AI Nova Sapiens

Вчера выдали Fable 5. Только хотел немного отдохнуть, но Антропики выпустили модель Fable 5 класса Mythos. Теперь придется до 22 июня плотно с ней работать пока она входит в общую подписку. Затем только за деньго-токены и это очень дорого будет. $10 на вход и $50 на выход. Я уже прогнал по своим проектам Fable 5 - работает он быстро и эффективно. Нашел им архитектурные дыры и закрыл их. Пока есть возможность, планирую перебрать им все, что успею. Затем включать только, когда Opus упрется в тупик. Вообще даже и Opus использовать по моделе Pay as you go дорого, а Fable и подавно. Вот он этот момент, начиная с Fable 5 когда ИИ гиганты начинают выпускать недоступные модели для широких масс. Масс адопшен в ИИ совершен. И теперь мощные модели только для тех, кто готов за это заплатить полную цену. Я прикинул сколько обойдется Fable по моим потребностям. Это не $200 в месяц как сейчас за Opus, а $100 в час. Высокая планка. Поэтому есть 12 дней, чтобы выжать все что можно. Спасибо хоть за это. Думаю, что через полгода нам и такие подарки перестанут делать.

🔥 Вышел новый Opus 4.8. Выход опус 4.5 в ноябре 2025 сильно повлиял на мои рабочие процессы. Примерно с этого момента я ушел в "рабочий запой", который продолжается до сих пор. И вот каждое обновление модели дополнительно бустит все мои процессы. Сейчас у меня 2 подписки Max Pro и я выгребаю их за месяц полностью, упираясь в сессионные, недельные и месячные лимиты. Надеюсь 4.8 будет как то экономнее думать. Сейчас всю работу перебросил Claude Code и немного GTP Codex и я там почти не пишу никаких скриптов. Контент, аналитика, исследования ниш и т.д. - все только там. За последние пол года поменялась вся механика работы с нейросетями. Серьезно что то делать внутри чата - это устаревший подход. Тот же опус никогда не раскроется в чате так круто как на десктопе в Claude Code. Планирую через пару недель запилить видос с моим текущим подходом к работе с нейронками и почему чатовая работа устарела.

Как удалить sparkle-ватермарку Nano Banana бесплатно Бесит, что платишь подписку, а там еще водяные знаки на картинках. По АПИ то кстати их нет. Короче, сначала я пробовал убирать ватермарку Gemini обычным Python+OpenCV — inpainting через cv2.inpaint() с алгоритмом Telea. Тормозит, оставляет видимое размытое пятно на любом текстурном фоне (кожа, ткань, плитка — всё хуже), и чем крупнее маска, тем заметнее следы. Переключился на нейросетку LaMa (Large Mask Inpainting) от Samsung AI. Она специально обучена на больших дырах и использует свёртки в частотной области (FFC) — видит всё изображение сразу и честно дорисовывает содержимое под ватермаркой, глядя на соседние пиксели. Работает локально - 10 секунд на картинку 2K, никакого GPU не надо. Полностью меняет результат: теперь на выходе нет следов правки даже при 100% кропе в угол. GitHub: https://github.com/advimman/lama Paper: https://arxiv.org/abs/2109.07161 (WACV 2022) Для внутренних нужд собрал утилиту, которая снимает эту фирменную sparkle-ватермарку Google Nano Banana с сгенерированных картинок. Работает оффлайн, в полном разрешении, на любой Windows — без подписок, лимитов и облака. Установка 3-5 минут: Распаковать архив install.bat — скачает модель (~200 МБ) Бросить картинки в water_in/ REMOVE_WATERMARKS.bat — чистые в water_out/ 👉 Забрать бесплатно у бота: https://t.me/NovaSapiensUserLogin_bot?start=free_wmremover

5. Стараюсь решать важнейшие задачи до 16:00 МСК. По заявлениям Anthropic, пиковые часы — 16:00–22:00 МСК. На практике Клод еле шевелится ещё и около 21:00 МСК, вплоть до примерно 2 ночи. 6. Думаю о третьей подписке. Начинаю прогревать аккаунт. Одно время хватало одной Max, потом стало не хватать двух за неделю. Третья может помочь. —- К сожалению, эффект необоснованно доступного преимущества схлопывается раньше, чем я думал. Но я рад, что и для условных америкозов это тоже касается.

