Валера Ковальский
前往频道在 Telegram
Head of AI red_mad_robot AI-advisor Bitrix24 From IT Admin to Head of AI in 6 years Автор https://neuraldeep.ru/ Raised $2M+ for human-centric AI startups github.com/vakovalskii | chat @neuraldeepchat
显示更多📈 Telegram 频道 Валера Ковальский 的分析概览
频道 Валера Ковальский (@neuraldeep) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 16 001 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 7 987，并在 俄罗斯 地区排名第 41 152 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 16 001 名订阅者。
根据 28 七月, 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 465，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 40.50%。内容发布后 24 小时内通常能获得 20.78% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 6 478 次浏览，首日通常累积 3 324 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 73。
- 主题关注点： 内容集中在 sgr, api, claude, mcp, контекст 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：
“Head of AI red_mad_robot
AI-advisor Bitrix24
From IT Admin to Head of AI in 6 years
Автор https://neuraldeep.ru/
Raised $2M+ for human-centric AI startups
github.com/vakovalskii | chat @neuraldeepchat”
凭借高频更新（最新数据采集于 29 七月, 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。
16 001
订阅者
+624 小时
+1727 天
+46530 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+457
在12个频道中
六月 '26
+484
在24个频道中
Get PRO
五月 '26
+278
在19个频道中
Get PRO
四月 '26
+679
在28个频道中
Get PRO
三月 '26
+811
在33个频道中
Get PRO
二月 '26
+1 592
在26个频道中
Get PRO
一月 '26
+675
在34个频道中
Get PRO
十二月 '25
+1 716
在28个频道中
Get PRO
十一月 '25
+457
在16个频道中
Get PRO
十月 '25
+685
在23个频道中
Get PRO
九月 '25
+678
在18个频道中
Get PRO
八月 '25
+768
在13个频道中
Get PRO
七月 '25
+2 211
在14个频道中
Get PRO
六月 '25
+654
在19个频道中
Get PRO
五月 '25
+563
在13个频道中
Get PRO
四月 '25
+564
在11个频道中
Get PRO
三月 '25
+368
在7个频道中
Get PRO
二月 '25
+227
在5个频道中
Get PRO
一月 '25
+1 125
在5个频道中
Get PRO
十二月 '24
+329
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+295
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+330
在3个频道中
Get PRO
九月 '24
+225
在4个频道中
Get PRO
八月 '24
+666
在3个频道中
Get PRO
七月 '24
+271
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+438
在4个频道中
Get PRO
五月 '24
+411
在1个频道中
Get PRO
四月 '24
+751
在3个频道中
Get PRO
三月 '24
+1 828
在5个频道中
Get PRO
二月 '240
在2个频道中
Get PRO
一月 '24
+36
在1个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 29 七月 | +8 | |||
| 28 七月 | +6 | |||
| 27 七月 | +6 | |||
| 26 七月 | +9 | |||
| 25 七月 | +14 | |||
| 24 七月 | +12 | |||
| 23 七月 | +59 | |||
| 22 七月 | +66 | |||
| 21 七月 | +131 | |||
| 20 七月 | +9 | |||
| 19 七月 | +6 | |||
| 18 七月 | +6 | |||
| 17 七月 | +5 | |||
| 16 七月 | +15 | |||
| 15 七月 | +3 | |||
| 14 七月 | +7 | |||
| 13 七月 | +19 | |||
| 12 七月 | +11 | |||
| 11 七月 | +2 | |||
| 10 七月 | +5 | |||
| 09 七月 | +9 | |||
| 08 七月 | +3 | |||
| 07 七月 | +3 | |||
| 06 七月 | +11 | |||
| 05 七月 | +1 | |||
| 04 七月 | 0 | |||
| 03 七月 | +6 | |||
| 02 七月 | +24 | |||
| 01 七月 | +1 |
频道帖子
| 2 | Opus 5 и Opus 4.8
Докладываю.
neuraldeep.ru теперь развивает орда Opus 5 агентов + codex (GPT 5.5 как ревью) по моему дендрофикальному способу AI SDLC.
