Владилен: IT в эпоху AI

Цукерберг наносит ответный удар Марк Цукерберг выпустил манифест Будущее для всех (thefutureisforeveryone). Он филосовствует на тему: Кто получит доступ к суперинтеллекту и что мы с ним будем делать? Недавно я писал, что вокруг будущего ИИ идёт борьба за власть, где основные конкуренты Маск, Альтман, Амодей. А теперь и Цукерберг вливается, но с другой стороны. Основная битва сейчас идет за супер интеллект, вычисления и топ модели. Марк в манифесте пытается переопределить критерий победы. Он хочет строить персонализированный супер ИИ для каждого – доступный, встроенный в привычные приложения. А часть моделей – с открытыми весами и локальным запуском. Их план такой: учить мощные модели в дата центрах, а потом их дистиллировать в компактные модели для людей. Как доказательство, они дропнули неплохую модульку Muse Glimmer на 30В, которую можно запустить на довольно скромном железе. Как я понял ситуация выглядит так: OpenAI, xAI, Anthropic пытаются построить мощный мозг, а Meta* хочет стать нервной системой, в которой ИИ будет распространяться через их массовые системы, в тч очках виртуальной реальности. То есть тему с мета вселенными они пока не умертвили. Ещё он пишет про то, что главный вклад ИИ станет не автоматизация, а ускорение исследований. Тут тоже все логично, ибо согласно БОЛЬШОМУ ПЛАНУ автоматизация – первый этап. Сначала ИИ автоматизирует код (не путать с IT). Затем разработку самого ИИ. Потом – более мощные модели. Марк так же не забыл про проблему власти. Приводит пример с ASI юристом или исследователем. Такой если есть у одной компании, то она получает жесткую асимметрию перед другими. Чтоб решить проблему – надо всем давать доступ к моделькам, чтоб все честно было. Такая форма баланса сил. Правда, здесь удобно совпали философия и бизнес-интерес Meta*. Компания потеряла цикл гонки в ИИшке, а китайские лаборатории заняли значительную часть открытого рынка. Открытые веса, локальный запуск и массовая дистрибуция – рациональная стратегия в такой ситуации. Короче, в интересное время мы живем. ИИшка от чат ботиков с текстом стала больше походить на игру престолов Это борьба за власть: кому будет принадлежать интеллект, чьи ценности будут в него встроены. Станет ли ИИ закрытым оружием нескольких компаний или усилителем для каждого. * Meta – признана экстремистской организацией и запрещена в РФ

Зацените как сделал манифест Сейчас с нейронками довольно просто делать себе сайты, которые раньше вообще были не доступны. Решил сделать демку для клуба сделав на сайте красивый манифест. Обязательно заходите и слушайте с музыкой для атмосферы: https://irreplaceable-ai.ru/manifesto Очень кайфово и эффектно сейчас такие сайты делать и кастомизировать под свои задачи! Кстати, в клуб выложил 40+ подобных премиальных шаблонов, которые можно забрать к себе и делать свои собственные проекты

ИИ пишет код. Почему багов стало больше? | Роман Сакутин (18+) Позвал в подкаст Романа Сакутина — 15 лет в IT, основатель школы по геймдеву, автор образа «Богатого айтишника» и один из самых громких скептиков ИИ-хайпа в русском IT-инфополе. Но разговор пошёл не туда, куда я планировал. Оказалось, Рома не скептик, а практик, который во всю использует ИИ. Как в разработке, так и в своем деле. Внутри подкаста жёсткий спор про то, работают ли агентные спецификации или это шаманизм, почему нейронка отлично пишет CSS, существует ли нейрослоп (спойлер: Рома считает, что нет), и что на самом деле продаёт онлайн-образование в 2026 году, когда есть ChatGPT. Плюс мы завели инфоцыганометр – карточки «ПРОГРЕВ» и «ФАКТ». Каждый мог поймать другого на прогреве и обязан был аргументировать за 30 секунд. Поймали друг друга четырежды. Приятного просмотра в этом смешном, но при этом серьезном подкасте: https://www.youtube.com/watch?v=PRc9bsrw3cQ ⚠️ Осторожно: много мата и чёрного юмора. 18+