Claude урезал лимиты — мини-расследование 23 марта 2026 — первые массовые жалобы Начиная с 23 марта пользователи Claude Code на всех тарифах стали сообщать, что токен-бюджеты испаряются с катастрофической скоростью. Люди, платящие $100–200 в месяц за Max-план, наблюдали, как пятичасовое окно сессии исчезает за 90 минут при тех же нагрузках, что неделями шли без проблем. Один пользователь написал, что единственный промпт съел 7% его пятичасовой сессии на Max 5x. 26 марта 2026 — Anthropic официально признаёт изменения «Для управления растущим спросом на Claude мы корректируем пятичасовые лимиты сессий для подписок Free, Pro и Max в часы пик. Еженедельные лимиты не изменились», — объяснил Тарик Шихипар из технической команды Anthropic (Врет конечно, недельные лимиты сильно изменились). Пиковые часы: 16:00-22:00 MSK. Цитаты пользователей и СМИ The Register, 31 марта — «Anthropic признаёт: Claude Code исчерпывает квоты слишком быстро» Пользователь на подписке Claude Pro ($200 в год) написал в Discord: «Она заканчивается каждый понедельник и сбрасывается в субботу — так продолжается уже несколько недель. Из 30 дней я могу пользоваться Claude от силы 12». Reddit полон аналогичных жалоб: «Я исчерпал Max 5x за 1 час работы, хотя раньше хватало на 8 часов». PiunikaWeb, 24 марта Подписчик плана Max за $200 опубликовал скриншоты, где потребление за короткий промежуток прыгало с 52% до 68%, а затем сразу до 91%. Claude Code сжёг весь лимит, пока тот работал только над одним pull request для регрессионного тестирования. NBC News, 2 апреля Substack / Nicholas Rhodes, 31 марта «Это понедельник, 23:54. Я не делал ничего необычного — не собирал целое приложение через vibe coding, не проводил восемь часов в исследовательской кроличьей норе. И каким-то образом оказался заблокирован с 100% использованием сессии, почти исчерпав и недельный лимит». И много воя на Reddit Контекст: почему это произошло После того как OpenAI подписал контракт с Пентагоном в конце февраля, деинсталляции ChatGPT выросли на 295% за один день. Движение QuitGPT заявило о 2,5 млн участников. Claude впервые занял #1 в US App Store, обогнав ChatGPT по суточным загрузкам. Веб-трафик Anthropic вырос более чем на 30% месяц к месяцу. Anthropic и другие AI-компании сейчас жмут на тормоза по flat-rate использованию — иногда молча. Итог: это не паника на ровном месте. Anthropic официально признал и урезание лимитов в пиковые часы, и технический баг с кэшированием, и то, что всё это совпало с окончанием промоакции. Для Max-пользователей ($100–200/мес) ситуация особенно болезненная. ————— Что делаю я С ноября до недавнего времени отжимал Клода на максималках. Особенно круто было с начала буржуйского Рождества до окончания новогодних праздников — на одной подписке Max можно было работать по 12 часов 7 дней в неделю без намёка на лимит. Сказке пришёл конец, но я рад, что попал в тот период и успел многое сделать. Лимиты затянули, и очень сильно. Вот что делаю теперь: 1. Переключаю минорные задачи на Codex GPT. На обычной Plus-подписке справляется неплохо — не такой выдающийся, как Claude, но тоже вывозит. 2. Меняю паттерны работы. За это время я обнаглел: просил Клода дать ссылку на документацию, которую он написал чуть выше в чате, лишь бы не скроллить. Или писал - открой папку такую то... Возвращаюсь к детальному промтингу и не даю заданий уровня лакея. Один пользователь на Reddit заметил, что слово «привет» отняло у него 1% дневного лимита. Теперь пишу длинные, многоаспектные задачи за раз — так модель тратит меньше ресурсов на понимание контекста. 3. Делаю концептуальную проработку решения в своём AI-подборщике и скармливаю готовые документы Клоду. С сильным входным контекстом он быстрее справляется и меньше жжёт лимиты. 4. Сделал даунгрейд плагина Claude Code до версии 2.1.3 и отключил автообновление (скрин в комментах). На Reddit писали, что помогает — и похоже, да. Оказывается, Claude Code имел два независимых бага, из-за которых кэш промптов ломался и молча увеличивал затраты в 10–20 раз.

