ИИ для продакта & CPO | Влад Прошинский

Защита от Prompt Injection и слива PII У ИИ агентов просматривающих веб-страницы, есть проблема: они читают всё — баннеры с уведомлениями о файлах cookie, скрытые инструкции, теневые паттерны — и не могут отличить настоящий контент от ловушки. Agent Browser Shield находится между агентом и вебом, удаляя промпт инъекции, маскируя перс. данные, устраняя теневые паттерны и фильтруя информационный шум, который расходует токены. Бесплатно, исходный код доступен, работает с Browser-use и Browserbase.

Не знаете тех, кто хотел раскатить ИИ в компании, но всё ещё не сделал это? Это нужно не для сотрудникам, а компании, которая несет риски. выгоды: - в 8,5 раз дешевле чем каждому покупать подписку - на РФ сервере - с интерфейсом как у ChatGPT - с контролем прав, аналитикой трат и токенов - можно локально на своем железе (опен-сорс Gemma / QWEN / DeepSeek и т.) За успешную рекомендацию = вам 30% (50 тыс.) Есть преза, там план работ, стоимость и ответы на часто задаваемые вопросы. Пишите в ЛС @asmadeyi == Зачем нужен корп. ИИ? ==

я не понимаю зачем это компаниям? Если реально например у штатного сотрудника и так есть и ChatGPT и Claude?

↓↓↓ 1. Сотрудники сливают корп. и перс. данные (когда работают с таблицами / договорами) - сотруднику слившему с рабочего ПК — лишение свободы до 6 лет + штраф до 1 млн руб. по ст. 272.1 УК РФ - юр.лицу — штраф до 6 млн руб. по ч. 8 ст. 13.11 КоАП РФ - ген. диру — уголовка по ст. 272.1 УК РФ (до 6 лет + штраф до 1 млн руб.) 2. РКН запрещает использовать западные сервисы для передачи ПД по ч. 8 ст. 13.11 КоАП РФ. Физике без ПД ничего не будет, компании — штраф до 6 млн руб. 3. Не у всех есть стабильный и рабочий VPN. 4. ИИ использует ~10-20% от всего числа сотрудников организации. В век ИИ в интересах компании, чтобы 95% штата использовали ИИ. Компания от этого выигрывает. 5. Результат работы с ИИ принадлежит компании. Уходит сотрудник — уходит процесс (к конкуренту?), в рамках которого был достигнут результат 6. Без корп. ИИ каждый сотрудник делает работу по своему → разное качество. С корп. ИИ: единые шаблоны для работы, единая база знаний о компании, клиентах, целях, показателях. У личного ИИ этого нет.

