Дмитрий Андрияшкин

Придумал новый вид вайбкодинга — дачный вайбкодинг 🌲💻 Фишка в том, что я совмещаю работу в терминале с рубкой дров на даче и подтягиваниями на турнике. То, что удобно делать в чате, я делаю в чате, а то, что удобнее в терминале, — в терминале. Это лучше, чем просто работать в Claude Code, будто моя цель — потратить больше токенов и хвалиться, что я стартапер. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ В результате я собрал для себя крутую схему. С удовольствием делюсь тем, как API ВКонтакте помогло мне собрать группу пабликов по нужной теме. В рекламе ВК работает несколько видов таргетинга. Самые частые: 🔹 адреса конкретных пабликов 🔹 ключевые слова Чтобы собрать базу пабликов, обычно используют парсеры (TargetHunter, Barkov или «Церебро»). Но у них есть одна большая проблема — агентом там остаётся человек. Вам нужно вручную придумать ключевики, вручную найти паблики, а потом ещё и построить дерево гипотез. Это сильно напрягает. В чем преимущество LLM? Нейросеть понимает предметную область лучше человека. Она может сгенерировать не только очевидные ключи, но и синонимы, смежные понятия и связанные темы. Но мало просто собрать слова — нужно найти паблики, в названиях которых они встречаются. И тут API ВКонтакте справляется лучше любого парсера. Достаточно вытащить токен и передать его нейронке прямо в терминале — она всё сделает сама. Я потратил на это время вчера, а чтобы вы его не тратили — собрал весь кейс в бесплатный документ. Там подробно описано, как я получил токен и настроил поиск. 👇 Пользуйтесь, ставьте огни, расшаривайте. Это реально экономит часы работы

Мой друг — владелец крупной логистической компании — рассказывал про челноков старой школы. Те ввозили одежду из Китая буквально на себе: надевали по три пуховика, чтобы сэкономить на таможне. Современные челноки одежду не возят. Они продают токены американских ИИ-компаний. В Китае можно купить доступ к Anthropic / OpenAI за 10% от официальной цены — пишет Витя Тарнавский. Увлекательное чтиво про новых челноков: Думаю, честертоновский Фламбо обалдел бы от схем, которые придумали китайцы. Называется «одна рыба — три блюда». ——— Шарапов в «Месте встречи» внедрялся в воровскую малину, а Жеглов в финале суровым голосом Высоцкого вызывал: «А теперь — Горбатый!». Современный Шарапов ходил бы вместо «малины» по перевалочным пунктам — китайцы называют их 中转站 («пересадочная станция»). Сервер где-то за рубежом принимает твой запрос к Claude, пересылает его как будто от себя, и возвращает ответ обратно. Никакой «Маньки Облигации» и «Промокашки» — персонажей из «Места встречи изменить нельзя». Никакого адреса. Каталог таких перевалочный пунктов лежит в открытом доступе на GitHub. Один закрыли — через несколько часов встал новый. А теперь о рыбе. ——— БЛЮДО ПЕРВОЕ — НАКРУТКА НА ДОСТУПЕ. Массово регистрируют аккаунты, чтобы собрать бесплатные $5 от Anthropic. Перепродают неиспользованные квоты с чужих аккаунтов. Берут один тариф за $200 и делят его между десятками пользователей. Плюс совсем не невинный способ: аккаунты через краденые карты обходятся оператору практически в ноль. ——— БЛЮДО ВТОРОЕ — ПОДМЕНА МОДЕЛИ И РАЗДУТЫЕ ТОКЕНЫ. Ты платишь за Opus 4.7 — прокси тихо отправляет запрос в Haiku или китайский Qwen, а в ответе пишет «Opus». Проверить невозможно. Исследователи из немецкого института CISPA проверили 17 прокси: доступ к «Gemini 2.5» через прокси показал 37% на медицинском тесте против 84% у официального API. Пользователи называют это 降智 — «понижение интеллекта». Чувствуешь, что ответ тупой — но доказать нечем. Второй трюк — прокси постоянно меняет аккаунты, это ломает кэширование, и ты сжигаешь полноценные токены на контекст, который мог бы стоить почти ноль. ——— Причём это не страшные книги про якудзу и ниндзя — это реальные схемы, которые лежат прямо на наших маркетплейсах. На том же plati.ru: хочешь ChatGPT — вот китайский сервис 987ai.vip, покупает тебе аккаунт через App Store. Хочешь Perplexity — получаешь целый комплект, включая данные для биллинга. А есть люди совсем без комплексов. Продают на Авито доступ к lmarena.ai и подобным бесплатным сервисам, имеют кучу отзывов и называют это «доступ ко всем нейронкам бесплатно без абонентки».

