Посмотрел десяток видео про moldbot. Пока ощущение такое, что это очередная реинкарнация Make, n8n, упакованная в оболочку с веб-интерфейсом либо связь с каким-нибудь мессенджером в качестве интерфейса. Но там есть, естественно, дополнительные интересные опции в отношении настройки памяти и так далее. В общем, очень похожая история.

Точно так же, чтобы выполнять все стандартные автоматизации, надо сначала выставить соединения с кучей сервисов. Причем на данный момент это всё достаточно опасно, об этом многие предупреждают. Это интересный кейс, хотя с моей точки зрения, пока маркетингово он перегружен.

Я просмотрел десяток роликов, и они все пока состоят из двух частей.

1-е 90% описание, как это круто, но ничего конкретного нет, ни одного нормального полноценного серьезного кейса, кроме классической интеграции читаем почту, календарь, Telegram, что можно реализовать и без всякого бота и более безопасно.

2-е — это бесконечные инструкции по установке либо на MacMini, либо на удаленный сервер и так далее.

Я думаю, что сам по себе хайп на эту тему — это хорошая история, потому что вовлекает много людей.

Но мы будем ждать более-менее внятных кейсов использования, которые выходят за пределы того, что у нас уже есть. Я исследую пока только один раздел, связанный с организацией памяти, потому что это актуально. Уже достаточно много интересных решений всяких различных ограничений.

Поскольку я занимаюсь практической автоматизацией для нужд оптимизации бизнеса уже, наверное, лет 10, ничего сверх того, что можно было реализовать другими способами, я не увидел, кроме проблем по установке, настройке и безопасности. Но, может быть, я ошибаюсь. По крайней мере, я думаю, что в течение пары месяцев, может быть, даже раньше, будет понятно: либо там есть что-то принципиально новое, либо это очередная игрушка, от которой все устанут. 😍

обоатите внимание - мужчин практически нет. похоже мужчины перестали читать книги, все перешли на игры)))

Очередь за Драмионой. Не хватило

Немного слов по поводу энтузиазма, мотивации, и кому-то там "тяжело, не тяжело", и все в таком духе. Типа, сегодня "у меня есть настроение, завтра у меня нет настроения".

Как вы думаете, почему у меня никогда не убывает энтузиазм? Почему я никогда не разочаровываюсь? Почему я довожу вещи до конца?

И не только я. Тот же Илон Маск, Стив Джобс и тьма предпринимателей. И в этом смысле, поверьте, я не сильно отличаюсь от Илона Маска. Да, он больше денег заработал и начал раньше, но мы сейчас не количество денег сравниваем. Это же очень простой вопрос. Тот, что я задал.

Ответ заключается вовсе не в том, что я умнее или удачливее, или у меня больше возможностей. Я думаю, что у меня, по большей части, гораздо меньше возможностей, чем у вас. Потому что единственная настоящая возможность, которой человек обладает - это его возраст. Поскольку я старше большинства из вас лет на 20–30 как минимум, это значит, что у вас возможностей в миллион раз больше, чем у меня. Поэтому дело не в этом.

Но я вам объясню. Причина в том, что мной движет очень жёсткий коммитмент. Я задаю себе два вопроса.

1-й: что я приобрету, если достигну своей цели? Ну, естественно, здесь горы золотые — мы всегда любим фантазировать, что же мы приобретём?

Но я не забываю задавать себе и 2-й вопрос: что потеряю я и не только я, а те люди, которые для меня дороги, — если я не достигну своей цели?

И если в моих мечтах при достижения цели - красоты и вершины, то в случае недостижения цели - судьба моя и моих близких — смертельная катастрофа.

Понимаете идею, да? Поэтому я не задаю себе вопрос, что у меня сегодня с энтузиазмом, скучно мне или не скучно?

Я задаю другой вопрос: если я не сделаю то, что должен, я сдохну завтра или через неделю?

Это правильный подход, который совершенно по-другому заставляет смотреть на вещи.

Я уже давно не занимаюсь такими детскими глупостями, как поиски мотивации и так далее. Я уже давно превратился в машину достижения. Я хожу по лезвию последние 30 лет, и точно по такому же лезвию ходят все предприниматели, которые чего-то достигли.

Со стороны всегда может казаться, что они крутые, что у них всё хорошо. На самом деле вы не представляете, какой объём рисков они берут на себя. Если на секунду вас погрузить в эту ситуацию, вы войдёте в паралич, и вас начнёт рвать кровью. Это та реальность, в которой они живут. И я живу в такой же реальности.

