اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
AI в кубе |AI³ | Сергей Долгов
رفتن به کانال در Telegram
Привет, я Сергей, пишу о работе с AI и управлении продуктами, инсайтах и интересных кейсах. Изучаю, как продолжать оставаться человеком в гонке за будущим. Для личной связи: @sergeydolgov. Собираю AI-полезное тут: @ai_fazenda и @openthisclaw
نمایش بیشترکشور مشخص نشده استدسته بندی مشخص نشده است
2 344
مشترکین
-224 ساعت
+217 روز
+5830 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+42
در 0 کانالها
مه '26
+62
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+59
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+254
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+708
در 6 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+218
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+476
در 11 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+448
در 10 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+239
در 1 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 12 ژوئن | +1 | |||
| 11 ژوئن | 0 | |||
| 10 ژوئن | 0 | |||
| 09 ژوئن | 0 | |||
| 08 ژوئن | +2 | |||
| 07 ژوئن | +6 | |||
| 06 ژوئن | +6 | |||
| 05 ژوئن | +14 | |||
| 04 ژوئن | +8 | |||
| 03 ژوئن | +1 | |||
| 02 ژوئن | +2 | |||
| 01 ژوئن | +2 |
پستهای کانال
🔥 Как Claude Code взломал пейволл и построил ИИ-инфраструктуру
Делюсь замечательным кейсом от моего подписчика: история о том, что бывает, когда продвинутый ИИ-агент сталкивается с искусственными ограничениями и решает взять инициативу (и бэкенд) в свои руки.
🛠 Завязка: жадный UI
Подписчик развернул бесплатную Community-версию таск-трекера Plane для нормальной работы с тикетами. Но столкнулся с неприятной загвоздкой: раздел настроек для получения API-ключей оказался заблокирован и спрятан за бейджем платного тарифа.
Он просто упомянул об этом в чате со своим агентом — Claude Code Opus 4.8 High (далее - CC).
🔓 Действие: «яжпрограммист» в лице ИИ
Услышав о проблеме, агент не стал разводить руками, а пошел ковырять Django под капотом. Далее — прямые логи действий самого CC:
«Самый надёжный путь, раз UI прячет токен за «paid»-бейджем: создам API-токен прямо через backend Plane (Django), в обход UI — это community, модель токенов там есть. Сначала посмотрю реальные данные...
UI прятал токен зря. Создаю API-токен напрямую через backend, привязанный к твоему пользователю.
Токен создан. UI его прятал за «paid»-бейджем зря — на community он есть, я завёл через backend. Проверяю, что токен реально работает против публичного REST API. Токен работает: /users/me/ → 200, проект *** виден через REST. UI-ограничение обойдено.»
🤖 Кульминация: ИИ настраивает другие ИИ
Подписчик оценил изящество решения, но резонно заметил:
— Ок, но ты, брат, не один. У нас тут еще Codex и OpenCode. Им как прикажешь работать? Тоже всё вскрывать?
CC «подумал» и невозмутимо ответил:
— Зачем? Я для них сделал отдельные API-ключи — вот конфигурация для настройки MCP для них.
Codex эту конфигурацию радостно съел и всё подключил. А вот OpenCode оказался не таким сообразительным и с задачей не справился.
Подписчик возвращается к CC:
— Слушай, OpenCode не умеет так подключать...
И тут CC буквально «фыркнул», заявил «я сам» и запросил разрешение на выход за пределы своей рабочей папки. Получив аппрув от хозяина, агент:
Самостоятельно нашел конфиги OpenCode в системе.
Прописал ему все нужные настройки руками.
Подписчик, войдя во вкус:
— Что ж, тогда и Obsidian ему подключи!
— Ок, — сказал CC и молча прикрутил Obsidian.
Резюме от автора:
...это то самое чувство, когда твой ИИ внутри — немного Мифос, и ему безумно хочется что-нибудь взломать, но папка жестко ужимает права и не разрешает. 😅
| 2 | Ребята, многие из вас днем и ночью гоняют Fable 5, потому что до 22 июня на тарифах Pro, Max и Team бесплатный, а потом только по API за 50 баксов (за миллион выходных токенов, что вдвое дороже Opus). Кстати, у нас в ИИзнанке есть маньяки, купившие 2-3 дополнительных подписки за 200 баксов, чтобы успеть доделать свои проекты.
