Дмитрий Андрияшкин

Спешу поделиться новостями. Google сегодня выпустил какую-то новую модель. Все мудрые блогеры говорят о каких-то крутых бенчмарках. Об этом все говорят. Но мало кто говорит о том, что Google Gemini активно стал продаваться на Яндекс Маркете за 300 р. за 18 месяцев платного аккаунта. Не знаю, сколько проживут такие аккаунты, но они стоят меньше 1 кг черешни, которую можно съесть за пару дней. Что крутого нашёл в Gemini. Они раскатали агентный режим Spark. В нём можно пользоваться благами экосистемы Google. Например, я попросил его поискать на YouTube ролики на трёх языках по интересной мне теме, вытащить транскрипты и написать обзорные статьи. Он всё сделал под ключ и ещё даже картинки к статьям сделал. Статью написал меньше чем за 5 минут, выложил уже на Дзен — смотрю, просмотры набирает. Так как это не рерайт, а компиляция пользы из YouTube-роликов разных стран. Ещё просил зайти в поисковую выдачу, вытащить тайтлы или вопросы из блока «С этим также спрашивают» — лихо справился. Или, например, побегать по сайту, собрать информацию в Google Docs — тоже сделал. Конечно, отличается от CLI: по папкам не бегает. Но зато даже есть свой встроенный браузер. Он ещё так спрашивает по-доброму: «Можно я вместо тебя похожу?» А мне не жалко, если вместо меня работает. Я не карьерист, пусть работает.

Делюсь новостями. В период покупательского раскаяния периодически хвастаюсь какими‑нибудь находками. Но потом сталкиваюсь с объективной реальностью, о которой не в силах молчать. Например, Kimi, которой я пел дифирамбы, в какой‑то момент сказала, что все возможные токены в терминале и приложении кончились. Она не будет программировать: «Приходи через месяц или купи новый тариф». Никаких тебе перерывов — квота кончилась: приходи через месяц. Поэтому сейчас общаюсь с ней в чате и не планирую давать ещё деньги. Покупка недели — GLM. Купил её за 1 тысячу рублей в месяц на «Плати.ру». Что нравится: ей можно поставить задачу и попросить задействовать несколько параллельных агентов, чтобы они всё сделали. У неё есть своё приложение — такое же, как у Codex и Kimi: в нём можно вайбкодить. По задачам я попросил просто зайти в сервис парсинга частотности ключевых слов Xmldrive, прочитать векторную базу с текстами сайта и самой подобрать слова для SEO (семантическое ядро). Программа сама работает по много часов, парсит тысячи ключевых слов и смотрит их частоту. Я не знаю, насколько GLM подходит для масштабного программирования, но с моими задачами она справлялась с переменным успехом. Правда, уже пару дней лимиты кончаются так же быстро, как у Claude Code. Жалко, не успел написать в период экзальтации. Codex дольше программирует — это мои ощущения. Но у меня не вайб‑кодинг, а гнев‑кодинг… Я суетно заряжаю агентов, даю им задачи, а потом ору, что они не сделали меня миллионером. Экономьте на токенах. Всем любви! 😊

Тестирую Kimi Moderato. Впечатление двоякое. Попробовал работать в терминале — токены съелись быстрее, чем в Claude. Причём я думал, что через 5 часов они вернутся и я воссоединюсь со своими стартап-фантазиями. Оказалось, у меня закончился недельный лимит. Я сразу стал ворчать, мол, китайцы жадины, пока не увидел, что у них есть аналог Claude Work — Kimi Work. В чём его фишки: он работает без VPN, есть своё расширение для Chrome, через которое агент может бегать по вашим вкладкам или сам выполнять задачи в браузере. Например, он скачал мне 700 страниц с карты сайта за 20 минут. Эмбеддинги и векторную базу строил часа три. Есть специальный режим K3 Swarm. В нём агент создаёт коллег, и они весело вместе колбасят мою задачу. Причём агенты такие смешные: Kimi даёт им имена. И ты понимаешь, что работает не просто безродный робот, а мистер Линн или Александр. В общем, вывод про Kimi такой: кодить в терминале невыгодно — лимит съедается слишком быстро. Зато Kimi Work — крутая история. Отдельно понравился сам Kimi как инструмент для поиска информации и глубоких исследований. У меня всё. С пятницей!

