OpenAI выпустила гайд по дизайну интерфейсов с GPT-5.4. Статья формально про веб, но принципы там универсальные — они одинаково работают хоть в вебе, хоть в мобильной разработке. Я читал и постоянно ловил себя на мысли: это же ровно то, с чем я сталкиваюсь при генерации Compose-экранов.
Что конкретно изменилось в модели:
👉 Нативная работа с изображениями. GPT-5.4 натренирован использовать поиск и генерацию изображений прямо в процессе дизайна. Рекомендуют сначала попросить сгенерировать мудборд, и только потом финальный UI — это реально меняет качество результата.
👉 Computer Use + Playwright. Модель теперь сама открывает браузер, смотрит на отрендеренный результат и итерирует. Для мобильной разработки аналогом может быть Claude-in-Mobile.
👉 Промпт с ограничениями — это не опционально. OpenAI опубликовали свой системный промпт, который используют сами. Там жёсткие правила: один H1 на первый экран, один CTA, никаких карточек без причины, никаких фиолетовых фонов по умолчанию, реальные изображения вместо декоративных градиентов. И это работает — без таких ограничений модель скатывается в «среднее по больнице».
Практические советы из статьи, которые я вынес:
Честно: статья больше похожа на маркетинг GPT-5.4, чем на настоящий разбор. Хотелось бы видеть реальный процесс дизайна шаг за шагом, а не просто финальные результаты и набор правил. Но сами принципы — рабочие, и я применяю большинство из них уже сейчас, просто в контексте мобильной разработки.
А вы даёте ИИ ограничения заранее или всё ещё пытаетесь итерировать из размытого первоначального промпта?
🔗 Источник: developers.openai.com
#AI #Дизайн #OpenAI #GPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12👎6❤4
Буквально на этой неделе OpenAI добавил в Codex систему плагинов. Плагин — это упакованный набор из skills, коннекторов к приложениям и MCP-серверов, который можно поставить одной командой и сразу получить готовый рабочий workflow.
Доступно уже больше 20 плагинов. Один из самых показательных примеров — плагин "build web app", который объединяет сразу три MCP-сервера (Stripe, Supabase, Vercel) со скиллами для деплоя и фронтенда. То есть вместо того, чтобы настраивать всё это руками, ставишь один плагин и работаешь.
Плагины доступны в приложении Codex, CLI и VS Code расширении. Встроенный скилл
@plugin-creator помогает сгенерировать плагин. Публикация в официальный каталог пока не открыта для сторонних разработчиков, но это в планах.Интересно, что OpenAI сам формулирует это не просто как расширение инструмента для кода, а как шаг к более широкой платформе — часть плагинов вообще не про разработку, а про планирование, коммуникацию и организацию работы. Codex явно хочет быть чем-то большим, чем ассистентом для кодинга.
На мой взгляд, это прямой ответ на Claude Code с его Agent Skills и MCP-экосистемой. Механика очень похожа: Markdown-файл с инструкциями для агента плюс конфигурация инструментов. У Anthropic эта система работает уже какое-то время и мне она очень нравится, теперь OpenAI формализовал то же самое у себя. Посмотрим, насколько активно сообщество начнёт создавать и публиковать плагины — это всегда ключевой вопрос для подобных экосистем, но кажется понесётся!
🔗 Документация developers.openai.com
#Codex #OpenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10👎5
Сам Альтман уже признал публично, что стоимость использования ИИ стала «огромной проблемой». И давят на цены не энтузиасты, а корпоративные клиенты. Один из топов Uber рассказал, что компания сожгла весь бюджет 2026 года на агентный ИИ ещё в начале года. В Долине даже завёлся термин
tokenmaxxing - палить максимум токенов, изображая продуктивность, в том числе там, где это вообще не окупается.Мне кажется, это начало разворота. Долгое время все мерились, чья модель умнее. Сейчас вопрос смещается в другую плоскость - сколько денег нужно, чтобы довести задачу до результата. Это хорошо видно по Android Bench от Google. В лидерборде рядом с качеством стоят колонки tokens и cost в долларах за прогон, и высокий балл часто идёт за заметно большие деньги.
Тут есть ловушка, про которую забывают. Дешевле за токен не равно дешевле за результат. Слабая модель чаще промахивается, гоняет агента по кругу и в сумме сжигает больше. Поэтому я не верю в простой исход «все разбежались к тем, кто дешевле». Останется тот, кто даёт стабильно нужный уровень за вменяемую цену и без лишних итераций. А чистая мощность как главная метрика, по-моему, своё уже отжила.
🔗 Источник
#AI #ИИ #OpenAI #Anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22👎3