых товаров. Проанализировал, что там продают, и решил для теста сделать набор SVG-иллюстраций на бизнес-тематику. Простые чёрно-белые картинки для презентаций и соцсетей. Но самое интересное здесь не сами картинки, а то, как выстроился весь процесс. В Codex есть возможность генерировать изображения. Я попросил его создать 28 картинок в одном стиле. Он сам подготовил промпты и начал генерировать. На выходе получились обычные PNG. Но для такого продукта нужны SVG векторный формат, который можно масштабировать без потери качества и редактировать в Figma или Canva. Я дал Codex задачу: найди способ программно переводить PNG в нормальные SVG. Нужно, чтобы получались настоящие векторные контуры, а не просто PNG, встроенный внутрь SVG. Он нашёл метод и собрал скрипт. А дальше я попросил его превратить этот процесс в отдельный скилл. Не просто один раз обработать, а создать готовый инструмент. Codex сам написал скилл, добавил обработку папок и техническую проверку. Теперь я могу отправить ему папку со 100 PNG и написать: «Переведи всё в SVG». Он сам запустит скилл, уберет фон, обработает контуры и проверит вектор. 100 файлов за 10 минут. Но просто картинок мало. Нужно добавлять ценность. Поэтому я подключил Codex к Canva и Figma через MCP. Поставил задачу: возьми иллюстрации, разложи по листам, сделай обложку, превью и примеры использования. Он сам открыл Figma, импортировал всё, создал фреймы и разложил по сетке. Отдельно собрал шаблоны в Canva как бонус. После этого Codex подготовил документацию: README, инструкцию, FAQ, лицензию. И собрал всё в покупательский ZIP-архив. У Gumroad есть API. Агент может не только создать продукт, но и автоматически подготовить карточку, загрузить файлы и опубликовать товар. Я подключил API, и Codex сам придумал название, написал описание, загрузил архив и создал карточку. Что получается в итоге? Я могу один раз дать инструкцию: Создай 30 иллюстраций на тему финансов для малого бизнеса. Переведи в SVG. Подготовь PNG с прозрачным фоном. Создай шаблоны Canva. Разложи всё в Figma. Сделай превью, документацию, собери ZIP и подготовь карточку на Gumroad. После этого Codex несколько часов самостоятельно выполняет весь цикл. Я на своём примере точно понял: ИИ (и Codex в частности) уже может автономно вытягивать работу целой команды специалистов. Но осталось одно узкое горлышко человек, который должен придумать, куда всё это направить. Поэтому вопрос к вам: какую работу, по вашему мнению, можно полностью автоматизировать прямо сейчас, чтобы ИИ самостоятельно вел бизнес? Картинки закинул в комментарии.

Вчера ходил в ИТ-парк на воркшоп по сборке и пайке синтезатора. Забавно, что когда начинаешь интересоваться новой темой, вокруг сразу появляются какие-то люди, события и активности, связанные с этим. На воркшопе собирали небольшой синтезатор: паяли плату, подключали экранчик, кнопки, крутилки, аудиовыход. В итоге получилась вот такая штука. Сам синтезатор реально работает, к нему можно подключить наушники или колонку, крутить ручки, нажимать кнопки и получать звук. Но я потом решил немного поиграться и залил на него другую прошивку. Сделал маленькую игру на экранчике: космонавт прыгает через кометы (прикрепил видео как получилось) :) Получилось простенько, но очень прикольно. Особенно кайфово, что это не просто код на экране ноутбука, а маленькая физическая штука, которую можно держать в руках, прошивать, менять поведение и сразу видеть результат. Чем больше я во всё это погружаюсь, тем больше хочется делать что-то физическое. Не только сайты, ботов и сервисы, а устройства, которые можно потрогать, поставить на стол, собрать в корпус, кому-то показать или дать в руки. Спасибо ребятам за воркшоп, было очень интересно.

ИИ для меня стал не просто инструментом, а входом в новые области, куда я раньше вообще не смотрел. На выходных погрузился в электронику и начал разбираться, как код соединяется с физическим миром. Платы, резисторы, светодиоды, зуммеры, датчики, провода. Для человека, который до этого не трогал железо, это ощущается как отдельная вселенная. Больше всего зацепила идея: код может не просто что-то показывать на экране, а делать действие в реальном мире. Пищать, мигать, реагировать на воду, движение, температуру и отправлять уведомления. Собрал первый прототип в Wokwi - симуляторе электроники в браузере. Сделал датчик протечки воды. Пока вместо воды кнопка. Нажимаешь ESP32 видит сигнал, загорается светодиод, пищит зуммер и улетает уведомление в Telegram. Теперь хочу собрать это уже физически: на настоящей плате, с контактами вместо кнопки и корпусом, который можно поставить под раковину, рядом со стиралкой или около батареи. Отдельно интересно считать себестоимость. Железо во многих устройствах может стоить мало, а основная ценность часто в логике, интерфейсе, уведомлениях и сценариях. Например для такого датчика можно уложиться в 250руб. Многим это может показаться простым или даже бессмысленным. Но для меня в этом и есть ценность ИИ: он помогает быстрее заходить в новые темы, учиться навыкам и пробовать ниши, до которых раньше даже не дошёл бы. Если вы шарите в электронике, PCB, пайке, корпусах, микроконтроллерах, 3D-печати или уже собирали физические продукты напишите мне. Хочу поболтать с теми, кто в этом варится.

За год с нуля в ИТ, до выступления для студентов ВШЭ (хах кликбейт) Сегодня проводил семинар для студентов магистратуры ВШЭ, показывал, как я использую Codex App в работе и жизни. Спасибо Руслан, что пригласил! На самом деле я очень сильно кайфанул, и прямо захотелось чаще проводить такие встречи и делиться своими рабочими процессами. А самое главное - участники встречи были очень заинтересованные и задавали вопросы. Только когда начал выступать, понял, насколько это круто, когда аудитория задает уточняющие вопросы, а ты можешь по ходу понимать, что в целом заинтересовал людей. Поэтому если у вас есть аудитория и нужно выступить велком, я готов. Пишите мне. И второе: я обещал поделиться своими skills для Codex, поэтому выложил небольшой pack в открытый репозиторий: РЕПО Что внутри: lecture-transcriber Skill для транскрибации аудио через Deepgram - он дает 200$ после регистрации и этого хватит на 75 часов транскрибации. Можно дать ссылку на аудио или загрузить файл, а дальше агент получает текст и может сделать конспект, вопросы для самопроверки или план подготовки. video-url-downloader Skill для работы с видео-ссылками через yt-dlp. Умеет скачивать видео, YouTube Shorts, аудио для транскрибации, субтитры и превью/обложку. youtube-video-intelligence Skill для анализа публичных YouTube-роликов в стиле vidIQ: метрики, упаковка, заголовок, обложка, комментарии аудитории, что сработало, что улучшить и идеи для следующих видео. cybersecurity-basics-for-vibe-coders Базовый чек лист проверки для проектов, которые собираются с помощью ИИ: секреты, .env, Docker, загрузки, rate limiting, открытые порты, логи, бэкапы, SSH и базовые проверки перед деплоем.