Пейджер

Мои последние посты с упоминанием codex cli могут выглядеть как прогрев на новый воркшоп, но это не так. Я искрене во…

TL;DR
  • GPT 5.2 в 99% случаев неэффективна из-за использования через Cursor
  • Пользователь прошёл путь от отрицания до принятия за 16 дней
  • Проект «Расчёт равновесия Нэша»: Rust + CUDA, ~500 млн операций/сек
  • Написан с Claude Code (~$3 млрд токенов), поддерживается через Codex CLI
Мои последние посты с упоминанием codex cli могут выглядеть как прогрев на новый воркшоп, но это не так. Я искрене восхищаюсь этим потрясающим симбиозом модели GPT 5.2 в своей родной упряжке codex cli и тем, насколько сложные задачи оно решает эффективно.

При этом, есть люди, которые пробовали модели GPT 5.2, но не заметили никакой эффективной отдачи от модели. (На скриншоте один из таких отзывов)

В 99% причина одна – они пользовались этой моделью через Cursor.

Я не знаю как авторам Cursor удается так поганить качество моделей, но они в этом профессионалы.

Вот, например, спустя 4 месяца после релиза, ребята прочитали методичку от OpenAI по тому, как правильно использовать модель GPT 5 Codex.

Но, судя по тому, как ужасно работает GPT 5.2 в Cursor, они ещё не дочитали эту методичку до конца.

При этом, я вижу, что люди всё же пробуют codex cli и потом понимают, что мы, свидетели этой секты, имели ввиду.

Вот вам типичный пример:

1. Стадия отрицания

меня не отпускает ощущение, что хвальбы Codex 5.2 в куче около-ИИ чатов - это какой-то пранк
да, модель сильная, но по шизофазии и рядом не стояла с Anthropic.


2. Спустя 16 дней, стадия принятия

я был не прав, когда говорил, что Opus > gpt-5.2. прям очень не прав. разница между ними как между Sonnet 4 (не 4.5) и Opus 4.5


3. Стадия преисполнения

gpt-5.2-codex заставляет меня верить в возможность фактически бесконечной разработки проекта только через ИИ-кодинг и без заглядывания в код


——

Ну, и отвечая на вопрос со скриншота о том, какие проекты пишутся с нейронками, скажу вот что.

Я на этой неделе провел интервью с одним своим подписчиком, он рассказывал про свой опыт работы с AI Coding в его компаниях и вот пример проекта, который они с командой написали с нейронками.

Расчет равновесия Нэша: Высоконагруженный алгоритм, переписанный с Python/C++ на Rust с прямым взаимодействием с CUDA (минуя L3 кэш и RAM). Достигнута производительность ~500 млн операций/сек.
Написано с помощью Claude Code (потрачено ~3 млрд токенов), поддерживается с Codex cli.

Интервью (текстовое) ожидайте на следующей неделе, там очень много мяса, вам точно будет интересно.

#ai_coding@the_ai_architect

Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Медиа 1
Хотите больше таких постов?
Подпишитесь на канал и читайте продолжение в Telegram.
Подписаться на @the_ai_architect Открыть пост в Telegram