现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
AI для Всех
前往频道在 Telegram
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами Главный редактор и по рекламе: @crimeacs Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
显示更多📈 Telegram 频道 AI для Всех 的分析概览
频道 AI для Всех (@nn_for_science) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 15 543 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 8 334，并在 俄罗斯 地区排名第 42 805 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 15 543 名订阅者。
根据 29 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 131，过去 24 小时变化为 6，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 24.58%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 820 次浏览，首日通常累积 0 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 26。
- 主题关注点： 内容集中在 claude, llm, контекст, параметр, точность 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами
Главный редактор и по рекламе: @crimeacs
Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme”
凭借高频更新（最新数据采集于 30 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
15 543
订阅者
+624 小时
+177 天
+13130 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+222
在4个频道中
五月 '26
+480
在9个频道中
Get PRO
四月 '26
+131
在6个频道中
Get PRO
三月 '26
+229
在3个频道中
Get PRO
二月 '26
+159
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+92
在5个频道中
Get PRO
十二月 '25
+223
在10个频道中
Get PRO
十一月 '25
+98
在4个频道中
Get PRO
十月 '25
+176
在5个频道中
Get PRO
九月 '25
+238
在15个频道中
Get PRO
八月 '25
+166
在7个频道中
Get PRO
七月 '25
+272
在16个频道中
Get PRO
六月 '25
+192
在9个频道中
Get PRO
五月 '25
+203
在10个频道中
Get PRO
四月 '25
+258
在5个频道中
Get PRO
三月 '25
+394
在21个频道中
Get PRO
二月 '25
+405
在14个频道中
Get PRO
一月 '25
+1 299
在32个频道中
Get PRO
十二月 '24
+194
在12个频道中
Get PRO
十一月 '24
+93
在8个频道中
Get PRO
十月 '24
+548
在19个频道中
Get PRO
九月 '24
+182
在4个频道中
Get PRO
八月 '24
+134
在8个频道中
Get PRO
七月 '24
+151
在11个频道中
Get PRO
六月 '24
+124
在8个频道中
Get PRO
五月 '24
+417
在15个频道中
Get PRO
四月 '24
+151
在5个频道中
Get PRO
三月 '24
+213
在8个频道中
Get PRO
二月 '24
+532
在11个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 016
在18个频道中
Get PRO
十二月 '23
+377
在11个频道中
Get PRO
十一月 '23
+360
在16个频道中
Get PRO
十月 '23
+606
在18个频道中
Get PRO
九月 '23
+369
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+265
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+181
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+252
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 609
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+314
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+583
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+550
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+755
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+776
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+338
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+395
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+174
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+321
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+513
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+638
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+685
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+122
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+136
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+187
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+67
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+104
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+464
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+1 301
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+59
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+252
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 30 六月 | +2 | |||
| 29 六月 | +11 | |||
| 28 六月 | 0 | |||
| 27 六月 | +1 | |||
| 26 六月 | +6 | |||
| 25 六月 | +3 | |||
| 24 六月 | +9 | |||
| 23 六月 | +6 | |||
| 22 六月 | +4 | |||
| 21 六月 | +11 | |||
| 20 六月 | +4 | |||
| 19 六月 | +6 | |||
| 18 六月 | +10 | |||
| 17 六月 | +5 | |||
| 16 六月 | +6 | |||
| 15 六月 | +1 | |||
| 14 六月 | 0 | |||
| 13 六月 | +4 | |||
| 12 六月 | +4 | |||
| 11 六月 | +10 | |||
| 10 六月 | +6 | |||
| 09 六月 | +13 | |||
| 08 六月 | +7 | |||
| 07 六月 | +3 | |||
| 06 六月 | +11 | |||
| 05 六月 | +2 | |||
| 04 六月 | +9 | |||
| 03 六月 | +12 | |||
| 02 六月 | +19 | |||
| 01 六月 | +37 |
频道帖子
🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст
Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings.
Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае).
Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции.
Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык.
Подробности тут: Brain2QWERTY
| 2 |  Сходил на AWS Summit в Нью-Йорке.
Агенты были почти на каждом стенде. Со сцены - AWS Context, knowledge graphs, свои агенты, интеграции, governance, Bedrock, MCP.
Главный сдвиг: рынок уходит от «чатботов» к рабочим системам, где агенту дают контекст компании, права, инструменты, ограничения и журнал действий.
Доказать, что агент был подключен к правильным данным (контекст) это только первые шаги ИИ в бизнес.
Следующая волна AI-продуктов будет не про «агент ответил», а про «агент выполнил повторяемую работу, которую бизнес готов принять, а регулятор/аудитор проверить через 18 месяцев». | 3 405 |
| 3 | Быстро же они прошли путь от компании в которой фаундер ходит на кофе с рандомными инженерами до $60B. | 3 326 |
| 4 | Sci-bot
Еще в бытийность свою исследователем, я довольно активно пользовался sci-hub. Sci-hub это такая платформа, на которй Саша Элбакян раздает доступ к научному знания (зачастую спрятанному за paywall).
Недавно, она сделал из этой платформы ИИ-агента и это очень круто! Это как deep research - но только по научным статьям (к которым у других агентов доступа в основном нет). Оплата за токены - платить криптой. Мне 2$ хватило на довольно глубокий анализ Лунной миссии Appolo 17.
Пока все нравится, не хватает только api (но Codex вполне себе справился пользоваться сайтом через Chrome).
Попробовать можно тут: sci-bot.ru | 3 859 |
| 5 |  Сегодня был на HSBC Office of the CFO & Fintech Innovation Day.
Вот о чем думают CFO крупнейших компаний: можно ли безопасно пустить AI в настоящий workflow, где есть деньги, контроль, комплаенс, ответственность и риск публичного факапа.
A16Z почти прямым текстом говорят, что finance-команды в AI-native компаниях теперь гораздо меньше и появляются позже. Раньше первый finance hire часто нанимали на $10-20M ARR. Сейчас некоторые компании тянут намного дольше, потому что один сильный оператор с AI-инструментами может закрывать больше, чем раньше закрывала маленькая команда.
Но это не история про «людей заменят агенты».
Скорее наоборот: люди остаются, но меняется их роль. Хороший CFO становится ближе к продукту и операциям. Он не просто выбирает SaaS и делегирует внедрение, а сам тестирует инструменты, собирает workflows, смотрит на cost controls, спрашивает «зачем нам вообще Salesforce/NetSuite/очередная система, если можно собрать процесс иначе?»
AI spend супер на повестке дня. Tokens, model usage, retries, agent runs - это уже не инженерная мелочь, а серьезная строка COGS и governance surface.
Кажется, что в regulated finance «probably correct» не работает.
Сейчас спрос на слой контролируемого исполнения:
— какие данные использовались
— какая политика применялась
— кто смотрел рекомендацию
— что AI предложил
— что человек исправил
— что ушло в систему
— можно ли потом доказать, почему решение было принято
Первая волна AI в enterprise была про demos.
Вторая будет про trust.
Третья — про workflows, которые постепенно получают автономию, но только после того, как заслужили ее.
Вот такая вот, сейчас ситуация в AI-native finance. | 4 690 |
| 6 | Выиграл хакатон от Airtable!
В Нью-Йорке проходит абсолютно безумная Tech Week, в рамках которой Hyperagents (версия клешни с человеческим UI от Airtable) устроили хакатон. Кто за час навайбкодит самый убедительный outreach. В касте так задания каждому был выбран рандомный другой фаундер в комнате. Моя идея победила!
Я взял наш с Антоном https://funnel.fyi и прогнал через нее сайт, Funnel мгновенно нашел что можно поправить на лендинге, а Hyperagents собрали симпатично выглядящий видос и презентацию (покажу отдельно).
