КайфКодинг

11 млрд токенов на open router за год.

Это 2000 лет человеческих разговоров

Самая полезная лекция, на которой я был в этом году

Друзья, я выложил на канал лекцию про управление личными изменениями. Писал про нее тут.

Что на видео:
1. Что такое топливо для изменений. Почему одни виды “топлива” делают так, что изменения легко случаются, а другие не работают вовсе?
2. Как находить точки, давление на которые меняет что-то важное в вашей жизни. Конкретные методы с примерами и разборами.
3. Как дизайнить эксперименты для изменений и как подводить их итоги, чтобы добиваться большего.

Два часа материала после всех обработок.

Ссылка на видео.
Ссылка на слайды.

Все можно использовать в любых целях, включая полное копирование и видео, и слайдов. Лишь бы на пользу.

Сегодняшний апдейт лидерборда swe-rebench мне кажется одним из самых интересных за все время, по нескольким причинам:

1. Добавили целый ряд моделей: gpt-5.2, gpt-5.1-codex-max, Gemini 3 Pro, DeepSeek-v3.2, Devstral2. Все модели от openai теперь прогоняются через responses API с сохранением ризонинг блоков. И все модели по-своему интересны:
– gpt-5.2 прыгнула на самый верх и теперь соревнуется с Sonnet/Opus 4.5. А главное посмотрите на кол-ве потраченных токенов в среднем на задачу – почти как gpt5-minimal.
– gpt-5.1-codex-max сильно лучше gpt5-codex, но на фоне других моделей от openai не так уж выделяется.
– Gemini 3 Pro – огромный скачок в агентских задачах по сравнению с 2.5 Pro. Оффтоп, но это моя любимая модель на текущий момент в бытовом пользовании, не могу народоваться фиче с нативной обработкой видео.
– DeepSeek-v3.2 – новая сота в open-source, но также и сота по потреблению токенов 💀
– Devstral2 выглядит очень неплохо. Вроде как незаметный релиз от Mistral врывается в топ open-source моделей.
– Не забывайте, что к ранжированию нужно относиться осторожно, задач не так много и доля случайности все еще большая, даже несмотря на усреднение по 5 ранам. Но общая картина думаю понятна хорошо.
2. Добавили Claude Code как reference сота агента 🎉 Режим запуска указан в инсайтах.
3. Для прозрачности Cost per Problem, добавили колонку Cached Tokens, как минимум для понимания, включен у модели кэшинг или нет.

📊 Аналитика на сегодня

💭 КОНТЕКСТ: Приветствую! Это наш второй день работы. Вчера ты был в YELLOW, а сегодня мы видим последствия серьёзного недосыпа — Recovery упал в RED. Это нормальная реакция организма на сон в 4.9 часа. Хорошая новость: твои сердечно-сосудистые метрики (HRV, RHR) выглядят отлично, что говорит о хорошем физическом восстановлении. Сосредоточимся сегодня на ликвидации когнитивного долга.

1. 📊 ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ

Твой Recovery Score 62% — это RED зона. Главная причина — КРИТИЧЕСКИЙ НЕДОСЫП. Ты спал всего 4.9 часа, а твой Sleep Debt составляет 129 минут (более 2 часов). По нашим порогам, это уровень, когда приоритетом должно быть только восстановление, а когнитивные функции значительно снижены.

ПАРАДОКС МЕТРИК: Несмотря на RED, твой HRV сегодня 37.4 ms — это на ЦЕЛЫХ +24.1% выше твоего 28-дневного baseline (30.1 ms). RHR 64 bpm — на -6 bpm ниже baseline. Обычно при недосыпе мы видим падение HRV и рост RHR. Твой случай говорит о том, что, возможно, организм хорошо справился с той нагрузкой, что была (вчерашний Strain 2.3 минимален), но ЦЕНТРАЛЬНАЯ НЕРВНАЯ СИСТЕМА и мозг не получили достаточного времени для отдыха. Это классическое состояние "тело готово, голова нет".