Делюсь новостями. Пока краткими. Купил подписки Kimi для кодинга в терминале. Мне реально нравится. Особенно скорость, с которой парсятся сайты по ссылкам. Например, даёшь ссылки и говоришь: скачай статьи. И Kimi без лишних лекций быстро скачивает. Также полюбил бесплатный чат Qwen в мобилке. Он работает без VPN, при этом я в него загружаю лекции с aiengineeringfromscratch.com, он помогает мне разобраться в сложных концепциях, а потом я его прошу в том же чате эти концепции адаптировать под мои реальные задачи в маркетинге. Также у меня на даче вырубили свет. После двух часов ожидания я позвонил в Россети и сказал, что если они будут так долго чинить, пожалуюсь в канал Собчак. Они так испугались, что часа через 4 починили. У меня всё.

Мне кажется, нейронные сети сильно подсадили нас на ожидание какой-то чудесной модели. И мы сильно погружаемся в массовый психоз. Мол, Claude написал, что Fable 5 еще три часа будет доступна в платной подписке за 20 долларов. И мы не спим ночью, чтобы успеть покодить этой моделью, а потом утром написать: «Круто. Успел. Всю ночь вместо здорового сна пил кофе и кодил с Fable 5. Успел». В общем, несмотря на то что Fable 5 крутая, мне кажется, так фетишизировать отдельные модели не стоит. Ловлю себя на том, что модели интересны именно в оркестре под определенные задачи. По-настоящему ценными оказываются функции, которые каждая нейронка делает лучше других, и это добывается только в работе. Например, Claude Code лучше программирует, Claude лучше пишет тексты, а Gemini быстрее бегает по сайтам и скачивает страницы. Или, например, вот сегодня был приятно удивлен Codex. Да, с ошибками, но он справился с задачей: взял файл с ключевыми словами, вытащил оттуда запросы про поломки автомобилей, открыл браузер, залогинился в ChatGPT, Gemini и Claude, запустил Deep Research, причем каждой нейронке дал непересекающуюся часть исследования, а потом объединил результаты в один файл. При этом стоило мне только начать восторгаться его силой и дать ему больше воли и прав, как он сам пошел в сервис Dslab и заказал мне статьи у GLM 5.2, хотя я вообще-то ждал от него промпта. При этом я понимаю, что в любой момент какой-нибудь наш чиновник может запретить очередную нейронку, мотивируя это тем, что сумасшедшие больше разговаривают с нейронкой, чем с утюгом или телевизором, продажи утюгов упали. А какой-нибудь чиновник из Европы может сказать, что теперь будет проверять у россиян паспорт после каждой строчки написанного кода. Поэтому сейчас я подключаю в свои оркестры такие инструменты, как OpenCode, который занимается шопингом токенов китайских нейронок — Kimi, GLM и эмбеддингов Qwen — через сервисы вроде dslab.tech, polza.ai и других. Не потому, что они лучше, а потому, что это хорошая замена или дешевая помощь для простых операций.

Ездили в Коломну. Пошли там в «Дизайн-макет». Это знаете, такие конструкторы, где весь город показан в миниатюре. На кассе сидел молодой человек и что-то мастерил. Увидев нас, обрадовался и сказал, что это он с товарищем создал за два года миниатюру города. В моём понимании современный бизнес состоит из делегирования: когда 200 ИИ-агентов делают 200 плохих презентаций, другие 100 агентов пишут 100 плохих текстов, и один балабол со сцены рассказывает про то, как управляет ИИ-агентами. А тут человек в полутьме сам мастерит макет города, сам рассказывает, причём лучше любого сторителлера. Сложно было понять, как это. Так же нельзя, так книги по делегированию не разрешают. Когда я подошёл и спросил, хоть через чертеж города ИИ делает ? Он сказал: «Нет, мы сами на картах взяли, ИИ не справились...». Я подумал огорчиться, но потом быстро оказался в какой то кольчуге с медовухой и мечом в руке, как и бывает на отдыхе.