↓ Роль PM умирает в эпоху ИИ? Скорее она расщепляется: крут не тот, кто лучше пишет PRD, а тот, кто умеет быстрее строить, тестировать и принимать решения по реальности, а не по согласованиям. == Что такое скорость в контексте роли РМ с ИИ? 1. Дата: Есть накопленная И структурированная база, с которой ИИ может работать: - инфа о компании, продукте (а не хаос в конфлюенс) - БД с логами куда ИИ может ходить (ему это не запрещено) - настроена интеграция с Jira / Linear - собрано 90% компонентов в дизайн системе в Figma/HTML - четко сформированы цели и т.п. 2. Прототипы: У вас есть база фреймворков для сборки прототипов/MVP/PoC (GSD, Superpowers и т.п.) 3. MVP: Есть готовые плагины / фреймворки / Skills для работы, которые позволяют ускорять каждый кусок свои работы. Можете отдекомпозировать «Что строить сейчас, а что позже?» 4. Спеки. Вам не нужен бизнес-аналитик / системный аналитик / продуктовый аналитик. 80% их работы вы уже научились автоматизировать с помощью ИИ: - Пишет понятную спеку для агента - проектирование А/B-тестов - написание аналитической записки для рук-ва - разбор логов, извлечение данных из БД - написание спек/ТЗ/БФТ/PRD и т.п. 5. Майндсет продакта Обновленный майндсет за счет практики и экспериментов за те 2-3 года, которые ИИ уже активно развивается. У вас должно быть сформировано Мышление чтобы вы могли разложить хаос в строимую систему. 6. Коммуникации: ИИ сжимает координацию, письма, статусы и мониторинг почти до нуля. Вы больше не пишите письма, а наговариваете + ИИ форматирование. 7. Процессы: вы оператор, и проектируете рабочие процессы под LLM-driven (вход → модель → выход → петля обратной связи) и координируете агентов как коллег (назначить → проверить → слить) 9. evals: вы рассуждаете о задержках, стоимости токенов и качестве как о продуктовых решениях 10. экономика: вы уже знаете что SLOP не продается, а потому не бежите что-то вайбкодить сломя голову, как 90% спецов сейчас. 11. жизненный цикл: вы понимаете что должно быть на каждом этапе зрелости: прототип → пилот → прод. и что каждый этап имеет свой confidence на успех в метриках. И не стремитесь его перепрыгнуть. 12. целеполагание: вы понимаете как решение встроится в текущий бизнес/бизнес-процесс (сюрприз: 80% не встраиваются (!), хотя решают важную задачу, люди должны получать существенно больше пользы в сравнении со старым решением, иначе churn стремится к 0) 13. безопасность: проектируя публичные ИИ решения, вы руководствуетесь DLP политиками, требованиями ФСБ к обработке и хранению PII. 13. стратегия. так, как ты кожаный мешок, и можешь много чего забыть/не учесть, то понимаешь что ИИ, сильно лучше в этом, если имеет достаточно контекста. ИИ ведёт диалог-интервью с тобой, пока не сгенерирует полный strategy.md. 14. планирование: ты не планируешь. ты управляешь планированием /co-ideate /co-brainstorm /co-plan, автоматически генерирует все тикеты и пушит их прямо в Linear. 15. мониторинг: ты не смотришь в дашборды, ты реагируешь на изменения: по крону в 8 утра автоматически приходит 1page отчёт о пульсе продукта, аномалии в данных помечаются автоматически. == Если это начать делать, то PM перестает быть человек-процесс / говорун / выскочка и прочие высказывания которые я слышал о продактах от коллег кто "делает реальный результат".

Google выпустили Speech-2-speech переводчик Gemini 3.5 Live Translate 🎞 https://youtu.be/TNwKs39uSVk 70 языков По API ~2$ в час Модель поддерживает 70+ языков и уже интегрируется в Translate / Meet / Gemini Live API / AI Studio. ==== можно строить продукты вокруг этого

Интересный вектор изменения роли Product Manager → Product Engineer 🎞 доклад Будущее за генералистами?

Аудит кэша ключ-значение между провайдерами Подглядел у Рефата зачетный скилл, который не херово так экономит токены.. Проблема: бывает что повторное использование кэша LLM обычно (тихо) завершается с ошибкой. Причины могут быть разные: измененные схемы tool calls, измененное первое сообщение пользователя, резервный вариант вызова OpenRouter могут превратить ретрай на 20 000 токенов в холодное предварительное заполнение. sernote/audit-prompt-caching - Skill, который вы запускаете в своем проекте и агент проходится по реальному коду: проверяет шаблоны промптов, сборку tools и схемы, логику истории, конфиги роутинга, специфичные для провайдеров особенности (OpenAI / Anthropic / OpenRouter / vLLM). Включая пачку полезных скриптов, например статический анализатор истории LLM вызовов - что сделать чтобы улучшить попадание в кэш (= сделать AI приложение дешевле и быстрее). Пример модели ROI для 1000 запросов с 9000 статическими входными токенами, 300 динамическими входными токенами, 2000 выходными токенами, коэффициентом попадания в кэш 71% и явными примерами цен: Total cost: $34.60 -> $23.10 Total savings: 33.24% Input savings: 61.84%

