AI и грабли
Строил HR продукты для американского бигтеха. Внедряю AI в бизнес, пишу про свои ошибки и находки Co-founder https://entropy.talk и https://grably.tech @nikolay_sheyko
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала AI и грабли
Канал AI и грабли (@oestick) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 626 подписчиков, занимая 5 604 место в категории Бизнес и 51 986 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 626 подписчиков.
Согласно последним данным от 30 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 48, а за последние 24 часа — 1, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 48.26%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 24.23% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 6 094 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 3 060 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 79.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, контекст, openai, mcp, токенов.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Строил HR продукты для американского бигтеха. Внедряю AI в бизнес, пишу про свои ошибки и находки
Co-founder https://entropy.talk и https://grably.tech
@nikolay_sheyko”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 01 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 Бизнес.
request_user_question. Он и раньше был, но работал только в режима планирования, которым я не пользуюсь
[features] default_mode_request_user_input = trueС чем особенно хорошо работает:
~/.codex/AGENTS.md
Ты сам автономно идешь до результата, пока путь **ожидаемый**. Если уперся в неожиданную проблему – не нужно скрытно костылить воркэраунд. Правильно – объяснить проблему и дать варианты ее решения (и обхода). Иначе – будем ходить костыльными путями, а пользователь даже не будет в курсеБтв, узнал про флажок в чатике курса от @the_ai_architect, мб вы тоже не знали
Сделай кастомный Handy с моделью `Codex Dictation`.
Важно знать заранее:
Endpoint:
`POST https://chatgpt.com/backend-api/transcribe`
Auth читать из локального Codex:
`~/.codex/auth.json`
Поля:
- `tokens.access_token` → `Authorization: Bearer ...`
- `tokens.account_id` → `ChatGPT-Account-Id`, если есть
- `refresh_token` и `id_token` не использовать
Headers:
- `originator: codex_desktop`
- `User-Agent: Codex Desktop/26.611.62324`
Body:
`multipart/form-data`
- `file`: audio bytes, `audio/wav`, filename `handy.wav`
- `language`: optional; `auto` не отправлять; `zh-Hans/zh-Hant` → `zh`
Response:
```json
{ "text": "..." }
Склонируй github.com/cjpais/handy, найди, что в нем поменять, чтобы нативно встроить Codex Dictation в список моделей, собери приложение и установи
Для работы нужен аутентифицированный codex
Disclaimer: это может являться нарушением ToS OpenAI, хотя мы просто получаем сервис, который нам обещают (если используем локально)@ai_grably
NSEvent.pressure в MacOS 26 и использует тачпад для взвешивания порошка (картинка в комментах). Короче, картинка оказалась сгенерированная, нет там публичной апишки, которая граммы возвращает
Но оказалось, что есть приватная😉
Спустя час дебага и экспериментов, мы находим правильное поле в структурке
там буквально был момент, когда агент пишет скрипт, который выводит разные значения, я давлю на тачпад с разной силой, а агент по 16 графикам – пытается понять, какое из этих 16 чисел отвечает за давлениеВ целом, на этом бы и остановиться – весы готовы. Но в процессе дебага я случайно решил вывести на экран все касания с учетом силы нажатия в реальном времени. Получилась красота на видео выше. Сразу стал думать, для чего можно было бы такое применить – это же супер детализированный инпут Первая мысль, что можно в геймдеве прикольные механики делать. А вторая – midi контроллер – играть музыку. руками. на тачпаде Проходит еще два часа Добавлены отображение волны и спектра, триггер на улавливание фазы (чтобы она стоячая была по возможности), пространственный звук, кучу настроек и пресеты. Ну и блокировка тачпада до кучи – чтобы пока музицируешь случайно не кликать куда ни попадя Скинул нескольким друзьям – оказалось жестко залипательной штукой Ощущения от обратной связи визуала на нажатие – офигенное. Наверное, самая крутая моя экспериментальная поделка за очень долго Залипнуть самому (только на Mac):
brew trust toolittlecakes/tremor
brew install toolittlecakes/tremor/tremor
tremor
@ai_grablyhttps://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
- method: POST
- headers:
Authorization = Bearer <сюда вставляем OPENAI_API_KEY с platform.openai.com>
- body: Form
- file = Recorded Audio, тип File
- model = gpt-4o-mini-transcribe
- response_format = text
3. Copy to clipboard
4. (Опционально) Show notification
———
Можно любой другой api использовать. Можно парсить json из ответа через Get Dictionary from Input. Можно поднять свою проксю на vps чтобы работало в рф без квн
@ai_grably/goal делай задачи из папочки .tasks ВАЖНО: читай и делай по одной за раз!