Наконец посмотрел подкаст с автором статьи AI 2027 Дэниел Кокотайло работал в OpenAI и занимался прогнозированием развития ИИ. Позже написал свой точный доклад. А на минуточку, именно эта статья заставила меня серьезно относиться к ИИ. Она вышла года полтора назад и прогнозы там супер точные. Вот даже видос снимал по нему. Пару мыслей, которые для себя зафиксировал после каста и делюсь с вами: Когда вышел публичный GPT, айтишники были вне опасности. Интересно было наблюдать за технологией, которая генерит текст. А ПОТОМ КАК ЗАВЕРТЕЛОСЬ. И программирование стало передовой областью для автоматизации. Причина простая: компании хотят быстрее создать универсальный ИИ, а значит нужно ускорить разработку ПО. Стратегия ИИ-компаний выглядит так: автоматизировать программирования (кодинга, не путать со всем IT) – автоматизация ИИ исследований – ускорение выхода более мощных моделей – создание ИИ, который создает еще более мощный ИИ То есть ИИ компании: Anthropic, OpenAI, xAI, Google не пытаются сразу все автоматизировать, а начинают именно с себя. А вот потом планы у них на другие ниши, например, экономику. Но мы уже знаем, что там и военная сфера и политика тоже включена. Для человеков у руля (Илон, Дарио, Сэм) это гонка даже не за деньгами, а за влиянием. Они думают примерно одинаково: Если остановлюсь я, продолжит конкурент. А если он доберётся до сверхинтеллекта первым, вся власть окажется у него Так рассуждают компании, ровно как и государства. В результате мы имеем очень опасную гонку, где страх перед катастрофой связанной с ИИ меньше, чем страх проиграть конкуренту. А что за катастрофа с ИИ спросите вы? Если просто, то классическое ПО мы пишем сами. Где видим трэйс функций и четко можем понимать логику работы программы. При необходимости корректировать ее. Понимаем почему получился тот или иной результат. НО С ИИ ВСЕ ИНАЧЕ) Логика принятия решений происходит в нейросети. Сейчас это десятки триллионов параметров. Если просто: это черный ящик. Мы не знаем о чем она думает и как принимает решение. То есть мы невероятно быстро усиливаем систему, внутреннюю логику которой пока не умеем полностью контролировать. Звучит как идеальный сценарий апокалипсиса. Ведь когда будет сверх ИИ, то для него уже готовы физические тела в виде роботов. При этом уже по сути очевидно, что любой интеллектуальный труд может быть заменен. Тогда в чем роль человека? Маск говорит про изобилие и, условно, базовый доход для всех. Ведь добавочную стоимость будут пилить машины. Но как будто звучит слишком утопично. Тот же капитализм продается как свобода и равенство для всех, хотя по факту увеличивает разрыв между бедными и богатыми. А искусственный интеллект может начать с огромной скоростью увеличивать разрыв между теми, кто научился им пользоваться, и теми, кто остался сторонним наблюдателем. Один человек с ИИ сможет выполнять работу небольшой команды. А человек, который несколько лет игнорировал технологию, в какой-то момент обнаружит, что отстал уже не на несколько инструментов. Он отстал в самой скорости работы и обучения. И это, конечно же не промпты вписывать. ИИ как и любой навык требует времени, практики и внимания. Я верю в то, что роль человека в виде контролирующего органа останется и полной замены при любом раскладе не будет. Но количество вакантных мест существенно сократится. Кстати, у Дэниела есть ещё один доклад – AI 2040. Там тоже много интересного. Думаю, отдельно запишу об этом видео. https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA&t=65s

Меня тут в походе догнал флешмоб от Авито на тему "AI First, но не AI Only: что я бы не хотел отдавать ИИ". Принимайте участие у себя на страничках по хештегу #авитоaifirst или тут в комментариях.

Богатый и честный подкаст На этой неделе планирую выпустить материал. Пока смотрел черновик, понял, что довольно жестко и при этом прямолинейно разобрали многие вопросы, витающие в инфополе. Будет круто, хочу уже поделиться как оформим)