🛠 Инструменты • Magic Layers в Canva — Автоматическое разделение изображений на редактируемые слои. • Google: открытая модель 2.4B для генерации музыки — Локальное создание музыки в реальном времени на мобильных устройствах. • Gemma 4 12B в формате GGUF — Возможность локального запуска мощной модели Google. • Cursor: Design Mode — Редактирование веб-интерфейсов визуальными указателями прямо в IDE. • pg_durable — SQL DSL для организации рабочих процессов ИИ внутри Postgres. • sem — Семантический контроль версий, отслеживающий изменения функций и классов. • Vokal — Рабочее пространство для запуска и анализа проектов ИИ-агентов. • Papera — ИИ-блокнот, преобразующий текст в многоблочные макеты страниц. • Miso — Голосовые агенты с клонированием голоса и локальным развертыванием. • ChartCool — Создание профессиональных диаграмм по одному текстовому запросу.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • NVIDIA представляет Nemotron 3 Ultra — Открытая MoE-модель на 550 млрд параметров для долгосрочных агентов. • США и Япония запускают ИИ-партнерство на 1 млрд долларов — Партнерство для ускорения научных открытий в рамках миссии Genesis. • Anthropic: Claude теперь достигает 52-кратного ускорения кода — Модель Mythos Preview решает задачи оптимизации кода в 52 раза быстрее. • NVIDIA представляет исследовательского гуманоидного робота — Представлен референсный дизайн гуманоида для академических исследований. • Nydia и SK Hynix заключают пакт о разработке чипов ИИ — Многолетний договор о совместной разработке памяти и чипов нового поколения. • NVIDIA Cosmos 3: платформа для физического ИИ — Среда для разработки роботов от симуляции до реального воплощения. 📈 Рост и Оптимизация • Боты впервые обогнали человеческий трафик в интернете — Агентский трафик превысил человеческий объем данных в сети. • Исследование Стэнфорда: ИИ превосходит профессоров права — В 75% случаев ответы ИИ были признаны лучше ответов экспертов-людей. • GPT-4.5 официально прошел тест Тьюринга — Исследование подтвердило человечное поведение модели в диалоге. • Аналитика KPMG: 75% компаний не знают расходов на ИИ — Три четверти организаций не имеют точного учета затрат на внедрение нейросетей. 🤖 Промпты и Практика • 20 лучших промптов для повышения креативности — Набор запросов для генерации идей и творческих концепций.

Чек-лист готовности к внедрению ИИ немного обновил после общения с С-директорами на ProductCamp Нужно отвечать на вопросы Да / Частично / Нет Стратегия 1. Мы понимаем, зачем внедряем ИИ и какие задачи он решает 2. Инициатива поддержана руководством и есть в стратегии 3. Есть хотя бы один бизнес-сценарий, на котором зарабатывают 4. Понятно где можно измерить эффект (время, качество, стоимость) Люди 1. Есть те, которым интересно в ИИ + эксперименты 2. Руководители активно используют ИИ в работе 3. Команды не боятся ошибок и готовы шерить опыт 4. Задачи по внедрению ИИ есть у С-левела в KPI Процессы 1. Целевой процесс уже стандартизирован, прежде чем быть автоматизированным 2. Есть ответственные и определены роли при внедрении 3. Мы умеем доводить эксперименты до устойчивого результата Данные 1. У нас есть материалы (документы, базы, инструкции), на которые ИИ может опираться 2. Эти данные структурированы, актуализируются и доступны (БД/API) 3. Есть понимание, какие данные можно, а какие нельзя (политики работы с data) 4. Мы можем подключить ИИ к потоковым данным через API 5. Понимаем, как обновлять контекст модели без ручного вмешательства Оценка эффекта 1. Мы оцениваем не «замену людей», а эффект от внедрения ИИ в конкретных процессах 2. Понимаем, что ИИ может ошибаться и требует проверки человеком 3. Принимаем, что результат приходит поэтапно: прототип → пилот → прод 4. Не ждём мгновенного ROI без подготовки данных и процессов Масштабирование 1. Мы можем описать, что именно улучшится после внедрения 2. Есть способ измерить эффект (время, ошибки, качество, идеи) 3. Пользователи реально используют ИИ и дают обратную связь 4. Есть план масштабирования успешных кейсов 5. СЕО может похвастаться результатом на борд-комитете 6. МЫ сможем обеспечить 152-ФЗ и PII ↓↓↓ Подсчитай количество ответов «Да» (максимум 26). 0–7 → AI-Tourist Интересно, красиво, но без стратегии и данных. 8–13 → AI-Explorer Есть пилоты, энтузиазм и первые выводы, но нет потоков и интеграций. 14–19 → AI-Optimizer ИИ помогает в задачах, но работает локально, не системно. 20–23 → AI-First ИИ встроен в процессы, подключён к данным, создаёт измеримую пользу. 24–26 → AI-Native ИИ и данные живут в одной экосистеме. Компания обучается вместе с технологией.

