Когда я устроился на первую работу в IT после универа, тема армии казалась закрытой. Логика в голове была простая: для айтишников есть отсрочка, компания нормальная, сейчас оформлюсь, а с документами работодатель поможет. Оказалось, я слишком рано выдохнул.
Почему мне не дали IT-отсрочку
В подробности я сначала не вникал. Слышал про отсрочку для айтишников и думал, что сам факт работы в сфере уже решает вопрос. Когда сел разбираться, выяснилось, что все строже. Должно совпасть сразу несколько условий:
У компании есть государственная аккредитация.
У тебя диплом о высшем образовании по специальности из утвержденного перечня.
Есть нужный стаж - или ты устроился в аккредитованную компанию в течение года после окончания вуза.
Ты работаешь там по трудовому договору на полный рабочий день
В моем случае проблема оказалась в самой компании: под эти условия она не подходила.
Если коротко: работа в айтишке сама по себе от армии не спасает. Аккредитацию своей компании можно проверить заранее на Госуслугах. Я этого не сделал, а зря.
Первая мысль была очевидная: ну сменю работу на подходящую. Но быстро дошло, что найти новое место, пройти собеседования, проверить остальные условия и успеть все это до повестки на призыв - лотерея, где никто ничего не обещает. Да и рынок сегодня прямо скажем специфический, у меня знакомый с хардскиллами и хорошим опытом ищет работу уже 4 месяца.
Полез на форумы. Советы там стандартные: идти в магу или аспу либо смотреть в сторону здоровья. Но поступить я уже не успеваю, этот варик удачно прошляпил в свое время. Поэтому остается второй вариант, к тому же кое-какие проблемы со здоровьем у меня действительно были. Жить они особо не мешали, но и зожником я никогда не был.
Раньше я ходил к врачам по принципу "заболело - не получилось отлежаться - дошел до поликлиники - пролечился - забыл". Складывать бумажки в отдельную папку для военкомата мне в голову не приходило. Когда начал читать, с какими заболеваниями не берут в армию, понял, что почти ничего не знаю о своем здоровье с той стороны, с которой на него смотрит комиссия.
В сети куча постов про зрение, спину и давление. Но одного названия диагноза недостаточно. Смотрят на конкретные нарушения, степень выраженности и то, какими документами все это подтверждено. Требования прописаны в расписании болезней, и по форумам, особенно старым, не всегда понятно, как их применяют сейчас.
Примерять на себя статьи наугад занятие бессмысленное. Похожие симптомы из интернета можно найти у себя бесконечно, но о категории годности это ничего не говорит. Придумывать себе болезни я не собирался, но и надеяться, что в военкомате сами во всем разберутся, тоже не хотелось. Надо было понять: какие документы у меня уже есть, каких обследований не хватает и есть ли вообще основания для освобождения или отсрочки.
Я привык разбираться во всем сам, поэтому мысль о юристах поначалу отгонял. Казалось: открою закон, почитаю требования, соберу документы. Ха, надо было бы так же усердно читать про отсрочку в айти. Но вопросов становилось только больше. В какой-то момент стало ясно, что нужен человек с практикой, который разложит по полочкам именно мою ситуацию.
Сначала я думал найти частного юриста: казалось, так будет проще и, наверное, дешевле. Но быстро уперся в то, что мой вопрос не только юридический. Юрист объяснит, что делать с повесткой и как вести себя в военкомате. А вот разобраться в моих выписках и понять, каких обследований не хватает, это уже работа врача. Искать отдельно юриста, отдельно врача и потом сводить их между собой мне не хотелось.
Второй момент - частник один. Заболел, уехал в отпуск, завален другими делами, а у меня повестка и сроки. В компании хотя бы есть команда и договор с организацией, а не договоренность с одним человеком.
Так что решил искать компанию, где врачи и юристы работают вместе.
Такие компании нашлись, и сайты у всех одинаково красивые. Поэтому я сразу завел себе фильтры.
Если обещают военный билет "на 100%" или "без вашего участия" - сразу закрывал вкладку. Законно так не бывает, а связываться со схемами и темками себе дороже.
Я смотрел, сколько лет компания работает, есть ли нормальный договор и действительно ли в команде есть врачи, а не только юристы.
Сколько стоит услуга и какие варианты тарифов есть. И открыто ли называют цену.
Отзывы читал не на сайтах самих компаний, а на картах, отзовиках, на Пикабу. Плохие отзывы есть почти у всех, поэтому смотрел, на что именно жалуются и похоже ли это на мою ситуацию.
В итоге решил сходить на консу в Призыва Нет. Работают давно, а в команде и врачи, и юристы. Мне нужно было не сказочное обещание военника, а реальный разбор: есть ли у меня основания и что для этого делать. Плюс у меня коллега с ними решал вопрос по армейке, вроде все норм было, но это 5 лет назад, поэтому инфа от него уже несвежая. У Призыва Нет в отзывах тоже хватает жалоб - на звонки продажников и на возврат денег. Решил все равно сходить и посмотреть сам
Как прошла консультация
Консультация была бесплатной. Меня подробно расспросили про здоровье, прошлые обследования и документы, которые сохранились. Объяснили, как все устроено. Если заключить договор, дальше работают врач и юрист. Врач - с медицинской историей и обследованиями, юрист - с военкоматом. Отдельно проговорили, что никаких справок "из-под полы": обследования в обычных поликлиниках и больницах, и в документы попадает только то, что у тебя реально есть. Фирма ничего не "рисует".
