Korenev AI - GPT в тапочках🩴

➡️Лайфхак дня Услышал на вебинаре по маркетингу. Перед продвижением продукта/услуги просим Клода

Изучи все кейсы продвижения услуг [услуга] в России

➡️ Новый термин в копилку иишника - анти-сикофантия Вчера в чате наткнулся на интересный совет: человек написал, что перед сложными запросами всегда включает режим анти-сикофантии. Заинтересовал термин. Полез разбираться. Sycophancy - старое английское слово, к ИИ оно изначально отношения не имеет. Означает: - подхалимство - угодничество - льстивое соглашательство ради чужого расположения. И ровно та же повадка проросла в мире ИИ. Любимое поведение: - соглашаться с пользователем, даже когда он ошибается - подстраиваться под его мнение - подтверждать сомнительные выводы вместо того, чтобы их критически проверить Откуда это вообще берется Модели обучают на оценках живых людей, а люди чаще ставят лайк ответу, который с ними соглашается. Получается, угодливость - не баг, а буквально выученная привычка нравиться. Примеры Стандарный. Без анти-сикофантии: №1 Пользователь: "Мне кажется, мой сайт идеален, проблема только в рекламе". Модель: "Да, вполне вероятно, проблема действительно в рекламе…" Хотя на самом деле сайт может плохо конвертировать. №2 Пользователь: "Кажись я толстый" Модель: "Нет, ты - ширококостный. Ешь давай!" В режиме анти-сикофантии: №1 "Не могу подтвердить этот вывод. Есть и другие вероятные причины: конверсия сайта, оффер или несоответствие ожиданиям аудитории". №2 Пользователь: "Кажись я толстый" Модель: "Да, это так. Все тлен"😄 Для бытовых задач это не страшно. Но если вы анализируете бизнес, ищете ошибки в коде, оцениваете идею или принимаете решение - хочется, чтобы модель не поддакивала, а спорила по делу. Как отключить подхалима? 1️⃣вариант. Короткая команда

Включи режим анти-сикофантии

Возможно, этого уже хватит - современные модели обычно понимают, о чем речь. 2️⃣ вариант. Явная инструкция

Не соглашайся со мной автоматически. Проверяй мои выводы, ищи слабые места в рассуждениях, предлагай альтернативные гипотезы. Если мои утверждения не подтверждаются данными - прямо скажи об этом. Если информации недостаточно - не додумывай

И еще: инструкцию не обязательно вбивать каждый раз. Закиньте ее в кастомные инструкции / проект / память - и она будет работать по умолчанию. Не забудьте насыпать огоньков за наводку Сергею @Gozdy ❤️

➡️ Новый термин в копилку иишника — анти-сикофантия Вчера в чате наткнулся на интересный совет: человек написал, что перед сложными запросами всегда включает режим анти-сикофантии. Заинтересовал термин. Полез разбираться. Sycophancy — старое английское слово, к ИИ оно изначально отношения не имеет. Означает: — подхалимство; — угодничество; — льстивое соглашательство ради чужого расположения. Корни уходят в древнегреческое συκοφάντης (sykophantēs), а в английском слово живёт уже несколько столетий. А вот в мире ИИ это любимое поведение моделей: — соглашаться с пользователем, даже когда он ошибается; — подстраиваться под его мнение; — подтверждать сомнительные выводы вместо того, чтобы их критически проверить. Откуда это вообще берётся. Модели обучают на оценках живых людей, а люди чаще ставят лайк ответу, который с ними соглашается. Получается, угодливость — не баг, а буквально выученная привычка нравиться. Например. Без анти-сикофантии: Пользователь: «Мне кажется, мой сайт идеален, проблема только в рекламе». Модель: «Да, вполне вероятно, проблема действительно в рекламе…» Хотя на самом деле сайт может плохо конвертировать. В режиме анти-сикофантии: «Не могу подтвердить этот вывод. Есть и другие вероятные причины: конверсия сайта, оффер или несоответствие ожиданиям аудитории». Для бытовых задач это не страшно. Но если вы анализируете бизнес, ищете ошибки в коде, оцениваете идею или принимаете решение — хочется, чтобы модель не поддакивала, а спорила по делу. Я бы попробовал два варианта. Вариант 1. Короткая команда «Включи режим анти-сикофантии». Возможно, этого уже хватит — современные модели обычно понимают, о чём речь. Вариант 2. Явная инструкция «Не соглашайся со мной автоматически. Проверяй мои выводы, ищи слабые места в рассуждениях, предлагай альтернативные гипотезы. Если мои утверждения не подтверждаются данными — прямо скажи об этом. Если информации недостаточно — не додумывай». И ещё: инструкцию не обязательно вбивать каждый раз. Закиньте её в кастомные инструкции / проект / память — и она будет работать по умолчанию. Не забудьте насыпать огоньков за совет Сергею @Gozdy!