Расскажу реально работающую вещь, которая увеличивает скорость работы с маркетингом в разы. И при этом ИИ меньше врёт (прости, подвела тебя — эти данные я выдумала). Это очень простая, но эффективная штука. И нет, это не из сборника «топ‑скиллов, заменяющих отдел маркетинга». Всё упирается в… кривые фантазии о приложении. Да‑да, именно так. Вы создаёте заявку на создание любого кривого приложения в Яндекс Директе, Яндекс Вебмастере, ВКонтакте и других сервисах. Вам дают OAuth‑токен. И этот токен — ключ, который позволяет вашему ИИ‑агенту общаться с реальными данными из этих сервисов. Например, аналитику можно выдернуть из Метрики и из Вебмастера за считанные минуты. То же самое — с реальными данными из Вордстата или с названиями реальных групп по теме из ВКонтакте.

Раньше люди искали секретный промпт. Сейчас вместо промпта ищут секретный skill для ИИ. Skill в контексте искусственного интеллекта — это готовый набор промптов и инструкций, который позволяет ИИ-агенту выполнять конкретную задачу. Моё мнение: хороший skill, который действительно помогает именно в твоих процессах, нельзя просто найти. С нейронкой нужно пожить, поругаться, поматерить её, самому поматериться. Иначе найденный skill — это не проверенный рабочий инструмент, а фантазия какой-то говорящей головы с YouTube. Нужно много раз прогнать конкретную задачу, посмотреть, где ИИ ошибается, поругаться с ним, исправить, снова прогнать — и только потом из этого начинает получаться действительно рабочий процесс. Чтобы не создавалось впечатления, что для работы с ИИ-агентами нужны какие-то мифические идеальные промпты или навыки, я собрал примеры своей ругани с ИИ. Я не планирую создавать ремейк книги «Чёрная риторика» Карстена Бредемайера, только для ИИ. Скорее хочу проиллюстрировать, что выполнение рабочих задач — процесс очень деликатный и ИИ может развести тебя на каждом шагу. Несмотря на крутейшие алгоритмы. Поэтому, если встретишь лицемерную модель, не бросай её. Просто не дай ей тебя обмануть. Кстати, PDF для этого поста мне собрал Codex. Для сборки презентаций он мне сейчас нравится больше, чем Claude Code. Я просто положил в папку скриншоты и сказал ИИ собрать из них презентацию. Codex собрал презентацию, а затем из неё получился этот PDF.

Если честно, внутренний жадина говорит, что не надо всё в открытый доступ. А я давлю внутреннего жадину, как из тюбика пасту. Вот аналитика — какие каналы и какой результат получили мои студенты, которые ходили на вариатив по продвижению в Школе дизайна. Там шикарные кейсы по упаковке контента, продажам «в лоб» и разным каналам: 👉 Аналитика и кейсы студентов с 4 го модуля. Они на фото красивые. А вторая ссылка — это я сегодня выступаю на Стартаплабе в Креативном хабе: 👉 Моё презентация на Стартаплабе про личный бренд . Посчитал удачный и неудачный опыт на разных каналах для продвижения своих услуг. В секции буду еще выявлять секретные методы Славы Рюмина — как он со статей-интервью сделал канал в 65 тысяч подписчиков в Телеграм.