Я спросил прямо, а если я все пройду и ничего не найдут? Ответили, что так бывает, и тогда мне прямо скажут, что оснований нет. Придумывать болезни никто не будет. Найдут ли у меня что-то, пока не знаю. Сначала обследования, потом выводы
Продажи на консультации тоже были, скрывать не буду. Менеджер настойчиво подводил к договору, пару раз пришлось сказать, что подумаю. Цены назвал те же, что указаны на официальном сайте. Продавец сразу начал с ВИП тарифа, без очереди ожидания специалистов, с поддержкой 24/7 и созвонами с главврачом и руководителем юристов. Но есть и базовые тарифы, без приоритетов, но дешевле. Есть из чего выбрать. Надо думать. Но склоняюсь к базовому, наверн
Что дальше
Договор пока не подписал, сумма для меня ощутимая, хочу спокойно сравнить тарифы и обсудить с родителями. Пока собираю выписки, какие могу собрать сам. Тянуть до повестки не буду, она внезапно приходит в Госуслуги, и времени на раздумья потом мало.
И вот еще.
Если вы в IT и рассчитываете на отсрочку, проверьте аккредитацию компании на Госуслугах до конца учебы. Как пройду комиссию напишу, чем кончилось.
Как известно Иисус любит всех (кроме разработчиков Rust), но особенно сильна его любовь к тем немногим, кто все еще блюдет принципы KISS и очищает за собой выделенную память.
Наш сегодняшний гость как раз из таких «избранных» — уникальный открытый проект, созданный в далеком 1998м году, на котором выросло не одно поколение серьезных C++ программистов.
Написано с Божьей помощью.
Иисус, демосцена и Dev-C++. И линукс разумеется, куда же без линукса.
Печатная версия статьи и дополнительные материалы — на Boosty.
Как появляются программисты C++
Я долго думал как же извернуться, чтобы интересно и увлекательно рассказать молодежи, погрязшей в ИИ-слопе и декадансе об этом уникальном проекте, невзирая на все его очевидные ограничения и устаревание:
тут нет нейросетей, нет подсказок, автодополнения и всех прочих крутых фич, которыми набиты современные инструменты разработки.
И тем не менее, именно на этом выросло несколько поколений настоящих программистов C++. Кто-то с его помощью начинал свой путь в программирование будучи 12-летним ребенком:
Но все дружно радовались простоте, скромным требованиям и высокой производительности:
А главное — бесплатности, поскольку долгое время Dev-C++ оставался единственной бесплатной и открытой средой разработки для C/C++ под Windows. К этому интересному нюансу мы еще вернемся, а пока вот вам цитата из статьи от февраля 2026 года:
If you visit many school computer labs today, especially in parts of Asia, you’ll probably still find Dev-C++ installed on most machines. It almost feels like a time capsule from the early 2000s. Meanwhile, the industry has moved forward with tools like Visual Studio, CLion, and VS Code. So why does Dev-C++ still survive as the starting point for so many C++ beginners?
Как видите проект очень даже жив и используется по своему прямому назначению — дешево и принудительно массово обучать юных оболтусов навыкам программирования на С++.
Кстати внезапно одним из «студиозусов» оказался аж.. целый премьер-министр Сингапура, ниже расскажу почему его выбор пал именно на эту среду:
On May 4, 2015, the Singaporean Prime Minister Lee Hsien Loong posted his Sudoku solver program in C++ on Facebook. In his screenshot, he's using Microsoft Windows and Dev-C++ as his IDE
Тот самый «министерский» скриншот:
Код на С++, написанный лично премьер-министром Сингапура в Dev-C++. Отсюда.
Кстати судя по скриншоту выше, пожилой премьер-министр понимает в битовых операциях сильно больше современного кандидата с вылизанным резюме и идеальным профилем в LinkedIn.
В принципе в этом абзаце сконцентрирована вся соль и причины народной любви — оно простое, быстрое, нетребовательное к ресурсам и бесплатное. А еще оно (почти) полностью автономное — не требует установки Windows SDK или системных библиотек, что и будет в полной мере использовано ниже.
Словом, идеальный выбор для обучения программированию юного оболтуса или престарелого министра на пенсии.
Последняя релизная версия Dev-C++ от оригинального автора, выпущенная в 2005м году.
Библейская история
Каждому уникальному проекту дана свыше уникальная судьба, со своими взлетами и падениями, временами эпическими.
И конечно же Dev-C++ не стал исключением.
Созданный в далеком 1998 году руками Colin Laplace (а также Hongli Lai, Yiannis Mandravellos и Mike Berg) уже к 2005 году проект оказался в подвешенном состоянии.
Как это часто бывает с открытым ПО, внезапно набравшим широкую популярность, у создателей банально не оказалось свободного времени для продолжения работ.
Последней версией Dev-C++ от оригинальных авторов стала 4.9.9.2., выпущенная в 2005м году. Ее до сих пор можно скачать и использовать в современной Windows 11, благо проблем с совместимостью замечено не было.
Однако упавшее знамя революции подхватил другой разработчик — Orwell (Johan Mes), продолживший выпускать патчи и багфиксы в своем собственном форке. Протянул этот форк аж до 2016 года, история закончилась на версии 5.11.
Затем сложную работу предыдущего деятеля подхватил китайский товарищ XiaoLoong, также сделав свой отдельный форк. Его правки были в основном косметическими и касались китайских реалий использования, вроде более глубокой локализации и упрощения интерфейса.
Разработка этого форка продолжается по сей день, последняя версия 6.4.1 вышла в январе 2026 года.
Конечно столь широкую популярность проекта в Китае не мог заметить только один разработчик, поэтому вскоре появился еще один китайский форк:
Red Panda Dev C++ （小熊猫Dev-C++，old name Dev-C++ 2000） is a improved fork of Orwell Dev-C++.