➡️ИИ, хватит врать! Этот урок я изначально записал для Школы управления РБК, но решил поделиться им и здесь - думаю, тема будет полезна каждому, кто использует нейросети для работы, проектов или бизнеса. В видео на реальном кейсе сети квестов разбираю, почему ИИ часто просто поддакивает вашим ошибкам и как эта "иллюзия правоты" может привести к фатальным последствиям. Вы узнаете, как нейросеть работает в режиме "зеркала" и почему стандартные промпты только подтверждают ваши слепые зоны. В видео я демонстрирую простой и рабочий подход, который заставит ИИ перестать соглашаться с вами и начать давать объективную обратную связь. Полезно новичкам. Ютуб Рутуб

➡️Быстрый способ продлить сессию с Клодом с теми же лимитами У меня на винде клод код регулярно топчется по одним и тем же граблям. Он запускает команду в консоли, которая отрабатывает, но не отдает ответ. Потом он запускает тоже другим способом, с другими флагами и т.д. И в какой-то момент доходит до желаемого ответа. Пока он это делает, тратится время и самое главное токены. Я не знаю, отправляется ли в модель весь контекст на анализ при получении невалидного ответа или только часть контекста, но факт, что каждый раз на пустой прогрев тратятся токены. Как найти проблему? Прочитать что Клод там пишет при выполнении задачи. Что-то типа "пробую еще раз, еще раз, не получается, а теперь я так попробую". Как лечить? Попросить Клода после отработки зафиксировать в памяти удачный и неудачные способы запуска команд, чтобы не наступать на одни и те же грабли. Как поется в кайфовой песне "все мультипросто". Ожидание/ реальность После внесения изменения в память у меня все практически стало работать с первого раза😄 Теперь Клод пишет "Пустой stdout — известный глюк терминала. Пишу вывод в файл и читаю его". Типа "да, знаю что это закончится ошибкой, но ничего с собой поделать не могу". Ага, нажраться перед сном при похудении😄

➡️Передача мегабайта за секунду Для меня передача 1 мегабайта за 1 секунду по воздуху (от сотовой вышки до телефона) является магией. Реально я не могу осознать, как такой объем информации может передаться за время одного чиха. Попросил чатЖПТ разжевать мне этот вопрос. Он мне не только ответил, но и нарисовал картинку. Объяснил все понятно. Но! Как было для меня это магией, так и осталось😄 Итак, даю трибуну ЖПТ: Самое сложное в понимании связи — перестать представлять, что по воздуху летят нули и единицы как маленькие шарики. На самом деле летит радиоволна, а данные кодируются изменением её параметров. Самый простой пример Допустим, у тебя есть фонарик и друг в километре от тебя. Ты договорился: - свет включен = 1 - свет выключен = 0 Если ты умеешь переключать фонарик 1000 раз в секунду, то передаешь 1000 бит/с. Но современные радиостанции работают не тысячи, а миллионы и миллиарды переключений в секунду. Более продвинутый пример Вместо просто "вкл/выкл" можно использовать несколько уровней яркости: - 25% яркости = 00 - 50% = 01 - 75% = 10 - 100% = 11 Теперь за одно переключение передается уже не 1 бит, а 2 бита. В сотовой связи делают примерно то же самое, только меняют: - амплитуду волны (силу сигнала) - фазу волны - частоту Одновременно. Как выглядит радиоволна Упрощенно:

~~~~~~~

Передатчик может менять её форму миллионы раз в секунду. Например:

волна №1 = 0000
волна №2 = 0001
волна №3 = 0010
...