И вуаля - я победил 🥇
Может и вам полезно будет - попробуйте! | 4 973 |
| 7 |  AUTO-IMPROVE
Заставил AI бесконечно улучшать свою работу - и запретил ему верить самому себе на слово.
Так появился новый скилл для Claude - auto-improve.
Auto-improve позволяет улучшить любой артифакт, который совместим с git:
• AI предлагает маленькое улучшение.
• Другой AI проверяет результат по понятным критериям.
• Если стало лучше - изменение сохраняется.
• Если нет - автоматически откатывается.
Благодаря git: каждая версия сохранена, каждую можно сравнить, каждую можно вернуть.
И так по кругу, пока результат перестает улучшаться.
Это можно применять почти ко всему:
• тексты
• письма
• лендинги
• README
• инструкции
• промпты
• код
• договоры
Вообще ко всему, где можно описать, что значит «хорошо».
Самое интересное: критерии тоже можно улучшать.
Например, можно взять книгу, статью, гайделайн или внутренний стандарт компании.
Превратить это в список требований.
И дальше AI будет улучшать работу уже не «на вкус», а по этим требованиям.
Технически это похоже на GAN для текста: один агент генерирует, другой проверяет.
Или на маленький локальный RLAIF-loop: улучшение → оценка → принятие или откат.
Код:
https://github.com/crimeacs/auto-improve | 4 556 |
| 8 | Уже сегодня (через 2 часа) буду рассказывать про память и цикл авто-улучшения на вебинаре CYBER.FUND
Послушать можно тут | 4 004 |
| 9 | 🧵 Попробовал dynamic workflows в Claude Code.
Вчера, Anthropic выпустил режим, в котором Claude сам разбивает большую задачу на подзадачи, запускает parallel subagents, проверяет результаты и собирает финальный ответ.
В announcement они приводят примеры вроде bug hunt по всей кодовой базе, большие миграции и тп.
Мое первое ощущение: /Workflows одна из первых «agent swarm» фичей, которая выглядит как реальный рабочий инструмент.
Ты даешь задачу - Claude уходит на 30–50 минут, пишет код, правит ошибки, проверяет себя и продолжает.
На мой взгляд, самая вишенка не в том что много параллельных агентов жрут токены, а в цикле generator → validator.
Одна часть системы делает изменения: код, refactor, tests.
Другая пытается это проверить: смотрит diff, ищет ошибки, думает про edge cases.
Это немного похоже на GAN, только для engineering workflow.
Сгенерировал → проверил → нашел проблему → исправил.
Тесты пока не всегда понятно насколько хорошие, но свои ошибки оно уже реально ловит.
Чего мне не хватает - прозрачного этапа планирования.
Сейчас ощущение такое: «вот задача, иди делай».
А идеальный flow был бы:
сначала Claude предлагает план;
ты его правишь;
добавляешь constraints, success criteria, важные файлы и проверки;
и только потом запускаешь workflow.
Мой вывод: направление очень сильное!
Поделитесь с коллегами, если тоже следите за тем, как coding agents становятся рабочим процессом.
Блог-пост | 104 249 |
| 10 | 🌪️Серверы мониторятся. А воронка - нет.
После релиза всё может выглядеть нормально: сайт открывается, серверы живы, логи чистые. Но заявки почему-то не приходят.
Причина может быть не в продукте, а в мелком недочете по пути:
- форма молча падает,
- checkout/signup застрял,
- CTA ведёт не туда,
- оффер непонятен,
- и тп
Вы можете продолжать лить трафик и думать, что “продукт не зашёл”, хотя на самом деле сломался один шаг в воронке.
Для решения этой проблемы мы с другом сделали Funnel.fyi: кидаешь URL - агент проходит сайт как пользователь, находит где теряются люди, показывает evidence и пишет fix prompt для Cursor / Claude / Codex.
