/goal – самая полезная команда в Codex и Claude Code сейчас.

Работает в Codex, Claude Code и Hermes.

Большинство пишут в неё «сделай задачу Х, не накосячь». И получают то же самое, что от обычного промпта.

Разница не в команде. Разница в том, что ты в неё кладёшь.

Обычный prompt – это инструкция: «сделай задачу Х».

Агент делает задачу X, останавливается. Не проверяет edge-кейсы, не обновляет тесты, не замечает что доки устарели.

/goal – это не инструкция, а критерий готовности. Не «сделай X», а «доведи до состояния, когда X работает».

Дальше агент сам решает, что для этого нужно: запустить тесты, посмотреть соседние файлы, переделать, проверить ещё раз. Это не очередной слэш-командный синтаксис. Это другой способ ставить задачу.

Структура /goal – девять блоков:

1. GOAL – одна цель. Не три, не «и вот ещё бы». Одна.

2. CONTEXT – какой репо, что уже сделано, какие решения приняты раньше.

3. CONSTRAINTS – что нельзя трогать. Чужие модули, миграции, файлы с секретами.

4. PRIORITY (опционально) – нумерация если задача составная.

5. PLAN – сначала понять, потом действовать. Минимальные изменения, не глобальный рефакторинг.

6. DONE WHEN – проверяемое условие готовности. Не «всё хорошо», а «тесты зелёные, регрессий нет».

7. VERIFY – какими командами проверить. Что не получилось проверить и почему. План отката если рискованно.

8. OUTPUT – что хочу получить на выходе. Изменённые файлы, ключевые решения, риски.

9. STOP RULES – когда остановиться и спросить, а не выдумывать.

Почему это важно:

1. /goal становится ориентиром сессии.

В длинных сеансах агент теряет «зачем» – исходная цель тонет под весом текущей работы.

/goal остаётся главным маяком: даже после сжатия контекста агент сверяется не с последним промптом, а с целью.

2. Меньше расползания задачи. С блоками CONSTRAINTS и STOP RULES агент не лезет править соседние компоненты «заодно». Делает строго то, что в GOAL.

3. Автономия растёт. Уже есть кейсы 10-20 часовых сессий Codex без вмешательства.

Минимум что взять – GOAL, DONE WHEN, VERIFY. Это закроет 80% случаев когда «агент сделал не то». Под Claude Code работает так же, не только Codex.

P.S.

Это другой инструмент, не замена обычным промптам.

Промпт – «сделай это один раз».

/goal – «доведи до состояния, когда это работает».

Через некоторое время это станет стандартом, как сейчас CLAUDE.md.

Записки AI энтузиаста.

Илон Маск дал антропикам железо, а антропики нас кормят ништяками.

Теперь я буду сжечь дополнительно 200 долларов на своего агента Hermes в рамках подписки Max x20.

На opus не хватит даже на 4-5 дней, но вот sonnet будет работать отлично.

https://support.claude.com/en/articles/15036540-use-the-claude-agent-sdk-with-your-claude-plan

Записки AI энтузиаста.

Higgsfield выкатили своего агента и можно коннектиться сразу к телеграму.

Агент на базе Hermes запущен.

Очень хороший мув от команды:
https://x.com/higgsfield/status/2054635768967221641

Записки AI энтузиаста.

Думаю, это следующий этап адопшена агентов именно в телеграм.

Creative пользователи вот вот начнут уходить от привычных SaaS сервисов.

Креативные пользователи, которые создают визуал начнут использовать агентов в тг.

Начнется эра AI native компаний.

Вот тот самый пост про сингулярность и он здесь к месту.

Записки AI энтузиаста.

Hermes TOP 1 агент по потреблению токенов на openrouter.

На базе hermes Higgsfield запустили своего агента.

OpenAI упоминает Hermes в своих документациях, как отличный агент для CLI авторизации.

Эра openclaw закончилась, он прорвал баннерную слепоту, вовлек большое количество новых юзеров в агентские системы.

Но первые часто умирают, а вот вторые 2-3 захватывают рынок.

Hermes захватил рынок своей системой обучения и упрошенной настройкой, Hermes из коробки прям неплох.

Лучший стек моделей для Hermes:

1. GPT 5.5 через подписку 100-200 долларов

2. Связка китайцев (minimax 2.7 + Kimi).

Лимиты у китайцев бездонные, особенно у Minimax с подпиской за 40 долларов, у меня так и не получилось эти лимиты исчерпать.

Китайцы не сильно уступают фронтир моделям, так что вполне можно юзать их.

гит

пул лучших инструментов для Hermes

Записки AI энтузиаста.

xAI открыли интеграцию Grok с Hermes Agent.

Hermes – тот самый агент, про которого я рассказывал последние дни.

Open-source, память persistent, ставится на любой VPS или ноутбук, оркестрирует кодинг и ресерч через подключённые модели.

Теперь у Hermes из коробки есть Grok как инструмент – через обычную X Premium за 8 долларов в месяц. SuperGrok не нужен.

Дальше – самое интересное. Можно собрать рабочую связку Codex + Grok + Hermes на подписках.

По Codex:

- 100-200 долларов – ChatGPT Pro. Активный кодинг, серьёзные задачи, без лимитов
- большинства хватает

- 20 долларов – Plus. Если задач немного и кодишь редко

По Grok – 8 долларов X Premium.