Экспериментальная стадия AI-native-разработки заканчивается Яндекс запускает программу 75/75/75: что эти числа означают — три четверти разработчиков регулярно применяют ИИ, при этом, кодовые агенты участвуют в написании 75% пулл-реквестов, и внутри каждого такого PR — не менее 75% сгенерированного кода Можно спорить о конкретных показателях: цифры ради цифр легко превращаются в корпоративную отчётность. Но я вижу здесь другое. 75/75/75 — это публичный сигнал всему рынку: одна из крупнейших технологических компаний уже не экспериментирует с ИИ, а перестраивает под него сам процесс разработки. И результаты хорошо показывают, зачем это делается: подход уже применяют в разных командах, а вскоре его планирует масштабировать на всю компанию. В Яндекс Еде с помощью ИИ написали код для ИИ-хостес и более чем вдвое ускорили разработку продукта. А в Лавке один сотрудник за три недели собрал прототип кабинета для франчайзи. В отдельных спринтах скорость разработки выросла в 3,3 раза. Кейс Лавки мне особенно близок. Я сам с помощью ИИ создаю продукты, внутренние сервисы, маркетинг, аналитику, планирование и автоматизации. В нашем клубе люди самостоятельно собирают приложения и SaaS-сервисы, для которых ещё недавно понадобилась бы отдельная команда. Ценность постепенно смещается от ручного написания каждой строчки кода к экспертизе, аналитическому мышлению, архитектуре и умению правильно управлять агентами. Именно об этом я говорю последние два года: у каждого сильного специалиста появится собственный штат виртуальных сотрудников, а сам он станет их менеджером. В компании говорят, что такая модель постепенно становится реальностью — в том числе благодаря собственным ИИ-агентам. Например, GENA самостоятельно ведёт задачи от тикета до готового кода и уже подключён более чем к тысяче проектов. Есть и «Стефания» — виртуальный сотрудник, который готовит аналитику, проверяет гипотезы, ищет информацию и помогает с ревью кода. По словам компании, этим помощником еженедельно пользуются около пяти тысяч сотрудников. При этом инструменты создаются не только для внутреннего использования. Внешним разработчикам и компаниям доступны SourceCraft и Yandex AI Studio. SourceCraft я использовал лично: это хорошая среда разработки и, что особенно важно, ещё одна полноценная альтернатива на рынке со своей экосистемой и интеграциями Яндекса. До Yandex AI Studio я пока не добрался, но планирую изучить. Главная мысль для меня простая: пока одни всё ещё время от времени задают нейросети отдельные вопросы, крупные компании уже перестраивают процессы и дают сотрудникам целые виртуальные команды. Пора учиться работать с агентами всерьёз

AI-инженерия с нуля — Полный гайд для разработчика [2026] Последние несколько лет вокруг ИИ было огромное количество разрозненной информации. Что-то действительно работало. Что-то оказывалось хайпом или вбросом. Что-то никуда не вело. Где-то всё сводилось к очередной подборке промптов и инструментов, которые через месяц уже устаревали. Но за всем этим шумом происходит гораздо более важная трансформация: у нас появился алгоритм, который умеет писать код. И это уже меняет саму логику разработки. В этом большом гайде я собрал в одну систему свои наработки за последние два года: создание AI-приложений для бизнеса, прохождение курсов, изучение материалов и спецификаций, собственную практику, общение с CTO, фаундерами, разработчиками и энтузиастами, а также бесконечные подкасты, исследования и эксперименты. Я соединил всё это в одно последовательное повествование и попытался ответить на главный вопрос: Если искусственный интеллект уже умеет писать код, почему количество качественных продуктов и эффективность команд не выросли кратно? И что нужно изменить, чтобы это произошло? В видео разберём: — как AI прямо сейчас трансформирует IT; — почему программистов не заменят, но фокус профессии изменится; — почему ценность смещается от ручного описания каждой функции к проектированию архитектуры и систем; — за что отвечает AI-инженер; — как устроены современные AI-приложения; — и какой новый инженерный слой необходимо построить вокруг моделей, чтобы они могли не просто генерировать код, а создавать и поддерживать реальные продукты. В общем, для вас — большой, структурированный и достаточно технический гайд по ИИ-инженерии. Без бесконечных подборок промптов. С попыткой действительно собрать в одну картину то, что сейчас происходит с разработкой. Прошу любить и жаловать: Youtube | Rutube Так же у нас открыт набор на программу «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры А еще это видео я снимал в прекрасной Японской локации под Питером. Оставляю ссылочку на ребят, там очень уютно: https://shinrin-glamping.ru/