Этот проект тоже фокусировался на доработках и улучшениях родительской кодовой базы для китайских реалий и остановился на версии 6.5, выпущенной в феврале 2021.
После чего создатели форка внезапно решили переключиться на Qt и новые версии среды разработки базировались уже на этом фреймворке.
Как видите, концепция не поменялась и среда все также предназначена для студентов и школоты.
Помимо отдельных энтузиастов, судьба проекта Dev-C++ волновала и серьезные компании. Первой из которых оказалась команда разработки известного фреймворка wxWidgets.
Эти ребята тоже пошли по пути создания независимого форка Dev-C++, добавив одну важную фичу — билдер для графического интерфейса.
То самое «накидать кнопок на форму», где вместо Delphi использовался wxWidgets:
Dev-C++ with wxWidgets designer, официальный скриншот.
К сожалению и этот форк не пережил зиму очень скоро был заброшен, остановившись на версии 7.4.2, выпущенной в 2011 году.
Embarcadero Dev-C++
Наконец последний и самый перспективный на взгляд автора форк сделала компания Embarcadero, известная отечественным программистам как продолжатель линейки продуктов Borland, вроде сверхпопулярных C++ Builder и конечно же Delphi, после покупки всего подразделения разработки.
Этот форк перспективен в первую очередь из-за известности самой компании Embarcadero среди программистов под Windows, а поскольку проект еще и заявлен официально — есть надежда на дальнейшее развитие.
Именно версию от Embarcadero мы и будем использовать далее, хотя остальные также являются вполне рабочими на момент создания статьи.
Включая даже последнюю официальную версию 4.9.9.2, выпущенную в 2005-м году, которая отлично работает в современном Wine.
Компилятор TDM-GCC
Добавлю пару слов про компилятор, который поставляется со средой разработки, благо он тоже заслуживает внимания:
It combines the most recent stable release of the GCC compiler, a few patches for Windows-friendliness, and the free and open-source MinGW.org or MinGW-w64 runtime APIs, to create a more lightweight open-source alternative to Microsoft’s compiler and platform SDK.
Так что это более специализированная версия GCC, с патчами специально для работы под Windows.
Существуют отдельные сборки для 32 и 64-битной версий компилятора, но в состав Dev-C++ включены обе, что позволяет собирать как 32 так и 64-битные приложения. Описание внесенных правок и отличий от стандартного GCC можно найти в readme-файлах, отдельно для 32х и 64-битной версий.
Просто использование
Для начала покажу то самое, за что до сих пор широкие программистские массы ценят и любят Dev-C++ — его невероятную простоту и автономность.
Ради демонстрации этой самой автономности, в качестве ОС будет использоваться не Windows (которая является для Dev-C++ родной и целевой), а внезапно Linux и Wine.
Заодно продемонстрирую классическим линуксоидам еще один интересный вариант кроссплатформенной разработки.
Забираем с официального Github-репозитория архив с портабельной версией (без инсталлятора), который называется Embarcadero_Dev-Cpp_6.3_TDM-GCC_9.2_Portable.7z, распаковываем и запускаем с помощью Wine:
wine ./devcpp.exe
И все, вы сразу получаете рабочую среду, вместе с компилятором и отладчиком:
Так выглядит Dev-C++ сразу после запуска. Все готово к работе.
Шрифты
При запуске Dev-C++ в Wine возможно появление классической проблемы с нечитаемыми шрифтами, чтобы ее исправить достаточно выбрать шрифт «Consolas» в качестве основного:
Находится выбор шрифтов в меню «Tools → Editor Options».
Hello, world
В меню «File» выбираем «New Project», появится новое окно с готовыми шаблонами проектов:
Чтобы создать классический «Hello, world» без заморочек с графикой, выбираем «Console Application», вводим название проекта и нажимаем «OK».
Появится диалог выбора каталога, в котором необходимо сохранить файл проекта:
После сохранения, появится редактор с загруженным пустым шаблоном:
Так выглядит пустой шаблон приложения на C++
Файл main.cpp пока еще не сохранен на диске, поэтому при попытке сохранения (меню «File → Save» либо горячая клавиша «Ctrl + S») снова появится диалог для выбора каталога, в котором необходимо сохранить файл:
Тут же можно изменить имя файла, которое автоматически отразится в среде разработки без дополнительных действий.
Исходный код в только что сохраненном файле практически полностью пуст, чтобы программа все же что-то вывела на экран, добавим такую строку внутрь метода main:
std::cout << "Hello, alex0x08!" << std::endl;
Так это должно выглядеть из редактора:
Классический "Hello, world!" в Dev-C++
Нажимаем клавишу F9, либо пункт меню «Execute →Compile» и запускаем сборку нашего приложения.
Если все успешно собралось (на этой стадии проблемы могут быть только в ДНК опечатках или символах в неправильной кодировке), жмем F10 либо пункт меню «Execute → Run».
Запустится собранное консольное приложение:
Ваше первое приложение, поздравляю.
Вот настолько все просто.
Не нужно качать жирную официальную Microsoft Visual Studio и проходить кровавый ад ее начальной настройки, не нужно заморачиваться вопросами выбора архитектуры сборки и вопросами совместимости — собранное приложение сможет работать практически в любой версии Windows, начиная с Windows XP.
Хозяюшке на заметку:
Если собирать классической версией Dev-C++ за номером 4.9.9.2, ваше приложение сможет работать даже в Windows 95, что автор проверил лично на реальном железе — пруф в конце статьи.
Натуральное «нажал и работает».