И здесь объём рисков зависит не от того, сколько денег вы потеряете, а от того, как глубоко падать. А падать всегда одинаково глубоко — до самой смерти. Это единственная позиция, при которой происходит не просто достижение, а когда вы пробиваетесь через любые препятствия.

Я каждый день пытаюсь создавать что-то новое. Я по сто раз в день попадаю в ситуацию, когда передо мной стена, и я вообще не знаю, что делать. Но у меня нет ни одного сомнения, что я это преодолею. Почему?

Потому что у меня нет роскоши "не преодолеть". У меня нет роскоши "не научиться, не понять, не сделать" . Я в таких категориях "не сделать" не мыслю уже много лет.

Если вы так начнёте мыслить, у вас все глупости из головы уйдут. Однако, если вы по-прежнему мыслите в категориях «нравится — не нравится», «есть энтузиазм — нет энтузиазма», «есть вдохновение — нет вдохновения», если вы по-прежнему ищете мотивацию, это говорит лишь об одном: вы не ответили себе на один важный вопрос.

А за каким хреном вам это всё надо? Как конкретно вы хотите изменить свою жизнь? Какой вершины достичь? Какой задницы избежать? Из какой жопы вылезти? В какую катастрофу вы не хотите ввергнуть тех, за кого вы несёте ответственность?

Если начнёте мыслить так - проблем не будет никогда. Единственная проблема - смерть. Всё остальное затраты.

Если у вас проблемы с мотивацией, это проблема вашей личности, с которой что-то не так, если вы взрослый человек и все еще мыслите как дитя.

Вышла версия Мясник V 1.1. Отвечал, стал гораздо круче. Что изменилось? Перешел от архитектуры 1-ого файла к архитектуре несколько файлов + 1 индексный файлу, который указывает модели, в соответствии с каким запросом и где искать лучшую информацию.

Было: один большой файл - целая книга

Теперь:
- 12 файлов глав - все действительно тематически чистые,
- индекс короткий и навигационный,
- в промпте явно указан порядок: индекс → главы → ответ.

Почему это дало лучшие результаты?

1. Архитектура уменьшает шум и заставляет модель делать «маршрутизацию» вместо угадывания.

2. Меньше конкурирующих тезисов в контексте → меньше смешивания и неточных «сборок» ответа.

3. Индекс — это явная карта: модель сначала выбирает релевантные главы, а не сканирует весь массив.

4. Глава = чистая тема → выше точность, потому что внутри меньше противоречивых фрагментов.

5. Можно гибко выбрать 1–3 главы, а не «всё сразу», что снижает риск “галлюцинаций”.

6. Встроенный шаг «уточни вопрос при низкой уверенности» спасает от ложных попаданий.

Потестить: https://chatgpt.com/g/g-682ce66bcd248191ae1ca00f7ccb1be0-miasnik-v-1-1

OpenAI выпустила приложение Codex для macOS.

Codex для Mac - среда, где можно запускать сразу несколько агентов для кодинга. Основной упор сделан на параллельные задачи: агенты работают в разных потоках и сгруппированы по проектам, так что между ними удобно переключаться, не теряя контекст.

Разработчикам пригодится нативная поддержка git-worktrees. Можно натравить несколько агентов на один репозиторий в изолированных копиях: они не будут мешать друг другу и не изменят локальное состояние веток до финального ревью. Также добавили «Автоматизации» — это для фоновой рутины вроде разбора тикетов или анализа логов CI по расписанию.

Приложение использует нативный сэндбоксинг: по умолчанию агенты ограничены текущей директорией и требуют подтверждения для сетевых запросов. Доступ уже открыт для подписчиков Plus, Pro и Enterprise, а на ограниченное время Codex стал доступен и на free тарифе ChatGPT.
openai.com

Год назад я почти на 100% использовал chatGPT для общения. Когда мне нужно было решить более сложные задачи, я использовал его в режиме проекта. Что изменилось за год? Что на текущий момент?

Когда нужно задать простые вопросы или получить быструю справку, обработать большие объемы тексты, философские беседы

chatGPT - 3%
Google Gemini - 6-7%

Для автоматизации рабочих процессов:

50% - CoWork/Claude Code/ Zapier/ Make/ n8n
50% - Codex Desktop/ClI/VSC
10% - Cline

Для создания приложений

50% - CoWork/Claude Code/ Zapier/ Make/ n8n
50% - Codex Desktop/ClI/VSC
10% - Cline/ Google

Для работы с текстами, посты, написание книг, создания курсов

50% - CoWork/Claude Code/ Zapier/ Make/ n8n
50% - Codex Desktop/ClI/VSC
10% - Cline

Для activity - здоровье, авто-страховки, мед-страховки, управление финансами, диета, планирование вакаций и т.п.

