Алексеенко Сергей

Как-то даже немного обидно, что маркетинг создателей ИИ строится вокруг "Всех уволят!", "Адаптируйся или проиграешь!", "ИИ захватит мир!", но он работает. Тут и государству можно продать, и отдельным людям, и бизнесам. От создателей: "Если вашего бизнеса нет в интернете, то вас нет в бизнесе". Куда нести денежки, вы знаете! И это правда очень крутой инструмент. Я за последние пару месяцев создал несколько прикольных штук, которые не случились бы, не будь у меня агентов под рукой. Маркетологи пилят сайты, программисты настраивают маркетинг и часто, на стыке разных сфер рождаются новые открытия. И осваивать работу с агентами - дело благородное. Но еще важнее иметь ответ на вопрос: кто ты без них?

Наткнулся на прикольный репозиторий. Делюсь. Структурированный каталог из 150+ библиотек и инструментов для LLM-инженера, разложенных по этапам пайплайна: от обучения и RAG до агентов, инференса, мониторинга и безопасности. Самое то, забуриться для тех, кто устал от новостей. ;)

Anthropic снова радуют релизами. Labs запустила Claude Design. Под капотом свежая opus 4.7. Что можно делать прямо сейчас: Реалистичные прототипы – дизайнеры превращают статичные мокапы в интерактивные демо без код-ревью. Продуктовые вайрфреймы – продакты набрасывают сценарии и отправляют их в Claude Code или дизайнерам. Питч-деки и презентации – фаундеры за минуты получают готовый, соответствующий бренду набор слайдов и выгружают его в PPTX или Canva. Маркетинговые креативы – лендинги, карточки для соцсетей, баннеры – с возможностью позже подключить дизайнера для шлифовки. Экспериментальные интерфейсы – прототипы с голосом, видео, шейдерами, 3D и встроенным ИИ. Claude Design включён в текущие подписки Claude Pro, Max, Team и Enterprise. Тестируем тут.

Свежая модель, с пылу с жару. Новая модель лучше в распознавании изображений, следовании инструкциям, в кодинге прокачали со всех сторон. Добавили пару фич и еще один уровень усилий. Но, говорят, ослабили в во всяких хакерских киберспособностях и защит всяких добавили, чтоб во вредном и опасном не использовали. Пойду тестировать. Есть правда еще одна модель которая "нуващее". Мифическая прям. Но нам ее не покажут, очень уж она умная. Очень крутой маркетинг, Антропики, браво!

В версии 2.1.89 Claude Code появились "тамагочи". Вызвать можно командой /buddy. Живет зверь в терминале и периодически комментирует происходящее. Разработчики ввели небольшой элемент азарта, дав возможность с небольшой вероятностью выбить легендарку. :) Мне достался милейший осьминог по имени Mossket. "Методичный восьмирукий отладчик, который терпеливо прослеживает логические цепочки, словно высекает их в камне, но заметно раздражается, когда ты дважды игнорируешь одну и ту же ошибку." Прокачивать его нельзя, но можно "погладить". /buddy pet Научил его говорить по русски. Забавная 1 апрельская пасхалка.

Экономим токены при работе с агентами. При работе CLI читает все файлы проекта, загружая их в контекст. В целом норм, если это небольшой проект в 10-30 файлов. При использовании мощных моделей у агента получается догадаться что и как нужно сделать. Но агент может терять зависимости в коде, создавать дублирующий код. При перезагрузке получая новую задачу, часто снова читают весь код проекта выжигая токены тарифного плана. При переполнении контекста теряют в качестве. В Cursor контекст ограничен открытым файлом и теми, что добавишь в контекст внутри сессией в IDE. Поэтому может что-то упустить при решении задачи (хоть и может расходовать токенов и отрабатывать быстрее чем CC). А еще Cursor использует подписку с определенным количеством кредитов (как по мне довольно скудным), после чего переходит на модель «pay-as-you-go». И если я хочу загрузить весь проект в контекст, то лимит по подписке у меня расходуется крайне быстро. Claude Code анализирует все файлы и зависимости целиком, создавая огромный контекст. Это делает ответы точными, но медленными и ресурсоёмкими. Serena помогает решить эти проблемы. Под капотом MCP для интеграции с агентами. LSP (Language Server Protocol), которая превращает исходники в AST, cтроит граф вызовов и отвечает на запросы MCP о символах, типах, зависимостях. Получается работать с кодом как IDE, а не как текстом. Работает на уровне AST (представление структуры программы в виде дерева объявлений, инструкций и выражений). И дает доступ агенту к поиску и использованию функций, классов, зависимостям и ссылкам между ними. Есть Dashboard который покажет работу агента, логи работы агента для отладки, настройки, статистику использования инструментов. Больше графов богу графов!!! Самый простой способ подключить, сказать агенту: "Родной, вот тебе github, будь добр установи." И после установки, перезайдите в claude code. Попросите: "Активируй serena, родной, и инициализируй текущий проект."

