AI для Всех
Открыть в Telegram
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами Главный редактор и по рекламе: @crimeacs Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI для Всех
Канал AI для Всех (@nn_for_science) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 15 513 подписчиков, занимая 8 256 место в категории Технологии и приложения и 42 737 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 15 513 подписчиков.
Согласно последним данным от 22 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -8, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 23.80%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.08% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 693 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 719 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 22.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как claude, llm, контекст, параметр, точность.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами
Главный редактор и по рекламе: @crimeacs
Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 23 июля, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
15 513
Подписчики
-224 часа
-127 дней
-830 день
Загрузка данных...
Похожие каналы
Облако тегов
Входящие и исходящие упоминания
---
---
---
---
---
---
Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+81
в 5 каналах
июнь '26
+232
в 4 каналах
Get PRO
май '26
+480
в 9 каналах
Get PRO
апрель '26
+131
в 6 каналах
Get PRO
март '26
+229
в 3 каналах
Get PRO
февраль '26
+159
в 2 каналах
Get PRO
январь '26
+92
в 5 каналах
Get PRO
декабрь '25
+223
в 10 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+98
в 4 каналах
Get PRO
октябрь '25
+176
в 5 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+238
в 15 каналах
Get PRO
август '25
+166
в 7 каналах
Get PRO
июль '25
+272
в 16 каналах
Get PRO
июнь '25
+192
в 9 каналах
Get PRO
май '25
+203
в 10 каналах
Get PRO
апрель '25
+258
в 5 каналах
Get PRO
март '25
+394
в 21 каналах
Get PRO
февраль '25
+405
в 14 каналах
Get PRO
январь '25
+1 299
в 32 каналах
Get PRO
декабрь '24
+194
в 12 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+93
в 8 каналах
Get PRO
октябрь '24
+548
в 19 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+182
в 4 каналах
Get PRO
август '24
+134
в 8 каналах
Get PRO
июль '24
+151
в 11 каналах
Get PRO
июнь '24
+124
в 8 каналах
Get PRO
май '24
+417
в 15 каналах
Get PRO
апрель '24
+151
в 5 каналах
Get PRO
март '24
+213
в 8 каналах
Get PRO
февраль '24
+532
в 11 каналах
Get PRO
январь '24
+1 016
в 18 каналах
Get PRO
декабрь '23
+377
в 11 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+360
в 16 каналах
Get PRO
октябрь '23
+606
в 18 каналах
Get PRO
сентябрь '23
+369
в 0 каналах
Get PRO
август '23
+265
в 0 каналах
Get PRO
июль '23
+181
в 0 каналах
Get PRO
июнь '23
+252
в 0 каналах
Get PRO
май '23
+1 609
в 0 каналах
Get PRO
апрель '23
+314
в 0 каналах
Get PRO
март '23
+583
в 0 каналах
Get PRO
февраль '23
+550
в 0 каналах
Get PRO
январь '23
+755
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '22
+776
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '22
+338
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '22
+395
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '22
+174
в 0 каналах
Get PRO
август '22
+321
в 0 каналах
Get PRO
июль '22
+513
в 0 каналах
Get PRO
июнь '22
+638
в 0 каналах
Get PRO
май '22
+685
в 0 каналах
Get PRO
апрель '22
+122
в 0 каналах
Get PRO
март '22
+136
в 0 каналах
Get PRO
февраль '22
+187
в 0 каналах
Get PRO
январь '22
+67
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '21
+104