Дополнительные материалы и исследования к видео Я сегодня для вас выпущу видео, где постарался 2х летний опыт работы в AI индустрии на стыке с IT взять и структурировать, чтоб разом и последовательно понять, что происходит. Помимо личного опыта контент видео строил и на дополнительных гайдах из разных ниш, которые сегодня все разложу по полочкам и выведу в четкую структуру. За короткое время сможете у себя весь этот АИ хаос в голове соединить и понять, куда что идет и как связано. Тут фиксирую список всех допов. Очень полезные материалы для расширения вашего понимания: Один из главных современных бенчмарков для кодинг агентов – SWE-bench Leaderboards Как проектировать контекстные окна – Anthropic: Effective Context Engineering for AI Agents Как правильно забирать данные из контекста – Anthropic: Contextual Retrieval Практический материал о повышении качества RAG – Google: Long Context Исследование о том, что миллионный контект под вопросом – Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval Построение эффективного харнеса для агентов – Anthropic: Effective Harnesses for Long-Running Agents Дизайн харнеса для автономной разработки – Anthropic: Harness Design for Long-Running Application Development Практика: как строить AI агентов – Anthropic: Building Effective AI Agents Что такое evals и зачем они для агентов – Anthropic: Demystifying Evals for AI Agents Уровни зрелости внедрения AI в разработку от Стэндфорда – Stanford SWEPR: AI Engineering Practices Benchmark Исследование 51 успешных кейсов AI-внедрения – Stanford Digital Economy Lab: The Enterprise AI Playbook Архитектура AI-агентов – OpenAI: A Practical Guide to Building Agents Документация о проверке поведения агентских систем – OpenAI: Evaluate Agent Workflows Логгирование и журналирование поведения агента – OpenAI: Trace Grading Как работает и как внедрять наблюдаемость – OpenAI: Integrations and Observability Про Agent Loops – OpenAI: Build an Agent Improvement Loop with Traces, Evals, and Codex Про безопасность и ограничения – OpenAI: Safety in Building Agents

Как офлайн влияет на ИТ-профессию? В ввиду специфики профессии, мы привыкли делать все онлайн: зумы, созвоны, переписки. Для функционирования норм, однако я и мои знакомые замечаем одну простую вещь: когда выходишь пообщаться в живую с коллегами или людьми из ниши, то происходит эффект похожий на инсайд. Все просто и тут никакой магии. В живую чувствуешь энергию людей, слышишь их более развернутое мнение и аргументы по технологиям, расширяешь свою картину мира – то, что в онлайне пропускаешь. Вот, например, 8 августа в московском «Коломенском» пройдёт ИТ-Пикник — большой летний фестиваль для специалистов из IT и их близких. Это не просто конференция с докладами, а, скорее, полноценный фестиваль на стыке технологий, науки, музыки и живого общения. В программе будут: — лекции и дискуссии про разработку, данные, продукты и искусственный интеллект; — отдельный научно-популярный трек: биология, медицина и будущее науки; — мастер-классы, шахматы, музыкальные лаборатории, образовательные и детские зоны; — музыкальная программа, хедлайнером которой станет проект LAB со струнным оркестром, хором и музыкантами; — и, конечно, тысячи людей из ИТ, с которыми можно познакомиться и спокойно пообщаться без зумов, созвонов и горящих дедлайнов. Из крутого: приехать можно не только одному. В билет включён проход для ещё одного взрослого и двух детей до 16 лет. В общем, хороший повод выбраться в жизнь, особенно пока лето, и пообщаться с людьми, которые тоже живут технологиями. Посмотреть программу и зарегистрироваться можно на сайте ИТ-Пикника.

Ulbi TV: шесть лет за кадром, цена качества и будущее IT Записал подкаст с Тимуром, Ulbi TV. Для многих он — голос из обучалок по фронтенду. В живую за 6 лет мало кто его видел. Основу разговора построил про то, кто вообще стоит за этим каналом и какую цену он заплатил за путь. Получилось откровеннее, чем я рассчитывал: про выгорание, про то, почему не смог делегировать даже превьюшки, и про год, когда он просто не выпускал контент. Второй пласт — про индустрию. Спустя шесть лет контента про фронтенд: что он думает о влиянии, которое оказал на зрителей, и пошёл бы сейчас в эту профессию сам. Одна цитата вместо анонса: «Я думал, офис — это рабство. Сейчас понимаю, блогерство точно такое же». Два часа. Один из первых его подкастов вообще. Велком 👇 https://youtu.be/VN_rSWejzYQ

