Новая версия платформы MetaTrader 5 build 6060: Интеграция с ИИ, Passkey и удобная работа с кодом в MetaEditor - страница 19

 
Vladimir Voronin #:

Всем привет. После крайнего обновления перестал запускаться терминал на Windows 7. Подскажите, кто разбирается. Без отката на предыдущий билд не смогу продолжить работу под Windows 7? Скрин для наглядности


Тут:
https://www.mql5.com/ru/forum/513499#comment_60135166
Ошибка 0x0000005 при установке MetaTrader 5
Ошибка 0x0000005 при установке MetaTrader 5
  • 2026.07.28
  • www.mql5.com
При установке MetaTrader 5 появляется сообщение об ошибке 0x0000005. И так происходит при установке МТ5 любого брокера...
 

После сворачивания блока кода перестает работать автодополнение имен (не выпадает список имен). Случается, если свернуть какую-нибудь функцию, а затем начать писать ниже этого свернутого блока.

Как это воспроизвести? Я не могу.

Также ниже свернутого блока неверно позиционируется фоновая полоска текущей строки, где расположен текстовый курсор. Курсор в одном месте, а подсветка "убегает" ниже на кол-во строк, которые были свернуты.

При использовании "расчески" все свернутые блоки почему-то разворачиваются. Это не удобно! Думаю, лучше сделать отдельно 2 кнопки в верхней панели инструментов для сворачивая и разворачивания всех (только) функций.

Об этом уже сообщалось.

 
Dzmitry Kokhanau #:

Как это воспроизвести? Я не могу.

Об этом уже сообщалось.

по п1. Я наверное понял откуда ноги растут: от проблемы с позиционированием фоновой полоски. Когда она вне видимости, то автодополнение не работает. 
В общем, когда полоска будет исправлена, то и эта проблема уйдет

 
после почти суточной работы по поиску багов ассистент ушёл в депрессию и отказался работать. ) Потом, после его работы с файлами было найдено штук 20 логических ошибок в платной китайской нейронке
 
Aleksey Vyazmikin #:

Простой промпт

Результат:

Понятно, что ничего не создалось.

Я пишу: Он начал искать все терминалы на компьютере, потом открыл терминал в отдельном окне, который уже открыт (как?), поныкался и сообщил:
В общем, "убил" все окна с терминалом и самоликвидировался, закрыв ME.

Так это не работает. Модели для нормальной работы а не прожигания токенов, нужны навыки (skills). Он должен знать что делать  чтобы выполнить поставленную задачу. 

Эти две новых и очень своевременных фичи: MCP and AIasistent дают терминалу фантастические возможности. Кстати кто нибудь подскажет где посмотреть документацию на  МСП?

 
Renat Fatkhullin #:
Доступна бета 6069.
Где посмотреть документацию по внедряемому МСП ??
 
Renat Fatkhullin #:

Проблема в том, что стандарт OpenAI API не предусматривает механизма объявления возможностей (capabilities) на уровне модели, и DeepSeek не публикует отдельный машинно-читаемый список поддерживаемых типов контента.

То есть, в этом стандарте просто огромная дыра и он написан костыльно в режиме "быстро быстро под себя по необходимости добавляем, вперед не думаем".

По факту для определения возможностей модели рекомендуют в фоне прогнать кучу запросов, чтобы определить "ага, вот это проходит, а вот это - нет". Бред полнейший и костыль.

Пишу точно, потому что сам реализовывал его разбор.

Узнаваемо. Все колхозники, делают все на коленке а мы мучаемся. Вам что лень зайти к провайдеру где для каждой предлагаемой модели указана модальность, контекстное окно и другие технические детали. Кроме того есть инструменты,навыки и МСП которые позволяют и слабым моделям решать сложные задачи. Пишу не по прочитанному. Более полутара лет  использую интенсивно практически всех поставщиков. Никогда по этому вопросу, модальности, не было проблем. Изучайте первоисточники. И между прочим я не встречал нигде определения MCP как интерфейса между моделью и приложениями. Антропик предложил этот стандарт для упрощения использования моделью инструментов. 

