¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Кружок Пономаря
Ir al canal en Telegram
Медиаменеджер, предприниматель, digital эксперт и т.д. Кофаундер агентств «Палиндром», «Фейк» и HYG, старший партнер koven.io. Экс-издатель «Лайфхакера».
Mostrar más991
Suscriptores
Sin datos24 horas
+77 días
+2330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+22
en 1 canales
mayo '26
+603
en 6 canales
Get PRO
abril '260
en 5 canales
Get PRO
marzo '260
en 6 canales
Get PRO
febrero '260
en 3 canales
Get PRO
enero '260
en 3 canales
Get PRO
diciembre '250
en 4 canales
Get PRO
noviembre '250
en 2 canales
Get PRO
octubre '250
en 5 canales
Get PRO
septiembre '250
en 4 canales
Get PRO
agosto '250
en 1 canales
Get PRO
julio '250
en 2 canales
Get PRO
junio '250
en 3 canales
Get PRO
mayo '250
en 0 canales
Get PRO
abril '250
en 3 canales
Get PRO
marzo '250
en 3 canales
Get PRO
febrero '250
en 1 canales
Get PRO
enero '250
en 0 canales
Get PRO
diciembre '24
+10
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+29
en 2 canales
Get PRO
octubre '24
+22
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+42
en 2 canales
Get PRO
agosto '24
+47
en 0 canales
Get PRO
julio '240
en 1 canales
Get PRO
junio '240
en 0 canales
Get PRO
mayo '240
en 0 canales
Get PRO
abril '240
en 0 canales
Get PRO
marzo '240
en 1 canales
Get PRO
febrero '240
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+259
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 21 junio | 0 | |||
| 20 junio | 0 | |||
| 19 junio | +1 | |||
| 18 junio | +1 | |||
| 17 junio | +2 | |||
| 16 junio | +1 | |||
| 15 junio | +1 | |||
| 14 junio | +2 | |||
| 13 junio | +1 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | +3 | |||
| 10 junio | +2 | |||
| 09 junio | 0 | |||
| 08 junio | +2 | |||
| 07 junio | 0 | |||
| 06 junio | +1 | |||
| 05 junio | 0 | |||
| 04 junio | +1 | |||
| 03 junio | +1 | |||
| 02 junio | +2 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
Наша рассылка рИИдактор работает почти месяц. Немного расскажу, что из неё уже выросло.
Большинство подписчиков уже получили все письма и перешли к практике. Вокруг рассылки формируется живое сообщество — пока довольно робкое, стесняющееся своей неопытности, и очень зря! Там мы (Настя, Паша, Родион и я) раскладываем подробнее отдельные нюансы, делимся скиллами, инструментами и вообще всякими находками (и мемами, конечно).
Пока выглядит как нормальное профессиональное сообщество, еще совсем молодое, но с хорошим потенциалом.
Из этого чата вырос отдельный канал Дорогая рИИдакция. Мы ведём его каждый под своим углом зрения и своим подходом к работе.
Ещё мы провели первый вебинар для подписчиков, где поотвечали на всякие злободневные вопросы. И точно проведём ещё.
Влиться в эту движуху можно в любой момент, цена участия по-прежнему привлекательна своей маленькостью 🙂
Присоединяйтесь здесь.
| 2 | Мюнхенский суд объяснил Гуглу разницу между поиском и ИИ-ответами. За реультаты в поиске ты не отвечаешь, за ИИ-ответы — да, причем кошельком.
Случилось следующее. Google AI Overviews написал про двух издателей, что они причастны к мошенничеству, подписочным ловушкам и сомнительным практикам. Ничего этого в источниках не было, ИИ сам придумал связи между компаниями. Издатели отправили досудебное требование прекратить нарушение, Гугл проигнорил, и тогда они, разумеется, подали в суд.
И вот уже суд постановил, что тексты AI Overview — это собственные слова Гугла, а не агрегация чужого контента и старая защита «мы просто показываем ссылки» тут не работает.