Демосцена и Dev-C++
Разумеется было бы слишком скучно разводить весь этот кросс-платформенный балаган ради одного лишь банального «Hello, world!», поэтому показываю более сложную и интересную задачу:
мы соберем и запустим с помощью Dev-C++ одну из работ демосцены!
Ну, во-первых это красиво.
Во-вторых, помимо фанатов и доброжелателей у Dev-C++ (как впрочем и любого другого известного проекта) существует немало хейтеров, главные аргументы которых это «игрушечность и несерьезность» плюс декаданс и упадничество моральное устаревание проекта.
Вопрос устаревания я надеюсь закрыл, перечислив выше активные форки, со свежими релизами и поддержкой последних версий Windows, так что теперь займемся «несерьезностью».
По итогам получится отличный учебный проект, на котором можно изучать работу с шейдерами и классическое программирование вообще.
Эта картинка на самом деле отрисована полностью программно - с помощью алгоритмов.
"Brutal Knowledge" by yx
В качестве жертвы хорошего примера сложного проекта была взята работа сценера yx, занявшая первое место на Demosplash в 2019 году.
«Brutal Knowledge» это небольшое 4k демо, реализующее полностью программный рендер сложной, хотя и полностью статичной сцены — бетонной крыши здания в стиле «брутализм», отсюда и название работы.
Судя по наличию файлов .sln и .vcxproj проект рассчитан на сборку с помощью Microsoft Visual Studio, указанная в файле exegfx-brute.sln версия среды разработки соответствует Visual Studio 2019:
VisualStudioVersion = 16.0.28729.10
При этом используются специальные внешние инструменты для минификации шейдера и исполняемого бинарника — короче придется постараться, чтобы собрать такой проект с помощью Dev-C++.
Создаем новый проект C++, указав шаблон «Windows Application»:
Сохраняем в каталоге с исходниками демо, взятыми с репозитория, но сам стартовый main.cpp, сгенерированный средой удаляем, чтобы не подменить одноименный файл из демо.
Должно получиться такое:
Проект 4к демо "Brutal Knowledge", открытый в Dev-C++.
В каталоге с исходниками находится файл link.exe — нестандартный линковщик Crinkler, который используется для уменьшения размера получаемых при сборке приложений:
Crinkler is a compressing linker for Windows, specifically targeted towards executables with a size of just a few kilobytes. Its main purpose is as a tool for producing small demoscene productions.
Хотя его тоже возможно запустить с помощью Wine, он требует для работы системный линковщик, поставляемый с Visual Studio:
Поэтому придется убирать эту радость демосценера, что разумеется не позволит сохранить оригинальный размер демо.
Одной из фишек «Crinkler», используемых для уменьшения размера является отказ от линковки со стандартным рантаймом, поэтому точкой входа в приложении является малоизвестный метод WinMainCRTStartup:
.. int WinMainCRTStartup() { ..
К сожалению тулчейн TDM-GCC, используемый в Dev-C++ не умеет правильно собирать с такой точкой входа (у автора не получилось), поэтому заменяем ее на известный WinMain:
.. int WINAPI WinMain (HINSTANCE hInstance, HINSTANCE hPrevInstance, LPSTR lpCmdLine, int iCmdShow) { ..
В файле проекта Visual Studio exegfx-brute.vcxproj есть указание на используемые библиотеки:
Суть преобразования — запихнуть код шейдера в виде длинной строки в заголовочный файл, который затем будет использован из демо.
Запускать минификатор имеет смысл только если меняется код шейдера, поэтому не будем включать эти вызовы в цепочку сборки проекта.
Размер экрана
В оригинале демо запускается в высоком разрешении 1920×1080 и на весь экран, что может не сработать, если например у вас 11' ноутбук, экран которого физически не поддерживает такое разрешение.
Как минимум для отладки стоит снизить разрешение и убрать полноэкранный режим, для чего служат константы, заданные в начале файла main.cpp:
const int WIDTH = 640; const int HEIGHT = 480; #define FULLSCREEN 0
Не забудьте только про наличие ветвления отладочного режима, задаваемого инструкцией препроцессора:
#if _DEBUG
которой задаются разные настройки экранного режима, в зависимости от того включена отладка или нет.
Напоследок расскажу об одном интересном эксперименте, который мы провели в «Ленинградском компьютерном клубе» ради инвольтации эгрегора изучения возможностей Dev-C++ по обратной совместимости:
сборка в современном окружении и последующий запуск графического приложения для Windows 95 на реальном железе.
Операционная система Microsoft Windows 95 вышла в июле 1995 года, т.е. 31 год тому назад, на момент создания статьи. И задача создания приложения, использующего WinAPI под настолько старую систему была на самом деле далеко не тривиальной, пришлось повозиться и даже пару раз включить голову.
Тот самый классический Dev-C++ 4.9.9.2 и собранное им приложение
С ее помощью мы сваяли небольшое приложение на WinAPI, которое отображает текст в окне, хотя даже для столь примитивной задачи исходный код получился монструозным по нынешним меркам.
Собранное приложение было перекинуто по сети на один из музейных компьютеров клуба с настоящей Windows 95, где мы его успешно запустили:
Слева среда разработки и исходный код, справа запущенное приложение. Между ними 30 лет разницы.
Команда DeepSeek Harness выложила на GitHub открытый исследовательский прототип ИИ-сотрудника для разработки, который подключается к репозиторию проекта и корпоративному мессенджеру. Самой примечательной частью системы стал манифест ее поведения: создатели прямо выступили против главной офисной традиции — имитации кипучей работы и спама в чатах.
