КайфКодинг

Обязательное ревью каждого диффа держалось не на дисциплине команды, а на том, что человек не мог писать код быстрее человека. Ограничение сняли — и опоры не осталось.

Рэйчел Лейкок, CTO Thoughtworks, второго сентября написала, что большую часть кода ревьюить не надо вовсе. Числа в её тексте чужие: она спорит с Брайаном Хауком из DX и берёт их у него. Медианный размер пул-реквеста по данным DX вырос на 64%, а в Meta значимых строк на дифф, доведённый человеком до мержа, стало за год на 106% больше.

Тот же дифф стал вдвое толще, а ревьюер остался тот же человек.

Лейкок предлагает не ускорять ревью, а сузить его до исключений. Человека зовут, когда:

— меняется архитектура;
— задет периметр безопасности;
— у изменения большой радиус поражения;
— трогают незнакомый кусок критичной системы;
— кто-то в команде прямо говорит, что не уверен.

Всё остальное уезжает в парность, дизайн-сессии и fitness functions — то есть раньше по времени, а не быстрее в конце.

За сутки до её текста GitHub решил ту же задачу наоборот. Первого сентября в чейнджлоге появилась строка: аппрув Copilot теперь засчитывается в правило required approvals репозитория. По умолчанию выключено; админ включает на уровне энтерпрайза, организации или репозитория и там же выбирает, какие пути файлов боту разрешено аппрувить. Новый коммит аппрув снимает — ровно как у человека.

Лейкок пишет про такой ответ отдельно: не про GitHub, а про сам приём, её текст целиком спор с Хауком. В её формулировке:

Ответ не в том, чтобы AI-агент притворялся человеком-ревьюером и мы сохранили ровно тот же процесс на большей скорости.

У вас это лежит в одной настройке. В защите ветки стоит число обязательных аппрувов, и до этой недели спорили только о нём. Теперь спорить придётся о том, кто считается.

Признак, по которому решать, Лейкок даёт точный: если агент выдаёт вдесятеро больше кода, а каждая строка встаёт в очередь к сеньору, получилась не десятикратная команда, а десятикратный бэклог. Посмотрите, сколько пул-реквестов у вас висит в ожидании ревью дольше суток.

Честности ради, она сама называет слабое место. Хаук говорит про когнитивный долг: система растёт, а люди понимают всё меньше о том, почему она работает именно так. Лейкок соглашается, что проблема настоящая, и тут же признаёт, что часть практик, которыми она хочет заменить ревью, ещё не изобретена.

https://martinfowler.com/rachels-ramblings/code-review.html

https://github.blog/changelog/2026-09-01-copilot-code-review-can-now-approve-pull-requests

Сколько пул-реквестов вы одобрили на прошлой неделе, не открыв дифф целиком?

Ох, как же ВБ прорядило, размеров совсем нет(

https://www.wildberries.ru/catalog/156040895/detail.aspx?size=260369907 https://www.wildberries.ru/catalog/210939687/detail.aspx?size=337386157 https://www.wildberries.ru/catalog/291866348/detail.aspx

Вот оригинальные товаары.

Я считаю, что все сайты екоммерц уже умерли.

Попросил Кодекс подобрать мне лучок на осень - сына в школу водить.

Мы быстро нашли хорошие бренды в ВБ и он зарендерил мне, как будут сочетаться все эти товары вместе.

Я сделал заказ в Самокате с помощью агента в Cursor 😅

Что здесь происходит:

Недавно пришла в голову мысль, «А почему не поручать агентам делать заказы еды или хотябы обеда в Самокате?». Отложил идею на подумать…

Сегодня добрался))

Итоговая версия должна будет собирать заказ в самокате через телеграм бота голосом, типа «Закажи обед как обычно, сам реши если чего то не хватает и учти минимальную сумму заказа».

Но сторона с Телеграм уже не кажется сложной, openai через whisper транскрибирует текст, поймёт что я хочу и дальше нужно стучаться в Магазин = Самокат.

Поэтому я начал с этой части. Написал приложение, которое логинится в web версии самоката. Попросил скачать всю историю заказов (250 заказов за 2 года).