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '21
+464
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '21
+1 301
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '21
+59
в 0 каналах
Get PRO
август '21
+252
в 0 каналах
| Дата | Привлечение подписчиков | Упоминания | Каналы | |
| 23 июля | 0 | |||
| 22 июля | +4 | |||
| 21 июля | +4 | |||
| 20 июля | +5 | |||
| 19 июля | +3 | |||
| 18 июля | +1 | |||
| 17 июля | +6 | |||
| 16 июля | +2 | |||
| 15 июля | +1 | |||
| 14 июля | 0 | |||
| 13 июля | +3 | |||
| 12 июля | +1 | |||
| 11 июля | +1 | |||
| 10 июля | 0 | |||
| 09 июля | +10 | |||
| 08 июля | +9 | |||
| 07 июля | +5 | |||
| 06 июля | +1 | |||
| 05 июля | +3 | |||
| 04 июля | +6 | |||
| 03 июля | +4 | |||
| 02 июля | +5 | |||
| 01 июля | +7 |
Посты канала
Repost from Voice stuff
🎉 Подготовили статью "Dialogs: a studio-quality expressive conversational Russian speech corpus for dialog assistants", с Ильёй Латышевым, которую приняли на Interspeech 2026
Слова Ильи:
Это был мой первый подобный опыт, и теперь я могу с уверенностью сказать: если кажется, что всё, что может пойти не по плану, обязательно пойдёт не по плану — скорее всего, так и будет 😄 Переносы записей, сорванные дедлайны, организационные сложности, постоянные мелкие проблемы, которые по отдельности кажутся незначительными, но вместе сильно тормозят работу. В какой-то момент начинает казаться, что проект уже никогда не закончится. Но в итоге всё получилось, и я очень рад, что мы довели его до конца. За время работы я понял, насколько много мелочей влияют на качество речевого корпуса. Например: • желательно использовать одинаковые микрофоны и одинаковую аудиоцепочку для всех дикторов; • одинаковое расстояние до микрофонов; • необходимо контролировать уровень фонового шума и акустику помещения; • важно не менять настройки записи между сессиями; • стоит заранее продумать организацию записи, потому что именно она часто становится источником самых неожиданных проблем.Одной из особенностей нашего корпуса стали условия записи диалогов. Два актёра театра сидели напротив друг друга и читали реплики, видя мимику, жесты и эмоциональную реакцию собеседника. Несмотря на то что текст был заранее подготовлен, такое взаимодействие делало реплики значительно более естественными и выразительными. Это заметно отличается от записи, когда каждый диктор работает в одиночку и произносит свои реплики изолированно. В результате получился открытый студийный корпус выразительной русской разговорной речи: • 20 часов записей; • 3 профессиональных диктора — актёра театра; • широкий набор эмоций и разговорных стилей; • открытая лицензия для исследований. Корпус в первую очередь предназначен для файнтюна моделей синтеза речи. В статье мы также показываем результаты обучения моделей и субъективную оценку качества (MOS) для различных разговорных стилей. 📄 Статья на arxiv: https://arxiv.org/abs/2607.14310 📄Статья на hf: https://huggingface.co/papers/2607.14310 🤗 Датасет: https://huggingface.co/datasets/langswap/dialogs-ru-emotional-conversations 🎤 Демо: https://huggingface.co/spaces/frappuccino/dialogs-ru-tts Спасибо Илье за работу над этим проектом - это было очень непросто и ресурсозатратно и я очень хочу чтобы результаты нашей работы приносили пользу таким же исследователям речевых технологий как мы. Подписывайтесь на канал Ильи, он делает крутые обзоры там! @decent_researcher И на этот канал, @voicestuff
| 2 |  Видеосообщение | 1 977 |
| 3 |  Связанные одной нитью. Или KNN в проде.
Привет! На связи Ginger.
Присаживайтесь, расскажу, как провалилась в чёрную дыру и пока не выбралась.