50% - CoWork/Claude Code/ Zapier/ Make/ n8n
50% - Codex Desktop/ClI/VSC
10% - Cline

Для командной работы - GitHub +

50% - CoWork/Claude Code/ Zapier/ Make/ n8n
50% - Codex Desktop/ClI/VSC
10% - Cline

Не считая MJ/ Suno/ Kling/ NB/ Veo/ EL для медиа

Общие затраты на ИИ достигают $700-800/месяц при ускорении всех процессов и проектов от 10 до 50 раз и экономии до 100K$/ год. Сейчас я за пол-дня закрываю задачи, которые до ИИ требовали от 2 или 3 недель, а то и месяцев + тысячи долларов и привлечения фриленсеров.

И это я не запустил агентов.

Как я дошел до жизни? Планирую рассказать на бесплатном мини курсе - https://alexeykrol.com/claudecodefree/

Для тех, кто в танке (99% поголовья)😹. 1. chatGPT НЕ РАВНО ИИ. Это просто интерфейс между вами и базовой моделью в виде привычного чата, потому что это понятно самому тупому. Еще раз - самые тупые это понимают.🤣 Не обижайтесь - надо же немного постибацццо.

2. В случае использования конкретно chatGPT - вы на самом деле используете модель GPT-5.2 или GPT-5.1 + инфраструктуру, которая имитирует личность и память.

3. Чато подобный интерфейс — самый ограниченный с точки зрения возможностей, поэтому СЛЕДУЮЩИЙ УРОВЕНЬ не просто чат интерфейсы, а полноценные агенты (вокруг и на основе), такие как Codex/ Claude Code/Cline/Cursor и т.п. (им им - легион). Это уже не просто интерфейс, это агент поверх моделей. Плюс, естественно, как в десктопном варианте, так и в случае интеграции в VSC + GitHub.

4. В частности агент Codex использует GPT 5.2, агент Claude Code использует Opus/Sonnet. Разумеется, это еще не 100% агентность, но все к этому идет. Агентность = "скрипач не нужен". Cline может использовать 100+ моделей, а через OpenRouter и того больше.

5. Совсем простое объяснение для бабушек. Представьте, что агент это кузов + шасси + салон, а модель ИИ это двигатель.

Так вот. Любой чат это когда двигатель (модель), установленна на 3-х колесный велосипед. А Агент, это когда-то тот же двигатель установлен в Мерседес.

ТАК ПОНЯТНО? Двигатель один, но решает не двигатель, а обвес. (Я не слишком сложно объясняю?)

Если объяснить совсем просто для новичков, когда вы используете модель в режиме чата, в данном случае как ChatGPT, то вы используете всего 10% возможностей модели GPT 5.2. Тоже самое с чатом Google Gemini и т.п.

На данный момент уже нет лучшей модели или худшей модели. Они все примерно одинаковые. Тем не менее для разных задач и кейсов иногда бывает удобно использовать какую-то конкретную модель, а иногда и все сразу. Зависит от задач. В настоящий момент я использую, по крайней мере, четыре модели от разных вендоров, не считая специализированных моделей для медиапроекта.

Практический вывод:

1. Если вы юзаете chatGPT и у вас тариф Plus, но хотите большего, скачайте Codex для десктопа и будет вам ЩАСТЕ! Это - бесплатно и использует ваши существующие тарифные планы.
2. Если вы юзаете Claude и у вас тариф Plus, но хотите большего, скачайте Claude (CoWork) для десктопа и будет вам ЩАСТЕ! Это - бесплатно и использует ваши существующие тарифные планы.

Т.е. НЕ платите больше, но получаете БОЛЬШЕ. ТАК ПОНЯТНО?

Если совсем лень осваивать, то я сделаю бесплатный мини курс, где буду рассказывать, как для детей (это в 100% то, что нужно взрослым, просто они боятся об этом сказать): https://alexeykrol.com/claudecodefree/

Andrew Zarubin : «Ну, там, проанализировать тесты из лабораторий, томограф, УЗИ, диета, упражнения» — это относительно самое простое. Я планировал немного поговорить об этом позже, но вот кратко:

Чтобы ИИ помогал по здоровью — ему нужны сырые качественные данные.

