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 15 568 подписчиков, занимая 8 321 место в категории Технологии и приложения и 42 702 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 15 568 подписчиков.
Согласно последним данным от 07 июля, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 90, а за последние 24 часа — -4, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 23.90%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 11.64% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 3 721 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 812 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 28.
- 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 08 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.
15 568
Подписчики
-424 часа
+147 дней
+9030 день
Архив постов
15 568
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
15 568
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
15 568
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
15 568
🧠⌨️ 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
15 568
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».
15 568
Быстро же они прошли путь от компании в которой фаундер ходит на кофе с рандомными инженерами до $60B.
15 568
Sci-bot
Еще в бытийность свою исследователем, я довольно активно пользовался sci-hub. Sci-hub это такая платформа, на которй Саша Элбакян раздает доступ к научному знания (зачастую спрятанному за paywall).
Недавно, она сделал из этой платформы ИИ-агента и это очень круто! Это как deep research - но только по научным статьям (к которым у других агентов доступа в основном нет). Оплата за токены - платить криптой. Мне 2$ 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
15 568
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.
15 568
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!
15 568
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
15 568
Уже сегодня (через 2 часа) буду рассказывать про память и цикл авто-улучшения на вебинаре CYBER.FUND
Послушать можно тут
15 568
🧵 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-пост15 568
🌪️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.
15 568
Repost from e/acc
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.
15 568
70% вакансий ты можешь даже не увидеть 👀
Многие хорошие вакансии для разработчиков, проджектов, аналитиков, дизайнеров и маркетологов просто не доходят до джоб-бордов.
Компаниям за рубежом часто быстрее закрыть позиции через рефералов, кинуть клич среди знакомых или написать пост в LinkedIn.
А значит, такие возможности нужно находить путём нетворка: искать сотрудников, кто порекомендует тебя в команду, писать нанимающим менеджерам или фаундеру напрямую...
Это и есть так называемый «теневой рынок вакансий». Никакой магии — просто другой маршрут к офферу 🙂
26 мая в 19:00 мск Даша Шульгина, фаундер AgileFluent, разложит по полочкам:
→ Как находить международные позиции, которых нет в открытом доступе, и выходить на нанимающих менеджеров;
→ Что конкретно писать в LinkedIn, чтобы отвечали, а не игнорили;
→ Как перестать воспринимать нетворк и холодные контакты как попрошайничество.
После мастер-класса у тебя будет конкретный маршрут: где искать скрытые вакансии, как выходить на нужных людей и что им писать — без ощущения, что ты кого-то напрягаешь.
Регистрируйся в ботике👈🏻
#текстприслан
15 568
Mira — топ-1 AI-агент в Telegram 💫
Крутейшая альтернатива OpenClaw, которая работает из коробки в один клик.
Cаб-агенты, 1000+ MCP, работа в групповых чатах.
Через Mira можно автоматизировать:
🔄 ремайндеры и автономные задачи
📈 трейдинг и мониторинг
🤖 AI-ботов и агентов
✍️ генерацию и автопостинг контента
📊 Gmail, Calendar, Notion, GitHub и другие сервисы
Без настройки серверов, API и сложного сетапа.
#пост прислан
15 568
📡 Я сделал Chappe - CLI для Telegram-каналов, которую могут использовать Claude Code, Codex, OpenClaw и другие агенты.
Смысл простой: агенту мало уметь “написать пост”.
Чтобы реально растить канал, ему нужны суперсилы:
— видеть историю постов
— понимать, что форвардят
— находить темы, которые дают reach
— читать комменты как research-инбокс
— вытаскивать вопросы аудитории
— сравнивать канал с другими
— предлагать следующие посты не из головы, а из данных
— публиковать только через явную policy, чтобы не устроить пожар
Chappe даёт агентам доступ к этому слою.
Это не Telegram bot и не очередной “AI-постогенератор”.
Это command-line поверхность для канала: локальная SQLite-память, TDLib-синк, JSON для агентов, briefing, top posts, comments mining, draft/lint/preview/publish.
То есть Claude - это такая маленькая редакция:
data scientist - смотрит на цифры
head of growth - ищет, что разносится
editor - предлагает темы и точки зрения
operator - готовит черновики и соблюдает правила публикации
Главный герой проекта - Chappie, маленький смотритель сигнальной башни. Он сидит над каналом и показывает агенту, где настоящий сигнал.
Open-source:
→ github.com/crimeacs/chappe
Поставить в один клик (просто вставь это в Claude/Codex/OpenClaw/Hermes):
Install Chappe if needed with `curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/crimeacs/chappe/main/scripts/install.sh | CHAPPE_CHANNEL=@your_channel sh`, then run `chappe --pretty onboard --channel @your_channel`, follow `agent_guided_setup`, ask me only for required Telegram values, sync 100 recent posts with comments after auth is ready, and produce a channel briefing with post ids, metrics, audience questions, growth experiments, and data-quality notes. If Chappe itself fails, patch locally only to unblock, then move the fix into https://github.com/crimeacs/chappe and propose a PR. Replace @your_channel with my Telegram channel handle.
15 568
В эти выходные еду на Ниагару с The RV Escape.
Осталось 2 места в RV-туре из Нью-Йорка: Watkins Glen, Niagara Falls, Maid of the Mist, Cave of the Winds, природа, дорога и ночевки в доме на колесах.
Даты: 23-25 мая
Цена: $1000 / $1800 за двоих
Группа: до 6 человек
Если хотите поехать со мной, пишите сразу в Telegram: @thervescape
Ссылка на тур:
https://thervescape.com/niagara-may-23-25/ru