Гугл вяленько ответил, мол, пользователи могут всё проверить сами, но суд этот аругмент не принял — хотя бы потому, что есть исследования, по которым только 1% (!) пользователей вообще кликает на источники в AI Overviews. От лица паблишеров на этом месте снимаем кепки и молча сжимаем их в руках.
Масштаб проблемы можно оценить по одному конкретному показателю — Gemini 3 отвечает правильно в 91% случаев. При масштабе Гугла это миллионы неправильных ответов в час. 56% правильных ответов при этом не подтверждаются источниками, на которые ссылается AI Overview.
Решение временное, Гугл будет апеллировать, но прецедент создан. ChatGPT, Claude, Perplexity приготовиться — добро пожаловать в эпоху, когда галлюцинации могут бить по кошельку не только пользователей, но и владельцев моделей.
—
Пономарь | 326 |
| 3 |  Увидел тут на PH софтинку, которая проверяет систему на предмет безопасности по чеклисту. Но лишнее приложение мне не надо, поэтому я просто взял список критериев (разработчик его не скрывает) и скормил его агенту. Результат на скриншоте. Исходное приложение мертво по прибытию. Промпт для вашего агента такой:
Проверь безопасность системы по следующим параметрам и выдай итоговый результат в формате чек-листа:
Password manager
Disk encryption
Screen lock
Antivirus / EDR
Application firewall
Gatekeeper
System integrity (SIP)
Remote login (SSH)
Local admin rights
Guest account
Automatic login
Touch ID for sudo
Sharing services
AirDrop
Automatic OS updates
OS patch status | 424 |
| 4 |  Спасибо всем, шалость удалась :) | 417 |
| 5 |  Еще год назад главный страх Google звучал так — ChatGPT съест поиск, ИИ-ответы наверху выдачи убьют рекламу. Мол, зачем платить за синие ссылки, если готовый ответ уже висит сверху?
Уже понятно, что это не сбылось. Сундар Пичаи радостно рассказывал на I/O, что ИИ, наоборот, раздувает поиск — пользователи ИИ-функций, ищут больше, а число запросов в прошлом квартале достигло исторического максимума, AI Mode собирает миллиард пользователей в месяц, AI Overviews — 2,5 миллиарда. Выручка поиска выросла на 19% год к году. На этом фоне даже неважно, что Gemini долго проигрывал ChatGPT по популярности, потому что когда ИИ вшит в выдачу, отдельный чат-бот можно и не достраивать.
Вот только платит за это весь остальной веб. AI Overviews режут переходы на сайты паблишеров, а уйти из поисковика с 90% рынка почти никто себе позволить не может.
Мораль для стартапов — выйти на рынок первым круто, но решает не это, а миллиард привязанных к экосистеме пользователей и $180–190 млрд капекса в год. Такое пока что OpenAI нечем крыть.
—
Пономарь | 414 |
| 6 |  Расскажу про продукт, к которому имею некоторое отношение. Я уже некоторое время являюсь эдвайзором в Publora, а её фаундер Сергей Булаев — мой близкий друг, с которым мы много лет делали Лайфхакер. Можно, конечно, поделить мой энтузиазм на коэффициент пристрастности. Но я правда пользуюсь Publora каждый день в нескольких своих проектах и пишу этот пост не просто из вежливости.
Publora — планировщик для соцсетей, который вместо очередного «дашборда как у всех» делает ставку на две неочевидные вещи. Первая — удобный редактор и планировщик, ускоряющий и упрощающий работу с кучей каналов в соцсетях. Вторая — нормальный API и MCP-сервер. То есть постинг на кучу платформ можно отдать агенту, а не кликать руками (что я сам и сделал).
По сравнению с другими игроками у Publora очень демократичные цены, плюс за последние месяцы продукт сильно прибавил в возможностях — я это вижу и снаружи, как пользователь, и изнутри.
Сегодня Publora вышла на ProductHunt и любая поддержка продукту и команде сильно пригодится.
Если у вас есть аккаунт на PH — зайдите, поставьте upvote, напишите пару слов. Займет пять минут, а для небольшой инди-команды в день запуска это очень важно.