Придумал новый вид вайбкодинга — дачный вайбкодинг 🌲💻 Фишка в том, что я совмещаю работу в терминале с рубкой дров на даче и подтягиваниями на турнике. То, что удобно делать в чате, я делаю в чате, а то, что удобнее в терминале, — в терминале. Это лучше, чем просто работать в Claude Code, будто моя цель — потратить больше токенов и хвалиться, что я стартапер. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ В результате я собрал для себя крутую схему. С удовольствием делюсь тем, как API ВКонтакте помогло мне собрать группу пабликов по нужной теме. В рекламе ВК работает несколько видов таргетинга. Самые частые: 🔹 адреса конкретных пабликов 🔹 ключевые слова Чтобы собрать базу пабликов, обычно используют парсеры (TargetHunter, Barkov или «Церебро»). Но у них есть одна большая проблема — агентом там остаётся человек. Вам нужно вручную придумать ключевики, вручную найти паблики, а потом ещё и построить дерево гипотез. Это сильно напрягает. В чем преимущество LLM? Нейросеть понимает предметную область лучше человека. Она может сгенерировать не только очевидные ключи, но и синонимы, смежные понятия и связанные темы. Но мало просто собрать слова — нужно найти паблики, в названиях которых они встречаются. И тут API ВКонтакте справляется лучше любого парсера. Достаточно вытащить токен и передать его нейронке прямо в терминале — она всё сделает сама. Я потратил на это время вчера, а чтобы вы его не тратили — собрал весь кейс в бесплатный документ. Там подробно описано, как я получил токен и настроил поиск. 👇 Пользуйтесь

Мой друг — владелец крупной логистической компании — рассказывал про челноков старой школы. Те ввозили одежду из Китая буквально на себе: надевали по три пуховика, чтобы сэкономить на таможне. Современные челноки одежду не возят. Они продают токены американских ИИ-компаний. В Китае можно купить доступ к Anthropic / OpenAI за 10% от официальной цены — пишет Витя Тарнавский. Увлекательное чтиво про новых челноков: Думаю, честертоновский Фламбо обалдел бы от схем, которые придумали китайцы. Называется «одна рыба — три блюда». ——— Шарапов в «Месте встречи» внедрялся в воровскую малину, а Жеглов в финале суровым голосом Высоцкого вызывал: «А теперь — Горбатый!». Современный Шарапов ходил бы вместо «малины» по перевалочным пунктам — китайцы называют их 中转站 («пересадочная станция»). Сервер где-то за рубежом принимает твой запрос к Claude, пересылает его как будто от себя, и возвращает ответ обратно. Никакой «Маньки Облигации» и «Промокашки» — персонажей из «Места встречи изменить нельзя». Никакого адреса. Каталог таких перевалочный пунктов лежит в открытом доступе на GitHub. Один закрыли — через несколько часов встал новый. А теперь о рыбе. ——— БЛЮДО ПЕРВОЕ — НАКРУТКА НА ДОСТУПЕ. Массово регистрируют аккаунты, чтобы собрать бесплатные $5 от Anthropic. Перепродают неиспользованные квоты с чужих аккаунтов. Берут один тариф за $200 и делят его между десятками пользователей. Плюс совсем не невинный способ: аккаунты через краденые карты обходятся оператору практически в ноль. ——— БЛЮДО ВТОРОЕ — ПОДМЕНА МОДЕЛИ И РАЗДУТЫЕ ТОКЕНЫ. Ты платишь за Opus 4.7 — прокси тихо отправляет запрос в Haiku или китайский Qwen, а в ответе пишет «Opus». Проверить невозможно. Исследователи из немецкого института CISPA проверили 17 прокси: доступ к «Gemini 2.5» через прокси показал 37% на медицинском тесте против 84% у официального API. Пользователи называют это 降智 — «понижение интеллекта». Чувствуешь, что ответ тупой — но доказать нечем. Второй трюк — прокси постоянно меняет аккаунты, это ломает кэширование, и ты сжигаешь полноценные токены на контекст, который мог бы стоить почти ноль. ——— Причём это не страшные книги про якудзу и ниндзя — это реальные схемы, которые лежат прямо на наших маркетплейсах. На том же plati.ru: хочешь ChatGPT — вот китайский сервис 987ai.vip, покупает тебе аккаунт через App Store. Хочешь Perplexity — получаешь целый комплект, включая данные для биллинга. А есть люди совсем без комплексов. Продают на Авито доступ к lmarena.ai и подобным бесплатным сервисам, имеют кучу отзывов и называют это «доступ ко всем нейронкам бесплатно без абонентки».