Однажды за ужином мы с детьми обсуждали безумные смелые бизнесы нашей семьи: от тех, которые запускали их бабушки (история про бетон🫢) до гипотетических стартапов, которые запустят уже они, альфы, когда вырастут. Дошли до идеи переводчика с собачьего на человеческий (кстати, оказывается, кто-то уже делает). А потом забавы ради выбрали идею: по фото питомца создавать мерч. Масштабируемо и не ресурсозатратно (хаха🦜). Дети любят кошечек и собачек, а я — минимализм и вечное, поэтому решили воплощать не в принтах, а в том, что переживёт любой ахтунг: в вышивке. Плюс яжмать🐒
Обёртка вокруг nanobanana, дизайн, мокап… казалось, дело одного вечера. Но что такое файл машинной вышивки? Оказалось, целый мир математики. А яжматематик🤯
Дальше были месяцы вечерних и ночных бдений: конвертация из png в вектор, из вектора в стежки, сатиновая строчка, KNN для построения траектории, знакомство с местными мастерскими и миллион ошибок. Отдельный аттракцион воплощать это в Европе, где на каждый чих есть регуляция. Из милоты: дети узнали про налоги. Реакция младшей на НДС была феноменальной — покажу отдельно.
Оказалось, дигитализация вышивки — задача нерешённая и абсолютно нетривиальная. Я оч увлеклась. А ещё меня утомила испанская mañana местных партнёров, с которыми всё невыносимо медленно. Поэтому теперь у меня есть вышивальная машина: правлю алгоритм и тут же проверяю на ткани. Потому что между тем, что я вижу на экране, и реальностью — бездна.
Огромный путь уже пройден: от алгоритмов, которые перфорируют ткань в хлам, до тех, что мне почти нравятся. Продуктом ещё недовольна, поэтому молча пилила. Правда, как завещал неизвестный мудрец: если фаундеру не стыдно за продукт — запустились слишком поздно. Поэтому, проверив в нескольких странах, что алгосы вышивабельны — запускаю🐥
Многое еще впереди. Например, в одежде "стильно" ведь ключевое слово. Можно, конечно, полагаться на мой безупречный вкус и чувство прекрасного😎. Но лучше, когда система самообучающаяся: купили — значит стильно, отправляем в референсы.
А пока, приглашаю играться с ботиком @petstitch_bot или на сайт petstitch.art
Кстати, биз детский — прибыль честно будет оседать в их фонде. И постарайтесь не поломать, пожалуйста. Я ж не настоящий программист. Про косяки и идеи пишите мне @GingerSpacetail.
И у меня для вас бонус. Смотреть, как абстрактное становится физическим, невероятно сатисфаинг, правда? Поэтому завела отдельный канал для всякого непотребства: от рисунка, который младшая просила передать налоговой после знакомства с VAT😠, до разбора машинки и чистки датчика разрыва нити моими ручками🍴.
Велком в "Эйлер-петля, оверфитом шаля" или @robin_bobbin_tensorflow 🌪
Сюда буду писать приличное — про алгоритмы. Как мне впервые в жизни пригодился KNN в проде, что за самообучающаяся система внутри. Следующий пост серии будет про графы Эйлера.
Он уже написан, не волнуйтесь, я не пропаду опять.
Stay tuned!❤️ | 2 106 |
| 4 |  🧩 Самые полезные AI-решения часто скучно показывать на сцене
В демо хочется агента, который сам всё понял, сходил в пять систем и принёс готовый результат.
В реальной работе ценность обычно появляется раньше.
Один ручной процесс становится быстрее. Ошибок меньше. Результат можно проверить. И команда действительно начинает этим пользоваться.
Как я обычно работаю?
Берём один реальный процесс.
Где в нём теряется время? Где люди повторяют одни и те же действия? Где чаще всего возникают ошибки?
Потом собираем нужный контекст и делаем самый простой рабочий контур.
И только после этого решаем, что нам вообще нужно: agent, automation, skill или обычный checklist.
Опыт работы в Stripe сильно сдвинул мою оптику именно в эту сторону.
Модель - только часть системы. Для того что бы знать куда двигаться, нужны evals, то есть тесты качества, права доступа, и логи (траектории).
Именно об этом я хочу поговорить на спринте AI-Native Organizations, который стартовал 13 июля.
