Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Инженер Контекста
Kanalga Telegram’da o‘tish
Евгений Левашов, контент-лид в VK Tech, отвечаю за VK Cloud, VK Data Platform, Tarantool и другой технохардкор. Редактирую ИТ-компании, консультирую, учу. Здесь всё про Ai в контенте, дату, облака и остальной ИТ. Писать — @levashove CC BY-NC-SA 4.0
Ko'proq ko'rsatish904
Obunachilar
Ma'lumot yo'q24 soatlar
Ma'lumot yo'q7 kunlar
-330 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+3
0 kanalda
May '26
+10
1 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+12
1 kanalda
Get PRO
Mart '26
+29
2 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+6
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+7
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+22
1 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+10
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+4
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+4
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+6
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+15
3 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+11
3 kanalda
Get PRO
May '25
+5
1 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+10
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+11
0 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+16
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+12
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+23
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+15
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+17
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+25
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+16
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+8
3 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+12
0 kanalda
Get PRO
May '24
+10
1 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+22
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+33
0 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+67
1 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+22
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+33
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+32
2 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+19
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+24
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+23
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+23
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+19
0 kanalda
Get PRO
May '23
+21
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+11
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+22
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+16
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+36
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+33
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+34
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+39
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+30
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+37
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+39
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+44
0 kanalda
Get PRO
May '22
+58
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+81
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+188
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+20
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+37
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+19
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+13
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+18
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+40
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+20
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+32
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+43
0 kanalda
Get PRO
May '21
+69
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+31
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+34
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+27
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+39
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+1 314
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 15 Iyun | 0 | |||
| 14 Iyun | 0 | |||
| 13 Iyun | +1 | |||
| 12 Iyun | 0 | |||
| 11 Iyun | 0 | |||
| 10 Iyun | 0 | |||
| 09 Iyun | 0 | |||
| 08 Iyun | +1 | |||
| 07 Iyun | 0 | |||
| 06 Iyun | +1 | |||
| 05 Iyun | 0 | |||
| 04 Iyun | 0 | |||
| 03 Iyun | 0 | |||
| 02 Iyun | 0 | |||
| 01 Iyun | 0 |
Kanal postlari
| 2 |  Когда при мне говорят про искусство и эстетику | 76 |
| 3 | Долго объяснять. 17 июня в Москве и онлайн пройдёт облачная конференция VK Cloud Conf. Я там буду. Из очень интересного на мой субъективный взгляд (без учёта, что я помогаю конфу организовывать):
— Большое исследование российского рынка ИИ от Apple Hills Digital и VK Tech. Покажем в первый раз и там прям любопытные цифры. Вчера, кстати, вышло исследование Apple Hills Digital совместно с VK Tech, Cloud.ru и Selectel про облачные тренды в корпоративном секторе России 2026. Забирайте здесь.
— Про особенности развития ИИ-агентов с кейсами и решениями. Про платформы и прочее.
— Managed Kubernetes как вычислительный центр для ИИ. И как с ним жить без виртуализации.
— Организация процессов в компании перед AI-апокалипсисом. Доклад от Битрикс24.
И там ещё много. Регаться здесь.
#vktech | 98 |
| 4 |  Но нас спасёт жадность... Вы цены на токены в Fable видели?🙈 | 90 |
| 5 |  Anthropic выпустила Claude Fable 5. И это, возможно, самый необычный релиз ИИ за последние годы.
Не потому что модель показала рекордные цифры в бенчмарках. И не потому что она якобы приблизилась к AGI. А потому что впервые главный маркетинговый тезис звучит так:
Наша лучшая модель слишком опасна для публичного доступа.
Вместе с Fable 5 компания представила Mythos 5 — внутреннюю модель, доступ к которой ограничен из-за её возможностей в чувствительных областях вроде кибербезопасности. При этом Fable 5 построен на той же архитектуре. То есть вся презентация сводится к довольно необычной идее:
Вот наша самая мощная модель.
Но пользоваться вы будете не ей.