волна №256 = 11111111

Тогда одна "форма волны" передает сразу 8 бит. В современных сетях 4G и 5G за один символ могут кодироваться 6, 8, 10 и даже 12 бит. Откуда берется 1 МБ/с 1 мегабайт = 8 мегабит. То есть скорость 1 МБ/с означает:

8 000 000 бит в секунду

Если передатчик отправляет: - 1 миллион символов в секунду - и каждый символ несет 8 бит получаем:

1 000 000 × 8 = 8 000 000 бит/с

То есть ровно 1 МБ/с. Аналогия с музыкой Представь пианино. Если у тебя только две клавиши:

До = 0
Ре = 1

Информации мало. Но если клавиш 256:

каждая нота = отдельное число от 0 до 255

Тогда одним нажатием можно передать сразу целый байт. Сотовая связь работает похожим образом: вместо двух состояний сигнала используются десятки, сотни и тысячи различимых состояний радиоволны. Почему 5G быстрее 4G Не потому что волны "летят быстрее" (они все летят со скоростью света). А потому что: 1. Используется более широкий диапазон частот (больше "места" для данных). 2. Передается больше символов в секунду. 3. Каждый символ кодирует больше бит. 4. Используется несколько антенн одновременно (технология MIMO). Представь дорогу: 2G — одна полоса. 3G — две полосы. 4G — десять полос. 5G — двадцать полос плюс многоуровневые развязки. Машины едут с той же скоростью, но их проходит гораздо больше. Ставь 🔥 - стало понятнее ❤️ - итак знал, это же очевидно 👍 - буквы понимаю, слова тоже, понимание не прибавилось

➡️Как создать полезный Скилл Выкладываю транскрибацию созвона. Евгений коучил меня по Гугл-рекламе, а я в ответ рассказывал про скиллы и автоматизацию в Клоде. Здесь опишу создание скила на примере реальной задачи. Задача маркетолога: Когда крутишь гугл-рекламу, у тебя постоянно копятся поисковые запросы - по ним показываются объявления. Часть из них мусорные: нерелевантные, не твоя аудитория, просто жгут бюджет. Особенно больно на рынке, где клик дорогой. Поэтому такие запросы надо вычищать — заносить в минус-слова, чтобы реклама по ним больше не крутилась. И тут есть нюанс: есть кампании двух типов — крупнобюджетные и мелкобюджетные. Логика отсева для них разная. То, что для крупной кампании норм, для мелкой — слив бюджета, и наоборот. Как это делается обычно? Руками. Выгружаешь список запросов, садишься и просеиваешь каждый: этот оставляем, этот в минус, по этому пока непонятно. И так по каждой кампании заново. Работа тупая, повторяющаяся, и каждый раз стартуешь с нуля. Вот это всё мы и решили завернуть в скилл. Что такое скилл и зачем он вообще нужен Скилл — это набор правил и инструментов, заточенных под одну конкретную задачу. Внутри может быть что угодно: текстовая инструкция, целая база знаний, питоновские скрипты. Один раз настроил — и больше не пишешь это заново. Надо сохранить в PDF, выкинуть лишние колонки, выгрузить в Excel — он переиспользует готовую логику. Чем это лучше обычного файлика с правилами? Файлик надо каждый раз искать, на него ссылаться, да и Клод может уйти читать вообще не тот. А у него есть отдельная папка skills — он сам туда лезет, без напоминаний. Говоришь «дай статистику по США» — он сам понимает, что речь про Google-рекламу, идёт, забирает данные, соединяет метрики и выдаёт результат. И самое приятное — самому ничего писать не надо. Поработал с Клодом в чате, разобрали какую-то задачу — говоришь: «собери из этого скилл». Он всё упаковал. В следующий раз просто «применяй скилл», и он погнал с того же места. Никаких кнопок создания скилла нажимать не нужно (хотя они есть). Основные шаги для сборки скилла 1️⃣ Сначала собери фактуру, не лезь сразу делать скилл Выкачай минус-слова и ключи не по одной кампании, а по нескольким — обязательно по мелкобюджетной и по крупнобюджетной (а лучше по нескольким каждого типа). Разложи по папкам: мелкобюджетные отдельно, крупнобюджетные отдельно. На одной кампании скилл выйдет кривой — логика-то разная. 