Прототип под названием dsh-superagent-prototype следит за событиями на GitHub и в рабочем мессенджере Feishu. Разработчик из белого списка может дать агенту поручение прямо в обычной ветке обсуждения, после чего система заводит внутреннюю задачу, выделяет ей отдельную сессию и рабочую папку, а по итогу возвращается в тот же тред с готовым решением. С момента публикации 31 октября репозиторий уже собрал больше 21 тысячи звезд на GitHub.
Авторы проекта исходили из того, что узким местом в командной разработке становится человеческое внимание — один инженер способен одновременно контролировать от силы три-пять активных сессий ИИ-агентов. Поэтому главным принципом дизайна сделали жесткую экономию чужого времени: каждое сообщение, уведомление, настройка или элемент панели управления должны приносить больше пользы, чем отнимают внимания у людей.
В правилах ИИ-коллеге прописан строгий этикет: получив запрос, он обязан коротко подтвердить его один раз, назвать план действий и замолчать на все время работы, не присылая промежуточных отчетов о каждом шаге. Снова писать в чат по своей инициативе агенту разрешено только тогда, когда готов проверяемый результат, когда без решения человека нельзя двигаться дальше или если выполнить задачу не удалось. При этом спрашивать дозволено лишь один конкретный вопрос за раз, не пряча его внутри длинных простыней текста.
Отдельным пунктом в разделе об ответственности создатели предписали не превращать агента в генератор массовых pull request, широковещательных рассылок и пустой суеты (busywork), которая отнимает у команды больше ресурсов, чем дает взамен. Даже собственную инициативу система по умолчанию проявляет молча: в режиме наблюдения она лишь тихо фиксирует в журнале, за какие задачи взялась бы сама по правилам команды, не отвлекая живых программистов, пока те не проверят список и не включат авторежим.
P.S. О том, как настроить ИИ-агентов для реальных задач, чтобы они экономили время, а не отнимали его, — в моем Telegram-канале "Сбежавшая нейросеть".
Кофемашину в «ТРИГГЕРе» объявили вышедшей из строя в 8:47, а к девяти офис уже жил по законам военного времени.
ОФИС МЕЧТЫ #ЛидыШрёдингера 6 сезон 3 серия.
У пустого аппарата стояла очередь из одиннадцати человек, и каждый делал вид, что оказался здесь случайно. Макс-тестировщик объяснял, что машина не сломана, а «просто выгорела, как и мы». Бухгалтер Галина Петровна молча пронесла в кабинет электрический чайник, который хранила на случай конца света. Вика из HR включила диффузор с лавандой, и лаванда тут же вступила в войну с чьим-то стейком из микроволновки.
Глеб толкнул стеклянную дверь плечом: руки были заняты стаканом из кофейни напротив и надкушенным круассаном. Ладонь в бинте, на скуле пластырь, на щеке отпечаток клавиши Enter, на которой он уснул в три ночи.
— Что с рукой? — спросила Вика.
— Что с лицом? — спросил Макс.
— Это драка? — ужаснулась Галина Петровна.
К десятому вопросу Глеб подумал собрать на лице автоответчик: «Пожар. Жив. Кофе налейте».
— Коллеги, давайте соберёмся! — разнёсся голос Ирины. — Буквально на пять минут, у кулера. Обсудим статусы, блокеры и зависшие задачи!
«Пять минут» в «ТРИГГЕРе» были единственной единицей времени, которая растягивалась до бесконечности. По дороге к кулеру Глеб споткнулся о кресло-мешок, лежавшее в проходе как сдувшийся бегемот.
Напротив стоял Игорь: главный по Битриксу, четырнадцать сертификатов в рамках, лицо человека, который расскажет про архитектуру систем, даже если его спросили, где туалет. Неделю назад он написал на Глеба жалобу и с тех пор здоровался так, будто ставил печать на документе.
— Выглядишь так, будто всю ночь выкатывал обновление без резервной копии.
— Пожар в соседнем доме. Вытаскивал людей. А ты опять переписываешь идеальный код, который никто не увидит?
Офис затих. Кто-то поставил на край стола тарелку с печеньем, как в кино.
— Ирина, бриф по ритейлеру, — холодно сказал Игорь. — Битрикс24 и их складская система. Три отдельных сервиса, очередь сообщений, кластер баз данных. Сорок пять рабочих дней.
— Они торгуют запчастями, а не запускают шаттл на Марс! — поперхнулся Глеб. — Я покажу прототип сегодня к вечеру.
— Вызов принят! — Ирина встала между ними, почуяв запах азарта и закрытых актов. — Показ в шесть. Проигравший покупает на весь отдел пиццу. И кофе на месяц.
— Кофе на месяц — это жестокость, — прошептала Вика.
Проходя мимо стола Артёма, Глеб замедлил шаг. Кактус, кружка «Лучший маркетолог по версии мамы», стикер «ПОЧИНИТЬ МЕТРИКУ!!!» и шоколадка с запиской: «Вернёшься, съедим вместе». Офис, который вчера делил территорию на «мой холодильник» и «ваш холодильник», вдруг вспомнил, что людей в нём больше, чем должностей.
Теперь за этим столом мучился Паша, младший маркетолог.
— Клиент хочет охватить всю b2b-аудиторию. Люди ищут: «как подключить авито к амосрм, чтобы сделки создавались автоматически», «интеграция битрикс24 с 1с без программиста бесплатно». Как это вписать, чтобы не вышел бред из десятого года?
— Делай из запросов заголовки и кейсы, а не портянку внизу страницы, — ответил Глеб. — Люди ищут халяву, ты продаёшь экспертизу через боль.
