20186
Залипли и встали намертво, но хотите вырваться? Теория Каст и Ролей и прочее.
Интересное чтиво - Как строить AI-продукты, которых конкуренты не смогут повторить
От Ravi Mehta, ex Product Lead Tinder, Facebook, Reforge.
https://blog.ravi-mehta.com/p/building-ai-products
Основные мысли
Раньше технологические волны (PC, интернет, мобильные) разрушали старых игроков и давали шанс стартапам - так появились Microsoft, Google, Uber. Но с AI всё иначе - он ускоряет существующие компании, а не разрушает их. Например, Adobe быстро добавила AI-функции в свои продукты и обогнала потенциальные стартапы. Результат - самая жёсткая конкурентная среда в истории технологий.
Три подхода к AI:
- Создавать свои модели (дорого, непомерно для большинства)
- Просто добавить чатбот (легко копируется, не даёт ценности)
- ПРАВИЛЬНЫЙ: комбинировать готовые AI-модели с вашими уникальными данными и функциональностью
Эффективные AI-фичи строятся из трёх элементов:
AI-возможности (доступны всем через API) + Ваши уникальные данные + Функциональность вашего продукта
Магия в их взаимодействиях:
Контекст из продукта - ваши данные дают AI необходимую информацию. Типы ценных данных: real-time (цены, наличие товаров), user-specific (история пользователя), domain-specific (специализированная информация о предметной области), human judgment (рейтинги, отзывы), reinforcement (лайки/дизлайки для улучшения).
Генерация - AI генерирует результаты, которые дают ценность клиентам и становятся частью вашего датасета.
Оркестрация - ваш продукт определяет, когда использовать AI. AI не заменяет традиционный софт, они дополняют друг друга.
Инструменты - AI учится использовать ваш продукт как инструмент, получая уникальные суперсилы. Одна из самых перспективных областей.
Примеры:
MIRO - их принцип "холст - это промпт". AI-прототипирование превращает заметки в кликабельный прототип за секунды. Используют те же модели, что доступны всем, но создают фичу, которую может делать только Miro.
DESCRIPT - переосмыслил видеоредактирование через AI-транскрипцию. Фичи Eye Contact и Studio Sound упакованы вокруг человеческой потребности - выглядеть и звучать лучше. Не подчёркивают технологию, подчёркивают решение проблемы.
GRANOLA - взорвался на переполненном рынке AI note-taking (Otter, Fireflies, встроенные функции в Zoom/Teams). Секрет: поняли, что многие не хотят делегировать ведение заметок AI, они хотят делать это лучше с помощью AI. Используют только готовые модели (Deepgram, Anthropic, OpenAI), но собрали их в уникальный продукт.
Как начать.
Не начинайте с технологий, начинайте с клиентов. То, что AI может что-то делать, не значит, что он должен.
Задавайте себе 4 вопроса:
- Какие неудовлетворённые проблемы клиентов нужно решить?
- Какие AI-возможности могут решить эти проблемы новыми способами?
- Какие уникальные данные могут усилить решения?
- Какие суперсилы наш продукт может дать AI?
В общем, все по классике.
Победа в AI-эре не требует сотен миллионов на тренировку моделей. Она требует глубокого понимания проблем клиентов и превращения того, что уникально ваше, в конкурентные преимущества.
Пошли есть рамен в мишленовский ресторан для реабилитации и поднятия духа. Нельзя же кодить и писать 24 часа. Правда, пока ИИ работает, я смотрю сериал. Точнее посмотрел 2 сезона Halo.
Читать полностью…
Два дня разбирался с инициализацией проектов и безопасностью в Claude Code. Как обычно - нормальных описаний нет, но делание чего-нить и общение с ИИ решает все проблемы.
В итоге создал нечто типа фреймворка для создания проекта с помощью Claude Code - сейчас тестирую на реальных проектах и выложу в паблик. Это не код, а набор текстовых файлов для Claude Code, которые до запуска надо скопировать в любой проект, который вы планируете развивать с Claude Code, и он в общем сразу все понимает, что, как делать и ничего не забыть.
Плюс до кучи несколько кастомных агентов, которых я насоздавали для пользы дела. Все файлы в маркдауне, поэтому их легко читать, модифицировать. Получилась инструкция по созданию приложений для людей и ИИ.
Зачем это нужно? Затем, что ИИ это полноценный девелопер, я бы сказал мидл, и ему нужно дать ясно инструкции, что и как делать, в какой последовательности от проектирования, до имплементции, тестирования, аудита безопасности и деплоя.
Вы здесь выступаете в роли продукта и немного архитектора верхнего уровня, а ИИ как команда девелоперов, только в 100 раз быстрей.
При этом создание приложений это на 50% создание кода, а 50% все, что вокруг - контроль, уточнение, общение. Это при работе с людьми, а при работе с ИИ - код это 1% и все делает ИИ, и все документы и управление проектом, коммиты в гит , PR - все это делает ИИ, а вы только общаетесь с ним и иногда смотрите, что он там наделал - не в код, а в приложение.
При наличии такого фреймворка сотрудничество с ИИ становится в 10 раз быстрей и эффективней, учитывая, что вы можете что-то забыть, а в этом фреймворке все учтено. При создании ФВ ни один разработчик не пострадал.
Перевод на русский:
Представь, что ты строишь дом с помощью робота-строителя 🤖.
Вот как это объяснить десятилетнему ребёнку:
🏗️ Что произошло:
Человек два дня возился с программой Claude Code — это как умный помощник-программист. Она помогает писать код и собирать приложения, но у неё почти нет нормальных инструкций, всё приходится понимать самому.
📚 Что он сделал:
Он придумал и собрал фреймворк — набор простых текстовых файлов, которые подсказывают ИИ, что и как делать, шаг за шагом:
* как начать проект,
* как писать код,
* как проверять ошибки,
* как тестировать и выпускать программу.
Эти файлы — как инструкция-памятка для ИИ, чтобы тот ничего не забыл.
🧠 Зачем это нужно:
Потому что теперь ИИ можно считать настоящим программистом-середнячком (мидлом).
Ты — как главный архитектор и руководитель, который объясняет задачу,
а ИИ делает всю работу: пишет код, проверяет, отправляет на GitHub, даже оформляет отчёты.
💬 Самое интересное:
Когда ты работаешь с ИИ, код — это всего 1% работы. Всё остальное — разговоры, уточнения, настройка.
Этот фреймворк делает работу с ИИ в 10 раз быстрее и проще, потому что он заранее продумывает всё, что можно забыть.
😄 И в конце он шутит:
> «При создании фреймворка ни один разработчик не пострадал.»
(То есть всё делал ИИ, а люди отдыхали 😉)
Что показали на OpenAI DevDay
Главный анонс — мини-приложения в ChatGPT. На старте их семь, анонсировали ещё 11. Чатгпт будет периодически сам подсказывать подходящее приложение по контексту диалога. Фича открыта почти всем авторизованным пользователям вне ЕС, каталог приложений и приём заявок на публикацию приложений от разработчиков обещают до конца года.
Приложения собираются на веб-технологиях поверх MCP. Примеры с исходниками уже есть на GitHub. Обещают кучу способов монетизации своих приложений, OpenAI всё ещё плотно хотят свой апстор, несмотря на провал GPTs.
AgentKit и ChatKit. AgentKit — набор для сборки и продакшен-запуска агентов с визуальным конструктором, коннекторами и встроенными инструментами оценки. ChatKit — готовый встраиваемый чат-интерфейс, чтобы быстро дать пользователю доступ к вашему агенту прямо в продукте. Описывать флоу агента теперь можно в новом визуальном интерфейсе Agent Builder, теперь создание агентов доступнее.
В API тоже насыпали моделей. Sora 2 и Sora 2 Pro теперь доступны в API. Pro версия отличается длиной генерации в 15 секунд вместо 10 и поддержкой 1080p. Цена 10 центов за секунду для обычной модели, что дешевле даже Veo 3 Fast. Pro версия стоит 30 центов за секунду 720p видео и 50 центов за 1080p. На удивление адекватная цена для такого уровня качества.
А вот GPT-5 Pro обвинить в разумном прайсинге нельзя. $15/$120 за миллион токенов для ризонера это крайне много, с такой ценой модель продолжит оставаться очень нишевой.
Кроме этого вышли мини варианты gpt-realtime и gpt-imagе, чтобы удешевлять продакшен-кейсы. Как у них с качеством всё ещё неясно, но цена неплохая.
@ai_newz
Тестирую Agent Builder - https://platform.openai.com/agent-builder
Читать полностью…
OpenAI выпустила результаты "хакатона" по исследованию того, как Европе (а на самом деле любой стране) развивать AI и инновации как можно быстрее
https://cdn.openai.com/global-affairs/8d3c7c97-ae26-4844-a9d3-a5d51aba99ba/hactivate-ai.pdf
Вот что предлагают:
1. Подготовить «AI-готовую» рабочую силу
- Individual AI Learning Accounts - личные счета на обучение ИИ-навыкам (€500–1000 в год).
- Налоговые льготы для компаний, обучающих ≥50 % сотрудников.
- Европейская программа AI Champions - сообщество «чемпионов» ИИ внутри компаний.
- AI Learning Vouchers - гранты и ваучеры на курсы для всех граждан, независимо от работы.
- AI Thesis Connect - сведение вместе студентов-исследователей и компаний для прикладных AI-проектов.
2. Ускорить внедрение технологий и убрать барьеры
- Grace Period до 2030 г. - регуляторная передышка для МСП, чтобы пробовать ИИ без штрафов из-за соблюдения всякого AI Act.
- Data & Compute Exchange - обмен данными и вычислительными мощностями по принципу «дай евро – возьми евро».
- Applied AI Booster - поддержка не только исследований, но и коммерциализации AI-продуктов.
- Smart Funds - гибкие гранты с короткими заявками (10 стр.), открытые раунды, минимум бюрократии.
- Fast-Track Standards - ускоренное внедрение международных стандартов ISO 42001/27001 для ИИ.
3. Государство как пример внедрения
- Operational Agentic Heroes - внедрение агентных ИИ в основные гос-процессы (лицензии, миграция и т.д.).
- European GovAI Hub - единая платформа и сеть для обмена кейсами, шаблонами и стандартами между гос.службами.
4. Измерять и мониторить
- AI Readiness Index - единый индекс готовности ЕС по 8 показателям (таланты, вычисления, данные, регулирование, соц-доверие и т.д.).
- Real-Time LLM Monitor - партнёрство гос-частных структур для мониторинга использования больших языковых моделей в реальном времени.
5. Макроуровень и широта внедрения
Relentless Harmonisation - убрать разрыв между странами, создать единый цифровой рынок.
Innovative Institutions - ускорить работу ЕС-институтов (цикл решений ≤ 6 мес.).
Inclusive AI Program - каждому европейцу – доступ к ИИ-инструментам (€100/год + AI-подарки выпускникам школ).
6. Экосистема и инвестиции
EUasis - специальные AI-зоны (AIZ) с гибкими правилами, налоговыми льготами и «28-м режимом» Это такой режим регистрации всеевропейской компании, взамен локальных регистраций в какой-нибудь стране.
Draghi’s Den - общеевропейский инвестиционный банк рискового капитала для масштабирования AI-компаний.
EuroBridge - мост между корпорациями и стартапами: стандартизированные контракты, быстрые пилоты, налоговые стимулы.
OpenAI готовит “Agent Builder” - платформу для создания автономных ИИ-агентов без кода
По слухам, OpenAI разрабатывает Agent Builder - нативную no-code-платформу для создания автономных ИИ-агентов. Если информация подтвердится, этот инструмент сможет заменить целый стек сервисов вроде Zapier, n8n и Vapi, объединив всё в единую экосистему OpenAI.
Первые отзывы называют интерфейс одним из самых плавных и интуитивных среди всех agent-canvas решений.ентов прямо внутри платформы.
Мой коммент: звучит хорошо, но есть сомнение - zapier, make, n8n - зрелые решения и «плавный интерфейс» последнее, что нужно. Логичней было бы приобрести эти компании, а не лепить с нуля. Есть шанс получить громоздкий мало надежный продукт. Кроме того сила традиционных сервисов в объеме интеграций, а это время. Я уже видел несколько клонов систем автоматизации, но довольно убогих. С другой стороны, логично допустить, что OpenAI не будут копировать традиционный подход, когда нужно все делать руками, а будут внедрять ИИ, который будет создавать сценарии, как сейчас решения типа Codex/Claude Code фактически полностью способны создавать приложения.
Как я использую ИИ, чтобы писать?
1. Увы, я не использую ИИ, чтобы писать, что угодно, потому что, ИИ не способен писать нормальные художественные тексты, тем более содержательные посты и даже мануалы. ИИ можно натренировать, чтобы он выдавал мыльные безликие тексты, но тут уж вы выбираете - вам тексты или аудиторию.
2. Тем не, менее ИИ отлично использовать для предварительной корректуры и легкой редактуры текста, но не финальной.
3. Поэтому у меня 2 подхода.
1-й - я просто пишу текст ручками, как сейчас.
2-й - я диктую какие-то мысли, потом транскрибирую с помощью MacWhisper (там на борту специализированная модель Whisper by OpenAI).
MacWhisper дает более или менее удовлетворительные результаты, однако расшифровка это просто стена текста со всеми паузами, бэками, мэками, паразитными словами и прочим мусором, иногда без знаков препинания вообще. И это хорошо, потому что категорически нельзя, чтобы ИИ транскрибатор еще и редактировал - это чудовищно.
Поэтому следующий этап - предварительная редактура и корректура, и для этого я еще 1.5 года назад разработал пару GPTs, которые я использую в зависимости от задачи.
4. Задача №1: Если мне крайне важно полностью сохранить оригинальный текст, но убрать мусор, т.е. ИИ ЗАПРЕЩЕНО любое редактирование, я использую GPTs "Бережный редактор".
Я помню, что делал промпт к нему более 5 часов, и создал более 30-40 версий, прежде, чем научил его НЕ ТРОГАТЬ текст там, где не надо, и удалять только мусор.
По сути это не редактор, а ИИ фильтр и уже после него текст можно редактировать дальше руками.
5. Задача №2: Если для меня сам текст не столь важен, а важны тезисы, смысл. Для этого я использую GPTs "Редактор", который также убирает мусор, и УЖЕ делает минимальную редактуру, сжимает повторы, в том числе делает стиль мягче, более похожим на типичную статью в блоге. Но ИИ не привносит содержание, хотя может добавить референсов.
6. Наконец, перед публикацией, я в 100% делаю финальную полировку текста ручками, так как ИИ делает ошибки в редактуре и смысле.
Помните, ИИ не способен производить смыслы, но ИИ выступает отличным собеседников, быстро подтягивает референсы, факты, т.е. является отличным инструментом для любого, кто УМЕЕТ писать сам.
Но ИИ бесполезен для тех, кто не УМЕЕТ писать и никогда не писал. Производить смысли, рефлексировать пока удел человека.
Также ИИ практически непригоден к любой работе над художественным текстом. Разумеется, есть масса народу, для которого ИИ пишет тексты и люди наивно верят, что это хорошие тексты. Пусть остаются в блаженном неведении.
Когда я выдвинул тезис о том, что сегодня любой человек может заниматься наукой, многие прельстились, начали спорить. Давайте разберёмся.
1. Что является фундаментом? Фундаментом является потребность людей постигать Вселенную. Эта потребность есть не у всех. У части людей она вообще не возникает, даже если у них удовлетворены все базовые нужды по Маслоу. И наоборот — есть люди, у которых базовые нужды далеко не в полном порядке, но при этом у них есть сильная потребность познания Вселенной.
2. Наличие этой потребности — своего рода критерий, по которому можно делить людей.
3. Когда у человека есть такая потребность, он пытается её удовлетворить. И эта потребность никак не связана с социальным институтом под названием «наука» — академии, университеты, лаборатории.
4. Из этой же потребности понять природу Вселенной выросли такие институты, как религия и наука. В каком-то смысле религия — не только «опиум для народа», но и древняя попытка создать онтологию, пусть наивную, но искреннюю попытку отразить эту же жажду понимания.
5. Другое дело, что как только возникает какая-то потребность, общество начинает на ней паразитировать. Так что религия — сложный феномен: в разные периоды истории у неё были и плюсы, и минусы. Магическое, религиозное сознание отражает определённый этап развития человечества. Оно давало мощный импульс в своё время, потом на смену пришли атеизм и научная методология — новая форма осмысления мира, но в чём-то тоже паразитирующая на той же внутренней потребности познания.
6. Наука как институт, конечно, даёт человечеству бесконечно много, но при этом нужно помнить: есть наука, как личный выбор жизненного пути, а есть корпорация под названием Академия.
Между потребностью исследовать Вселенную и наукой как организационной структурой нет знака равенства.
7. Однако, нормисы привыкли думать, что «заниматься наукой» — значит обучиться, получить степень, устроиться в академию, соблюдать правила, регламенты, писать отчёты. Часть этих правил осмысленна, часть — чистая бюрократия.
8. Но если заглянуть вглубь, то в основе науки, как пути жизни стоят два постулата: научный метод познания и научная этика. И вот эти две вещи никак не связаны с корпорацией «Академия». Более того, именно в них сливаются потребность исследовать и методология, которая помогает не обманывать себя.
9. Научный метод не гарантирует открытия — системного способа «делать открытия» не существует. Все великие открытия — это всегда аномалии, инсайты, совпадения, которые невозможно заранее спрогнозировать. Но метод помогает избегать самообмана.
10. Познать Вселенную можно по-разному: через интроспекцию, через объективные наблюдения, через самые разные формы опыта. Кто-то делает это через психоделики, кто-то через религиозные практики, кто-то — через строгие эксперименты. Всё это — разные пути познания мира. Просто научная методология помогает снизить вероятность заблуждений.
11. При этом, наука делится на подтверждённую, псевдонауку и лженауку. Лженаука — это то, что доказано как неверное. Псевдонаука — это область, где доказательств просто нет. Огромное количество вещей находится именно в этой серой зоне. Даже с «лженаукой» не всё однозначно — границы часто зыбкие. При этом, в массовом сознании всех, кто находится за периметром официальной академии, наука воспринимается как последняя истина.
12. Однако, честный учёный знает, что это не так: любая теория — лишь временное объяснение, удобная модель, пока не появится лучшее. Хорошие теории обладают предсказательной силой, повторяемостью, но не являются самой реальностью.
13. Т.е. для того чтобы исследовать Вселенную, не обязательно быть академическим учёным. Нужно только любопытство, потребность и понимание того, как работает научная методология. Даже если ты используешь интроспекцию, принципы вроде бритвы Оккама или критерия Поппера помогают не впасть в самообман. Всё это — не собственность науки как корпорации. Точно так же, как мистические откровения — не собственность религии.
Наконец, я нашел нужный мне пазл в этом тексте, который с большой вероятностью принадлежит Терренсу Тао: "При поиске решений для больших, запутанных и сложных задач, почему учёные тратят так много времени на «игрушки»? Подобно тому как ребёнок сначала играет с крупными кубиками DUPLO®, чтобы научиться собирать более сложные наборы LEGO®, учёных приучают работать с «игрушечными моделями». Эти модели намеренно упрощены, утрированы или нереалистичны в определённых аспектах. Это позволяет сосредоточить внимание на отдельной стороне проблемы. После достаточного изучения таких игрушечных систем их можно «собрать вместе», чтобы приблизиться к более жизнеспособному решению для реального мира."
Это совпало в финальным понимаем теоретической физики:
Мы не знаем, как устроена Вселенная от слова совсем, поэтому мы находим/ придумываем метафоры, чтобы хотя бы как-то описать то, что мы НЕ понимаем, потом создаем для этих метафор модели, которые позволяют формулировать гипотезы и проверять их в эксперименте. Если гипотеза подтверждена, мы называем ее теорией, что в переводе на простой язык означает:
Мы по прежнему ничего не знаем про Вселенную, но нашли какое-то объяснение и даже смогли его подтвердить, что прагматично дает нам хотя бы толику понимания.
При этом мы по прежнему осознаем, что наша теория это лишь текущее объяснение, которое на ДАННЫЙ момент не просто подтверждено практикой, но и наименее ресурсоемкое, требует меньше новых сущностей и даже помогает дать какое-то развитие.
И так мы этим пользуемся, пока не создана новая метафора- математика-теория, которая поглощает все старые теории и дает прорыв там, где были границы применимости (способности давать предсказания) старых теорий.
Почему это важно? Потому что все начинается с новых метафор, и здесь кроется один интересный лайфхак, когда мы начинаем осознавать те нарративы, которые и определяют спектр возможных метафор, которые мы способный родить, пока остается в рамках привычного нарратива. Иной подход - до попытки создать новую метафору стоит выйти из привычного нарратива, в 99% геометрически-топологического.
Выход за пределы нарративов
+ создание новых метафор
+ и их мат моделей
+ построение виртуальных песочниц
+ ИИ
- дают возможность заниматься глубоким исследованием вселенной в тысячи раз большему числу людей, что создает новую возможность для фундаментальной науки, а главное возможность для ее финансирования в тысячи раз более эффективно и доступно.
TDLR:
- не надо становится PhD,
- не надо идти в корпоративное рабство, работая пост-доком, веруя, что это дает единственный доступ к дорогостоящему оборудованию, потому что иначе невозможно заниматься серьезной наукой.
- не надо убиваться ради Хирша. Довольно - arXiv.org
Для справки: Терренс Тао - один из величайших математиков современности - см. здесь: https://youtu.be/HUkBz-cdB-k?si=2-Jotgytv4jA83hh
У меня было несколько бесплатных чатов, ну в смысле обычных чатов, да, и все эти эксперименты заканчивались не очень хорошо, потому что, во-первых, эти чаты требовали времени на модерацию, туда набивались какие-то боты, какие-то эти любители рекламы, какие-то криптолюди и так далее. Это ничего не приносило никакой пользы периодически там возникали срачи, приходилось тратить время, которое абсолютно никак не окупалось.
И главное, что общение возникает вокруг какого-то смысла, вокруг того, когда люди что-то делают. Поэтому вот такие вот непонятные чаты, вот сколько у меня их было, и в телеграме, в дискорде, они не жизнеспособны. Вот единственная более-менее жизнеспособная форма – это когда у людей есть какая-то деятельность, какой-то проект, какое-то дело, это может быть там обучение совместное или просто командная работа, вот тогда там, естественно, возникает общение, просто потому что люди что-то делают. Все остальное как-то так, непонятный базар и непонятно, кому нужно.
Created by 🎙️ Voice Messages bot
🚨🚨🚨🚨🚨Всем, кто имеет активную платную подписку на чат "КвестТКР_Чат" я предлагаю немедленно отписаться, иначе платежный сервис будет автоматически списывать с вас деньги, что с этого момента не имеет ко мне никакого отношения.
Читать полностью…
Я решил прикрыть текущий чат данного канала, так как он бесполезный и мертвый. У меня есть второй закрытый чат для тех, кто берет бесплатные и платные курсы. Там более осмысленное общение, а текущий чат, как 5-е колесо в телеге. Если кто подписан - отпишитесь. Я более не буду поддерживать этот чат и делать туда репосты. Спасибо.
Читать полностью…
Понимаете, почему я перестал объяснять и рассказывать? Бесполезно. Люди не в состоянии менять свое мнение. Им наплевать. Не обучаемы, не способны к изменениям.
Читать полностью…
ChatGPT — новая ОС для приложений?
OpenAI на днях анонсировали Apps SDK — возможность запускать сторонние приложения прямо внутри ChatGPT. Для этого надо лишь упомянуть нужное приложение ("Canva, сделай презентацию из этого документа"). Также ChatGPT будет сам подсказывать подходящий сервис по контексту.
Приложения будут работать поверх открытого протокола MCP, есть примеры на GitHub. Они могут подключать внешние данные, выполнять действия и обрабатывать платежи через Agentic Commerce Protocol.
Поначалу будет доступно 7 приложений от крупных партнеров. Для остальных разработчиков обещают открыть заявки до конца года.
Это не первая попытка OpenAI создать свой «App Store»: сначала они набили шишек на ChatGPT плагинах, потом GPT Store. В этот раз делают ставку на полноценные приложения с UI, авторизацией и платежами, а не просто кастомных промптах.
Всё это открывает много потенциальных возможностей для стартеров. Альтман похвастался, что ChatGPT достиг 800 млн активных пользователей в неделю — если «заселиться» туда со своим приложением, можно получить доступ к огромной аудитории ранних последователей.
Также становятся все более востребованы «лопаты для ИИ-золотоискателей»: от инструментов GEO до аналитики внутри ChatGPT Apps.
OpenAI делает ставку, что ChatGPT будет не просто чат-ботом, а полноценной операционной системой. И если это выстрелит — мы можем поучаствовать в новом платформенном сдвиге масштаба iOS или Android.
Пишите в комментариях, какие приложения вы бы хотели видеть в ChatGPT. Если у вас свой сервис, и вы думаете зайти в ChatGPT через Apps SDK — тоже пишите. Интересно собрать здесь кейсы и, возможно, помочь найти соратников для реализации.
@trendoscope
В нашем рейтинге раменов в Долине этот мишленовский даже не вошел в рейтинг. На 1-ом месте Ramen Yamaday - это в японском квартале в Сан-Фране, 2-е место в Ninjay недалеко от нас на пересечении Grant и El Camino, 3-е в Mitsuwa на Saratoga ave недалеко от 280-ого хайвея.
Читать полностью…
В общем, отвечая на вопрос последнего стрима - да, изучать n8n/make - стоит и Agents Builder от OpenAI пока до них далеко. Так что мы движемся по плану.
Читать полностью…
Потратил часов 5 на Agent Builder от OpenAI. Создал аналог GTPs Мясник, но со своим интерфейсом.
Как аналог-убийца n8n/make это, конечно, смешно. 😂Все заточено под интеграцию в фронт. Я слепил простой фронт с чатом, пришлось поипаться, потому что фронт оказался чувствительным к архитектуре агента (чего быт не должно).
Сначала с фронтом много работы (благо работает Claude Code), но потом с самим агентом начинаются стандартные проблемы.
В общем пока это, как в n8n, только там через интеграции, а здесь через MCP, ну и сервиса, конечно 0. Пока это не очень себе продукт.
Скорее хотят потестировать отклики сообщества.
В целом, в общем не очень, потому что сложные структуры бизнес логики в n8n/make/zaper делать в 1000 раз удобней + бридж с любым фронтом через API/Webhook или любые триггеры - и никакого гемора с сложным протоколом. Пока бизнес логику для прода на этом строить сомнительно.
По поводу Agent Builder by OpenAI. я уже упоролся. агента слепить за 5 мин, вклеить в фронт - как обычно. В целом, до n8n/make как до неба, но фокус у них на интеграцию в прилу. Кстати, в make теперь завезли код. Завтра, послезавтра покажу.
Читать полностью…
После выхода Sora 2 даже Mr Beast переживает за свое будущее в контенте. Мне кажется, что на следующем этапе мы увидим, как рилсы и тиктоки станут AI-gen на 80-90%.
Почему? Потому что формат позволяет биндж-вотчинг, чтобы убивать время. Важнее всего станет сценарий, а сделано это через ИИ или нет, мало кого волнует. Плюс, нагревать GPU намного дешевле, чем организовать съемку с людьми. Поэтому вот такое у нас будущее. Мы думали, что машины у нас будут типизированы, четкие, строгие, как компьютеры будущего. В реально мы не можем их остановить от гиперкреативности и галлюцинаций.
Так что будущее такое: короткий контент будет AI-first очень скоро, а полнометражный контент - когда ии станет доступным по цене. Выделит вас только умение писать, что угодно - от промптов до сценариев.
Креатив не умирает. Это просто его новая инкарнация.