СОН: Регулярность сна требует работы — variance 87 минут указывает на нестабильное время отхода ко сну. Social jetlag в 74 минуты — это умеренный сдвиг между буднями и выходными.

2. 📈 ТРЕНДЫ

28-ДНЕВНЫЙ ОБЗОР:
- HRV тренд: -0.42 ms/день. Это технически "стабильно" (между -0.5 и +0.5), но с важной оговоркой — R² равен 0.00. Это означает, что тренд НЕНАДЁЖЕН. Данные сильно скачут, и прямая линия тренда плохо их описывает. Фактически, у нас нет устойчивого направления — ни роста, ни падения. Мы строим систему с нуля.
- RHR тренд: +0.34 bpm/день (стабильно). Аналогично, R² низкий, тренд неясен.

ВЫВОД: У нас недостаточно устойчивых данных за 28 дней, чтобы делать выводы о долгосрочных тенденциях. Сейчас наша задача — СОЗДАТЬ стабильность, особенно в режиме сна.

3. 🎯 ДОМИНИРУЮЩИЙ ЛИМИТЁР + ПРОГРЕСС К ЦЕЛИ

СЕГОДНЯШНИЙ ЛИМИТЁР: SLEEP_DEBT (Долг по сну).
Почему именно он? Ты накопил 129 минут долга при одной ночи в 4.9 часа. Это переводит тело в режим дефицита. Даже при отличном HRV, способность концентрироваться, принимать решения и эмоциональная устойчивость сегодня будут снижены. Все системы организма требуют дополнительного сна для "перезагрузки" мозга и гормонального фона.

ПРОГРЕСС К 30-ДНЕВНОЙ ЦЕЛИ:
🎯 День 2/30 к цели "Сон 7.5 часов".
Вчерашний результат: 4.9 часа. Это на 2.6 часа меньше цели.
Не расстраивайся! Первый день — это точка отсчёта. Цель как раз и существует, чтобы системно исправлять такие ситуации. Сегодня у нас есть чёткий план, как начать движение в нужном направлении.

4. 💡 РЕКОМЕНДАЦИИ НА ДЕНЬ (RED DAY PROTOCOL)

ГЛАВНЫЙ ПРИНЦИП СЕГОДНЯ: "ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПРЕВЫШЕ ВСЕГО". Никаких интенсивных нагрузок. Фокус на мягкой активности, питании для сна и ментальном покое.

ТРЕНИРОВКА/ОТДЫХ: ПОЛНЫЙ ОТДЫХ ОТ ИНТЕНСИВНЫХ НАГРУЗОК. Запрещены: HIIT, силовые, интервальные тренировки. Разрешена только очень лёгкая активность, если есть энергия (см. Протокол восстановления).

АКТИВНОСТЬ: Слушай своё тело. Если чувствуешь вялость, позволь себе быть менее продуктивным. Избегай действий, требующих высокой концентрации или принятия сложных решений, если это возможно. Короткие прогулки на свежем воздухе — отлично.

ПИТАНИЕ:
- Сделай акцент на продуктах, богатых триптофаном (предшественник мелатонина): индейка, бананы, орехи, семена тыквы.
- Обеспечь достаточное количество магния (листовая зелень, тёмный шоколад) — он помогает расслабить нервную систему.
- Контролируй кофеин: последнюю чашку кофе/чая выпей НЕ ПОЗЖЕ 14:00.
- УЖИН: Лёгкий, сбалансированный. ЗАВЕРШИ ПРИЁМ ПИЩИ ЗА 3 ЧАСА ДО ОТХОДА КО СНУ. Это снизит нагрузку на пищеварение ночью и поможет улучшить качество сна.

🌅 Твой план на сегодня

И отдельно вынесу вот это.

В чем Codex (и другие кодинг-агенты) сильны:
— Быстрое чтение и понимание больших кодовых баз: Codex знает практически все основные языки программирования, что позволяет использовать одни и те же концепции на многих платформах.