1. Это значит Apple Watch (11+) или аналоги + Withings BPM Connect + если надо что-то типа Dexcom G7 для глюкозы (если актуально) + иногда — ABPM — Ambulatory Blood Pressure Monitoring — если актуально. Это, конечно, не всё. + приложение от Apple «Здоровье» + ещё 3–4 подобных + делаете проект в Codex, можно, конечно, и в chatGPT/Project, но там много ограничений. В проект кладёте все анализы, MRT, рентгены — короче, весь анамнез + chatGPT Health / нечто подобное от других — у них реально бойня за медицину, очень большие бабки на кону. Отдельный челлендж — наладить миграцию данных между всем этим, но это спросите у них же.

Если данные плохие, ИИ будет уверенно нести чушь.

2. Потом ставите ИИ задачу типа — что вам надо, и под задачу создание промпта + если регулярный мониторинг, то автоматизации в Codex или cron — ну, в общем, разные scheduler, чтобы оно все данные мониторило регулярно и давало рекомендации.

Ценность не в разовых анализах, а в динамике: тренды, отклонения от личной нормы, сезонность, реакции на нагрузку / сон / еду / стресс. Это ключевая мысль, ради которой вообще всё затевается.

Разумеется, сначала будет немного бредить, но через 2–3 месяца, когда данные накопятся и выявятся паттерны, в общем, оно будет примерно в 10 раз эффективней, чем ваш Primary Care Provider. Конечно, оно будет вам говорить, что оно не доктор, но ИИ учится, как не в себя, и можно быть уверенным, что через годик оно точно будет лучше normis Primary Care Provider, хотя будет отрицать.

ИИ силён в паттернах, корреляциях, мониторинге и ранних сигналах, но плохо работает с редкими кейсами, острыми состояниями и юридической ответственностью.

где ИИ реально полезен:

• мониторинг и алерты (что меняется и когда),
• гипотезы (что может быть причиной),
• подготовка к визиту к врачу (что спросить, какие тесты подтвердить).

Важно: без автоматического сбора и обновления данных всё это быстро умирает. Ручной ввод = смерть проекта.

По поводу «духовность, квантовый переход на ту сторону, выбрать холодильник и посудомойку, сказать своей полувековой супружнице комплимент и показаться умным — и в таком разрезе» — общайтесь с вашим любимым чатиком, спрашивайте, и он вам будет всё говорить. Иногда будет врать. Ну а кто не врёт. Даже я ошибаюсь. Впрочем, нет — я никогда не ошибаюсь, но иногда даю советы, опережающие время.

Разумеется, у вас возникнет вопрос — а как всё это сделать, связать и т. п. Ответ на этот вопрос — спросить у ИИ. И главный секрет — не переставать спрашивать, пока не получите нужное.

Я уже давно построил и машину времени, и телепортационную установку, и бот для чтения мыслей, не говоря уж про перемещение предметов в пространстве. И даже ИИ помогает файлить налоги, разбираться со страховыми, покупать дома и планировать вакации. В общем, не боги горшки обжигают.

А чтобы повысить шансы как можно дольше не встречаться с вашими родственниками — играйте в компьютерные игры вместе с женой. Совместная игра = стресс-менеджмент, дофамин, связь. Ну и иногда ей поддавайтесь - она оценит. На благотворное влияние игр на пенсионеров очень много пишут.

У меня пока нет плана на эту тему делать отдельный семинар, но я немного затрону эту тему здесь: https://alexeykrol.com/claudecodefree/ - что и как конкретно я делаю (все перечисленное).

Если хотите отдельный мини курс по ИИ в здоровье для чайников, как все это собрать и запустить - поставьте "+".

Держите меня. Сегодня скачал - https://antigravity.google/ - Я сейчас одновременно юзаю Codex, Claude Code, CoWork, Cline, Antigravity и планирую Cursor. Не считаю 5-6 чатов.

Главное - научиться спать. Я даже играть перестал - только кино и прогулки помогают.🤣

#новости Сегодня произошло историческое столкновение: Anthropic и OpenAI одновременно выпустили свои флагманские модели. Разбираю GPT-5.3-Codex и сравниваю с Claude Opus 4.6 и Claude Code.

GPT-5.3-CODEX: ЧТО НОВОГО

Это не просто очередной апдейт Codex. OpenAI объединили в одной модели два направления, которые раньше шли параллельно: кодинговый Codex и мыслительный GPT-5.2. Получилась единая модель, которая одновременно пишет код на фронтире и рассуждает на уровне лучшей foundation-модели OpenAI, да ещё на 25% быстрее.

