Один человек сдвинул несущую стену, которую команды годами боялись трогать: переписал сишное ядро парсера Tree-sitter на Rust — целиком руками ИИ. Парсер стал на 30% быстрее. Ниже — как повторить такой заход и не наступить на те же грабли, как собрать из Codex личного «шефа персонала» на почту и Slack и почему ИИ впервые выдаёт доказательства быстрее, чем мы успеваем их проверять.
Главное за 30 секунд
- ИИ переписал ядро Tree-sitter с C на Rust: парсинг на 30% быстрее, но соблазнительное «плюс 20%» от модели трижды оказывалось ловушкой с сегфолтом.
- Готовый промпт превращает Codex в «шефа персонала»: в 9, 13 и 17 часов он сам разбирает почту и Slack и готовит черновики ответов.
- Для Opus 5 правило обратное: убери из промпта «перепроверь себя» — модель правит себя сама, а лишний шаг только мешает.
- Формальная проверка кода подешевела до 20 минут и копеек — доказать корректность парсера теперь по силам обычному инженеру.
- Тао на конгрессе математиков: ИИ решил 7 из 10 открытых задач, и узкое место сместилось с «решить» на «проверить и понять».
Внедряем и улучшаем
Переписать чужой код на другой язык руками ИИ — теперь реально. Но по правилам. Автор ast-grep взял сишное ядро парсера Tree-sitter и переписал его на Rust. Код писал ИИ (ChatGPT в режиме агента), человек только ставил цели и принимал решения. По бенчмаркам парсинг ускорился на 29,74%, чтение дерева — на 10,16%, а сам ast-grep стал тратить на 22% меньше процессорного времени. Плата — примерно +8 МБ памяти. Годами это была «геркулесова задача»; ИИ сделал её посильной одному человеку и за разумные деньги.
Но главная ценность статьи — в граблях. «Плюс 20% на бенчмарке» от ИИ трижды оказывался ловушкой. Сначала парсер стал быстрее — и начал молча падать с сегфолтом. Потом сожрал больше гигабайта памяти. Потом ускоренный парсер замедлил всё приложение. Причина простая: микробенчмарк гоняет один парсер, а настоящая работа — это тысячи файлов и обход каждого дерева.
Что забрать отсюда, если задумали ИИ-миграцию. Первое: начинайте с точного повторения поведения, а не с элегантности. Старые тесты и исходная реализация — ваш эталон ответов; переводите механически, редизайн потом. Второе: держите ABI и наблюдаемое поведение неизменными — тогда область поиска ошибки узкая. Третье и самое важное — рабочий цикл с ИИ. «Vibe coding» вида /goal improve the perf by 20% не работает. Работает вот такой цикл:
1. найди дорогую работу
2. объясни, ПОЧЕМУ она дорогая
3. поменяй один механизм
4. сравни с предыдущей версией на Rust
5. прогони всё приложение целиком, не только микро-бенчмарк
6. оставь, перепиши или откати
И ещё одно: удаление фичи — законная оптимизация, если сценарий её использования уже ушёл. Здесь выкинули инкрементальный парсинг: агент читает файл целиком, посимвольный ввод редактора ему не нужен. Но удаляйте только за явно объявленной границей продукта, а не потому, что фича мешает.
Соберите из Codex «шефа персонала» на весь рабочий день. Джейсон Лю из команды Codex ведёт через агента почту, Slack, Twitter и Linear. Приём: один закреплённый тред превращается в постоянного помощника. В 9, 13 и 17 часов он сам просматривает входящее, расставляет приоритеты со ссылкой на каждый пункт и готовит черновики ответов. Ничего не отправляет без вашего одобрения. Вот дословный промпт, который это включает (Creator Economy):
Turn this thread into my chief of staff. At 9 am, 1 pm, and 5 pm, review my unread
email, calendar, Slack, Twitter DMs, and Linear. Tell me what needs attention and
what I should prioritize, with a direct link to every item. Research the context and
draft replies, but do not send anything without my approval.
