Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
Кактус | ИИ для команд и бизнеса
Open in Telegram
Помогаем компаниям повышать эффективность процессов с помощью ИИ Канал про ИИ инструменты, кейсы внедрения, ошибки и находки команды. Присоединяйтесь, чтобы внедрять инновации первыми! 🌵 Сайт: kkts.ai ✉️ Внедрить ИИ в компанию: @k_scrumtrek
Show more1 497
Subscribers
-124 hours
+57 days
+2430 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+7
in 1 channels
June '26
+50
in 1 channels
Get PRO
May '26
+94
in 1 channels
Get PRO
April '26
+213
in 2 channels
Get PRO
March '26
+46
in 1 channels
Get PRO
February '26
+60
in 1 channels
Get PRO
January '26
+55
in 1 channels
Get PRO
December '25
+39
in 3 channels
Get PRO
November '25
+63
in 1 channels
Get PRO
October '25
+35
in 1 channels
Get PRO
September '25
+44
in 0 channels
Get PRO
August '25
+89
in 2 channels
Get PRO
July '25
+84
in 2 channels
Get PRO
June '25
+230
in 5 channels
Get PRO
May '25
+76
in 2 channels
Get PRO
April '25
+271
in 1 channels
Get PRO
March '250
in 0 channels
Get PRO
February '250
in 0 channels
Get PRO
January '250
in 0 channels
Get PRO
December '240
in 0 channels
Get PRO
November '240
in 0 channels
Get PRO
October '240
in 0 channels
Get PRO
September '24
+1
in 0 channels
Get PRO
August '24
+319
in 4 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 06 July | 0 | |||
| 05 July | 0 | |||
| 04 July | 0 | |||
| 03 July | +4 | |||
| 02 July | +2 | |||
| 01 July | +1 |
Channel Posts
«Где теперь брать джунов?» — решённая задача!!!
Но не у нас )
Да, вы слышали же этот плач сто раз. Джуны вымирают: всю рутину, на которой они росли, забрал ИИ. Никто больше не пишет руками 😭ыыы, а значит, никто и не научится. А что будет, когда ИИ на полдня приляжет? Мы кластер Kubernetes сами не поднимем, стыдобища 🙃))
Что помогает? Посмотреть на тех, кто этот путь прошёл до нас. Пока мы тут открываем Америку, кто-то уже лет сорок как живёт в этом будущем.
Это станочники-работяги на заводах.
Короче, раньше токарь точил деталь руками: крутил маховики, чувствовал металл, ловил подачу на слух. Пришло ЧПУ — и станок режет точнее любого мастера. И у токарей встал ровно НАШ вопрос: а надо ли теперь новичку уметь точить руками? Или сажаем сразу за ЧПУ и не паримся?
Товарищи до сих пор срутся на эту тему, натурально, прямо на форумах. «Без ручного опыта ты кнопкодав (button pusher) — сломаешь дорогой инструмент, потому что не чувствуешь, как гнётся резец!!!». Другие: «да ручная токарка — это как учить счеты, когда есть калькулятор, учи сразу ЧПУ!!!». Один в один наш спор про то, заставлять ли джуна писать код руками.
Но это форумы. А что с индустрией? ИХ отрасль этот вопрос давно закрыла системно.
Работу развели на две роли. Оператор (CNC operator) — тот самый кнопкодав: загрузил деталь, нажал старт, следишь. Вошёл с улицы, обучение на месте, потолок низкий, прайс мелкий. И станочник (CNC machinist) — который налаживает, ловит брак, чинит, когда станок дурит. Вот он уже судит, а не жмёт кнопку.
А между ними — ЛЕСТНИЦА. Но в чем ее особенность?
В Штатах есть стандарт NIMS, живёт с 1995 года. Учат так. Сначала фундамент — слесарка, измерения, ручная обработка, потом ЧПУ. Штук двенадцать ступеней, каждую надо сдавать руками.
Отрасль давно поняла простую вещь: завод сам из кнопкодава мастера не растит.
Российский программист учился кодить на практике (типа «постоит у станка — научится»). Теперь так не получится. Суждение не капает из стажа. Его нужно ставить специально!
Ну так вот и весь ответ на наш плач. Джуны не вымрут — просто их теперь двое. ИИ-вайбкодер, который промптит и принимает. И ИИ-станочник, который умеет сказать, годный код или мусор, и почему. Тот, кто в три часа ночи поднимет кубер ручками, — это второй. И растить его надо не в стиле «посидит рядом с ИИ и наберётся», а лестницей обучения, где суждению учат в лоб.