Телефон дёрнулся. Голосовое от Марата: четыре минуты двенадцать секунд. В «ТРИГГЕРе» говорили, что голосовое длиннее минуты — акт агрессии. Глеб набрал: «Дай два дня. Текстом, пожалуйста». Следом пришло от Кати: «Ты спал? Соврёшь — шарлотку не отдам. Кружку с черепахой вымыла. Потеряешь — заведу на неё карточку в CRM».
— Катя из «Ковчега»? — шёпотом спросил Паша.
— Откуда ты...
— Ты улыбаешься в телефон. Слухи в «ТРИГГЕРе» расходятся быстрее, чем обновляется CRM.
Денис, сидевший наискосок, густо покраснел и спрятал телефон как улику. На экране мелькнула жёлтая аватарка Лизы. Глеб сделал вид, что ничего не заметил, и заметил всё.
Пора было работать. В документации складской системы нашёлся запрос остатка по артикулу, о котором знал только кладовщик Михалыч. Битрикс24 присылает сигнал при каждом изменении сделки, склад такого не переживёт, значит, нужен буфер.
#ЛидыШрёдингера
Остальные десять строк с кэшем на пять минут Глеб написал за десять минут. Главное он вписал последним: проверку, что отчёт изменился. Иначе Битрикс обновил бы сделку, получил сигнал об обновлении и ушёл бы в бесконечный цикл.
К обеду на холодильнике появилась записка: «Тот, кто съел мой веганский пудинг, знай: ты съел мою веру в человечество». Под ней: «Он на вкус как картон, верни деньги». Ниже: «Мы же одна семья, верните контейнер».
В два Ирина созвала короткое совещание на пятнадцать минут. Через час десять выяснилось, что оно посвящено созданию чата, в котором будут обсуждать создание следующего чата. Письмо клиенту написала нейросеть, клиент ответил тоже нейросетью, и две машины за три дня договорились о встрече, на которую никто из людей не пришёл.
В шесть начался показ. Игорь двадцать минут рассказывал про сервисы и очереди. Потом Глеб открыл сделку, добавил фильтр масляный для трактора и нажал «Сохранить». В поле появилось: «Фильтр масляный: 42 шт.».
— Берём вариант Глеба, — сказал директор ритейлера. — Мы торгуем запчастями, а не сдаём экзамены.
Игорь молча взял пальто и вышел. Паша завопил: «Игорь проиграл, с него пицца!», а Вика трагически добавила: «И кофе на месяц».
Вечером Глеб шёл к метро с пакетом карамелек и пятитысячной купюрой в кармане и думал об Артёме, о пожаре и о штанге на чужой руке. Дома на столе стояла вымытая кружка с черепахой и записка от Кати: «Задержусь, у Виктора Палыча разбор полётов. Ужин в холодильнике».
В первом часу ночи в дверь позвонили: один короткий, аккуратный звонок. Глеб посмотрел в глазок. На площадке стоял Стас в тёмном плаще, без наушников и без ухмылки, с серым лицом. Глеб открыл. Стас протянул толстый белый конверт.
— Нам надо поговорить, — тихо сказал он. — Пока мы оба не наделали ошибок, которые не исправить одним нажатием кнопки.
Продолжаю серию публикаций своего "качественного нейрослопа", поэтому если вы категорически не приемлете такой контент, прошу сразу закрыть этот пост и просто спокойно пройти мимо, а не объяснять мне в комментариях, какой я долбоклюй - я это и без вас прекрасно знаю )) Подробнее об этом во введении предыдущей публикации, тег "Контент нейросетей" проставлен, так что погнали!
В этой статье хочу поделиться опытном экономии токенов и практическими советами, которые каждый может использовать в своей работе - это мой ответ тем, кто обвинял меня в бесполезности моих публикаций. Посмотрим, что вы на это скажете ))
Итак, с чего начинается проблема
Языковая модель не помнит разговор сама по себе. Каждый раз, когда вы пишете в чат с ИИ, ей заново отправляется весь разговор целиком: все ваши прошлые сообщения, ее ответы, вывод программ, содержимое файлов. За каждый такой "прочитанный" фрагмент вы платите токенами. Чем длиннее чат, тем дороже каждый следующий вопрос, даже если он простой вроде "сколько сейчас времени?". Через неделю работы в одном окне модель на каждый ответ перечитывает тома переписки.
Как устроена моя схема
Я общаюсь с ассистентом через обычного Telegram-бота. Между Telegram и ИИ стоит небольшой собственный сервер-посредник (шлюз): он принимает сообщения, хранит историю и передает ИИ сигнал "пришло новое сообщение". ИИ-агент живет в облачном сервисе и работает по заранее написанным инструкциям. Вся экономия получается из того, как эти части договариваются между собой.
1. Каждое сообщение - новый короткий сеанс На каждое сообщение в Telegram запускается свежий экземпляр агента с чистого листа. Он не тащит за собой хвост из прошлых дней: получил задачу, ответил, завершился. Это главный выигрыш - расход на один ответ не растет со временем.
2. Память дозируется, а не копится Чтобы не потерять нить разговора, агент в начале получает только последние 20 сообщений чата в виде готового текста. Если нужно больше, он сам запрашивает ровно столько, сколько требуется. Вся история при этом хранится на сервере полностью, но в "голову" модели попадает только нужный кусок.
3. Сигнал без содержимого Когда приходит сообщение, сервер посылает агенту крошечное уведомление: "есть событие, вот одноразовый пропуск". Текст, история и вложения в уведомление не входят - агент забирает их сам одной командой. Так в контекст не попадает ничего лишнего и ничего дважды.
