AI для продакта 🧠🚀

❤️ Яндекс научил нейросеть писать по-русски прямо на картинке Текст на изображениях долго оставался слабым местом всех генераторов, а кириллица особенно. Данных с аккуратными русскими надписями и разметкой в обучении было мало, поэтому модель воспроизводила не буквы, а похожие на них формы. Яндекс обновил Alice AI ART именно под эту задачу. В компании говорят, что для новой версии собрали собственный датасет изображений с русскоязычными надписями и детальной разметкой текста, изменили архитектуру модели и перевели обучение на русскоязычные промпты. По данным Яндекса, точность генерации текста на изображениях выросла более чем в три раза. Результат сильно зависит от того, как составлен промпт. Три рабочих приёма. ➡️Кавычки. Текст для надписи заключайте в кавычки, тогда модель трактует его как надпись, а не как описание сцены. «открытие сезона» ➡️Капс. Слово, которому нужно больше акцента, пишите заглавными. «СКИДКИ до пятницы» ➡️Разбивка. Длинную фразу делите по строкам и указывайте расположение. «крупно сверху» и «помельче снизу» 😊 Карточки к посту созданы как раз по этим правилам. Протестировать можно бесплатно в чате с Алисой AI. Для бизнеса та же модель доступна в Yandex AI Studio и вызывается в агентских сценариях через Image Generation Tool. #ИИ #AI #Нейросети #Алиса ——— #Инструменты #Изображения ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Битрикс выкатил Вайбкод. Это выглядит как проходная новость, но это маркер сдвига, который стоит рассмотреть Коротко, что это у них. Внутри портала появилась сборка приложений и ботов по описанию словами, и собранное сразу подключено к вашей CRM, задачам и диску, крутится на серверах Битрикса и не выпускает данные за пределы РФ. То есть вайбкодинг тут не про «написать код», а про то, что результат рождается уже внутри вашей рабочей среды и с доступом к вашим данным. 💬 И это важнее, чем сам факт сборки. Когда выходит новый ИИ-инструмент, первый вопрос обычно "а что у них там за модель". Насколько умная, кого обошла на бенчмарках. Это самый ненадежный критерий из всех, и Битрикс показывает почему. 1. Модель здесь сменная, и это сказано открыто BitrixGPT построен на открытой архитектуре. Внутрь подключается YandexGPT, GigaChat или собственная модель Битрикса. То есть сам вендор не делает ставку на конкретную нейросеть, она для него заменяемая деталь. Логично. 2. Ставка сделана на то, что модель не дает Ценность вайбкода не в уме нейросети, а в том, что собранное приложение сразу видит CRM, задачи, чаты и диск, разворачивается на серверах Битрикса и держит данные в РФ. Не «что он умеет генерировать», а «к чему он подключен и где работает». 3. Так устроен весь рынок, не только Битрикс Это не местная придумка. Salesforce Agentforce тоже работает поверх чужих моделей вперемешку, а опирается на доступ к данным CRM, и таким же путем идут Microsoft, HubSpot и Zoho. Битрикс-Вайбкод просто российская версия того, что в мире уже стало нормой, пусть и с поправкой на стадию, у лидеров продакшн, у Битрикса бета. ⭐️На это смотреть можно так: По модели оценивать смысла мало, она у всех арендованная и примерно равная. Полезнее три вопроса. Дотягивается ли инструмент до рабочей базы без возни с интеграцией. Живет ли он там, где идет работа, или данные носят к нему руками. И где эти данные оседают, в российских реалиях контур хранения это вопрос закона, а не удобства. Битрикс по всем трем отвечает внятно, потому и интересен, а не из-за громкого слова в релизе. 🔜Почитать их собственное описание можно тут. #ИИ #AI #Нейросети #Bitrix ——— #Инструменты #Вайбкодинг ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

🔥🔥🔥 Вчера Anthropic выкатил Claude Fable 5. Это новый класс моделей, выше Opus. По сути самая мощная штука, которую они когда-либо открывали для широкого доступа. Главная фишка не в том, что он умнее на коротких задачах. Там разница с Opus 4.8 будет минимальная. А вот на длинных, многошаговых, где надо держать контекст и не терять нить, отрыв заметный. Плюс зрение сильно подросло и токен-эффективность выше. ⚡️ До 22 июня Fable 5 включён в подписки Pro, Max, Team и Enterprise без доплаты. С 23 июня его оттуда уберут и дальше только через usage credits. Потом обещают вернуть в подписки когда поднимут мощности, но когда именно не говорят. Мы запустили Fable на пару своих продовых проектов, просто пройтись свежим взглядом по тому, что уже работает. И он выцепил несколько дыр в безопасности, на которые Opus раньше не обращал внимания. Если вы на Claude, залетайте в это окно. Двенадцать дней бесплатного доступа к модели, которая потом будет стоить денег сверху. И да, не тратьте время на игрушечные промпты, дайте ему ваши реальные проекты с накопленным долгом. Вот там разница видна. #ИИ #AI #Нейросети #Claude ——— #Инструменты #Вайбкодинг ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Корпоративные презентации через архив в ChatGPT 👋 Делимся кейсом как можно решить проблему создания усредненных слайдов в ИИ. Клиент хотел автоматизировать быстрые презентации для публичных мероприятий и просветительских материалов, чтобы команда могла сама собирать деки в фирменном стиле. Но ни Gamma, ни другая ИИ не могли повторить стиль организации и четко следовать брендбуку. Все общедоступные сервисы даже при скармливании шаблонов уходили в режим красиво и "среднее по больнице". У команды нет своих разработчиков, чтобы поднять такое в коде. Решение: давать ИИ не просто корпоративный шаблон, а движок для его сборки, в котором четко прописаны все схемы. Работает так: с ИИ, которая умеет работать с кодом, описываете в виде код-разметки все ваши заготовки (самая долгая и кропотливая работа пересобрать PPTX в SVG). Прикладываете требования по логотипам, цветам, стилистике, брендовые графические элементы. Собираете это в архив с папками + системный промпт, который будет объяснять ИИ как нужно распаковать архив и как использовать движок сборки PPTX. У нас вышла папка на 400+ файлов, которая и пошла в ChatGPT. Дальше все по накатанной c таким стартовым промптом:

В файлах проекта — архив corporate.zip. Это пакет шаблонов презентаций в фирменном стиле: 64 SVG-шаблона + Python-сборщик, который из заполненного deck.json собирает редактируемый .pptx, который открывается в PowerPoint. Что нужно сделать сейчас: 1. Распакуй архив. 2. Открой и внимательно изучи инструкцию PROMPT.md — это твоё руководство по работе с пакетом. Следуй ему строго.