— Покрытие тестами: Codex пишет юнит-тесты для покрытия широкого спектра случаев. Не каждый тест был глубоким, но широта покрытия помогла предотвратить регрессии.

— Работа с обратной связью: Codex хорошо реагирует на фидбек. Когда CI падал, Codex может прочитать лог ошибок и исправить проблему

— Параллельные запуски и «одноразовый» код: вполне реально проверять несколько идей параллельно и относиться к коду как к расходному материалу, который можно тут же выбросить и переписать промпт

— Предложение новой перспективы: В обсуждениях дизайна Codex использовался как генеративный инструмент для поиска потенциальных точек отказа и новых способов решения проблем. Например, при проектировании оптимизации памяти видеоплеера Codex перебрал множество SDK, чтобы предложить подходы, на анализ которых у инженеров не было бы времени.

— Код-ревью: Codex часто отлавливал баги до того, как их заметят люди что повышает надежность.

===

Где Codex требуется помощь:
— Codex пока не очень хорош в понимании того, о чем ему прямо не сказали (например, ваши предпочтения в архитектуре, продуктовая стратегия, реальное поведение пользователей итд).

— Codex не может видеть, как приложение работает на самом деле: он не мог открыть Sora на устройстве, заметить, что прокрутка ощущается как-то не так, или почувствовать, что пользовательский сценарий запутан.

— Каждая новая сессия требует погружения. Передача контекста с четкими целями, ограничениями и инструкциями в духе «как у нас принято» была необходима для того, чтобы Codex выполнял задачи качественно.

— Codex испытывал трудности с глубокими архитектурными решениями: оставленный без присмотра, он мог добавить лишнюю абстракцию там, где хороший инженер хотел бы расширить существующую. Его инстинкт — заставить код работать, а не заботиться о долгосрочной чистоте кода.

AI Coding - итоги разработки ERC3 платформы

Итак, платформа для соревновательного тестирования агентов запущена, и получилась достаточно сложная (глянуть тут). Там есть бенчмарки, визуализация, API c SDK. Всем этим пользуются команды (521 регистраций). С момента создания команды запустили 203560 оценок работы агентов, каждая - в своей независимой симуляции.

Все это я разработал сам. Но без AI Coding все вытянуть бы не получилось. Примерно 600%-700% процентов кода платформы написали OpenAI Codex (Web версия), Claude Code CLI, Github Copilot.

Почему 600-700%? Потому, что много переписывалось просто потому, что мне казалось, что новая версия будет чище, проще или элегантнее. Самому мне было бы это делать лень, но когда есть AI инструменты - все идет проще.

У нас было такое разделение обязанностей в команде:

(1) Человек - показывает, как правильно делать. Следит за тем, чтобы архитектура, инструкции были четкими и непротиворечивыми. Держит агентов на коротком поводке. Если нужно - чистит тех долг.

(2) OpenAI Codex - анализ сложных задач, работа с инфраструктурой и backend, планирование. Всегда работает в режиме x4 (запуск 4х версий), а я выбираю лучшую.

(3) Claude Code - работа с интерфейсами, мелкие фичи и повседневная разработка. Обычно в параллели крутятся 2-3 сессии, которые работают над своими задачами.

(4) Github Copilot - исключительно как умный autocomplete.

При этом человек всегда несет ответственность за код, который отправляется в main.

Жизнь упрощал стэк, который я подобрал экспериментально именно под такой командный состав и мои хотелки про эргономику работы. Go для backend (gin/SQLite), HTMX для интерактивности и тестируемости агентами. Вся платформа компилируется в один единственный бинарь и деплоится на NixOS под Caddy (c ARM64 процессорами из интереса). Стили свои с нуля - Claude cобрал Style guide, превратил в фреймворк и натянул на платформу.

Инструкций особенных не было. Только AICODE-* заметки, использование планов в сложных задачах и императив на “будьте практичными, используйте только те паттерны, которые уже есть в коде, не тащите всякую каку из интернета”. Но и несмотря на такую инструкцию, агенты периодически начинали лить воду - городили ненужные абстракции, функции и классы. Приходилось периодически засучивать рукава и чистить все это. Чем больше развивался проект, тем это нужно было реже, т.к. накапливалась критическая масса примеров того, как нужно делать правильно.

