Есть асимметрия, которую постоянно наблюдаю в командах. Многим чужая работа часто кажется проще своей. Со стороны аналитик "написал запрос и нарисовал график", QA "прогнал кейсы и завёл баги", а ML-инженер "запустил обучение и посмотрел метрики", но спроси того же человека, почему его собственная задача едет уже третью неделю, и выяснится, что там легаси, зависимости, смежники, корнер кейсы и ещё десять подводных камней, которых снаружи не видно. Чужую работу мы видим по результату, свою - изнутри процесса. У аналитика снаружи остаётся график, а сырые данные не видно, регулярно ломающийся пайплайн скрыт от зрителя, о трёх неверных гипотезах и запросе, который пришлось переписать четыре раза, внешние признаки не говорят. В своей же работе именно из этого и состоит большая часть времени. Часто в этом винят actor-observer bias: своё поведение мы объясняем обстоятельствами, чужое - качествами человека. Популярная теория, которая не прошла проверку мета-анализами. Оказывается, это лучше обьясняется другими двумя эффектами. Первый - correspondence bias: по чужому видимому поведению мы слишком легко делаем вывод о самом человеке и недооцениваем ситуацию. "Задача простая, значит они просто медленные". Второй - self-serving bias: собственные неудачи мы гораздо охотнее объясняем внешними обстоятельствами. Достаточно удобная комбинация, где сложность своей работы мы знаем во всех деталях, а сложность чужой просто не наблюдаем. При этом собственные издержки кажутся следствием объективных проблем, а чужие следствием чужой неэффективности. Поэтому "да что там делать" - почти всегда плохой сигнал, говорящий нам о глубине собственного понимания этой задачи. Если работа других людей выглядит тривиальной, разумнее сначала предположить, что большая часть процесса тебе просто не видна. Лучшее лекарство - контекст, а за контекстом надо "на гембу". Несколько часов рядом с хорошим QA, аналитиком или инженером часто дают больше, чем лицезрение движения тикетов. Похожая история и со сроками. В одном эксперименте про planning fallacy студенты в среднем ожидали закончить диплом за 34 дня, хотя по факту тратили 55. Даже максимально драматичный и негативный сценарий оказался в оценках оптимистичнее реальности. Поэтому оценку чужой работы полезно дисконтировать так же, как реальность это регулярно делает с нашей.

Я все чаще замечаю забавную инверсию. Раньше в моих проектах копились идеи, которые я не успевал реализовать. Теперь coding-агенты реализуют идеи быстрее, чем я успеваю решить, хочу ли я потом с этими изменениями жить. В списке моих диалогов с Codex лежит немало почти готовых фич. Там проходят тесты, работает интерфейс, обновлена документация. Осталось «только проверить». Проверить - это не посмотреть, что тесты проходят (агент их уже сам прогнал). Нужно еще понять, не появилась ли в проекте новая лишняя концепция? Хорошо ли изменение сочетается с остальной системой? Готов ли я поддерживать этот код через год? И вообще - нужна ли мне эта фича после того, как я увидел её реализованной? Поэтому я откладываю проверку «на потом», которое обычно не наступает. Раньше сырая идея оставалась хотелкой в заметках и ничего не стоила. Теперь она за десять минут превращается в ветку с кодом, тестами, документацией и потенциальными последствиями. Вот и получается, что идеи теперь копятся не перед реализацией, а после неё - перед бутылочным горлышком моего внимания и времени. Причём у такого кода короткий срок годности. Проект продолжает меняться, ветка отстаёт все больше, а контекст постепенно выветривается из головы. Проверить изменение завтра сложнее, чем сегодня, а через неделю уже дешевле выкинуть и сделать заново. Я слышал похожее и от других команд. У некоторых после внедрения coding-агентов число открытых PR выросло в 5–7 раз. Генерация кода в 2026 году ускорилась, а пропускная способность человеческого внимания - пока нет. Поэтому сейчас я стараюсь нарезать задачи так, чтобы агент приносил не целую реализованную хотелку, а следующий минимальный reviewable slice: одно понятное изменение и достаточно сопроводительного контекста, чтобы проверить его за один подход. По расходу токенов может выходить забавно: Codex нередко тратит до 95% процентов токенов на поиск такого маленького, независимого и проверяемого следующего шага, который я одобрю. И только процентов пять уйдет на его реализацию. Оно того стоит. Такой кусочек легче проскальзывает через бутылочное горлышко внимания и начинает приносить пользу. Большая же фича, даже полностью написанная агентом, рискует просто пополнить залежи рабочего, но быстро устаревающего кода. А как вы решаете проблему с накапливающимися фичами и PR от coding-агентов - или у вас её нет? Ваш, @llm_under_hood 🤗