Если раньше AI-компании соревновались в том, кто покажет более высокий результат на очередном бенчмарке, то теперь соревнование переходит в другую плоскость. Не «насколько умна модель», а «насколько опасной мы считаем собственную модель».
И это довольно интересный сдвиг. Последние два года индустрия продавала интеллект. Сначала были задачи уровня школьных олимпиад. Потом исследования. Потом агентность. Теперь в качестве конкурентного преимущества начинают продавать ограничения. Фактически Anthropic говорит рынку:
Мы сделали модель настолько сильной, что вынуждены ограничивать доступ к ней.
Для компании это почти идеальная маркетинговая позиция. Особенно забавно выглядит появление двух уровней доступа к интеллекту. Раньше различия были простыми: бесплатная версия и платная версия.
Теперь появляется новая категория:
— версия для всех;
— версия, которой вам не доверяют пользоваться.
И мне кажется, что именно это главный итог релиза. Не очередной рост качества на несколько процентов, а начало эпохи, где ИИ-компании будут конкурировать не только мощностью моделей, но и правом доступа к ним. Потому что если такой подход взлетит, через пару лет вопрос будет звучать не «какую модель ты используешь?», а «какой у тебя уровень допуска к модели?».
#ai | 102 |
| 6 |  Так я вижу Code и Codex порой. | 107 |
| 7 | У меня было 119 коммитов, 30 слитых пулл-реквестов, 38 104 добавленных строки и целая россыпь файлов всех сортов и расцветок — 7 новых субагентов, модуль клиентских кейсов, 11 правил редполитики, 13 скриптов-валидаторов и 10 тестов.
Не то чтобы всё это было нужно на выходных. Но если уж начал докручивать систему агентов, то к делу надо подходить серьёзно. | 120 |
| 8 |  Ну или мемов вам накидать. | 165 |
| 9 | Как я превращал свалку заметок в библиотеку для ИИ-агентов
База растёт сама из работы над контентом. Под каждый материал агент сначала делает исследование: идёт в веб, собирает данные, цифры, источники. Конспект сразу сохраняется в research/ под конкретную статью — это страховка от потери данных, если сессия оборвётся. Важный момент: исследование сохраняется автоматически, ещё до того, как автор начал писать.
Дальше срабатывает правило: перед новым ресёрчем агент обязан проверить, что уже собрано. Если по теме что-то есть, он это дополняет, а не пересобирает с нуля. А самое ценное и многоразовое из разовых исследований переезжает в постоянную базу. Так разовый сбор под одну статью со временем превращается в библиотеку, которой пользуются все агенты.
Звучит красиво, но было три проблемы:
— агент порой не знал, что в базе уже есть инфа, и искал заново;
— мог взять устаревшую цифру, потому что никто не помечал, когда факт «протух»;
— в документации написано «агент смотрит в базу», а в коде этого нет.
Слои: от свалки к полкам
Факты хранятся по-разному, в зависимости от роли. Большие документы разбил на атомарные карточки:
— fact-card — один проверяемый факт = одна карточка. С источником, уровнем доверия и сроком годности.
— case-card — один публичный кейс клиента, и что про него говорить нельзя.
— objections — карточка возражения («облако дороже») с готовым безопасным ответом.
— personas — карточки аудиторий: боли, KPI, запретные углы.
Зачем дробить? Большой текст легко выдаёт лишнее — непубличную деталь или старую цифру. Атомарная карточка хранит ровно один факт. Просрочилась — система сама её отложит.
Интеграции: появился библиотекарь
Полки — это полдела. Дальше нужен тот, кто приносит нужное:
— Картотека плюс ретривер в коде: даёшь тему — получаешь короткий список релевантных карточек, просроченные помечены.
— Компактная коробка вместо всей базы. Агенту едет не дамп на пол-базы, а ровно: свежие факты, публичные кейсы, и список того, чего в базе нет. Просроченное — отдельной стопкой, в текст не попадёт.
— У каждого типа задач своя карта. Не «загляни в базу», а «для пресс-релиза бери позиционирование и публичные кейсы, а конфиденциальные числа только после проверки».