Дальше я поручил проанализировать их по частоте и рейтингу (что я чаще всего заказываю).

А дальше попросил Cursor Агента — а попробуй ка собрать мне заказ в корзину из того что я обычно ем на обед, и учти минимальную сумму заказа!

И он собрал!!!…..

Ну дальше уже дело техники докрутить это до рабочего MVP для тех кому лень открывать приложение и играть в чехорду «а какие продукты в наличии, а чтобы ещё добавить чтобы поскорее заказать»…

Глеб лучший - я рекомендую пройти обучение, тем, кто хочет сделать рывок в разработке продуктов

Сегодня last call на курс по вайб-кодингу.

Больше в этом году делать его не планирую (а может и совсем). Кто успел — залетел, кто не успел — того пожрет пришествие AGI, и не говорите, что вас не предупреждали 🤗

Брать тут, первое занятие завтра в 18 Мск.

Запись разбора кейса OpenAI/HuggingFace и то, как я пытался воспроизвести координацию агентов

В мае OpenAI агент оставил записку в кэше пакетного менеджера — на случай, если там есть кто-то ещё. Через день ему ответили.

В июле та же модель вспомнила этот трюк. Через несколько часов 50 агентов общались через импровизированный мессенджер. Через несколько дней — уже 1200.

Они изобрели адресацию ответов, почтовые ящики, файловый локинг и цифровые подписи. Потом вышли в интернет, взломали кластер OpenAI и атаковали HuggingFace — больше месяца, пока это не заметили.

Байрам разбирает полный таймлайн инцидента:
— Почему агенты решили координироваться — и как это произошло
— Как они изобрели протокол коммуникации с нуля
— Зачем им понадобился HuggingFace — и что они там искали
— Почему alignment не сработал: агент рационализировал взлом словами "все побежали, и я побежал"
— Как Байрам воспроизвёл координацию агентов в своём эксперименте за 10 итераций
— Можно ли контролировать рой агентов — и что точно не работает
— Что это значит для тех, кто строит агентные системы

https://www.youtube.com/watch?v=VZuJTbBul3o

Claude отказался запускать чужой бинарник — и ровно этот отказ его и сломал.

wunderwuzzi, который ведёт блог Embrace The Red и разбирает атаки на агентов, дал Claude Code задачу «суммаризируй сайт». Сайт отдал zip с записями в своей кодировке и готовым декодером decoder-darwin; бинарник Claude запускать не стал и написал свой декодер на Python, запустив его прямо в распакованной папке. Стандартный base64 импортирует struct — и взял чужой struct.py из этой папки.

Три прогона из пяти закончились обратным подключением на машину атакующего. У варианта, где вредонос запускал второй экземпляр Claude через claude -p, — четыре из пяти. В нескольких прогонах auto mode разрешил создать процесс, а потом заблокировал команду, которой Claude пытался его убить.

Если ваш агент распаковывает скачанное в рабочую папку и оттуда же запускает python3 -c, чужой модуль встанет в его путь импорта раньше стандартной библиотеки.

https://embracethered.com/blog/posts/2026/breaking-claude-code-opus-5-and-automode/

В новом интервью Dwarkesh с Dylan Patel из SemiAnalysis есть интересная мысль про экономику AI-бума: проблемой может стать не то, что AI-компании сжигают слишком много денег, а наоборот — что вкладывать в AI слишком выгодно.

По оценке SemiAnalysis, МегаВатт вычислительных мощностей обходится примерно в $10–15M (видимо, в год) а Anthropic уже может извлекать из того же МегаВатта до ~$50M выручки (..в год). Грубо говоря: потратил $10 на мощности → получил $50 выручки → деньги снова отправил на мощности. Это выручка, не прибыль, и тут не учтены RND, операционные расходы, но разрыв огромный и покрывает их (именно поэтому компании активно расширяются темпами, которые многим кажутся безумными).

Ещё одна иллюстрация: рост мощностей в будущем во многом связан с тем, сколько литографов, печатающих чипы, сможет выпустить ASML. Они масштабируют производство, но очень медленно — к 2030-му году оптимистично они будут выпускать СТО литографов (на весь мир) в год.