Главные заявленные преимущества:

Самовоспроизводство. OpenAI прямо говорит, что это первая модель, которая участвовала в собственном создании. Ранние версии дебажили собственный тренинг, управляли деплоем, анализировали результаты эвалюаций. Это важный символический маркер.

Интерактивность во время работы. Можно взаимодействовать с моделью, пока она выполняет длинную задачу — как с коллегой. Она не теряет контекст при вмешательстве.

Computer use на новом уровне. На OSWorld-Verified (агентный бенчмарк, где модель выполняет задачи в визуальном десктопном окружении) GPT-5.3-Codex набрал 64.7% — это огромный скачок с 38.2% у предыдущей версии, и приближается к человеческому уровню (около 72%).

Компактность. Модель расходует меньше токенов, чем любая предыдущая, что критично для длинных агентных сессий.


БЕНЧМАРКИ: КТО КОГО

SWE-Bench Pro (4 языка, реальный софтверный инженеринг):
GPT-5.3-Codex — около 57%, лидер. У Claude этот показатель не опубликован.

SWE-Bench Verified (Python):
Claude Opus 4.6 — 80.8%, уверенно впереди. GPT-5.3-Codex — около 75%.

Terminal-Bench 2.0 (терминальные навыки агента):
GPT-5.3-Codex — 77.3%, Claude Opus 4.6 — 65.4%. Разрыв в 12 пунктов — это главное преимущество OpenAI.

OSWorld (computer use, работа в десктопном окружении):
Claude Opus 4.6 — 72.7%, GPT-5.3-Codex — 64.7%. Claude значительно впереди.

Контекстное окно:
Claude — 1 миллион токенов (бета). Codex — около 400K с compaction.


ГДЕ GPT-5.3-CODEX СИЛЬНЕЕ

Терминальные навыки — разрыв в 12 пунктов на Terminal-Bench это серьёзно. Для CI/CD пайплайнов, DevOps-сценариев и чистого CLI-кодинга это преимущество.

Единая модель для всего — не нужно переключаться между «мыслительной» и «кодинговой» версиями. GPT-5.3-Codex одинаково хорош в написании PRD, анализе данных и кодинге.

Скорость — 25% быстрее предшественника, и OpenAI акцентирует token efficiency.

Продуктовая экосистема Codex — CLI, IDE extension, облако, code review, всё в одном. Codex app позволяет управлять множеством агентов параллельно через UI.


ГДЕ CLAUDE OPUS 4.6 СИЛЬНЕЕ

Реальный софтверный инженеринг — 80.8% на SWE-Bench Verified остаётся лучшим результатом в индустрии для Python-задач.

Computer use — 72.7% на OSWorld, что на 8 пунктов выше GPT-5.3-Codex.

Контекст — 1 миллион токенов в бете, что позволяет загружать целые кодовые базы.

Рассуждения и мультидисциплинарность — 68.8% на ARC AGI 2 (почти вдвое больше предшественника), лучший результат на Humanity's Last Exam, 90.2% на BigLaw Bench.

Качество кода и самокоррекция — Opus 4.6 лучше ловит собственные ошибки и делает более тщательный code review.


АГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ: CODEX VS CLAUDE CODE

Вот тут самое интересное.

Мультиагентность. У Codex давно есть app с UI для параллельного управления агентами. У Claude Code сегодня запустились Agent Teams — экспериментально, через флаг. Принципиальная разница: в Codex ты управляешь несколькими задачами через центральный UI. В Claude Code лид-агент координирует, а агенты общаются между собой напрямую через shared task list.

Кейс-стади. OpenAI: 95% их инженеров используют Codex еженедельно, выпускают примерно на 70% больше pull requests. Anthropic: Rakuten задеплоил Agent Teams, и система автономно управляла примерно 50 людьми в 6 репозиториях, закрыв 13 issues за один день.

Глубина автономии. Codex строит полноценные игры автономно, итерируя миллионы токенов на протяжении дней. На стороне Claude — 16 агентов написали C-компилятор на 100 тысяч строк на Rust, который компилирует ядро Linux.

Интерактивность. В Codex можно вмешиваться без потери контекста. В Claude Code — переключаться между агентами через Shift+Up/Down или tmux.

Вчера оба продукта появились на GitHub Agent HQ — теперь можно запускать и Claude, и Codex прямо из GitHub и VS Code.