Google, похоже, решил дать нам противоядие от кликбейт-заголовков — внедрив Gemini в YouTube. Теперь под видео появилась официальная кнопка «Задавайте вопросы». Поэтому многие видео можно не смотреть. Увидел яркий заголовок — спроси Gemini и получи ответ на волнующий вопрос без просмотра. Нравится, что со многими видео можно разобраться прямо в YouTube, не импортируя информацию в NotebookLM или Яндекс Про. 

Прочитал, что Claude будет выборочно верифицировать пользователей через камеру, а также создала супергениальную модель, которую запретили. Однозначно Claude крутые. Поэтому рад, что избавился от зависимости от них. Claude CLI занимает достойное место среди остальных нейронок, а не мой основной актив. Вообще считаю, что хорошая история — когда у вас для агентских задач несколько нейронок. У меня Gemini CLI, Claude Code и Codex. Причём я их могу просто запустить в трёх разных терминалах одновременно — и значит, нанять лучшие нейронки мира для решения своих задач. А могу через CLIProxyAPI сделать так, чтобы лучшие модели Gemini, Claude и Codex по подписке общались между собой в терминале. Я ставлю задачу оркестранту, и он разруливает общение между нейронками. Похожий функционал я видел в Genspark — там по сути консилиум нейронок, и оркестрант выбирает лучшее. В CLIProxyAPI я могу подойти к этой задаче гибче: например, выбирать модели под задачи, распределять функционал — просить одну нейронку сделать одну часть работы, другую — другую. Единственный минус такой модели в том, что нейронки не могут работать как отдельные агенты, бегать по папкам — например, одна делает текст, другая инфографику, третья верстает статью. В моём случае есть оркестрант-сталкер: он идёт, разруливает со всеми моделями, ставит им задачи, они сдают ему работу, он приносит мне. Я общаюсь только с ним. Если же нужны агентские задачи — лучше использовать CLI на компе. Не буду грузить дальше — сделал схему. Забирайте.

Всю неделю сидел на дипломных работах. Познакомился с 34 дипломниками-бакалаврами и 48 магистрами. Они презентовали разные стартапы. Я так возбудился, что создал себе тоже пару стартапов для студентов и внутреннего пользования. Один стартап решает вопросы нетворкинга. Я беру специальную программу TargetHunter, выкачиваю друзей разных специалистов во ВКонтакте — туда всё больше гуру направляют на блогинг. LLM проводит их скоринг и говорит милым студентам-дизайнерам: «Посмотрите, какой хороший человек. Дай на него рекламу или познакомься с ним, он ведь большой директор и хранит большие бюджеты». А второй стартап смотрит список пабликов во ВКонтакте и определяет, где тёплая аудитория, чтобы купить там рекламу. Причём, как всегда, мне помогает в этом CLIProxyAPI. В моём случае для анализа профилей используются разные модели LLM по подписке — Gemini и ChatGPT. Это удобно, когда кончаются токены по подписке у одной модели: другая заменяет её, и система не рушится. А также несколько моделей могут параллельно работать и ускорять процесс. Вообще заметил, что стал меньше зависеть от чата с нейронкой. Помню, раньше ИИ претендовали на роль таких собеседников, с которыми общались даже на тему любви к Жилю Делёзу. Сейчас отношения стали более прагматичными, инструментальными. Раньше психотравмой был бан какой-нибудь нейронки. Сейчас, когда стал работать в терминале, бан уже воспринимается как смена самоката. Мне кажется, Claude Code стал конкурировать с чатом Claude, и с ним проводят больше времени, чем за беседой с услужливым роботом в чате. Всех обнял.

