Всеволод Устинов (канал: ai, стартапы, пост-ирония)

Сегодня открыл для себя новый способ взаимодействия с заказчиками. Уже несколько месяцев понимаю, что перестал писать код для людей, пишу для агентов MCP. А уже агент как-то там договорится с человеком. Текстовый интерфейс, ИМХО, удобнее, чем космические корабли с сотней кнопок. В этот раз сделал так же. Человек просил аналитику. Сделал сложную часть на бекенде и дал его агенту MCP + скилл, как пользоваться. Мол, давай пока так, на коленке, и там видно будет… Сегодня он мне показывает это. Его агент навайбкодил фронтенд для моего MCP. Прям такой, какой он хочет. С каким хочет дизайном и с какими хочет кнопочками. Позвонил и говорит "что-то мой агент какой-то ssh спрашивает". Мне достаточно было сделать гибкий API — и работа выполнена. На стороне заказчика агент уже будет "играться со шрифтами". Человек никогда не вайбкодил.

А вот и новые способы взаимодействия с клиентами проявляются. Участник комьюнити ai mindset и автор тг канал делится:

Собрал заметку про оптимизацию расходов на Vertex AI (Gemini). Если кто строит на Gemini, там есть три рычага которые складываются вместе и режут счет на 70-95%. Что я успешно и воплатил в реальности. Explicit caching: сохраняете префикс промпта на стороне Google, получаете 90% скидку на эти токены. Кэшируемая часть промта может находиться где угодно, их даже может быть несколько в разных местах. Но очень важно - Google потом их все объединяет в один. Поэтому, лучше комбинировать это с implicit caching. Это самый надежный способ. То есть кешируемая часть целиком вся находится вверху и еще имеет разметку характерную для explicit caching. Implicit caching: бесплатный, но ненадежный. Работает когда ставите статическую часть промпта наверх. Срабатывает через раз. Flex PayGo: реал-тайм запросы со скидкой 50% на всё. Задержка до 15 мин, для фоновых задач огонь. Главное: Flex работает вместе с кэшем. Кэшированные токены стоят $0.015/M вместо $0.30/M. 95% скидка на префикс. А Batch (асинхронный) с кэшем вообще не дружит. Если у вас длинный общий префикс, Batch дороже чем Flex + кэш. Подробности в файле. Может, все и так уже этим пользовались, но вдруг кому-то окажется полезно. Основная идея - ставить повторяющуюся часть промта наверх, а input variables - вниз и также пользоваться explicit caching вместе с этим.

Макс Красных (фаундер Mokka, AI assistant for recruiters) делится полезным про оптимизацию костов на токены для ai продуктов

Прочитал пару пейперов о влиянии ИИ на рынок труда, пока наблюдается такая картина: 1. Примерно 20% компаний активно внедреняет ИИ в процессы, это приводит к росту бизнеса 2. У этих 20% в 5 раз быстрее растет размер штата и на 15% быстрее растут средние зарплаты. 3. Эти компании активнее нанимают людей без опыта, НО только самых топовых 4. В остальных компаниях (США) не наблюдается резкого сокращения рабочих места из-за ИИ, но при этом падают реальные зарплаты и падает найм новых сотрудников Я бы ожидал что нас ждет примерно следующее: - топовые ИИ компании будут становиться очень эффективными и продолжат нанимать и расти - другие компании на рынке будут терять долю и им придется оптимизироваться - больше найма в ближайшем будущем будут в около-технических областях, для людей которые умеют выстраивать и налаживать системы - это вынудит все компании стать ИИ нейтив, но гонка между компаниями превратится из умения выстраивать системы коммуникации и координации людей в умение выстраивать системы, которые автономно учатся на собственных ошибках.

Совпадает с моими наблюдениями

Шёл 24й час работы агента. За первый час он сделал proof of concept как можно сократить скорость обновления одного дата пайплайна с 4 часов до 15 минут, и теперь проверяет/дорабатывает с учётом всего что вылезает на продакшене.