Сегодняшний день — буквально историческое одновременное столкновение двух подходов. OpenAI делает ставку на универсальную модель-швейцарский-нож в красивом UI. Anthropic — на глубокую агентную координацию между независимыми инстансами. OpenAI сильнее в терминале и скорости. Claude сильнее в реальном инженеринге, computer use, контексте и рассуждениях. Ни один из них не доминирует полностью — и это самое здоровое, что может быть для индустрии.

ВЫВОД: Лучше всего использовать оба на максимальных планах. Почему? Это не дипломатичный уход от ответа, а прагматика.

Бенчмарки прямо показывают: ни одна модель не доминирует по всем направлениям. 12 пунктов разрыва на Terminal-Bench в пользу OpenAI и 8 пунктов на OSWorld в пользу Claude — это не статистическая погрешность, это разные архитектурные ставки, которые дают разные результаты в разных сценариях.

К примеру в задачах микроавтоматизации с браузерами и Notion — Claude Code с Agent Teams ближе. Длинные автономные сессии с тяжёлым CLI-скриптингом — Codex может отработать лучше. А для рассуждений, анализа, трансформации контента — Opus 4.6 сейчас объективно сильнее.

Плюс есть чисто практический аргумент: когда у одного провайдера лежит API или исчерпан лимит, второй работает. Redundancy в 2026 году — это не роскошь, это гигиена.

Единственная оговорка — максимальные планы это ощутимые деньги. ChatGPT Pro это $200/мес, Claude Max тоже в том же диапазоне. $400+ в месяц на AI-подписки имеет смысл, только если реально утилизируешь оба каждый день. Если один из них будет простаивать 80% времени, дешевле держать его на среднем плане и поднимать при необходимости.

Нашёл довольно неплохую подборку. Разделю по платформам.


CLAUDE CODE

1. Официальный курс от Anthropic на Coursera — "Claude Code in Action". Бесплатный, покрывает архитектуру, управление контекстом, MCP-серверы, GitHub-интеграцию, хуки. Это базовый must-have, потому что делали сами Anthropic.
https://www.coursera.org/learn/claude-code-in-action

2. Vanderbilt University на Coursera — "Claude Code: Software Engineering with Generative AI Agents". Преподаёт Dr. Jules White. Это более продвинутый курс: паттерн "Best of N", параллельная разработка на нескольких git-ветках, CLAUDE.md файлы, кастомные команды, оркестрация нескольких агентов. Бесплатный при подписке Coursera.
https://www.coursera.org/learn/claude-code

3. DAIR.AI — "Claude Code for Everyone". Живые сессии с Elvis Saravia (бывший Meta AI, соавтор модели Galactica). Следующий поток 23 февраля — 4 марта 2026. Практика: строишь и деплоишь AI-приложение. Платный, но записи остаются навсегда.
https://dair-ai.thinkific.com/courses/claude-code

4. Udemy — Eden Marco, "Claude Code Crash Course". Бестселлер, 7700+ студентов, рейтинг 4.3. Intermediate уровень: контекст-инженеринг, хуки, суб-агенты, мультиагентные воркфлоу. Обновлён в январе 2026.
https://www.udemy.com/course/claudecode/

5. Udemy — Frank Kane (бывший senior engineer Amazon), "Claude Code: Building Faster with AI". 6600+ студентов, рейтинг 4.1. Строишь полноценное приложение онлайн-радио от прототипа до продакшена. CI/CD, security scans, GitHub Actions. Обновлён в феврале 2026.
https://www.udemy.com/course/anthropic-claude-code/

6. Бесплатный курс для продакт-менеджеров — ccforpms.com. Интерактивный, учишься прямо внутри Claude Code. Не требует опыта программирования. Может быть полезен для твоей перспективы автоматизатора, а не чистого разработчика.
https://ccforpms.com/


OPENAI CODEX

С Codex ситуация сложнее — продукт моложе и менялся быстрее, поэтому полноценных курсов меньше.