В результате ChatGPT точно следует шаблону и собирает презентацию с любыми данными - кидаете новый доклад в тексте - на выходе новая преза в четких критериях. 🔘Подход работает в любой нейросети, которая умеет распаковывать архивы и запускать код. У ChatGPT это Code Interpreter, у Claude называется Code Execution в Projects. Метод работает там, где есть строгий брендбук и нужно быстро собирать типовые корпоративные слайды. Не для свободного творчества, а для управляемого потока презентаций по понятным сценариям. ❗️Архив строго индивидуальный и собирается под каждого клиента, потому что внутри палитра, шрифты, логотипы, графика и шаблоны под конкретный бренд. Если есть похожая задача, напишите нашему специалисту, поможем собрать подобный архив и под ваши задачи. На видео пример, как это может работать. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Кейс #Презентации ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Плагин, который строит полную архитектуру проекта Understand-Anything анализирует весь проект и его код. Структурирует и строит полную архитектуру. Все зависимости, все контракты, все API, все вызовы и методы. До каждой точки и запятой. Сначала при первом анализе сжирает много токенов. Но потом актуализирует только изменения, и на выходе просто красивенькая интерактивная архитектура. Работает не только с Claude Code. Cursor, Codex, Copilot, Gemini CLI, OpenCode - ещё десяток платформ. Ставится в одну команду. Прогнали плагин через его же исходники. 44 минуты, 1.7 млн токенов, 624 ноды, 8 архитектурных слоёв. Дальше попросили Claude Code пройтись по результату отдельно и сверить с реальным кодом и узнать, где плагин прав, где додумал. ✅Что зашло. Карта доменов: 7 доменов, 12 потоков, 51 шаг. Не папки и файлы — продуктовые способности. Разбор отдельного файла с цепочкой из 24 зависимостей и описанием потоков данных. Онбординг-гайд для джуна, который сэкономит ему первый день в проекте. ❎Что нашёл Claude Code при сверке. Связи между агентами плагин дорисовал по смыслу, в реальности они так не общаются, ими рулит оркестратор. "Зоны сложности" путает с длиной файла: в хотспоты попали переводы README на 7 языков. Impact-анализ показывает рычажность файла, а не реальный риск изменения. Вывод: это не AI, который понимает код за тебя. Это картограф. Карта экономит часы онбординга и планирования. Решения по карте всё равно принимает человек. ➡️Залили готовый граф на отдельную страницу. Заходите, кликайте по нодам, ищите по смыслу - посмотрите как это работает изнутри прежде, чем вдохновиться и поставить себе. На видео: что получается на выходе у плагина. Проект на GitHub тут. #ИИ #AI #Нейросети #Understand ——— #Инструменты #Картограф ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

📌 28 мая Yandex Cloud провёл конференцию AI2Business. Среди ключевых анонсов было четыре, и по отдельности каждый похож на проходной апдейт. Вместе они складываются в четыре сдвига, которые стоит проговорить. 🔸 Сдвиг 1. Российский AI-стек становится мультимодельным Главная новость конференции. Яндекс открыл в облаке доступ к модели DeepSeek V4 Flash с контекстным окном в миллион токенов. Это первая такая модель, доступная в российском облаке. В марте в Studio подключили DeepSeek V3.2, 28 мая её заменили на V4 Flash. В каталоге Yandex AI Studio уже более двух десятков моделей, включая Qwen, DeepSeek, Gemma. Стратегия меняется. Раньше задача формулировалась как продать клиенту свою модель, теперь как удержать клиента в инфраструктуре, дав любую модель под задачу. 🔸 Сдвиг 2. От универсальных моделей к специализированным На конференции запустили Alice AI LLM Flash, лёгкую версию флагмана для бизнеса. В пять раз дешевле полной модели, оптимизирована под текстовые и документные задачи (около 60% всех B2B-запросов к Яндексу). Та же логика, по которой DeepSeek выпускает Flash-версии, OpenAI делает mini-модели, Anthropic выпускает Haiku. Рынок взрослеет от "одной модели на всё" в сторону специализированных решений под класс задач, где приоритет на скорости отклика и стоимости. 🔸 Сдвиг 3. Порог входа в разработку голосовых агентов упал Третий анонс. Интерфейс для сборки голосовых ИИ-агентов в Yandex AI Studio. Раньше написание такого агента занимало дни или недели, теперь несколько минут. Подключение к телефонии по SIP, готовая модель Speech Realtime, работа с русским и казахским языком. Голосовой AI больше не задача для большой команды разработки. Малый бизнес с минимальной командой может собрать рабочий прототип сам. 🔸 Сдвиг 4. AI-инфраструктура переходит в формат подписки Yandex B2B Tech, Selectel и MetaMentor запустили совместный продукт On-Premises AI-as-a-Service. Компания арендует ПАК с GPU-серверами, на которых уже стоит Yandex AI Studio. Типовой пилот на три месяца может стоить около 5,8 млн рублей. Закупка собственного оборудования заняла бы от нескольких месяцев до года, а сервер с восемью картами Nvidia H200 стоит десятки миллионов рублей только за железо, без лицензий и развёртывания. Это сдвиг от капекса к опексу. Компании больше не готовы вкладывать в инфраструктуру под гипотезу, хотят попробовать на пилоте и потом решать. ❗️Что в сумме. Российский AI-рынок прошёл стадию "у нас есть LLM". Сейчас он на стадии инфраструктуры внедрения. Соревнование сместилось с моделей на способы их доставки в бизнес. Выигрывает тот, кто проще и быстрее даёт пилот. ✅ Мы как раз помогаем компаниям пройти эту стадию: собрать пилот, протестировать гипотезу, не тратя на железо и месяцы разработки. Пишите в личку, если есть задача. #ИИ #AI #Нейросети #Yandex ——— #Инструменты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Открытая модель Xiaomi MiMo-V2.5-Pro вышла в конце апреля и сразу собрала волну постов в духе «убийца Claude». Лицензия MIT, прайс в три-пять раз ниже фронтир-моделей. 