Меловая схема пересборки множества рабочих AI-процессов в одну управляемую систему
Серия Серия завершена

Как мы перестраиваем работу с AI после выхода GPT-5.6

Серия о реальном сбое десятков AI-процессов, новой архитектуре GPT-5.6, выборе моделей, reasoning, лимитах, новых правилах запросов и миграции агентов.

  1. 10
    7 мин чтения

    10 июля началось не с работы: почему более 50 AI-агентов перестали стабильно выдавать результат

    Ожидал улучшение модели, а получил остановку работы, повторные попытки и необходимость заново разбираться в системе из моделей и reasoning.

  2. 20
    7 мин чтения

    Мы используем AI почти во всей компании. GPT-5.6 заставила нас пересобрать систему

    AI уже встроен во множество наших бизнес-задач. Новое поколение моделей заставляет проверить не только качество ответов, но и всю систему работы.

  3. 30
    7 мин чтения

    ChatGPT теперь не только чат: Chat, Work, Codex, Research, Projects и API

    Первый выбор теперь не модель, а рабочая поверхность. Разбираемся, где нужен Chat, Work, Codex, Deep Research, Projects, Tasks или API.

  4. 40
    7 мин чтения

    GPT-5.5 против GPT-5.6: нужно ли всегда выбирать новую модель

    Новая модель сильнее во многих сценариях, но это еще не означает, что старую нужно немедленно выключить во всех процессах.

  5. 50
    7 мин чтения

    Как выбирать модель для встреч, документов, исследований и контента

    Главный вопрос не в длине материала, а в том, требуется ли извлечение фактов, интерпретация или ответственное управленческое решение.

  6. 60
    7 мин чтения

    Как выбирать модель и reasoning в Codex

    Самый дорогой режим не должен быть дефолтом. Его нужно включать тогда, когда сложность и цена ошибки действительно это оправдывают.

  7. 70
    6 мин чтения

    Почему Plus не безлимитный и что показывают проценты Codex

    Один аккаунт не означает один понятный счетчик. У обычного чата, агентных функций и API разные механики учета.

  8. 80
    6 мин чтения

    Почему одна задача расходует 1%, а другая 10%

    Codex расходует ресурс не за сам текст запроса, а за всю траекторию агентной работы. Поэтому внешне похожие задачи могут стоить совершенно по-разному.

  9. 90
    10 мин чтения

    Как теперь ставить задачи GPT-5.6: меньше микроменеджмента, больше результата и границ

    Новой модели нужно меньше процедурного микроменеджмента и больше ясности в результате, границах автономности и проверке.

  10. 100
    8 мин чтения

    Как пересобрать около 50 агентов после выхода GPT-5.6

    Замена модели - не миграция. Для десятков агентов нужен реестр, golden tests, поэтапный rollout и готовый откат.