Моё отношение к компьютерам лучше всего описывается словами «неуверенный пользователь» Когда я учился, персональных компьютеров в России ещё было очень мало. Поэтому вместо программирования на ПК мы учились программировать калькуляторы (был такой Электроника МК-61 🙂) И вот недавно я прошёл курс «Claude Code для предпринимателей» Записался я на него не столько ради новых знаний, сколько из любопытства - а какие задачи предприниматель сегодня действительно может поручить AI-агентам? Из самого курса и чата на 200 участников я понял, что основная работа, с которой AI-агенты действительно хорошо справляются, это работа с контентом. Это было заметно и по участникам курса - самые активные обсуждения шли вокруг «фабрик контента» А вот для руководителя, у которого мало рутины и много нестандартных задач, AI-агенты пока не очень полезны. И вот почему - 1️⃣ Вы действительно получаете AI-помощника. Он полон энтузиазма и знаний, но при этом довольно тупенький. Чтобы сделать его полезнее, существуют разные инструменты для настройки агента под себя и свои задачи. Собственно, этому и учат на подобных курсах. Но для не-айтишника это может оказаться довольно сложно (последние уроки курса я не прошёл, потому что там было уже много незнакомых слов 🙂) 2️⃣ Такой помощник лучше всего работает с рутинными задачами. Но ради этого его сначала нужно довольно кропотливо обучать, делать много итераций и объяснять, что именно вы от него хотите. И даже после этого результат не гарантирован на 100%, потому что всё время что то ломается. 3️⃣ Одни и те же настройки и одинаковые скиллы могут работать у разных пользователей по-разному. Скиллы, это готовые инструкции для агентов, которые уже можно найти в интернете. Но если что-то пойдёт не так, вам придётся самостоятельно разбираться, как это исправить. (А из курса я понял, что что-нибудь обязательно пойдёт не так 🙂) 4️⃣ С цифрами всё очень плохо. А предпринимателю без цифр никак! Даже если несколько раз попросить агента ничего не придумывать, всё перепроверять и искать ошибки, это всё равно не гарантирует, что ошибок не будет. Нужно обязательно перепроверять самому. В общем, я думаю, что инфопредпринимателям AI-агенты действительно могут приносить большую пользу (и судя по количеству курсов на эту тему, неплохую прибыль они им тоже приносят 🙂) А вот в производственном бизнесе широкого применение AI-агентов я пока не вижу. А для себя я понял, что мне гораздо больше нравится работать с Perplexity Computer, чем с Claude Code. Он значительно проще настраивается, понятнее для не-айтишника и, по моему опыту, довольно неплохо делает то, что я ему поручаю. К тому же, в отличие от Клода, он официально работает в России. Если вдруг этот пост прочтут господа айтишники, то расскажите, пожалуйста, в комментариях - прав я или в чем то ошибся насчёт агентов ⤵️ Организаторы курса восторженно рассказывали, что не боятся, и уже смело дают Клоду доступ к своему банковскому аккаунту. Но мне кажется, что это всё-таки некоторое преувеличение (подозреваю, что и банки от такого доверия будут не в восторге🙂) Поэтому следующий пост будет про обслуживание в банках. У меня большой опыт работы с разными банками и премиальные пакеты сразу в нескольких из них, поэтому хочу поделиться с вами своим опытом. Не переключайтесь. Незаметный бизнес

Хороший разбор вреда от попыток сэкономить токены или как-то еще модифицировать ответы агентов, типа "Говори со мной как пещерный человек" или "говори со мной на упрощенном техническом английском". Переформулируя и сжимая ответ, агент неизбежно что-то выбрасывает из вывода и это может быть важная информация. У меня, кстати, наоборот, включен Explanatory стиль в Claude Code и я регулярно по таким фразам отлавливаю дрейф агента от цели. Излишнего расхода контекста от этого не возникает. Если хочется экономить, включите себе в статусной строке Claude Code отображение записи в кэш и чтения оттуда — как только поймаете момент, когда модель пишет в кэш 400к токенов после простоя, сразу поймете, от чего реально тратится контекст, а что является только гиковской гомеопатией. https://kuber.studio/blog/Reflections/Humanising-LLM-Outputs-is-Actually-Dumb