Наверное и у нас так будет. У них не развалилось и у нас не развалится.
Если что — реддит, где токари рубятся про «руками или сразу ЧПУ»: r/Machinists
| 2 | Кто виноват, если налажал ИИ агент?
Deloitte так формулирует: агент — ни капитал, ни труд. Ведёт себя как работник, а куплен как софтина. Идеальный безответственный. Кто отвечает за его решения? За риск? За качество? Почти везде сейчас по факту НИКТО. Купило IT — значит, «это к айтишникам». Поставил вендор — «это к вендору». А клиент, которому агент нахамил или слил лишнего, — он же не к IT приходит. Значит структуру ответственности надо переделывать.
Теперь смотрите, что говорят цифры. Только 6% компаний доверяют агентам вести ключевые процессы сами. При этом 84% так и не переделали ни одной должности под ИИ. То есть агентов насажали, а оргструктуру не тронули 🤯
И теперь у нас в индустрии новая игра: придумывать роли под агентов. Agent Supervisor, Eval Owner, Exception Handler, Human-in-the-Loop Reviewer.
Свёл всё это в систему Cloud Radix — небольшая консалтинговая контора по ИИ. Роли они собрали из свежих разборов MIT Technology Review и Deloitte чтобы вам не пришлось запускать deep research
Кто есть кто, если коротко:
— Agent Supervisor — надсмотрщик за флотом агентов: следит за выработкой, качеством и деградацией (drift).
— Eval Owner — определяет, что такое «хороший результат», и держит набор тестов качества.
— Exception Handler — разгребает краевые случаи, которые агент зафлагал или завалил, и владеет эскалацией.
— Human-in-the-Loop Reviewer — аппрувит или режет высокорисковый вывод до отгрузки (юр, мед, финанс).
Вся эта россыпь сводится к трём вопросам про ответственность:
1️⃣ Кто владелец? У КАЖДОГО агента должна быть фамилия человека, который за него отвечает. И сидит он не в IT, а в той функции, что жрёт его результат. IT агента строит и чинит. Отвечает — владелец.
2️⃣ Кто определяет, что «хорошо»? Это тот самый Eval Owner. И это, между прочим, единственная ПО-НАСТОЯЩЕМУ новая работа во всём списке — остальные это переименованный менеджмент.
3️⃣ Кто ловит косяки? Кто разгребает краевые случаи и аппрувит рискованное до того, как оно улетит клиенту.
У нас в Oper8 это «владелец процесса» — человек от бизнеса, у которого появился подчинённый, который не спит, не устаёт и иногда так уверенно несёт чушь, что ему еще три роли на обслуживание дают)).
Источник: Rethinking Org Design for Agentic AI (Cloud Radix, 2026) https://cloudradix.com/blog/rethinking-org-design-agentic-ai-mid-market-2026/ | 315 |
| 3 | Помните исследование, которым год пугали любителей ИИ? Оно только что шикарно развалилось
Есть такая контора — METR. Правда очень крутые ребята, тестируют ИИ в разных сценариях.
Летом 2025 они выкатили рандомизированное контролируемое исследование, всё по красоте. Участвовало 16 опытных разработчиков, Cursor + Claude. Результат: с ИИ они работали на 19% МЕДЛЕННЕЕ, чем без него 😬. А сами разработчики были уверены, что ИИ их УСКОРЯЕТ процентов на 20. То есть ощущение скорости и скорость поехали в разные стороны.
Читали, наверняка ))
Теперь прикол.
METR запускает второй заход — новые модели, побольше народу. И в феврале 2026 честно пишет: слушайте, а мы не можем закончить эксперимент. Потому что разработчики ОТКАЗЫВАЮТСЯ работать в условии «без ИИ». 30–50% участников признались, что специально не подают часть задач — просто чтобы их не заставили делать руками. Один сформулировал кмк гениально:
«У меня голова взорвётся, если делать по-старому. Это как идти пешком через город, когда ты уже привык ездить на Uber.»
Вот и весь эксперимент 🤷♂️.
Оч хочется глазки приподзакрыть на сопутствующие обстоятельства, но удержусь. METR все-таки НЕ доказал, что «теперь ИИ ускоряет на 18%» — у них там доверительные интервалы недостоверные (через ноль), оплату срезали втрое, куча оговорок. Как чистое РКИ — это провал, и они сами это признают, молодцы канеш 🤝.