Codex умеет и активные повторяющиеся мониторы — например, «будить» тред каждые 30 минут и искать неотвеченные сообщения. Ниже — его подтверждение такого монитора.
Полная система Джейсона спрятана за платной подпиской, но её каркас известен по оглавлению. Три идеи стоит попробовать уже сейчас. Первая: попросить Codex перебрать ваши прошлые сессии и превратить повторяющиеся ручные шаги в готовые скиллы. Вторая: научить агента писать в вашем стиле под каждую аудиторию. Третья: для долгих задач держать связку «цель → план → рабочий журнал», где цель проверяемая. Это ровно тот случай, когда ИИ экономит часы не скоростью печати, а тем, что снимает с вас диспетчеризацию.
Opus 5: уберите из промпта «перепроверь себя». Вчера мы разбирали, какую модель на какую задачу. Сегодня — как именно с ней говорить. Anthropic выпустила гайд по стирингу Opus 5, и главный совет непривычный: не заставляйте модель делать двойную проверку и не вставляйте отдельного «проверяльщика». Opus 5 правит себя сам, и лишний шаг только мешает. Ещё два правила: давайте полную постановку задачи сразу и явно ограничивайте рамки, длину и частоту отчётов о ходе.
Практика от обозревателя Ника Сараева поверх этого: начинайте с низкого усилия и повышайте по мере надобности — даже на минимуме модель сильна. Сначала дайте инструменты, потом добавляйте «размышления»: доступ к инструментам поднял многодисциплинарные рассуждения с 56,3% до 64,7%. И оставляйте человека на контроле — Opus лидировал в тесте на автоматизацию, но прошёл лишь около четверти задач. Готовый шаблон промпта (гайд Anthropic, разбор Ника):
Complete [task] and produce [specific artifact].
Scope:
- Include: [requirements]
- Exclude: [out-of-scope work]
Use the available tools when they improve accuracy or execution. Make routine judgment
calls yourself. Ask only when ambiguity would materially change the result.
Keep progress updates brief. Deliver the whole task, lead with the outcome, and stop
when the requested work is complete.
Keep the final output to [length and format].
Главные суперспособности эпохи ИИ — фокус и умение доводить до конца. Логика простая и неприятная. Раз ИИ делает задачу в 2–100 раз быстрее, мы должны выгорать меньше. А выгораем больше. Серийный фаундер Рик Манелиус объясняет почему: у каждого копились десятки отложенных проектов, и ИИ шепчет «а теперь ты можешь всё». Человек запускает их пачками между созвонами — и это даже начинает работать, что раздувает аппетит ещё сильнее. Его формула провала: «я использовал ИИ, чтобы сократить нужную работу, и изобрёл бесконечную ненужную» (rickmanelius.com).
Лекарство — развернуть ИИ с «вширь» на «вглубь». Что сделать на этой неделе. Выпишите все свои ИИ-проекты; если их больше трёх-пяти, вы в ловушке. По каждому решите честно: убить, поставить на паузу или углубить. Спрашивайте не «что ещё запустить», а «куда уйти в 100 раз глубже в том, что уже важно». И платите за последний 1% качества: он ощущается как 50–90% времени, но именно он даёт разницу между «неплохо» и «вау». Ловите импульс «выпихнуть черновик за дверь» — остановитесь. Автор буквально бросил слабую статью, лишь бы не отгрузить сырое.
Не спихивайте на ИИ детали в том, в чём хотите быть сильны. Эссе Дэвида Уильямса — холодный душ на мечту «воплощать замыслы, не влезая в детали» (davidnicholaswilliams.com). От деталей не убежать: чем ближе смотришь, тем грязнее и тоньше картина. Часть деталей отдать можно — но чтобы понимать, какую именно, надо уже быть хорошим в деле. Отсюда замкнутый круг: хорошо делегировать умеет только эксперт, а экспертиза растёт лишь из внимания к деталям — то есть из установки, обратной делегированию.
