IT Does Matter

Ну кое что вырисовывается....
📝Основное даже не в этих фичах, а во вменяемом SystemPrompt в котором не будет указаний "как писать CSS" или "как грепать на python". Не будет "гвоздями прибитого find и readfile".
📝 Только семантика, только поиск с пониманием того что у тебя XML - это не файлики а метаданные. Что bsl - это не текстовые файлы а код и не надо их все читать а только процедуры, и то только те которые MCP сказали и только для правки.
📝 Для современных моделей не будет тупых потугов написать тесты для 1С и протестить BSL onescript-ом или ещё каким-нибудь более тупым образом.
📝 OpenSpec из коробки. На уровне системного промпта в том числе спецификация = источник правды.
📝 Правила и MCP естественно вшиты.
📝 На русский переведено всё что возможно
📝 Визуальные настройки базы, пользователя, платформы, и всего без чего кодить не надо
📝 Ну и добавлено много всего нужного что PI не может из коробки.
📝 Находит агенты которые у вас есть на компьютере и сразу их цепляет для использования, ни о чём вас не спрашивая :)
✔️ Ну и самое главное всё это плагины - оригинальный Pi остаётся неизменным. Можете обновлять в любой момент. Выдумывать собственный Harness в 2026-м кажется зашквар. А Pi прекрасен. Можете настроить и допилить под себя, взяв за стартовый.

Для начала раздам покупателям курса продвинутого вайбкодинга потому что понял что "голый Pi" разбирать как то зашкварно.

DeepSeek 4.1 Flash добавил в бенч.
👉 Сам по себе сильно лучше чем Pro
👉 C MCP отрыв не столь существеннен. Всё таки над следованием инструкций надо бы им поработать ещё
👉 DeepSeek снова в 10-ке.

📝 Хорошая новость и вцелом модель для тех кого задолбали КВН-ы\Подписки\Лимиты\Блокировки. Как рабочую лошадку в корпоративном формате использовать очень удобно.

🌟 Tencent TeamAI CLI: общий конфиг для всех агентов команды

Инструмент складывает навыки, правила, хуки и настройки MCP в один git-репозиторий и раздаёт их всем участникам ИИ-команды.

Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, CodeBuddy, WorkBuddy, Qoder, OpenCode, а также OpenClaw, Hermes и DeepSeek Harness (у последних трёх с ограничениями).

Хранилищем может быть GitHub, GitLab, GitCode, CNB, TGit или свой git-сервер.

Правки идут обычным рабочим процессом - участник делает пуш, открывается запрос на слияние, ревьюер проверяет и одобряет, остальные получают изменения при следующем запуске сессии. Повторный пуш по той же правке обновляет уже открытый MR, без создания нового.

Когда сессия заканчивается, хук оценивает её по критерию проблемности - перебивали ли модель, отклоняли ли вызовы инструментов, сколько раз агент повторял падающие команды.

Чистая сессия, пусть и длинная, не считается, но если с чем-то реально бились, TeamAI предложит записать вывод и отправить его в командный репозиторий. Подсказка при этом перечисляет, какие именно сигналы сработали.

Накопленное можно искать автоматически - агент перед задачей вызывает встроенный субагент, тот подбирает ключевые слова, читает найденные документы и возвращает выжимку.

Отдельная команда разбирает репозитории в граф компонентов, интерфейсов и зависимостей - для TypeScript, JavaScript, Python и Go связи достаёт парсер tree-sitter, для остальных языков работает запасной механизм на регулярных выражениях.

Еще TeamAI может делать недельный дайджест по расходу токенов, объёму диалогов и частоте вмешательств, а также дашборд со статусом текущих сессий каждого участника.


📌Лицензирование: MIT License


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #Tools #TeamAiCli #Tencent

Кто то додумался этот процесс автоматизировать. Предельно правильное решение. Протестирую и видимо надо будет в курс включать. А то сейчас установка какого нибудь Skill или изменение rule членом команды остаётся без внимания... Ещё бы через guardrail это научились сразу пропускать, цены бы им не было...

#обновление 🔄 базового курса по вайбкодингу
Добавил обзоры всех популярных агентов, теперь в курсе есть:
👉 Cursor
👉 Claude Code
👉 Codex (ChatGPT App)
👉 OpenCode
👉 Cline
Особенно интересно конечно OpenCode, где много опций и нужный альтернативный клиент.