Участники приходят туда не с абстрактным «хочу внедрить AI», а с одним процессом из своей компании - из разработки, продаж, аналитики, HR или операций - и доводят его до рабочего решения.
Я тоже буду выступать.
Расскажу как мы строим свой собственный AI-native бизнес:
— какую проблему мы решали;
— какой контекст дали модели;
— где оставили человека в контуре;
— как проверяли качество;
— и что в итоге реально изменилось.
Постараюсь сделать это без слайдов, но с демо экрана.
По данным команды спринта, в прошлых потоках были кейсы с внедрением AI в 7 отделах, использованием AI-инструментов более чем 80% сотрудников, запуском 25 MVP за полтора месяца и ростом выручки на сотрудника на 15%.
Спринт уже идёт, но присоединиться ещё можно.
📅 13 июля — 3 августа
🎟 По моей ссылке сейчас действует скидка 10%:
https://t.me/aimindset_lab_bot?start=161
Какой процесс в своей работе вы бы первым перестроили вокруг AI?
И перешлите пост коллеге, который уже выбрал пять AI-инструментов, но ещё не выбрал процесс 🙂 | 2 135 |
| 5 |  🚀 От «я только начинаю в AI» до собственного продукта
CoreHabit.ai - персональный AI-коуч, который помогает вернуть фокус и превратить цели в ежедневные действия.
Моя знакомая (@Lena_HighTouch привет) прямо сейчас собирает этот проект на хакатоне, и ей нужны не комплименты, а реальные пользователи. Попробуйте https://corehabit.ai, пройдите первый сценарий и напишите, что оказалось полезным, а где продукт пока не дотягивает. Если знаете человека, которому сейчас не хватает мотивации или ясности, перешлите ему этот пост. | 3 550 |
| 6 |  Нет текста... | 1 065 |
| 7 |  Я в Варшаве до утра четверга!
В эфире рубрика: travel blog. Вообще волею задержанного рейса, моя пересадка в Варшаве превратилась в полноценную туристическую поездку.
Если вы тоже тут - пишите мне @crimeacs - давайте встретимся | 4 725 |
| 8 |  Учимся говорить молча
Наверняка вы уже встречали инженеров которые что-то нашептывают в микрофон уставившись в терминал с Клодом. Выглядит крипово, да?
Ребята из AlephNeuro решили эту проблему с помощью ультразвука. Они заметили что можно сделать узи гортани, и с помощью нейросетки транскрибировать движения языка в текст.
Не могу сказать что это выглядит менее крипово чем шептуны в микрофон, но учитывая что это только первый прототип - выглядит очень интересно!
Подробнее можно прочитать у них в блоге: https://alephneuro.com/blog/silent-speech | 4 726 |
| 9 |  Auto-improve
Друзья, спешу напомнить что у меня есть Auto-Improve и с Fable 5 он работает просто космически хорошо!
Этот видос был сделан с помощью них.
Попробуйте сами!
https://github.com/crimeacs/auto-improve | 4 414 |
| 10 |  🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст
Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings.
Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае).
Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции.
Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык.
Подробности тут: Brain2QWERTY | 5 752 |
| 11 |  Сходил на AWS Summit в Нью-Йорке.
Агенты были почти на каждом стенде. Со сцены - AWS Context, knowledge graphs, свои агенты, интеграции, governance, Bedrock, MCP.
Главный сдвиг: рынок уходит от «чатботов» к рабочим системам, где агенту дают контекст компании, права, инструменты, ограничения и журнал действий.
Доказать, что агент был подключен к правильным данным (контекст) это только первые шаги ИИ в бизнес.
Следующая волна AI-продуктов будет не про «агент ответил», а про «агент выполнил повторяемую работу, которую бизнес готов принять, а регулятор/аудитор проверить через 18 месяцев». | 5 699 |
| 12 | Быстро же они прошли путь от компании в которой фаундер ходит на кофе с рандомными инженерами до $60B. | 4 654 |
| 13 |  Sci-bot
Еще в бытийность свою исследователем, я довольно активно пользовался sci-hub. Sci-hub это такая платформа, на которй Саша Элбакян раздает доступ к научному знания (зачастую спрятанному за paywall).