Google, похоже, решил дать нам противоядие от кликбейт-заголовков — внедрив Gemini в YouTube. Теперь под видео появилась официальная кнопка «Задавайте вопросы». Поэтому многие видео можно не смотреть. Увидел яркий заголовок — спроси Gemini и получи ответ на волнующий вопрос без просмотра. Нравится, что со многими видео можно разобраться прямо в YouTube, не импортируя информацию в NotebookLM или Яндекс Про. 

Прочитал, что Claude будет выборочно верифицировать пользователей через камеру, а также создала супергениальную модель, которую запретили. Однозначно Claude крутые. Поэтому рад, что избавился от зависимости от них. Claude CLI занимает достойное место среди остальных нейронок, а не мой основной актив. Вообще считаю, что хорошая история — когда у вас для агентских задач несколько нейронок. У меня Gemini CLI, Claude Code и Codex. Причём я их могу просто запустить в трёх разных терминалах одновременно — и значит, нанять лучшие нейронки мира для решения своих задач. А могу через CLIProxyAPI сделать так, чтобы лучшие модели Gemini, Claude и Codex по подписке общались между собой в терминале. Я ставлю задачу оркестранту, и он разруливает общение между нейронками. Похожий функционал я видел в Genspark — там по сути консилиум нейронок, и оркестрант выбирает лучшее. В CLIProxyAPI я могу подойти к этой задаче гибче: например, выбирать модели под задачи, распределять функционал — просить одну нейронку сделать одну часть работы, другую — другую. Единственный минус такой модели в том, что нейронки не могут работать как отдельные агенты, бегать по папкам — например, одна делает текст, другая инфографику, третья верстает статью. В моём случае есть оркестрант-сталкер: он идёт, разруливает со всеми моделями, ставит им задачи, они сдают ему работу, он приносит мне. Я общаюсь только с ним. Если же нужны агентские задачи — лучше использовать CLI на компе. Не буду грузить дальше — сделал схему. Забирайте 👇

Давно не писал. Каюсь. Всю неделю сидел на дипломных работах. Познакомился с 34 дипломниками-бакалаврами и 48 магистрами. Они презентовали разные стартапы. Я так возбудился, что создал себе тоже пару стартапов для студентов и внутреннего пользования. Один стартап решает вопросы нетворкинга. Я беру специальную программу TargetHunter, выкачиваю друзей разных специалистов во ВКонтакте — туда всё больше гуру направляют на блогинг. LLM проводит их скоринг и говорит милым студентам-дизайнерам: «Посмотрите, какой хороший человек. Дай на него рекламу или познакомься с ним, он ведь большой директор и хранит большие бюджеты». А второй стартап смотрит список пабликов во ВКонтакте и определяет, где тёплая аудитория, чтобы купить там рекламу. Причём, как всегда, мне помогает в этом CLIProxyAPI. В моём случае для анализа профилей используются разные модели LLM по подписке — Gemini и ChatGPT. Это удобно, когда кончаются токены по подписке у одной модели: другая заменяет её, и система не рушится. А также несколько моделей могут параллельно работать и ускорять процесс. Вообще заметил, что стал меньше зависеть от чата с нейронкой. Помню, раньше ИИ претендовали на роль таких собеседников, с которыми общались даже на тему любви к Жилю Делёзу. Сейчас отношения стали более прагматичными, инструментальными. Раньше психотравмой был бан какой-нибудь нейронки. Сейчас, когда стал работать в терминале, бан уже воспринимается как смена самоката. Мне кажется, Claude Code стал конкурировать с чатом Claude, и с ним проводят больше времени, чем за беседой с услужливым роботом в чате. Всех обнял.