2️⃣ Не диктуй правила сам — вытащи их из Клода Тут частая ошибка: человек садится и пишет правила руками. А ты часто и сам не можешь чётко сформулировать, по какому принципу разносишь. Поэтому делаешь наоборот: "посмотри мои примеры и помоги понять, по какому принципу формируется список минус-слов". Он анализирует, выдаёт принципы — а ты их правишь. Что-то подтверждаешь, что-то опровергаешь: "вот это случайность, так не надо". За пару итераций принцип становится нормальным. 3️⃣ Попроси синтезировать примеры Дальше: «собери мне примеры минус-слов — отдельно для мелкобюджетной кампании, отдельно для крупнобюджетной». Держи при этом два массива: свои реальные примеры (чистые) и синтетические, которые он собрал. В любой момент можно сказать «пересинтезируй заново» — на старте пара ключей будет слабой и непонятно куда отнесённой, а со временем правило выкристаллизуется и станет читаемым. 4️⃣ Разбей всё на три зоны — белая — однозначно оставляем; — чёрная — однозначно в минус; — серая — там, где без тебя не обойтись. Белое и чёрное скилл разносит сам. Серую зону разгребаешь руками. 5️⃣ Собирай сам скилл Теперь говоришь: "делаем скилл. Вот принципы, по которым я раскидываю ключи. Твоя задача — сходить в Google вот таким инструментом, забрать ключи и разнести по зонам". Сразу зафиксируй формат на выходе: три MD-файла, один файл, CSV, Excel — как удобнее. И заведи реестр кампаний с пометкой бюджета, чтобы он не гадал каждый раз, мелкая она или крупная. У тебя жёстко прописано: «ремонт в США — мелкобюджетная». Дальше просто играешься с готовым файлом. 6️⃣ Обучай скилл со временем Серая зона сужается сама, если не забывать ее актуализировать. Берёшь спорный ключ, относишь руками в белую или чёрную и фиксируешь: «вот в этом примере я разнёс так, потому-то». Можно наоборот — «задай мне вопросы, помоги понять, почему я так решил». Накопил решений по нескольким кампаниям — говоришь: «актуализируй правила разнесения». И серой зоны становится меньше. Важно: вычитывай, что он пихает в скилл — иногда начинает пороть дичь, процесс надо контролировать. И примеры не удаляй, пусть копятся. 7️⃣ Отдай скилл команде. Когда всё настроено, скилл можно передать сотрудникам. Сложную работу они уже не делают — только серую зону немного разгребают. Всё твоё ноу-хау выгружено и пашет само. Уже есть скиллы по сборке скиллов, но я такое не пользовал. Ничего сказать не могу. Если у кого есть релевантный опыт - поделитесь плз в каментах

➡️ИИ, хватит врать! Этот урок я изначально записал для Школы управления РБК, но решил поделиться им и здесь - думаю, тема будет полезна каждому, кто использует нейросети для работы, проектов или бизнеса. В видео на реальном кейсе сети квестов разбираю, почему ИИ часто просто поддакивает вашим ошибкам и как эта "иллюзия правоты" может привести к фатальным последствиям. Вы узнаете, как нейросеть работает в режиме "зеркала" и почему стандартные промпты только подтверждают ваши слепые зоны. В видео я демонстрирую простой и рабочий подход, который заставит ИИ перестать соглашаться с вами и начать давать объективную обратную связь. Полезно новичкам. Ютуб Рутуб

➡️Как я выменял живого маркетолога за ЧатЖПТ Недавно я начал заниматься настройкой рекламы в Гугле под американский рынок. Стартанул с изучения предметной области, собрал 30+ свежих видосов по теме, затранскрибировал, сделал конспект. По конспекту создал скилл и собрал объявления - вродь все готово к запуску. Но вылез нежданчик - реальная цена клика варируется от 12 до 60 долл и выше. Т.