что мы еще упустили? нужно ли что-то проверить/поправить?И работает! Если не пробовали – советую. Когда в клоде работаю – стабильно страдаю, что нет такого @ai_grably
/srv/company_skills_marketplace и подлинковывать ее содержимое в ~/.agents/skills
1. Даем скиллы для загрузки на гитхаб, обновления с гитхаба и т.д.
2. В какой-то момент разделяем роли, кто какие скиллы можем менять.
3. Потом запрещаем пушить в main и назначаем ревьюеров.
4* В идеале – разносим каждый скилл в отдельный репо, чтобы можно было обновлять независимо. Тогда в самом скилле можно даже зашить проверку версии по хэшу коммита и делать автообновление (или запрос пользователю на апдейт)
———
По коннекторам:
Тут все по старинке – даем пользователям разные доступы на уровне самих инструментов, куда коннектимся, пусть агент просто логинится под аккаунтом пользователя через cli (см. gh, gcloud, etc)
——————
Короче, все сводится к тому, чтобы разбить одну задачу на 4 независимых задачи изоляции:
1. Изоляция истории сессий (не могу посмотреть чужие сообщения)
2. Изоляция execution environment (не могу залезть в чужие файлы через shell)
3. Изоляция прав на обновление shared логики (не могу менять скиллы чужой команды)
4. Изоляция доступов (не могу залезть в гугл таблички фин.дира и посмотреть зп команды)
1 решается своим кодом, 2 – docker/microVM, 3 – гитхабом со скиллами-обертками для нормисов, 4 – давно решено"Вау, есть structured output и можно на нем делать SGR – схлопывать несколько сложных шагов, где в один запрос последовательно заполняем output схему"2. Пилит детерминированные воркфлоу, использует SGR, делает нормальные эвалы. Считает агентов чем-то плохо валидируемы (хотя даже не пробовал 😅). Но в какой-то момент:
"Вау, оказывается можно не расписывать логику на все edge-кейсы. Агент сам разбирается с ними в процессе. Агенты – это круто!!!"3. Во всю пользует агентов. в половине случаев вообще встраивает готовые codex/opencode/pi вместо того, чтобы писать свои велосипеды. Тысячи строчек кода сложных переходов схлопываются в один AGENTS.md или пару скиллов. Но просыпаясь в один из дождливых четвергов, обнаруживает:
"Так, всю последнюю неделю я писал субагентов, которые должны вызываться в строго определенном порядке, и только при выполнении вот этого условия. А еще у меня есть файлик state.json, куда оркестратор заносит текущее состояние, чтобы все двигалось по конкретной стейт машине, хм-хм-хм"——— И начинает пилить свой фреймворк для оркестрации агентов ——— Короче, самые прошаренные уже написали себе собственные оркестраторы для ведения недетерменированных ИИ-рабочих по вполне детерминированным рельсам процесса. И это нормально – почти любой процесс со времен устаканивается и там не нужно много свободы. Даже наоборот. И теперь антропики дали возможность не костылить свои рельсы, а брать готовые. Уже встраиваю это в два клиентских проекта, столкнулся с первыми подводными камнями, но в целом доволен. Поделюсь на следующей неделе Если еще не смотрели – советую глянуть. Ставлю, что это скоро станет стандартом
CVS26sGiA
Подробности на сайтеОбрабатываем входящие заявки в тг для малого бизнесаТип 1: агент через браузер Вешаем автоматизацию, на каждые 5 минут. Агент заходит в веб версию телеги и вручную разбирает все входящие диалоги Тип 2: официальное API Просто используем ТГ бота. Дальше он сам обрабатывает заявки, дергая LLMку. Проблема: многим не нравится вариант с ботом - либо сами юзеры не любят, либо владелец бизнеса хочет простой способ влезть в переписку. Есть вариант, про который мало кто знает! Бота можно подключить "поверх" любого премиум аккаунта – он сможет перехватывать все входящие сообщения и сам отвечать на них Тип 1.2 автоматизация фронта Как первый вариант, но не обязательно прям вручную все делать – можно дергать скрипт, который в цикле пройдет по всем непрочитанным диалогам Тип 2.2 неофициальный API Неумирающая классика - использовать User API чтобы полностью автоматизировать юзер аккаунт. Это не то, чтобы совсем не по правилам, но это серая зона. Целевое использование – это не автоматизация аккаунтов, а разработка сторонних тг клиентов. Поэтому легко случайно улететь в бан, нарушив какое-то неочевидное правило Советы: 1. Осторожно использовать популярные либы – создатель telethon писал, что тг распознает паттерны этой либы, которой пользуются многие спамеры и скамеры, что повышает вероятность блокировки 2. Не использовать на личном аккаунте (хотя, если любите адреналин, то можно – интересные ощущения, когда вас выкидывает со всех устройств и не дает войти обратно) @ai_grably
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