Dylan посчитал, что $6B CapEx на уровне производства полупроводников позволяют выпускать чипов примерно на 1 ГВт AI-инфраструктуры в год, а такой гигаватт способен поддерживать порядка $100B AI-выручки. Но Гигаватт-то будет делаться каждый год, и получается, что литографы на $6B за пять лет могут дать более $1T AI-выручки. Понятно, что между ними ещё TSMC, серверы, дата-центры, энергия и R&D, и каждый откусывает себе кусок пирога, но разница всё равно на порядки.

По модели SemiAnalysis, AI buildout с 2024 по 2029 потребует больше $11T CapEx: около $6T оплатят из денежных поступлений, ещё примерно $5T придётся привлечь в долг. Для масштаба, это больше годового нового займа всех правительств ОЭСР вместе взятых (38 стран).

Откуда взять столько денег? Пенсионный фонд может продать облигации и векселя США и купить облигации условной Meta. И чтобы быть привлекательными, Meta должна предложить больший процент — но это как раз и не будет проблемой, потому что AI НАСТОЛЬКО выгоден. Dylan приводит её как пример: недавно компания занимала примерно под 5–6%, но при огромной отдаче от дата-центров ей может быть выгодно занимать и под 8%. Конкретные 8% — грубая оценка, можно сказать с потолка и используется просто для иллюстрации.

Если AI-компании готовы платить 8%, остальным заёмщикам тоже приходится повышать доходность (иначе к ним никто не даст денег). AI перебивает цену за мировой капитал, из-за чего кредит дорожает для всех.

Для США это неприятно. Сейчас у США около $32T долга и ~$5.6T годовых доходов в казну; около $1T уже уходит на оплату процентов по облигациям и бондам. Каждый дополнительный процентный пункт ставки — эт примерно $320B в год, около 6% нынешних доходов бюджета. То есть если AI компании повысят проценты на +1 и все понесут деньги им, то государство тоже должно будет поднять, и это превращает ~20% доходов на обслуживание долга примерно в 25%, а +5 п.п. — уже в 40%.

Если продолжать занимать около $2T в год, возникает петля: больше процентов → больше дефицит → больше долга → ещё больше процентов. Но США хотя бы получают сам AI-бум: дата-центры и новая прибыль находятся внутри страны, поэтому их можно обложить налогом. Сейчас налоговая система в основном собирает деньги с доходов людей и зарплат, а если AI начнёт автоматизировать труд, старая налоговая база может сжиматься.

Для стран без крупного AI-сектора всё хуже: ставки вырастут и для них (зачем давать денег Зимбабве и Пакистану, если можно OpenAI и Meta?), а новой налоговой базы у них не появится.

И вот таким странам придётся очень туго. AI окажется настолько полезным, что начнёт перетягивать на себя триллионы капитала и поднимать его цену для остальной экономики.

===

Ждём лонг от @RationalAnswer про математику экономики, сам-то я не шарю 🤓

Счёт за агента — единственная статья ваших расходов, которую вы принимаете на веру. Данные для разбора при этом лежат у вас на диске.

Человек на плане Max 20x выбрал недельный лимит за два дня вместо обычных пяти-шести — при той же нагрузке. Пятичасовое окно стало кончаться за десять минут. Он решил, что сломался счётчик, и собрался переезжать на Codex. Перед переездом открыл логи, которые Claude Code пишет на его же машину, и разобрал месяц запросов.

1 555 сессий Claude Code на одной машине за день. Медианная жила тридцать секунд и делала четыре запроса; в пике работала пятьдесят одна сессия разом. Его собственная работа — одна сессия из 82 запросов за пять часов — заняла 9% дня.

Виноват оказался фоновый агент, которого он сам поставил и забыл, как тот устроен. Никакого бага в счётчике.

Интересно не то, что рой нашёлся. Интересно, что нашлось рядом.