Интернет сегодня злится, что Дерипаска сказал работать с 8 до 8 шесть дней. Я не согласен. Шесть — это какой то отпуск 😁. Объясняю. До ноября 2025 года ИИ был мощным инструментом — но ты всё равно должен был уметь им пользоваться. Нужно было знать как попросить, как поправить, как довести до конца. С выходом Claude Code на Opus 4.5 что-то щёлкнуло. Это как джинн, который вышел из бутылки — говоришь что хочешь получить, а не как это сделать. Без кода. Без технического бэкграунда. Claude Code сам разбирается. Теперь кодер — каждый у кого есть идея. Но это окно не навсегда. Вот четыре причины почему я выжимаю максимум прямо сейчас: 1. Окно закрывается Автоматизировать можно всё и дёшево — но это доступно всем одновременно. Кто выстроит проекты пока инструмент дешёвый — тот выиграет. Кто будет ждать — будет догонять. 2. Цены вырастут Anthropic и OpenAI сейчас фактически субсидируют нас. Когда пользователей станет критически много — лимиты урежут или цены поднимут. Это не конспирология, это бизнес. 3. Это уже чувствуется Anthropic уже сейчас показывает кто приоритетный. Например, сейчас 22:00 по Москве и 15:00 в Нью-Йорке, разгар рабочего дня. Именно в это время у меня даже на Max-подписке за $200 начинается жёсткий тротлинг. Мощности уходят туда где живут "более значимые пользователи". Мы пока работаем — но уже не в первую очередь. Кто ещё замечает? 4. Иностранные ИИ будут вне закона. 1 сентября 2027 года вступает в силу закон об ИИ. Сервисы с аудиторией больше 500 тысяч российских пользователей в сутки обязаны выполнять требования Роскомнадзора. Anthropic и OpenAI этого делать не будут. Легальное корпоративное использование западных ИИ фактически закончится. Это важный проект и я при помощи Клода сделал себе бота, который следит за возможными поправками в закон)) Пока это еще очень просто. Сейчас удивительный технологический момент, который не повторится. Вы сейчас работаете больше из-за ИИ — или наоборот меньше? Я лично попал в парадокс автоматизации: автоматизировал кучу всего, но работаю ещё больше — потому что не хочу упустить момент.