1. Официальный quickstart от OpenAI — документация по настройке app, CLI, IDE extension. Не курс, но обязательная отправная точка.
https://developers.openai.com/codex/quickstart

2. Codecademy — "OpenAI's Codex App for macOS: Setup, Features & First Project". Пошаговый гайд для новичков, бесплатный. Хорош как стартовая точка.
https://www.codecademy.com/article/open-ai-codex-app-for-mac-os

3. Udemy — "Intro to OpenAI Codex: Fully Agentic Coding". Покрывает настройку среды, промпт-инженеринг для Codex, параллельные агенты, Skills. Подходит и для разработчиков, и для продакт-менеджеров.
https://www.udemy.com/course/openai-codex-cli-agentic-coding/

4. Блог OpenAI — "15 Lessons Learned Building ChatGPT Apps" с Codex Skill. Не курс, но очень практичный гайд от команды Alpic, которая построила 24 приложения с Codex за три месяца. Показывает реальные паттерны.
https://developers.openai.com/blog/15-lessons-building-chatgpt-apps

Как я начал учиться в 50 раз быстрее с помощью искусственного интеллекта? Я, так же как и вы, дорогие мои, потребляю различные рода курсы. Проблема с ними в том, что большая часть из них содержит ликбез и воду, но заранее вы этого не знаете. Поэтому иногда в курсе может быть 3–5% чего-то действительно полезного, ради чего стоит его брать. Проблема, собственно, даже не в этом, а в том, как найти это полезное, потому что приходится тратить время.

Поскольку я уже много чего знаю и умею, я пролистываю оглавление и вижу какие-то вещи, которые уже освоил, и мне это не интересно.

Тем не менее, когда хочешь заглянуть примерно в 50–100 курсов БЫСТРО, это уже требует времени или нестандартного подхода. И, естественно, надо было как-то эту проблему решить. Я решил её с помощью Cowork. Как я это сделал буквально по шагам:

1. Сначала промпт:

Привет, у меня такая задача. Я взял на Udemy курс, но, как правило, он имеет большую избыточность. И я хочу, чтобы ты прокликал все там разделы и сделал реальную выжимку.

Потому что есть вещи, которые я знаю, есть вещи, которые не знаю. То есть, я хотел бы сфокусироваться на более продвинутых вещах. Вещах, как использовать Claude Code, потому что мне не нужны какие-то начальные вещи.

Я хотел бы понять лучше, какие есть способы, как использовать его более оптимально, более эффективно, как использовать sub-агентов, skills и так далее. То есть, как повысить автономность и прочее. Вот этот курс. https://www.udemy.com/course/anthropic-claude-code/learn/lecture/51441396#overview  Сначала надо тебе зайти на него и понять вообще. Видишь ли ты его, и способен ли ты там ходить по нему, нажимать на какие-то кнопки, раскрывать и так далее.

2. Ответ №1: Давай попробую. Сначала проверю, что у меня есть доступ к браузеру, а потом зайду на курс. Подготовился к просмотру открытого курса. Отлично, курс уже открыт у тебя в браузере. Давай посмотрю, что там. Картировал структуру курса и подготовился к навигации.

I can see:
Section 1: Getting Started with Claude Code (5 lectures, 28min)
Section 2: Building the Initial Prototype of "Radio Calico" (9 lectures, 56min)
Section 3: Refining the User Interface with AI (3 lectures, 25min)
Section 4: Integration with Visual Studio Code and GitHub (6 lectures, 44min)
Section 5: Taking It to Production (10 lectures, 1hr 12min)
Section 6: Advanced Claude Code Usage (3 lectures, 27min)
Section 7: Wrapping Up (3 lectures, 1min)
Now I need to expand each section to see all the individual lecture titles within them.Show moreDoneВижу курс отлично.

Вижу структуру из 7 секций справа. Давай раскрою все секции, чтобы увидеть полную программу. Начну с секции

Планировал развернуть разделы курса последовательно Секция 2 раскрылась. Прокручу вниз и раскрою остальные секции....

3. Итоговый ответ: 🟢 ОБЯЗАТЕЛЬНО СМОТРЕТЬ (то, что тебе нужно):

Лекция 18: Claude Memory File (5 мин) — CLAUDE.md, как давать Claude постоянную память о проекте
Лекция 34: "A few more Claude Code tricks" (2 мин) — короткая, наверняка концентрат
Лекция 35: Using Subagents in Claude Code (15 мин) — прямо то, что ты просил
Лекция 36: Using MCP in Claude Code (11 мин) — Model Context Protocol, расширение возможностей

Мой ответ: С всего перечисленного, я все это уже знаю и умею. Достань, пожалуйста, более подробно только вот эти два раздела и фактически вытащи оттуда весь полезный контент. Соответственно, сделай два файлика.