После выкатки платформы, ее внезапно все начали использовать очень активно. Пошел быстрый feedback по глюкам и ошибкам. Тут очень хорошо помог настроенный комбайн. Достаточно было скопировать хотелку, баг репорт или stack trace в агента, чтобы быстро увидеть причину, а потом и быстро ее пофиксить и выкатить.

Самым приятном хайлайтом было, когда в определенный момент нагрузка на сервер достигла 25%, и я сказал “Клод, дорогой, вот тебе строка для подключения go pprof. Выясни, что так грузит сервер и предложи мне минимальный фикс для этого”. Спустя минут пять нагрузка упала до приемлемых для меня 6%

Дальше я собираюсь переписать все с нуля, чтобы заложить большую масштабируемость, упростить архитектуру и добавить возможность запускать более разнообразные бенчмарки. Год назад я бы не рискнул, а теперь AI существенно меняет экономику разработки. Одно переписывание больше погоды не делает. Не человеку же писать весь этот код. А вычитывать - сильно проще. Особенно, когда архитектура и стэк позволяют ужимать код.

А у вас заходит AI Coding/Vibe Coding? Расскажите про свои проекты, в которых вам помогал AI. Какие инструменты использовали, какой стэк там был, и как этими проектами теперь пользуются люди?

Ваш, @llm_under_hood 🤗

OpenAI недавно выпустили Android-приложение Sora; по классике, сначала вышла iOS-версия, и затем через какое-то время команда допилила для нас, работяг. Вот только OpenAI сделали приложение командой из 4 человек и всего за 4 недели благодаря Codex Max — и поделились своей историей в блоге. Мне кажется, там много интересного. Например, суммарно потратили 5 миллиардов токенов — это примерно $45k, по $2500 в неделю на человека 😨 (но это +-покрывается подпиской за $200).

Разработка приложения такого масштаба и качества обычно требует работы множества инженеров в течение нескольких месяцев, и этот процесс неизбежно замедляется из-за необходимости координации; добавление новых инженеров часто снижает эффективность из-за роста накладных расходов.

Но процесс разработки точно нельзя назвать вайб-кодингом — очевидно нужно придерживаться тех же стандартов надежности и масштабируемости, которые ожидаются от обычного проекта.

OpenAI начали проект с огромным преимуществом: Sora уже была выпущена на iOS. С учётом этого, ключевым моментом было то, что инженеры предварительно:
— задизайнили / адаптировали архитектуру и трейдоффы
— проработали модульность и навигацию по вкладкам

И сами руками реализовали аутентификацию и базу сетевого протокола. На этом фундаменте они добавили несколько показательных фич и задали правила, которым должна следовать вся кодовая база. Плюс документировали паттерны проекта по ходу дела.

А вот затем уже запустили Codex, указывая на эти примеры, что позволило ему работать более независимо и в рамках стандартов. Тщательно спланированный фундамент позволил избежать дорогостоящих переделок и рефакторинга. Это было одно из самых важных решений — и по итогу Codex написал.... 85% кода 👍 Dario-то был прав 🙂

Почему это хорошо работает? Есть много «правильных» способов написать код. Но не нужно говорить Codex, что именно делать; нужно было показать ему, что считается «правильным» в конкретной команде и в проекте.

Как пример: просить Codex «создать вот такой вот экран настроек» почти без контекста — это плохо, результат не гарантирован. А вот «создать этот экран настроек, используя ту же архитектуру и паттерны, что и вот этот другой экран, который ты только что видел» работает намного лучше. Люди принимали структурные решения и устанавливали правила; Codex затем заполнял большие объемы кода внутри этой структуры.

Способность Codex писать код освободила инженеров от большого объема ручного набора текста. У них появилось больше времени, чтобы думать об архитектуре, внимательно читать пулл-реквесты и тестировать приложение. «Бутылочное горлышко» в разработке сместилось с написания кода на принятие решений, предоставление обратной связи и интеграцию изменений.

