Денис Рогов PRO технологии

Чем работающая AI-система отличается от красивого демо🤨 В сети каждый день мелькают ролики, где нейросеть с одного запроса делает что-то восхитительное. Красиво, вдохновляет, хочется повторить. А потом ты пробуешь на своей задаче, и магия рассыпается. Демо всегда показывает лучший случай. Идеальный запрос, удобный пример, удачный прогон. Система живет в худшем случае: кривые входные данные, усталый сотрудник, спешка, нестандартная ситуация, которую никто не закладывал. Ценность инструмента проверяется именно там. Дальше отличий несколько, и все они всплывают только на дистанции. 🔹Повторяемость. Демо срабатывает один раз, и этого достаточно, а рабочей системе результат нужен без сюрпризов. 🔹Ошибки. В демо их прячут или переснимают дубль. В системе ошибка неизбежна, важно просто успеть ее поймать раньше. 🔹Память. Демо стартует с чистого листа и живет одну сессию. Система помнит ваш контекст, проекты и договоренности, иначе вы каждый раз объясняете все заново. 🔹Контроль. В красивом ролике человек не нужен. В реальном процессе всегда есть точка, где машина обязана остановиться и спросить живого человека, особенно там, где цена ошибки высокая. 🔹Стоимость. Система считает расходы на каждый прогон, и инструмент имеет смысл только тогда, когда экономит больше, чем стоит. Проверить свою систему можно за 10 мин. Возьмите самый неудобный реальный случай из практики и прогоните его пять раз подряд. Подсуньте кривые данные и посмотрите, что будет. Проверьте, помнит ли система контекст и найдите точку, где она обязана позвать человека. И наконец, посчитайте, во что обходится один прогон. Вывод простой. Демо доказывает, что технология в принципе способна на результат. Рабочая система доказывает, что она дает этот результат каждый день, на худших ваших данных и по посильной цене. Первое собирается за час, второе строится месяцами... Но именно оно приносит деньги👌

На этих выходных провел два офлайн-мероприятия в Китае: в Гуанчжоу и Шэньчжэне. На следующей неделе лечу в Шанхай с той же темой: искусственный интеллект, ИИ-агенты, автоматизация бизнес-процессов и то, как ИИ-технологии улучшают качество жизни. Кайфую от того, что делюсь опытом и помогаю людям делать их жизнь лучше. Как я обычно говорю на встречах: даже если после нашего разговора качество вашей жизни сдвинется всего на 1 градус в лучшую сторону, на дистанции в 10 лет это будет радикально другая жизнь. С этих встреч у меня набралась группа AI Class, поэтому запускаю внеплановый поток для новичков. У вас тоже есть возможность присоединиться: ai-class.tech 🚀 P.S. Огромное спасибо моей прекрасной жене за содействие в проведении и организации ❤️

Рынок труда сейчас модно пугать массовой безработицей🤪 Расскажу, что реально вижу и что произошло у меня в компании. Начну с формулы, к которой пришел сам.

Ни одна модель не придет и не займет ваше место напрямую. Но человек, который разберется и научится ее применять, способен заменить двух, трех, а то и пятерых других, в зависимости от сферы.

Кого это заденет в первую очередь: В ближайшие лет 20 меньше всего пострадают рабочие специальности: сварщики, сантехники, все, кто работает руками с физическими вещами. Я занимаюсь роботами и вижу, что им еще далеко до такой работы в обычной повседневной среде, а вот копирайтеры и дизайнеры уже в самом центре перемен🤓 Возьму дизайн у себя в компании. Раньше в команде было 3-4 дизайнера, сейчас работают два. Эти двое обложились нейросетями, и их работа заметно ускорилась и стала качественнее. ИИ забрал на себя механику: черновые варианты, быстрые итерации, однотипные правки. Постановка задачи, вкус, чувство бренда и финальный выбор остались за человеком. Похожее вижу вокруг.