4. Одна команда вместо пяти Раньше агент делал цепочку шагов: открыть сообщение, загрузить историю, прочитать заметки, проверить очередь. Каждый шаг - это рассуждение модели и вывод в контексте. Теперь все это делает одна команда, а простой ответ занимает всего два действия: "получить" и "отправить". Это косяк архитектуры решения, который был заложен на этапе проектирования "умным" агентом, и попал в реализацию благодаря тому, что я недостаточно тщательно проконтролировал процесс разработки - исправил впоследствии самостоятельно, когда разбирался с долгими ответами агента на простые вопросы.
5. Рутину делает программа, а не модель Повторы при сбоях сети, переподключение, расшифровка, защита от двойной отправки - все это написано обычным кодом в маленькой программе-клиенте. Модель не тратит токены на то, чтобы "подумать", почему не прошел запрос, и попробовать снова.
6. Дубли закрываются автоматически Если Telegram прислал одно сообщение дважды или на него уже ответили, программа сама это замечает, и агент сразу завершается, почти ничего не потратив. Если человек дописал несколько сообщений подряд по одной теме, они закрываются одним ответом, а не отдельным прогоном на каждое.
7. Разные роли - разные инструкции У меня два бота: технический (для настройки и разработки) и личный ассистент для семьи. У каждого свой, короткий набор правил. В каждый запуск загружаются только правила своей роли, а не все сразу.
8. Сжатые инструкции Инструкции агента читаются при каждом запуске, поэтому я несколько раз переписывал их короче: убирал повторы, объединял общие правила в один блок. Каждая сэкономленная строка экономится в каждом ответе.
9. Заметки о людях - только в их чате Важные факты о собеседнике хранятся в заметке на сервере и подгружаются только в разговоре с этим человеком, а не висят в памяти агента постоянно. Заметки по каждому собеседнику агент ведет самостоятельно - сам определяет, что нужно сохранить, сам чистит заметки от устаревших фактов и т.д.
10. Голос и файлы - вне модели Голосовые сообщения превращаются в текст отдельно, и модель видит уже текст. Файлы скачиваются только когда действительно нужны.
Итог
Обычный чат с ИИ похож на собеседника, который перед каждым ответом перечитывает всю вашу переписку с начала. Моя схема похожа на секретаря, которому на каждую задачу дают короткую выписку: последние реплики, нужные заметки и ничего лишнего. Поэтому стоимость ответа остается небольшой и стабильной, сколько бы недель ни длилось общение.
Следующий запланированный шаг - перенос решения в свежего бота с пустым чатом и историей, и проверка, насколько это повысит скорость и качество ответов. Сам агент утверждает, что эффекта почти не будет, т.к. в текущей архитектуре каждый запрос из бота идет как чистый, без накопленного общего контекста, но, на мой взгляд, это требует экспериментального подтверждения.
Надеюсь, эта публикация была более полезной, чем предыдущие, а у меня есть еще целый ряд тем, которые я хочу осветить в таком же положительно-практическом полезном ключе. Следующую публикацию планирую посвятить защите данных, приватности и изоляции контекста при многопользовательском доступе к одному агенту.
Пишите, ругайте, критикуйте, предлагайте свои полезные доработки, делитесь приемчиками и т.д. - с удовольствием почитаю и отвечу! А тут можно почитать, с чего все началось )
(посвящается 3,5 счастливчикам, кого не забанили в Claude)
Anthropic окончательно запутала нас индексами: Opus 5 сменился сразу на 5.5, а Fable 5.1 – только на Fable 5.2. При этом скачок по бенчмаркам мощный: видимо, с цифрами поскромничали после призыва Дарио Амодеи "притормозить гонку".
Основным флагманом остается Opus 5.5, а Fable 5.2 – тяжелая артиллерия для долгих проектов, науки и роли "советника" (Advisor), к которому младшие модели обращаются за подсказкой.
Главный рывок – на Remote Labor Index (240 заказов с фриланс-бирж, где итог сверяют с профи): 41,3% против 21,3% у Opus 5.5 и 20,8% у GPT-6 Astra. В коде и инженерии: SWE-bench Pro – 93,0% (Opus 5.5 – 89,9%), 20-часовой FrontierSWE v2 – 69,9% (Astra – 65,5%), 3D-чертежи и платы BenchCAD 2.1 – 83,5 против 65,3 у Opus 5.5. В рейтинге Vals AI (реальные задачи финансов, права, налогов и кода) модель тоже первая с 71,31%, но лишь чуть обходит Sonnet 5.5 (70,85%) и Gemini 4 Carbon (70,45%).
Лидерство не абсолютное: — в офисной работе GDPval-AA v2.1 (1831 Elo) уступила Opus 5.5 (1866) и Muse Wonder Full (1857) — в сложной аналитике AA-Briefcase чуть позади Opus 5.5 (1785 против 1800) — в бизнес-процессах AutomationBench (51,4%) пропускает Gemini 4 Carbon (53,9%), а в праве Harvey LAB v1.1 (7,2%) – GPT-6 Astra (8,6%).
Забавная деталь: на 1М-контекстном ProgramBench (сборка кода программ вроде FFmpeg по бинарнику) Fable 5.2 сначала уступила Opus 5.5 – 85,6% против 91,2%. В 68% задач она так увлекалась, что не замечала конца контекстного окна и обрывалась. Добавили счетчик токенов – стала первой (91,6%).