Поддержать Publora можно здесь. | 399 |
| 7 | Прочитал свежую статью о том, почему все существующие детекторы ИИ-текстов на самом деле работают плохо и меряют не то, что нужно.
В целом, у индустрии до сих пор нет общего понимания, что вообще считать текстом, написанным ИИ. Каждая команда, которая делает детектор или собирает датасет для его обучения, придумывает своё определение. Кто-то считает текст ИИ-шным, если хотя бы абзац сгенерирован моделью. Кто-то — только если весь документ написан ИИ. Кто-то смотрит только на то, нарушает ли содержание какие-то правила (человек просил у модели идею для эссе — это одно, просил поправить грамматику — совсем другое). Получается, что разные детекторы по факту решают разные задачи, но все называются термином ИИ-детектором, а их точность сравнивают одинаково.
Авторы разобрали все эти подходы и показали, для какого реального сценария годится каждый из них. Например, ловить пропагандистские бот-фермы нужен один тип детектора (грубый, на уровне всего документа), а проверять студенческие работы — совсем другой (на уровне отдельных предложений или даже «что именно человек просил у модели»).
Чтобы протестировать детекторы, исследователи собрали свой особенный датасет. Обычно такие наборы делают просто — берут человеческий текст и просят модель его переписать одним заходом. Авторы вместо этого посадили 99 живых людей писать тексты в паре с разными языковыми моделями через специальный редактор, который записывал каждое действие — где человек написал сам, где попросил модель продолжить, где попросил переписать кусок и т.д. В итоге у них получилось почти 400 текстов-кейсоы с полной историей создания каждого.
Затем сравнили реальные кейсы совместного письма с тем, как устроены популярные обучающие датасеты и разница оказалась огромной. В реальной жизни человек и модель постоянно чередуются — одну часть пишет человек, следующую модель, затем человек его подправил, и так много раз за один текст. Нам, регулярно пишущим совместно с нейронками этот паттерн знаком и привычен.
А вот в синтетических датасетах, используемых для тренировки детекторов, всё оказалось примитивнее— либо текст почти целиком человеческий или почти целиком ИИ-шный, и это совсем не похоже на то, как люди пишут с помощью ИИ сегодня.
Дальше авторы прогнали свои тексты через популярные детекторы, как бесплатных, так и коммерческих вроде GPTZero и Pangram. Оказалось, чем сложнее замешан текст, тем хуже все детекторы справляются. Ни один из инструментов не оказался лучшим во всех сценариях сразу.
Вывод простой (и неприятный) — как для разработчиков детекторов, так и для их пользователей — доверять точности таких сервисов в реальной жизни сейчас не стоит. Особенно в случаях, когда от этого зависит, например, оценка важной студенческой работы.
P. S. А вот, кстати, и реальный пример :)
—
Пономарь | 376 |
| 8 |  Посмотрел на айдентику «Крестов» от Лебедева. Понравилось, как хронология положена на образ колючей проволоки. | 381 |
| 9 | #попалподлошадь с комментарием для нового исследования нативной рекламы:
Продукта в контенте все больше, имиджа исчезающе мало. Стратегический маркетинг схлопнулся — бюджетов на рассказы про ценности в нынешних условиях просто нет. Отсюда и популярность коротких форматов как прямое следствие экономии. Спецпроект - это недели работы и дорого, а статья с пятью ссылками на рекламодателя готовится за несколько дней. Нетрудно угадать, что выберет клиент.
—
Пономарь | 393 |
| 10 |  Товарищ вот в твиттере жалуется, что чатгпт отказывается искать торренты ему. И поэтому он решил переключиться на локальные модели.
Есть у меня скилл, у которого одна работа — принять от меня ссылку на видео с ютубчика, твиттера и иных площадок и присылать в ответ мне файл в телегу (ну или положить в личное облачное хранилище, но это уже лишние подробности).
Нужно мне это для безобидных личных целей, так что нарушителем чужих прав себя предпочитаю не считать.