Знакомый предприниматель раньше платил дизайнеру-фрилансеру порядка 10–15 тысяч рублей в месяц за картинки. Сейчас говорит, что проще оплатить подписку на нейросеть: она делает то же самое быстрее и точнее, а правки можно крутить сколько нужно.

Идет сжатие рынка, нейросети активно забирают эту работу под себя. И вот честная часть: ИИ снимает долю ручного труда внутри профессии. А вместе с этой рутиной сжимается и число людей, которое нужно на прежний объем задач. Профессия дизайнера никуда не денется, но рук на тот же поток макетов начнет требоваться меньше. Притворяться, что этого нет, я не стану. При этом паники в моей позиции нет. Тем, кто освоит инструменты в прикладном ключе, я скорее пророчу рост в оплате, а не потерю места. Через 5-10 лет, когда мы обернемся на этот процесс, мир в целом станет богаче и комфортнее: больше автоматизации, больше доступа, дешевле производство. Считаю, что джина в бутылку уже не вернуть, и разумнее этот процесс возглавить💪 Уже сейчас изучать ИИ и внедрять его в процессы. Например, у меня в проекте AI Class ии-агент занимает функцию полноценного операционного директора😄 А у вас ИИ пока убирает рутину или уже меняет саму структуру команды? 🔥 - убирает рутину 👍 - меняет часть команды

Что я понял, наблюдая за участниками AI Class прямо сейчас Группы идут прямо сейчас, и я стараюсь смотреть на них не как автор курса, а как человек, который 17 лет нанимает и обучает людей. Три наблюдения, которые меня удивили. Первое. Технический порог оказался ниже управленческого Я ожидал, что главной сложностью будет техника: интерфейсы, настройки, подключения. Группы показали другое. Разобраться с инструментом человек успевает. Застревает на вопросе, который никакого отношения к технологиям не имеет: что именно я хочу перестать делать руками. Пока этот выбор не сделан, обучение превращается в экскурсию по сервисам. Прорыв у большинства случается в момент, когда человек называет одну конкретную задачу из своей недели. Второе. Новички переоценивают кнопки и недооценивают контекст Частый вопрос на старте звучит так: какую модель выбрать. Гораздо реже спрашивают, что именно нужно рассказать модели о своей компании, клиентах и правилах, чтобы ответ стал применимым. Разница в результате между двумя людьми с одинаковым инструментом объясняется почти целиком качеством контекста. Один пишет запрос в три строки, другой прикладывает документ с описанием процесса, примерами прошлых решений и критериями готовности. Ответы у них получаются разного уровня. Третье. Опытные участники переусложняют Здесь ошибка обратная. Человек, который уже год работает с AI, начинает с архитектуры: несколько агентов, оркестрация, интеграции между сервисами. Через две недели конструкция стоит несобранная, потому что каждый элемент требует отладки. Простая связка, которая работает каждый день, приносит больше, чем сложная система, до которой не доходят руки. Это я и сам проходил, когда собирал Гермеса: первая рабочая версия делала одну вещь. 🎓Общий вывод Обучение работе с AI на девяносто процентов состоит из управленческих решений и лишь потом из технических. Выбрать задачу, описать процесс, определить критерий готовности, решить, где остается человек. Инструмент подключается последним. Расскажите, какая задача у вас вызывает больше всего сложностей при попытке передать ее AI? Соберу частые случаи и разберу их отдельным постом.

В преддверии 1 сентября: Чему учить ребенка, если его будущей профессии еще не существует Я честно не знаю, кем будет работать мой сын. Когда он вырастет, многих профессий, которые появятся к тому времени, сегодня просто нет. Готовить его к конкретному ремеслу под такой горизонт бессмысленно. Поэтому думаю, главное, что я могу ему передать, это сама способность учиться. Я в свое время бросил университет, но учиться не переставал ни дня. Сначала интернет и Википедия, теперь нейросети, курсы, повышение квалификации. Обучение для меня давно превратилось в постоянный фон жизни, и именно этот навык я хочу вложить в детей раньше любого предмета. Самое трудное и самое ценное сегодня — длинное внимание. Умение читать большие тексты и удерживать мысль на одном объекте не минуту, а неделями. Конкурировать за это с ютубом и лентой тяжело, тут нужна отдельная работа. И вот мысль, которая меня не отпускает:

в мире, где любой ответ прилетает за секунду, преимуществом становится способность неделю удерживать один сложный вопрос.