А часть проектов, которые были на корпоративных стандартах и разрабатывались командой, были возвращены на Opus 4.8.
На сегодня складывается ощущение, что граница послушания найдена: всё, что за рамками GPT 5.5 и Opus 4.8, не подходит для проектов с чётким флоу и тестами на 1–2 часа, но это лютое ИМХО. Я тут часто стал использовать Kimi K3, и тут совершенно противоположный опыт на сегодня складывается.
Stay tuned, расскажите, что у вас по флагманам сегодня? Я тут, кстати, начал пробовать Pi очень интересная штука. | 4 636 |
| 3 | Opus 5
Первые ощущения?
Что это?
Как писали ребята что-то общение с Fable сильно самостоятельная | 5 643 |
| 4 |  Opus 5
Полный газ, посмотрим что теперь изменится
P.S теперь на neuraldeep.ru есть ночные тарифы вкуснятина, особенно для любителей погонять огромного размера классификации
P.S.S Хейтеры люблю вас! | 7 335 |
| 5 |  Opus 5
Полный газ!
P.S теперь на neuraldeep.ru есть ночные тарифы вкуснятина, особенно для любителей погонять огромного лысого размера классификации | 378 |
| 6 | 没有文字... | 6 309 |
| 7 | Плечо даёт не агент, плечо даёт опыт
Вот недавно разобрал 1069 своих коммитов и показал где ломается агентная разработка
вывод простой ломается не инструмент, а место
там где у человека нет карты в голове
Пост горячо обсуждали, а самое интересное случилось в коментах
собрались десятки людей и каждый притащил свой флоу
кто-то гоняет Codex ревьюером после Claude по 2-5 итераций
кто-то не пускает код на гит пока его не глянули две модели из разных семейств
кто-то ведёт codepatterns md куда раз в неделю агент сам пишет выводы из своих же факапов
кто-то топит за GPT, кто-то за Opus, кто-то за рой саб-агентов, кто-то за минимализм
И вот что я увидел под всей этой пестротой
спор идёт не о модели, а о дисциплине
у всех у кого стабильно работает вывод один процесс, ревью, карта в голове это ответственность человека
инструмент у каждого свой, а сходятся все в одном
Отсюда неудобная правда которую я осознанно не дожал
AI это усилитель
есть опыт за спиной усилит его в разы
нет опыта с тем же КПД усилит пустоту (расползающийся проект, зелёные тесты поверх похороненных ошибок, 5 закрытых тасок из которых ни одна не решала реальную проблему)
джуну агент не выдаёт синьорское плечо
плечо даёт насмотренность, та что подсказывает что просить и где агент врёт, раньше чем всё придётся выкидывать
Сам я за минимализм
playwright плагин для теста веба
80-150 строк CLAUDE md с оглавлением и гиперссылками
папка /docs с читаемой вложенностью
CLI и токены в глобальном env
ну вот оброс парой скиллов и то каждый раз забываю их вызвать
Такой сетап собирает то что я показываю за 120-300 минут =)
вожусь дольше значит пережарил идею
и работает он не потому что хитрый, а потому что за ним годы которые я в него не кладу, но которые в нём уже есть
И вот именно такую базу системно даёт Тимур
у него открылся второй поток курса «AI Coding для Разрабов» и он ровно про то о чём весь вчерашний тред
как не давать проекту расползаться
как не ловить галлюцинации и несоблюдение инструкций
как выстроить процесс, а не молиться на модель
первый поток прошли 70+ человек отзывы
зайдёт разрабам и тем кто пару раз открывал AI инструменты и хочет перестать вайбкодить и начать инженерить
можно так же получить скидку с промиком от меня 5%
TMY5XJ на тарифы «Самостоятельно» и «В потоке»
это не про хайп
это про редкий случай когда дают не инструмент, а понимание как им управлять
лично рекомендую, ведь все вопросы вы можете обсудить у меня или у него в чатике как до так и после | 4 798 |
| 8 | Мой основной инструмент для AI coding это... | 3 786 |
| 9 |  Давно хотел выложить как вы могли бы сделать на подписке такое же видео
https://neuraldeep.ru/learn/lessons/claude-code-setup
Сделал скилл который сможет разметить так до 40 видео по 1 часу на стартер подписке черех Хаб