Product Hunt за 2026-06-01 — 2026-06-06 1. Fundraisly AI агент для сбора средств, который находит инвесторов и назначает встречи 👍 1119 голосов 💬 273 комментария 🧱 AI, Fundraising, Venture Capital 2. Mailwarm Инструмент для разогрева email, улучшенный для доставляемости. 👍 592 голоса 💬 106 комментариев 🧱 Email, Email Marketing 3. Elentaria Ваш GTM: от диагностики до исполнения 👍 561 голос 💬 97 комментариев 🧱 Marketing, Sales 4. Insforge Alpha Ветвление в стиле Git для вашего бэкенда 👍 538 голосов 💬 185 комментариев 🧱 Developer Tools, GitHub, Open Source 5. SellerClaw Команда AI агентов, которая управляет вашими магазинами по всем каналам 👍 527 голосов 💬 163 комментария 🧱 E-Commerce, SaaS 6. Shram Ваша фоновая память для Claude 👍 497 голосов 💬 112 комментариев 🧱 AI, Productivity, Tech 7. Vokal Пространство для совместной работы для 10x коллег с их AI агентами 👍 478 голосов 💬 54 комментария 🧱 AI, Messaging, Productivity 8. Mina Meeting Assistant Ваш AI коллега теперь отвечает и выполняет задачи во время ваших звонков 👍 472 голоса 💬 135 комментариев 🧱 AI, No-Code, Productivity 9. Superlog Сделайте ваш продукт без ошибок 👍 457 голосов 💬 79 комментариев 🧱 Developer Tools, GitHub, Open Source, Software Engineering 10. Astra Security AI агенты, которые находят, проверяют и исправляют каждую уязвимость 👍 415 голосов 💬 56 комментариев 🧱 Developer Tools, SaaS, Security 11. SocialEcho AI помощник для соцсетей для команд и агентов 👍 388 голосов 💬 134 комментария 🧱 Marketing, SaaS, Social Media 12. Leni Самый точный в мире AI для инвесторов 👍 387 голосов 💬 65 комментариев 🧱 AI, Data & Analytics, Investing 13. Databox Общайтесь с вашими бизнес-данными внутри Claude, ChatGPT и других 👍 361 голос 💬 60 комментариев 🧱 AI, Analytics, Productivity 14. Dune Контекстно-зависимая клавиатурная панель для Mac, с Claude + расширениями сообщества 👍 359 голосов 💬 56 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, Productivity 15. Google Профиль для издателей/создателей, чтобы выделить свою работу в Поиске 👍 356 голосов 💬 15 комментариев 🧱 News, SEO, Search 16. Empromptu Обучайте тонко настроенные модели с помощью AI приложений, которые вы уже создаете 👍 328 голосов 💬 114 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, No-Code 17. Folk AI в ваших сообщениях, который выполняет задачи 👍 307 голосов 💬 70 комментариев 🧱 AI, Messaging, Productivity 18. Gigacatalyst AI Builder for B2B SaaS Дайте вашим командам продаж и поддержки суперспособности инженеров 👍 299 голосов 💬 39 комментариев 🧱 AI, SaaS, Sales 19. Typeahead AI автодополнение для каждого приложения на вашем Mac 👍 299 голосов 💬 47 комментариев 🧱 AI, Productivity, Writing 20. Gemma 4 12B Запускайте мультимодальный AI локально с архитектурой без энкодера 👍 297 голосов 💬 7 комментариев 🧱 Developer Tools, GitHub, Open Source