Попробуйте 👇:
https://www.funnel.fyi
В комменты кидайте, что сканировали и где агент был прав / тупил - это поможет нам докрутить продукт. | 4 218 |
| 11 | Можно много слушать классных кейсов и теории о том как стать ИИ-нейтив, но самое лучшее — это увидеть примеры того как работают фаундеры:
Как у них выстроена система хранения данных и контекста?
Как управляются сессии?
Какие фичи они делают для своих харенсов?
Какие процессы автоматизируют?
Как строят скилы и агентов?
Как структурируют семантическую и процедурную память?
В следующий понедельник проведу виртуальный воркшоп, где 4 фаундера (я буду только модерировать) покажут свои сетапы и воркфлоу.
Правила: запрещены слайды и теория, только шаринг экрана и живые демо по 15 минут + ответы на вопросы.
Регистрация тут, не нужно подписываться на каналы, бесплатно, никакой рекламы. Но на Английском. | 3 842 |
| 12 | Что чаще всего ломается в AI-built продуктах перед запуском? | 4 065 |
| 13 | 70% вакансий ты можешь даже не увидеть 👀
Многие хорошие вакансии для разработчиков, проджектов, аналитиков, дизайнеров и маркетологов просто не доходят до джоб-бордов.
Компаниям за рубежом часто быстрее закрыть позиции через рефералов, кинуть клич среди знакомых или написать пост в LinkedIn.
А значит, такие возможности нужно находить путём нетворка: искать сотрудников, кто порекомендует тебя в команду, писать нанимающим менеджерам или фаундеру напрямую...
Это и есть так называемый «теневой рынок вакансий». Никакой магии — просто другой маршрут к офферу 🙂
26 мая в 19:00 мск Даша Шульгина, фаундер AgileFluent, разложит по полочкам:
→ Как находить международные позиции, которых нет в открытом доступе, и выходить на нанимающих менеджеров;
→ Что конкретно писать в LinkedIn, чтобы отвечали, а не игнорили;
→ Как перестать воспринимать нетворк и холодные контакты как попрошайничество.
После мастер-класса у тебя будет конкретный маршрут: где искать скрытые вакансии, как выходить на нужных людей и что им писать — без ощущения, что ты кого-то напрягаешь.
Регистрируйся в ботике👈🏻
#текстприслан | 4 618 |
| 14 |  📍 Hunters Point, Qweens | 4 219 |
| 15 | Mira — топ-1 AI-агент в Telegram 💫
Крутейшая альтернатива OpenClaw, которая работает из коробки в один клик.
Cаб-агенты, 1000+ MCP, работа в групповых чатах.
Через Mira можно автоматизировать:
🔄 ремайндеры и автономные задачи
📈 трейдинг и мониторинг
🤖 AI-ботов и агентов
✍️ генерацию и автопостинг контента
📊 Gmail, Calendar, Notion, GitHub и другие сервисы
Без настройки серверов, API и сложного сетапа.
#пост прислан | 4 859 |
| 16 |  📡 Я сделал Chappe - CLI для Telegram-каналов, которую могут использовать Claude Code, Codex, OpenClaw и другие агенты.
Смысл простой: агенту мало уметь “написать пост”.
Чтобы реально растить канал, ему нужны суперсилы:
— видеть историю постов
— понимать, что форвардят
— находить темы, которые дают reach
— читать комменты как research-инбокс
— вытаскивать вопросы аудитории
— сравнивать канал с другими
— предлагать следующие посты не из головы, а из данных
— публиковать только через явную policy, чтобы не устроить пожар
Chappe даёт агентам доступ к этому слою.
Это не Telegram bot и не очередной “AI-постогенератор”.
Это command-line поверхность для канала: локальная SQLite-память, TDLib-синк, JSON для агентов, briefing, top posts, comments mining, draft/lint/preview/publish.