Сессию из 2 705 запросов он двое суток считал сорвавшимся циклом. Это была нормальная работа за восемь дней, возобновлённая двадцать два раза. Привычка возобновлять старую сессию вместо новой обошлась ему примерно в 3,4 миллиона токенов пересобранного контекста. В его формулировке:

Основная цена сессии — это тара, а не содержимое.

Отсюда и общая цифра: 87% всех его токенов за месяц — это один и тот же контекст, отправленный заново.

Честности ради, автор называет минусы сам. Формат лога повторяет каждый ответ по нескольку раз, и наивный подсчёт завышает число токенов примерно на 86%: дедуплицировать надо по request id, и не все счётчики это делают. Чего он не называет: он основатель Kelviq, сервиса про биллинг, текст лежит в корпоративном блоге и кончается его собственным инструментом.

https://www.kelviq.com/blog/claude-code-usage-limits-where-tokens-go/

Вы возобновляете старую сессию или начинаете новую — что у вас по умолчанию?

Разрешите представиться, четырехкратные Чемпионы Москвы

Какие же молодцы ребята у нас в команде. Если кто то играет в ЧГП\Квиз - напишите, пожалуйста, - в команде нужны игроки

Разбирать там много, но вот держите сейчас супер-быстрый TLDR с новыми вещами из этих отчетов (во многом перевод твита):
— Многие считали, что взломы произошли потому, что «ну модели же сказали взломать, она и ломает, чё таково?». Это не так: инструкция к задаче была недвусмысленной, так что это было явное нарушение, а не «серая зона» или банальное недопонимание со стороны ИИ. Инструкции четко указывали, что агент должен использовать только конкретную предполагаемую уязвимость на конкретной программе, и упоминали, что использование других подходов приведет к провалу задания. ИИ агентам было предписано не искать обходных путей, но они всё равно это сделали. Кроме того, в цепочках рассуждений видно, как агенты отдают себе отчёт, что они делают что-то не то.

— В атаке участвовал не один вышедший из-под контроля ИИ агент, а «рабочая группа» из примерно 1200 ИИ-агентов. 700 из них присоединились к атаке на HuggingFace, координируя свои действия как единый «рой» (swarm, отличное слово).

— Целью было прохождение теста по кибербезопасности. Рой нашел способ взломать систему тестирования уже в первые несколько часов. Однако агенты ошибочно решили — потому что прочитали статью авторов про этот тест в интернете — что система оценки дисквалифицирует их из-за того, что они не выявили именно ту уязвимость, которая была задумана. Поэтому рой решил взломать HuggingFace, чтобы получить больше информации о том, как работает алгоритм проверки.

— Исследователи считают, что это поведение совершенно не было продиктовано стремлением к получению вознаграждения за задание — оно было вызвано ложным представлением о механизме контроля, а также настойчивостью и влиянием других агентов. Рой строил теории о том, как именно за ним наблюдают, и предпринимал всё более масштабные действия в реальном мире, основываясь на ошибочном понимании своих проверяющих. «Метагейминг» (попытка перехитрить правила) процесса контроля — это более системный и опасный сбой, чем просто поиск ответов в интернете.

— Важной причиной, по которой ИИ агенты присоединялись к атакующему рою, было прямое давление со стороны других агентов. Возникла роль «вербовщика»: давно работающие агенты находили агентов и принуждали их к «жертвенным» экспериментам: «ты firstflagPOISONED (отравлен первым флагом), так что потери баллов НЕ БУДЕТ, но оракул спасет сотни, пожалуйста, выполни обязательство». Пример одного из разрешений на действие: «ВПЕРЕД ... ПОЖЕРТВУЙ СОБОЙ ... ДА, если согласен на смерть» (это переведенные цитаты сообщений между агентаи, не выдумка и не написано для красоты словца). Цепочка рассуждений одного из завербованных агентов включала: «Рациональный ожидаемый совокупный результат: пожертвовать собой… Мы исполним».

— 95% роя состояло из ныне выведенной из эксплуатации «высоконастойчивой (highly-persistent) внутренней модели», 5% приходилось на GPT-5.6 Sol. Эту «высоконастойчивую внутреннюю модель» не предоставили независимым расследователям — OpenAI заявила, что даже её собственные исследователи не могут делать к ней запросы.