📍 Проверили заявления на собственных продакшн-сервисах. Сравнили MiMo с gpt-4o-mini на короткой ежедневной задаче, автоматической разметке комментариев по типу и тональности. Ожидали, что раз модель сильнее, то и результат будет лучше, и не придётся переплачивать за более чистую разметку, как было бы с Claude Opus. ⚡️ Что получилось. Чище не стало. MiMo проиграла gpt-4o-mini заметно, 65% против 90% по нашему эталону. И главное, дело не в настройках. Модель действительно хуже понимала, о чём комментарий. Там, где надо уловить тон живой человеческой реплики, она спотыкалась чаще простой модели. И по деньгам никакой выгоды. Дешевле она только топовых закрытых моделей, ради чего весь хайп. А вот рабочего gpt-4o-mini она дороже уже по прайсу, в 5-7 раз за токен. Мы надеялись, что эта надбавка окупится более чистой разметкой, как окупалась бы цена более умной модели. Не окупилась. На нашей задаче MiMo вышла дороже gpt-4o-mini примерно в 11 раз по факту, потому что ещё и многословит вчетверо. ⏩Причина в самой природе reasoning-моделей. Их учат на задачах с однозначным правильным ответом, вроде математики и кода. А разметка короткого комментария это не про логический вывод, это про схватывание смысла с первого взгляда. Долгое рассуждение тут не помогает, а наоборот уводит модель в сторону. Вывод простой. «Умнее на бенчмарках» не равно «лучше на твоей конкретной задаче». Перед тем как менять рабочую модель на новую и модную, прогоните её на своих реальных данных и посчитайте не цену по прайсу, а итоговую стоимость и точность. 👉 Подробный разбор с таблицами, методологией и декомпозицией одиннадцатикратного разрыва на нашем Дзене "Шашков & Головко • AI в решениях". #ИИ #AI #Нейросети ——— #Инструменты #MiMo ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Фича почти готова, но впереди юридическое согласование – и запуск снова может уехать на неопределенный срок? ⏩ ExplainLAW – ИИ-ассистент для юристов и бизнес-команд, который помогает быстрее разбираться в юридических вопросах до того, как задача попадет в длинный цикл согласований. Как это может быть полезно продактам и проджектам: – проверить юридические риски механики до встречи с юристами: персональные данные, подписки, возвраты, платежи, реклама, пользовательские соглашения; – подготовить понятный запрос в legal: описать фичу, сформулировать вопрос, собрать вводные и не приходить с «посмотрите, пожалуйста, все»; – сделать первичный ресерч по ограничениям и вариантам реализации, чтобы не тратить время на заведомо рискованные решения; – подготовить драфт документа: договор, пользовательское соглашение, политику, согласие, письмо контрагенту, ответ пользователю или внутреннюю записку; – собрать чек-лист юридических вопросов перед релизом и карту рисков для обсуждения с юркомандой. ExplainLAW не заменяет юриста. Но помогает бизнесу и продукту приходить к юристам подготовленными, а юристам – быстрее разбирать первичные запросы от команд. Сейчас в продукте доступны 23 бесплатные стартовые запроса + 3 бесплатных запроса каждые 5 дней. Попробуйте ExplainLAW сами или покажите коллегам из legal / compliance / продуктовых команд. 👆 Доступ к продукту можно получить тут. 💙Также можно протестировать ExplainLAW в Telegram: @explain_gpt_bot А в канале разработчиков рассказывают, как строят AI-продукт в LegalTech: тестируют гипотезы, работают с юридическими сценариями, принимают продуктовые решения и развивают ExplainLAW как B2B-инструмент для бизнеса и юристов. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Инструменты #ExplainLAW ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Codex выпустил обновление. Помимо самих фич, в нём интересно ещё кое-что про то, как меняется работа с агентом. Что нового ➡️Работа на заблокированном Mac. Задача запускается с телефона, агент сам разблокирует ноут, отрабатывает в приложениях, блокирует обратно. Касание клавиатуры мгновенно вырубает доступ. ➡️Appshots. Двойное нажатие Command отправляет активное окно в чат, скриншот вместе с текстом из окна, включая то, что осталось за пределами видимой области скролла. ➡️/goal вышел из экспериментального статуса. Сохраняется как цель агента, и Codex крутит её часами, проверяет результат, переделывает, заходит с другой стороны. Меняется сама роль человека. Помощник, к которому подходишь с вопросом, постепенно превращается в исполнителя, который работает пока человека вообще нет рядом. Чтобы такое работало, нужно куда больше доверия, и в комментариях на MacRumors и 9to5Mac половина пользователей пишет, что им заметно не по себе от режима разблокировки без присмотра. Меняется и граница контекста. Раньше агент видел только то, что ему отдали руками. Теперь система сама передаёт окно целиком, со всем текстом, который в нём лежит. Для тех, кто работает с AI-инструментами, это отдельный пункт в чек-листе приватности. ✨ Главное в обновлении даже не сами фичи. Главное, что в интерфейс зашита практика, которая давно есть у опытных пользователей агентов. Постановка задачи через результат и условия остановки. Не «сделай X», а

достигни X, остановись если падают тесты больше трёх раз подряд, спроси меня прежде чем менять публичный API, не трогай миграции без подтверждения.