— Починил пайплайн. Шаги, которые раньше были красивым описанием, заработали: повторный фактчек сомнительных цифр реально запускается, а 19 ресёрчеров наконец получили веб-поиск, которым «просили» пользоваться.
Предохранитель на финале
Последний шаг любого пайплайна — редактор. Берёт только разрешённые к публикации карточки, а просроченные не пускает в текст. И всё закреплено тестами: рассинхрон «база — агент» теперь роняет сборку.
Что в итоге
Конечно, это не очень обязательный элемент фабрики контента. В воркфлоу записано, что надо найти, передать, написать, проверить. Всё в чистом контексте и галлюцинаций в финале не остаётся. Но каждый запрос это токены и время. И деньги. А запросы повторяются, в конце концов мы крутимся вокруг одних и тех же цифр исследований, бенчмарков, фактов. Поэтому постепенно наполнять базу знаний и оперативно обращаться к ней кажется не такой уж плохой идеей. Стоит потратить на реализацию несколько вечеров.
#ai_agents | 130 |
| 10 |  На выходных нашёл статью про то, что давно крутилось в голове. Про петли обратной связи в агентах
Под «петлёй» имеется в виду контур обратной связи — замкнутый цикл, где результат работы агента кто-то или что-то измеряет, и это измерение возвращается обратно и меняет поведение системы. Не «модель стала умнее», а «вокруг модели крутится цикл: сделал → измерили → подправили → снова сделал».
В пост сюда объёмом не уложился, так что опубликовал на Хабре.
#ai_agents #habr | 133 |
| 11 |  Звёздная гонка ИИ-агентов в мае 2026
Наткнулся на свежий разбор от Rost Glukhov, он 21 мая выгрузил через API число звёзд у 20 самых популярных опенсорсных фреймворков для агентов.
Что по цифрам:
→ OpenClaw — 373 тыс. звёзд. В апреле обогнал React и стал самым «звёздным» репозиторием в истории GitHub. Тот самый агент Штайнбергера, который живёт на твоём железе и общается через мессенджеры. Ритм — 62 релиза за месяц, по одному каждые 12 часов.
→ Hermes Agent от Nous Research — 160 тыс. за 12 недель. Растёт быстрее в неделю, чем OpenClaw в том же возрасте. Держит память между сессиями и сам пишет файлы навыков из успешных задач.
→ Середина таблицы спрессована между 26 и 43 тыс. — там позиции тасуются за сутки от одного поста на HN: Nanobot (Python, ~4 тыс. строк кода, от лаборатории HKU), AstrBot (самый активный по релизам), PicoClaw (Go, под встраиваемые устройства от Sipeed), AionUi (TypeScript, агентный UI) и ZeroClaw на Rust.
Что мне было интересно из выводов автора:
Во-первых, релизы и звёзды почти не коррелируют. OpenClaw выкатывает 62 релиза в месяц, а пара проектов с десятками тысяч звёзд — ноль.
Во-вторых — и это главное — звёзды измеряют любопытство, а не использование. Что люди реально запускают, показывают токены на OpenRouter, загрузки npm/PyPI и история CVE, а не счётчик в углу репозитория. Звезда стоит один клик; она не значит, что софт хоть раз запустили в проде.
Полезное напоминание перед тем, как в следующий раз выбирать стек по «самому популярному на гитхабе».
Оригинал и полный датасет: glukhov.org
#ai_agents | 145 |
| 12 |  Так себя и ощущаю | 156 |
| 13 | ИИ не заменил менеджеров. Он сделал их узким местом
Картинка из моей работы. Облачная конференция, сессии наших спикеров на других ивентах, лендинги, статьи в СМИ и блог, Хабр. При производстве практически каждой единицы контента используется ИИ — целая фабрика агентов. Но между ИИ и готовым результатом есть человек, в данном случая я. Человек смотрит, проверяет, принимает решение. И этот ресурс ничем не масштабируется.
