Рассказываю о продвинутом использовании функции goal в Codex и Claude Code, которая запускает непрерывный REPL-цикл автономной работы ИИ-агента до полного решения задачи. Делюсь личным воркфлоу разработки, где Codex (модель GPT-5.5) выступает в роли архитектора и ревьюера, а Claude Code (модели Opus 4 и 8) пишет код на основе строгой документации. Ключевой посыл: для эффективной и безопасной автономной работы моделей, способной длиться сутками, критически важны измеримые критерии приемки, поэтапное планирование и делегирование задач между разными агентами.
00:00–01:30 Принципы работы и правила постановки задач для функции goal. 01:30–06:49 Разбор моего воркфлоу: от набросков документации до многоагентной автономной работы.
Функция goal заставляет модель работать в цикле до фактического достижения цели, при этом автономная сессия может длиться непрерывно от нескольких часов до полутора суток.
Ставить абстрактные задачи — грубая ошибка; цель должна быть кристально понятной и измеримой (например, успешное прохождение конкретных тестов через Playwright M7).
Нельзя сразу запускать генерацию кода: процесс должен начинаться с обсуждения идеи, выбора стека, создания набросков документации, и только после этого можно переводить работу в режим goal для детализации фаз.
Я даю Codex специальный навык (skill) для вызова Claude Code, так как последний качественнее формирует подробную техническую документацию, тогда как GPT-5.5 описывает задачи слишком поверхностно.
Для масштабной работы эффективно брать 1/4 или 1/5 от общего объема и просить саму модель сформулировать длинный, детализированный промпт с командой /goal для выполнения этого спринта.
Оптимальное распределение ролей в автономной связке: Codex выступает как архитектор и строгий ревьюер, а Claude Code (на базе Opus 4 и 8) — как кодер, реализующий логику.
Многоагентная система надежнее классического REPL-цикла за счет постоянных перепроверок, обязательного покрытия тестами и строгого следования прописанной документации.
Если есть сомнения в критериях приемки, делегируйте это ИИ: просто попросите модель саму написать промпт в формате goal, чтобы задача была покрыта тестами и выполнена без архитектурных сюрпризов.
0:00 Еще 1 очень важная функция, которая есть в кодексе, она есть и в код-коде. Это такой внутренний Ralph Loop, который называется Goal, то есть цель. Я тоже о нем говорил на эфире, на том же самом от 2 июня 2026 года, если интересно, посмотрите. То есть, Goal позволяет модели работать постоянно в цикле до тех пор, пока она не решит задачу.