Тимур Таепов | OfferClaw.app

Репетитор по Клод Коду (или аутсорс…) Чтобы продвигать сервис offerclaw.app, приходится становиться блогером и рилсмейкером. А чтобы ролики залетали, приходится раскапывать свои сильные стороны и находить свой формат. У меня неплохо пошли обучалки по Клод Коду. Кстати, подписывайтесь на меня в рилсограме, буду публиковать там новые обучалки по агентской разработке. И я задумался, а что если мне попробоваться репетитором по Клод Коду. И в целом по разработке с агентами. Или какие-то проекты руками помогать делать. Все-таки опыт коммерческой агентской разработки у меня уже сформировался. Получается такой более-менее этичный инфобиз или даже аутсорс. И доп монета будет очень кстати. Напишите, пожалуйста, в комментариях, какие форматы подобной работы вообще возможны. Если кому-то нужно уже что-то конкретное, стучитесь в ЛС. @taepov Буду благодарен за помощь в распаковке меня и моих возможностей. В чем мои сильные стороны, какую ценность я способен создавать? 👇🏼 пишите

От ручного труда к AI-native Написал статейку, как из нишевого пет-проекта GDTalents, где все делалось ручками, мы сделали ЭЙАЙ НЕЙТИВ АДЖЕНТ ДРИВЕН АВТОНОМНЫЙ ОРКЕСТРИРУЕМЫЙ агрегатор вакансий OfferClaw.app Статейка вышла в сборнике статей от мега крутых челиков: @shtanga0x @timurtaepov @maxshitpostit @deployladeploy @maxynotes Стать умнее можно по ссылке: https://teletype.in/@shtanga0x/ai-native https://teletype.in/@shtanga0x/ai-native https://teletype.in/@shtanga0x/ai-native Всем ОРКЕСТРАЦИЯ! 👋

Рад, что в моей жизни есть такие люди, как Ali Nawaz, которые искренне и по достоинству оценивают то, что я делаю и создаю. Просто говорю ему СПАСИБО.

+800 подписчиков в ТГ OfferClaw За месяц хорошо апнули канал @offerclaw с 200 до 1000 подписчиков органически. @timurtaepov

Нейро Тимур теперь рассказывает про OfferClaw.app Очень хочется записывать подобные рилсы вживую, но для этого требуется много дополнительных условий и время. Если делать продакшн в моих текущих условиях, то результат получится хуже, чем нейрослопное видео. Да и успеть все просто физически невозможно. Чтобы делать подобные рилсы вживую и регулярно, придется пожертвовать разработкой продукта. @timurtaepov

ИИшный Тимур

Погодка 🔥🔥🔥

Нейрослоп рилсы В канале я еще не рассказывал, но я регулярно делаю нейрослопные рилсы для нашего проекта OfferClaw.app. У меня уже накопились пайплайны и внутренние тулы для создания таких видео с виртуальным инфлуенсером и моушеном. В чатике вайбкодеров обсуждали, стоит ли делать из любых своих внутренних инструментов опенсорс и коммерческие проекты. Я сторонник того, что не стоит, чтобы не размывать фокус. Но мне сказали, что такое все-таки может быть кому-то интересно. Поэтому решил показать несколько видосов и спросить вас, нужно ли вам подобное. В каком виде, сервис самообслуживания или аутсорс. Я пока не вижу какого-то product market fit, но вдруг он есть. @timurtaepov

⚠️ Вайбкодеры! Общий сбор! Если вы заметили подозрительное поведение близкого вам человека, которое проявляется в непрерывном создании "лопат" для создания софта и игр, то срочно бейте тревогу. Попробуйте провести воспитательную работу с человеком, чтобы перевести фокус его внимания на создание конечных продуктов и пайплайнов. Вайбкодинг вайбкодингом, а важно понимать, что в первую очередь теперь можно делать "старые" продукты по-новому и лопаты у каждого свои. Говорю, как человек, который прошел это на своем опыте. Я понимаю, о чем говорю. Если человек рядом с вами сжигает подписку клод кода $200 за 2 дня, то это НЕ здорово. Это первый звоночек.

Какую модель Claude выбрать Выбор LLM по таблице бенчмарков перестал быть рабочим методом. Вот что приходит ему на смену. Причина простая: тесты насытились. Сильные модели решают почти все задания популярных бенчмарков, разрыв между классами уходит в пределы пары процентов, и первая строка рейтинга больше ничего не говорит о том, какая модель нужна именно вам. Что предлагает Anthropic вместо этого — четыре опоры: 1. Понимать классы, а не ранги. Haiku — частые однотипные запросы, где решают скорость и цена. Sonnet — баланс под клиентские сценарии с требованиями к латентности. Opus — сложное многошаговое рассуждение. Fable — фронтир, задачи без готовых решений. 2. Стартовать сверху и регулировать усилие. Рекомендация — начинать с самой умной доступной модели и дальше подбирать не класс, а effort level. Один параметр двигает и качество, и стоимость, и это дешевле, чем перебирать модели. 3. Считать цену за задачу, а не за токен. Показательный замер на SWE-bench Pro: связка Sonnet 5 с советником Fable 5 дала результат в пределах 10% от Fable — за 63% его цены. Прайс за миллион токенов такой картины не покажет. 4. Закрывать выбор своими эвалами. Стандартный бенчмарк меряет среднюю задачу. Вам нужна ваша — на своих кейсах, со своими порогами по латентности и цене. Вывод, который останется верным и после следующего релиза: бенчмарк сужает список кандидатов, но решение принимает ваш прогон. Материал — по статье Anthropic «Claude Models Explained». @timurtaepov & offerclaw.app

☕️ Четверг разработчика игр и продуктов. Family edition