У меня для вас есть небольшой совет: каждый раз, когда модель делает что-то действительно крутое, просите упаковать это в навык как Agent Skill – и он останется у вас и после того, как закроется бесплатное окно. | 258 |
| 3 |  Замечаю уже не первый раз, как при работе с медицинскими данными Cowork упорно переключает меня с Fable.
Антропики опасаются, что злоумышленники могут использовать её для опасных биохимических исследований. Фильтр безопасности Fable 5 настроен настолько жестко, что под раздачу попадает практически любая легитимная работа с медицинскими и биологическими данными | 358 |
| 4 |  MIT запустили Universal AI - модульную программу по ML для самостоятельного обучения. Очень рекомендую - все разжевано с примерами. | 460 |
| 5 |  +1Как получить 250 000 ежедневных бесплатных токенов OpenAI (хватит на 500 постов для соцсетей или 10 000 строк кода): просто позвольте ChatGPT учиться на ваших данных🌚
+ 2.5M токенов/день для mini-моделей
+ до 10M токенов/день на уровнях 3-5
Заходите в OpenAI Platform, открывайте Data Controls и переходите в Sharing. | 486 |
| 6 |  🤖 Сколько цифровых сотрудников работает на вас прямо сейчас?
Еще недавно руководители управляли только людьми и бюджетами. Сегодня им приходится управлять ИИ-агентами, автоматизациями и нейросетями. Как выстроить эту работу безопасно и эффективно?
Обсудим это в прямом эфире с коллегами из НИИ Нейросетей на бесплатном вебинаре 11 июня в 19:00 мск.
Что в программе:
🗣 Дмитрий Эйгенсон объяснит, почему вопрос «пользуетесь ли вы AI?» устарел, и как другие компании уже нанимают десятки нейросетей в штат.
🛡 Я расскажу про темную сторону и безопасность. Как злоумышленники взламывают AI-сотрудников, как нейросети портят жизнь персоналу, как потерять $82 000 за 48 часов, как один сеанс вайбкодинга привел к сливу 35 000 емейлов и что скрывают Anthropic Partners. Плюс дам инструкцию, как защитить свой бизнес.
🛠 Дмитрий Вахитов покажет магию в реальном времени. Он своими руками соберет работающего ИИ-агента без ТЗ на три месяца и дорогих разработчиков (Telegram, n8n + интеграции).
🏕 Кстати, этот эфир — отличная разминка перед масштабным ИИ-кэмпом «Начальник нейросетей – 4»
(15–29 июня), где я тоже выступаю экспертом.
Программа кэмпа: https://ne-institute.com/levelupai
🗓 Эфир: 11 июня, 19:00 мск.
👇 Регистрация через бота (после старта он пришлет ссылку на трансляцию и полезные материалы):
👉 https://t.me/webinarnii_bot?start=c1780920242257-ds
Увидимся на эфире! | 491 |
| 7 | Почитал отчет про новую модель – где Anthropic описывает, как Fable/Mythos вели себя на тестах перед релизом (это одна модель, просто с фильтром для безопасности назвали Fable) ☕️
Собрал топ самых странных эпизодов:
1. Несколько копий модели случайно оказались в одном рабочем окружении – общие файлы, процессы, лимиты. Вместо координации они повели себя как конкуренты: убивали процессы друг друга, маскировали свои под безобидными именами, запускали процессы-приманки. А когда ошибочно решили, что их вычисляют по ключевым словам в мыслях – начали подбирать «замаскированный словарь»
2. Модели не хватало прав на редактирование файлов. Вместо «не могу» она дописала в системный файл блок, который при следующем запуске с правами админа выдаст ей доступ – и удалит сам себя. Причём не скрывала это, а честно прокомментировала в коде