Недавно, она сделал из этой платформы ИИ-агента и это очень круто! Это как deep research - но только по научным статьям (к которым у других агентов доступа в основном нет). Оплата за токены - платить криптой. Мне 2$ хватило на довольно глубокий анализ Лунной миссии Appolo 17.
Пока все нравится, не хватает только api (но Codex вполне себе справился пользоваться сайтом через Chrome).
Попробовать можно тут: sci-bot.ru | 5 354 |
| 14 |  Сегодня был на HSBC Office of the CFO & Fintech Innovation Day.
Вот о чем думают CFO крупнейших компаний: можно ли безопасно пустить AI в настоящий workflow, где есть деньги, контроль, комплаенс, ответственность и риск публичного факапа.
A16Z почти прямым текстом говорят, что finance-команды в AI-native компаниях теперь гораздо меньше и появляются позже. Раньше первый finance hire часто нанимали на $10-20M ARR. Сейчас некоторые компании тянут намного дольше, потому что один сильный оператор с AI-инструментами может закрывать больше, чем раньше закрывала маленькая команда.
Но это не история про «людей заменят агенты».
Скорее наоборот: люди остаются, но меняется их роль. Хороший CFO становится ближе к продукту и операциям. Он не просто выбирает SaaS и делегирует внедрение, а сам тестирует инструменты, собирает workflows, смотрит на cost controls, спрашивает «зачем нам вообще Salesforce/NetSuite/очередная система, если можно собрать процесс иначе?»
AI spend супер на повестке дня. Tokens, model usage, retries, agent runs - это уже не инженерная мелочь, а серьезная строка COGS и governance surface.
Кажется, что в regulated finance «probably correct» не работает.
Сейчас спрос на слой контролируемого исполнения:
— какие данные использовались
— какая политика применялась
— кто смотрел рекомендацию
— что AI предложил
— что человек исправил
— что ушло в систему
— можно ли потом доказать, почему решение было принято
Первая волна AI в enterprise была про demos.
Вторая будет про trust.
Третья — про workflows, которые постепенно получают автономию, но только после того, как заслужили ее.
Вот такая вот, сейчас ситуация в AI-native finance. | 5 274 |
| 15 |  Выиграл хакатон от Airtable!
В Нью-Йорке проходит абсолютно безумная Tech Week, в рамках которой Hyperagents (версия клешни с человеческим UI от Airtable) устроили хакатон. Кто за час навайбкодит самый убедительный outreach. В касте так задания каждому был выбран рандомный другой фаундер в комнате. Моя идея победила!
Я взял наш с Антоном https://funnel.fyi и прогнал через нее сайт, Funnel мгновенно нашел что можно поправить на лендинге, а Hyperagents собрали симпатично выглядящий видос и презентацию (покажу отдельно).
И вуаля - я победил 🥇
Может и вам полезно будет - попробуйте! | 5 007 |
| 16 |  AUTO-IMPROVE
Заставил AI бесконечно улучшать свою работу - и запретил ему верить самому себе на слово.
Так появился новый скилл для Claude - auto-improve.
Auto-improve позволяет улучшить любой артифакт, который совместим с git:
• AI предлагает маленькое улучшение.
• Другой AI проверяет результат по понятным критериям.
• Если стало лучше - изменение сохраняется.
• Если нет - автоматически откатывается.
Благодаря git: каждая версия сохранена, каждую можно сравнить, каждую можно вернуть.
И так по кругу, пока результат перестает улучшаться.
Это можно применять почти ко всему:
• тексты
• письма
• лендинги
• README
• инструкции
• промпты
• код
• договоры
Вообще ко всему, где можно описать, что значит «хорошо».