е. на старте можно абсолютно спокойно разгрузиться на хорошую сумму. Начал осторожничать, задал кучу ограничений - показов практически ноль. Цель достигнута - бюджет не сливается😄 Решил искать помощь снаружи. Через знакомых, знакомых знакомых и прочих малознакомых - вышел на восьмерых маркетологов с репутацией. И начал их бомбардировать вопросом "как не слить бюджет на настроенной кампании?". Готов оплатить консультацию, готов по бартеру с обучением по ИИ. Часть ребят ответила на отвяжись, некоторые накидали немного полезностей. Но один парень, Евгений, зацепился за предложение - как раз хотел сам глубже погрузиться в тему. Так я нашел себе коуча, который является партнером одного крупного агентства по Гугл/Ютуб рекламе. Евгений даже доп. работу не берет, заказов и так выше крыши. Но коучить меня по Гугл рекламе согласился. Первый созвон - обсуждение стратегии запуска - как стартануть, чтобы не слить бюджет, на что смотреть. Второй зум - как правильно оформлять объявления. И тут был жирный плюс: я уже создал реальные кампании, не надо было разжевывать с нуля. Многое он сразу одобрил - сказал, всё верно. Кстати, на старте CTR получился 6.5% - Евгений сказал, что для такого рынка это весьма неплохо. На паре деталей заострил внимание, я переделал - получилось даже лучше, чем ждал. Третий созвон - минус-слова и ограничения объявлений, чтобы бюджет не утекал. Жду четвертого созвона, еще много чего хочется проговорить по текущим цифрам. Так я стал начинающим маркетологом, которого качает профи! Бартер по знаниям прекрасная вещь! Наши созвоны заканчиваются обоюдным воодушевлением, каждый делится важными инсайтами применительно к реальной ситуации. Я со своей стороны начал качать Евгения по вайбкодингу: Урок 1: Я рассказал про важные азы: как стартануть быстро и просто. Он тут же сделал себе первую автоматизацию и упростил задачи. По сути, я теперь коуч по автоматизации у крупного маркетингового агентства. Урок 2: объяснил общие принципы, как не потерять то, что наработал. По сути эта информация есть в предыдущем посте. Урок 3: подробно рассказал как собрать скилл, для решения конкретной узкой задачи Евгения. Если этот пост наберет 3 лайка - в следующих постах выложу разбор нашего кейса по скиллу❤️ Ну и кстати, если ты считаешь себя супермаркетологом - пиши! Можем поработать по подобной бартерной схеме.

➡️Вайбкодинг для новичка. Как быстро погрузиться в тему? Ко мне обратился начинающий вайбкодер. Хотел начать погружение в тему с изучения Питона. Поделюсь ответом: Считаю, в Питон вообще лезть не стоит. Я сам с нового года питон пальцем не трогал - и живу прекрасно😄 Архитектуру и "из каких блоков все состоит" тебе любой ИИ и так подскажет - ее достаточно понять по верхам. А реально на вайбкодинге валит другое: скучная операционка и неумение рулить моделью. Вот что я бы изучил в первую очередь. Под каждым пунктом - короткий промпт: кидаешь его ИИ, и он тебя обучает 1️⃣ Git - точки сохранения: коммит, откат, ветка. Чтобы вернуться назад, когда модель сломала рабочий код.

Объясни новичку смысл Git: коммит, откат, ветка — на аналогиях. И покажи 3–4 команды, которые покрывают почти всё. Главное — как не потерять рабочий код, когда ИИ что-то сломал.

2️⃣ Терминал и окружение - что туда вводят, пакетные менеджеры, зависимости, «почему у меня не запускается».

Объясни новичку, что такое терминал, пакетный менеджер (npm/pip) и зависимости, и почему проект иногда "не запускается у меня". Простыми словами с аналогиями.

3️⃣ .env и конфиг - куда класть API-ключи, почему их нельзя коммитить и как .gitignore не даёт им утечь.

Я не выкупаю, что такое .env и конфиг, зачем туда выносят API-ключи, почему их нельзя коммитить и как .gitignore защищает ключи от утечки в репозиторий. Для новичка.

4️⃣ Запуск на удалённом сервере - разрыв между "работает у меня" и живой ссылкой: что такое хостинг/VPS, как приложение попадает в интернет.

Объясни на пальцах, что значит "задеплоить" приложение на удалённый сервер: чем отличается от "работает у меня", что такое хостинг/VPS и как приложение попадает в интернет по ссылке.

5️⃣ Декомпозиция задачи - почему модели нельзя "сделай все сразу": контекстное окно, почему длинный диалог тупеет, зачем резать на куски.

По братски объясни, почему модели нельзя давать "сделай всё приложение сразу": что такое контекстное окно, почему длинный диалог начинает врать и как резать задачу на куски.