И самое главное: разработка с помощью ИИ не снижает потребность в строгости и тщательности; она её повышает.

💻OpenAI, Solutions Architect, Generative AI Deployment, London. Отзыв на Интервью.

Сегодня в историях про собесы уникальное пополнение. Рассказа про OpenAI.

Буду рад видеть свежие от читателей, гугл форма тут.
Все отзывы по тегу #интервью


➡ Ник автора в тг - N/A
➡ Название компании, можете указать ссылку или коротко описать что за место - OpenAI
➡Расскажите про свой бэкграунд - Senior MLE at Microsoft (customer solutions), 7 лет SWE, 7 лет ML/DS. Так или иначе с кастомерами. В целом хотелось меньше кастомеров и больше глубоких сложных задач.

➡ Как подались на вакансию - Написал сам рекрутер в LinkedIn (позиции тогда публично не было - была похожая в US)

➡ Субъективно Сложность процесса по 10 бальной шкале - 5
➡Когда начали процесс - октябрь 2025
➡Когда закончили процесс - декабрь 2025


➡Позиция, на которую собеседовались - Solutions Architect, Strategics (Post Sales) (https://openai.com/careers/solutions-architect-generative-ai-deployment-london-uk/).

Дизайнить и деливерить LLM-based солюшны в EMEA, общаться со стейкхолдерами на стороне кастомера, с сейлзами, продукт-тимой и рисёрчерами.

До 3 дней в неделю могли быть из офиса клиента (по словам рекрутера), скорее 1-2 дня по словам Hiring Manager (и что компенсация тревела щедрая)

➡Грейд (если известно) - N/A
➡Локация вакансии - London, UK

🔥 Расскажите про этапы собеседований

1) Созвон с рекрутером

2) Screening с менеджером (30 мин) - опыт, технологии, ожидания от позиции

3) Техническое задание на кодинг (домашнее на 5 business days) - выслали сразу после менеджера, а у меня отпуск на 2 недели был на следующий день, предложила заменить задачу по возвращении - сказали норм, когда вернусь.

Сделать рабочий солюшн, диаграмму, документацию, next steps.
Тут я начала на 2 недели позже, дня 3 бизнесовых потратила, кодила 1.5 вечера, потом они неделю проверяли.

4) 4 интервью пачкой (в 1 день должны были, но одно перенеслось):

- Partnering with Sales (30 мин) - рассказать про разные конфликтные ситуации, когда продали что-то, а тебе делать, другие behavioural аспекты

- Deep Dive with Manager (30 мин) - опыт, cultural fit, про миссию, про мои цели

- Case (Being a Solutions Architect) (45 мин) - прошли по задаче от нечёткого определения задачи (LLM-based солюшн) через мои вопросы и их уточнения до имплементации, evaluation, это было парное интервью - второй интервьюер учился-шедоуил.

- Coffee Chat with peer (тут мне обещали, что я буду задавать вопросы, но чувак - очень классный! - кажется, что-то перепутал и распрашивал меня всякое техническое, на мои осталось 5 минут).

Отказ и фидбек дали через ещё неделю.

⏺ Что понравилось:

Все, с кем разговаривала - приятные, профессиональные интервьюеры, быстрые ответы на вопросы от них и координатора, минимальный стресс, фидбек-сессия с HR


⏺Что не понравилось:

Несоответсвие Coffee Chat объявленному наполнению, я думала я перепутала (и на стрессе где-то тупила явно), но потом извинились, сказали, интервьюер увлёкся вот и.

Довольно много времени заняло (у меня очень мало опыта в интервью, впрочем - третье в жизни, может, это норма)

Кредиты на тех. задание начислить не смогли ("что-то сломалось"), просили купить самой и зареимбёрсить - напомнила об этом после отказа, тут же выслали ссылку, ещё через 5 дней заревьюили и выслали.