В продолжение темы использования Cliproxyapi — это действительно офигенный продукт, который меня поразил. Это пост по SEO-применению. Сегодня вместе с отрядом нейронок собрали на нем небольшой поисковик по базе ключевых слов из Яндекс Метрики. В чем суть: я выгружаю десятки тысяч ключей, и мне нужно понять, какие темы на сайте уже закрыты (удовлетворены). Если заставлять LLM постоянно перебирать такой массив напрямую, никаких токенов не хватит — в одном проекте может быть больше сотни тысяч запросов. Поэтому ради экономии мы придумали гибридную схему: нейронка генерирует шаблоны для поиска, находит синонимы и креативит, а сам поиск по базе берет на себя Python-скрипт. Так мы вообще не тратим токены на рутину. Кстати, в одном из роликов на канале Михаила Шакина по вайбкодингу для SEO докладчик Александр Шамрай рассказал, что любой такой скрипт можно упаковать в EXE-файл, то есть сделать удобный интерфейс для кода, который пишет нейронка. Для тех, кто программирует, это наверняка элементарная история. Для меня же это стало настоящей сенсацией — примерно как для Маркеса, который прочитал «Превращение» Кафки и понял: «Офигеть, а что, так можно было?!» В общем, я запряг Claude Code создать мне удобный интерфейс для поиска по базе Метрики. Но учитывая, что у меня оформлены платные подписки на топовые нейронки, я попросил Claude Code не кодить в одиночку, а привлечь к задаче Codex и Gemini. Как же круто дорогого зазнайку Claude Code постоянно троллить и говорить: «Давай, подключай коллег, что они думают? Пусть оценят по 10-балльной системе, разбегутся по ролям». Я подключал их для того, чтобы они распределили задачи по кодингу и каждый писал свою часть, а также чтобы каждый из них запускал промпт, выдавал результат и сравнивал с остальными. Например, по подбору ключевых слов у меня выиграл ChatGPT 5.4, а не Gemini 3.5 Flash. Как же круто было наблюдать, что они все в игре, — это практически как смотреть на любимую сборную по футболу, которая проигрывает. На выходе они очень быстро выдали страшный и абсолютно неработающий код. Но в этом и фишка метода: они создают инструмент, а дальше уже допиливаем совместно, я их тестирую и корректирую. В итоге я включил режим душнилы, стал ругаться и ворчать, и мы с Claude Code всё довели до рабочего состояния. Но сам факт того, что можно ставить задачу отряду разных LLM, не тыкая в n8n, а оркестратор сам распределяет подзадачи между другими моделями, — очень возбуждает. По поводу SEO: Кстати, 30-го числа в Москве пройдет мероприятие сообщества «Хорошие SEOшники». Будут плотно топить как раз на тему ИИ в поисковой оптимизации. Вот ссылка

Нанял Claude Code своим оркестрантом. Моя цель — чтобы нейронки ругались между собой и становились ближе. Вот у меня нейронки уже ругаются друг с другом, проводят консилиумы. Помогает CLIProxyAPI — он помог поженить мои CLI-провайдеры: Gemini, Claude и Codex. Кому интересно, вот промпт который взял для консилиума нейронок.

Почему Gemini оставит миллионы людей без работы уже в этом году «Google убил половину индустрии», «Google изменил ИИ навсегда» — такие заголовки доносятся из каждого утюга после конференции Google I/O 2026. Короче, стандартная история от Google: на сцене опять вытаскивают кроликов из кармана, а потом часть этих кроликов спокойно остается жить в мантрах пиарщиков. Поэтому я посмотрел не на обещания, а на то, что можно уже сегодня потыкать руками. Главное впечатление: поиск Google начинает превращаться не просто в место, где тебе выдают SEO-ссылки, а в реальный такой чат. Ты можешь попросить создать сложные запросы на человеческом языке, а результаты — замайндмэпить в инфографику или посты. По ссылке — мои примеры: • что получилось в поиске; • как он собирал таблицы и дайджесты; • где это полезно для маркетинга; • почему это не просто «ИИ в поиске», а смена рабочего сценария. Кстати, Google совершенно безвозмездно дает доступ к Nano Banana прямо в результатах поиска. См. ссылку: https://digital-ohota.ru/page143588666.html