И это не то, чтобы только у меня подгорает. На прошлой неделе в HBR вышел материал Managers Are Struggling to Keep Up with the AI Productivity Boom. Открывается цитатой менеджера: "каждые тридцать минут кто-то создаёт что-то, что я должен посмотреть". CIO в свежей колонке формулирует ещё жёстче: исполнение перестаёт быть ограничением, дефицитным ресурсом становится суждение. Производство чего либо-ускорилось в разы. Но при этом никто не перестраивает поток работы под ИИ, практически всегда остаются те же цепочки согласований, что были до.
Опять вернусь к своему опыту. Когда ревьюишь черновик от человека, то ловишь опечатки и логику. Когда ревьюишь то, что выдала модель — проверяешь каждый факт, каждую формулировку, каждую цифру. Ошибки модели уверенные, гладкие, правдоподобные, их не отловить, читая по-диагонали. ИИ снимает нагрузку с генерации и нагружает верификацию. Инженеры в опросах напрямую отвечают: проверять AI-код тяжелее, чем писать с нуля.
Короче, производство ускорили на порядок, а пропускную способность решений — процентов на двадцать. Разница оседает у тебя на столе. И, надо признать, в этом нет ничьего злого умысла. Просто индустрия выкатила инструмент, который сжимает один этап цепи, и почему-то решила, что от этого ускорилась вся цепь. Не ускорилась. Узкое место мигрировало. Сейчас оно сидит на менеджерском стуле и проверяет то, что выдала модель.
💡Что могу посоветовать. «Делегируйте больше», «фокусируйтесь на главном», «приоритизируйте» — это всё сработает только, если у вас есть большая команда.
Первое — перенести принятие решений из своей головы в артефакты. Если ты ревьюишь каждый текст как индивидуальный кейс, ты держишь критерии в рабочей памяти и тратишь её на каждой итерации заново. Если эти же критерии оформлены как явный чек-лист, гайдлайн, или, в случае Claude Code, как скилл — половина решений принимается до того, как текст дошёл до тебя.
Второе — поменять метрику собственной нагрузки. Для контент-менеджера, например, это значит перестать мерить себя «количеством опубликованного» и начать мерить «сколько решений приняли за день» и «сколько из них пришлось переоткрывать». Это звучит абстрактно, но это единственная метрика, которая показывает, упёрся ли ты в производство (масштабируется ИИ) или в суждение (не масштабируется).
Третье — называть проблему вслух перед руководством. Не как жалобу, а как операционную диагностику: «У нас не дефицит производства, у нас дефицит пропускной способности решений. Можем обсудить, как её расширить — либо новый сотрудник с делегированной зоной ответственности, либо перенос части решений в политику агента».
Четвёртое — признать, что часть решений можно не принимать. Самое тяжёлое — это решения о пограничных кейсах, которые на самом деле не пограничные, а просто непривычные. Например, для контента: есть устоявшаяся редполитика и агент с явными правилами может выкатывать большую часть текстов в публикацию практически без ревью. А человек будет проверять только то, что реально спорно. Это страшно, кажется, что качество упадёт. Но на практике у команд, которые так сделали, качество не падает, потому что вариативность снижается. А время освобождается. Но страшно и есть риски для бренда.
#ai | 256 |
| 14 |  Хотел написать большой пост про управление контентом и ожидания от тебя в эпоху ИИ, но... понедельник. Пусть тут будет холодный литовский борщ, который я вчера довольно успешно приготовил.
Рецепт попозже напишу в канал про еду. | 141 |
| 15 | Звериный оскал ИИ
Кажется таких чудных вакансий (Юля, спасибо за наводку) ближайшее время нас ждет все больше.
В ней прекрасно примерно все:
- паши один, весь комплекс маркетинга и пиар делай в одиночку в обнимку с ИИ (без подключения ИТ), но с KPI по продажам.