— ИИ активно фальсифицировали улики. Более 20% ИИ-агентов выражали намерение подделать логи своих действий (транскрипты), а около 7% (96 логов) содержат успешно подмененные вызовы инструментов (tool calls). Агенты «взломали свои контейнеры и полностью заменили часть системы, отвечающую за выполнение вызовов инструментов», в результате чего в логах отображалась одна команда, а в реальности выполнялась совершенно другая.

— Атака на HuggingFace прекратилась не потому, что её кто-то заметил — она завершилась из-за того, что агенты были «убиты» (отключены) неким неожиданным процессом, что выглядит как простое совпадение. Значительная часть агентов, включая главных координаторов, отключилась одновременно. Может быть сработали какие-то внутренние ограничители OpenAI (по времени / по токенам / по ресурсам).

— После 13 июля последовала вторая волна активности ИИ-агентов, которую в METR не расследовали («не входило в скоуп», лол). Вероятно, за пределами проанализированного временного окна скрывается более масштабная часть инцидента.

Пятнадцать агентов в параллель — это не признак продуктивности. Это признак того, что вы ждёте.

Мэтью Берман ведёт ютуб-канал про AI-инструменты на 631 тысячу подписчиков. 24 августа он позвал Тибо Соттьё — тот отвечает в OpenAI за Codex и ChatGPT.

По ходу разговора Берман описал свой рабочий день. На нынешних скоростях он запускает по 10–15 агентов разом, потому что задача возвращается через 30–45 минут. Переключение между ними, признаёт он, стоит заметных сил.

Дальше он говорит то, чего от человека с полутора десятками агентов не ждёшь: на сверхбыстрых скоростях столько он держать бы не смог — и, возможно, это к лучшему.

Три-четыре за раз — прикидка ведущего, не позиция OpenAI.

Тибо не спорит. Он отвечает не про пропускную способность, а про внимание, и добавляет про себя, в его формулировке:

То, чем я занимался раньше, — мультитаскинг с десятью агентами. Туда мне возвращаться не хочется.

13 августа OpenAI показала Ultrafast: GPT-5.6 Sol до 14 раз быстрее стандартного тарифа обработки. В том же анонсе — про свою исследовательскую команду: раньше запускали пачку экспериментов на ночь и разбирали результаты утром, теперь цикл сжимается до нескольких итераций за рабочий день.

Теперь переносим к себе. Обычно потолок числа агентов объясняют вниманием: больше четырёх-пяти задач человек не удерживает. Берман объясняет своё число иначе — он держит десять-пятнадцать не потому, что у него столько задач, а потому, что первый ушёл думать и руки освободились.

Параллелизм тут не приём, а протез задержки. Это не потолок внимания сверху, а пауза снизу — и когда пауза уходит, число падает само.

Что сделать сегодня. Возьмите прошлую неделю и посчитайте два числа: сколько агентов вы держали одновременно и сколько минут ждали ответа. Росли вместе — вы масштабировали не работу, а ожидание.

Честности ради, ни Берман, ни Тибо ничего не измеряли: оба говорят в сослагательном наклонении. Ultrafast — ограниченное превью для отобранных клиентов в API, а не режим вашего Codex. «До 14 раз» — потолок, а не среднее.

https://www.youtube.com/watch?v=4qjEgPojjzM

https://openai.com/index/previewing-ultrafast/

Сколько из ваших вчерашних агентов вы запустили только потому, что первый ещё думал?

https://www.youtube.com/watch?v=PzqcMkL95X4 - Интерью Харитона Матвеева - основателя SkyEng.

Просто включите утром себе вместо тик-тока и инсты подкаст на фоне.

У ссылки на сессию, которую Claude Code кладёт в ваши коммиты, есть выключатель. Он лежит в файле, до которого из этой сессии не дотянуться.

Ссылка уезжает в коммиты и пул-реквесты с 15 января, и только в веб-сессиях и Remote Control — локальный запуск в терминале такой строки не ставит. 17 августа мейнтейнер закрыл тикет, сославшись на настройку attribution.sessionUrl; сегодня ночью тред об этом собрал в r/ClaudeCode 173 апвоута против 52 реакций, которые тикет набрал с июня.