Но все-таки развалилось оно НЕ ОБ МЕТОДОЛОГИЮ. Люди ПРОГОЛОСОВАЛИ НОГАМИ. Довод «ИИ замедляет разработчиков» умер потому что подопытных невозможно затащить обратно в контрольную группу )).
Так что когда спорите про ИИ цифрами двухлетней давности — проверьте, живы ли ещё те цифры. А то мир меняется быстрее, чем выходит препринт 🙂 | 1 408 |
| 4 | #инсайтдня 😊: чем ещё отличается менеджмент агентов от пипл менеджмента (инсайт был сегодня лично для меня, Алексея Е., но думаю и вам полезно)
📍Кратко:
Сформулировав свою хотелку по непонятной задаче, потратьте НЕСКОЛЬКО промптов на исследование возможных источников информации под нее, а лишь затем требуйте от ИИ план выполнения.
(С виду это стандартное "обогащайте контекст перед решением задачи", и я как промпт-инженер давно применял это, но не думал что это нужно настолько глубоко...)
➖➖➖
⭐️ Кейс:
Делали сегодня с Клодом 1С-интеграцию. Конечно, Клод не обучали 1С, и меня тоже. Так что искали ответы на вопросы в интернете (постепенно двигаясь от полного непонимания к техническим деталям), а кое-что моими руками брали из базы 1С. И вроде бы быстро дошли почти до всех решений....
Но потом на ~10й мелочи Клоду пришла в голову светлая мысль забрать из 1С структуру всех данных. И о ужас: наши предыдущие решения наполовину оказались неверны — просто нет в нашей базе 1С того, что уверенно выдает интернет по нашей версии, а есть другое (чего я своими глазами в 1С не заметил).
🔌 Вместо этого надо было бы сначала заставить ИИ-агента докопаться до наилучшего источника данных. А иначе он находит ответы через поиск или через юзера, радуется, что их достаточно (по логике действительно достаточно!), и решения строятся на этом шатком основании.
🔌 С исполнителями-людьми такое правило было бы перебором:
1. Даже если человек найдет исчерпывающие доки, он не захочет/не сможет найти там все данные для стоящей задачи.
2. У человека все-таки есть врожденное недоверие к таким источникам информации как интернет или начальник. Так что и без всяких доков сотрудники (пусть и не все 😞), увидят, что основание шаткое. А если у них есть опыт в этой теме, то еще и узнают, где ещё это посмотреть/перепроверить начальника.
➖➖➖
В общем, начиная большую задачу с ИИ-агентом, нужно сильнее вкладываться не в "что делать?", а в "где найти наилучший источник правды?" — причем это бывает большой-большой файл, в котором исполнитель-человек не разобрался бы. Найдя его, ИИ даст вам на аппрув правильные предложения и про "что делать", и про "как делать"...
Чем-то мне это напоминает технику 5 почему, только здесь вместо "почему?" — вопрос "как это лучше выяснить?"
Рекомендую задавать агентам этот вопрос почаще — вплоть до 5 раз 😀
🔹Особенно если вы не спец в нужной области (как я в 1С).
🔹И конечно, это не только софта касается. Например, для агента не проблема собрать десяток исследований рынка за последний год, и накопать из них инсайтов для текущей задачи. Это будет лучше, чем если решения будут приниматься по топу гугловыдачи по конкретным запросам... | 668 |
| 5 | 23 июня в офисе ScrumTrek — митап, где мы честно поговорим об ИИ в разработке. Живые кейсы, дискуссия и неудобные вопросы 😉
Сначала два доклада, которые перевернут ваш подход:
📌 Не чините промпт — ребята из «Айсорс» покажут на трёх реальных провалах, почему важно не количество задач, которые удалось отдать модели, а правильный баланс между «считаем сами» и «спрашиваем модель».
📌 Жизнь без спринтов — основатель ScrumTrek Асхат Уразбаев расскажет, как выглядит процесс, когда задача доходит до прода за день, а Scrum-of-Scrums остаётся в прошлом.
☝🏻После докладов — общая дискуссия о системных проблемах внедрения ИИ в SDLC. Обсудим, где ИИ лишь создаёт новые узкие места, разберём сложности с качеством, архитектурой, ролями, безопасностью и управлением изменениями. И другие ваши боли.
Кому точно стоит идти: тимлидам, руководителям стримов и владельцам продуктов. Тем, кто чувствует, что старые методы не успевают за новой скоростью.