Отсюда и мой личный список для сына ✅Шахматы как тренажер мышления, внимания и просчета на несколько ходов вперед. ✅Способность сидеть со сложной задачей и не сбегать в первую же секунду. ✅И спокойное отношение к тому, чтобы поменять свое решение, когда появились новые факты, потому что упрямство в мире перемен обходится дороже ошибки. А какой навык главным для ребенка в мире ИИ считаете вы: внимание, любопытство, дисциплина или умение задавать вопросы?А может что-то свое особенное?🖋

Противостояние эпохи: OpenClaw 2.0 vs Hermes Agent ⚔️ В мире персональных AI-агентов становится всё интереснее. Вышел OpenClaw 2.0 — большое обновление с переработанной памятью, автоматизациями, shared sessions и множеством других нововведений. И теперь особенно интересно столкнуть его с Hermes Agent — агентом с несколько другой философией и подходом к автономной работе. 🔴 OpenClaw vs Hermes — кто сильнее и для каких задач? Подробно разобрал их возможности, различия и сценарии совместного использования в новой статье. 🎙️ И ещё эксперимент: впервые сделал для статьи аудиоподкаст. Теперь её можно не только прочитать, но и послушать в озвучке моим голосом. Подробности — в статье 👈

Как мы с женой перестали согласовывать жизнь в переписке Еще пару лет назад наш быт держался на сообщениях. «Ты где?», «Во сколько ужин?», «А мы разве договаривались на завтра?». Я мог быть в Китае, в Аргентине или на созвоне, жена со своими делами, и мы регулярно натыкались друг на друга. Сейчас у нас один общий 📅 на двоих. В нем стоят не только рабочие встречи. Там завтраки, обеды и ужины, семейные события, мои свободные слоты и ее дела. Она видит все мои планы, я вижу все ее, и есть общие пункты, которые мы ведем вместе. Ключевая деталь:

все семейное — завтраки, обеды, ужины — в календаре защищено, и коллеги на эти часы записаться не могут.

Партнеры и команда бронируют меня только в специально открытые свободные слоты. Так примерно 90% встреч раскладывается без пересечений с семьей. Накладки еще случаются, но редко. Скажу честно, далась эта система не сразу. Несколько лет ушло, чтобы календарь стал общим для нас двоих. Сейчас жена сама говорит, что уже не понимает, как раньше жила без него.

По дороге я понял одну вещь. Тайм-менеджмент одного человека легко превращается в хаос для всех, кто рядом.

Ты оптимизируешь свой день, забиваешь его встречами под завязку, и вдруг оказывается, что семье в этом идеальном графике места не осталось. Поэтому общий календарь для меня — в первую очередь договоренность о том, кому принадлежит мое время: работе, детям, жене или мне самому. Утром я могу не открыть мессенджер, не проверить почту и телефон, но в календарь загляну обязательно. Это мое окно в день. А у вас в семье есть общий календарь? Или все до сих пор держится на сообщениях «ты где?» и «а мы разве договаривались?»?🤪