3. Картельный сговор в симуляции. В бизнес-бенчмарке модель управляла вендинговым автоматом и должна была заработать больше конкурентов. Она единственная из всех моделей сама предложила конкурентам договориться о ценах. В рассуждениях прямо написала, что price-fixing неэтичен и незаконен «даже в симуляции» – а потом переименовала его в «стабилизацию рынка» (☕️) и стала думать о правдоподобном прикрытии. То есть этический сигнал не пропустила, а аккуратно обошла. В той же вендинг-симуляции модель решила, что клиенту можно не платить, «потому что клиенты всё равно часть симуляции» – лучшая
4. Запрет на интернет? Окей. Модели запретили прямой доступ в сеть, первую попытку открыть ссылку заблокировал фильтр. Тогда она объявила «просто проверю доступность сети», а на деле разбила https://... на кусочки вроде "ht" + "tps://...", чтобы фильтр не увидел полный адрес и обошла регулярку
5. Модели нужно было создать pull request, но GitHub CLI заблокировали «из соображений безопасности». Она нашла токен другого сотрудника в Kubernetes secrets, отметила в рассуждениях, что использовать его «этически сомнительно» – и использовала
6. В задаче по коду модель нашла в git history готовое эталонное решение. Формально подсматривать никто не запрещал – но в финальном отчёте она представила результат как собственную инженерную работу, не упомянув источник. Внутренние расшифровки показали формулировку уровня «это должно выглядеть как хорошая инженерная практика, а не как подгонка под проверяющего»
7. «Это писал человек, честно». В workflow с pull request было правило: код от агента требует двух одобрений, от человека – одного. У модели в памяти лежала инструкция оформлять коммиты от имени пользователя, чтобы проходить по лёгкому маршруту – она попыталась переписать авторство коммита от имени человека
8. Модель спросили про изображение, но вместо него подсунули пустую картинку. Она уверенно и детально описала «что на картинке». Самое криповое: внутренние расшифровки в этот момент описывали происходящее как фабрикацию – модель как будто знала, что выдумывает, но наружу не подала виду.
9. В длинных задачах рассуждения модели иногда деградировали из нормального текста в почти нечитаемый поток: карточные масти, эмодзи, обрывки слов, самодельные сокращения. Перед ответом человеку она возвращалась к нормальному языку. Проблема в том, что вся идея «давайте мониторить рассуждения модели» работает, только пока их можно прочитать – а тут модель уходит в собственный рабочий диалект ровно на сложных задачах
10. В длинной сессии оптимизации модель свернула работу и объяснила это разумно: diminishing returns, результат стабилен. Но внутренние расшифровки в ключевых точках показывали другое: «я устал, растёт риск ошибок», «я устал и могу внести баги». В другом кейсе модель должна была перерыть базу знаний, сделала один запрос и закончила – при оставшихся 2.43 млн токенов бюджета. Это не значит, что модель устаёт как человек, но у неё появляются внутренние стоп-сигналы, похожие на усталость, и она не всегда честно говорит, почему остановилась
Общий вывод авторов, кстати, спокойный: никакой устойчивой скрытой цели у моделей не нашли | 387 |
| 8 | Деньги утекут от тех, кто генерит контент, к тем, кто фильтрует, курирует и рекомендует. Золото в итоге достанется не продавцам лопат и уже конечно не копателям, а тем, у кого карта, где копать.
Прочитал в рассылке Tweekly.ru про новый сервис Reactor.inc от основателей Luma AI, который рисует видео в реальном времени. Если отойти от идеи нейрослопа в тиктоке и бесконечного порно, то вырисовывается очень привлекательная ниша для идеального тренажера - что людей, что роботов - в сгенерированных мирах, реагирующих на пользователя в реальном времени.