🗓 Когда: вторник 23 июня с 18 часов
📍 Где: новый офис ScrumTrek по адресу - Москва, 3-й Красносельский пер., д.19с1
👉🏼РЕГИСТРАЦИЯ
Будет мало мест и много инсайтов. Успевайте!
#митап #dev | 843 |
| 6 |  Scrum с ИИ-агентом не работает по очевидным причинам, а ручной менеджмент агента — съедает то время, которое ИИ должен был освободить.
Нужен другой процесс, чтобы стабильно получать нужный вам результат от полуавтономных самоулучшающихся агентов. Примерно так же, как Scrum позволяет получать результат от команд, быстро адаптирующихся к изменениям за счет самоуправления, но все же подконтрольных менеджменту.
———
👉Делюсь с вами своим процессом и своими практиками в новой статье. Когда строил этот процесс, мне показалось полезно отталкиваться от трёх принципов Скрама, переосмысленных для работы один на один с агентом:
🔹 Прозрачность включает такие практики: агент сохраняет краткий бриф каждой сессии (что сделано и какие решения он принял), а ваши решения фиксируются в Q&A-файлах (где агент задает вопросы, а вы отвечаете).
🔹 Инспекция. Перед выполнением задачи агент формулирует критерии успеха, а вы их проверяете. В конце задачи (сессии) — агент синтезирует выводы из обнаруженных проблем, а вы делаете их ревью.
🔹 Адаптация — в двойном цикле. Короткий цикл (микроспринт): одна задача → ревью → черновые решения по улучшению. Длинный цикл с ретроспективой: накопленные наблюдения → паттерны → обновление скиллов и процесса.
Замеченные проблемы должны сначала превращаться в паттерны — только тогда само-улучшение агента работает.
———
🔗 Статья: "Scrum" для ИИ-агента: как управлять тем, кто сам себя улучшает
Внутри — конкретные практики и скиллы, реализующие этот мой «процессный фреймворк» (для не-кодерской работы), а также сравнение с методикой Oper8 для компаний, где тоже двойной цикл с похожим смыслом.
#агенты #статья | 1 669 |
| 7 | Написал пост про Цифровых Сотрудников и почему это ужасная идея! (не делайте так) Очень часто приходится это слышать, наряду с идеей "мы хотим повысить продуктивность" которая тоже оч плохо.
🚩 Почему «цифровой сотрудник» — дорогой способ ничего не изменить | 1 197 |
| 8 | Почему мы не отказываем клиентам с плохими ИИ идеями ) - два поворота
Прочитал тут у коллеги, что они отказывают клиентам, которые приходят с плохой идеей, которая не принесет им денег. А мы таких любим )) Клиент всегда приходит к нам с готовой идеей. Чаще всего это что-то вроде «хотим ассистента, который отвечает на вопросы по нашей базе знаний».
ИИдея классная, и мы так и говорим! Она живая, человек придумал её сам, она в сфере его интересов и его драйвит. С этим уже можно работать.
Дальше первый поворот. Ищем в каком сквозном бизнес-процессе живёт этот ассистент? Кто им пользуется? Что с данными? Разворачиваем идею в сторону процесса целиком.
Зачем это нужно. Задачка в стиле «прикрутите агента к процессу» обещает экономию трудозатрат. Но увольнять никого нельзя — и никто не будет: что, менеджер станет сокращать своих людей, чтобы из директора превратиться в тимлида? Нет конечно )) Ценность руководителя в организации меряется размером команды, сорри. Сэкономленные часы останутся строчкой в презентации, в Excel у финансистов они не появятся. А вот у сквозного процесса есть бизнес-метрики — скорость, конверсия, выигранные сделки. На них можно повлиять и показать реальную отдачу.
Второй поворот: рисуем ИИ блюпринт этого процесса и ищем точки, где искусственный интеллект принесёт максимум ценности. Тут часто выясняется, что точка применения смещается. Например, хотели ассистента по базе знаний, а самое денежное место — скоринг входящих заявок.
В итоге иногда получается совсем другая идея. Зато по ней легко посчитать ROI и защитить бюджет перед финансистами!
Весь этот путь у нас поддержан агентами: агент умеет провести клиента по каждому этапу, от первой идеи до блюпринта и прототипа. Наша задача — фасилитировать процесс и вовремя задавать правильные вопросы.
Поэтому мы и не отказываем клиентам с «плохими» идеями. В идее главное то, что она вообще есть: в ней энергия клиента и его знание своей предметки. Плохая идея — это просто хорошая, которую надо два раза провернуть )) | 1 014 |
| 9 |  У вас получается извлекать пользу из чужих Agent Skills без их правок❓ У меня нет, особенно когда речь идет НЕ о кодинге.