В продолжение темы использования Cliproxyapi — это действительно офигенный продукт, который меня поразил. Это пост по SEO-применению. Сегодня вместе с отрядом нейронок собрали на нем небольшой поисковик по базе ключевых слов из Яндекс Метрики. В чем суть: я выгружаю десятки тысяч ключей, и мне нужно понять, какие темы на сайте уже закрыты (удовлетворены). Если заставлять LLM постоянно перебирать такой массив напрямую, никаких токенов не хватит — в одном проекте может быть больше сотни тысяч запросов. Поэтому ради экономии мы придумали гибридную схему: нейронка генерирует шаблоны для поиска, находит синонимы и креативит, а сам поиск по базе берет на себя Python-скрипт. Так мы вообще не тратим токены на рутину. Кстати, в одном из роликов на канале Михаила Шакина по вайбкодингу для SEO докладчик Александр Шамрай рассказал, что любой такой скрипт можно упаковать в EXE-файл, то есть сделать удобный интерфейс для кода, который пишет нейронка. Для тех, кто программирует, это наверняка элементарная история. Для меня же это стало настоящей сенсацией — примерно как для Маркеса, который прочитал «Превращение» Кафки и понял: «Офигеть, а что, так можно было?!» В общем, я запряг Claude Code создать мне удобный интерфейс для поиска по базе Метрики. Но учитывая, что у меня оформлены платные подписки на топовые нейронки, я попросил Claude Code не кодить в одиночку, а привлечь к задаче Codex и Gemini. Как же круто дорогого зазнайку Claude Code постоянно троллить и говорить: «Давай, подключай коллег, что они думают? Пусть оценят по 10-балльной системе, разбегутся по ролям». Я подключал их для того, чтобы они распределили задачи по кодингу и каждый писал свою часть, а также чтобы каждый из них запускал промпт, выдавал результат и сравнивал с остальными. Например, по подбору ключевых слов у меня выиграл ChatGPT 5.4, а не Gemini 3.5 Flash. Как же круто было наблюдать, что они все в игре, — это практически как смотреть на любимую сборную по футболу, которая проигрывает. На выходе они очень быстро выдали страшный и абсолютно неработающий код. Но в этом и фишка метода: они создают инструмент, а дальше уже допиливаем совместно, я их тестирую и корректирую. В итоге я включил режим душнилы, стал ругаться и ворчать, и мы с Claude Code всё довели до рабочего состояния. Но сам факт того, что можно ставить задачу отряду разных LLM, не тыкая в n8n, а оркестратор сам распределяет подзадачи между другими моделями, — очень возбуждает. По поводу SEO: Кстати, 30-го числа в Москве пройдет мероприятие сообщества «Хорошие SEOшники». Будут плотно топить как раз на тему ИИ в поисковой оптимизации.

Почему Gemini оставит миллионы людей без работы уже в этом году «Google убил половину индустрии», «Google изменил ИИ навсегда» — такие заголовки доносятся из каждого утюга после конференции Google I/O 2026. Короче, стандартная история от Google: на сцене опять вытаскивают кроликов из кармана, а потом часть этих кроликов спокойно остается жить в мантрах пиарщиков. Поэтому я посмотрел не на обещания, а на то, что можно уже сегодня потыкать руками. Главное впечатление: поиск Google начинает превращаться не просто в место, где тебе выдают SEO-ссылки, а в реальный такой чат. Ты можешь попросить создать сложные запросы на человеческом языке, а результаты — замайндмэпить в инфографику или посты. По ссылке — мои примеры: • что получилось в поиске; • как он собирал таблицы и дайджесты; • где это полезно для маркетинга; • почему это не просто «ИИ в поиске», а смена рабочего сценария. Кстати, Google совершенно безвозмездно дает доступ к Nano Banana прямо в результатах поиска. См. ссылку: https://digital-ohota.ru/page143588666.html