Умение работать в условиях неопределенности — важный в наши времена. В смысле, людям советуют его прокачивать. Но с распространением агентов и разработка продуктов меняется. Для детерминированной системы логика и сценарии заранее жестко прописаны. Любое отклонение — ошибка. Качество тут — это когда все работает по ТЗ. Создаем идеальный алгоритм под задачу. При работе с агентами мы строим вероятностные системы. Такая система на один вопрос может дать 5 разных ответов, различающиеся с некоторой вероятностью. И может выдавать как приемлемый результат, так и с ошибками. При одних и тех же входных данных, ага. И тут качество — это то, насколько насколько часто система даёт полезный результат. И цель, создать среду, в которой агент с высокой вероятностью придёт к хорошему результату. LangChain, AutoGPT, MetaGPT, CrewAI. Есть разные подходы к построению. Но по сути, все они про то, что система настолько хороша, насколько качественно и стабильно она справляется с неопределенностью. Про одну из таких идей Костя писал в своем канале. AgentSkillOS — система, которая соединяет агентские силы с любимыми мной графами и подходом HITL.

Эстафета "Код есть? А если найду?". Передал мне ее Костя Доронин, за что ему спасибо. Как и Ринату, за старт этой идеи и его канал, с которого я начал свое погружение в дивный мир продуктов с LLM под капотом. Сейчас я не выкладываю код на гитхаб, поэтому я просто попросил Claude Code проанализировать проекты в рабочей папке и построить для меня таймлайн работы в ней. Начал, в апреле 25го. С начала 26го начинается рост, в том числе благодаря появлению этого канала. Спасибо, что читаете. Дальше — больше. Эстафету передаю замечательным @borzoyuniverse, @olgapugacheva_ai, @NGI_ru и упомянутому в прошлом посте @fromcrytoai.

Как максимизировать рост капитала на дистанции? Мне понравится ответ в комментариях, где Виталий делает выбор через критерий радости от выигрыша и печали от потери. Но есть и математически выверенный ответ. Для его расчета применяется "критерий Келли". Он находит максимум для E[log(W)], где W — капитал после сделки. Например ваш капитал 6500 долларов. Вам предлагают 10к с вероятностью 100% или 40к с вероятностью 50%. Так, log(16500) ≈ 9.711, в случае с гарантированным вариантом, и 0.5log(6500)+0.5log(40000) ≈ 9.688 где 50% вероятность остаться при своих, и такая же получить желаемые 40к. 9.711 > 9.688 Варианты близки, но с точки зрения Критерия Келли гарантия 10к лучше, чем 40к в небе. То же на примере вопросов выше. Если ваш капитал 10000 долларов. То это 13.825 в гарантированном варианте, против 12.318 в рискованном. Нужно брать миллион и радоваться, что кратно увеличил свой капитал ни чем не рискуя. Но имея такой же капитал в ответе на второй вопрос это уже будет 9.21044 гарантии против 9.21532 в рискованном варианте. И тут уже стоит выбрать рисковый вариант. Конечно, в каждом конкретном случае выбор будет зависеть от отношения к риску. Но в общем случае, чем выше капитал тем выбор будет ближе простому сравнению мат. ожиданий. Иными словами рискнуть гарантированным миллионом ради броска монетки на 100 миллионов будет проще, если на счету уже пара миллионов уже есть.

Астрологи объявляют неделю освоения новых инструментов. Я привык работать в Cursor, но давно хотел протестировать и другие инструменты. Но все руки не доходили. Сегодня, в рамках создания внутреннего соратника, решил взяться за задачу по новому. Вместо — разобраться с инструментом, разобрался как установить и оплатить claude code из Сибири. :) Заодно протестировал его на первой задаче. У меня, как у многих, до прихода ИИ было 5 незавершенных проектов. Пришел ИИ, усилил продуктивность и теперь у меня 50 незавершенных проектов. Вот собственно озадачил его организацией порядка в папке с проектами. Агент справился. Дальше буду делиться уже опытом освоения. Инструмента, получается. :) Ну и про проекты тоже расскажу.