https://github.com/vakovalskii/videro-skill | 4 883 |
| 10 | Я посмотрел на 1069 своих коммитов и понял, где именно ломается AI-разработка
Рефат недавно (@nobilix) написал вещь, которая меня зацепила: чем умнее агенты, тем дороже ваша поверхностность
Что сильные инженеры всё чаще скользят по поверхности приносят ответ агента, едва понимая, что в нём
И что снаружи это выглядит продуктивно ровно до момента, пока суть под контролем
Читал и кивал и думал я же ровно в том же состоянии сейчас, потому что у меня под рукой сейчас проект на 3к юзеров neuraldeep.ru считайте прям полигон для страдания
Еще плюс я сейчас в рамках одного эксперимента перевожу боевые проекты на рельсы агентной разработки но не про них хочу рассказать, про них будет отдельно
Хочу про свой хаб
Тот самый LLM-хаб, который я каждый день пилю сам в одного
Потому что честнее всего вскрывать не чужой прод, а собственный
Я взял и проанализировал его git-историю за 90 дней, тут спасибо агентам =)
И вот что нашлось
Каждый второй коммит тушение пожара (ДА КАК ТАК?)
Из 1069 коммитов 416 это fix
Не фича, не рефактор стабилизация уже выкаченного
Последние три недели я вообще не развиваю проект, я воюю за его стабильность
Беру фичу в цикл и полирую руками
Стоит начать полировать агентами начинается полная дичь: затирание конфигов, забывание про blue-green деплой, карнавал "заloop engineering "
Мои же 500-ки, которые я не мог найти
Помните соблазн «ну это агент так нарешал, вопросы к нему»?
У меня была своя версия: пятисотки на проде, а откуда хрен разберёшь
Тайм-ауты, каждый раз новые
Я потратил дни, чтобы просто научить систему логировать причину собственных ошибок в истории лежат коммиты уровня «5xx никогда не логируется без причины, добавляю синтетический reason».
А корень вот в python коде 1436 блоков except Exception =), из которых только 10% реально пробрасывают ошибку дальше, тут каюсь я сам не смотрел но оно же умное, думал я
Остальные 90% тихо глотают её в лог или в return None
Ну по логике то что я хотел то и получил, агент оборачивает всё в try/except, чтобы «работало» и хоронит причину
Зелёненько?
Катим
А потом ты три недели ищешь, кто генерит 500 зачем, почему, как избежать как не обожить все просто except
God-файлы, которых человек бы не спроектировал.
Один route-файл 6305 строк
Не потому что так задумано, а потому что каждую новую фичу дописывали туда же агенту так ближе по контексту
Разнобой уровня число моделей захардкожено в четырёх местах четырьмя разными значениями (10/13/14/30), потому что нет single source of truth, и в каждом месте агент пишет своё, я знаю что нужно сесть и все привести в порядок, но рынок диктует другое, скорость и тайм ту маркет
Пиковая скорость 44 коммита в день
Это не человеческий темп ревью
Это фоновые лупы
Снова привет, заloop engineering и налог на оркестрацию: поднять пять агентов легко, а вот распараллелить свою когнитивную пропускную способность нет и точка
Теперь главное
Соблазн из всего этого сделать хайповый вывод «AI SDLC утопия, всё тлен»
Фактура вроде тянет помните? Человек оркестр и 6 лет девоПСА
Но это враньё, и вот почему
Проект не мёртв
Он живёт ровно на мне
Долг копится строго там, где я убрал себя из центра
swallowed-эксепшены
6k-строчные роуты,
разнобой счётчиков
А там, где я держу карту в голове и пропускаю решения через себя стабилизируется
Это не "модели плохие"
Это "Я осознанно убрали инженера-владельца, контекст накопился в долг"
Ровно как говорит Рефат "агент работает в задаче, а твоё место над ней"
AI SDLC не утопия и не серебряная пуля. Это усилитель. Он множит и продуктивность, и когнитивный долг с одинаковым КПД
В центре стоит инженер с картой множится продукт
В центре пусто множится техдолг, и ты потом три недели ищешь свои же 500-ки
И да, обязательный ревью фичи моделью из другого семейства (у меня Codex/GLM/Kimi k3) теперь личный стандарт, без которого неуютно.