Роль разработчика меняется Люди спрашивают, в каком плане сейчас происходит слом. Что в моем понимании «старое IT»? Старое IT — это IT до искусственного интеллекта. Прецедент искусственного интеллекта в том, что у нас появилась технология, которая способна писать код. Раньше это была привилегия программистов. Теперь писать код может любой человек, который обладает естественным языком. То есть у нас повысился уровень абстракции для того, чтобы создавать программное обеспечение. И это подразумевает, что теперь системы и программное обеспечение создаются совершенно иначе. Теперь мы не учим в деталях архитектурные паттерны, конкретные языковые моменты: синтаксис, функции — вот это всё специфичное для языка. Нам теперь, в принципе, неважно, на каком языке всё это написано. Нам важно, как мы проектируем систему. По факту, мы все переходим в так называемого продуктолога, архитектора — человека с более широкими областями знаний. Остальное, когда мы спроектировали систему и алгоритм, мы уже передаем искусственному интеллекту. Так вот, в этой картине мира AI-инженер — это человек, который способен создать систему вокруг ИИ-агента. Потому что сам по себе агент — это просто штука, которая делает запрос к LLM и выдает тебе информацию. Иногда несколько таких запросов. Но она галлюцинирует, ошибается, не понимает контекста, не сохраняет персонализацию данных. Что делает AI-инженер? Он создает инфраструктуру, так называемый harness, вокруг этой модели. Это архитектура, которую ты понимаешь, как выстроить для того, чтобы модель выдавала тебе нормальный результат. И ты создаешь процессы вокруг нее. По факту, Claude, Cursor, Codex, Hermes, OpenClaw — это всё инструменты, которые как раз и сделаны такими людьми, AI-инженерами. Они запоминают, индексируют, работают с контекстом — и это позволяет получать очень высокое качество от модели. Поэтому, когда вы учитесь всем этим концепциям, вы уже переходите в стадию инженера, который способен работать в новых реалиях. Более того, сейчас IT компании стали перестраивать свой процесс разработки – помимо кода появляется еще и архитектурный слой для агентов. Чтоб ИИ мог понимать проект и работать с ним оптимально. Зачастую, без привязки к конкретной модели. Вот такая смена парадигмы сейчас и идет. Отсюда вопрос, который мне задают чаще всего: Если AI уже пишет код, в чём теперь моя ценность? Ответ простой – в архитектуре, постановке задач, контексте, инструментах, памяти, контроле и качестве всей системы. Адаптации системы под агентов. Про это и будет новый курс по AI-инжинирингу. Как строить харнес вокруг модели, чтобы она выдавала стабильный результат в реальных проектах, а не в демках. Страница предзаписи уже открыта: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/pre Предзапись бесплатная и ни к чему не обязывает. Те, кто в списке, первыми узнают дату старта и получат лучшие условия на запуске. Как бонус за регистрацию вы получите полный Agentic OS Blueprint, который даст понимание как все это выглядит сейчас с точки зрения карты технологий и концепций.