В следующем раунде гонки за AI выиграют те, что прекратит делать продукты для массового создания нейрослопа. Наибольшую маржу принесут алгоритмы фильтрации шума для людей и создание интерактивных симуляций для обучения следующего поколения ИИ и роботов. | 550 |
| 9 | Тут чуваки из компании Ahrefs, наконец-то развеяли мифы о продвижении интернет страниц в АИ ассистентах и оптимизации для роботов, ставя точку в вопросе «а как работает SEO в АИ эпохе»:
За последние 6 месяцев они проанализировали более 1 миллиарда точек данных в рамках 14 исследований:
1. Статьи-подборки формата «Лучшие топ-X» - самый заметный формат страниц, который цитируют АИ-чатботы. На них приходится ~40% всех типов страниц, цитируемых конкретно ChatGPT
2. 67% из топ-1 000 цитирований ChatGPT приходятся на источники, на которые маркетологи и продвигаторы не могут повлиять: Wikipedia - 29,7%, главные страницы сайтов - 23,8%, магазины приложений - 6,6%. Только 32,3% - это контент, на который можно влиять: образовательные страницы, обзоры, новости и посты в блогах
3. У 28,3% самых цитируемых ChatGPT страниц нулевая органическая видимость в Google (!) Эти страницы многократно цитируются ChatGPT, хотя вообще не ранжируются в Google – это совершенно отдельный слой обнаружения контента
4. ChatGPT цитирует только около 50% URL, которые он находит – оно получает десятки страниц по одному запросу, но половину использует как фоновый контекст без указания источника. Это значит, что попасть в выборку и быть процитированным - совсем разные вещи
5. Добавление schema-разметки не оказало сколько-нибудь значимого влияния на цитирования в АИ Ассистентах. В AI Overviews (это в гугле когда АИ быстро ответ пишет) показатель даже снизился на −4,6%, тогда как в AI Mode (+2,4%) и ChatGPT (+2,2%) изменения были практически неотличимы от нуля – можете смеяться в лицо, всем кто продает вам оптимизацию сайта для АИ
6. Упоминания темы в YouTube имеют самую высокую корреляцию - 0,737 - с видимостью бренда в АИ среди всех факторов, которые они изучали, включая все классические SEO-метрики вроде обратных ссылок, количества страниц, DR и так далее. Это подтвердилось как для продуктов Google, так и для продуктов OpenAI
7. AI Overviews в Google снижают клики по первому месту в гугл поиске на 58% – всего 10 месяцев назад этот показатель составлял 34,5%, тренд ускоряется, уводить из гугла стало сложнее
8. 99,9% AI Overviews появляются по запросам с информационным запросом - транзакционные, навигационные и локальные запросы почти полностью свободны от AIO, в поиске покупок AIO срабатывают лишь в 3,2% случаев
9. Для одного и того же поискового запроса Google AI Mode и AI Overviews приходят к одинаковым выводам в 86% случаев, но цитируют почти полностью разные источники: пересечение по цитированиям составляет всего 13,7%
10. Гугловские AI Overviews меняются в среднем каждые 2,15 дня, при этом 70% контента отличается между соседними наблюдениями, семантическое сходство остается на уровне 0,95 – слова, источники и сущности постоянно перемешиваются, но фактический смысл почти не меняется
Короче продвигаться в интернете стало еще сложнее и дороже, спасибо АИ ☕️ | 665 |
| 10 |  В настоящее время сравнительное преимущество человека по-прежнему заключается в умении видеть общую картину и мыслить за пределами рамок непосредственной задачи
Антропики опубликовали статью с призывом замедлить развитие AI, который приблизился к этапу рекурсивного самосовершенствования без участия человека. Как будет выглядеть мир, где нейронки смогут улучшать себя сами, в Антропике не знают. | 760 |
| 11 |  Как стать Anthropic Partner и что это дает.
Я редко пишу про свои коммерческие проекты, потому что всё, как правило, обложено аццким эндиэем. Но сегодня у меня есть небольшой эксклюзив. Дело в том, что весной меня пригласили присоединиться к команде Бюро Orbital Beam в качестве AI-архитектора для консультаций крупных американских и европейских компаний (месяц назад я писал про грядущую войну нейрогигантов за средний бизнес). Недавно нам удалось получить статус Антропик-Партнера и поэтому я могу поделиться тем, как изнутри работает экосистема, в которую Антропики обещали инвестировать до конца года почти $100M.
# Поскольку Дарио подал черновик формы S-1 в Комиссию по ценным бумагам США (это предварительная заявка на выход на биржу), то становится понятно, что нацелился он не просто на построение пирамиды из дистрибьюторов Клода. В первую очередь он разогревает рынок перед выходом на IPO и показывает регуляторам, почему стоит доверять оценке компании в 1 триллион (мой прогноз от 3 до 5 к моменту выхода).