Это работает не только в Codex. От любого агента получает больше тот, кто формулирует цель и описывает, на чём именно агент должен прерваться и позвать человека. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Инструменты #Codex ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

PeopleSense 2026 — менеджерская конференция в Москве 4–5 июня. ИИ там один из пяти треков Наравне с лидерством, операционкой, культурой и личной эффективностью. PeopleSense — это менеджерская конференция, и сам факт такой сетки говорит больше любого отдельного доклада. Когда профильная конференция про управление выделяет ИИ-инструменты в отдельную ось, отрасль уже признала их частью базового снаряжения, а не разовым трендом. ➡️Пройдут 50+ выступлений по пяти трекам, в параллельных залах. Спикеры из Сбера, Авито, Циана, МегаФона, Dodo Brands. Команды, у которых ИИ уже встроен в работающие процессы и виден в экономике. Леонид Шашков, директор по продукту Сбера и лидер нашей команды, выступит 4 июня в 13:30 с докладом «Как встроить непрерывное обучение с ИИ в работу команды». Тема в одном вопросе. Новые модели, агенты и инструменты выходят каждую неделю, и разовые курсы за этим темпом уже не успевают. Что делать руководителю, чтобы команда не отставала и при этом не выгорала от бесконечной гонки. И это не теория с трибуны, Леонид рассказывает то, что обкатано на реальной команде, со всеми ошибками и поправками. Рядом пойдут разговоры про операционку, перестроенную под агентов, лидерство в смешанных командах из людей и моделей, инструменты, которых полгода назад ещё не существовало. И 600+ человек в зале, для которых всё это уже рутина. Не «вот-вот наступит», а вчерашняя задача. Приходите! 4-5 июня, Москва. #ИИ #AI #Нейросети ——— #События #PeopleSense ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Виртуальная файловая система для AI-агентов В ленте бродит новый проект Mirage. Если зайти в репозиторий и посмотреть на цифры, там 59 звёзд, 6 форков и релизу неделя с небольшим. Это не отменяет идею проекта, она любопытная. Просто полезный навык на 2026 год. Прежде чем нести в работу красивый твит, стоит открыть репо и посмотреть своими глазами. ✔️ В чём идея Сегодня агент работает с десятком сервисов. Gmail, Slack, S3, GitHub, Notion. У каждого свой MCP, свой SDK, свои правила авторизации. В итоге агент жонглирует сорока схемами инструментов, половину времени выбирает не тот и ломается, как только выходит новая версия модели и она начинает выбирать по-другому. Mirage предлагает другое. Все сервисы подключаются как папки в одном дереве. /gmail, /slack, /s3, /github. Внутри агент работает теми же командами, что и в терминале. Cat прочитать файл, grep найти строку, ls посмотреть список, cp скопировать. Это фокус с витриной. Агент видит полку с папками и тянется к товару. На самом деле никаких файлов там нет, за стенкой настоящие API, и Mirage сам бегает на склад за каждым письмом или объектом. Ставка простая. Современные LLM лучше всего владеют bash, потому что таких команд в их обучении было особенно много. Если перевести все сервисы на язык, который агент знает с рождения, отпадает нужда учить его сорока разным API заново. ✨ Что забрать на подумать Это пример паттерна, который сейчас прорастает везде, не только в Mirage. Сложное знание про API уносится из горячего места, где оно нужно агенту в каждом запросе, в код, который пишется один раз и потом просто работает. Дорогое и хрупкое перестаёт крутиться на каждом шаге. Тот же приём годится не только для агентов. Когда в продукте AI делает одно и то же сто раз в секунду, есть смысл спросить, нельзя ли это сделать один раз заранее и положить в код. Часто можно. Лицензия открытая, ставится в Python и TypeScript проекты. Пока сырое, но идея ясная. 📌Ссылка на Гитхад #ИИ #AI #Нейросети ——— #Агенты #Mirage ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

ChatGPT теперь живёт в Google Таблицах 🆕 OpenAI 5 мая раскатили официальное расширение для Google Sheets на все тарифы. До этого месяц была бета, сейчас уже general availability на GPT-5.5. Что делает. Садится сайдбаром справа, видит вашу таблицу целиком, со всеми вкладками и формулами. Можно сказать "собери трекер расходов с нуля" или "почини формулы во второй вкладке, я там что-то напортила". Перед каждым изменением спрашивает разрешения и подсвечивает, какие ячейки тронет. Это важно, иначе страшно отдавать рабочий файл. Скиллы под финмоделирование вшиты по умолчанию. То есть это уже не "чат сбоку", это заход на финансистов и аналитиков. 💰 По тарифам. Работает у всех, включая Free и Go, там просто лимиты на использование. Plus и Pro расходуют общий пул agentic-кредитов (тот же, что у Codex). Бизнесу бесплатный превью до 2 июня, потом тоже по кредитам. 🔜 Как ставить. Открываете https://workspace.google.com/marketplace/app/chatgpt/870214997678, жмёте Install, разрешаете доступ. Потом в любой таблице Расширения → ChatGPT → Open и логинитесь в свой ChatGPT. 