Мысли про тревожный сон и восстановление У меня всегда были сложности со сном. Голова постоянно работает, в ней много всяких абстракций и ии агентов. При этом я понимаю, что сон – самая важная часть восстановления, но вовремя заснуть из-за перегрузок и всего прочего получалось не всегда. И тут мне пишут ребята из Beauty Sleep: – Владилен, возьми у нас утяжелённое одеяло. Оно очень классное и помогает круто засыпать. Я говорю: – Слушайте, да не нужно. Я вообще сплю без одеяла, открываю окна, и мне нужно, чтобы было прохладно. Но я как раз хотел попробовать крутую подушку. Вот подушку можете прислать. Ребята отвечают: – Окей, пришлём подушку и одеяло. Но очень хотим, чтобы ты попробовал именно одеяло. Я думаю: ну ладно, отдам девушке. Она любит спать под одеялом – пусть у неё будет. В итоге спустя пару дней сплю на подушке Somia Волна, и мне всё нравится. Она реально прикольная, очень хорошо подходит под шею. Когда много сидишь за компом, шея всё равно напрягается, и мне давно хотелось как-то её расслаблять. А тут появилась такая приятная возможность. Причём подушку можно настроить под себя. Внутри четыре слоя ортопедической пены разной плотности: розовый самый плотный, синий – самый мягкий. Слои можно убирать, добавлять и переворачивать, меняя высоту и мягкость. Всего получается до десяти комбинаций. Девушка тем временем спит под одеялом и кайфует капец. Оно утяжелённое, весит шесть килограммов, при этом довольно адаптивное и очень приятное по материалу. Она говорит: — Я такие сны вижу и на утро сильно проще! Я думаю: да-да-да. А потом в одну ночь тоже решил попробовать. И могу сказать: несмотря на то, что мне было жарко и я вообще не люблю одеяла, это одеяло мне хотелось на себе оставить. Для меня это реально было удивлением. Оно так обволакивает, что внутри становится спокойно. Как будто тебя обняли или поместили в какой-то кокон: тело расслабляется, и быстрее происходит переключение в режим отдыха. Потом я уже узнал, что у этого есть название – Deep Pressure Stimulation, или глубокое сенсорное давление. Эта методика больше 30 лет используется в эрготерапии. Есть исследования, в которых у части людей утяжелённые одеяла помогали снизить тревожность и улучшить качество сна. Но я, если честно, сначала ни про какие исследования не думал. Просто на себе почувствовал, что под этим одеялом мне спокойнее и проще заснуть. Сейчас мы пользуемся им уже больше двух недель. Я настолько не ожидал такого эффекта, что теперь, когда мы едем на дачу или за город, берём его с собой. И после этого я понимаю, за что здесь платишь. Это не просто тяжёлая штука с наполнителем. Внутри 11 слоёв, которые помогают равномерно распределять вес и не дают наполнителю сбиваться в углы. Сам материал приятный, одеяло нормально адаптируется к телу, и пользуешься ты им не один раз, а каждую ночь. Потому что, блин, это реально круто. Оно помогает мне лучше спать, быстрее засыпать и лучше восстанавливаться. Короче, рассказываю как есть. Я обещал честный отзыв – вот, собственно, его и выдаю. И да, в этом году Beauty Sleep исполняется 10 лет. До конца июля мой промокод даёт на сайте самую большую скидку 15% на все на сайте ПРОМОКОД: ВЛАДИЛЕН

Кто такой AI-инженер? Сейчас на фоне развития искусственного интеллекта появляется новая профессия — AI-инженер. Это профессия не про то, кто знает конкретный язык программирования, фреймворк или дисциплину. AI-инженер — это человек, который по большей части умеет выстраивать архитектуру вокруг агента. Делать так, чтобы это была не просто вероятностная глючная модель, а прогнозируемая рабочая система, которая приносит действительно классный результат. По большей части это именно архитектурная дисциплина: ты понимаешь, как строить различные блоки и соединять их между собой. Но уже сейчас здесь присутствует огромное количество технологий, дисциплин и инфраструктуры. Во многом похлеще, чем в том же фронтенде. Честно скажу: я давно не записывал новых курсов, да и не хотел этого делать. Но последние месяцы я работал над тем, чтобы соединить весь свой практический опыт и создать образовательный материал, с помощью которого вы сможете освоить эту новую профессию. Моя задача была сделать не курс по Cursor или ChatGPT. Курс по конкретному инструменту — это абсурд. Prompt Engineering давно уже вымер. Я хотел сделать прикладной гайд, в рамках которого поэтапно вводятся технологии из мира искусственного интеллекта. Чтобы вы могли освоить новую профессию, а в результате работы — создать свою Agentic OS. Это сервис, в котором вы работаете с агентом, он подстраивается под вас и выполняет весь необходимый прикладной функционал. Повторюсь: здесь много именно про архитектуру и работу с современным AI-инструментарием. В курсе предусмотрена 10-ступенчатая архитектура, в рамках которой мы поэтапно подключаем различные концепции: agent loop, tools, MCP и external MCP, RAG, память, streaming, router, валидацию ответов, safety, evals, observability, prompt management и durable execution. Сейчас я впервые рассказываю об этом и больше деталей пока давать не буду. Я открываю предзапись на курс. Полный публичный анонс будет немного позже. На первом потоке будет 50 мест. Естественно, первые ребята получат самые выгодные условия. Но уже за регистрацию вы получите документ, который показывает, что в принципе представляет собой Agentic OS. Вы разберётесь, как работает нынешняя AI-экосистема и как действительно можно зайти в создание подобных продуктов. Сразу скажу: когда я создал такую систему, я просто офигел. И главное — она переносится под любую нишу: меняются промпты, инструменты и данные, а ядро остаётся тем же. Чтобы пользоваться такой системой, сверхэкспертиза не нужна. А вот чтобы её построить, нужна база: материал рассчитан на junior+ и middle-разработчиков, понимание программирования обязательно. Обо всём подробнее расскажу позже. Пока вы можете бесплатно разобраться, как устроена эта экосистема. Оставляете почту — получаете документ и только самую важную информацию о старте курса: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/pre