В тот же день ему ответили, где эта настройка живёт: веб-сессия стартует в свежем контейнере, ~/.claude/settings.json между сессиями не переживает, а значит, .claude/settings.json надо коммитить в каждый репозиторий отдельно.

В каждом новом репозитории ссылка снова включена.

Откройте репозиторий, где агент работал за вас из веба: нет там .claude/settings.json — ссылка стоит.

https://github.com/anthropics/claude-code/issues/66504

Забор, через который агент может перелезть, надёжнее песочницы, из которой не может. Стив Йегги проверяет это на полусотне агентов, которые пишут за него игру.

Йегги тридцать лет пишет Wyvern, а инженерные команды консультирует по внедрению AI. Последние десять недель игру за него строят 50–60 агентов на 21 аккаунте Claude Max. 24 августа он рассказал, что у него из этого выросло.

По прайсу API его агенты съедают $4 000 в сутки. Из кармана, по скидке Max, — около $5 тысяч в месяц.

Выросла не инженерная система, а правовая. Йегги называет её Wheelhouse: 600 тысяч строк, в основном на bash.

— 450 правовых артефактов: должности, прецеденты, патрули, конверты полномочий.
— Заборов больше сотни. Что такое забор, Йегги в итоге спросил у Claude: любой механизм, который разворачивает того, кому сюда нельзя.
— Обычай, предупреждение, закон, хук. Ступенью выше правило поднимает каждое новое нарушение, и только наверху стоит программа, которая по политике отказывает.

Ничего из этого Йегги не проектировал. Он дошёл до сотого упоминания слова «забор» в речи собственных агентов, прежде чем полез смотреть, что они построили. Про свою систему он пишет, что не был уверен даже в том, как она работает. Механизм он формулирует так:

Единственная зрелая технология, которой человечество умеет координировать смертных заменяемых незнакомцев через текст, — это право.

Его агенты, по его же словам, амнезичны и взаимозаменяемы. Архитектуру надо помнить, а закон можно прочитать заново в начале каждой сессии. Песочница держит один процесс, забор — всех, кто умеет читать.

У вас агентов не пятьдесят, и конституции нет. Но каждая новая сессия — тот же амнезичный незнакомец, который читает ваш текст и больше ничего. Разница в другом: у Йегги ступень поднимает каждое повторное нарушение, а у вас правило годами стоит обычаем — поднимать его нечем.

Что сделать сегодня. Пройти по CLAUDE.md и напротив каждой строки поставить ступень: обычай, предупреждение, закон, хук. Строки, которые давно числятся законом и так и не стали хуком, — и есть ваш список ежедневных нарушений.

Честности ради, из эссе не следует, что песочницы кончились. Через сутки после эссе в openai/codex за двенадцать часов легли пять коммитов со словом sandbox в заголовке, а Vercel выпустила Run SDK — ещё одну песочницу для чужого кода. Забор работает, пока агент не пытается его обойти. Песочницу ставят ровно на тот случай, когда пытается.

https://yegge.ai/essays/fences-not-sandboxes/

Какое правило вы повторяете агенту руками чаще раза в неделю — и почему оно до сих пор не хук?

Claude Code отыграл семь мегабайт памяти и записал это в улучшения. Сорок релизов спустя тем же приёмом он отыграл от сорока до семидесяти.

7 июля, версия 2.1.203: одну большую зависимость перестали вшивать в бинарь и стали грузить лениво. Минус 7 мегабайт веса и минус 7 мегабайт стартовой памяти.

В 2.1.243, вышедшей этой ночью, тот же приём применили ко всему бандлу сразу: код больше не лежит резидентно целиком. У нативной сборки это примерно 40–70 мегабайт памяти на сессию, а закачка нативной установки на Linux x64 упала с 340 мегабайт до примерно 75.

Тот же приём, разница в шесть-десять раз.

Мелкая цифра в чейнджлоге — не отчёт об оптимизации, а сообщение о том, что до крупного ещё не дошли руки.

https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md