Цена вайбкодинга. Сколько стоит херачить 7 дней в неделю по 8-10 часов Я вайбкодил ещё до того, как это стало мейнстримом. Начинал через чат GPT и чат Клода — копировал ошибки руками, вставлял решения, вносил правки. Долго, муторно, но простые скрипты и утилитки писались. Когда захотел большего — серьёзную утилиту, например для веб-аналитики, которая сама тянет данные из Google Analytics и Google Search Console — этого уже не хватало. Пик пришёл на июль-август. Я пересел на Cursor, влюбился в него, привык. И совершил дорогостоящую ошибку. Просчет стоимостью ~$2500 Я криво прочитал условия Claude Code. Подумал, что там оплата только за токены и решил: "ну какая разница, буду чуть доплачивать за Cursor, зато удобно". Разница оказалась огромной. Смотрите сами на скрины моих инвойсов за июль и август 👇 [скрины тут] Июль — ~$1255. Август — ~$1400. Каждый день по ~$100, потому что я одновременно вёл 4-6 проектов плюс личные утилиты. А с этим крусором был эффект "замазки". Наверное, то же самое чувствуют лудоманы. Час ночи, осталось чуть-чуть, ещё чуть-чуть — и тут: "ПОПОЛНИТЕ БАЛАНС, ВЫ ВСЁ ПОТРАТИЛИ". Fuuuuu. Лезешь по карточкам, что-то переводишь, из каких-то запасов достаёшь, пополняешь — и снова в работу. Доза вайбкода получена. Кайф. Как я нашёл выход Долго отладывал Claude Code по подписке. Думал: ну $20 подписка, это же как $20 по API, а $20 по API я за полдня ушатаю — какой смысл? Откладывал, откладывал. Потом всё же попробовал за $20 — сожрал за сутки. Взял за $100 — он начал фризить в конце дня на час-два, потом бывало на день ограничивал. Я взял за $200 — и понеслось без остановок. в какие то дни сидел по 16 часов и не мог остановиться, будто мне 14 лет и я нашел крутую игру, в которую можно играть-играть. Но сказка тоже заканчивается и за 10 дней я уперся в очередной лимит usage. И взял еще одну за $200 — переключаясь между акками фризы уже не останавливали. Итого ультимейт режим = $400/месяц против $1200-1400 в Cursor. А когда узнал реальные цифры эквивалентности по API — охренел. Случайно наткнулся на то, что один чел подсчитал реальную эквивалентность лимитов Claude Code: подписка за $20 = $163 по API, за $100 = $1354, за $200 = $2708. Вот это поворот. В ноябре 2025 вышел Opus 4.5 — и всё изменилось Вайбкодинг для меня перестал быть вайбкодингом. Это уже каакой то вайбагентинг) Клод сам запускает субагентов, сабтулы, решает задачи целиком. Я кода вообще не касаюсь — код просто инструмент для решения моих потребностей, а не самоцель. Фактически все что я делаю - это создание автоматизаций вокруг моих проектов. Бэкенд по прежнему делают профи. А когда вышел Opus 4.6 — он стал ещё умнее и экономнее. Настолько, что одной подписки за $200 теперь хватает при том же режиме (а делаю я даже больше). Вторую подписку перевёл на $100 и использую для браузерных автоматизаций и OpenClawd. Итог: с $1000+ до $300/месяц при более интенсивной работе. Попутно еще расходы на api опенроутера сильно сократились, т.к. Claude Code в режиме субагентов сам себя хорошенько гонять умеет. За $200-300 в месяц у тебя топовый программист-дизайнер-аналитик 24/7. Сказка. А вы сколько тратите на вайбкодинг / агентов в месяц? Пишите в комментах — интересно сравнить у кого какие расходы и на каких инструментах 👇

История OpenAI и ChatGPT Есть один чел который делает подкасты про истории бизнесов в своем особом стиле. Первый раз наткнулся на его видео про Старбакс 4г назад. Первые минуты слушал и думал: так, что за быдлан мне тут про бизнес рассказывает? Прошло 20 минут и уже "так, почему я всё ещё слушаю этого быдлана и не могу остановиться". Чел годами упорно делает своё дело не смотря на то, что Ютуб его не любит и насыпает крохи охвата. И вот этот выпуск его — про историю OpenAI и ChatGPT как раз Для моего канала прям в точку. Поэтому решил дать ссылку в знак респекта к творчеству. Один момент зацепил лично меня в этой истории. Альтман намеренно выкатил ChatGPT сырым, не доделанным. Руководство OpenAI узнало о запуске не от него, а из Твиттера. Он просто взял и выпустил, чтобы опередить Google. Я сам так делаю — запускаю сырое, потом докручиваю, чтобы не медлить. Оказывается гиганты работают так же. Вот тут этот подкаст → https://t.me/companystories/115 Если зайдёт — рекомендую следом про Nvidia и про Valve. Осторожно! Стиль у автора специфический и зайдет не каждому) ------ П.С. Я в интернете с 2005 года. Помню приятный вайб вебмстерских блогов 2010-х годов. Тогда была другая культура — авторы друг на друга ссылались просто так, без договорняков и бартеров. Нашёл интересного чела — поставил ссылку. Среда была живой, авторы друг друга качали и читатели открывали новых людей и часто без рекламы. Потом пришли соцсети, охваты, алгоритмы. И эта традиция как-то тихо умерла. В Телеге ссылка на чужой канал — это либо реклама за деньги, либо что-то подозрительное. А я считаю, что ссылка на годные источники только усиливает автоский ТГ-канал. Поэтому периодически буду писать про ютуберов в рунете и бурже, телеграм-каналы которые читаю и слушаю сам — чтобы картина мира по ИИ была шире. Также в комментах всегда привествую релеватные ссылки, главное, чтобы не на скам и запрещенку.

Метод — окей, проблему увидели, механику поняли. А что конкретно делать? Разбиваешь список через | на части по 5–10 элементов. Модель считает в каждой части отдельно, выводит промежуточные результаты текстом (part 1: 4, part 2: 6), потом суммирует. Один промпт, три этапа. Точность прыгает с 5% до 95% на списках из 50+. → Смотрите, как всё сложилось: проблема показала где ломается, тезис объяснил почему — счётчик не тянет больше 10–15 за раз. И метод ровно из этого и вытекает — раз не тянет, дроби на куски по 5–10 и пусть считает частями. Готовый рецепт, берёшь и вставляешь в промпт прямо сейчас. --------------- Формат «Простыми словами» — для лёгкого входа. Бывает в саммари такой концепт, что с ходу не поймешь. Тут помогает объяснение доступным языком. Прочитав метод простыми словами, вы его не сможете взять и сразу применить — но поймёте, как он работает, в каких ситуациях и подойдёт ли для вашей задачи. Если то что нужно — читайте уже концепты или полноценное саммари. Именно в саммари вся суть: схемы, примеры для копирования. —— Все дайджесты за месяц можно забрать в любой момент у @NovaPaperAlert_bot

FREE дайджест по промтингу за Январь 2026. Тут на диске все форматы дайджеста: https://drive.google.com/drive/folders/1fVNATD2_Uv_FHKUwd3BBDKJyrhAgZyIt?usp=sharing Все саммари базируется на научно-практических исследованиях из https://arxiv.org/. Туда учёные-практики каждый день выкладывают исследования. Биология, физика, математика — и в том числе работы по LLM. Так вот, промтинг — это не шаманство и не «кто-то в твиттере написал». Это такая же наука с тестами, замерами и конкретными результатами. Всё в открытом доступе — бери и читай. Но на английском и заумным языком. Я это собираю каждый день и саммаризирую все это через Claude на топовых моделях. Через мой фильтр проходит 4–5 тысяч таких исследований в месяц, из них на сайт попадает порядка 300 отборных и самых практичных. А уже из этих 300 в дайджест отбираю 50–80 за месяц. При этом каждое добавленное исследование имеет ценность — просто в дайджест попадают наиболее важные. Это фри-версия. Отличие от PRO в том что тут доступно 25% исследований в свободной доступе. Они выбираются рандомом. Все это ценные работы. Просто их меньше. Этого хватит, если вы используете нейросети не профессионально, а просто хотите быть в курсе трендов и методик. PRO — только для тех, кому нужно знать вообще все методы. Мой бот @NovaPaperAlert_bot построен на ежедневном уведомлении научных данных по LLM из собираемой базы. И у него есть особый формат - недельная сводка исследований. Можно читать только ее, если не хочется читать ежедневно. --------------- Дайджест состоит из трёх элементов: 1. Дайджест-формат, 2. Простыми словами и 3. Концепты. Дайджест— избранные исследования за месяц. Я выбираю то, что лично мне больше всего зашло, и отбрасываю дублирующиеся и слишком похоже идеи. Учёные между собой не договариваются — кто какую тему берёт. Часто выходят похожие работы. Я оставляю ту, которая лучше раскрывает тему. Но в остальных тоже есть рацзерно — и вот именно поэтому появился формат концептов. Концепты — это атомарные куски практического знания про нейросети. Каждая проблема, метод и тезис — отдельно и самодостаточно. Внутри концепта может быть идея, которая даже не заявлена напрямую в исследовании. Помимо файла, сделал вывод концептов прямо на сайте. Вот за январь карта концептов. Сейчас покажу зачем три типа концептов — на примере исследования про "System-2 Counting: преодоление архитектурного предела подсчета через разбиение на части": Проблема — помогает взглянуть на LLM с точки зрения проблем трансформеров. Например: LLM сбивается при подсчёте списков из 15+ элементов — слои насыщаются. До 10 считает точно, после 15 начинает ошибаться (вместо 16 пишет 15), а после 30 — точность падает значительно. Счётчик размазан по слоям трансформера, глубины просто не хватает. → Вот тут мы понимаем — у трансформера физически не хватает слоёв для такого подсчёта. И это универсальное правило. Когда ты знаешь такие ограничения, ты уже по-другому формулируешь промпты Тезис — окей, проблему увидели. Но почему именно так происходит? Тезис копает глубже и под другим углом: LLM считает через размазанный по слоям счётчик, а не через переменную. Информация о количестве закодирована в послойных изменениях активаций. → Вот теперь картинка складывается — модель не «тупит случайно», у неё счётчик работает как у человека с большими числами. Она буквально теряет разницу между 47 и 52. Проблема сказала что ломается, а тезис объяснил механику поломки. И зная эту механику, ты уже сам можешь догадаться — надо дробить на мелкие части, чтобы она считала в комфортном для себя диапазоне.

Снял видео про свою сборку компа для работы с нейросетями. У меня одновременно крутится много процессов. Ну вот например: StableDiffusion генерит картинки, статьи для VC автоверстаются сами, Claude Code пишет код для нескольких проектов, GPT работает автономно в браузере, логи бегут — и я всё это параллельно контролирую. Кто-то включает фоном сериалчик, а я просто запускаю ещё одну работу. Мне жалко времени сидеть и ждать, пока нейронка что-то напишет. Откуда это пошло. Лет 20 назад случайно устроился трейдером на финансовых рынках в офис и мне выдали комп с двумя мониторами. До этого я даже не подозревал, что так вообще можно. Для меня это был мегапрорыв. Проработал там всего два месяца, слил им штуку баксов — но лайфхак впитал намертво. Годами работал на двух мониторах, потом как-то появился третий, потом четвёртый. Сейчас планирую взять и пятый. Зачем столько — смотрите в видео: https://youtu.be/e_ZLlhX9Pao Делитесь в комментах, какие сборки у вас. Особенно интересно услышать от тех, у кого просто ноутбук — хватает его или нет? Лично я за одним ноутом уже нормально не могу работать, испытываю боль.

Мини-курс по форматированию промтов — готов 🔥 Вот смотрите, я давно хотел сделать такое видео. Для меня форматирование — это одна из любимых тем, мне реально нравится вся эта разметочка, все эти чёрточки-звёздочки-скобочки. Но всё откладывал, потому что хотел собрать максимум данных. А тут в январе вышла крутая техника metaglyph — символьная нотация для промтов — и я понял: всё, пора собрать все фишки в одном месте. Теперь достаточно исследований и практики, чтобы сделать универсальное видео, которое будет актуально ещё долго. Всё собрано на основе топовых современных исследований + проверено на практике. Мини-Курс состоит из 2 частей. 1 часть - это чисто про оформление, а 2 часть про фишки о том как именно формулировать и подавать данные в ЛЛМ. Сейчас выпустил 1 часть, вон она https://youtu.be/AVoLDQghfhM Курс бесплатный. Но это не значит, что он поверхностный. Я потратил кучу времени, чтобы перелопатить исследования, проверить всё на практике и собрать в одну систему. Такого просто нигде нет в одном месте — ни на русском, ни на английском. Почему бесплатно? Потому что форматирование — это массовая тема, базовая. Это должно быть доступно всем, а не спрятано за платными курсами. Меня вот лично эта тема реально цепляет, и я хочу нести в массы мысль, что правильное оформление промтов — это не какая-то магия, а понятная система. Ну и просто в кайф этим делиться. Что важно: Смотрите видео, но обязательно переходите на текстовую версию курса — там больше объяснений, примеров и отсылок на исследования. Плюс там есть целый блок про формат вывода — как прописывать и получать нужный формат данных. В видео этого нет. В видео нет примерно половины того, что есть в текстовой версии. Посчитал, что и этих 40 минут достаточно, чтобы зацепить темой, а все мясо - оно же все равно в текстовом виде и в ваших личных тестах всех этих техник. Ссылки: 📖 Текстовая версия курса: https://novasapiens.ru/format-prompt-kurs/ 🤖 Хелпер по курсу: https://novasapiens.ru/format-prompt-helper/ ✏️ Мой редактор промтов: https://novaprompt.ru/editor Про редактор — мне надоело подстраивать разные IDE под промтинг, и я просто взял и запилил свой. Для своего удобства, но думаю вам тоже зайдёт. Пока это MVP, но работать уже можно. В ближайший месяц буду сильно прокачивать функционал. Что дальше: Текстовую версию курса буду расширять. Сейчас там 4 блока, но заложены ещё 3 — про лексику и синтаксис оформления, про few-shot примеры и блок лайфхаков по мелочи. Данные для этого есть, ждите видео. Не теряйте ссылку на курс — как только будут появляться крутые техники по оформлению, я буду всё туда дополнять. Это только начало данного направления.

Каждое утро — топ исследований по промптингу, которые можно применить сразу В октябре 2024 я узнал про arXiv — сайт, где учёные публикуют свои исследования. Там выкладывают всё: от квантовой физики до промптинга. И я понял, что где-то в этих статьях лежит золото — передовые методы работы с LLM, которые ещё не дошли до массового рынка. Но как подступиться? Каждый месяц — 5000 статей про ChatGPT, Claude, Grok. На английском. Читать даже введения — неделя уйдёт. А 90% всё равно мусор: «улучшили метрику на 0.3%», компьютерное зрение, дообучения моделей, инфа для разрабов ЛЛМ, а не для юзеров. Применить в чате невозможно. Я знал, что золото там есть. Но копать вручную — нереально. В январе 2025 начал ковырять. Писал скрипты, фильтровал, отбрасывал. Первые два месяца — мучения: система пропускала мусор, теряла важное, саммари выходили кривые. Каждый месяц что-то ломалось, что-то переделывал. На один только промпт саммаризации ушло через АПИ $1000+ на сотни итераций. Бывало: на 5 статьях всё идеально, прогоняю 300 — шлак. Деньги на API улетали впустую. Выходили новые техники — переписывал заново. Всё это время работал десятками разрозненных скриптов. Запускал вручную, собирал по кускам, сводил в таблицы. Уходило столько времени, что данные порой запаздывали на два месяца. Какой смысл в «передовых методах», если они приходят с таким лагом? 24 ноября вышел Claude Opus 4.5 и он внутри Claude Code позволил мне совершить скачек автоматизации. То, что раньше собирал неделями по кускам, за декабрь удалось объединить в единую систему на сервере. Всё заработало автоматом. Теперь это 8-ступенчатый конвейер, который крутится 24/7: — Gemini 3.0 Flash фильтрует 5000 → 600 статей — Sonnet 4.5 с extended thinking читает полные тексты, ставит оценки, пишет саммари на русском — На выходе ~60-100 топовых статей в месяц с рейтингом 80+ Это не примитивный автопарсинг. На каждую статью подаётся 70k символов контента структурированного markdown исследования и промпт на 38k символов со сложными условиями и уровнями логики. Human-like review с reasoning — просто на автомате. Год работы превратился в бота — PaperAlert. Paper - так в научных кругах называют исследования. Всё работает в связке с сайтом https://novasapiens.ru/prompt — там все статьи с фильтрами по категориям, рейтингу, датам. Можно листать, искать, сравнивать. Но главная ценность бота — он сам тебя находит. Не нужно заходить и проверять, вышло ли что-то новое. Утром открыл Telegram — и топ уже там. —- Что получаешь: Ежедневно — свежие статьи с рейтингом 80+. Время и порог настраиваются. Под каждой три кнопки: — Дайджест — суть, принцип, когда применять — Простыми словами — если сложно врубиться — Концепты — атомы метода Каждое воскресенье — AI-обзор недели: что выстрелило, какие тренды, что применять прямо сейчас. В конце месяца — narrative essay: связный рассказ, что произошло в промптинге. FREE — 25% топовых исследований (5-7 в неделю). Самое практичное. Хватит, чтобы быть в теме. PRO — 100% топовых исследований (20-25 в неделю). 2000₽/мес. Если LLM — твой рабочий инструмент. Бот: @NovaPaperAlert_bot Ниже — пример того, что FREE-пользователи получают каждый месяц:

2025-й реально выстрелил Смотрите, что произошло. Конкуренция наконец заработала — и мы получили по-настоящему крутые модели. Gemini, Claude, GPT, Deepseek — все жмут друг на друга, все пилят фичи. Работается сейчас так легко, как вообще никогда до этого не было. Серьёзно — всё уже есть для быстрого роста и масштабирования. Прямо сейчас. Что бы там ни вышло в 26-м — инструменты уже здесь. Но вот какая штука Я думаю, 2025-й будет последним годом, когда ИИ настолько дёшев и доступен. Вот вам звоночек: Google тихо режет лимиты из бесплатного тарифа в Ai студии. Десятки разработчиков на Reddit и форумах в шоке. Цены на оперативку перегреты — а это значит железо дороже, значит LLM будут дороже. Масс адопшен ИИ уже произошел. Теперь будут выжимать. И знаете — мне это очень нравится Сейчас настолько мощные инструменты у всех в руках, что аж пугает. У каждого второго доступ к тому, за что раньше платили тысячи долларов. Появилось много немыслимых возможностей для простых людей. В 2026-м будет гонка. Но не между гигантами — между нами, юзерами. Кто круче применит инструменты, тот больше и получит. Чуть позже выпущу видео на эту тему, а пока просто скажу: в 26-м нужно не просто работать — нужно пахать. Иначе просто не воспользуетесь этим несправедливо доступным преимуществом, пока оно ещё есть. Ладно, что-то я вас гружу под Новый год. Вот для расслабона — крутая простая техника, которая вышла буквально в декабре. Простая до безумия. Называется Prompt Repetition. В чём суть Просто копируешь свой промпт дважды. Всё. {твой промпт} {твой промпт} Один запрос, один ответ. Модель генерирует столько же токенов, просто точнее попадает. Google прогнали это на 7 моделях — 47 побед из 70 тестов, ноль поражений. На некоторых задачах точность прыгала с 21% до 97%. От копипаста. Почему работает LLM читает текст строго слева направо. Каждое слово "видит" только то, что было до него — не может вернуться назад. Если в промпте сначала варианты ответа, потом вопрос — модель читает варианты вслепую, ещё не зная что ты хочешь. При повторении каждый токен из второй копии уже "видит" всю первую копию целиком. Вопрос понимает варианты, варианты понимают вопрос. Вот тут подробнее описал как это работает https://teletype.in/@foxhunterx/editor/YX9_2QnZsos Техника тупая как валенок, но работает. Можете пощупать на своих задачах — это буквально одно действие. С наступающим 🎄