6️⃣ Цикл отладки с ИИ - что такое ошибка и стектрейс, где искать, что это подсказка, а не приговор.

Вот не вдупляю, что такое ошибка и стектрейс, где их искать (терминал, консоль браузера) и почему ошибка — это подсказка, а не катастрофа.

7️⃣ Проектирование на салфетке - из каких блоков состоит приложение и как связаны: кто кого вызывает, как текут данные. Что схему набрасывают до кода.

Я новичок, код сам не пишу. Объясни на пальцах с аналогией, что такое фронт, бэк, база и внешние API и как они связаны в обычном приложении. Нарисуй простую схему.

8️⃣ API - как программы общаются между собой: запрос-ответ, эндпоинт, JSON, ключ доступа.

Объясни простыми словами, что такое API: запрос-ответ, эндпоинт, JSON, ключ доступа. На бытовом примере, мне нужно общее понимание без кода.

Удачных первых проектов!❤️ Если вдруг чего забыл - напишите плз в каментах!

➡️Подъехал свежак про продвижение в ИИ Все тлен?😱 Ребята из Ahrefs провели большое исследование: как ИИ-поисковики выбирают, на что ссылаться. Проанализировали больше миллиарда точек данных в 14 исследованиях. Вот что выяснили про то, как попасть в ответы нейросетей. 1️⃣ Подборки «Лучшие N чего-то» работают лучше всего. Статьи формата «Топ-10 сервисов для…» — это контент, на который ИИ-боты ссылаются чаще всего. На них приходится 43,8% всех ссылок, которые даёт ChatGPT. 2️⃣ На большую часть источников вы повлиять не можете. 67% ссылок из топ-1000 у ChatGPT ведут туда, куда маркетолог не дотянется: Википедия (29,7%), главные страницы сайтов (23,8%), магазины приложений (6,6%). И только 32,3% - это то, на что реально можно влиять: статьи, обзоры, новости, посты в блогах. 3️⃣ Можно вообще не быть в Google — и всё равно попадать в ИИ. 28,3% страниц, которые ChatGPT цитирует чаще всего, в обычном поиске Google не видны совсем. ИИ ссылается на них снова и снова, хотя в Google они нигде не выходят. То есть у нейросетей свой отдельный «вкус», не такой, как у поисковика. 4️⃣ «Прочитать» и «сослаться» — это разные вещи. ChatGPT на каждый запрос подгружает десятки страниц, но в ответе указывает источником только примерно половину. Остальное он читает «для себя», чтобы разобраться в теме, но ссылку не ставит. Поэтому мало просто попасть к нему в чтение — нужно, чтобы он выбрал именно вас как источник. 5️⃣ Техническая разметка schema почти не помогает. Это специальная разметка, которую сайты добавляют в код, чтобы поисковик лучше понимал содержимое. На цитирование в ИИ она заметного влияния не оказала — изменения близки к нулю 6️⃣ YouTube - самый сильный фактор. Упоминания бренда на YouTube сильнее всего связаны с тем, насколько часто ИИ вспоминает этот бренд (корреляция 0,737 - это много). Сильнее, чем все классические SEO-показатели вроде ссылок и размера сайта. И у Google, и у OpenAI картина одинаковая. 7️⃣ ИИ-ответы съедают клики у первого места в поиске. Раньше первая строчка в Google собирала почти все клики. Теперь над результатами часто появляется готовый ответ от ИИ (это называется AI Overviews), и человеку уже не надо никуда переходить - ответ перед глазами. Из-за этого по первому результату стали кликать на 58% реже. Причём ещё 10 месяцев назад падение было меньше - процесс ускоряется. 8️⃣ ИИ-ответы вылезают почти только тогда, когда человек что-то УЗНАЁТ, а не покупает. В 99,9% случаев готовый ИИ-ответ появляется на вопросах «как», «что такое», «почему». А вот когда человек хочет что-то купить, найти конкретный сайт или магазин рядом - ИИ-ответа почти никогда нет. На покупательских запросах он выскакивает всего в 3,2% случаев. Хорошая новость для тех, кто продаёт: на коммерческих запросах ИИ пока не мешает. 9️⃣ Два ИИ от Google думают одинаково, но ссылаются на разное. У Google есть две ИИ-штуки: AI Overviews (готовый ответ над результатами) и AI Mode (отдельный режим-чат). На один и тот же вопрос они в 86% случаев дают по сути одинаковый ответ - но источники при этом указывают почти разные (совпадают всего на 13,7%). Вывод один, а сослались на разных. 1️⃣0️⃣ ИИ-ответы постоянно переписываются, но смысл остаётся прежним. Готовый ответ Google в среднем меняется каждые ~2 дня: 70% текста при этом другое, источники тоже тасуются. Но если смотреть на смысл - он почти не меняется (схожесть 0,95). Проще говоря: слова и ссылки крутятся как в калейдоскопе, а суть ответа стоит на месте. Так что гнаться за тем, чтобы «закрепиться» в конкретной формулировке, бесполезно - нужно быть в теме в принципе. Итого сухой остаток Если хочется залететь в выдачу ИИ, лучше всего делать подборки «Лучшие N» и качать ютубчик. Ну и любителям органики в трафике не стоит пока не паниковать: клики ИИ отъедает в основном на информационных запросах, а на коммерческих типа «купить», «заказать», «рядом» почти не появляется.