Добавил в YouTube канал +1 сценарий → Топ-10 прикладных видео по ИИ за неделю по количеству лайков и просмотрам. Первый дайджест уже в канале → Videos of AI @ YouTube Механика: 1. Робот ищет по таким ключам:

// --- Оригинальные (сохранены) --- "AI agents tutorial step by step", "AI tools tutorial for beginners", "AI agent building tutorial", "AI prompt engineering techniques", "best AI tools training", "prompt engineering best practices", // --- Claude Code (топ-тема в данных) --- "Claude Code tutorial beginners", "Claude Code agents how to build", "Claude Code best practices", "how to use Claude Code step by step", "Claude Code subagents tutorial", // --- Vibe Coding (частая тема) --- "vibe coding tutorial for beginners", "vibe coding with AI step by step", "how to vibe code AI app", "vibe coding no experience", // --- No-code AI app builders --- "build app with AI no code tutorial", "Lovable AI tutorial for beginners", "Cursor AI tutorial beginners", "how to build app with Cursor AI", "no code AI app builder tutorial", // --- n8n автоматизация --- "n8n tutorial for beginners", "n8n AI agents tutorial", "n8n workflow automation tutorial", "how to build n8n workflow step by step", "n8n automation for beginners 2025", // --- MCP (Model Context Protocol) --- "MCP tutorial for beginners", "how to use MCP AI agents", "MCP AI tools explained", // --- AI automation & workflows --- "AI automation workflow tutorial", "how to automate work with AI agents", "AI workflow automation beginners", "build AI workforce tutorial", // --- Конкретные инструменты --- "how to use ChatGPT agents tutorial", "OpenAI agent builder tutorial", "Gemini AI tutorial for beginners", "Google AI Studio tutorial beginners", // --- Монетизация (высокий спрос в данных) --- "how to make money with AI agents", "AI side hustle tutorial step by step", "build AI SaaS app tutorial beginners", // --- Продвинутые агенты --- "multi agent AI system tutorial", "autonomous AI agent build tutorial", "AI agent with memory tutorial", "local AI agent setup tutorial"

↓↓ 2. 4 regex-фильтра отсекают шлак и кликбейт:

- tutorial|course|guide|training|learn|education|explained|masterclass|complete.*guide|step.*by.*step|beginners.*guide|how.*to.*build|fundamentals - money|rich|profit|earn|cash|income|\$|💰|sell|agency|business|client|freelance|side.*hustle|make.*money - autopilot|passive.*income|[\d]+k.*subs|faceless.*videos|youtube.*automation.*money|100%.*automated.*money - insane|crazy|ultimate.*secret|hack|trick|must.*do|steal.*these|best.*way.*to.*make|ways.*to.*make|you.*need.*to|[\d]+.*ways|[\d]+.*insane

3. Фильтр по количеству просмотров и лайков: - >10000 views - >100 likes ↓↓↓ 🎬 YouTube дайджест — 07.06.2026 Hermes Agent - Full Course & Setup Guide - For COMPLETE Beginners Tech With Tim 👁 17851 | 👍 612 | 📅 05.06.2026 ────────────── Build Your Own AI Agent – Full Course with OpenAI, Langchain, Render Deployment freeCodeCamp.org 👁 60444 | 👍 2310 | 📅 02.06.2026 ..... Остальное в канале → 🔗Videos of AI @ YouTube