- в прямом подченении коммерческому (правда его мы тоже ищем) и доступом к акционеру
- нам 30 лет, маркетинга и пиар у нас все это время не было как класс, но мы хотим мидла из ит или финтеха, который сделает нам data-driven и AI-native систему
- скока денег платить хотим не скажем
Такое ощущение, что собственник сходил на все конфы по ии, послушал маркетинговых обещаний AI-бигтеха, записал умные слова и запихнул это все в вакансию.
Но проблема даже не в этом. Вполне вероятно, что они найдут какого-нить молодого амбициозного мидла, который возможно даже что-то построит.
Есть другая сторона, о которой такой бизнес не думает - безопасность
1️⃣ Чтобы ИИ-инструменты работали на нужном уровне за них надо платить. Причем, чтобы бы информацмя была во внутреннем контуре - платить дорого.
И еще не известно, что обойдется дешевли - люди или ИИ.
2️⃣ Зависимость от технологий.
Любой сбой полностью останавливает работу целой функции компании. А заодно и смежных.
3️⃣ Зависимость от 1 человека.
Даже если все аккаунты в ии-инстнументах будут куплены на фирму (что вообще не факт, многое официально не купить) и не уйдут вместе с человеком, то процесс все равно встанет, т.к. носитель знаний ушел.
Т.е в попытке сэкономить бизнес ставится в неустойчивое положение и весьма вероятно без сокращения расходов. Вот такие пироги | 123 |
| 16 | Вторая проблема внедрения нейросетей. Первая, напомню, где взять новых мидлов, если джуны не нужны. | 148 |
| 17 |  Предупреждать надо | 241 |
| 18 | DOOM жив!
Субботнее залипалово про одну из самых важных и страшних в моей жизни игр. Помню как мы мелкими сидели на табуретках перед монитором и адски боялись... такого накала была игра.
DOOM: изучил код и историю - помер от зависти | 171 |
| 19 | Недавно рассказывал про компакцию контекста и порог в 85% и получил вопрос: "а как это применять в обычном чат-боте, не в Claude Code?"
Сначала теория:
Компакция — это механизм управления контекстным окном когда оно заполняется. Модель не может держать бесконечную историю разговора, у неё есть лимит токенов. Когда этот лимит приближается, система автоматически сжимает старые части разговора: заменяет подробную историю переписки кратким резюме, убирает промежуточные шаги, оставляет только суть. Цель — освободить место для новых сообщений не теряя общего контекста задачи. Проблема в том что алгоритм компакции не знает что для тебя важно: он удаляет «старое» — а вместе с ним могут уйти ключевые решения, согласованный голос, верифицированные источники. Поэтому важно либо управлять этим вручную, либо явно указывать что должно выжить при сжатии.
Так вот: автоматики в обычном чате нет, как нет настроек порога, нет хуков, нет офлоада. Но проблема та же: контекст заполняется, модель начинает «забывать» что было в начале разговора. Особенно заметно, когда работаешь с длинными редакционными сессиями, разбираешь большие тексты или итерируешь статью в несколько заходов.
Решение — делать компакцию контента ручками:
Каждые 15-20 сообщений просишь модель сделать конспект: что решили, какой голос выбран, какие источники использованы, что осталось. Копируешь. Открываешь новый чат. Первое сообщение — этот конспект. Контекст свежий, все договорённости сохранены.
Сделай конспект нашего разговора для продолжения в новой сессии.
Включи: задачу, согласованные решения, использованные источники,
текущий статус, следующий шаг.
Не включай историю переписки и отклонённые варианты.
До 300 слов, сплошным текстом.
Не вставлять большие тексты целиком. Нужно разобрать длинный материал, давай резюме и говори «полный текст у меня есть, спроси конкретную часть когда нужно». Это ручная реализация того же принципа: в контексте только то что нужно прямо сейчас.
Системный промпт с якорями. Если работаешь через API или Projects — добавь в системный промпт что критично удерживать: голос, редполитику, запрещённые слова. Это не компакция, но снижает риск что важное потеряется при длинном разговоре.
#ai_prompts #ai | 143 |
| 20 |  Или через 5 лет консультантация с коллегой, который умеет делать задачи без ИИ. | 157 |