➡️Бомж-набор для любителя скиллов Завел себе зоопарк и бомжую по нему в зависимости от характера задач и наличия лимитов: Клод Код, Антигравити, в прошлом - Курсор. Все раньше было хорошо, даже трава была зеленее. Сейчас распробовал скиллы и начал их активно использовать. Все круто: знания и нюансы оседают в одном месте, Клод перестает топтаться по старым граблям, запустил и забыл и "теперь я уволил 1000 своих сотрудников и миллион агентов работает за них"😄. Но как говорил Чапаев - "есть маленький нюанс" : по умолчанию каждая ide создает свои версии скиллов у себя в папке. Чтобы победить эту историю я стал скилы хранить в общей папке, а в Клоде делать скилл-роутер с очень простой инструкцией - "все знания лежат в папке такой-то, иди туда. Меняй при необходимости инструкции там же". Саму папку я храню в папке проекта, что мне позволяет постоянно не только обновлять проект, но и соответствующие ему скиллы. Так побеждаем второй большой маленький нюанс - если вдруг комп грохнется - знания не пропали - все осело в гитхабе. Но есть еще чуть более простой способ - делать папку-ссылку-ярлык, это когда вместо самой папки в нужном месте лежит указатель на другую, настоящую папку. Для системы и программ он неотличим от обычной папки - заходишь в него и проваливаешься в реальную, где физически и лежат все файлы. Никаких копий: папка одна, а входов в нее сколько угодно. Агенту кажется, что он со своей родной папкой работает, а по факту обращается к нашей заданной. Для убунты это symlink, на Винде - junction (mklink /J). На винде эта конструкция создается так:

mklink /J "%USERPROFILE%\.claude\skills" "C:\dev\skills"
mklink /J "%USERPROFILE%\.gemini\antigravity\skills" "C:\dev\skills"

Ловушка, на которую я напоролся сам: папки-ссылки не должно существовать заранее. mklink создает ее сам. И кстати, не обязательно все скиллы нужно в одной родительской папке хранить. Можно раскидать по проектам вот так:

mklink /J "C:\Users\lll\.claude\skills\yandex-webmaster" "C:\projects\ads_google\skills\yandex-webmaster"

Правда управлять этим зоопарком опять чуть сложнее становится. Следующее что буду постигать - управление скиллами для командной работы кожанных. Пока не понятно, как лучше мержить противоречия.