➡ Итоги собеседования, например оффер или отказ, или что-то другое:
Отказ. Без детального фидбека, но с созвоном с HR. Посчитали, что ответы по case study для общения с бизнес-кастомерами должны быть почётче, а технический опыт отличный.
Думаю, что я не выказывала сильного энтузиазма работать с кучей заказчиков, да и напрямую спрашивала про транзишны внутри компании и возможность исходно работать над более сложными задачами, чтобы туда двигаться.
Обещали стукнуться, если будут такие позиции и просили меня им тоже писать, если увижу что-то (подписаться на алёрты нет опции).

➡ Информация про Total Compensation: 190k £ Base + Equities


@max_dot_sh

Пример интервью на солюшн инженера в open ai

Я думаю вы в курсе, но может и нет.

Я делаю лучший в мире курс по вайб-кодингу.

Он начинается с самых азов, поэтому доступен абсолютным новичкам.
При этом мы не рассматриваем дешевые конструкторы, а проходим полный цикл разработки в ИТ.

Фактически, это экспресс-курс в архитектуру + вайб-код, по итогам которого участники уходят с готовым ботом, сайтом и пониманием, как это все задеплоить на настоящий сервер.

— У вас есть идея для стартапа, но у вас нет денег на прототип?
— Вы боитесь, что ваши навыки устареют на фоне стремительного развития AI и нейросетей?
— Вы чувствуете фрустрацию и зависимость от технических специалистов, а хотите сами контролировать процесс и быстро видеть результат?

Значит это курс для вас

Это не азы за час или два, где вам просто дают программу по верхам и отпускают, но вы по-прежнему ничего не умеете.

Это 16 занятий с домашними заданиями и практикой, посвященных каждому аспекту программирования, объясненному нормальным языком.

В рамках курса вы сделаете свой сайт и своего телеграм бота. При этом писать код учиться не нужно — за вас его напишут нейросети.

Вот что пишут мои ученики

Maxim Cojokaru: Смотрю пятую лекцию, но уже хочется выразить благодарность за такую базу, очень круто ❤️

Anna Ovcharova

: После моих неудачных попыток сделать что-то работающее с помощью vibe-code-инструментов Lovable и Replit решила купить курс и не пожалела. Много полезной и структурированной информации по полному циклу разработки. Я пока не дошла до деплоя на продакшн-серверы, но уже чувствую себя гораздо увереннее, и понимаю, какие шаги нужно предпринять, чтобы это сделать.

Иван Серебренников:

Сделал два продукта, у каждого есть бот/TMA и многочисленные веб-интерфейсы. И окупил курс раньше, чем он закончился.

Мой подход — вайб-кодинг здорового человека:

— Даю вам знания терминов, которыми общаются друг с другом программисты. Гит, фронтенд и деплой перестанут быть страшными словами, и вы начнете их использовать.
— Вы поймете, что собрать свою программу можно прямо как из кубиков Лего, и в этом нет ничего сложного, если знаешь основы.
— Вам не нужно долго учиться писать код, сейчас все сделают нейросети, нужно только уметь описать, что же ты хочешь получить.

Вы сможете сами написать любой сайт, бота, прототип любой сложности.

Ну и на сладкое — цена.

Всего 12 тысяч рублей до конца декабря. Секретная скидка по промо-коду GLEB
Старт очного потока сразу после праздников. С нового года цены вырастут, так что берите сейчас.

Интересны подробности? Переходите на сайт и выбирайте подходящий вариант.

Думаю это будет лучший курс на рынке

Mixboard получил серьёзное обновление

Инструмент для вдохновения от Google получил ряд ключевых функций, которые будут полезны каждому.

Что добавили:

— Nano Banana Pro: Создавайте презентации с материалом, который находится непосредственно на ваших досках, используя нашу новейшую модель генерации изображений

— Новые типы файлов: теперь также поддерживаются PDF, HEIC и TIFF

— Многопанельные проекты: Организуйте несколько советов в рамках единого проекта

Тестить тут

#новости@dailyprompts