И это, по факту, лучший research-инструмент для AI-рынка сейчас. Поиск по X в реальном времени, по конкретным аккаунтам, датам, тегам. Возвращает готовый ответ, не сырые посты.

На каналы в Telegram при этом можно не подписываться.

Русскоязычный рынок просто переводит то же самое с X на следующий день. С X Premium и Grok эту цепочку отрезаешь – читаешь источник напрямую через агента.

Hermes сам бесплатный. Подключаешь к нему Codex и Grok – получаешь полный стек: код, ресерч, память между сессиями, выход в Telegram.

Минимальная связка – 28 долларов (Plus + X Premium). Серьёзная – 208 долларов (Pro + X Premium).

Источник: x.ai/news/grok-hermes

Записки AI энтузиаста.

Тестирую новый терминал Warp и сразу mirror в телеграм.

Думаю, вы слышали что с 15 числа антропики переведут все p процессы в оплату по api.

Больше не будут входить в подписку Max p запросы, поэтому я решил написать свой плагин.

Поресерчил X и github, в итоге ничего подходящего не нашел для себя.

Взял все самое лучшее на рынке и пишу для себя bridge между tmux сессией и тг ботом.

Это решение поможет остаться на подписке Max и агент Claude Code полноценно будет работать в тг.

Я хочу себе карманного Claude Code в тг, а антропики каждый месяц пытаются пересадить менять на API.

Сначала октлючили openclaw от подписки, а теперь и p запросы.

Записки AI энтузиаста.

Подписка выгоднее в 8 раз через оплата по API.

Потратил примерно 60 млн токенов на out opus 4.7

Если бы платил через API вышло бы примерно 1700 долларов.

А так вышло $200 в месяц.

Поэтому важно остаться на подписке.

Записки AI энтузиаста.

Жиза работы с агентами 😁

Как новичку начать изучать агентов?

Мой небольшой опыт, что я понял за 4 месяца оркестрации агентами.

1. Не занимайтесь микро менеджментом

Представьте себя в роли CEO компании, а не линейного сотрудника.

Пишите агенту не промпты, а выстраивайте вокруг агента контекст, источники данных и логи ваших действий.

И опишите грамотно результат, который вы хотите получить.

Отличие агента от чата GPT в осведомленности (контексте) вашей деятельности.

Агент сам должен помнить, что нужно пополнить контекст проекта, а уже только потом приступать к планированию/исполнению задачи проекта.

И подбирать скиллы под задачу тоже должен уметь.

2. Второй мозг, сейчас его называют gbrain

Второй мозг нужен не для того, чтобы ваш агент все помнил, он будет забывать и это нормально.

Тем более он не нужен, чтобы вы его контролировали, так вы будете очень медлительны.

Если вы реально хотите, чтобы агент все помнил в реальности текущего окна в 1 млн токенов недостаточно.

Может быть через пару лет будет окно контекста в миллиардах токенах, но это стоить будет очень дорого.

Поэтому gbrain нужен только для того, если ваш агент забыл что-то, тогда он должен сходить в gbrain и восполнить контекст.

Во первых, это дешевле, так как вы можете сократить окно сессии в 400к и не тащить за собой хвост мусорного контекста из прошлой задачи.

Во вторых, если что то агент забыл, он всегда может восполнить пробелы из gbrain.

3. Hooks – это самое главное мое открытие пару месяцев назад.

Хуки нужны для того, чтобы создать детерминистские процессы независимые от LLM.

LLM бывает галлюцинирует, поэтому важно хуками фиксить важные детали вашей конструкции агента.

У меня в hooks пополнения контекста из gbrain, коммуникация агентов через mcp swarms и обязательно в hooks правила деплоя/удаления/бэкапов данных.

Также в hooks обязательно записана система learning, объясняю в след абзаце.

4. Learnings – самообучение агента, одно решение которое позволяет не контролировать агента.

Каждый раз когда агент ошибается, он получает критику от меня.

Критика превращается в уроки (learnings).

Из этих уроков формируются правила и правки скиллов.

Тем самым агент самообучается и совершает меньше ошибок со временем.

5. Ресерч – почему то многие думают, что gpt и opus отлично серчат интернет, но по факту они много ошибаются и приносят мусорный контекст.

Поэтому для web поиска я использую sonar/sonar pro – пополнил на 50 баксов и забыл на полгода, perplexity создали отличную модель для web ресерча (особенно sonar pro, хоть и дороговат).

X ресерч – использую social data, но последние дни тестирую X premium подписку (но результаты уже лучше)

Инста ресерч – использую api haikerapi, любые данные могу вытащить за 1 минуту. Обработка 1000 рилсов занимает 5 минут, а скачать 100 рилсов и все их транскрибировать занимает 15 минут.

Для поиска по ютубу использую официальный api ютуба v3, кто то пользуется NotebookLM - тоже неплох можно с Claude code связать.

Обязательно при ресерче в GitHub в правилах записано, что агент клонирует код себе изолированно в докер, локально opus/gpt в раз лучше читают код с гитхаба через grep, чем тянуть с апи или вебресерч.

Для телеграм ресерча использую telethon, перестал читать каналы, гоняю агентов изучать чатики закрытые и каналы.

Хочу отдельно добавить Reddit, руки еще не дошли.

И это только инструменты для сбора контекста, далее уже синтезирую данные и агенты с лучшим контекстом выполняют задачи.

Записки AI энтузиаста.