Посмотрев это видео, может показаться, что я испытываю экзальтацию от возможности создавать нейроконтент с собой ( AI slop) . И это такая форма социальной саморефлексии в надежде на сильные алгоритмы соцсетей. Ну мол, я создал видео, и поэтому лайкайте. На самом деле это не так. На меня реально напала ворона в воскресенье. Я пишу как герой Кафки, который, проснувшись, узнал, что он паук. Но, блин, реально на меня напала ворона. Я вышел из нашего супер-Кодокана на Чистопрудном бульваре. Наш Сенсей показал суперподножку. Я реально был счастлив, так как получалось, и мои друзья по-дружески падали. Еще нашему другу Алексею вручили 2 дан по кори дзюдо. И с чувством радости и спортивного самоудовлетворения я повернул из Кодокана на детскую площадку. Там были урны, и я, извините за подробности, побежал в них выбросить порвавшиеся штаны. Все было прекрасно, пока я не почувствовал, что надо мной пролетает ворона. Причем не близко, а реально садится мне на голову и орет неприятно. Я не был готов к такому. Еще такие неприятные коготки у нее... Я отрабатывал захваты, подножки, но вообще был не готов к такому цирковому номеру. Я не нашел ничего лучше, чем отмахиваться от нее пакетом с чайником фирмы «Филипс». Но она все равно стремилась на меня сесть и сделать свое неприятное дело. Самое жуткое — ты не можешь даже им предъявить ничего. Ну как бы пожаловаться на них нельзя. Я же не могу вызвать полицию. На меня села ворона... В лучшем случае скажут: «А таракан на тебя не покакал?» Это бред, это сумасшествие. Если ты спасаешь кого-то от тигра, это круто, хоть и безнадежно, а тут ворона... Я, в общем, как мужественный человек, побежал от этой вороны. Я понимаю, что в глазах Маяковского я совершил трусливый поступок: «От вороны карапуз убежал, заохав. Мальчик этот просто трус. Это очень плохо. Этот, хоть и сам с вершок, спорит с грозной птицей. Храбрый мальчик, хорошо, в жизни пригодится». Я не стал спорить с птицей. Мне кажется, она не понимала мою черную риторику. И просто охраняла гнездо, которое было спрятано где-то в дереве в элитном районе. При этом мой спор вызвал бы еще больший хохот у азиатских работников. Я к ним добежал. А они мне говорили: «Смотри, смотри, она за тобой летела». Единственное, думаю, Земфира бы поняла меня: «Вороны-москвички меня разбудили».

Пару месяцев работаю в новом коллективе — это коллектив ИИ-агентов. Не такие крутые, как обещают блогеры. Скорее, талантливые, но сильно пьющие единоличники. Почему единоличников? Потому что они не делегируют друг друга, а сами такие пилят. У меня пока не получается, чтобы они все работали в связке. Отчасти это объясняется моей неопытностью и желанием сэкономить. Почему пьющих? Потому что боты падают, как будто уходят в запой. Выжимаю максимум из 20-долларовых подписок на Claude, ChatGPT и Gemini, но токены кончаются — насоздавал агентов и сам болтаю с ИИ, как пьяный пассажир в поезде дальнего следования. Пока стравливал Claude Code и Codex, нашёл три вещи, ради которых писал статью: — как поженить разные LLM, чтобы они работали в связке, а не жрали токены по отдельности — почему ИИ на компьютере должны быть оркестраторами OpenClaw, а не писать код с нуля (всю неделю кричал на Codex: «Не нужен мне твой код, пойди на сервер и запусти openclaw doctor») — Codex App — самостоятельный агент в обычной подписке, без отдельных кредитов. Случайно влюбился LLM — машина на статистическом топливе, а не разум в красивой обёртке. Чтобы не подсесть, покупаю тетрадки. Но оркестр из агентов всё-таки собрал. 🔗 Читать статью

С Днём Победы ! С праздником ! Ура !