Не потому что не доверяю своему агенту, а потому что чужой глаз ловит ровно то, что мой замыли
Жду пост от @virrius_tech по нашей внутрянке, там думаю будет самый сок самый крупных проблем которые я тут не затронул!
А вы где проводите границу между «отдал агенту» и «отдал без карты в голове»?
И замечаете ли за собой это скольжение по поверхности? Кажется это все о наболевшем | 5 728 |
| 11 |  +3Codbash CLI Browser
Я все больше повторяю UX/UI браузера, очень хочу довести этот эксперимент до состояния повторение всех топовых поведений.
Восстановление всех сессий + вкладок при закрытии.
cmd + shift + t — восстановление закрытой вкладки.
cmd + t — новая вкладка
Сохранение закладок (папка + команда + continue)
Скоро запишу видос что из этого выходит а пока вы сами можете потестить последнюю версию
https://github.com/vakovalskii/codbash/releases/download/v7.14.7/codbash-7.14.7-arm64.dmg | 5 475 |
| 12 | В NeuralDeep векторные модели не дополнение к чату, а самостоятельный класс со своим отдельным лимитом
Вы давно просили на подписках исключиь emb из общих лимитов вот я и собрал всю логику теперь если вы запускаете RAG, индексируете корпус на десятки тысяч чанков это не расходует ваш лимит на чат-модели
Два независимых счётчика: чат отдельно, векторы отдельно.
На тарифе за 2500 можно прогнать за месяц 60 000 векторизаций не зависимо от инпута
📊 Эмбеддинги (POST /v1/embeddings, OpenAI-совместимо):
e5-large — multilingual
bge-m3
frida
jina-embeddings-v4
qwen3-embedding-4b
giga-embeddings
🎯 Реранкеры (POST /v1/rerank):
bge-reranker (v2-m3)
Всё работает на нашем железе в РФ без зарубежных API и их блокировок, с низкой ценой и щедрой квотой для индексации.
Идеально для RAG-пайплайнов: эмбеддинг и реранк в одном шлюзе вместе с вашими чат-моделями.
Ключи hub.neuraldeep.ru/app
Документация https://neuraldeep.ru/docs | 6 338 |
| 13 |  Вообще, как вы видите сейчас, нефть будущего — это вовсе не софт, а железки. Покрайней мере, пока мы не вошли в сингулярность, когда ИИ начнет штамповать их
себе самостоятельно.
Всем бизнесам нужен инференс, но есть проблема: когда компании переводят процессы на LLM, они просто охреневают от счетов за API OpenAI или Claude.
Рынок ломается о стоимость вычислений. Которые можно сильно сократить, если оптимизировать косты на железо и работать со специализированными небольшими моделями, четко подобранными под задачу.
К чему это я?
Мы с @neuraldeep хотим построить свой AI-датацентр в Европе. Мы даем бизнесу тот же результат, но в 90–100 раз дешевле крупных провайдеров.
Продуктово это не просто классический хостинг, а хаб, где мы монетизируем одну железяку трижды: продаем голые токены, сдаем GPU в аренду и продаем бандлы подписок на AI-продукты (чат, RAG, OCR, транскрибация и т.д.).
Самое важное: хаб уже работает в проде и генерит кэш. Без копейки платного маркетинга откручено 21.9 млрд токенов, за 2 месяца, собрано более 1000 платящих юзеров, а операционная маржинальность инференса 90%.
Сейчас мы поднимаем Seed-раунд на $5M (за 25% доли, оценка $20M post-money),
чтобы кратно отмасштабировать флот серверов на весь мир.
