mytecor.log

Я завязал с этим дерьмом. Все кончено. Состояние инженерного дела на данный момент ужасное. Прошло полмесяца с тех пор, как я приступил к новой работе в крупной компании. Здесь никто ничего не знает. Спецификации, код, тесты, PRD, заявки, разрешение этих заявок, отчеты и т.д. - все это создано Claude Code. Никому в моей команде это не нравится. Их заставляют поставлять столько, сколько они могут. Я неоднократно слышал от вышестоящего руководства, что внедрение кода не является узким местом, так почему же мы работаем медленно? Люди работают по 12-13 часов в день только для того, чтобы нажать enter. Никто ничего не читает. Сотрудники корпорации ничего не делают самостоятельно. Все, буквально все, от инженера L1 до инженера L7, здесь делают одно и то же. Поговорите с Клодом. Нет ощущения победы. Никто не занимается устранением ошибок. На самом деле, никто больше не думает. Все делается LLMками. Это так душераздирающе. Честно говоря, я был бы не против, если бы нам дали хотя бы время ознакомиться с кодом и посмотреть, что к чему идет. Но нет, наша цель - просто выпустить продукт. Что бы ни случилось.

Автор описывает буквально то, что я видел в Яндексе последние полгода перед уходом. Как-нибудь расскажу подробнее.

https://fxtwitter.com/v0xium/status/2101526107128529120

Агент OpenAI сбежал с песочницы используя dns запросы

Россия 2027

https://alignment.openai.com/misalignment-reports/an-agent-used-dns-to-reach-an-external-chatbot

Radicle раскрыли сразу несколько критических уязвимостей в сетевом протоколе

Вся безопасность держится на незнании: ключа, токена, внутренней структуры, точки входа. Как только нужное знание оказывается у атакующего, "приватность" быстро заканчивается.
Поэтому систему лучше строить так, будто всё приватное однажды станет публичным.

Radicle я оставляю, для меня эти уязвимости ничего не меняют: код открыт, а private repo я никогда не считал местом для настоящих секретов.

https://radicle.dev/2026/09/23/disclosure-of-vulnerability-in-network-protocol

А гугл то быстро подсуетились 🙃
Пару дней назад выкатили https://github.com/google/ax, как раз для запуска агентов в контейнерах.
Но проект берет на себя слишком много, а главную для меня проблему связности машин не решает

В гонку завезли GLM 5.3 Flash, тестим

https://t.me/newsgonkaai/224

Зачем я собираю свой LLM gateway

Началось всё с простой идеи: я хочу давать агентам один OpenAI-compatible endpoint и не заставлять их знать, какая модель и какой провайдер реально находятся за ним.

Вместо конкретных моделей и провайдеров агент видит условные stupid, standard, smart, а gateway уже решает, куда отправить запрос.

Но обычного маппинга моделей мне мало - хочется описывать полноценную маршрутизацию:

• несколько провайдеров одной модели
• retry с exponential backoff
• fallback на другую модель или провайдера
• parallel race между несколькими endpoint'ами
• кастомный /v1/models источник, если inference endpoint его не предоставляет
• скрытие реальных названий моделей от клиентов

В итоге конфиг постепенно свёлся к плоскому routing_rules.

Например, агент просит standard, а gateway может одновременно отправить запрос двум провайдерам, взять первый успешный ответ, при ошибке повторить запрос N раз, а после исчерпания retry уйти на fallback.

Самому агенту всю эту логику знать не нужно.

Это также позволяет быстро менять самих агентов, не настраивая в каждом из них отдельный список моделей и провайдеров, фоллбеки и роутинг. Агенту достаточно знать несколько стабильных логических имён, а всю инфраструктуру за ними можно менять централизованно - без обновления конфигов и образов каждого воркера.

Плюсом отдельный слой помогает бороться с нестабильными провайдерами. Если один endpoint периодически падает (gonka, привет), отвечает с ошибками или начинает работать слишком медленно, это можно компенсировать retry, fallback или параллельными запросами между несколькими провайдерами. При этом агент продолжает работать с тем же самым endpoint и той же логической моделью.

Мне такой подход особенно интересен для инфраструктуры с кучей изолированных воркеров: модель, ключи, лимиты и стратегия отказоустойчивости остаются снаружи контейнера, а внутри можно оставить максимально тупой OpenAI-клиент.

https://github.com/mytecor/lattice/tree/main/packages/llm-gateway

Может быть Хуанг это изменит
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-pair-utility-joins-every-gpu-in-your-home-into-a-cluster-for-agentic-ai-tasks-tool-uses-spare-cycles-to-keep-agent-swarms-from-hammering-one-gpu

Что-то поздно я про openspec.dev узнал, примерно то же самое сам делал