И хотя написал я этот скилл как раз с помощью чатгпт, и работал он долгое время вполне предсказуемо, но кажется, недавно в американские модели подвезли какую-то жесткую защиту копирайта. Так что и грок, и кодекс стали вместо нужного действия читать мне за мои же деньги лекции о важности защиты авторских прав.
Агент у меня на VPS, локальную модель там особо не позапускаешь, поэтому я нашел решение попроще, чем предлагает гражданин в исходном твите. Если дефолтная модель отказывается выполнять задание, то я переключаю агента на китайскую модель. Deepseek и Qwen через Openrouter берут за такую работу немного, а задачку вполне себе выполняют.
—
Пономарь | 437 |
| 11 |  Anthropic на месяц удвоила лимиты Claude Cowork. Предполагаю, младшего братишку клод кода решили пропушить на фоне растущей популярности Codex app. Ну что же, грех не воспользоваться предложением и не перевести часть рутинных задач туда.
Вот вам заодно несколько предложений, что можно делать в Cowork, а не в Code.
1. Умная сортировка файлов. Мой любимый кейс — анализирует содержимое папки Downloads, определяет тип каждого документа (инструкции, документы, мемы) и сортирует без вашего участия.
2. Массовое переименование по содержимому — открывает 50 счетов вида scan_01.pdf, читает сумму/дату/поставщика и переименовывает: 2026-01-28_SNCF_1_SUM.pdf.
3. Извлечение данных из PDF в Excel. Даём папку со счетами и чеками, агент создаёт XLSX с колонками: Дата, Поставщик, Сумма без НДС, НДС, Категория расходов.
4. Консолидация отчётов. Агент читает 10 PDF-отчётов из разных отделов, выявляет общие KPI и генерирует единый executive summary с графиками.
5. Подготовка брифа перед встречей. Даём папку с историей переписки с клиентом, счета и отчёты, получаем сводку — текущие проекты, спорные вопросы, возможности для апсейла.
6. Сборка инструкций из разрозненных материалов. Скармоиваем заметки, скриншоты, транскрипции совещаний, агент пишет пошаговый мануал для сотрудников.
7. Пакетная конвертация файлов — «Конвертируй все HEIC в JPG и уменьши до 1920px». Без фотошопов и онлайн-конвертеров.
8.Регулярные задачи — утренний дайджест, автоматическая обработка новых файлов по расписанию, еженедельные отчёты без ручного запуска.
9. Аудит безопасности данных или всей системы с предложениями по оптимизации, очистке и т.д.
Это самые базовые идеи (в том числе из моей практики) а вы смело включайте фантазию и пробуйте что-то своё.
—
Пономарь | 476 |
| 12 | Reddit стал полем боя за место в AI-выдаче
Модераторы сабреддита r/biohackers сообщили, что закрыли посты про пептиды и гормоны — выяснилось, продавцы годами засеивали сабреддит «органическими» постами, написанными так, чтобы их подхватил ChatGPT и AI-поиск Google. Посты с аккуратно вшитыми упоминаниями брендов писались аккаунтами с историей и живой активностью, так что отличить от живого человека их почти нереально. И теперь модераторы ловят их уже на глаз, так как автоматические системы обнаружения недостаточно хороши.
Это очередной результат хайпа вокруг GEO/AEO, оптимизации под нейронки, занявшей место старого доброго SEO. Целые сео-конторы открыто продают как услугу AI-агентов, которые штампуют такие посты пачками сразу под Google и ChatGPT.
Понятно, почему дерутся именно за Reddit. Google поднял треды с реддита на самую верхушку выдачи, плюс нейросети активно тащат оттуда ответы. Так что хорошее место в правильном треде — и ты сразу и в обычном поиске, и в ответе чат-бота. Дешевле и охватнее точки входа в англоязычном интернете сейчас просто нет.
Иронично, что Reddit сначала сам продал свои данные OpenAI для обучения, а теперь вылавливает внутри себя ИИшных паразитов, которые эти самые данные пытаются отравить.