Самое интересное: критерии тоже можно улучшать.
Например, можно взять книгу, статью, гайделайн или внутренний стандарт компании.
Превратить это в список требований.
И дальше AI будет улучшать работу уже не «на вкус», а по этим требованиям.
Технически это похоже на GAN для текста: один агент генерирует, другой проверяет.
Или на маленький локальный RLAIF-loop: улучшение → оценка → принятие или откат.
Код:
https://github.com/crimeacs/auto-improve | 4 579 |
| 17 |  Уже сегодня (через 2 часа) буду рассказывать про память и цикл авто-улучшения на вебинаре CYBER.FUND
Послушать можно тут | 4 040 |
| 18 |  🧵 Попробовал dynamic workflows в Claude Code.
Вчера, Anthropic выпустил режим, в котором Claude сам разбивает большую задачу на подзадачи, запускает parallel subagents, проверяет результаты и собирает финальный ответ.
В announcement они приводят примеры вроде bug hunt по всей кодовой базе, большие миграции и тп.
Мое первое ощущение: /Workflows одна из первых «agent swarm» фичей, которая выглядит как реальный рабочий инструмент.
Ты даешь задачу - Claude уходит на 30–50 минут, пишет код, правит ошибки, проверяет себя и продолжает.
На мой взгляд, самая вишенка не в том что много параллельных агентов жрут токены, а в цикле generator → validator.
Одна часть системы делает изменения: код, refactor, tests.
Другая пытается это проверить: смотрит diff, ищет ошибки, думает про edge cases.
Это немного похоже на GAN, только для engineering workflow.
Сгенерировал → проверил → нашел проблему → исправил.
Тесты пока не всегда понятно насколько хорошие, но свои ошибки оно уже реально ловит.
Чего мне не хватает - прозрачного этапа планирования.
Сейчас ощущение такое: «вот задача, иди делай».
А идеальный flow был бы:
сначала Claude предлагает план;
ты его правишь;
добавляешь constraints, success criteria, важные файлы и проверки;
и только потом запускаешь workflow.
Мой вывод: направление очень сильное!
Поделитесь с коллегами, если тоже следите за тем, как coding agents становятся рабочим процессом.
Блог-пост | 104 249 |
| 19 |  🌪️Серверы мониторятся. А воронка - нет.
После релиза всё может выглядеть нормально: сайт открывается, серверы живы, логи чистые. Но заявки почему-то не приходят.
Причина может быть не в продукте, а в мелком недочете по пути:
- форма молча падает,
- checkout/signup застрял,
- CTA ведёт не туда,
- оффер непонятен,
- и тп
Вы можете продолжать лить трафик и думать, что “продукт не зашёл”, хотя на самом деле сломался один шаг в воронке.
Для решения этой проблемы мы с другом сделали Funnel.fyi: кидаешь URL - агент проходит сайт как пользователь, находит где теряются люди, показывает evidence и пишет fix prompt для Cursor / Claude / Codex.
Попробуйте 👇:
https://www.funnel.fyi
В комменты кидайте, что сканировали и где агент был прав / тупил - это поможет нам докрутить продукт. | 4 218 |
| 20 | Можно много слушать классных кейсов и теории о том как стать ИИ-нейтив, но самое лучшее — это увидеть примеры того как работают фаундеры:
Как у них выстроена система хранения данных и контекста?
Как управляются сессии?
Какие фичи они делают для своих харенсов?
Какие процессы автоматизируют?
Как строят скилы и агентов?
Как структурируют семантическую и процедурную память?
В следующий понедельник проведу виртуальный воркшоп, где 4 фаундера (я буду только модерировать) покажут свои сетапы и воркфлоу.
Правила: запрещены слайды и теория, только шаринг экрана и живые демо по 15 минут + ответы на вопросы.
Регистрация тут, не нужно подписываться на каналы, бесплатно, никакой рекламы. Но на Английском. | 3 842 |