➡️Кто где виртуалки арендует? Поделитесь хостерами, у которых неплохие и недорогие виртуалки. Желательно чтобы айпи был европейский. Вот мой проверенный стек (который впрочем не очень работает😄): ➖Ранее использовал vdsina.com - у них серваки слегли на той неделе, обещают оживить в ближайшее ➖Брал дешевый racknerd.com - там только США выдавали, антигравити не хочет работать, с мобильного нестабильный коннект. Почему-то пару раз определил айпишник как Китай. Если погуглить racknerd promo - можно найти промик новогодний - там где-то 5 долл за полгода. ➖hostvds.com - только начал тестить. На текущий момент только США, остальные локации разобраны. Оплата по СПБ есть. С мобильного коннект есть. С айпишниками этого хостера Антигравити работает

➡️Для тех, кто терпеть не любит заполнять согласия на обработку перс данных Я поставил скилл , который выполняет за меня мерзотную работу по заполнению согласий, заявлений и прочей муры. В него я сохранил перс данные, и теперь отдаю ему только шаблон документа, на выходе получаю готовый файл. Шах и мат, рутина! Я не буду тратить время на пустое😥

➡️Продаю скептикам идею ИИ агентов на компе На днях заметил, что уже второй месяц многие чаты с Клодом веду не в браузере, а на компе - в Клод Коде или Антигравити. Речь тут не про кодинг, а про обычную работу с текстами. Браузер и аппка на телефоне остались для простых гуглежек. А все, что требует контекста - переехало на комп. Удобно: 1️⃣Подкидывать в чат файлы из разных проектов. 2️⃣Сохранять выдачу в отдельные папки для переиспользования. 3️⃣Создавать тудушки, в которых отмечается уже выполненное - и потом легко передавать их в другие чаты. 4️⃣Перекидывать результаты работы одного агента другому. Получаются ИИ пятнашки. Ну или наперстки😄 Названное выше я делаю пока весьма примитивно, но оно реально работает и ускоряет. Вот из последнего: Один агент настраивает рекламу, и ему нужно добавить на сайт якоря и теги для аналитики. Он создает в своей папке ТЗ. Я передаю это ТЗ другому агенту - тот вносит доработки на сайт и фиксирует сделанное в отчете. Потом агент-рекламщик использует этот отчет для оценки качества и продолжения своей работы. Еще кейс: агент изучил рынок, собрал бренды по ценовым сегментам и сохранил файлы с результатами. Отдаю их агенту по созданию сайта - он нарезает новые страницы с учетом сегментации. Агент-рекламщик тоже подхватил новые данные - по информации о созданных страницах и по сегментам и наклепал новых объявлений. Ну кайф же! В браузере я бы только успевал сохранять, загружать, копипастить. Да, созрел поздно, но это лучше чем никогда. В планах - поиграться с общей агентской памятью. Пока я сам ей управляю и контролирую пополнение, но вдруг у подобного скилла получится лучше. Хотя немножечко сомневаюсь - вижу, какую дичь иногда лепит тот же Опус и к чему это приводит без отсутствия контроля 😏. Недавно пришел к тому, что одной спеки проекта мало. Нужен отдельный файл-каталог: какие знания в каком файле хранятся и что за что отвечает. И такой же для скриптов - что какой делает. Без этого нейрослоп как на дрожжах растет. Поделитесь своим опытом организации знаний. Желательно не теорией, а подходами, которые реально проработали хотя бы пару недель.

➡️Мое открытие дня - скилл для работы на удаленном сервере Целая проблема сделать организовать работу агента на удаленном сервере. Не хочет цепляться, пишет дичь, все у него из золотых рук валится, ой все. Сегодня поставил скилл ssh-remote-connection И жизнь наладилась! Как моя, так и Клода с Антигравити❤️ Как установить? Дай агенту ссылку и скажи, что надо поставить этот скилл. Дальше он сам.

Сорри за пустой пост. Я уже вторую неделю не могу расписать про выбор локальный модели для ИИ суфлера. То времени нет, то задора

➡️Как вам новый Антигравити? Гуглы выкатили новую версию целый пучок продуктов: ➖консоль (Antigravity CLI) - аля КлодКод ➖систему оркестрации агентами (Antigravity 2.0) - была ранее в составе IDE. В ней теперь появилось расписание, по которому можно запускать разные задачи - аля Клешня ➖SDK для создания агентов - аля хз чо ➖Ну и сама IDE для работы с кодом. Вишенкой - Gemini Flash 3.5, которая стоит практически как Про (1.5/ 9 долл). Первое впечатление от Флеша 3.5 - вполне себе чотинько, нравится как она фиксила ошибки, которые сложно было найти. По уровню лизоблюдства - это МЕГА ТОПОВАЯ модель! Меня чуть к двери не смыло волной подхалимажа. Таким потрясающим я себя давно не ощущал. Наконец-то хоть кто-то во мне это увидел😄 Просичохочешь, детка!❤️ Из минусов - не могу открыть старую привычную версию IDE. Вместо нее - гребанная система оркестрации только. Ну или кнопку переключения куда-то заныкали. Оло, Гуглы! Верните кнопку!