Что случилось с Cursor? Он стал непопулярен? Разбираем 👇 Если коротко, то: нет, скорее изменилась сама экосистема AI-инструментов. В 2024–2025 годах Cursor был практически синонимом AI-кодинга. Если человек хотел попробовать «вайбкодинг», чаще всего он устанавливал именно Cursor. Но за последний год рынок сильно изменился. Во-первых, появился и стремительно вырос Claude Code. Многие разработчики перешли на него из-за более сильных агентных возможностей и удобной работы с большими проектами. Во-вторых, OpenAI активно развивает Codex, GitHub Copilot продолжает занимать корпоративный сегмент, а также появились Windsurf, Kiro, Jules и десятки других решений. Сегодня разработчики уже выбирают не один инструмент, а собирают собственный стек под разные задачи. При этом говорить, что Cursor непопулярен будет тоже некорректно. Многие компании продолжают использовать его параллельно с Claude Code. Например, недавно стало известно, что Disney оставляет Cursor среди основных инструментов разработки наряду с Claude Enterprise, несмотря на отказ от GitHub Copilot. Почему тогда создается ощущение, что про Cursor стали говорить меньше? В 2026 год сменился тренд. Суть тренда в том, что мы выбираем не конкретный редактор, а AI-агента или подборку агентов. Уже не столь важно, где вы будете писать код, поэтому конкретно Cursor обсуждают не так активно. Кстати никогда не спрашивала вас: А вы использовали Cursor?

Борис из Claude Code на YC Startup School рассказывал, что они сократили системный промпт на 80%. Размышлял, почему у них так, но у нас не особо: 1) Anthropic тренирует модели на трейсах claude code, и имхо модель лучше научается оперировать тулами для разных задач —> следовательно, не нужно особо расписывать в системном промпте 2) Но не на «энаших пайплайнах, поэтому мы так вот запросто не можем модель из коробки юзать, особенно если задачи некодинговые и тулы нестандартные. 3) По моим наблюдениям, действительно модели лучше справляются с задачами с более абстрактной - цель, а не способ достижения оной - постановкой НО зачастую это сжирает больше токенов и замедляет процесс. А у вас как: удается ли так лихо резать системный промпт как проповедуют?

Наткнулся на особенность /model в Claude Code, про которую я если честно не знал и не замечал. Если менять модель через обычный /model, это влияет сразу на все новые параллельные сессии. Что и написано при выборе модели, меня не обманывают: saved as your default for new sessions. Если нужно задать модель только для текущей сессии, при выборе модели в /model подтверждать нужно не клавишей Enter, а буквой [ s ], тогда другие сессии Claude Code это не затронет. Про выбор моделей при запуске через опцию --model, я знаю, но я не пользуюсь этим. В Codex иначе. Его /model меняет модель только глобально, в описании команды прямо написано: for this and future Codex CLI sessions. Никакой клавиши, чтобы применить только к текущей сессии, там нет. Так что в Codex единственный способ изолировать новую сессию с другой моделью — задать её при старте. @tips_ai

🧠ИИ-скрипты провалили проверку безопасности

Работающий код - не значит безопасный

Исследователи из Университета Дакоты решили проверить простейшие Python-скрипты, которые ChatGPT, Copilot и Gemini генерируют для типичных офисных задач. Итог - сто процентов проверенных программ содержали критические уязвимости. 🔍Сценарий всегда один:

Рядовой сотрудник просит написать утилиту, получает первый рабочий вариант и сразу тащит его в корпоративную среду. В результате самописные парсеры слепо глотают любые ссылки, открывая сеть для SSRF-атак и позволяя дотянуться до внутренних серверов. Почтовые скрипты работают как решето для инъекций, превращая легитимный корпоративный SMTP в идеальный шлюз для рассылки фишинга. А банальные сортировщики файлов ведутся на подмену путей и символические ссылки, отдавая на растерзание локальные документы.

Аудит этого дырявого кода исследователи поручили другой нейросети - Claude Code. То есть алгоритмы уже сами ищут закладки в поделках конкурентов. 🦔 CyberYozh