Не могу найти документацию на вашу реализацию МСП. Подскажете?

 
Vladimir Perervenko #:

Узнаваемо. Все колхозники, делают все на коленке а мы мучаемся. Вам что лень зайти к провайдеру где для каждой предлагаемой модели указана модальность, контекстное окно и другие технические детали. Кроме того есть инструменты,навыки и МСП которые позволяют и слабым моделям решать сложные задачи. Пишу не по прочитанному. Более полутара лет  использую интенсивно практически всех поставщиков. Никогда по этому вопросу, модальности, не было проблем. Изучайте первоисточники. И между прочим я не встречал нигде определения MCP как интерфейса между моделью и приложениями. Антропик предложил этот стандарт для упрощения использования моделью инструментов. 

Не могу найти документацию на вашу реализацию МСП. Подскажете?

Чтобы избежать таких ожидаемых вопросов с неверием, я специально указал: Пишу точно, потому что сам реализовывал его разбор.

А теперь чистые доводы:

  • каждую неделю появляются новые модели
  • постоянно появляются новые провайдеры (большинство - это OpenAI Compatible)
  • списки моделей динамически отдаются разными провайдерами
  • в мире огромный зоопарк из сотен причудливых/кастрированных/переделанных имен моделей у множества неофициальных провайдеров, включая личный хостинг под любыми алиасами
  • под каждую модель строить устаревающие таблицы возможностей - это путь в никуда
  • в спецификации протокола OpenAI нет механизма заявления возможностей модели, зато есть обходной форумный совет "просканьте - так точно узнаете"
  • чтобы совсем понятно было - НЕТ в спецификации и поэтому OpenAI протокол дырявый, по нему видно, что он лепился по ходу дела и его программисты делали под себя и не ожидали, что протокол станет стандартом де факто (сама компания OpenAI в своих программах не использует протокол OpenAI, не знали?)
  • к счастью, LLM системы общего применения движутся к общему знаменателю базовых возможностей, что уберет проблему детектирования возможностей
  • ну и протокол надо апгрейдить, это вообще элементарно - он же json

Исходный вопрос, на который я отвечал, был "а вот почему pdf не принимает?". Да мало ли какой формат файлов не принимает модель кроме текстовых. Такого нет и не будет указано ни в каких спецификациях протокола. Вы пошлете, получите ошибку и пойдете другим путем.

В реальности пользователи используют оригинальное приложение ChatGPT(например) и понятия не имеют, что ни по какому OpenAI протоколу(разработанному владельцем ChatGPT) эта программа не работает. Она работает по своему собственному отдельному богатому неофициальному мультифункциональному API, где предусмотрены огромные возможности. Где те же сложные файлы он отправляет не напрямую в ChatGPT(как думают пользователи), а сначала прогоняет через свои сторонние сервисы декодеров и уже потом полученные размеченные текстовые файлы засылает в рабочую LLM модель.

Так как pdf/doc/xls/еще ряд типов файлов являются основным форматом документов, мы на стороне агента сами встроим прозрачный локальный декодер этих форматов, чтобы засылать в любые модели уже гарантированно приемлемые текстовые данные.


Вместо споров со специалистом, который много месяцев убил на реализацию (разницу между пользователем и разработчиком понимаете?) с видимым всем результатом, лучше почитайте доступную по первому клику документацию - весь интернет завален описанием MCP, Agentic AI, LLM.

Лично вам документация на MCP реализацию терминала не нужна - она исключительно для агентов, а вы ее использовать не можете.

Чтобы получить понимание о MCP возможностях AI Assistant, задайте ему вопрос: покажи список всех твоих mcp tools и опиши каждый из них.

 

OpenAI API - это именно простецкий и заброшенный по факту протокол для масс, а его разработчики им не пользуются. Я даже больше скажу - стратегически для OpenAI не выгодно его развивать, так это прямая помощь конкурентам. Сейчас два самых крупных игрока максимально огораживаются и защищаются, чтобы не потерять рынок.