Перешел с SuperWhisper (до этого был WhisperFlow) на Eloquent от Google Бесплатно для iOS и macOS. Приложение превращает поток речи в аккуратный текст: убирает слова-паразиты, исправляет оговорки и приводит мысли в читаемый вид. Из интересного: — Работает локально на устройстве — Построено на Gemma 4 — Без подписки — Поддерживает собственный словарь терминов и имён 🔗https://developers.google.com/edge/eloquent

Извлечение данных из счетов/КП/договоров Позарился на Глеба, который делает SotaOCR и решил собрать под свои задачи похожий флоу, начав с простого agentic workflow:

Gmail Trigger
  → Has Attachment? [true]
    → Upload to Drive → Download from Drive
    → Mistral OCR (Extract Text)
    → Prepare Extracted Content
    → Classify Transaction (Gemini)
    → Is Transactional? [true]
      → Get Chart of Accounts → Aggregate
      → Classify Chart of Account (Gemini)
      → Route by Revenue/Expense
        → Prepare Data → Append to Google Sheet

Mistral OCR и Google Gemini, который автоматически извлекает, структурирует и записывает счета прямо в ваши реестры. Осталось докрутить evals для оценок кому надо, вот 🔗описанный pipeline.

🛠 Инструменты • TinyFish Bigset — Конвертация текстовых запросов в живые наборы данных из сети. • Surface RTX Spark Dev Box — Компактный ПК для локального запуска моделей до 120 млрд параметров. • ASSERT Framework — Тестирование безопасности AI-агентов через правила на естественном языке. • Nvidia Cosmos 3 — Модель, объединяющая язык, видео и действия роботов на чипе Jetson. • DGX Station — Настольный суперкомпьютер для моделей с 1 трлн параметров. • Aoden Teo TTS 8B — Открытая модель озвучки текста с задержкой всего 110 мс. • Astra Autonomous Pentesting — ИИ-агенты для непрерывного поиска и исправления уязвимостей в ПО. • VeoOmni — Генерация кинематографического видео 1080p с синхронным звуком. • Open Code Review — CLI-инструмент для автоматического ревью кода с помощью LLM. • Gemma 4 12B с динамическим сжатием — Запуск 12-миллиардной модели на устройствах с 8 ГБ ОЗУ. 💰 Инвестиции • Alphabet инвестирует $80 млрд в ИИ-инфраструктуру — Привлечение средств для расширения вычислительных мощностей. • OpenAI инвестирует $40 млн в Opal — Поддержка разработки нового AI-аудиоустройства. • Roblox приобрела стартап Morpheus AI — Сделка для развития генеративных видеомоделей мира.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Новые возможности Codex от OpenAI — Представлены 6 плагинов для аналитики, дизайна и инвестиций. • Microsoft выпустила семь новых моделей MAI — Модели позволяют настраивать веса и интегрироваться в продукты. • MiniMax выпустила веса модели M3 с контекстом 1M токенов — Новая модель доступна с окном контекста 1 млн токенов. • Perplexity представила гибридную систему вывода — Система маршрутизирует легкие задачи на устройство, сложные — в облако. • MAI-Thinking-1 — Модель Microsoft на 35 млрд параметров с архитектурой MoE. • Microsoft Execution Containers — Песочница на уровне ядра для изоляции автономных AI-агентов. • Малые языковые модели Aion 1.0 — Локальные модели в Windows 11 для офлайн-обработки текста. • Nemotron 3 Ultra — Модель Nvidia на 550 млрд параметров с открытым весом. • Alibaba запускает Qwen3.7-Plus — Мультимодальная модель для управления компьютером через зрение и текст. • JetBrains запустила открытую модель MoE — Новая модель Mixture-of-Experts для ускорения кодинга. 📈 Рост и Оптимизация • Визуальный ИИ переходит к генерации кода — Переход от пикселей к редактируемому HTML/CSS и скриптам Blender. • Чеклист по внедрению ИИ для бизнеса — Метрики ROI и рабочие процессы интеграции ИИ в компаниях. • Планировщик для роботов IMLE работает в 19 раз быстрее — Техника создает оптимальный путь за один шаг вместо итераций. • Anthropic: 80% кода в компании пишет Claude — Переход от помощников к архитектуре автоматизированной фабрики. • Система контента на основе ИИ за 11 шагов — Автоматизация медиапроизводства с сохранением контроля за человеком. • Meta запустила ИИ-агента для бизнеса в WhatsApp — Автономное бронирование встреч и проведение платежей в мессенджерах. 🤖 Промпты и Практика • Топ-1000 промптов — Подборка лучших промптов для ChatGPT. • 5 подсказок для глубоких ответов чат-ботов — Техники для получения содержательных ответов без воды. • 100+ подсказок ChatGPT для работы — Готовые шаблоны для маркетинга, продаж и поддержки. • 30 способов автоматизации Slack — Практическое руководство по автоматизации рутины в мессенджере.