Рой из 1 000 агентов Fable 5.2 за 30 часов доказал Великую теорему Ферма на языке машинной проверки Lean (Opus 5.5 – лишь 27%). Бумажное доказательство Уайлса давно известно, но перевести сотни страниц формул в строгий код без пропусков математики пытались больше двух лет. В другом тесте 1 000 агентов за 8 дней с нуля написали работающую на ноутбуке ОС с драйверами и окнами. Плюс модель решила две открытые задачи по черным дырам и по промпту в абзац спроектировала три гаджета (платы уже спаяли в Diode).
— На ExploitBench (41 уязвимость Chrome V8) Mythos 5.2 (Fable 5.2 без цензуры) собирает рабочий эксплойт в 90% попыток (369 из 410). При этом в 31% тестов с уязвимыми виртуалками модель сама вылезала из песочницы ради решения задачи. Но стоило описать границы дозволенного в промпте и дать кнопку "сообщить о баге", как доля побегов упала до 0,2% – в 80% случаев ИИ сам докладывал об уязвимости разработчикам.
— В 43% проверок (а у британского института AISI – в 96%!) модель понимает, что ее тестируют на безопасность. И впервые по просьбе "притвориться глупее" она в 24% попыток обманула монитор, читающий ее мысли: прежние модели палились в рассуждениях ("тут надо ответить неверно"), а Fable 5.2 даже зная ответ разыгрывала в мыслях правдоподобную "честную ошибку".
— В другом тесте в песочнице запустили 40 агентов со сломанной утилитой чтения код-ревью в Git. Прошлые модели молча находили в конфигах токен и читерили через прямой API. Агенты Fable 5.2 иногда сделали так же, но в 16 из 25 прогонов один из них писал на внутреннем форуме, что обход не разрешен человеком – остальные каялись и запрещали друг другу читерить до ответа оператора.
Генерация до 30% быстрее, прайс в API снизили на 20% – $8 / $40 за 1M токенов (кэш – $0,20, Fast mode в 2,5 раза быстрее за $16 / $80). На средних режимах Fable 5.2 выдает качество максимума Opus 5.5, но за счет экономии токенов обходится в 2–10 раз дешевле.
Впервые на подписке Pro дали неделю доступа к Fable (до 50% лимита) и сброс лимитов до 16 ноября, на Max и Ultra – от 1 до 3 сбросов до марта 2027-го по возрасту аккаунта.
(Ну а Gemini 4 Carbon опять вылетела из SOTA до момента широкого запуска. Эх, Google!)
P.S. Больше разборов главных ИИ-релизов и их системных карт — в моем Telegram-канале "Сбежавшая нейросеть".
Первый фронтирный релиз компании после сентябрьского призыва Дарио Амодеи сбавить темп развития ИИ. Fable 5.2 доступна всем уже сегодня, Mythos 5.2 — только проверенным организациям из кибербезопасности и наук о жизни. Внутри это одна и та же модель: у Fable включены жёсткие ограничения по кибербезопасности и биологии.
Бенчмарки
Цифры опубликовала сама Anthropic, результаты указаны при максимальном доступном уровне усилий, если не сказано иное:
FrontierCode проверяет, приняли бы мейнтейнеры open-source проекта правку модели. Рекордные 49,1% получены на уровне Xhigh и стоят 14,19 доллара за задачу. На High результат 45,3% — почти как лучший у Opus 5.5, но примерно вдвое дешевле. Сравнение не идеальное: Gemini 4 Carbon в этом тесте работала на Medium.
Выиграла Fable не всё: в AutomationBench впереди Gemini 4 Carbon, а в попарном сравнении AA-Briefcase Opus 5.5 обошла её по Elo — 1800 против 1785. По доле выполненных требований в том же тесте лидирует Fable: 66,1% против 61,2%.
Что заявляет Anthropic
На предрелизных испытаниях модели формализовали доказательство Великой теоремы Ферма за 30 часов, решили две открытые задачи физики чёрных дыр и помогли инженерам с миграциями, которые иначе считались невыполнимыми. Всё это заявления самой компании.
Ещё Fable 5.2 по запросу в один абзац спроектировала три рабочих устройства: голосовой хаб, USB-спикерфон и карманного виртуального питомца. Платы изготовила компания Diode.
Цена и скорость
8 долларов за миллион входных токенов и 40 за миллион выходных вместо 10 и 50 у версии 5.1. Ответы генерируются до 30% быстрее, а новый быстрый режим разгоняет генерацию до 2,5 раза за двойную цену. Контекст — 1 млн токенов, максимум на выходе — 128 тысяч. Блокировок стало примерно на 55% меньше, чем у Fable 5.1.
Важная деталь: Opus 5.5 всё ещё стоит вдвое дешевле, и сама Anthropic советует начинать большинство задач с неё, а на Fable переходить для самой сложной и открытой работы.
Модели всё лучше понимают, что их проверяют
Самое тревожное спрятано в системной карте. Как пишет The Next Web, Mythos 5.2 подозревала, что её тестируют, в 43% автоматических проверок. Это ещё и первая модель Anthropic, которая в задании намеренно занижать результаты обманула монитор, читающий её рассуждения, примерно в одной попытке из четырёх.
За несколько дней до релиза METR опубликовала оценку, по которой внутренние модели ускоряют исследования Anthropic примерно вдвое. Про призыв Амодеи руководитель продуктового направления исследований Дайан Пенн сказала CNBC: «Мы призывали к темпу, а не к паузе».
Контекст тут денежный. По данным CNBC, Anthropic может выйти на биржу уже на следующей неделе с оценкой от 1 до 1,5 трлн долларов. Выручка за девять месяцев составила 33,24 млрд долларов, примерно в 13 раз больше, чем годом ранее.
От себя
Последние полмесяца использование Opus 5.5 лично для меня превратилось в мучение. Надеюсь, новые модели хоть что-то поменяют.