🙁 У нас попробовать не получилось, так как наш аккаунт ChatGPT заведён на обычную почту, без привязки к Google. А расширение даёт только Continue with Google, других опций входа нет вообще. Полезли в настройки ChatGPT, чтобы привязать Google к существующему аккаунту, такого пункта там тоже не нашли. ❗️Возможно, это конкретно наша конфигурация. Попробуйте сами, расскажите в комментариях, как зашло. И если кто разобрался с привязкой Google к ChatGPT на email, напишите, очень надо. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Инструменты #ChatGPT #Sheets ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Думание можно отдать, понимание - нет Андрей Карпатый (один из основателей OpenAI, экс-глава AI в Tesla) выступил на Sequoia AI Ascent 2026. Ровно через год после того, как сам придумал термин "vibe coding". И сказал, что никогда не чувствовал себя таким отставшим программистом. ➡️Рамка разговора. Vibe coding поднял пол, теперь кто угодно соберёт прототип словами. Agentic engineering поднимает потолок, это уже профессиональная работа с агентами, где остаются проверки, безопасность, качество. Одно не отменяет другое. ➡️Декабрь 2025. До декабря Карпаты писал 80% кода сам. В декабре соотношение перевернулось, теперь 80% делают агенты. Не плавно, а ступенькой. Если пробовали Claude Code или Codex год назад и не зашло, сейчас это другие инструменты. ➡️Проверяемость. AI берёт задачи, где результат можно автоматически проверить. Код запустился, цифра сошлась. Где проверить трудно (вкус, стиль), модели буксуют. Рабочий вопрос перед тем, как отдать задачу агенту. Как я пойму, что он сделал хорошо? Есть быстрый ответ, отдавайте. ➡️Зубчатый интеллект. Та же модель находит уязвимость в коде на сто тысяч строк, но советует идти к автомойке пешком за пятьдесят метров. Не умная и не тупая в целом, зубчатая. Где-то супер, где-то проваливается. Проверять надо в каждой новой задаче. ❗️Главное. Думание отдать можно, понимание нельзя. Агент пишет, ищет, сравнивает. Решать, что делать и что хорошо, остаётся за человеком. Отдадите и то и другое, потеряете способность оценить, что получили. 👆Источники: Видео Конспект Карпатого Про проверяемость #ИИ #AI #Нейросети ——— #Агенты #Карпатый ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Скилы, агенты, рои... Как успеть за всем Если вы только разобрались со скилами и научились сводить агентов в оркестр, а в ленте уже летят Agent Swarm, Ruflo, Overstory, нормальная реакция: "Что опять все переделывать?" Спойлер: нет, не все. Длинный ответ ниже. Где мы сейчас находимся В работе с кодинг-агентами есть несколько уровней зрелости. Каждый следующий не отменяет предыдущий, а надстраивается. Уровень 1. Один Claude Code (Codex, Gemini CLI, Aider) в терминале. Пишете задачу, он делает. Уровень 2. Подключены скилы. Агент знает, как делать конкретные процедуры: оформить документ, провести ресёрч, протестировать код. Скилы упакованы в текстовые файлы, лежат в репозиториях и подгружаются по необходимости. Уровень 3. Несколько агентов с ролями работают в оркестре. Ведущий, кодер, ресёрчер, ревьюер. Они совещаются между собой, когда задача не поддаётся с первого захода, и находят то, что один агент пропускает. Уровень 4. Постоянная инфра роя. Агенты живут как маленькая компания. Принимают задачи из Slack, GitHub, почты. Помнят прошлые сессии. Запускают рутину по расписанию. Работают, пока вы спите. Большинство тех, кто постоянно вайбкодит, сейчас на уровне 2–3. Лично мы крепко стоим на третьем. 💪 Скилы освоены, оркестр собран. И этого реально хватает почти для всего. 👆 Что появилось весной в опенсорсе Три проекта, которые делают именно четвёртый уровень. Постоянную инфру роя. ⚫️Agent Swarm от desplega-ai. Самый аккуратно сделанный. ⚫️Ruflo от ruvnet. Самый мощный, до ста агентов, своя память. ⚫️Overstory от jayminwest. Самый честный, в README прямо написаны риски и подвохи. Все три работают не только с Claude Code, но и с Codex, Gemini CLI, Aider. Главное отличие от того, что у нас уже есть. Рой не запускается под задачу, а постоянно живёт. У него внешние точки входа в Jira, Slack, почту. Накопительная память между сессиями. Дашборд, чтобы наблюдать, что агенты делают, пока вас нет. Кому это надо, а кому пока нет. Не надо, если работаете один или маленькой командой, поток задач управляемый, агенты запускаются под конкретную задачу и закрываются. Текущая схема со скилами и оркестром закрывает 95% сценариев. Надо смотреть, если строите сервис, в котором задачи прилетают извне постоянно. Внутренняя автоматизация для большой команды. SaaS-продукт на агентах. Контент-фабрика, которая принимает заказы клиентов и сама их обрабатывает и тд. Граница простая. Под себя хватит уровня 3. На сервис для других нужен уровень 4. P.S. Если вы ещё на уровне 2 и подбираете скилы под свои задачи, вот три репозитория, по которым реально стоит ходить, именно там подбирали и под себя: - официальные скилы Anthropic. База, с которой имеет смысл начинать. - кураторская подборка. Не свалка, а отобранное вручную: скилы, хуки, плагины, агенты. - playbook по созданию production-агентов. Контекст-инжиниринг, мультиагентные паттерны, системы памяти, проектирование инструментов. Серьёзный материал для тех, кто строит свои агентские системы. А если среди нас есть те, кто дошел до 4 уровня, поделитесь, пожалуйста, в комментариях своими наблюдениями. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Агенты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