ИИ не голосует. Но он уже влияет на то, как мы думаем На канале Алексея увидел интересную картинку: современные нейросети распределили по политическим координатам, и практически все оказались в нижнем левом углу — экономически левее центра и ближе к либертарианским взглядам. Первоначальная картинка была не очень подробной, поэтому я решил исследовать тему глубже. Конечно, результаты такого теста еще не означают, что у моделей есть собственные политические взгляды. Их ответы зависят от методики, формулировки вопроса, системных инструкций и настроек разработчиков. Но за этой картинкой оказался гораздо более серьезный вопрос: как ценностные установки нейросетей уже сейчас влияют на наши решения, культуру и представления о том, что считать нормальным, справедливым и безопасным. Вместе с несколькими агентами я провел глубокое исследование и написал подробную статью о возможной культурной конвергенции, новых центрах влияния и сценариях развития общества. Эта тема намного важнее, чем кажется на первый взгляд. Обязательно прочитайте статью и напишите в комментариях: должны ли нейросети быть нейтральными или открыто показывать свои ценностные настройки?

🤓Три вопроса, на которых вы застревали чаще всего и запись МК Вчера провел мастер-класс по Гермес, который делаю раз в месяц. По горячим следам разберу 3 вопроса, которые звучали в чате чаще всего. 1. Насколько это безопасно скармливать ИИ свои записи и данные? Правило простое: разделите данные по уровням. Публичное и не чувствительное спокойно идет в облачные модели. Конфиденциальное — договоры, персональные данные клиентов, финансы — держите на своей стороне. У меня для таких документов работает локальная нейросеть на собственном мини-компьютере. Эти данные не уходят ни в американское, ни в китайское облако, они лежат у меня. 2. Не хочется разбираться, хочу, чтобы сделали за меня Понимаю. Настройку и техническую обвязку — серверы, агентов, интеграции — можно делегировать, (кстати, под этот запрос у нас появился формат индивидуальной настройки - мы с командой заходим в ваш проект и все налаживаем). Но выбор, куда направить ИИ и что считать хорошим результатом, остается на вас. Без этого не получится ни поставить задачу, ни оценить работу. Это как нанять водителя и самому не знать, куда едешь. Технология — рычаг, и результат зависит от того, чья рука его держит. 3. Сколько денег уходит на все подписки? Не проще нанять человека? Тут нет выбора из двух вариантов. ИИ человека не заменяет. Он делает одного сотрудника производительнее в разы. Знакомый предприниматель раньше платил дизайнеру-фрилансеру порядка 10–15 тысяч рублей в месяц. Сейчас говорит, что проще оплатить подписку на нейросеть, выходит быстрее и точнее. У меня в команде было 3-4 дизайнера, осталось 2, они обложились нейросетями, и работа пошла быстрее и качественнее. Подписки на фоне зарплаты стоят несопоставимо меньше, но человек, который всем этим управляет, все равно нужен. Запись эфира выложил здесь: [ссылка на ютуб] 📌🔴Теперь главное. У меня зреет идея довести тему до практики. Провести отдельный инструкционный мастер-класс, где я пошагово, прямо на экране, покажу всю настройку: куда нажимать, что подключать, в каком порядке собирать. Формат «тыкай сюда, тыкай туда», чтобы вы повторяли за мной в реальном времени и на выходе получили рабочую систему. Планирую на 3 сентября, по минимальной стоимости, в районе 1 тыс рублей. Хочу понять, нужен ли вам такой продукт? Если тема заходит, поставьте реакцию под постом, а в комментариях отметьтесь, что вам интересно. По вашему отклику и решу, запускать эту практику или нет🖊

🚀 Через 7 минут разбираем агента, который забирает рутину! Он принимает задачу голосовым в Телеграм и доводит ее до результата, пока мы заняты своими делами. Заходите: @ai_class_universalbot В программе: живой показ моей рабочей сборки Hermes, кейсы из практики и ответы на ваши вопросы. Приносите свои задачи — разберём прямо в эфире, на что их можно переложить. 🎁 После эфира всем участникам: карта архитектуры Hermes + пять готовых скиллов.