Все остальные игроки просто подстроились под первый официальный протокол, который получил широкое распространение, чтобы включиться в общую игру. Но все более-менее крупные сделали своих агентов типа Claude Code/Codex/etc, где уже по своим приватным апи максимально эффективно работают со своими моделями.


Официальное приложение ChatGPT (веб, iOS, Android, desktop) использует внутренний backend ChatGPT, который отличается от публичного Platform API.

Основные отличия:

  • ChatGPT backend (внутренний)
    • работает через собственные внутренние endpoint’ы;
    • поддерживает все возможности ChatGPT: память, проекты, Canvas, голосовой режим, Apps/MCP, поиск, Codex, вложения, артефакты и т.д.;
    • использует внутренние идентификаторы разговоров, сообщений и сессий;
    • оптимизирован под потоковую работу интерфейса;
    • официально не документирован и может меняться без предупреждения.
  • OpenAI Platform API
    • это публичный REST API для разработчиков;
    • имеет стабильную спецификацию и обратную совместимость;
    • предоставляет модели (responses, embeddings, fine-tuning и т.д.);
    • не является тем же самым API, через который работает приложение ChatGPT.

При этом оба сервиса используют одну и ту же инфраструктуру моделей OpenAI, но поверх нее находятся разные уровни логики.

Например, когда в ChatGPT:

  • запускается поиск по интернету;
  • вызывается MCP/App;
  • используется память;
  • открывается Canvas;
  • выполняется Deep Research,

это координируется внутренним оркестратором ChatGPT, а не простым вызовом публичного responses API. OpenAI также официально описывает, что ChatGPT использует отдельную платформу приложений (Apps/MCP), встроенную именно в ChatGPT, а не в Platform API.

Почему так сделано

Публичный API рассчитан на разработчиков, которым нужна стабильность контрактов.

Клиент ChatGPT — это собственный продукт OpenAI. Он может использовать:

  • внутренние RPC;
  • недокументированные endpoint’ы;
  • дополнительные служебные поля;
  • экспериментальные возможности.

Это позволяет команде ChatGPT быстро выпускать новые функции без необходимости поддерживать их как публичный API.

Можно ли использовать этот внутренний API?

Технически его можно увидеть через инструменты разработчика браузера или анализ сетевого трафика приложения, но:

  • он официально не документирован;
  • его формат может измениться в любой момент;
  • OpenAI не гарантирует его стабильность;
  • строить коммерческое приложение поверх него не рекомендуется.

Если нужен поддерживаемый интерфейс, следует использовать официальный Platform API. Если же цель — создать клиент, максимально похожий на официальный ChatGPT (включая память, проекты, Apps/MCP и т.п.), то полностью воспроизвести его поведение через публичный API сейчас невозможно: часть логики остается исключительно во внутреннем backend ChatGPT.

 
Renat Fatkhullin #:

OpenAI API - 

    

Я благодарю вас за столь расширенный ответ. Со всем могу согласиться под всем, что Вами сказано, подписаться, поскольку сам варюсь в том же самом котле, кроме одного. Я не согласен с тем, что на МСП мне, как разработчику, не нужна документация. Я не должен методом тыка проверять исследовать и изучать, какие инструменты есть в МСП, какие задачи можно решить через МСП, а какие нет?. Есть  же определённые требования, что должно содержать как должен быть описан каждый инструмент.Ну да ладно.Это так, мысли вслух. Будем осваивать то, что есть.

Ещё раз хочу подчеркнуть, безусловно, внедрение этих двух очень важных возможностей ставит и даёт возможность терминалу вступить на совершенно новый, более высокий уровень. А для разработчиков безграничные возможности по реализации своих знаний, накопленного опыта. Хотя Для освоения этих новых возможностей многим придётся очень многому научиться. Поэтому я думаю, чем более разжёвана и ясна будет документация по использованию этих возможностей, тем быстрее включатся многие разработчики в эту тему.
Удачи и извиняюсь за не очень корректный тон предыдущего поста.