* Лекция 34: "A few more Claude Code tricks" (2 мин) — короткая, наверняка концентрат
* Лекция 35: Using Subagents in Claude Code (15 мин) — прямо то, что ты просил

РЕЗУЛЬТАТ:

https://gist.github.com/alexeykrol/ace56733ccc9b9f8ec97e01ae4e6c585

https://gist.github.com/alexeykrol/d6c399f3d2e72d28a430fc961f8d2048

Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени уходит на то, чтобы просто найти «сочные» моменты в многочасовых стримах или лекциях? Если у вас 6 часов контента в неделю, вы тратите минимум полный рабочий день (9 часов!) только на отсмотр и нарезку. Это безумие!

В этом видео я показываю свою «магическую» связку, которая сокращает этот процесс до 1,5 минут. Больше никакой рутины — только чистый креатив.

Внутри видео:
✅ Как вытащить 20 минут крутого контента из 6-часового стрима БЕЗ просмотра.
✅ MacWhisper: лучший инструмент для мгновенной расшифровки (транскрибации).
✅ Автоматизация через Make (Integromat): как связать сервисы за 15 минут.
✅ Google Gemini 1.5 Flash: почему я выбираю его для работы с огромными контекстами (до 200 Кб текста).
✅ Готовый промпт для ИИ-редактора: как научить нейросеть находить самые живые и эмоциональные моменты.

Эта схема экономит мне от 5 до 9 часов в неделю. Повторите её один раз, и ваша производительность вырастет в разы!

#ИИ #Автоматизация #Продуктивность #MacWhisper #Gemini #Make #Нейросети #СозданиеКонтента #Таймкоды #ЭкономияВремени

https://youtu.be/j47EIE5TOR8?si=osFtIx_Df440Qemp

Очередная экономия времени. Использование CloudWork для исследования сервиса очень удобно. В целом я пользуюсь большим количеством сервисов, и часто возникает момент, когда кто-то что-то рекомендует, и надо исследовать, есть ли в этом смысл. Стоит ли тратить время на это. Иногда это занимает от получаса до часа, а иногда и больше приходится, если задача сложнее. Бывает, что сидишь день или даже два. Но теперь появилась возможность потратить на это всего 3 минуты. Спасибо ИИ.

Однако! Я хочу дать некоторые комментарии к подобному сервису. Смотрите, вот этот сервис, если использовать его в ежемесячном режиме, имеет тариф 29 долларов. То есть, если пользоваться им достаточно регулярно, получается почти 300, ну, примерно 360 долларов в год. Это достаточно увесистая сумма. Когда у нас есть какие-то комплексные задачи, иногда приходится использовать около десяти таких сервисов, и это уже составляет 3600 долларов в год. По сути, это эквивалент недорогой поездки в какую-нибудь страну раз в год.

У меня сейчас бюджет на подобного рода подписки составляет примерно 35 тысяч долларов в год, и я вижу ситуации, где можно сэкономить. Думаю, вы тоже. Постепенно эти расходы можно сократить примерно в два раза. Это касается автоматизации и приложений, которые делаются именно для того, чтобы не пользоваться определенными сервисами, по нескольким причинам.

Первая причина — то, что решения, которые мы делаем, работают для нас и без лишних функций. Вторая причина заключается в том, что в коммерческих сервисах, как правило, очень много избыточности: они предлагают в пакете то, что нам не нужно и чем мы никогда не воспользуемся. Третья причина — это экономия денег. Условно говоря, лучше купить самые дорогие модели и пользоваться ими за 100–200 долларов в месяц. В конечном итоге это будет окупаться в несколько раз за счет того, что большую часть SaaS можно реализовывать самостоятельно. Это большой тренд.

Сейчас на эту тему идет большой шквал обсуждений, и если кто-то следит, то акции крупных SaaS-компаний падают, потому что все это начинают осознавать. В том плане, что, скорее всего, через 2–3 года будет гораздо проще реализовать практически любой функционал на собственном сервере с помощью искусственного интеллекта, который к тому времени существенно продвинется. Это будет выгоднее, чем платить какому-то SaaS. Особенно если учитывать, что корпоративные тарифы у них вообще запредельные. Это серьезная проблема для SaaS, и, скорее всего, так и будет.

Очередная экономия времени. Использование CloudWork для исследования сервиса очень удобно. В целом я пользуюсь большим количеством сервисов, и часто возникает момент, когда кто-то что-то рекомендует, и надо исследовать, есть ли в этом смысл. Стоит ли тратить время на это. Иногда это занимает от получаса до часа, а иногда и больше приходится, если задача сложнее. Бывает, что сидишь день или даже два. Но теперь появилась возможность потратить на это всего 3 минуты. Спасибо ИИ.