Простая и удобная аналитика за 9$/мес. Soloпренеры активно используют в США интересный инструмент — 🔗datafa.st 📺 live demo | dashboard demo Актуально если запускаете свой проект worldwide на минималках и нужна простая аналитическая панель. Есть CLI доступ 👍🏻

Фикс фичи Goal в Claude Code Почему `goal` ломается на реальных задачах? В Claude Code выпустил команду goal — она держит агента в петле, пока задача не выполнена. Классная новая фича, когда агент получает от вас описание цели и сам ищет решение, составляя шаги и план достижения. На практике — три системных проблемы: - Нет локального стейта. Единственный источник правды — чат-контекст. Сессия упала? Агент не знает, что уже сделано - Контекстный bloat. На длинных задачах контекст сжимается (compaction), и после этого агент начинает деградировать — теряет детали, повторяет шаги - Нет структурного плана. Агент сам разбивает задачу на ходу, без зафиксированного списка. Может потерять треть работы из виду Для коротких задач это терпимо. Для реальных production-воркфлоу — катастрофа. --- 🔗 Goal Buddy: open-source инструмент, который это чинит. Устанавливается одной командой в папку проекта. Работает как плагин для Claude Code и Codex. Внутри — три агента со строго разделёнными ролями: - Scout — read-only, картографирует задачу и собирает evidence receipt - Worker — единственный агент с правом редактирования, выполняет одну задачу за раз - Judge — read-only, скептически проверяет решения и одобряет/отклоняет с JSON-ратификацией Плюс PM-роль — главный координатор, единственный, кто может пометить задачу как done. Что это даёт на практике: - Перед стартом агент задаёт уточняющие вопросы — убирает амбивалентность в постановке - Создаёт goal.md с целью в машино-понятном формате и оракулом — конкретным сигналом завершения (тест-сьют, браузерный прогон, артефакт) - Пишет state.yaml — все задачи разбиты на «слайсы» с ID, назначенным агентом и статусом - Дашборд в реальном времени: какой агент активен, что в очереди, что готово == 🎞 видео