Отсюда рабочее правило вместо вопроса «что спихнуть на ИИ». Спрашивайте себя: «достаточно ли я хорош, чтобы понять, правильно ли я это спихнул?». Если да — ИИ множит вашу силу. Если нет — это область для учёбы, а не для аутсорса. Проверка на самообман простая: если вы не можете оценить результат модели, вы его не делегировали, вы от него зависите. Это прямое продолжение темы «ИИ не должен проверять сам себя»: чтобы проверить ИИ, нужна ваша собственная компетентность.
Своё приложение вместо дорогого SaaS — считайте полную цену. На реддите завирусился тред: люди перечисляют дорогой софт, который заменили самодельными приложениями на ИИ — от CRM и трекеров задач до внутренних систем ценой до $1,5 млн в год (r/ClaudeAI). Соблазн понятен: лицензию за $2500 в месяц выкидываешь и живёшь на своём. Но одна компания в том же треде честно призналась: вместо лицензии за $2500 она теперь платит $12 500 в месяц за токены.
Вывод для тех, кто строит свои инструменты в академии. Считайте не цену лицензии, а полную стоимость. К токенам добавьте поддержку, безопасность, соответствие требованиям и «баг в три часа ночи» — они тоже приходят со счетами. Замена оправдана там, где софт дорогой, а сценарий узкий и стабильный. И обратная мысль для тех, кто продаёт SaaS: раз уйти стало легко, клиента держат бренд, сервис и честная цена, а не боль переезда.
Инструменты и штуки
Tinker (Thinking Machines). Низкоуровневый контроль над дообучением моделей — без возни с GPU-кластерами и инфраструктурой. Полезно тем, кто хочет тонко настроить открытую модель под свою задачу, но не готов администрировать железо. Оплата по использованию. Ссылка.
Facebook Seller. iOS-приложение для продаж на Marketplace: создаёт листинги, ведёт инвентарь, собирает сообщения покупателей и метрики в одном месте. Небольшая, но приземлённая штука для тех, кто подрабатывает перепродажей. Бесплатно, пока для США. Ссылка.
Merge Fusion. Шлёт один вопрос в несколько моделей, а затем модель-судья собирает из ответов лучший. Тот же приём «ансамбль вместо одной модели», что мы видели у Fugu и Echo, но как готовый сервис. Есть бесплатный план с $10 кредитов. Ссылка.
MOSS-VL-Instruct-0708. Открытая мультимодальная модель на 11B параметров: понимает картинки, делает OCR и разбирает длинное видео, контекст 256K токенов. Заточена под офлайн-задачи, лежит на Hugging Face. Любопытна тем, кому нужен открытый «глаз» для локальных сценариев. Ссылка.
Swervle × Claude. Автор браузерной гонки Swervle с помощью Claude пересобрал заезд так, что на трассе одновременно едут все 124 вчерашних игрока, а «режиссёрская» камера облетает сцену. Отличный пример: ИИ как приём для нестандартного маркетинга, а не как продукт. Игра, пост автора.
«15+ приложений на ИИ» (The Neuron). Гайд и запись стрима для полных новичков: как из сырой идеи собрать рабочее веб-, десктоп- или мобильное приложение без навыков разработчика. Примеры — от трекера кофе до Chrome-расширения. Сначала читаем гайд, потом смотрим стрим с разбором ошибок вживую. Гайд, стрим.
Новости и тренды
Дефицит доказательств кончился: Тао показывает 7 из 10. Теренс Тао — один из сильнейших живущих математиков — на конгрессе ICM 2026 говорит о «кризисе оснований» в математике (слайды). Не логических, а ценностей и практик. Его «гипотеза о способностях»: скоро ИИ будет решать заметную долю исследовательских задач. Замер First Proof это подтверждает — 7 из 10 открытых задач решены на уровне публикации, по цене от $10 до $1000 за задачу.