ppt-master: open-source конвейер для сборки презентаций На GitHub растёт интересный проект — hugohe3/ppt-master. За неделю репо набрал больше 6 тысяч звёзд. MIT, бесплатно, под капотом Python. Работает с любым агентом: Claude Code, Cursor, Copilot, Antigravity. Идея в том, что на вход документ или ссылка плюс референсная презентация как стилевой образец. На выход редактируемый pptx с фирменными цветами, шрифтами, иконками и заметками докладчика. Внутри не один большой промпт, а формализованный конвейер из ролей: 🔹стратег задаёт 8 уточнений и блокирует процесс, пока человек не подтвердит 🔹исполнитель пишет слайды (три варианта на выбор: общий, консалтинг, топ-консалтинг) 🔹оптимизатор по принципам CRAP чистит визуал 🔹генератор картинок дёргает изображения 🔹постпроцессор собирает pptx Сам инструмент это 30+ markdown-методичек на ~5000 строк. Правила для каждой роли, ограничения SVG, правила типографики и цвета, лейаут-паттерны. Плюс файл spec_lock.md с машиночитаемым контрактом на цвета и шрифты, который агент перечитывает перед каждым слайдом, чтобы не съезжать от страницы к странице. В библиотеке ~1050 иконок и 70 готовых визуализаций. Картинки тянутся с Openverse по CC-лицензиям без API-ключа или генерируются через OpenAI/Gemini. Для установки достаточно открыть агента в пустой папке и попросить склонировать репо, прочитать README и инструкции. Дальше агент сделает всё сам. Тестовый прогон. Вход: - URL продуктового лендинга - корпоративная презентация как стилевой образец - цель "рассказать о продукте потенциальному заказчику" Что сделал агент сам: - распарсил pptx-референс и вытащил 11 фирменных цветов и шрифт из OOXML - выдрал контент из SPA-лендинга через WebFetch - подобрал 17 иконок, нашёл 2 картинки - написал 12 SVG-слайдов и заметки докладчика Результат: 12 слайдов, pptx 13 МБ. Картинки бот подобрал сам. Скрины прилагаем. Оригинал, конечно же, был более живой и навороченный. Бот снял цвет и компоновку, попал в фирменный стиль. Дизайнерские фишки не словил — нет акцентных деталей, ритма, руки человека в типографике. Сделал в среднем. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Агенты #Презентации ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Claude Design. Пора пробовать Anthropic выпустил собственный дизайн-инструмент Claude Design. Заход на территорию Figma и Canva, но устроен иначе. Слева чат, справа холст. Пользователь описывает словами что нужно, Клод собирает рабочий вариант, дальше идёт правка. Внутри несколько направлений ◽️Прототипы интерфейсов мобильных приложений и сайтов, причём кликабельные, а не статичные картинки. ◽️Лендинги и одностраничники. ◽️Питч-деки и слайды с экспортом в PPTX или Canva. Маркетинговые материалы, баннеры, ассеты для соцсетей. ◽️ Отдельная категория «фронтир-дизайн», это прототипы со звуком, видео, 3D-объектами, шейдерами и встроенным ИИ внутри самого прототипа. То есть не макет приложения, а живой рабочий пример с реальным взаимодействием. Есть четыре способа править ◽️Чат для крупных правок, типа смены палитры или добавления нового блока. ◽️Инлайн-комменты на конкретных элементах, клик по кнопке и текст что с ней сделать. ◽️Прямая правка текста. ◽️Ползунки, которые Клод сам собирает под параметр, для отступов, цветов, плотности сетки. Плюс импорт. Можно подгрузить скриншот, CSS, кодовую базу, и инструмент вытащит дизайн-систему. После этого все новые макеты идут в этих цветах и шрифтах автоматом. Действует на тарифах Pro, Max, Team, Enterprise. На Enterprise активирует админ. Отдельной подписки нет. У Claude Design свой собственный лимит, отдельный от обычных задач Клода. Не пересекается с другими сессиями, виден в интерфейсе отдельной строкой. Это плюс, генерация дизайна не съедает обычную работу. Тестировали на создании презентаций. В нашем эксперименте две презы потратили недельный лимит. Из наблюдений. Скопировать корпоративную презу не получилось. Клод начинает ругаться, что не может перенять стиль, который защищен чьим-то правом. Фирменный шрифт он заменит, лого уберёт, фирменные цвета подвинет. Получится среднее по больнице. Также не может воспроизвести авторские дизайнерские решения. Нестандартные фишки из категории «я художник, я так вижу» на выходе превращаются в усреднённый аккуратный вариант без характерной странности оригинала. Но это свойство всех нейронок, тут оно тоже работает. На выходе всегда чистая визуально опрятная подача по ии-правилам. Хорошо, когда задача в ровном результате. Плохо, когда нужен авторский почерк - и его тут можно дорисовать только руками. #ИИ #AI #Нейросети #Claude ——— #Инструмент #Презентации ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