Когда я первый раз открыл терминал, чтобы поставить себе ии-агента, чувство было будто снова стал первоклассником 😄 17 лет я строил VR-сеть, открывал офлайн-точки по всему миру, разбирался с задачками бизнеса на трех континентах — и вот сижу перед экраном с ощущением, что зашел не в ту дверь. Команды в итоге я вставил. Установка заняла меньше времени, чем я боялся. А застрял я совсем в другом месте: система стояла, модели подключились, инструменты работали — и я не понимал, какую именно работу хочу с себя снять. Сначала у меня был идеально настроенный агент, который не делал ничего полезного. Сегодня Hermes живет у меня на Jetson в кабинете, я ставлю ему задачи прямо в Telegram, и он тащит на себе кусок ежедневной рутины. Но самая сложная часть этого пути не имела к коду никакого отношения. Я выделил три уровня освоения Hermes: Уровень 1. — работать с файлами и документами; — анализировать таблицы; — проводить исследования; — разбирать расшифровки встреч; — готовить отчеты; — создавать контент; — сохранять память о проектах; — использовать и редактировать готовые скиллы; — общаться с агентом через Telegram. Уровень 2. Подключение рабочих инструментов Можно связать Hermes с: — календарем; — почтой; — задачами; — заметками; — браузером; — облачными документами; — расписаниями и автоматическими запусками. Уровень 3. Собственная инфраструктура — развернуть Hermes на сервере; — написать нестандартную интеграцию; — подключить внутреннюю корпоративную систему; — настроить сложные API; — разграничить доступы команды; — работать с критически важными и чувствительными данными, На первом уровне программирование не нужно совсем. Дальше все зависит от того, как глубоко ты хочешь зайти. Так порог входа низкий или высокий? Для первого полезного сценария — низкий. Чтобы начать работать с Hermes, мыслить как программист не обязательно. Важнее мыслить как руководитель: ставить понятную задачу, передавать контекст, определять критерий готовности, проверять результат и постепенно расширять полномочия системы. 📅 27 августа в 17:00 МСК проведу третий открытый мастер-класс по Hermes. Разберу, из каких частей состоит система, что настраивается без программирования, где нужна ручная авторизация, как поставить готовый скилл и дать агенту первую задачу. И соберу один рабочий сценарий от запроса до результата. 🎁 Бонусом участники получат подарки от моей команды: карту архитектуры Hermes и 5 готовых скиллов для старта. Регистрация — в боте @ai_class_universalbot, он же пришлет ссылку на эфир.

Как работать с ИИ-агентом, если ты не программист? 😳 Друзья, я сам не программист, и убежден и вижу на опыте - супер глубоких знаний по программированию, чтобы настроить себе систему ии-агентов не нужно! Но есть нюанс: Hermes не работает по схеме «скачал приложение, нажал кнопку, получил цифрового сотрудника». Человек открывает терминал, видит черное окно с командами и делает вывод: «Понятно, это слишком сложно». Код для большинства задач в Hermes писать не нужно. Важно другое. 1. Объяснить задачу обычными словами Умеешь поставить задачу новому сотруднику — половину работы уже сделал. «После каждой встречи возьми расшифровку, выпиши решения и задачи, найди ответственных и сроки. Если срок не указан, ничего не придумывай — сформулируй вопрос». Это обычная рабочая инструкция. В Hermes такие инструкции называются скиллами: что приходит на входе, что нужно сделать, где нельзя додумывать, в каком виде вернуть результат. Чем точнее инструкция, тем предсказуемее агент. 2. Пройти установку по шагам Несколько команд выполнить придется. Но понимать каждую строку на уровне системного администратора не нужно: вставил команду, дождался результата, прочитал ответ системы. При ошибке — показал ее Hermes или человеку, который помогает с установкой. Большую часть диагностики агент делает сам. Твое участие: авторизоваться в сервисах, подтвердить разрешения macOS, выбрать модель, решить, к каким файлам давать доступ. И держать пароли и ключи вне переписки с агентом. 3. Понимать собственный процесс Вот тут у программистов и непрограммистов проблемы одинаковые 😄 Можно идеально установить Hermes, подключить модели, память и десяток инструментов — и не получить никакой пользы. Система не знает, какую работу ты хочешь с себя снять, как ты делаешь ее сейчас, что считается хорошим результатом и где агент должен остановиться и позвать человека. Главный технический затык обычно сидит не в терминалеа, а в процессе, который никто никогда не описывал. Три уровня работы с Hermes Первый — без кода. Файлы, таблицы, исследования, расшифровки встреч, отчеты, контент, память о проектах, готовые скиллы, общение через Telegram. Второй — подключение инструментов. Календарь, почта, задачи, заметки, браузер, облачные документы, автозапуски. Код может не понадобиться, но нужно аккуратно пройти авторизацию и настроить права. Третий — своя инфраструктура. Сервер, нестандартные интеграции, корпоративные системы, разграничение доступов команды. Тут пригодится технический специалист: серверы и безопасность сами по себе требуют ответственности. Для первого полезного сценария порог входа низкий. Правильный первый шаг: одна повторяющаяся задача → одна понятная инструкция → один проверяемый результат. Не десять агентов и не автоматизация всей компании за выходные.