Что это значит для тебя, даже если ты не математик. Раньше ИИ мерили школьными и олимпиадными задачами; теперь граница — настоящий фронтир. И узкое место сместилось: производить перестало быть дефицитом, дефицитом стали проверка, понимание и доверие. Об ИИ-контрпримерах к старым гипотезам мы писали ранее в этом месяце — это следующий шаг того же сюжета.
«Автоматизация доказательств уже здесь». Ветеран криптографии Адам Лэнгли (BoringSSL, TLS) написал формально проверенный декодер Zstandard на языке Lean — и главный вывод не про сам декодер (imperialviolet.org). Раньше формальная проверка была нишей: команда микроядра seL4 потратила на доказательства в 10 раз больше времени, чем на сам код. Именно этот «налог» и убивал подход. Теперь, по Лэнгли, несколько ИИ-моделей закрывают такие доказательства автоматически «примерно за 20 минут и за долю подписки в $20 в месяц».
Что это значит. Доказать корректность парсера, декодера или крипто-кода перестаёт быть привилегией аэрокосмических бюджетов. Для кода с большой поверхностью атаки это становится по силам обычному инженеру — а через год, по прогнозу автора, станет нормой.
«Левый уклон ChatGPT» — и как читать такие заголовки. Разбор на LessWrong вскрывает вирусное исследование Washington Post, где ChatGPT якобы давал «только левые аргументы» в 80% случаев (разбор). Секрет в том, как спрашивали: модель загоняли в 30 слов и язык на уровне 9-го класса — так живые люди почти никогда не пишут. Уберёшь лимит слов — «левых» ответов уже 62%. Уберёшь весь служебный промпт — 34%. Оставишь только реальные линии раскола — 15,8%, и в 81% случаев модель даёт обе стороны.
Что это значит. Заголовок «исследование доказало уклон ИИ» стоит проверять по методу: в каких условиях тестировали и что автор назвал «правой» позицией. Если одна фраза в промпте двигает цифру с 15,8% до 80%, доверять одной сенсационной метрике нельзя. Лёгкий крен к центру-слева у моделей реальный, но это побочка обучения, а не заговор лабораторий — и он слабеет по мере роста «ума» моделей.
AMD и Anthropic: до 2 гигаватт на чипах AMD. Anthropic развернёт до 2 ГВт ускорителей AMD Instinct MI450 под Claude (пресс-релиз AMD). Об инвестициях AMD в Anthropic до $5 млрд мы писали 23 июля — теперь у сделки появились гигаватты. Что это значит: Anthropic сознательно уходит от монополии NVIDIA, а вычисления остаются главным ограничителем гонки. Для пользователя это ставка на то, что лимиты Claude будут расти, а не сжиматься.
США берутся за передовые модели. В Палате представителей внесли двухпартийный FRONTIER Act: крупнейшие разработчики моделей должны публиковать отчёты о прозрачности, сообщать о критических инцидентах и проходить аудит (анонс). Параллельно, после истории со сбежавшим из песочницы агентом, в OpenAI обсуждают федеральный «рубильник». Что это значит: для больших лабораторий приходит эпоха соответствия требованиям — как в финансах или фарме. На доступ и цену для пользователя это повлияет не сразу, но регуляторный ветер сменился.
Короче, одной строкой:
- Alphabet раскрыл будущие обязательства по расходам на $811 млрд и капзатраты до $205 млрд в 2026 — «скрытый долг» ИИ-бума продолжает расти (pymnts).
- Крупные компании снова нанимают вопреки прогнозам о «замене людей ИИ» — эхо вчерашнего вывода Стэнфорда, что апокалипсиса на рынке труда нет (WSJ).
- Midjourney купил астрологическое приложение Co-Star и двинулся в новые продукты (TechCrunch).
- Wispr открыл лабораторию проактивного голосового ИИ в духе J.A.R.V.I.S. и готов вложить в неё сотни миллионов (Upstarts).