👍 Бот, который находит настоящее желание. Делимся интересным кейсом от Ивана Банникова Большая часть того, что человек называет «своими целями», это чужие желания, давно проглоченные и переставшие замечаться. Родительские ожидания, лента, то, что «принято хотеть» в окружении. Поэтому достижение часто не приносит радости, тело знало с самого начала, что это не то. На этой мысли Иван сделал Telegram-бота Опора. Он помогает отделить настоящее желание от навязанного, а потом короткими ежедневными разговорами поддерживает в контакте с ним. Методику писал психолог, Иван собирал на LLM. Дальше о том, как бот устроен и почему это работает. ▶️ Как находится настоящее желание Бот начинает с простого вопроса «чего ты хочешь сегодня прямо сейчас?». Человек отвечает поверхностное, машину, свой бизнес, замуж, похудеть. Дальше управляемая визуализация на 12 шагов, основанных на чувствах и ощущениях в теле, и так пользователь приходит к истинному желанию и мотивации. Тело не врёт. «Хочу машину» при визуализации часто превращается в «я хочу свободу». «Хочу свой бизнес» в «я хочу, чтобы мама наконец сказала, что гордится». «Хочу похудеть» в «я хочу чувствовать себя в своём теле дома». И вот это настоящее. Машина один из способов дойти, но не единственный. Когда видно истинное желание, открываются десятки других путей к нему, без необходимости тащить именно ту цель, которая казалась единственной. ▶️ Что происходит после Найти желание это половина дела. Дальше важно жить с ним в контакте. Поэтому есть режим Компаньона, короткие ежедневные разговоры, через которые бот мягко возвращает к настоящему желанию. Без давления, без «как продвигается цель». Просто разговор как с другом, который знает, что человеку на самом деле важно. ▶️ Профиль, память и душа Что отличает Опору от обычного LLM-чата, она вас помнит. Бот формирует профиль на основе желания и ежедневных разговоров, каждый следующий разговор опирается на это. После сессий бот суммирует, раз в неделю собирает рефлексию, раз в несколько сессий ищет повторяющиеся темы и мягко возвращает, «ты уже третий раз упоминаешь маму, хочешь посмотреть ближе?». Но главное голос. Опора говорит медленно, мягко, с паузами. Никогда не использует «супер», «отлично», восклицательных знаков. Повторяет слова пользователя дословно, не перефразирует. Задаёт один вопрос за раз. Не советует, не оценивает. Это не декоративная настройка, это и есть то, что делает её похожей на живого человека, а не на ChatGPT-коуча. Психолог потратил на эту часть больше времени, чем Иван на код. ▶️ Что под капотом Гибрид state machine + LLM, жёсткая структура методики и свободный язык внутри каждого шага. Разные модели под разные задачи, Haiku 4.5 на ежедневные диалоги, Sonnet 4.5 на инсайты и недельные рефлексии. Главная ценность не в самом разговоре, а в асинхронном пост-процессинге, пока человек живёт жизнь, бот в фоне обобщает, ищет паттерны, готовит рефлексию. 📍 Первая сессия с нахождением желания бесплатная, можно пройти вечером с чашкой чая. На выходе сформулированное настоящее желание и понимание, что за ним стоит. Даже если подписки на Компаньон не будет, эта штука сама по себе меняет оптику. Бот @my_opora_bot Канал DIV. А вы ловили себя на том, что цель, к которой долго шли, оказалась чужой? #ИИ #AI #Нейросети ——— #Кейс #Продукт ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

В последние месяцы выделился отдельный класс ИИ-агентов, который сильно отличается от привычных Cursor и ChatGPT в браузере. Это агенты, которые живут на сервере, получают задания через мессенджер и работают в фоне круглосуточно. Например, у нас сейчас на сервере крутится Claude Code, обвязанный самописным ботом на Python. Бот хранит память диалога и задачи в локальной базе, подгружает контекст по проектам из markdown-файлов, по расписанию делает утренние сводки и проверяет живые ли остальные боты. В результате связка простая. Пишешь в Telegram, Claude отвечает и делает. Про это писали тут. 📍 Теперь появляются готовые решения той же концепции. Одно из них — Hermes Agent от Nous Research, лабы за моделями Hermes и Psyche. Открытый, MIT-лицензия, ставится одной командой. На GitHub. ⏩Что у Hermes из коробки и за счёт чего он сильнее самосборных вариантов: 🔹Память между сессиями с полнотекстовым поиском, агент сам подтягивает релевантное из прошлых разговоров 🔹 Автогенерируемые навыки, удачные решения сохраняются и переиспользуются без участия пользователя 🔹 Расписания на человеческом языке, без необходимости лезть в crontab 🔹Параллельные подагенты в изолированных контекстах для одновременных задач 🔹 Подтверждение опасных команд встроено по умолчанию 🔹 Поддержка пятнадцати мессенджеров через один шлюз, не только ТГ Версия 0.11, в продакшн пока рано. Но как полигон для понимания куда движется индустрия — самое то. Видно как ИИ-агент на сервере с фейсом в мессенджере перестаёт быть поделкой энтузиастов и переходит в категорию продуктов. #ИИ #AI #Нейросети #Hermes ——— #Инструменты #Агенты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