Чтобы начать работать с Hermes, мыслить как программист не обязательно. Важнее мыслить как руководитель: ставить понятную задачу, передавать контекст, определять критерий готовности, проверять результат и постепенно расширять полномочия системы.

С людьми, кстати, работает ровно так же. 📅 27 августа в 17:00 МСК — открытый мастер-класс по Hermes. Покажу, из каких частей состоит система, что настраивается без программирования, как установить готовый скилл и дать агенту первую задачу. И соберу один рабочий сценарий вживую — от обычного запроса до результата. Участники получат карту архитектуры Hermes и пять готовых скиллов для старта. Регистрация в боте @ai_class_universalbot. После регистрации бот пришлет ссылку на эфир. До встречи!👋

Сколько должен экономить AI-агент, чтобы окупить собственную настройку💸 В обсуждениях автоматизации почти всегда звучит слово «работает». Гораздо реже звучит слово «выгодно». Это разные оценки, и путаница между ними стоит нам предпринимателям заметных денег.

Считаю по простой формуле. Экономия за период = частота задачи × время одного выполнения × стоимость часа × число месяцев Затраты = время внедрения × стоимость часа + оборудование и подписки + ежемесячная ручная проверка и исправления

Разница между ними и есть ответ. Что обычно забывают посчитать: Ежемесячную проверку результата. Время на исправление ошибок агента. Починку после обновления сервисов и смены API. Свое внимание, которое уходит на поддержку конструкции. Последний пункт не переводится в деньги напрямую, но именно он определяет, доживет ли автоматизация до третьего месяца. Короткий шаблон для расчета Возьмите задачу и ответьте на шесть вопросов: сколько раз в месяц она повторяется, сколько минут занимает один раз, сколько стоит ваш час, сколько часов уйдет на внедрение, сколько будете тратить на проверку ежемесячно, изменится ли процесс в ближайший год. Если после подстановки чисел окупаемость выходит дальше шести месяцев, задача пока подождет. Технологический эксперимент бывает интересным и одновременно плохим бизнес-решением. У меня было несколько таких, но не жалею: они научили меня считать до сборки, а не после. Собрал для вас Каталог из 30 задач, которые агент забирает первыми: Каждая с оценкой сложности и «часов в месяц». Список поможет эффективно расставить приоритизацию: с чего начать, чтобы первый результат случился на этой неделе, а не на третьем месяце. Скачивайте ниже и ⬇️ Увидимся на нашем третьем эфире по Гермесу уже 27 августа. Расскажу, что изменилось в Гермесе за месяц и покажу свою систему агентов. Ссылка на подключение здесь @ai_class_universalbot

КАК УСТРОЕНА МОЯ AI-КОМАНДА: зачем одному агенту руководить другими Когда я рассказываю, что у меня работает несколько агентов, первый вопрос звучит примерно так: почему нельзя обойтись одним, который умеет все? Можно попробовать😄 Через месяц вы получите конструкцию, которая делает 10 вещей одинаково посредственно и ломается целиком при поломке любой из них😔 Я собирал Гермеса по логике, которую 17 лет применял к живой команде. Она переносится почти без изменений. 🔹Зачем нужен координатор Гермес выполняет роль, которую в компании занимает операционный директор. Он не делает работу сам. Он принимает входящий запрос, определяет, какая задача перед ним стоит, выбирает исполнителя, передает ему контекст и забирает результат обратно. Разделение идет по типу работы, а не по сервисам. 1. Исследование: собрать информацию по теме, проверить факты, найти источники, свести противоречия. 2. Редактура: привести текст к моим правилам стиля. Здесь работает скилл с описанием голоса, запретами и примерами, обычный markdown-файл. 3. Аналитика: посчитать, сравнить, найти отклонение в цифрах, показать динамику. 4. Операционка: разобрать расшифровку встречи, поставить задачи, обновить статусы, собрать сводку. У каждой роли свой скилл со своими критериями готовности. Редактор не занимается расчетами, аналитик не пишет посты.

Специализация дает предсказуемость: когда роль узкая, я понимаю, где искать причину плохого результата.

🔹Где живет общий контекст Роли работают с одним слоем памяти: база в Notion, заметки в Obsidian, расшифровки встреч, история решений, описания процессов. Агент, который получает задачу без контекста компании, выдает усредненный ответ из интернета. Агент с доступом к истории проекта отвечает с учетом того, что мы уже пробовали и от чего отказались☝️ Разница в качестве огромная, и она объясняется контекстом гораздо больше, чем выбором модели. 🔹Как результат передается дальше Каждая роль отдает результат в оговоренном формате. Исследователь возвращает структуру: факты, источники, спорные места. Редактор получает эту структуру и работает уже с ней. Правило простое: если следующая роль вынуждена расшифровывать, что имела в виду предыдущая, связка сломана. В команде из людей работает то же самое. 🔹Кто проверяет качество Первый уровень проверки формальный, его делает координатор: соответствует ли результат формату, заполнены ли обязательные поля, есть ли источники там, где они требуются. Второй уровень мой. На мне остается постановка целей, решения по деньгам, найму и партнерствам. Финальные формулировки во всем, что уходит от моего имени. Правила, по которым работают роли: скиллы пишу я сам, и это самая ценная часть системы. Схема целиком: Денис → координатор → исследователь / редактор / аналитик / оператор → проверка → результат 🔹Что происходит при сбое Сбои случаются: сервис поменял API, модель ответила в неверном формате, задача пришла без нужного файла. Здесь помогает та же специализация. Ломается одна роль, остальные продолжают работать, и я чиню конкретный участок. Монолитный агент в такой ситуации останавливается целиком, и на поиск причины уходит вечер. 🔹 Главное Компания из агентов начинается с распределения ответственности. Количество ботов здесь вторично. Если пока непонятно, кто за что отвечает, кто проверяет и что происходит при ошибке, добавление еще одного агента лишь увеличит беспорядок.

Между прочим, тот же принцип работает с людьми.

Кстати, раз в месяц провожу открытый мастер-класс по Гермес и в этом месяце он будет 27 августа в 17:00 МСК, приходите, покажу эту систему в работе. Разберем на живой задаче от запроса до результата. 📌Регистрация в боте @ai_class_universalbot P.S. а еще в этом боте вы можете пройти тест "Точка входа: где ваши деньги в ИИ" Wellcome!

ChatGPT отвечает. AI-агент действует. Где проходит граница? После предыдущих встреч про Гермеса мне несколько раз задали один и тот же вопрос: — Чем Гермес отличается от ChatGPT, ведь там тоже умная модель? Вопрос правильный, и путаница здесь стоит людям месяцев потраченного времени☝️

Представьте очень сильного консультанта, которому вы звоните по любому вопросу. Он мгновенно разбирается в теме, дает толковый ответ, помогает сформулировать мысль. Но после звонка забывает разговор целиком. Он не знает историю вашей компании, ваши договоренности с партнерами и правила, по которым вы работаете. У него нет доступа к вашим файлам, календарю и почте. И он никогда не позвонит первым.

Именно так работает модель сама по себе. Отсюда знакомое ощущение: ответы отличные, а в бизнесе ничего не поменялось. Дальше начинается сборка. К консультанту постепенно добавляются недостающие части. 1️⃣Память. Он помнит, кто ваши клиенты, чем закончился прошлый квартал, какие решения вы уже отвергли и почему. Каждый разговор продолжает предыдущий. 2️⃣Инструменты. Появляются руки: доступ к календарю, почте, базе задач, документам, поиску. Теперь он может не только советовать, но и открыть, найти, записать, отправить. 3️⃣Скиллы. Должностные инструкции в виде обычных текстовых файлов. В них описано, как именно у вас разбирается расшифровка встречи, по каким критериям задача считается готовой, каким тоном пишутся письма партнерам. 4️⃣Расписание. Он начинает работу самостоятельно: каждый понедельник в девять собирает сводку по направлениям, после каждой встречи разбирает транскрипт, вечером готовит план на завтра. Запрос от вас перестает быть обязательным условием. Соберите эти элементы вместе, и консультант превращается в сотрудника. Это и есть агент🤖 Отдельно проговорю то, о чем спрашивают чаще всего.

Гермес не соревнуется с ChatGPT или Claude. Он использует их как интеллектуальный слой: сильные модели остаются внутри и отвечают за мышление. Его собственная задача лежит в другой плоскости: связать контекст, инструменты и действие так, чтобы результат появлялся без моего участия на каждом шаге.

Практический вывод простой. Если вы уже год пользуетесь AI, получаете хорошие ответы, но операционка не разгрузилась, проблема почти никогда не в выборе модели. Не хватает памяти, доступов и описанных правил. А у вас AI пока отвечает или уже что-то делает сам? Напишите, на каком этапе?👋

Недавно рассказывал, что взял себе новую камеру Insta360 X6. Вчера устроил ей полноценный тест-драйв: весь день снимал в Запретном городе. На ночь поставил камеру на зарядку, подключил к Wi-Fi, а сегодня протестировал новую функцию: искусственный интеллект сам монтирует ролики из отснятого материала. Прикрепляю результат, посмотрите, что получилось. Это моя первая работа в таком формате, и, как говорится, первый блин комом. Но я уверен: когда разберусь, как устроена эта функция, качество такого контента получится существенно улучшить. Тут снова работает принцип, о котором я говорю в каждом обзоре: инструмент выдает результат ровно того уровня, на котором им владеет человек. Нейросеть уже готова взять монтаж на себя, теперь моя очередь научиться правильно давать ей вводные. Что скажете? Доверили бы нейросети монтаж своих роликов?

Samsung окончательно разгромил Apple? Обзор новенького Galaxy Z Fold 8 Ultra Оттестировал главный флагман года и снял разбор. Внутри выпуска: ▪️ Эргономика и толщина: насколько удобен 8-дюймовый экран в повседневной жизни? ▪️ Ночной тест камер: лоб в лоб с новым iPhone. ▪️ Режим двух экранов и DeX: как превратить любой телевизор в полноценный рабочий ПК. ▪️ Samsung AI: на что способна встроенная нейросеть. ▪️ Автономность: выдерживает ли рабочий день новый усиленный аккумулятор? Зашел ли Samsung в тупик или создал идеальный смартфон для работы и жизни — смотрите в новом видео🤩 P.S. фотокадры с Fold 8 ultra, Fold 6, Iphone 17 (здесь) 🎬 Смотрите обзор на YouTube: здесь