Я дал новому флагману OpenAI переписать код своего продукта. Вот что вышло. У меня есть SaaS. Это не лендинг: Next.js, база на Supabase, деплой на Vercel, интеграции с полудюжиной сервисов генерации видео. 25 000 строк кода, 42 серверных метода, живые пользователи. 💬 Проект я собирал с Claude. И мне стало интересно честно сравнить: возьму новый флагман OpenAI GPT 5.6 Sol через агента Codex и дам ему тот же проект. Задача взрослая: пройтись по коду, найти баги, усилить безопасность. 💬 Что GPT 5...
BogfinAi
Поменял второй мозг. Уровень защиты как в криптокошельке.
Поменял второй мозг Раньше мой AI-агент (Hermes) был привязан к Obsidian. Базу знаний так и называли «второй мозг». Только мне он не нравился: сырые файлы, плагины, платный синк. Перевёз всё в Anytype и это реально другой уровень. Особенно если речь про бизнес. Конфиденциальность то, ради чего стоит менять. В базе знаний лежит всё: данные клиентов, договоры, финансы, планы. В Obsidian это просто файлы на диске + платный синк. В облачных сервисах (Notion, Google Docs) провайдер видит всё. Anytype другой подход: данные лежат локально, на твоём устройстве, в зашифрованной базе...
🧩 Запустил и настроил DeepSeek Harness: краткий разбор и инструкция Суть проекта: DeepSeek Harness (dsh) представляет собой с открытым исходным кодом агентское решение от разработчиков DeepSeek AI. Программа наделяет языковую модель правами на взаимодействие с вашим ПК: утилита способна анализировать исходники, править документы, выполнять консольные скрипты и придерживаться заданного алгоритма действий при выполнении поставленной задачи. Интерфейс доступен в двух форматах — через командную строку (CLI) и в виде веб-панели (Web UI). Архитектура строится на базе «бандлов» — изолированных модулей, расширяющих базовый функционал (например, один отвечает за графический интерфейс, другой — за исполнение системных команд). По аналогии с конструктором Lego можно комбинировать нужные компоненты под конкретные задачи. Для чего применяется: превращает модели DeepSeek в автономных ассистентов-разработчиков для работы непосредственно с вашими репозиториями на условиях self-hosted, бесплатно и без зависимости от сторонней инфраструктуры. Сопоставление с Claude Code и Codex DeepSeek Harness выделяется среди конкурентов открытым кодом. Его можно развернуть локально, модифицировать под себя и расширять кастомными плагинами. В качестве «мозга» выступают модели DeepSeek (либо иные варианты по API). Сам софт бесплатный, оплачиваются исключительно токен-запросы. Обратная сторона медали — статус developer preview: ПО динамично развивается, имеет шероховатости и требует ручной сборки из репозитория. Claude Code — официальный проприетарный софт от Anthropic. Код закрыт, однако решение отличается стабильностью и полировкой, устанавливается и функционирует из коробки. Использует модели семейства Claude. Отличный выбор для тех, кому важна надежность без лишней возни с конфигурацией. Codex — аналогичный продукт от OpenAI: готовое закрытое ПО с высокой стабильностью и простой установкой. Работает на базе GPT. Если проводить аналогии: Claude Code с Codex напоминают покупку готового ноутбука, тогда как DeepSeek Harness — это сборка кастомного ПК из комплектующих своими руками, дающая максимум гибкости ценой дополнительных хлопот. Процесс настройки (по шагам): git clone github.com/...git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh web Дальнейшие действия: 1. Переходим в Web UI по адресу 127.0.0.1:3080 2. Переходим в Settings → Models, вбиваем API-ключ от DeepSeek и сохраняем — нейросеть сразу готова к работе 3. В разделе Choose workspace указываем директорию с проектом 4. Формулируем задачу агенту — он самостоятельно изучит код, внесет правки и запросит подтверждение перед выполнением потенциально опасных команд ⚠️ Типичная трудность: если страница по адресу 127.0.0.1:3080 не отвечает, вероятнее всего, сервер неактивен (например, был закрыт терминал с запущенной командой pnpm dsh web). Исправляется повторным вводом pnpm dsh web в корневой папке утилиты. Текущий статус: developer preview — архитектура может стремительно меняться, но продукт уже полностью пригоден для автономной работы с кодом на локальной машине.
Китайцы выкатили ультралегкую версию Kimi K3 своей топовой нейросети, которая сейчас является главным конкурентом OpenAI и Anthropic. Модель ужали до 400 млн параметров, и теперь ее можно запустить буквально на чем угодно. Что важно знать: • Никаких урезаний : разработчики сохранили весь функционал оригинальной «взрослой» модели. • Минимум требований: 8 ГБ оперативной памяти и китайский AI-монстр уже работает на вашем ПК. • Компактность: на диске нейронка займет всего около 4 ГБ. По сути, это всё тот же мощный Kimi K3, но упакованный в спичечный коробок. Отличный шанс пощупать топовый AI на слабом железе. Ссылка huggingface.co/...40b
✅ ТОП 8 БЕСПЛАТНЫХ нейросетей от Google Gemini Твой основной умный помощник от Google. Пишет тексты, код, сценарии, письма — закрывает большую часть повседневной рутины. Nano Banana Супер-удобная штука для картинок. Генерирует красивые изображения, эффекты и графику быстро и без сложных настроек. (выбирай Nano Banana в инструментах для генерации изображений) Google Stitch Находка для дизайнеров и основателей стартапов. По описанию за минуты собирает готовые интерфейсы (UI/UX) для сайтов и приложений. Google AI Studio (или Build в AI Studio) Программирование на простом русском (или любом языке). Просто рассказываешь, какое приложение хочешь — и оно само собирается. Opal Мощный аналог n8n, но проще. Соединяет разные нейросети в одну цепочку, помогает автоматизировать повторяющиеся задачи без кода. NotebookLM Обязательная вещь для студентов, учёных и тех, кто много читает. Загружаешь кучу документов, PDF, заметок — он делает краткую выжимку, отвечает на вопросы по фактам и помогает разбираться. MusicFX (или ищи в Google Labs) Генерирует музыку без проблем с авторскими правами. Идеально для фоновых треков в видео, презентациях, рилсах и YouTube. TextFX (или ищи в Google Labs) Помощник для копирайтеров, блогеров и креаторов. Находит свежие метафоры, рифмы, цепляющие заголовки и необычные формулировки. ✅ Эти инструменты реально ускоряют работу — многие из них бесплатные или имеют щедрый бесплатный доступ. Попробуй, что тебе ближе!
Решил прокачать Hermes Agent — поставил себе 47 маркетинговых скиллов из одного репозитория. Делюсь опытом.
Раньше чтобы AI нормально сделал маркетинговую задачу, нужно было расписывать промт на страницу: «ты эксперт по копирайтингу, сначала проанализируй аудиторию, потом напиши структуру, учти возражения, добавь CTA...» Сейчас я говорю: «Напиши текст для лендинга» — и он сам подгружает нужный сценарий. Как это выглядит на деле: — «Сделай SEO-аудит» → skill seo-audit — проверяет мета-теги, структуру, скорость, индексацию — «Проанализируй конкурентов» → competitor-profiling — строит профиль конкурента со стратегией отстройки — «Напиши пост для соцсетей» → social — даёт структуру, заголовки, крючки 47...