Я создал свою текущую схему работы с агентами. Там подсвечиваю то, до чего дошёл в результате прицельного тыкания кнопок. Посмотрите, плиз, мою схему. Если кому интересно — оставил подробные комментарии внизу. Меня реально парит, что я постоянно вижу: «Какой крутой Claude Code, установи себе новый skill — это как взять в штат 50 маркетологов». На самом деле чужой skill — это как взять чужую диссертацию и называть себя профессором. Skill — это шрамы, боли, зафиксированные наступления на какашки. В общем, я поставил себе цель — победить власть Claude Code. Потому что он просто: чихнёшь — и уже видишь надпись: «Твои токены кончились, лузер, покупай тариф за 100 баксов, а то не успеешь на поезд». Сейчас все в Долине сидят со своими агентами и тарифами за 100 баксов. В общем, как бы не так. Я буду как честный полуеврейский мальчик брать всю халяву. Если у меня в терминале могут работать Codex и Gemini, значит, будут работать Codex и Gemini. Поэтому я говорю: кто смог чем помочь, тот и работает. Я их всех юзаю. На странице буду показывать, кто за что отвечает. Вот ссылка — там я собрал свои эксперименты: https://digital-ohota.ru/page139496146.html В двух словах: Codex 2.0 очень интересный. У него есть браузер и свой сервис создания картинок. То есть можно автоматизировать создание статей. А в Gemini CLI есть Google-поиск. Он лживый, и за ним нужно следить. Но интересно делать одновременный поиск на многих языках мира и получать саммари из YouTube и поиска.

Раньше я был фанатом промптов-учебников. Это когда ты прямо в промпте прописываешь целый учебник: инструкции, варианты, правила, исключения, примеры. Работал по принципу: если не получится заставить ИИ выполнять задачу, то хотя бы сам смогу за пару дней прочитать промпт, который написал. Недавно заметил: со студентами подбирали ключевые слова для их статей. Использовал для этого расширение Claude для Chrome. Просил приложение само бегать по Wordstat и подбирать ключевые слова под заданные темы. И получалось в разы круче, чем если бы я заранее прописывал строгий алгоритм. Так как LLM лучше меня знает тематику. После удачных вариантов я пошёл писать агента, который будет сам через API Wordstat собирать ключевые слова. Попросил ИИ написать промпты под эту задачу на основании моего рабочего подхода. ChatGPT так сильно заменеджерил эти промпты, что результаты получились совсем не такие, как я ожидал. Они стали правильные, как ластик и ручка, лежащие в нужном месте стола аккуратного менеджера. При этом ты не можешь в этой аккуратности на столе найти свои носки. Ты просто в чужом пространстве. Не хуже. Не лучше. Просто другой. Я сначала ругался с ИИ. А в итоге я теперь для семантики использую несколько промптов: один — свободный, а другой — правильный, менеджерский. По школе. В общем, выложил свой промпт для браузера и агента. Кто делает контент и SEO — посмотрите файл, приложил к посту. Надеюсь, кому-то поможет.

Будущее уже здесь: «ИИ-агенты забирают работу быстрее, чем вы думаете», «Ваш новый сотрудник — не человек: как ИИ-агенты меняют рынок прямо сейчас», «Claude Code уже не помощник: это ваш новый отдел получения прибыли» — такие заголовки доносятся из каждого утюга 📢. И я тоже решил нанять много агентов 🤖. Первая проблема, с которой я столкнулся: вместо одного помощника я получил отряд агентов-имбецилов с хорошей самокритикой 🤦‍♂️. Агент, который отвечал за паблики, выдумывал паблики сразу. При этом не врал в лоб, а каялся в какой-то пьяной манере: «Да, я очень подвёл тебя; вместо того чтобы сделать хорошо, я создал вымышленные факты, больше такого не повторится». В следующие разы он тоже обещал и опять делал то же самое. Второй агент генерировал бред-ключи Просто выдумал несуществующую низкочастотку, но говорил, что это супер-исследование. Третий — их начальник — сам всё делал, но говорил, что поручил это агентам. Прямо типичный такой босс , который сидит в свой день рождения в выходной на работе, сам пишет тексты, ищет данные и врёт жене и детям: «Папа едет уже домой, просто покупает к праздничному столу торт», а сам работает, и нет даже времени отойти. В общем, всё делал сам и потом приписывал работу несуществующей толпе. Пока я на них орал, система часть времени вообще не подключала моих агентов из этой папки 🛑. Короче, мне больше всего помог Claude Code: в финале я поручил ему, и он справился 🛠. Собрал кейс про ИИ-агентов без пафоса, о том что все будут миллиардеры или уволены. Внутри — где именно ломается агентная система и почему иногда нужен не ещё один ИИ, а тот, кто полезет в файлы и всё прочистит. Вот ссылка - https://digital-ohota.ru/page135959596.html

Христос Воскресе ! Ура !