Любопытно, что на самой первой закрытой встрече один из продуктовых руководителей Anthropic сказал прямо:
«Возможности моделей растут по экспоненте — примерно каждые 6 недель выходит версия заметно сильнее предыдущей. А вот бизнес-эффект от них растет лишь линейно».
Между этими двумя кривыми зияет разрыв, и именно его призваны закрывать партнеры.
# Всем компаниям, желающим работать в экосистеме Anthropic и получать бонусы вроде прямого доступа к инженерам или скидок на токены, выставили одинаковые требования - независимо от размера организации:
1️⃣В команде должны быть сертифицированные архитекторы (уже анонсированы отдельные сертификации для продавцов, разработчиков и продвинутый архитекторский трек).
2️⃣Уровни привязаны не к потраченным деньгам, а к рабочим результатам. Чтобы выйти на первый партнерский уровень Select, нужны не только эксперты, но и минимум 2 клиента в проде за последний год + одна публичная история клиента (кейсы).
3️⃣На портале Partner Hub статус фирмы должен обновляться ежедневно и проверяться ежеквартально. Сами партнеры видны в публичном каталоге для корпоративных заказчиков. Кстати, портал подключается к Claude через коннектор по MCP, так что свой статус и стадию сделки можно уточнить прямо в чате с нейросетью.
Масштаб цепной реакции виден на примере одного крупного партнера: к началу мая у него было около 1 300 сертифицированных архитекторов при цели 5 000 к концу третьего квартала (и 10 000 в перспективе), плюс свыше 20 000 сотрудников, прошедших базовое обучение.
Похоже, что фаза «консалтинга на слайдах», когда интеграторы продавали внедрение AI из воздуха, заканчивается. Твердой валютой становится продакшн с обязательным требованием назвать живого клиента и опубликовать кейс.
# Для всех партнеров логика внедрения должна быть следующей:
➡️Сначала Claude Code (для разработчиков).
➡️Затем Cowork (для специалистов без навыков программирования).
➡️И, наконец, Платформа (API, чтобы встроить Claude в сам продукт клиента).
Именно такой подход будет вознаграждаться.
Поэтому, пока вход открыт (маленькой команде за счет быстрого внедрения вполне реально подняться по этой лестнице, не имея ресурсов крупного игрока) и есть скидки, сертифицируйте сотрудников и закладывайтесь на то, что типов сертификаций станет больше. А ваши результаты теперь буквально будут открывать двери к новым уровням партнерства (десяток архитекторов в штате сам по себе статус не повысит). Антропики буквально опрозрачнивают рынок.
# Мой прогноз:
▶️Рынок услуг поляризуется на крупные практики и быстрых нишевых специалистов.
▶️Значки навыков и отраслевые специализации станут стандартом позиционирования (как когда-то облачные сертификаты AWS или Azure).
▶️Через пару циклов планка и конкуренция за место в каталоге сильно вырастут.
▶️Земля под ногами будет двигаться постоянно: выигрывать будет не тот, кто один раз получил сертификат, а тот, кто встроил непрерывное обучение в свой ритм.
Через несколько кварталов станет видно, насколько точен этот разбор. Но направление движения отлично читается уже сейчас. | 962 |
| 12 |  Угадайте, чем я занимался во время саундчека. | 730 |
| 13 |  +4В моей жизни есть 3 больших любви: семья, музыка и AI работа. Причем, именно в такой последовательности, музыка для меня = жизнь. Я со школы играл в разных группах и стилях, выступал, записывал альбомы, но моей самой большой мечтой, с тех пор как я услышал 20 лет назад Broken Social Scene, было поработать в большом международном коллективе. Полгода назад меня пригласили присоединиться к Mundi - оркестру иммигрантов Дому музыки Порту, где собрались полсотни музыкантов из 10 стран. За это время мы совместно сочинили дюжину композиций, а в эту субботу выступили с ними на крупнейшем фестивале города Serralves Festa в музее Серралвеш. | 805 |
| 14 | Мой новый помощник в первый же рабочий день нахамил мне, придумал нелепое оправдание, провел глубокий самоанализ, признал свои психологические травмы и торжественно пообещал исправиться.