Скиллы для локальных агентов, скачанные через npx skills add ..., помогают за минуты научить вашего ИИ-агента делать нечто сложное — от скачивания из youtube до создания презентаций. Но они не знают ваших привычек, не подстраиваются под меняющиеся задачи и быстро устаревают.
➡️ Значит, скиллы нужно регулярно адаптировать — обновлять под свой контекст. Но это долго и муторно...
➡️ Опытный агентовод не будет сам править SKILL.md, он попросит самого агента улучшить свои скиллы. Но исследования показывают: бесконтрольное обновление скиллов агентом чаще снижает их качество, чем повышает.
➡️ Чтобы агент реально улучшал скиллы, а не портил их, рано или поздно придется освоить meta-skills.
Мета-скиллы нужны для создания, оценки и улучшения других скиллов под вашим контролем. Три таких мета-скилла я упоминал в недавнем посте.
---
📌 Статья: Как заставить агента улучшаться (а не ухудшаться!) с каждой задачей
В статье — подробнее про мета-скиллы и про то, зачем нам вообще становиться «владельцами» скиллов наших агентов. Главное, имхо, — даже не качество результатов ИИ, а наше собственное развитие.
#skills #люди #статья | 992 |
| 10 | Y Combinator выпустил 20-минутное видео про самоулучшающиеся компании. Хорошее видео и круто, что половина мыслей оттуда у нас в Oper8 уже описана. Пройдёмся по главному.
🔵 Дать всем Copilot — это ещё не ИИ-трансформация. YC говорит: если ограничиться тем, чтобы сделать инженеров на 20–30% быстрее, это всё та же старая работа в новой обёртке. В нашей книжке мы говорим о «перестройке сквозного процесса». Просто воткнуть ИИ дает 20% прироста (и то вряд ли), а настоящий рост эффективности перепроектировании.
🔵 Среднего менеджмента почти не останется. ИИ берёт на себя координацию — ту функцию, которую раньше выполняли менеджеры-передасты (извините если кого задел :)) У нас на эту тему отдельная глава — про замёрзший средний уровень. Эти люди не то чтобы злодеи, они просто рационально защищают свою роль. Поэтому ломать их «приказом сверху» бесполезно, нужно перепроектировать стимулы - всякие там KPI, ответственность и проч.
🔵 «Если это не записано — этого не было». YC привели свой кейс: расшифровали 2000 часов консультаций со стартапами, прогнали через ИИ — и за выходные собрали 150-страничную книгу, которая сама себя обновляет(кстати прикольно что за выходные, неужели и они могут нормально поработать только в выхи?). У нас в Oper8 этот принцип развивается в 3 слоя базы знаний, каждый из которых обновляется с разной скоростью.
🔵 Люди — по краям, ИИ — в центре. Самая красивая метафора из видео. Мозг компании (знания, правила, данные) — это центр. Люди — снаружи, там, где нужны живые навыки: эмоции, нестандартные ситуации, переговоры. У нас тот же сдвиг описан как «человек-архитектор, а не человек-исполнитель». Но метафора у них крутая, берем на заметку, добавляем в свою базу знаний ))
➖➖➖
Чего в видео нет — про то, как до этой картинки доехать. Про сопротивление и ответственность за ошибки ИИ, про переделку процессов и KPI. Это для большинства компаний ГОРАЗДО тяжелее, чем сама освоить технику. Но это уже наша работа в кактусе хехе. К вопросу о ценности консалтинга, которая РАСТЕТ.
В целом — видео полезное, мы с Серёжей рекомендуем. И невероятно приятно, что эти идеи звучат теперь не только у нас в Oper8 (мы теперь знаем что это не галлюцинации - ну или хотя бы не только наши).
👉Читать книгу Oper8 | 1 836 |
| 11 | Я хочу, чтобы 80% инструкций для ИИ писал он сам. Чтобы менеджить ИИ, но не микроменеджить.
Еще полгода назад это было почти невозможно — даже для тех, кто работал не с «голым» чат-ботом, а с ассистентом, имеющим системный промпт и доступ к базе знаний (например, в СhatGPT Project или Perplexity Space). Правки этого промпта и актуализация базы отнимали у нас то самое время, которое ИИ должен был освободить.