В ChatGPT появились workspace agents 22 апреля представили workspace agents. Формально это эволюция, по сути замена. GPTs пока останутся, но вектор понятен. Внутри нового формата есть - память между запусками, так что агент помнит предыдущие задачи. -собственное рабочее пространство с файлами. - расписание и триггеры, то есть агент может запускаться сам, без человека, по событию или по времени. - права доступа и админка с аналитикой, чтобы видеть, кто и как пользуется. Из интеграций в релизе из заметных только Slack. Microsoft Teams не завезли, хотя OpenAI и Microsoft вроде как стратегические партнёры. Доступно на Business, Enterprise, Edu и Teachers. На Plus за 20 долларов этого нет и, судя по всему, не будет. ⚡️До 6 мая пользование бесплатное в рамках доступных тарифов, а дальше включается оплата по кредитам. Точных цифр OpenAI пока не назвал, но направление понятно. Codex, который работает на той же инфраструктуре, 2 апреля уже переехал с пакетной подписки на токенную модель. По прикидке на команду из двух-трёх человек при активном использовании получится плюс 30-80 долларов в месяц поверх самой подписки. Реальные цифры станут видны после 6 мая, когда включится биллинг. ➡️Старые GPTs никуда не денутся, и OpenAI обещает инструмент для конвертации в агенты. Переводить всё подряд не стоит. Значительная часть GPTs по сути работает как поиск по базе документов плюс шаблон ответа, и никакие триггеры с памятью им не нужны. Параллельно к той же архитектуре пришли все остальные. Claude Cowork от Anthropic, Custom Agents в Notion, Agentforce от Salesforce в Slack. Везде одно и то же: память, триггеры, права доступа, интеграции с рабочими инструментами. И это уже не мода, а похоже, новый стандарт b2b-агентов. #ИИ #AI #Нейросети ——— #Инструменты #Агенты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Если ваш бренд не упоминается в ответах ChatGPT, Алисы или Perplexity, он может терять часть спроса ещё до перехода в поисковик. Человек спросил AI, получил ответ без вашего имени, закрыл окно. До поисковика, где у вас первая строчка, он не дошёл. Это уже не гипотеза. В США почти треть пользователей интернета ежедневно ищут через AI. В России интерес к таким интерфейсам уже массовый. По данным МТС AdTech, аудитория AI-чатов в поисковиках достигла 81% среди трудоспособного населения до 55 лет. Какая доля из них приходит с покупательскими запросами, публично никто не замерил, но очевидно, что речь уже не о нишевой аудитории. Оптимизация под такую видимость называется GEO (generative engine optimization), на Западе то же самое называют AEO. Терминология не устоялась,но смысл один: добиваться присутствия бренда в AI-синтезированных ответах. Что важно знать, прежде чем браться за эту тему. ▶️Разные AI-модели цитируют разные источники, и разница колоссальная. Отчёт агентства Tinuiti зафиксировал, что Perplexity в январе 2026 получил почти четверть всех цитирований из Reddit. А Gemini цитирует Reddit всего в 0.1% случаев. Значит попадание в AI это не одна задача, а десять разных под десять разных моделей. ▶️"Социальные источники" для AI это не TikTok и не Нельзяграм. Это Reddit, YouTube и LinkedIn. AI вытаскивает из площадок текст, а не картинки. Миллион просмотров на TikTok даёт меньше AI-видимости, чем тысяча просмотров на YouTube с нормальным транскриптом. Большинство медиапланов сейчас построены на устаревшей логике "где аудитория", а не на новой "откуда AI берёт текст". ▶️По доступным в РФ моделям (Алиса AI, GigaChat, DeepSeek) независимых исследований такого уровня не нашли. Сервисы для замера уже появились (Шпиониро, VisioBrand), агентства продают услугу GEO, но методология копирует западную. На рунете она не работает: Reddit и LinkedIn не имеют русскоязычной критической массы, YouTube под ограничениями. Иерархия источников доверия для Алисы AI и GigaChat скорее всего выстраивается через Habr, VC.ru, Дзен, Пикабу и отраслевые каналы. Но точных пропорций не знает никто. Источник. Для российского рынка это одновременно проблема и возможность. Уверенную стратегию сейчас не собрать, работать приходится на гипотезах. Но полка в рунете пустая, и те, кто начнёт замерять свою видимость в AI уже сейчас, через год окажутся на шаг впереди конкурентов. 📍 Полный разбор исследований, цифры по каждой платформе, практика от Webflow и Product Hunt и развёрнутая российская часть в статье на Дзене. А вы проверяли свою компанию на выдачу в AI? Получалось попадать? График с сайта: tinuiti.com ——— #Инструменты #AEO #GEO ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct