Снятся ли Егору нейросети

Вычищаем ИИ-метки из контента: вышел Watermarks Remover — скилл для удаления следов генерации из текстов и файлов. Удаляет невидимые символы и метаданные из файлов png, jpeg, pdf и docx. А для избавления от водяных знаков вроде SynthID от Google переписывает текст локальной моделью. Забираем тут.

Загружаем медкарту в ИИ 😶 По ДМС мы часто обращаемся в разные клиники, поэтому результаты анализов и осмотров разбросаны по разным приложениям. Из-за этого врачи могут упустить важные нюансы. ➡️🌟 Игорь Воробьёв, руководитель направления сопровождения инфраструктуры процессингового центра, создал систему навыков на базе Claude Code: она может составить полную картину состояния здоровья. 🔗 Игорь поделился ссылкой на GitHub. Обратите внимание, что сам проект данные не собирает, но при использовании они всё равно обрабатываются моделью. Дисклеймер: эта модель создана только для анализа данных. Ставит диагноз и назначает лечение всегда врач — обязательно проконсультируйтесь с ним, если будете её использовать. #полезное #ИИ ❤️ Подписывайтесь на @alfadigital_jobs

Делаем агентов СДВГ-френдли: появился скилл i-have-adhd для Claude Code и Codex — чистит выдачу ИИ от воды и заставляет говорить только по делу. С ним ИИ будет отвечать без лишних рассуждений и отступлений от темы. В списках будет не больше пяти пунктов, а в конце ответа — ровно один следующий шаг. Без СДВГ тоже будет полезно. Забираем бесплатно тут.

Claude Fable 5 снова в обойме и по моему опыту это лучшая модель. Быстрая, идёт по инструкции, перепроверяет себя, выдаёт аккуратные решения без напильника. Диодный шрифт для сайта я сделал за одну сессию, от идеи до кода. Минус один, но жирный: токены. На максимальной подписке упираюсь в недельный лимит на третий день. Fable шустрее Opus и квоту жжёт быстрее. Свежее: с 1 по 7 июля Fable 5 включили в Pro, Max и Team — до 50% недельного лимита можно тратить на Fable без доплаты. Это не удвоение лимита, как многие прочитали, а половина квоты под Fable. Окно пять дней. Теперь как растянуть лимит: caveman — скилл для Claude Code (+Cursor, Codex, ещё ~30 агентов). Заставляет модель отвечать телеграфно: −65% output-токенов по бенчмаркам автора, точность не падает. Жмёт только output, рассуждения не трогает. Мозг большой, рот маленький. Как выглядит ultra на практике на примере этого поста: «Минус — токены. Лимит мёртв за три дня. Решение — caveman. Режет output −65%. Мозг большой, рот маленький.» Установка одной строкой (Node 18+): curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JuliusBrussee/caveman/main/install.sh | bash Или дай ссылку Клоду, поставит сам: https://github.com/juliusbrussee/caveman Уровни: lite режет филлеры, full пещерный стиль, ultra голый телеграф. Переключение внутри сессии: «caveman mode», «normal mode», /caveman ultra. Важно: скилл работает в Claude Code и агентах, обычный чат Claude его не подхватывает. Если хочешь то же в чате — скопируй промпт из репозитория в кастомный стиль (Settings → Styles) или просто попроси: «отвечай телеграфно, без филлеров». Второй нюанс: caveman давит весь текст сессии, включая посты и письма. Для кода подарок, для контента выключай, иначе пост напишет пещерный человек. /caveman-stats показывает сэкономленные токены и деньги. На Fable это прямой счётчик скорости к лимиту.

https://shugaev.vercel.app

Визуальный стиль в промте решает больше, чем описание фич. Это главный инсайт из нового конструктора промтов от Lovable. Описываешь идею приложения → сервис задаёт уточняющие вопросы (фичи, стиль, стек) → собирает структурированный промт. Формат: Контекст → Задача → Гайдлайны → Ограничения. Ключевое: слова «minimal», «expressive», «cinematic», «premium» Lovable переводит в конкретные дизайн-токены — типографика, отступы, тени, цвета. Это работает не только в Lovable — тот же подход применим в Bolt, Replit, v0, Cursor, Claude Code. Ещё полезное: модульная сборка интерфейса. Hero-секция, фича-грид, слайдер отзывов, таблица цен — как Lego-блоки, у каждого одна задача. Даже если не используешь Lovable — конструктор промтов полезен как тренажёр. Я погонял его на паре идей — промты получаются заметно плотнее, чем мои ручные. → lovable.dev → lovableprompts.app #e_text

16 апреля закончился приём заявок на хакатон от DeepMind и Kaggle. Призовой фонд — $200,000. Задача непривычная: не «обгони модель», а придумать, как её вообще правильно измерять. DeepMind опубликовали научную работу с таксономией из 10 когнитивных способностей, по которым стоит оценивать прогресс к AGI. Список взят из психологии, а не из бенчмарков с LeetCode: восприятие · генерация · память · рассуждение · решение задач · обучение · метапознание · внимание · исполнительные функции · социальное познание Дальше — самое интересное. По пяти из этих способностей хороших тестов просто нет: обучение, метапознание, внимание, исполнительные функции, социальное познание. Именно под них DeepMind и запустили хакатон — чтобы сообщество придумало бенчмарки, которых индустрии не хватает. Как оценивают. Вместо «реши задачу» — сравнение с человеком. Даёшь модели задание, даёшь его же человеку, смотришь разницу. Близко к человеческому baseline → способность развита. Проваливается → ещё нет. Зачем это нужно. Такие оценки

Обычная проблема: AI работает только там, где разработчики добавили специальную интеграцию. Хочешь автоматизировать Figma или Blender — приходится ждать, пока кто-то сделает плагин. А это долго и случается не всегда. И тут появился опенсорс сервис перемычка: CLI-Anything. Система находит все функции программы — кнопки, команды, действия — и превращает их в простые текстовые инструкции. AI просто отдаёт нужную команду, и программа её выполняет. **Как это выглядит:** Раньше: чтобы AI создал рамку в Figma, нужен специальный плагин. Теперь: AI пишет команду `создать рамку с названием Header` — готово. **Что уже поддерживается:** → **Blender** — создание 3D-объектов, настройка внешнего вида, рендер сцен → **OpenCV** — обработка фотографий: фильтры, распознавание лиц → **Playwright** — автоматизация действий в браузере: сбор данных, тестирование сайтов → **Pandas** — работа с таблицами и данными → **NetworkX** — анализ связей между объектами → github.com/HKUDS/CLI-Anything → clianything.org

Андрей Карпати выложил CLAUDE.md — файл с инструкциями для LLM-кодеров. Это промпт-конфиг, который меняет поведение Claude при написании кода. (я его правда использую, так что фича стоит того) Проблема: Модели додумывают требования вместо уточнения, усложняют код (1000 строк вместо 100), трогают несвязанные участки, не запрашивают разъяснений при неясностях. Решение — 4 принципа: 1. Думай, прежде чем писать Не гадай — задавай вопросы. Называй предположения явно. Предлагай варианты интерпретации, если запрос неоднозначен. 2. Простота прежде всего Минимум кода для задачи. Никаких "гибких абстракций" и функций про запас. Если 50 строк заменяют 200 — перепиши. 3. Хирургические изменения Трогай только то, что относится к задаче. Не рефактори соседний код, не меняй стиль, не удаляй чужой неиспользуемый код без запроса. 4. Ориентация на цель Определи критерий успеха: не "исправь баг", а "напиши тест, воспроизводящий баг, и добейся его прохождения". LLM хорошо зацикливаются на конкретных целях — используй это. Установка: можно поставить плагин Claude Code (для всех проектов через терминал): /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills Или добавить файл в проект: curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md Итог: Меньше лишних изменений в PR, Репозиторий: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills

Из Qwen 3.5 вырезали все safety-фильтры. Метод называется abliteration — удаление механизмов отказа без полной переобучки модели. Результат — Huihui-AI Qwen 3.5, от 2B до 35B параметров. Работает локально через Ollama, никаких API, никаких подписок. Запуск в 2 шага: 1. Установить Ollama: ollama.com/download 2. Запустить команду: ollama run huihui_ai/qwen3.5-abliterated Размеры моделей: от 1.9 ГБ (2B) до 24 ГБ (35B). Выбирайте по RAM. по умолчанию ставится 35B и может заморозить ваш мак, так что ее лучше ставить на пк. Легитимные сценарии, где фильтры мешают: — RAG-пайплайны (поиск по базе документов) с медицинскими или юридическими текстами — модель перестаёт отказываться обрабатывать "чувствительные" материалы — Генерация синтетических данных — создание искусственных примеров для обучения других моделей — Ролевые AI-агенты с нестандартными персонами — например, имитация исторических личностей или литературных героев — Red teaming — проверка систем на уязвимости через атакующие сценарии Что разблокировано: Модель отвечает на запросы, которые Qwen обычно отклоняет: темы насилия, дискриминации, незаконной активности, манипуляций. Без встроенной модерации — полная свобода контекста. Лицензия: Apache 2.0 → ollama.com/huihui_ai/qwen3.5-abliterated

‼️ЭТО 16-ЫЙ НОВОГОДНИЙ ВЫПУСК ПОДКАСТ-ШОУ «ДА ЛАДНО», ПОГНАЛИИИИ https://youtu.be/iGQzN9T4upA В ГОСТЯХ — СПЕЦИАЛИСТ ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ ЕГОР ШУГАЕВ

С наступающим вас друзья! Пусть в новом году у вас будет больше времени на самое главное: на семью, на отдых, на развивающие задачи и проекты которые делают вас счастливыми. Ну и на новый выпуск в котором я успел сняться перед новым годом, чтобы тоже время нашлось 😄. До встречи в новом году 🎄🍾🎉🥳

Привет! Тут внезапно прибавилось около 170+ человек — рад видеть всех, кто залетел. И да, я долго молчал, но это не потому, что мне нечего сказать. Скорее наоборот — контента накопилось слишком много. За последние 2 месяца у меня было 7 выступлений: — две лекции для «Газпром нефти»; — лекция для университета Промтехдизайн (видео, возможно, появится, если не удалю в припадке перфекционизма); — онлайн для команды Мультибрендинг; — лекция для Университета Актион; — лекция для СБЕР страхования; — круглые столы на Форуме креативных индустрий — фотка как раз оттуда, за что большое спасибо моему другу Сашке (обнял бро 🫂). Сейчас разбираю весь накопленный материал и начну выкладывать самое полезное: практические фишки, работающие промты, и подборку бесплатных инструментов, на которых можно все это делать, в том числе свои мини-приложения и сайты. Хочу упаковать это нормально, поэтому чутка подождите. В любом случае — спасибо, что вы тут. Дальше будет плотнее и полезнее, без шелухи. ✌️