Красивое оформление GitHub Нашел клевый промпт, который позволяет в таком стиле оформить себе гитхаб. В живую можете посмотреть у меня в профиле: https://github.com/vladilenm Сам промпт выложил для вас сюда: Забрать промпт Забиваете его в нейронку, задаете свой контекст и заливаете в репозиторий с названием вашего гитхаб профиля. Наслаждаетесь красотой)

От ChatGPT до AI-агентов: весь стек за один эфир У меня хорошая новость для вас: Проведём стрим с Алексеем Гладковым – мобильным разработчиком и человеком, с которым можно нормально поговорить про всю современную техническую ИИ часть. Разберём, как мы вообще пришли от обычных чат-нейронок к агентам, агентным циклам, памяти, инструментам и полноценным системам, которые уже могут выполнять задачи самостоятельно по 8+ часов. Хочется за один эфир собрать всю картину: — что такое ИИ-агент и чем он отличается от обычного чата — из каких частей состоит современный ИИ-стек — как работают agent loops, tools, memory и orchestration — что из этого реально используется в разработке уже сейчас — где настоящий прогресс, а где пустышки — что разработчику важно понимать и изучать сегодня Это формат живого стрима двух разработчиков, прикладные примеры, мнения зрителей и, возможно, немного шаринга экрана. Короче, попробуем за один эфир нормально объяснить, что вообще сейчас происходит в AI-разработке. 📅 13.07 ⏰ 19:00 МСК 📍 https://www.youtube.com/watch?v=zfXmPQgfk7A

Вышел GPT-5.6 – 3 новые модели Итак, у нас есть новый набор именованных моделей от OpenAI: Sol, Terra, Luna. Sol Топовая модель для самых сложных задач. Судя по бенчам от самих OpenAI, особенно в режиме ultra – на ряде из них превосходит антропиков. Мне кажется, шанс того, что Fable уберут из включенного доступа 12 июля, резко снизился после выхода. Terra Модель для повседневных задач, примерно на уровне 5.5, только в 2 раза дешевле. Luna Самая дешевая и быстрая. Что-то вроде Haiku от Claude: для самых простых и рутинных задач. Еще стоит отдать должное чату – у них теперь просто невероятно крутое десктопное приложение ChatGPT, с которым объединили Codex. В нем есть режим Codex для разработки и режим Work для обычных задач. Документация, файлы, презентации, спецификации. Отличный ответ для Cowork. https://openai.com/index/gpt-5-6/ Пару недель назад вернул полную подписку на GPT, модели стали невероятно крутыми после не самых удачных 5.2, 5.3

Ребята, завтра будет конференция про реальные кейсы внедрения ИИ в маркетинг и работу с клиентами. Стартуем в 15:00 по Москве. Я выступаю в 18:00 и расскажу про реальные кейсы, где мне ИИ дает ощутимый профит с прикладной пользой. Что ещё будет: — AI глазами инвестора: за что реально платят, а что просто хайп — AI-проект с 0 строк кода до 10К установок — AI-First команда: как это работает и как к этому перейти — Почему AI меняет всё, но сам по себе не делает людей богаче — Как ИИ перестраивает продукт — Таблетка от FOMO по AI — Новые классы задач, которых раньше не существовало: 10 примеров для маркетинга и бизнеса — Как с помощью ИИ создавать дополнительную ценность в продукте Будет много практики, живых кейсов и реального опыта от меня и других сильных спикеров. Детали: 📅 9 июля, четверг ⏰ 15:00–19:00 мск 📍 Онлайн 💰 Бесплатно — нужно только подписаться на каналы спикеров Регистрация здесь: 👉 https://t.me/VentureConfBot?start=aicases Увидимся завтра.