То есть Claude - это такая маленькая редакция:
data scientist - смотрит на цифры
head of growth - ищет, что разносится
editor - предлагает темы и точки зрения
operator - готовит черновики и соблюдает правила публикации
Главный герой проекта - Chappie, маленький смотритель сигнальной башни. Он сидит над каналом и показывает агенту, где настоящий сигнал.
Open-source:
→ github.com/crimeacs/chappe
Поставить в один клик (просто вставь это в Claude/Codex/OpenClaw/Hermes):
Install Chappe if needed with `curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/crimeacs/chappe/main/scripts/install.sh | CHAPPE_CHANNEL=@your_channel sh`, then run `chappe --pretty onboard --channel @your_channel`, follow `agent_guided_setup`, ask me only for required Telegram values, sync 100 recent posts with comments after auth is ready, and produce a channel briefing with post ids, metrics, audience questions, growth experiments, and data-quality notes. If Chappe itself fails, patch locally only to unblock, then move the fix into https://github.com/crimeacs/chappe and propose a PR. Replace @your_channel with my Telegram channel handle. | 4 822 |
| 17 | В эти выходные еду на Ниагару с The RV Escape.
Осталось 2 места в RV-туре из Нью-Йорка: Watkins Glen, Niagara Falls, Maid of the Mist, Cave of the Winds, природа, дорога и ночевки в доме на колесах.
Даты: 23-25 мая
Цена: $1000 / $1800 за двоих
Группа: до 6 человек
Если хотите поехать со мной, пишите сразу в Telegram: @thervescape
Ссылка на тур:
https://thervescape.com/niagara-may-23-25/ru | 4 086 |
| 18 |  📍Williamsburg, NYC | 4 168 |
| 19 | Ищете стабильную платежную систему для бизнеса?
💰 platega — прием платежей на сайте, в приложении и Telegram.
Все популярные методы оплаты в одном сервисе.
Быстрое подключение от 24 часов и стабильные выплаты.
👉 Подробнее на сайте platega.io
#текстприслан | 4 205 |
| 20 | 🪞 Я написал пост про новый Claude Skill, который ловит «ИИ-палевы» в тексте. И пропустил пост через сам скилл.
Скилл нашёл 6 нарушений в собственном анонсе. Главное нарушение: длинное тире, шесть штук. ChatGPT ставит его на каждом шаге рассуждения.
Живые люди ставят его раз в неделю. Я попался на том самом тэлле, ради которого писал инструмент.
Откуда правила. У Wikipedia есть открытая страница про признаки ИИ-текста, которую коммьюнити обновляет быстрее, чем любой локальный rule-list. Сейчас там ~50 слов, ~80 фраз, и десяток паттернов: типичные глаголы делового английского, риторический контраст в духе «не просто A, а B», тройные перечисления через запятую, штампованные первые строчки писем.
Я взял эту страницу и сделал из неё Claude Skill: ai-tells-validator.
Каждый запуск тянет свежую версию (час mtime-кэша), парсит её, режет ваш драфт по живому каталогу.
Две команды:
🔍 validate, найти все тэллы в драфте
✍️ rewrite, позвать Claude и переписывать, пока валидатор не загорится зелёным (до 3 попыток)
Реальный кейс. Батч из 44 холодных писем для outbound. По зрительному прогону казалось, что нужно поправить 6-7. Валидатор завернул 38. Почти все на одном или двух длинных тире. Без скилла этот батч ушёл бы в почту руководителям, и каждый прочитал бы первый абзац как «о, это ИИ написал».
Главная фишка не в правилах, их можно скопипастить с любого блога. Главная фишка в источнике правил, потому что он живой. Коммьюнити ловит новые тэллы быстрее, чем кто-либо из нас успевает их заметить.
🔗 github.com/crimeacs/ai-tells-validator
📚 каталог: en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing | 4 963 |