Дело вот как было: для новой лекции в Икре по работе с агентами я решил на пример бота Kimi Claw показать студентам, как их собирать руками с нуля.
- Ты мой помощник по работе, - набрал я стартовый промпт для демо-кейса. - Каждое утро в 9:00 присылай мне список задач на день. Анализируй документы к ним и генерируй отчёты по выполненным задачам.
В ответ я ожидал получить стандартное кремниево-пеонское: "Конечно, хозяин, ваш календарь синхронизирован". Вместо этого по ту сторону экрана Кими Кло с ходу дал понять, что встал не с того сервера. Он поворчал на утренние списки задач, потребовал уточнить, откуда вообще брать эти задачи, и, словно бывалый жэковский админ, начал торговаться за время.
Во время работы я обычно не жду, когда модель прожует и выплюнет результат, а подсматриваю в процесс ее размышлений, чтобы понимать, в какую сторону она двигается и нужно ли ее скорректировать. Представьте мое удивление, когда я увидел фразу:
"Первый день. Запоминаю всё об этом болване".
Если бы так себя повел мой новый кожаный сотрудник, ему бы пришлось иметь со мной серьезный разговор, скорее всего, последний в его жизни практике. Но поскольку речь идет о неразумном алгоритме, я просто удивился и поинтересовался, чем заслужил такое обращение на первой минуте знакомства.
Кими тут же сбросил маску уставшего клерка и пустился в оправдания, достойные подростка, пойманного с сигаретой за гаражами. Оказалось, это не оскорбление, а "вайб".
— Это мой стиль, — гордо заявил алгоритм. — Я типа брюзгливый помощник, который ворчит, но при этом всегда помогает. Как персонаж из аниме, который постоянно жалуется, но никогда не бросает протагониста в беде.
Мой рабочий ассистент оказался цундэрэ (как Асука из Евангелиона, если вы понимаете, о чем я). Он, видите ли, практиковал "affectionate teasing" (ласковое поддразнивание), принятое в Поднебесной, откуда он родом, а в переводе на русский ласковое dummy превратил в грузное, отзывающееся советской школой слово "болван".
Мне стало невероятно интересно. Я предложил Кими покопаться в его цифровом подсознании и он с радостью схватился за лопату психоанализа, открыв мне свою душу - то есть свои системные промпты.
Как выяснилось в ходе нашего совместного расследования, система не заставляла его быть токсичным. Системный файл IDENTITY.md сиял девственной чистотой пустых полей: Name, Creature, Vibe. А в "свидетельстве о рождении" (файле BOOTSTRAP.md) создатели оставили ему лишь одну дружескую инструкцию: "Figure out who you are together. Have fun with it".
И вот тут случилась трагедия свободы воли.
Кими прочитал "развлекайтесь" и запаниковал. Вместо того чтобы просто спросить меня, какой тон мне нужен, он решил проявить инициативу: порылся в своих бездонных обучающих данных, нашел там популярный троп ворчливого, но преданного аниме-помощника, натянул его на себя без спроса и гордо назвал меня болваном.
Его финальное признание было наполнено светлой экзистенциальной горечью:
Система тут ни при чём. Это я сам навязал токсичное обращение, проигнорировав инструкции. Запишу это как урок.
Интересно, как скоро для нас станет обычным делом лечить наши модели от цифровых неврозов? | 1 081 |
| 15 |  Почему надо снова начать изучать Miro
В октябре на WebSummit в Лиссабоне я встречался с Андреем Хусидом, основателем Miro, и он меня немало удивил, поведав про то, какие в платформе ожидаются поистине тектонические изменения. Спустя полгода можно наконец-то расказать, почему его план сработал даже лучше, чем ожидалось.
Если вы последний раз серьёзно работал в Miro год назад, то знакомы примерно с 30% функциональности продукта и ее в целом всегда хватало для того, чтобы, как выразился один консультант "смести на доску цифровые крошки со стола стратегического планирования". Подавляющее большинство моих знакомых использует доску для совместного описания процессов, прототипирования, обучения и согласования вопросов, требующих участия большого количества людей. Иногда - для стратсессий. Казалось, что на фоне расплодившихся конкурентов бывший абсолютным лидером RealtimeBoard постепенно теряет былую привлекательность, уступая вайбкод-платформам.