Теперь у нас есть ИИ-агенты, а у них есть скиллы (Agent Skills, хранимые в файлах инструкции — навыки агента). Так что теперь ИИ может самостоятельно создавать и улучшать свои навыки по итогам каждого сеанса работы:
1️⃣ Первый раз ведём агента за руку, как в ChatGPT. Потом просим сохранить процесс как скилл.
2️⃣ В следующий раз он уже работает по скиллу, а мы как «менеджеры ИИ» только даём обратную связь, не трогая своими руками документ или иной результат работы.
3️⃣ Когда получили приличный результат — просим обновить скилл по этой обратной связи, чтобы в будущем ошибки не повторялись.
Эта работа агента экономит нам то время, которое раньше тратилось на «микроменеджмент».
По сути, это как улучшать регламенты для сотрудников вместе с ними самими, причем по факту возникнования реальных проблем. А не писать их в одиночку, причем «от балды».
Обратная связь — нужна, а директивное управление по мелочам — вредно. Это очевидно для сотрудников, но пока редко применяется к ИИ-агентам.
Подробнее в моей свежей статье:
🔗 Как перестать микроменеджить ИИ
Вы уже давно используете скиллы? Перешлите статью знакомым менеджерам, которые пока сидят в ChatGPT или китайских аналогах. Им точно будет интересно и даже понятно 😉
#skills #инструменты | 1 957 |
| 12 | «И хочется, и колется», «Забить нельзя использовать» — это всё описывает агентные скиллы глазами обычного человека. До тех пор, пока он не научится создавать/оценивать/улучшать скиллы через ИИ и не прочитает этот пост до конца.
➿➿➿
Напомню: скиллы (Agent Skills) играют для агентов примерно ту же роль, что системные промпты играют для ИИ-ассистентов. И те и другие задают рамки, без которых неизбежны галлюцинации и общие слова вместо решений, нужных именно вам. Они также указывают модели, как использовать внешние инструменты.
В сравнении с промптами скиллы:
⚫️ гибче и экономнее (загружаются в контекстное окно лишь когда об этом зашла речь в чате с агентом),
⚫️ мощнее (например, могут содержать скрипты, а не только инструкции для ИИ),
⚫️ с точки зрения работы в команде — легче шарятся, чем промпты.
➿➿➿
В марте я обещал вам способ вырастить продуктивность при работе с агентами. Кратко: тут нужно настроить процесс постоянного дополнения и улучшения своего набора скиллов, избегая ручных правок.
А для этого удобнее всего использовать мета-скиллы:
1️⃣Самое главное — skill-creator — базовый создатель и улучшатель скиллов, умеющий задавать вам вопросы, если контекста недостаточно. С ним вам больше не захочется писать скиллы (и cложные промпты) руками.
2️⃣Но чтобы избежать ухудшения качества, вам нужен мета-скилл типа skill-judge. Это анализатор, выдающий оценки скилла по 10 критериям, объяснения и подробные инструкции о том, что можно улучшить. После этого напишите "улучшай" — и skill-creator это сделает.
3️⃣Также рекомендую свою находку — мета-скилл refine — он анализирует не сам skill, а реальные проблемы, возникшие у вас по ходу работы с ним. Это еще важнее соблюдения общих требований, о которых твердит skill-judge. Сам refine не идеален, но я адаптировал его под себя через refine (рекурсия, однако 😊)
➡️ В общем, делюсь своей табличкой из десятка мета-скиллов и десятка других штук, которые делают работу со Skills намного эффективнее и приятнее
Наверняка кто-то из вас использует и другие подобные инструменты — пишите в комменты!
#skills #инструменты | 982 |
| 13 | 📱 Смотрите вкусный во всех смыслах доклад с апрельского митапа Кактус — «Как готовить правильный рецепт AI ROI» от Владимира Долгова. На видео:
🟠Выбор ИИ-архитектуры, уровня точности и моделей
🟠Канва поддержки решений, пирамида метрик
🟠Метрики изменения поведения людей
🟠Как считать ROI
🟠Как управлять ожиданиями бизнеса и показывать эффект
Как обычно, найти соответствующие кусочки можно по содержанию в описании видео:
➡️Смотреть в YouTube
➡️Cмотреть в RuTube
На наших митапах это уже не первый доклад про оценку экономической эффективности и другие метрики внедрения ИИ (первый, второй). Но апрельский доклад — самый насыщенный конкретными "околоэкономическими" инструментами для руководителей.
#видео #митап | 897 |
| 14 |  Всё еще не смотрели книгу Oper8? 😉 Тогда послушайте авторов!