✔️ По всем агентам разобрал команды и практику использования с которой я в основном работаю (сразу ориентированную на SDD но с использованием максимума возможностей).
✔️ Разобрал особенности подписок и их использования, особенности новых современных моделей.
✔️ Разобрал очередные новшества правил и MCP, в т.ч адаптацию под модель и стандартный паттерн оркестрации
✔️ Вцелом это уже 3-е обновление курса с момента выхода. Но база (управление контекстом, контекстное окно, tools\skills\subagents\MCP и прочее) осталась той же.

В бандлы соответственно тоже включил новые лекции.

Немного 🏷️снизил цену на курс, если кто то ещё не взял и не посмотрел.

В курсе НЕ будет про Pi, DSH, паттерны оркестрации совместно с автономным агентом, паттерны работы с общей памятью и инструментов экономии контекста. Это скоро появится в продвинутом вайбкодинге. Потому что правда не всем надо.

Товарищи зубры 🐄 вайбкодинга, коих тут, надеюсь, уже не много. Я понимаю что в курсе достаточно простые для вас уже истины. Но каждый день читаю сообщения в поддержку MCP (а это не самые начинающие совсем не самые)... где люди просто новую сессию не начали, или ТЗ на несколько листов для агента расписывали. Будьте терпиливы, уверен до половины 1С-ников ещё кодит руками, и этот курс им ещё очень полезен.

OpenAI останавливает продажу подписки Pro за $200: спрос на GPT-6 Astra такой, что не хватает мощностей. На странице тарифов Pro пока ещё висит, но новых подписчиков брать перестанут. Тибо пишет, что именно Pro сильнее всего нагружает системы, и это самый маленький шаг, который позволяет сохранить доступ к Astra всем остальным. Действующие подписки Pro не трогают, Plus и другие тарифы и API продаются как раньше.

В среду он предупреждал, что спрос на Astra беспрецедентный даже по меркам OpenAI, и пауза для новых Pro возможна, если так пойдёт дальше. Пошло. Мощности обещают наращивать, срока паузы нет.

@neuro_channel

Ну началось :(((

DeepSeek v4.1 flash вышла. Запустил бенч

Некогда объяснять - чем больше reasoning effort ставите, тем меньше токенов сожрёте :))). Ну может с max это будет не совсем так, он сам по себе прожорливый. Но пока оно само по reasoning effort скачет сбрасывая при этом кэш - чем больше effort тем меньше скачков и сброса, на которых ты теряешь.

Ловите ещё один лайфхак, который войдёт вскоре в обновление курса по продвинутому вайбкодингу вместе вот с этим и классической уже оркестрацией:

👉 Устанавливаете Cognee (графовая память, есть команда в rules)
👉 Устанавливаете OpenViking (RAG имитирующий ФС, агенты grep-ают а он ищет, есть команда в rules)
👉 Даёте агентам команду сгрузить все актуальные факты из своей памяти в Cognee
👉 Говорите агентам добавить в OpenViking свои заначки в виде правил, скиллов, контекста, просто кучи выгруженных доков и MD-шников. Для автономных вообще можно им штатную память подменять, а для Hermes нужно - потому что она кончается.
👉 берёте правила - там есть и инсталляция их и как ими пользоваться.
👉 Подключаете и то и другое как MCP
👉 Кайфуете

Лайфхак уже человек проверил на себе и очень доволен, к примеру.
⚠️ Embedding модель для них потребуется как и для MCP и для чего бы то ни было приличного.

✔️ Вам без разницы какой агент
✔️ Без разницы какая модель
✔️ Параллельно какой репозиторий
✔️ Переключение между подписками\репозиториями\моделями становятся незаметными
✔️ Контекст люто экономится - модель оперативно находит то, что ей надо
✔️ Для автономных агентов особенно актуально

⚠️ Paperclip всё таки правльнее использовать для организации согласованной работы агентов. Общая память позволяет только их немного систематизировать
⚠️ "Эффект AGI" может захлестнуть с новой силой :)

Набрал на HuggingFace любимые две буквы. Смотрите какая красота:
https://huggingface.co/sweetand/qwen3.6-27b-1C
Кто то заморочился и провёл дообучение Qwen3.6-27b на некотором 1С-ном датасете.
Буду отслеживать, вдруг чувак у которого много денег сделает то же самое для 3.8. У Напарника может появиться сильный OnPrem конкурент тогда... У кого то есть большая видюха потестить? Расскажите как оно...

https://huggingface.co/PruhaNLP/USER2-1C-code
Embedding модель специализированная для кода 1С. Вцелом это уже можно тестить. Сравнивали, к сожалению не с Qwen и может не обогнать такого "монстра" но позволит делать эмбеддинги со скоростью света на CPU. Тут я проверю.