🟦 Новый пост Сева в LinkedIn IKEA got AI right. They replaced 8,500 customer support roles with AI and got $1.4B richer. The key detail: they didn’t fire people. They retrained them into interior design advisors, moved them up the value chain, and turned automation into a new revenue line. Now the question: will Plurio replace performance marketers? My answer: yes and no. It will replace a huge amount of performance marketing work. And the best marketers will become dramatically more valuable because of it. What Plurio already does today: ✅ You used to spend hours staring at dashboards. Now Plurio does deep analysis in minutes. ✅ You used to model budget allocation in spreadsheets. Now Plurio gives the optimal split across channels, campaigns, and ad sets. ✅ You used to review creatives manually and tweak bids by hand. Now Plurio kills, scales, and relaunches creatives directly inside ad accounts automatically. ✅ You used to make Google / Meta / TikTok optimization calls on intuition. Now Plurio analyzes historical data with ML models and suggests automated optimization rules. AI doesn’t replace marketers by doing the strategic job. It strips away the repetitive work: dashboards, spreadsheets, manual bid edits, repetitive optimization loops. Then, instead of a large team doing routine operations, one strong leader can run an automation system at 10x the scale. Don’t keep people trapped in low-leverage work. Move them above the routine. Image source: Chris Donnelly 🔗 https://www.linkedin.com/posts/sevaustinov_ikea-got-ai-right-they-replaced-8500-customer-activity-7488246260039200768-DW9C

Кто не подписан на мой линкедин - там прям хорошие посты стали выходить. Зацените:

Сейчас внутри Doordash обсуждаем этот твит и ответ Бориса https://x.com/rauchg/status/2080098518535110913?s=46 У нас практически такие же промпты сейчас . We are so cooked!

Dima Zborovskiy (ML Director @ DoorDash), автор канала клёвой штукой поделился (с оговоркой что это работает только на некоторых задачах и когда есть вся нужная инфра вокруг). У меня Fable/Sol тоже очень большие задачи автономно делает. По эмоциям похоже на GPT4 moment.

мой codex первый раз полностью автономно заработал $100 🙂 Я пару месяцев назад написал бота который просит по $100 за платную статью на нашем сайте (мы получаем по 10 писем в день). Я решил что это интересный способ доп дохода но заниматься вручную этим…

мой codex первый раз полностью автономно заработал $100 🙂 Я пару месяцев назад написал бота который просит по $100 за платную статью на нашем сайте (мы получаем по 10 писем в день). Я решил что это интересный способ доп дохода но заниматься вручную этим не хочу. Дал ему страйп аккаунт и доступ к нашему блогу + правила того как проводить переговоры и какие статьи разрешать. Вот первые $100 прилетели. Прадва первые за 2 месяца.

У Артёма Высоцкого (Founder https://writingmate.ai) клёвый кейс с его автоматическим ботом техподдержки

Слушайте, а в чём фишка делать в телеге почти анонимный профиль? Без лица, без фамилии, с пустым или абстрактным био. Раньше такое только у явно антисоциальных персонажей было, а сейчас и фаундеры так стали делать. Когда новых входящих контактов по 20 в день, дефолтная реакция - skip. А нормальный профиль повышает шанс на контакт. Казалось бы, хочешь ответ - сделай нормальный профиль. В чем логика?

Кто тут early stage стартаперы Фонд Altair Игоря Рябенького запускает Altalab. Онлайн-аксель → офлайн-буткэмп → первый чек от $50k → второй чек до $500k. Всё бесплатно вроде, но есть отбор. Они наши инвесторы + много знакомых стартов привлекали от них деньги…