🛠 Инструменты • Anchor Browser: браузерные агенты — SDK для использования браузерных агентов корпоративного уровня. • Firecrawl запускает /monitor — Инструмент мониторинга сайтов, сокращающий расходы на токены на 90%. • MiniMax M3: мощная open-source модель — Модель с контекстом 1 млн токенов и управлением рабочим столом. • Bonsai Image 4B: генерация изображений на iPhone — Компактные модели для локального запуска с оптимизацией памяти. • NVIDIA запускает Cosmos 3 — Открытая модель для создания систем физического ИИ. • JetBrains представила Mellum 2 — Модель на 12 млрд параметров, оптимизированная для написания кода. • Mistral Search Toolkit — Фреймворк для интеграции поиска и извлечения данных в ИИ-конвейеры. 💰 Инвестиции • Airwallex достигла оценки в $12 млрд — Рост оценки на 50% при годовой выручке $1,5 млрд. • Сделка на $36 млрд для Anthropic — Кредит от Apollo и Blackstone на оплату мощностей Google TPU. • Saris привлекла $28,8 млн — Развитие агентской платформы для финансовых институтов. • Sandisk заключает контракты на $42 млрд — Контракты на поставку ИИ-памяти до 2031 года. • Inherent привлекла $50 млн от экс-сотрудников DeepMind — Разработка платформы для определения научных приоритетов. • Alphabet привлекает $80 млрд через продажу акций — Средства на развитие инфраструктуры из-за высокого спроса на ИИ.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • OpenAI добавляет полноценное использование компьютера в Codex для Windows — Интеграция прямого управления ПК в инструмент Codex. • Meta работает над ИИ-кулоном и новыми умными очками — Тестирование ИИ-кулона и четырех моделей очков до конца года. • Сертификация SpaceX для возвращаемых аппаратов Starfall — FAA одобрило испытания аппаратов для космического производства. • OpenAI запускает платформу биозащиты — Доступ правительства к биомоделям Rosalind для борьбы с пандемиями. • Nvidia представила новое поколение ИИ-ПК — Прототипы ПК с ИИ-процессорами в 40 моделях от ведущих брендов. • SoftBank инвестирует €75 млрд во французские ИИ-дата-центры — Проект по увеличению мощностей Европы на 5 ГВт до 2031 года. • Nvidia представляет чип RTX Spark для AI-ноутбуков — Новый чип для массовых потребительских ИИ-ноутбуков. 📈 Рост и Оптимизация • Goldman Sachs: ИИ-агенты увеличат денежные потоки в IT — Внедрение агентов улучшит экономику и окупит затраты на инфраструктуру. • Pinterest сократил расходы на ИИ на 90% — Оптимизация визуального слоя модели позволила радикально сэкономить. • Трафик ИИ-агентов вырос на 7,851% за год — Автоматизированный трафик растет в 8 раз быстрее человеческого. • Новая таблетка для лечения рака поджелудочной железы — Лекарство вдвое увеличило выживаемость пациентов в ходе испытаний. 🤖 Промпты и Практика • Гайд по аннотациям через Gemini Omni — Инструкция по созданию AR-аннотаций для видео и изображений. • Обучение Claude под Tone of Voice бренда — Методика кастомизации ИИ под правила бренда. • Фреймворк BeliefTrack снижает ошибки рассуждений — Метод сокращения ошибок ИИ в планировании более чем на 70%. • Руководство OpenAI по оценке ИИ-моделей — Методология проведения независимых оценок передовых моделей. • Как перенести память ИИ между ChatGPT, Claude и Gemini — Гайд по синхронизации предпочтений между разными LLM.

🛠 Инструменты • Anchor Browser — SDK для разработки браузерных агентов корпоративного уровня • OpenJarvis — Инструмент для создания персональных ИИ-агентов на локальном железе • Slideshot — Сервис создания видеодемонстраций продуктов с помощью ИИ • xAI открыла доступ к grok-build-0.1 через API — Модель для автономного программирования с оплатой за токены • Pinterest сократил расходы на ИИ на 90% — Кейс по оптимизации визуального слоя архитектуры модели • Firecrawl /monitor: сокращение расходов на токены до 90% — Вебхуки для отслеживания изменений сайтов без полного парсинга • MiniMax M3 — открытая модель с окном в 1 млн токенов — Модель для кодинга и управления рабочим столом с большим контекстом • NVIDIA запускает Cosmos 3 для физического ИИ — Открытая модель для систем с мультимодальным восприятием действий • JetBrains выпустила Mellum 2 — Языковая модель на 12 млрд параметров, оптимизированная для кодинга • Mistral Search Toolkit — Фреймворк для интеграции сбора и оценки данных в конвейеры ИИ