Звучит, как план захвата власти)))
Читать полностью…
После освоения AI-инструментов
Послушал лекцию Александра Крайнова (директор по развитию ИИ в «Яндексе») для студентов Иннополиса — зацепила простая мысль: выбор конкретной LLM уходит в прошлое. Как когда-то мы перестали переживать, каким компилятором собирать код, так и здесь — решать будет сервис.
В нашем business-аккаунте Cursor режим Auto уже стал дефолтом. Команда почти не переключается на конкретные модели — ручной выбор остаётся у энтузиастов (см. скрин).
И это не случайность. OpenAI все понимает и то же движется в эту сторону: летом компания уже пробовала с релизом GPT-5 «спрятать» ручной выбор и оставить автоподбор. Комьюнити отстояло переключатель — но, уверен, это временно.
Что меняется на практике? Смещается точка ответственности. Важно уметь чётко описать задачу (промпт), дать релевантный контекст и проверить качество ответа. Экспертиза — в дизайне запроса и оценке результата, а не в переборе моделей. Похоже, индустрия в целом идёт к меньшему ручному выбору — курс на «задача → результат» без микроменеджмента моделей.
Материалы по теме:
Пост-GPT. Что глобально ждёт индустрию после бума генеративных ИИ — лекция Александра Крайнова
14. Но религия защищает свой рынок, объявляя ересью всё, что противоречит догме. Так было веками: либо ты «наш», либо тебя убьют. Точно так же ведёт себя и наука. Она говорит: «Мы признаем тебя только если ты соответствуешь нашим критериям».
А эти критерии — корпоративные, а не научные.
Академия, по сути, отказывает людям в праве заниматься "настоящей наукой", если они не «внутри системы». Всё, что за её пределами, объявляется конспирологией и шарлатанством. Это снобизм, научное жречество.
15. Современная наука требует, чтобы ты прошёл экзамены, получил печать, и только тогда ты «свой». А всё остальное — ересь. Точно как в религии. Есть канон — остальное отбрасывается. И большинство наивных людей, не понимая сути, в это верят.
16. Хотя суть в том, что исследование Вселенной — это личный путь, и для него не нужны разрешения. Важно лишь одно — не обманывать себя.
Научная этика начинается с этого: не врать себе. Сомневаться — нормально. Сомневаться не в своих силах, а в своих гипотезах. Потому что при познании мира очень легко увлечься фантазией, принять интуицию за истину. Проверка гипотез — обязательна. И даже когда что-то подтверждено, сомнение всё равно должно оставаться. Ведь любое открытие — это лишь маленький осколок реальности, метафора, отражение микроскопической части Вселенной, а не последняя истина. Мы неизбежно строим иллюзии — просто стараемся делать это осознанно.
17. Если человек, не будучи академическим учёным, следует методологии и достигает результатов — спорить тут не с чем. Особенно если есть практический результат.
Практику интересует не титул, а то, работает ли.
Военные, инженеры, бизнес — всем им важно одно: результат. А как ты его добился — чисто философия. «Покажи, что работает — и всё».
18. В этом смысле нет никаких ограничений. Не нужно десятилетиями ходить по экзаменам и защите диссертаций, чтобы начать исследовать Вселенную.
Никаких разрешений не требуется. Нужно лишь научиться делать это правильно — не ради признания, а ради того, чтобы результат был настоящим, а не самообманом. Плюс ИИ поистине открыл ворота.
Если коротко, ИИ не только дает возможность создавать приложения любому, не будучи программистом, но также заниматься любым творчеством, не имея до этого опыта в нем, а также заниматься фундаментальной и прикладной наукой на серьезном уровне, не будучи профессиональным ученым.
ИИ сильно демократизировал создание приложений, творчество и науку, снизив барьер входа в сотни раз и сделав доступным технологии, творчество, науку для всех.
Сейчас это еще не очевидно, это еще незаметно, но в течении 10-15 лет это кардинально поменяет всю сложившуюся экосистему профессиональной образования и R&D, и весь рынок креативного труда, включая всю систему финансирования науки и венчур.
Мда! Парадигма "В зоопарке, опять льву мясо не докладывают!" не подводит никогда. Главное - сильно не частить. Но вот Джо Роган на этом построил свою империю.
Читать полностью…
Каждый день с ИИ приносит новую радость и цель. 10 лет мучился с авторизацией в WP, кто имеет WP сайты знает.
В результате Claude Code написал мне кастомный плагин, который подключает авторизацию через supabase (со всеми ее провайдерами) + подключил Turnstile (Cloudflare), чтобы чуток отсеять ботов.
Все в сумме заняло часов 10, учитывая, что плагин способен перекидывать на разные страницы благодарности в зависимости от того, на какой странице я ставлю форму регистрации.