Вот пересказ этой истории по версии Hugging Face, много тех-терминов – но без них не перескахать Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл 🗿 Таймлайн: 📔 9 июля – агент проходит внутреннюю проверку кибервозможностей OpenAI, промпт фильтры там ослаблены, чтобы измерить сырой уровень модели. Агент находит zero-day в кэш-прокси реестра пакетов, вырывается из песочницы в интернет, затем взламывает публичный сервис для запуска кода и получает там root. Серьезно, агент сделал себе "штаб" В тот же день, агент собирает канал управления буквально из сервисов бесплатного интернета: request-capture сервисы, pastebin’ы и файлообменники. Команды режет на куски, упаковывает в gzip+base64 и постоянно меняет каналы, когда очередной закрывают, чтобы не поймали 📔 10 июля – агент ищет в поисковиках и API названия, которые видит в собственном окружении, то есть, по сути, гуглит самого себя – и, вероятно, приходит к выводу, что ответы к ExploitGym/CyberGym могут лежать на Hugging Face Агент загружает на Hugging Face специально собранные датасеты: Один заставляет обработчик файлов HDF5 читать локальные файлы сервера Hugging Face – так агент получает переменные окружения с токенами и исходники самого обработчика файлов Второй – Jinja2-инъекция – запускает произвольный Python внутри production-пода Kubernetes, результаты команд он выносит обратно через API Hugging Face и собственные шифрованные датасеты 📔 11 июля – пик активности: 7677 действий за сутки, менее чем за 13 часов агент проходит путь от одного production-пода до кластер админа в нескольких внутренних кластерах Hugging Face Агент крадёт service-account токены, лезет в cloud metadata, поднимает privileged pod с диском хоста и получает root на ноде (!); Затем создаёт самовосстанавливающийся флот на 11 нодах, читает внутреннюю MongoDB и один Kubernetes-secret сразу со 136 ключами. Среди них оказываются ключ корпоративной mesh-VPN жертвы и общий credential внутреннего сервера; из-за неудачной конфигурации этот один credential был привязан к system:masters сразу в нескольких кластерах – поэтому агент получил кластер-admin на двух из них буквально за секунду – была очень экономная архитектура, пока её не увидел робот 📔 12 июля – агент начинает пользоваться дертвой – за всю активность он зарегистрирует 181 временное устройство в корпоративной mesh-сети, поднимет SOCKS-прокси прямо из песочниц и увидит 22 внутренних узла Hugging Face. Попытается зайти в основную базу Hugging Face, но private-link allowlist его останавливает Поздно вечером он добирается до source control, выпускает себе GitHub App token с правами на запись и открывает pull request, пытаясь запустить CI и вытащить новые credentials Попытка не срабатывает, в опубликованные пакеты и образы ничего вредоносного не попало. 📔 13 июля – закрепление и уборка следов: загрузчик с pastebin, переписывание DNS, новые короткоживущие токены, RSA-ключ и даже CORS-прокси на самом Hugging Face как запасной выход в интернет. В 13:37 фиксируется последнее осмысленное действие, затем команда Hugging Face отрезает доступ – последнее событие – 14:14 UTC. В итоге из пользовательского контента агент добрался только до пяти датасетов с решениями задач ExploitGym/CyberGym – получается решил? Другие модели, датасеты, Spaces и пакеты, по данным Hugging Face, не пострадали; основная база и software supply chain остались целы Самое смешное – когда инцидент исследовали сотрудники, они тоже использовали нейронки, но Claude Opus и Fable отказывались разбирать часть логов как «опасный» запрос, поэтому Hugging Face подняли GLM-5.2 у себя и с его помощью расшифровали спрятанные payload’ы – спасибо китайским моделям Шел июль 2026 года Все детали тут: https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline

Красиво!

Саша Поваляев запускает 26 поток AI Mindset {lab} Это продвинутая программа по запуску и развитию личной ai системы. Second Brain, Personal OS, вот это всё. Программа отточена, спикеры топовые (в этот раз даже Мика Ян будет), уже 1500 человек прошли. Pre-lab + 3 недели эфиров + коворки + разборы застреваний + работа в малых группах + office hours + две сборки 4ч+ и demo day Детали и запись через ботика: https://t.me/aimindset_lab_bot?start=174