Опубликована запись доклада с апрельского митапа Кактус. На видео:
✅ Асхат Уразбаев объяснил проблематику и главные элементы методики Oper8.
✅ А Серёжа Липчанский на примере из медицины рассказал, как это может работать в реальности. И объяснил свою техническую карту Oper8.
➡️Смотреть в YouTube
➡️Cмотреть в RuTube
#видео #митап | 2 614 |
| 15 | 📱Презентации с митапа 29 апреля — «Как внедрить ИИ так, чтобы это действительно работало».
🔹Обзор методики Oper8 — Асхат Уразбаев
🔹Техническая карта Oper8 — Сергей Липчанский. Карта интерактивная: детали маховика кликабельны.
🔹Как готовить правильный рецепт ROI — Владимир Долгов.
Видео докладов будут на следующей неделе. Подписывайтесь на youtube-канал, чтобы не пропускать записи наших митапов. | 1 058 |
| 16 |  🌵 Мы решили провести открытый онлайн-митап «Как внедрить ИИ так, чтобы это действительно работало» — и он уже завтра!
Поговорим про системный подход к AI — без иллюзий, точечных экспериментов и «быстрых побед», которые не масштабируются.
Этот разговор будет полезен, если вы:
🔹отвечаете за процессы, продукты или трансформацию
🔹уже запускаете AI-инициативы, но не видите устойчивого эффекта
🔹хотите связать технологии с бизнес-результатами и ROI
Спикеры и темы:
1️⃣Асхат Уразбаев и Сергей Липчанский — Методика AI-трансформации (Oper8)
• Как компании реально встраивают ИИ в процессы
• Почему большинство инициатив не взлетает
• Какие паттерны работают, а какие — нет
2️⃣Владимир Долгов — Как готовить ROI для AI
• Как связать AI-решения с бизнес-метриками
• Подход к оценке и защите инвестиций
• Практические инструменты: метрики, канва решений, работа со стейкхолдерами
➖➖
📅Среда 29 апреля в 18:30 мск
🌐 Онлайн (Zoom)
В фокусе — прикладные подходы, проверенные на практике. После докладов оставим время для вопросов и разбора кейсов участников.
➡️ Записаться на митап | 1 295 |
| 17 |  ❗ Наконец-то мы это сделали: 📙
Мы тут давно ничего не постили. Берегли ваше внимание. А может, просто писали книгу.
Написали: Oper8 — про то, как внедрить ИИ в процессы компании так, чтобы это не выглядело как «прикрутил чат-бот к старому процессу и жду трансформации», а системно и методично, как мы любим и только мы умеем )).
Берём один пример и тащим его через всю книгу: как выбрать процесс, собрать базу знаний, настроить автономию, протестировать и понять, работает это или вы себя обманываете. И отдельно — как перестроить процессы, когда люди вокруг не в восторге от перемен.
Внутри: маховик данных, пять шестерёнок, четыре сдвига в мышлении, конкретные примеры — и почему 74% компаний не видят окупаемости от ИИ.
Читается за час. Местами весело. Мы старались!
➡ Здесь краткое описание методики и сама книга | 1 158 |
| 18 | Пока мы с @askhatu дописываем книгу о нашей модели Oper8, хочу поделиться парой инструментов оттуда.
Конкретно — как мы выбираем процессы-кандидаты для иизации.
У нас этот путь от «с чего начать» до «вот наш план» состоит из разных этапов process discovery, как технических, так и наших классических, воркшопизированных (мы же на этом в СкрамТреке за 20 лет собаку съели).
Вот парой канвасов из воркшопов и хочу поделиться.
1️⃣ Сбор и просеивание
Собираем с командой процессы, которые болят или жрут время (там есть ещё часть про то, как выбирать эти процессы с точки зрения влияния на бизнес, но это надо рассказывать про четыре Сдвига, а это уже книжку пересказывать 🤪).
Без фильтрации — просто вываливаем на стол, потом быстро изучаем каждый процесс и потом простой скоринг:
- есть ли метрика, по которой однозначно поймём, что стало лучше?
- насколько доступны данные?
- легко ли встроить ИИ-решение в рабочий процесс?
Ну и в конце, как всегда, у любого уважающего себя консультанта на любой случай жизни есть матрица 2x2 👔
За 30-40 минут и благодаря волшебству фасилитации из 15-20 процессов остаётся 2-3 кандидата в пилоты. Очень много фантазий отсеивается на таком, казалось бы, простом инструменте.