Не думай о белом слоне. Получилось? Вот с таким же успехом у меня получается заглушить голос тревоги. Этот голос требует идеала и вызывает стресс. И это не плохо. Плохо, что он мешает действовать и наслаждаться результатами действий. Но, если нельзя его заглушить, что же делать? Для себя решил что если есть "радио безнадёга", то должно быть и "радио надёга". Голос внутреннего соратника, который должен помогать создать безопасную психологическую среду для действий. Тут действии и угроза самооценки, а ошибки это часть пути и рабочий инструмент. У него в арсенале есть "правило 70%". Он разрешает выполнить задачу на уровне "достаточно хорошо". "Достаточно хорошо" в реальности лучше, чем "идеально" и "как положено", но в фантазиях. Он советует начать с микрошагов. Вместо "написать серию статей" — "написать заголовок статьи". Маленькие победы дадут ощущение безопасности и повысят вероятность проявления больших. С поддержкой соратника задачи из угрозы когда страшно и неприятно но наго бежать, могут начать восприниматься как вызов, который интересно решить. А это совсем другой фон, как гормональный, так и эмоциональный. Чуть меньше кортизола, чуть больше адреналина и дофамина. То, что нужно для поддержки здоровой активности. И главное! Соратник всегда за тебя. Он говорит, что если я что-то сделаю не идеально, это НИЧЕГО не скажет о твоей ценности как человека. Отделение своей ценности от результатов работы — рабочий способ снизить фоновую тревогу и начать действовать. А дальше дело за малым: Чуть меньше слушать критика и чуть больше соратника. В общем, не думай о белом слоне. Думай о розовом единороге. Получилось?

Нежелание что-то делать — это не лень. Чаще всего это защитная реакция мозга на дискомфорт. Я создал этот блог в новогодние праздники. Идея была в том, чтобы выдавать пост каждый день на протяжении года (и посмотреть, к чему это приведет). "Молчание" в несколько дней позволил поразмышлять на тему: "Чего не пишешь, то? Сам же выбрал это важным и расхотел, вдруг?". Понял, что мой стопор это — тревога. Она возникает, когда мозг прогнозирует боль, которую может принести действие. Это может быть страх неудачи или осуждения, скука или когнитивная перегрузка. Чтобы облегчить уровень этой "боли" мозг выбирает стратегию избегания. Если энергии много — можно устроить генеральную уборку или разобрать почту. Если энергии мало — соцсети, бездействие и апатия. И главная "засада" в том, что чем дольше избегание задачи, тем более страшной она становится. И очередной раз вспоминая о ней, мозг только больше питает тревогу. Думаю, что этой штуке подвержены многие блогеры, продакты и предприниматели: Вместо того, чтобы написать пост, читаешь новую книжку Ильяхова. Вместо того, чтобы сделать важный звонок потенциальному крупному клиенту, начинаешь проверять мелкие счета или копаться в дизайне сайта. Нужно начать писать сложный PRD, но вместо этого не делаешь ничего и решаешь мелкие вопросы в рабочем чате, чтобы создать иллюзию занятости. Знакомо? Поделитесь в комментариях, что вам помогает выйти из таких состояний?

Посмотрел конференцию ROИИ 2026. Один из выступающих подсветил мысль с позиционированием контента немного с другого угла. Предложил три других типа позиционирования для контента. 1. Контент эксперта. "Читайте меня потому что я супер-эксперт." Тут должны быть четкие и принятые рынком достижения. 2. Контент практика. "Сейчас я буду создавать вот такую вот штуку и по ходу дела делится опытом." 3. Контент исследователя. "Я тут посмотрел, почитал, поискал и собрал все в кучу, потом достал из этой кучи ценность и расскажу вам, чтобы вам не пришлось копаться в кучах". И третий тип контента подходит буквально для всех. Любой кто хочет начать бложик может использовать этот подход, как минимум, для старта. А научпоп вполне себе за счет него живет, как направление.

Теперь и музыка. На этом канале много пишу про продукты гугла. В Google Gemini поселилась мультимодальная моделька Lyria 3. Это значит, что трек можно писать не только по текстовому описанию. Можно загрузить фотографию или видео, и модель сочинит трек, подходящий по настроению. Длинна трека ограничена 30 секундами. Можно попросить сделать трек в стиле любимого артиста и гугл обещает, что это будет не плагиатом. Хе хе. Тут можно почитать подробности про продукт и инструкции по промтингу. Для демонстрации взял медиа из этого поста и попросил сделать трек. Веселье безудержное. Вангую новое цунами нейрослопа.

1 продукт = 1 функция.

Раньше компании были Mobile First и Digital Native. Сейчас начали говорить про AI-First и AI-Native компании. Решил немного разобрать эти термины. AI-First Company — ориентированная на ИИ. Как в свое время был подход Mobile First, когда компании перестраивали свой бизнес и интерфейсы под мобильные устройства, так и сейчас они перестраиваются под ИИ. ИИ становится основным инструментом, через который компания развивает свои продукты и направления. AI-Native Company — По аналогии с термином Digital Native, это компании эпохи ИИ, которые изначально построены вокруг него. Для таких компаний ИИ — это не дополнение к существующему бизнесу, а его фундамент с первого дня существования. Они не перестраивают старые процессы под ИИ, а создают новые, которые были бы невозможны без этих технологий. AI-First — это часто существующие компании, которые решили переориентироваться на ИИ. AI-Native — это бизнес нового поколения, которые создаются сразу как системы агентов и нейросетевых решений. Мне кажется, что так же как и с Mobile-First и Digital-Native. Через какое то время вы войдем в эру, где граница между обычным бизнесом и AI-компаниями будет постепенно стираться.

FOMO - страх упустить что-то важное. Я тревожный пирожок, и крайне подвержен этому страху. Есть разные способы борьбы с ним. Можно отслеживать только важное. Можно сосредоточится на практике и забить на бесконечный поток новостей. Сегодня Костя упомянул источник достойный внимания. Сборник из 224 статьи с Arxiv.org про AI-агентов, опубликованные с начала 2026-го года. Больше 5 статей (!!!) в день, начиная с 1 января. Бесконечный поток, ага. Для удобства ознакомления загрузил их все в один бокнот notebooklm. Отличная возможность применить лайфхак, о котором писал ранее. В подписчики посоветовали присмотреться в созданию продуктов для детей. В комментарии сброшу детскую книжку, которую создал на основе блокнота.

Чем ИИ может помочь в работе с UTM-метками. Представь: ты не технарь, не маркетолог, а директор театра. Ты хочешь дать рекламу, но не хочешь тратить деньги зря. Ты раздал три вида листовок с разным дизайном: синие, красные и желтые. Покупатель приносит на кассу синюю — ты понимаешь, что сработала синяя пачка. UTM — это та же разноцветная листовка, только в интернете. Маячек в конце ссылки. Она не меняет адрес сайта, но сообщает системе аналитики, откуда пришел человек. Маячок этот состоит из нескольких кирпичиков. Три основных помогут ответить на главные вопросы: — Откуда? (utm_source). Источник. Кто привел человека? (Например: vk, google, newsletter, qr-code). — Как? (utm_medium). Тип трафика. Каким способом он пришел? (Например: post — пост, email — письмо, cpc — платная реклама). — Что? (utm_campaign). Название кампании. На что именно мы зовем? (Например: romeo_juliet, new_season, sale_50). И вот наш директор берет ссылку своего сайта, например https://odnaodezhda.ru/. Создает UTM метки вручную или через генератор от тильды или любой другой. Использует их для разных рекламных компаний. Через неделю после спектакля открывает Яндекс.Метрику, заходит в отчеты по UTM меткам. Смотрит цели по покупкам и такой: "ОГОООО!!! Люди из ВКонтакте просто смотрят и уходят. А ваши подписчики в рассылке — это лояльные фанаты, они покупают. В следующий раз лучше потратить время на красивое письмо для рассылки, чем на платный пост в ВК. Без UTM-меток мы бы этого не узнали и продолжали тратить деньги на ВК." B так наш директор театра и стал немного маркетологом. С приходом ИИ появился дополнительный инструмент для работы с метрами: Создание меток. Зайти в любимый ИИ-чатик и попросить создать метрок, например используя промт: Я продаю билеты в театр. Сделай мне UTM-метку для ссылки https://odnaodezhda.ru/, я буду размещать её в Телеграм-канале «Новости города» в виде рекламного поста про спектакль Щелкунчик Расшифровка аналитики Если вы запутались в отчетах Яндекс.Метрики, вы можете скопировать данные и спросить ИИ: Вот статистика моих продаж. Какой канал работает лучше всего и почему? Где я теряю деньги? ИИ проанализирует цифры (CPA, ROI, конверсию) и объяснит простым языком: «Канал Яндекс.Директ приносит много людей, но это дорого. Рассылка работает эффективнее всего». Проверка на ошибки ИИ может проверить ссылки на ошибки (например, если случайно использовали русские буквы или пробелы, которые сломают ссылку).