Почему мы порвем этот рынок:
1) Идеальная локация. Я живу в хостинговой столице мира — Финляндии. Тут самая дешевая электроэнергия в ЕС и сосредоточены мощности Google, Microsoft, Hetzner, Небиус. В самой Финке нет амазона Амазона (мы платим за доставку из Германии), зато есть его датацентры.
2) Налоги. Местная система может отбирать 60% с зарплаты, но зато максимально благосклонно относится к реинвестированию хоть в трактора хоть в видеокарты. Будем эффективно списывать затраты на железо.
3) Умный CAPEX. Мы не сжигаем капитал на флагманские стойки с B300 под жидкостным охлаждением за бешеные миллионы. Наша ниша позволяет использовать просьюмерские RTX PRO 6000 — это дает нам на 58% больше токенов на каждый вложенный доллар.
4) Валера (@neuraldeep) — абсолютно гениальный технарь с лояльной аудиторией в 15k AI-разработчиков, который готов это отскелить на любой масштаб.
В отличие от венчура, где 90% хипстерских стартапов проедают деньги и закрываются, у нас большая часть раунда пойдет напрямую в закупку GPU.
Это хард-ассет бизнес. Риски даунсайда минимальны: даже если всё пойдет по одному месту, GPU сохраняют свою ликвидность и их можно продать любому другому датацентру, которым сейчас не хватает свободных мощностей. Вы инвестируете в ликвидное железо с окупаемостью 10-15 месяцев, а не в воздух.
Рынок GPU-инфраструктуры сейчас горячий как никогда, и окно возможностей открыто именно сейчас.
Так что если вы инвестор и вам интересно вложиться в понятную AI-инфраструктуру с подтвержденной экономикой — велкам в личку. Пришлю наш питч-дек, финмодель под NDA и отвечу на любые вопросы. | 4 527 |
| 14 |  Из менеджера сессий в мульти-терминал решение
Я решил угореть и заснуть терминал прям в наше с вами решение https://github.com/vakovalskii/codbash 230+ звед
За 3 месяца разработки мы поддержали боле 10 CLI агент решений
zero-deps не очень получилось поддержать
Зато теперь можно прокинуть такой браузер наружу и кодить по сети =)
Что-ж начало к чему-то большему положено
И я съехал с Iterm2 на Codbash
Все так же в open-source
Присоединяйтесь в сообществу более 20 контрибутеров! (планирую раздачу подписок на neuraldeep.ru всем активынм!
Установить DMG | 6 071 |
| 15 |  Kimi K3 - в топе бенчмарка LLM для агентов
По очкам модель сравнима с GPT-5.5 Pro, но раз в 15 дешевле и раза в 2 быстрее. С такими показателями она автоматом попадает на оба Парето-Фронта, сдвигая их.
Эта модель с открытыми весами размером аж в 2.8T параметров, веса обещают выложить в открытый доступ 27 июля.
Из минусов - гигантский размер и большее количество пропущенных уязвимостей. Но плюсы перевешивают. Модель с открытыми весами впервые в топе моего бенчмарка LLM на бизнес задачах (среди всех трех поколений, которые тянутся с 2023 года).
Очень круто, что засилье OpenAI моделей в топах наконец прервано. Будем теперь ждать, пока открытым модели поменьше не подвинут с фронтира и остальные экземпляры OpenAI!
Ваш, @llm_under_hood 🤗 | 4 711 |
| 16 |  Да(( | 5 522 |
| 17 |  Говорить с Qwen на одном языке
Давно хотел выложить свои локальные наработки для агентов и промптинга Qwen через кодинг агентов агентов
Выложил гайд и skill для того, чтобы строить и промптить агентов под модели семейства Qwen3.x на их родном диалекте так, как это делает сама Alibaba.
РЕПО: https://github.com/vakovalskii/qwen-native-agents | 8 166 |
| 18 | Мы начинаем наш стрим "Харнесс будущего. Какой он?"
Подключайтесь: https://youtube.com/live/LAUdN1-4mgI | 6 342 |
| 19 |  视频消息 | 6 932 |
| 20 |  Kimi k3
Ждем весов будь 2.5T не меньше! | 6 834 |
