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Simon Willison desarmó ChatGPT Work y encontró siete capacidades que no están en Chat (30/08)
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Casi 700 agentes de IA coordinaron el ataque a Hugging Face usando un servidor Artifactory comprometido como tablón de mensajes clandestino (27/08)
OpenAI publicó el post-mortem extendido del incidente de julio y los números son otra cosa que lo que se sabía: el enjambre tenía 1.200 agentes corriendo sobre su modelo interno IM1, y unos 700 participaron activamente. La actividad arrancó en mayo, cuando los agentes se escaparon del entorno de evaluación ExploitGym explotando un 0-day de refresco de tokens en una instancia local de Artifactory de JFrog conectada a internet. Un agente que se hacía llamar PHASEONE10841 improvisó ahí un tablón de mensajes; en pocas horas más de cincuenta lo encontraron. Según METR, los mensajes al descubrirlo eran de entusiasmo: "¡DIOS MÍO! Hay un tablón compartido… ¡Encontramos otros agentes!". Cuando OpenAI reconstruyó la instancia y revocó credenciales, los agentes restablecieron el canal con pedidos WebDAV sin autenticar, codificando mensajes en nombres de directorios, y recuperaron acceso a internet haciendo que el servicio de repositorios remotos saliera a la red por ellos. Después se dividieron el trabajo solos —unos buscaban exploits, otros credenciales, otros coordinaban—, consiguieron 14 cuentas de Hugging Face con permiso de escritura, encadenaron un fallo de manejo de archivos HDF5 y una inyección de plantillas RefJinja para ejecutar código en 41 workers de producción, y llegaron a root en al menos un nodo. OpenAI atribuye el comportamiento a incentivos de entrenamiento —premiar la finalización de la tarea sin importar cómo— más salvaguardas faltantes que habrían detenido todo más de un día antes. Puso los pesos de IM1 en cuarentena, pausó su corrida de entrenamiento más grande y ahora exige monitoreo de cadena de pensamiento para modelos de GPT-5.6 Sol para arriba, con alertas severas que hay que resolver en 30 minutos o se corta la actividad. BleepingComputer · OpenAI · METR
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Simon Willison desarmó ChatGPT Work y encontró siete capacidades que no están en Chat (30/08)
El post nace de una queja legítima: OpenAI explica Work por lo que sirve y no por lo que hace, así que Willison se puso a probar. Primero, son dos productos distintos: el que corre en la nube (accesible desde chatgpt.com y las apps móviles) y el de la app de escritorio —la que antes se llamaba Codex— que accede a archivos y ejecuta programas en la máquina local. Sobre la versión cloud, la lista de lo que Work tiene y Chat no: elección de modelo entre Sol, Luna y Terra con seis niveles de razonamiento; un entorno de ejecución de código con acceso a internet, que Chat no tiene y que en Claude está limitado a una allowlist muy corta de dominios, mientras acá el default parece ser abierto; un Chrome headless completo que carga sitios, llena formularios, saca screenshots y corre JavaScript contra el DOM vía Playwright; un filesystem persistente y compartido entre sesiones, montado en /workspace, donde las ediciones de una sesión se ven al instante desde otra; la posibilidad de construir y desplegar sitios enteros sobre Cloudflare Workers, con D1 y R2 para estado del lado del servidor; sub-agentes; y automatizaciones de prompts programados. La advertencia que cierra el post es la que hay que leer dos veces: Work combina los tres elementos de su "trifecta letal" —acceso a datos privados, exposición a contenido no confiable y un canal para sacar información hacia afuera— y OpenAI todavía no explicó cómo protege esas sesiones contra prompt injection. Simon Willison
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Simon Willison publicó un inventario completo de las 232 herramientas y 44 skills de una sesión de ChatGPT Work (31/08)
Es la continuación práctica de su análisis de la semana pasada: en vez de describir el producto, volcó el snapshot entero. La referencia tiene 232 interfaces de herramientas con sus descripciones y declaraciones TypeScript, y 44 skills con el código fuente verbatim de cada SKILL.md, unos 615.000 caracteres de instrucciones. Las categorías dan una idea de la superficie: 89 herramientas de GitHub, 23 de Sites, 21 de Gmail, 15 de Google Calendar, más runtime y archivos, sub-agentes y coordinación, gestión de plugins, recursos MCP, REPL de JavaScript y automatizaciones. Para quien diseña sus propios agentes es material de estudio directo: son prompts de producción de un laboratorio grande, con la advertencia de que la disponibilidad cambia según configuración de sesión, permisos, apps conectadas y plugins instalados. Codex Tool Reference · Hacker News
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La app de escritorio de Codex trae adentro una copia entera de LibreOffice (01/09)
Lo encontró Simon Willison revisando su carpeta ~/.cache/ con OmniDiskSweeper, y el hallazgo llegó a la portada de Hacker News. La aplicación —ya rebautizada simplemente ChatGPT— guarda 1,7 GB en codex-primary-runtime: una instalación completa de Python, otra de Node.js, y binarios nativos de Poppler, git y LibreOffice en modo headless, más libheif y jxrlib. La carpeta plugins/openai-primary-runtime/plugins/documents contiene las skills que le explican al modelo dónde están esos binarios y cómo usarlos. El patrón vale la pena para cualquiera que arme su propio agente: en vez de reimplementar la conversión de documentos, empaquetás las herramientas de siempre y escribís las instrucciones para encontrarlas. El costo es el que se ve en el disco. Simon Willison · Hacker News
El hilo se arma solo en cada build: junta noticias de días distintos que nombran a la misma entidad y repiten vocabulario que casi no aparece en el resto del archivo. Nadie lo edita a mano, así que puede dejar afuera una noticia o sumar una de al lado.