—
Пономарь | 441 |
| 13 | Отвлечемся от ИИ к действительно важным новостям технологического прогресса. Вышло приложение, которое блокирует вашу клавиатуру, если по ней ходит кот. | 449 |
| 14 | Большинство промптов превращают вашего агента в очень вежливого стажёра, который ждёт следующей инструкции. Решение — использовать функцию goal (появилась в клоде и кодексе, в клешню и Гермеса ее тоже подвезли), которая превращает вашего агента в того, кому реально можно делегировать.
Разница в том, что промпт говорит, что сделать, а goal описывает, как выглядит успех, как его проверить, что нельзя сломать и когда остановиться. То есть всё то, что мы держим в голове, когда мы отдаём задачу живому человеку — вы же не зачитываем ему пошаговую инструкцию. Не зачитываете же? 🙂
Как использвать на практике. Вот базовая структура из шести частей:
— Outcome: что должно стать правдой, когда всё готово.
— Verification: как это проверить.
— Constraints: что не должно сломаться.
— Boundaries: какими файлами и инструментами можно пользоваться.
— Iteration policy: как пробовать ещё раз, если не вышло.
— Stopping condition: когда звать на помощь.
Если хотите попробовать — вот шаблон. Скопируйте, подставьте свою задачу и отдайте агенту:
Преврати эту задачу в Goal, который AI-агент выполнит без присмотра.
Задача: [опишите задачу]
Распиши:
1. Outcome — что должно стать правдой, когда задача выполнена
2. Verification — каким тестом это проверить
3. Constraints — что не должно деградировать
4. Boundaries — какие файлы, инструменты и системы можно трогать
5. Iteration policy — как пробовать фиксы, если не получилось
6. Stopping condition — в какой момент остановиться и спросить меня
Такой подход, конечно сильно сложнее привычного «ты эксперт, сделай хорошо, make no mistake», но результат того стоит.
—
Пономарь | 610 |
| 15 | В какой-то момент у вас может возникнуть желание использовать Grok для каких-нибудь агентских задач. Крайне важно победить это желание как можно быстрее. | 515 |
| 16 |  Ozon банк уверен, что Claude для работы, ChatGPT — для жизни. | 740 |
| 17 | CNN подал в суд на Perplexity за 17 тысяч скопированных материалов
Perplexity отбивается аргументом «факты нельзя запатентовать», что верно технически, но не юридически. CNN предъявляет претензии на конкретные тексты, видео и фотографии, а это другой вопрос, и американские суды его решают иначе.
Год назад переговоры по лицензированию контента зашли в тупик, после чего CNN закрыл ботам Perplexity доступ, но те всё равно пролезли через сторонние платформы.
Кажется, что это первый иск телесети против AI-компании — до этого судились в основном печатные издания (NYT, WSJ, Chicago Tribune). Телевизионщики присоединились позже всех, зато сразу с видео и изображениями в иске.
—
Пономарь | 882 |
| 18 | 2000x1334.webp | 1 |
| 19 | Bloomberg слил рендеры iOS 27 накануне WWDC, которая в этом году стартует 8 июня. Картина примерно такая — для Siri делают отдельное приложение в стиле ChatGPT — с историей диалогов, загрузкой файлов и голосовым режимом. Анимация вызова переезжает в Dynamic Island, свайп вниз открывает «Search or Ask» вместо Spotlight.
Под капотом — Google Gemini (помним, что Apple не потянула собственную модель, не разобралась с интеграцией ChatGPT и вот идет уже на третий заход). И даже, вроде бы, дадут выбрать дефолтным ассистентом ChatGPT, Gemini или Claude вместо Siri.
На третий год эпохи LLM громко продвигавшийся Apple Intelligence превратился в дистрибуцию чужих LLM. Сама Apple заняла роль платформы, которая решает, кому достанутся миллиарды запросов с iPhone, но не игроком со своей моделью. OpenAI уже жалуется, что их интеграцию в iOS 26 пользователи не замечают. Интересно, получится ли решить прошлые проблемы в iOS 27. Пора бы уже.
—
Пономарь | 582 |
| 20 |  Блин, да как он сюда-то скачался | 507 |