Посмотрев это видео, может показаться, что я испытываю экзальтацию от возможности создавать нейроконтент с собой ( AI slop) . И это такая форма социальной саморефлексии в надежде на сильные алгоритмы соцсетей. Ну мол, я создал видео, и поэтому лайкайте. На самом деле это не так. На меня реально напала ворона в воскресенье. Я пишу как герой Кафки, который, проснувшись, узнал, что он паук. Но, блин, реально на меня напала ворона. Я вышел из нашего супер-Кодокана на Чистопрудном бульваре. Наш Сенсей показал суперподножку. Я реально был счастлив, так как получалось, и мои друзья по-дружески падали. Еще нашему другу Алексею вручили 2 дан по кори дзюдо. И с чувством радости и спортивного самоудовлетворения я повернул из Кодокана на детскую площадку. Там были урны, и я, извините за подробности, побежал в них выбросить порвавшиеся штаны. Все было прекрасно, пока я не почувствовал, что надо мной пролетает ворона. Причем не близко, а реально садится мне на голову и орет неприятно. Я не был готов к такому. Еще такие неприятные коготки у нее... Я отрабатывал захваты, подножки, но вообще был не готов к такому цирковому номеру. Я не нашел ничего лучше, чем отмахиваться от нее пакетом с чайником фирмы «Филипс». Но она все равно стремилась на меня сесть и сделать свое неприятное дело. Самое жуткое — ты не можешь даже им предъявить ничего. Ну как бы пожаловаться на них нельзя. Я же не могу вызвать полицию. На меня села ворона... В лучшем случае скажут: «А таракан на тебя не покакал?» Это бред, это сумасшествие. Если ты спасаешь кого-то от тигра, это круто, хоть и безнадежно, а тут ворона... Я, в общем, как мужественный человек, побежал от этой вороны. Я понимаю, что в глазах Маяковского я совершил трусливый поступок: «От вороны карапуз убежал, заохав. Мальчик этот просто трус. Это очень плохо. Этот, хоть и сам с вершок, спорит с грозной птицей. Храбрый мальчик, хорошо, в жизни пригодится». Я не стал спорить с птицей. Мне кажется, она не понимала мою черную риторику. И просто охраняла гнездо, которое было спрятано где-то в дереве в элитном районе. При этом мой спор вызвал бы еще больший хохот у азиатских работников. Я к ним добежал. А они мне говорили: «Смотри, смотри, она за тобой летела». Будьте внимательны даже на улицах города, вблизи деревьев.

Пару месяцев работаю в новом коллективе — это коллектив ИИ-агентов. Не такие крутые, как обещают блогеры. Скорее, талантливые, но сильно пьющие единоличники. Почему единоличников? Потому что они не делегируют друг друга, а сами такие пилят. У меня пока не получается, чтобы они все работали в связке. Отчасти это объясняется моей неопытностью и желанием сэкономить. Почему пьющих? Потому что боты падают, как будто уходят в запой. Выжимаю максимум из 20-долларовых подписок на Claude, ChatGPT и Gemini, но токены кончаются — насоздавал агентов и сам болтаю с ИИ, как пьяный пассажир в поезде дальнего следования. Пока стравливал Claude Code и Codex, нашёл три вещи, ради которых писал статью: — как поженить разные LLM, чтобы они работали в связке, а не жрали токены по отдельности — почему ИИ на компьютере должны быть оркестраторами OpenClaw, а не писать код с нуля (всю неделю кричал на Codex: «Не нужен мне твой код, пойди на сервер и запусти openclaw doctor») — Codex App — самостоятельный агент в обычной подписке, без отдельных кредитов. Случайно влюбился LLM — машина на статистическом топливе, а не разум в красивой обёртке. Чтобы не подсесть, покупаю тетрадки. Но оркестр из агентов всё-таки собрал. 🔗 Читать статью