#обновление 🔄 правил для раз работки с ИИ на 1С. Тут изменения более серьёзные:
✔️ отдельный процесс сверки исходников с конфой (что точно всё обновилось)
✔️ quick-fix режим стал ещё более лёгким
✔️ Появился "/previewmode" auto/on/off/once - dry-run для изменений (актуально если у вас не Cursor ) - изменения принимаются только после проверки.
✔️ Правила сильно уменьшены в части единовременно подгружаемого контекста. Особенно актуально для текущих OpenAI багов
✔️ Убрано полностью всё что перенесено в help-mcp (стандарты, документация)
✔️ Добавлена поддержка OpenViking и команда для его установки. Нужно если у вас тонны md-шников которые жрут контекст
✔️ Добавлена установка как плагины: "Cursor — Dashboard → Plugins → import https://github.com/comol/ai_rules_1c", "claude plugin marketplace add comol/ai_rules_1c
claude plugin install 1c-rules@1c-rules", "codex plugin marketplace add comol/ai_rules_1c --ref main
codex plugin add 1c-rules@1c-rules", "opencode plugin marketplace add comol/ai_rules_1c
opencode plugin marketplace install 1c-rules"
✔️ "/rulesmodel gpt6" - Добавлена поддержка GPT 6 Astra в соответствии с рекомендациями OpenAI для этой модели
✔️ skills стали кроссплатформенными
✔️ единые логические имена объектов
✔️ Более правильная поддержка rtk

Обновляйтесь по возможности и наличию времени.

#обновление 🔄 MCP серверов - много фиксов многих ошибок. Кто ставил "-beta" - обновитесь. Проведу ещё несколько ручных тестов и буду переносить в stable.

🏆 Обновился бенч!
Модели уже действительно умные. Если хочется самим понять на что модель способна - смотрите результаты задач 13, 14, 15 и 3. Можно просто оценить формочки, можно проверить архитектуру и специфику 1С. С дизайном форм и архитектурой даже MCP с правилами пока не сильно помогают.

Новые модели:

👉 GPT 6 Astra - 🥈. И без MCP и c MCP, хотя лидеры меняются
👉 Claude Fable 5.1 - лишь чуть лучше Claude Fable 5. Anthropic пока не радуют.
👉 Gemini 3.8 Flash. ⚠️ модель очень быстрая! Очень дешевая! Прекрасно следует инструкциям! Если умудриться использовать - находка неплохая. Без MCP результат никакой, зато бустится до топа практически.

Знаете песню "Я знаю точно невозможное возможно" (с)... Просто OpenAI 200$ подписка стала ушатываться сильно быстро и на Cursor пришлось переключить в т.ч. автономных агентов. Ему досталось прямо очень много. Claude тоже ушаталась.

😭

"если повезёт" :)

⚠️❗️ Если вам кажется что OpenAI стали резко жрать лимиты - вам не кажется.
Если есть возможность пока не юзать OpenAI - надо тормознуть. Если у вас ок - не обновлять клиента.

Что происходит:
👉 Модели научились в середине беседы поднимать effort (ну не справляется и кажется что надо ещё порассуждать - меняет повыше, а потом меняет обратно пониже если всё ок)
👉 Смена reasoning effort приводит к сбросу КЭШ-а
👉 КЭШ вычитывается заново...

Соответственно особо заметно тем у кого:
👉 Длинные беседы с большим чатом
👉 Спецификации, много правил и MCP
т.е. именно тем кто ведёт нормальную разработку с ИИ. Astra и так x2.5 а со сбросами КЭШ-а лимиты улетают просто на раз.

Надеюсь что "хотели как лучше а получилось как всегда", и это не стандартное сейчас поведение.

⚠️ Проблема воспроизводится не только на Astra. 5.6 моделей тоже касается.

На сторонних harness с собственным управлением КЭШ-ем ситуация возможно будет лучше, но не факт.

Уфф, закончил долгий проект по многослойной локализации Paperclip на язык для славян, принимайте кому надо:
https://github.com/maljaev-alex/paperclip-ru

Очень правильная работа. Если отсутствие русской локали было единственным что вас останавливало от использования Paperclip и построения своей "Zero Human Company", то это для вас. А если вы все ещё не знаете что это, зачем или не разобрались - не могу не поделиться ссылкой на прекрасный курс по этой теме в том числе.