Я взял и собрал исследования на arXiv за 2026 год по теме галлюцинаций искусственного интеллекта. Получилось 11 работ. Там много пользы. Не стесняйтесь, лайков накиньте плиз 👍🔥 — Если вам надо пересказывать длинный текст без вранья — исследования советуют не просить модель: «сразу красиво суммируй», а разбивать задачу. Сначала вытащить ключевые факты, потом собрать черновик, потом отдельно прогнать самопроверку и вычистить всё, что не подтверждается источником. Если у вас уже есть готовый пересказ — его можно бить на атомарные утверждения и проверять каждое отдельно: где это есть в оригинале, подтверждено ли это вообще, не подменил ли ИИ смысл по дороге. Это уже не «мне кажется, он наврал», а нормальная проверка по кускам 🧩 Если нужно объяснить сложный научный или медицинский текст простыми словами — полезный ход такой: отделять упрощение от отсебятины. Одно дело — упростил формулировку из исходника. Другое — начал добавлять свои пояснения. В работах это прямо выделено как отдельная проблема ⚠️ Если документ длинный — там тоже неприятный вывод: даже системы проверки часто тупят на больших текстах. Поэтому длинные документы лучше дробить по смысловым частям и собирать саммари не из начала файла, а из всех блоков 📄 Если задача критичная — медицина, право, финансы — есть ещё более жёсткий режим: писать пересказ по одному предложению и сразу указывать, из какого места оригинала оно взято. Не можешь показать источник — не пиши 🚫 И ещё нормальный приём для отзывов, комментов и любых мнений: не писать «многие считают», а сначала считать. Сколько положительных, сколько отрицательных, сколько раз всплыла каждая тема. А уже потом делать вывод. ИИ меньше фантазирует, когда его заставляют говорить числами 📊 — Но мне захотелось большего. Сделал эти статьи с переводом с научного на язык чатов в LLM спальных районов 😄 Для фанатов NotebookLM тоже всё выложил: все 11 исследований в оригинале, чтобы можно было самим собрать нужный контент. Там же в папке — подкасты по мотивам этих исследований 🎧 — 📌 Как не дать нейросети уверенно наврать: что показывает статья с arXiv.org про BanglaSummEval https://digital-ohota.ru/page131778166.html 💰 Как экономить на токенах при проверке на ложь https://digital-ohota.ru/page131795706.html 🛡 Как не дать нейросети уверенно наврать: что реально помогает против галлюцинаций ИИ https://digital-ohota.ru/page131799646.html 📝 10 промптов: как заставить ИИ не врать при пересказе https://digital-ohota.ru/page131814986.html 📂 ссылка на нотебук - https://notebooklm.google.com/notebook/baa767cc-9c8d-4975-8b2b-13ac9ff37934?authuser=1

Я взял и собрал исследования на arXiv за 2026 год по теме галлюцинаций искусственного интеллекта. Получилось 11 работ. Там много пользы. Не стесняйтесь, лайков накиньте плиз Но мне захотелось большего. Сделал эти статьи с переводом с научного на язык чатов в LLM спальных районов 😄 Для фанатов NotebookLM тоже всё выложил: все 11 исследований в оригинале, чтобы можно было самим собрать нужный контент. Там же в папке — подкасты по мотивам этих исследований 🎧 — 📌 Как не дать нейросети уверенно наврать: что показывает статья с arXiv.org про BanglaSummEval https://digital-ohota.ru/page131778166.html 💰 Как экономить на токенах при проверке на ложь https://digital-ohota.ru/page131795706.html 🛡 Как не дать нейросети уверенно наврать: что реально помогает против галлюцинаций ИИ https://digital-ohota.ru/page131799646.html 📝 10 промптов: как заставить ИИ не врать при пересказе https://digital-ohota.ru/page131814986.html 📂 ссылка на нотебук - https://notebooklm.google.com/notebook/baa767cc-9c8d-4975-8b2b-13ac9ff37934?authuser=1