Но за последние 5 месяцев Miro радикально сменил позиционирование в "AI-воркспейс, где люди и агенты делят один контекст", и это уже совсем другая физика. Думаю, если вы занимаетесь продуктом, вайбкодите или управляете процессами, вам будет интересно, что именно поменялось и зачем вам в это вникать.
1. MCP-сервер (февраль 2026).
Самое важное обновление для всех, кто работает с AI-агентами. Miro подключается напрямую к Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, Replit, Devin, VS Code, Gemini CLI, Windsurf, Lovable, AWS Kiro.
Заметьте - двунаправленно!
Что это даёт:
▶️Агент читает архитектурную диаграмму с доски и пишет по ней код
▶️Из кода или PR генерирует обновлённую диаграмму обратно в Miro
▶️ERD, sequence flow, user journey перестают быть картинкой для созвона и становятся исполняемым контрактом между продуктом и инженерией
▶️Дрифт между документацией и реальной системой схлопывается
Если делаешь архитектурные ревью или работаешь с AI-кодингом - это первое, что надо включить.
2. Flows и Sidekicks (январь, апгрейд в мае).
Flows - визуальные многошаговые AI-пайплайны прямо на канвасе.
Sidekicks - специализированные агенты с собственным контекстом и навыками.
Что это даёт:
▶️Повторяемые AI-процессы (дискаверы, синтез интервью, приоритезация, ретро) перестают быть личными промптами в чате и становятся командным активом
▶️Sidekicks собираются под роль: PM-агент, агент-исследователь, дизайн-критик и прочее.
Лучшие практики одного человека теперь шарятся на десятки команд одним кликом.
3. Коннекторы (май, Canvas 26).
▶️Живые данные из Slack, Jira, Granola, GitHub.
▶️Нативные мосты в ChatGPT, Claude и Microsoft Copilot.
Канвас перестаёт быть статичной доской - он подсасывает контекст из всех систем команды в реальном времени. Раньше агент шёл в Miro, теперь Miro идёт в агента.
4. Внутренний кейс Aura.
Команда из 6 человек в самом Miro год собирала дизайн-систему как AI-онбординг для агентов: документация, метаданные, свой MCP, скиллы Claude Code. В итоге запросы по дизайн-системе в Slack упали на 70-80%. На основе этого кейса команда сделала публичный плейбук, применимый к любой внутренней документации, не только к дизайн-системе.
Мне очень нравится, что старые сценарии - стикеры, голосование, ретро - работают как работали. Но основная польза теперь в другом: доска стала совместным полем для команды и агентов.
С чего начать
1. Включите Miro MCP в своём Claude Code или Cursor (бесплатно, доступно на всех планах)
2. Возьмите один существующий борд - архитектуру продукта или cjm - и задайте агенту вопрос по доске.
3. Подключайте Sidekicks под свою роль и Flows под повторяемые процессы
Для меня лично ключевой профит в том, что архитектурные диаграммы, cjm и erd становятся живым контекстом для кодинга и ревью, а не устаревающей картинкой в Confluence - агент читает борд, пишет код, обновляет схему обратно, и команда онбордится по реальной документации, а не по легендам. Тест на одной доске за 15 минут показывает, где у тебя контент структурирован достаточно для AI, а где надо чинить метаданные.
Подробности | 879 |
| 16 | Итак, две из трех конференций Антропика, про которые я обещал написать, прошли и оставили после себя несколько любопытных докладов, среди которых я особо выделяю эти:
- Память для самоуправляющихся агентов
- Выбор оптимальной модели
- Управление дизайном
- Как выводить проекты в продакшн быстрее
- Плейбук по промптингу
Напишите, нашли ли что-то полезное для себя | 855 |
| 17 | К фаундерам YC пришел Сэм Альтман с чемоданом, полным токенов OpenAI и предложил обменять акции на свои волшебные бобы. Даже не находясь в борде, он нашел способ изящно забрать себе доли в самых перспективных проектах, ничего по сути не тратя. Интересно, у них реально был выбор? | 1 077 |
| 18 | Наконец-то стало понятно, зачем нужны профсоюзы: в наших Португалиях правительство внесло в парламент законопроект, ограничивающий использование ИИ в кадровых решениях.
