ask-any — работу делает тот, кто жив
Зачем
06.08.2026 замерено на хабе: бак подписки Claude исчерпан до 08.08, все LLM-рутины стоят.
При этом Codex ответил за 8 с, Grok за 13 с, Gemini за 4 с. Три живых вендора простаивали,
потому что все рельсы к ним были построены как «вторая пара глаз» с обязательным тегом вердикта.
Дверь была, но открывалась только внутрь ревью.
Как звать
python ~/.claude/scripts/llm_ask.py --prompt "задание"
Дефолт --mode race: все рельсы стартуют одновременно, побеждает первая ответившая. Мёртвый
вендор просто не приходит первым, и его таймаут никого не задерживает.
| режим | что делает | когда брать |
|---|
race (дефолт) | все разом, побеждает первый успех | обычная работа, нужен ответ быстро |
first | по очереди, останавливается на первом живом | когда бережём чужие квоты |
all | все разом, собираем ВСЕ ответы с подписями | сравнить мнения, спорный вопрос |
Ещё ручки: --rails codex,grok (сузить круг), --prompt-file p.txt, --timeout 180, --list.
Замер 06.08: гонка 13,9 с против очереди 16,4 с на живом хабе; в режиме all три мнения
приходят за 13 с вместо 25 с последовательно.
⛔ Две породы рельс — главное, что нельзя путать
| рельса | что умеет | когда брать |
|---|
claude codex grok gemini | только ГОВОРИТЬ | суждение, синтез, черновик, разбор |
codex-agent | ДЕЛАТЬ: файлы, команды | работа, которую рутина делала бы сама |
Grok и Gemini физически не могут действовать: они зовутся с выключенными инструментами.
Отдашь им действие — получишь прозу вместо дела, и потребитель примет её за результат
(память green-exit-on-spent-bucket).
У агента рабочая папка = LLM_ASK_CWD, песочница ограничена ею. Пустой stdout при коде 0 у
агента = работа сделана: у него результат это побочный эффект, а не текст.
Tier-2, гейт [коллега] и правда в цифрах не ослаблены: сменился исполнитель, не правила.
Для рутин (раскатано 06.08 на 24 ночные рутины хаба)
python claude_run.py <timeout> --extfallback codex-agent --stdin <файл> -- claude -p ...
Рутина сперва идёт своим путём; если бак пуст, задание уезжает Codex-агенту и рутина реально
доделывает работу. Рабочую папку claude_run подставляет сам (волт), потому что задача из
планировщика стартует в system32.
Доказано сквозным прогоном 06.08: бак Claude пуст → Codex выполнил инструкцию рутины → файл
на диске → rc=0.
Что ломается и как понять
| в stderr | что это | лечение |
|---|
бак подписки исчерпан | у вендора кончилась квота | ничего, другие подхватят |
рельса разлогинена | сессия вендора умерла | grok login --device-auth / claude setup-token |
CLI не на PATH | вендор не стоит на этом узле | поставить или убрать из --rails |
ВСЕ рельсы мимо | все двери закрыты | причина названа поимённо, читать её |
Главный риск — отписка, принятая за ответ: вендоры печатают «я разлогинен» и выходят НУЛЁМ.
Сеть на такие фразы стоит в одной точке и узкая по длине (отписка это весь вывод, а не фраза
внутри работы), иначе законный ответ про лимиты выбрасывался бы как смерть рельсы.
Проверки
- регресс:
python ~/.claude/scripts/_test_llm_ask.py (20 проверок, краснеет мутантом)
- паспорт: волт
00-System\LLM-Ask-Passport.md
- счётчик:
_shared/skill_usage_log.py, kind=part, имя llm_ask:<рельса>
Канон: память other-llm-rails-were-review-only, green-exit-on-spent-bucket,
CLAUDE.md §6.3 «выгребай лимиты».
<!--kit-footer-->
Like this skill? It is one of 100 in second-brain-starter-kit: the second brain we built for ourselves and run every day at Palo Alto AI Research Lab. Install the whole set with npx skills add tonydzi/second-brain-starter-kit. Everything is open source and free, so take what you need.
Flagships worth a look on their own: secondop-panel (a second opinion from a panel of external models), claude-memory-tidy (stop your agent's memory from rotting), telegram-mcp-kit (your own Telegram over MCP in about 15 minutes).
Author: Anton Dziatkovskii, Palo Alto AI Research Lab. Telegram @tonydzi - WhatsApp +1 341 222 9178 - X @Tony_Stef_
Engineers: want to test-drive this setup? Message me. I hand out free starter seeds to engineers who test and report back, and custom skill requests are welcome.