2️⃣ Глубокое погружение: service blueprint под AI
По оставшимся 2-3 процессам делаем service blueprint, заточенный под AI-специфику. Это уже детальный разбор:
- как ходят данные (откуда, в каком формате, где хранятся)
- какие решения принимаются и кем
- где болит сильнее всего
- какая AI-гипотеза на каждом шаге
- какой уровень автономии реалистичен (от «ассистент» до «автопилот»)
- и что может помешать (регуляторка, инфра, бюджет, ИБ 😈)
На выходе — не абстрактное «внедрим AI в HR», а конкретика: вот этот шаг вот этого процесса идёт первым, потому что данные есть, эффект измерим и ограничений минимум. И рядом — план пилотов с приоритетами и ожидаемым эффектом. То, с чем можно идти к руководству и разговаривать цифрами.
Оба канваса (для быстрого отбора и для глубокого погружения) выложил в открытый доступ — забирайте, пользуйтесь:
👉 https://app.holst.so/share/b/6b56985b-735e-475c-b164-9b5648215232
Это малая часть модели Oper8, книгу допишем — будет больше.
PS Важно, наверное, уточнить, что там ещё много инженерной работы, даже на стадии исследования, но там она скучная. Разве что мысль есть на подумать: не надо ждать, пока вы подготовите идеальные данные для внедрения AI, AI сам по себе — отличный инструмент для систематизации хаотичных данных.
Жмякни кактус, если дочитал до сюда (ты мой герой)! | 1 909 |
| 19 | Как извлекать пользу из ИИ-новостей
На нас сыплются новости об ИИ-новинках, которые можно пробовать "здесь и сейчас". И это не только про готовые ИИ-инструменты, но и про расширения возможностей чатботов и агентов:
🔵В 2023-2024 это были промпты и затем библиотеки промптов.
🔵С 2025 — новости об MCP, которые создаёт всякий уважающий себя SaaS — от Notion до Figma.
🔵В 2026 — вал новостей про конкретные Agent Skills (которые с ИИ делаются за часы или даже минуты, поэтому их так много).
Но проблема: невозможно пробовать сразу всё из новостей, что имеет отношение к нашей работе. Но с другой стороны: не попробуешь — не поймёшь, как это использовать... и уж тем более не вспомнишь, когда это будет действительно надо 🤷♂️.
➿➿➿➿
Вот компромиссная техника работы с такими новостями:
1️⃣ В вашем любимом агенте (Claude Cowork, Codex, Cursor, Antigravity) заведите себе "Inbox" — проект для коллекционирования навыков (а также, возможно, MCP).
Когда в новостях пролетает интересный навык, вы очень быстро добавляете его туда (КАК — см. в конце поста) и забываете до поры.
При этом соблюдаете известное "правило двух минут", но все же навык у вас появляется не "в закладках", а в том виде, в котором его можно использовать. А поскольку навык — это текстовый файл, его несложно найти поиском по ключевым словам Cmd/Ctrl + Shift + F (в закладках ищется только по названию).
2️⃣ При возникновении подходящей реальной задачи переносите папку навыка в реальный проект и там используйте. Если не понравилось — удаляете или дорабатываете с ИИ (говорите агенту в том же чате свою обратную связь с просьбой улучшить навык). В любом случае, из "Inbox" навык исчезает — там должно быть только непротестированное.
➿➿➿➿
Эта нехитрая стратегия "новость ➡️ inbox ➡️ реальный проект" дополняет возможность использовать каталоги для подбора skills под задачу: skillsmp.com, agentskills.so, agentskills.me, skills.sh.
Думаю, что такие каталоги скоро перестанут быть нужны — как теперь уже не нужны каталоги промптов.
Вы сами cможете не только быстро генерить все необходимые скилы с помощью Skill Creators (версия от Claude недавно стала ещё круче), но и использовать такие инструменты как Skill Seekers, которые превращают в Skill любые описания (и даже видео) про любую систему.
☝️В общем, рекомендую начинать работать со Skills, если вы еще не начали:
🔵В локальных агентах (Codex, Cursor, ...) их быстрее всего установить командой типа npx skills add anthropics/skills --skill xlsx .
🔵В Claude Web и Desktop (а также в Manus) такую команду не введешь, там нужно сохранить навык в zip. Для этого берем ссылку на нужную папку в github (например, скилл для генерации слайдов), и вставляем его в https://download-directory.github.io/. Дальше полученный zip за секунды импортируем в Claude.
Ставьте 👍, если такие посты вам полезны. | 906 |