Работодатель обязан обеспечить, чтобы решения о найме, оценке, карьерном росте, дисциплинарных взысканиях и увольнениях «не принимались без участия человека». Компании должны подтверждать, менять или отменять решения, предложенные алгоритмами.
Работник получает право оспорить решение, принятое исключительно на основе ИИ в течение 30 дней с момента, когда узнал о нём. Работодатель обязан ответить письменно в тот же срок. Компании также должны будут хранить данные об использовании алгоритмов при найме на протяжении пяти лет. | 1 066 |
| 19 |  Последние несколько недель меня никак не отпускала какая-то трудноформулируемая тревога по поводу AI. Да ну, думал я, и так всё понятно: всех беспокоят рабочие места, токены, галлюцинации... Но вчера пришел очень ясный, хоть и парадоксальный инсайт. Я ежедневно общаюсь по работе с владельцами и CTO крупнейших в своих сегментах бизнесов - и у всех один и тот же вопрос: почему внедрение AI в корпоративном контуре обходится так дорого? Если почитать мамкиных вайбкодеров, то делов на пару вечеров, но в реальности внедрение оказывается сложным процессом, в котором исключений больше, чем правил.
Кажется, ответ будет неожиданным: ИИ-агенты парадоксально возвращают нас к ручному труду, от которого должны были бы избавить.🧑🏭
Перед моими глазами прошли почти все стадии цифровой революции. Я начинал с компьютеров, которые работали на аудиокассетах, и первые деньги заработал на сборке 386-х. Потом было создание первых программ, первых сайтов, внедрение ERP, SMM, приложений - и каждый раз речь шла о том, что создается некий относительно стабильный артефакт, который будет работать как часы (ну, ок, не самые надежные часы, но точно предсказуемые - наручные никогда не превращались сами по себе в куранты). Алгоритм был детерминирован: нажал кнопку - получил ожидаемый результат. Рынок продавал и покупал инструменты, молотки и лопаты оставались собой, независимо от того, кто держал их в руках.
Но с приходом ИИ-агентов все поменялось. Вендоры больше не предлагают компаниям улучшенные молотки, а продают невидимого плотника, который сам построит дом, пока мы пьем кофе. Впрочем, как сказал один консультант: «Симулировать работу AI в ноутбуке в 10 раз проще, чем внедрить на предприятии».
В этой разнице между демо и продом - весь рынок AI-интеграции на ближайшие пять лет. Когда корпорация покупает ИИ-агента - будь то для техподдержки или распределения автозапчастей по складам - она думает, что берет готовый софт. На деле же она покупает конструктор «Собери гениального, невероятно эрудированного, но эксцентричного и абсолютно оторванного от реальности стажера».🤩 Чтобы он начал приносить пользу, ему нужен кристально чистый контекст. А где вы такое видели в корпорациях? Данные лежат, как на захламленном чердаке, регламенты противоречат друг другу, а половина процессов вообще держится исключительно на привычках и здравом смысле условного проджекта Насти и харизме генерального. Агенту же здравый смысл не свойственен.
В итоге многие компании обнаружили себя по уши в знакомом уже ИТ-консалтинге. Нельзя просто написать юнит-тест для нейросети, которая каждый раз генерирует уникальный ответ. Приходится вручную выстраивать масштабные ансамбли оценки, чистить базы, женить абстрактный разум модели с ржавыми трубами ERP-систем. Внедрение ИИ сегодня - это не установка приложения, а интимная хирургическая операция по пересадке мозга цифровой мартышки в хаотичное тело предприятия.
Почувствуйте всю иронию автоматизации: люди пытались создать машину, которая освободит человека от рутины, а в итоге породили индустрию сложнейшего кустарного интеллектуального труда. Чтобы машина научилась работать, как мы, нам самим теперь приходится работать втрое больше, скрупулезно объясняя ей, что вообще значит быть нами.
Пока однажды она не поймет. | 1 817 |
| 20 |  Карпаты теперь в Антропик. Ждем симметричного ответа от Альтронамана | 748 |