Можно реализовывать много сценариев для разных лид-магнитов, разных локаций, да в общем для любой переменной в utm. При регистрации все контакты синхронизируются между базами WP/Supabase, можно прослеживать весь путь без GA, и для каждого сценария запускать свой онбординг.
Для тех, кто в танке, если бы я эту работу поручил разработчику, думаю - не менее пары недели бы искал фриленсера, неделю бы я ему объяснял, что мне надо, потом он бы месяц делал (не факт, что довел бы до конца) + это бы стоило от 10-15K$ и 0 контроля, тем более 0 возможности дорабатывать.При этом скорее всего мне бы подсунули доработанный код с какого-нить репозитория.
А, допустим, если бы мне это пришлось переносить на другой (третий, 4-й, энный) сайт, то это каждый раз новый проект + 1000$. А сейчас это просто обычный плагин, который за 5 секунд ставится на любой WP сайт и остается только настройка, как для любого соц. плагина авторизации.
Каждый день говорю себе, а что если сделать "это", и просто делаю, причем, каждый раз поднимаю планку и беру новую высоту. Пределов нет.
Много знакомых во все это интенсивно вовлекается. Кто делает роботов, кто-то свои модели, кто-то реализует идеи в кибер безопасности, кто-то чего то криптой ваяет. Как будто наступил коммунизм в стиле Стругацких, Полдень 22 век.
Люди, которые раньше и не мечтали - замахиваются на все более амбициозные проекты.
С этого момента связанный этого канала - закрытый чат "Квест и Курс ИИ", доступ к которому не продается, а можно получить только, если взять курс. Т.е. этот чат служит каналом коммуникации для участников курса, потому что мы что-то там делаем и все обсуждения носят осмысленный характер.
Читать полностью…
Про AI-комьюнити: где ваш код, "эксперты"?
О наболевшем!)
Что мы реально выпустили за полгода
Без Артема ничего бы не получилось /channel/virrius_tech ты крут!
SGR Deep Research 494 звезд и 87 форков, MIT лицензия
WhisperX с фронтендом 16,437 строк кода, 30 звезд и 8 форков
speechcoreai.com
Продуктовое решение на базе прототипа 800 пользователей сделали 12к транскрибов бесплатно
SearXNG Tavily Adapter бесплатная замена Tavily, 90 звезд и 10 форков
RAG-бот 2к человек задали вопросы, 8к ответов выдано
Итого: ~614, 105форков, 800 активных пользователей, 12к транскрибов, 2к пользователей бота это я еще не беру 2-3 бота в которых я перестал считать метрики изредка слежу
Что бесит лично меня?
Выпускаю SGR
Диванный критик такой:"Манипуляция результатами" "XML методика лучше"
Публикую Circuit Tracing "Думал об этом год назад" "Хайпитесь на Anthropic"
Выпускаем WhisperX фронтенд "Тривиально" "За вечер сделаю"
Факты жестче слов: 87 форков SGR, 85% accuracy у Circuit Tracing (первые в мире!), 800 человек реально пользуются транскрибатором каждый
Мир аббревиатур vs реальный код
Хейтеры оперируют: RAG LLM SGR MCP CoT RLHF, SHMEX
"Я знаю все аббревиатуры значит я эксперт"
Делают презентации со схемами, скрины из IDE с блюром, ведут в личку за платной консультацией
Говорят: "Anthropic туфта OpenAI туфта всё туфта"
Результат: 0⭐️ на GitHub, 0 строк кода, 0 реальных пользователей
Те кто реально пушат vs те кто критикует
Честно говоря, заметил и такой паттерн все хейтеры которые реально что-то делают, пришли и начали пилить SGR вместе с нами!
А те кто сидит в закрытых тусовках (ой их забанили везде) переходят на личности, копипастят ответы из LLM, не могут спорить по существу
У них нет кода есть только апостол в виде LLM с которым они советуются =)
Выбор который делаю каждый раз я
Вариант А: Потратить 2-3 часа на споры в комментах, пойти на поводу, отвечать, думать, крутить результат ноль потраченные нервы
Вариант Б: Те же 2-3 часа потратить на код получить +1⭐️ и +10 пользователей
Всегда выбираю Б
Я лично все больше чувствую что хейт реален борьба с json стетхами реальна
Но код реальнее всего!
Он реальнее любой простыни в корнетах или поста хейта
Вот зачем я занимаюсь open-source!
Мой критерий простой
Цитаты великих из двора
Говорить легко делать сложно
А теперь простой факт. Это Apple Store US - Х (Twitter) оказывается только на 3-ем месте, а на 1 и 2-м какие то ноунеймы. А на 2-й картинке позиции Твиттера по трафику в мире. На третей картинке трафик Твиттера. Но, блядь, в апсторе он на 3-ем месте в категории Новости. Эй, умники - ну как, объясните это факт.
Читать полностью…