Абстрактное мышление Абстрактное мышление - мышление об объектах, принципах и идеях, которых нет в физическом мире. С помощью абстрактного мышления мы связываем разные явления между собой и выстраиваем их в общую картину, чтобы использовать полученные выводы на практике. Объяснить абстрактное мышление можно через юмор. Комики наблюдают за собой и окружающим миром, собирают, анализируют информацию и превращают ее в стендапы и миниатюры. Их шутки часто строятся на неочевидных связях, подмеченных при помощи абстрактного мышления. Люди других профессий могут пользоваться этим инструментом, чтобы привносить в свою работу идеи из смежных или далеких областей. Как использовать? Представим, что создаем проект с нуля. Конкретное мышление поможет составить план действий, смету и расписать конкретные инструменты, которые пригодятся в работе. Абстрактное мышление будет отвечать за творческую сторону вопроса. Например, поможет «соединить» технологии, продукты из разных сфер/рынков, создавая новую ценность для клиентов, и объяснить инвестору зачем такой проект нужен людям и как он пригодится в будущем. В большинстве случаев, следует пользоваться сразу двумя типами мышления и менять их в зависимости от поставленной цели.

Закон Гутхарда: как НЕ хакнуть метрики Мы выполнили KPI по регистрациям на 120%. Хорошо? Ну да, а чего же. Пошли на выручку смотреть, а она упала. Копнули глубже трафик, оказалось, что ботов нагнали. Премия получена, но в целом компании нехорошо. Пожалуйста, словили закон Гутхарда. Капелька истории В 1975 году британский экономист Чарльз Гудхарт сформулировал закон, который звучит так: «Когда метрика становится целью, она перестает быть хорошей метрикой». Простыми словами как только вы привязываете к конкретному показателю бонус, повышение или оценку успеха команды, люди перестают делать хороший продукт. Они начинают «хакать» систему и оптимизировать все под одну цифру даже в ущерб здравому смыслу. Примеры, когда плохо Посмотрим как не надо делать. 💩 Разработка Цель - количество строк кода. Итог: разработчики пишут раздутый код без рефакторинга. 💩 QA и Баги Цель - количество закрытых багов. Итог: тестировщики заводят микро-баги (опечатки, съехавший пиксель), а разработчики их героически фиксят. Реальные проблемы висят в бэклоге. 💩 Продукт Цель - увеличить дневную аудиторию. Итог: команда начинает спамить юзеров кликбейтными пушами. Люди заходят, плюются и закрывают приложение. DAU растет, Retention и лояльность летят в пропасть. Как лечить Два простых правила. 1. Используйте метрики-противовесы Если измеряете скорость ответа поддержки (Time to resolve), обязательно трекайте удовлетворенность (CSAT). Ускорение не должно ломать качество. 2. Не привязывайте мотивацию к одной прокси-метрике KPI должны быть комплексными и привязанными к финальной ценности для бизнеса (например, LTV или Profit), а не только к промежуточным шагам.

Бонус Если внутри компании используете North, то она неплохо будет калибровать вас и подсветит не свернули ли вы не туда в погоне за красивыми дашбордами.

Примеры, когда хорошо Посмотрим как надо. 😍 Маркетинг и Рост Цель: Снизить CPA (стоимость привлечения) или увеличить количество регистраций. Противовес: Retention 7/30 дня (Удержание) или LTV. Почему это работает: Защищает от налива дешевого «мусорного» трафика или мотивированного инсталла. Маркетологи больше не смогут выполнить KPI, просто приведя ботов или нецелевую аудиторию - им придется следить за тем, остаются ли эти люди в продукте. 😍 Разработка и DevOps Цель: Time-to-Market (скорость выкатки фич) или Velocity в стори-поинтах. Противовес: Change Failure Rate (процент релизов, приведших к сбоям) или количество багов на проде. Почему это работает: Команда не сможет гнать сырой код в продакшен просто ради того, чтобы закрыть спринт. Скорость уравновешивается стабильностью системы. 😍 E-commerce и Монетизация Цель: Conversion Rate (Конверсия в покупку). Противовес: AOV (Средний чек) и Margin (Маржинальность). Почему это работает: Самый простой способ задрать конверсию — раздать огромные скидки. Продажи взлетят, конверсия будет зеленой, но бизнес сработает в минус. Парная метрика заставляет команду искать баланс между объемом продаж и прибылью. Нюансы и конец Многие думают, что проблема в самих метриках, но закон Гудхарта работает тупо на человеческой психологии. Мы идем по пути наименьшего сопротивления. Человек не будет себе осознанно усложнять жизнь, а раз так, то зачем заведомо ему ставить цели, которые захочется хакнуть? #продуктовыеметрики

Как на самом деле выглядит AI внутри больших EU компаний (и что теперь ждут от людей) 😮 Со стороны кажется, что в бигтехах уже агенты выполняют почти всю работу, а люди просто создают видимость работы. Изнутри картинка одновременно и скучнее, и интереснее. Расскажу, что я наблюдаю сейчас изнутри на самом деле: 0) в разных компаниях все еще довольно большой разброс по уровню внедрения AI - это процесс, который затрагивает много устоявшихся систем, поэтому требует время и понимания, как не навредить этим системам. 1) Вокруг рутины сейчас много мелких автоматизаций, которые ускоряют часть работы, но не делают её от и до. Я сама активно использую AI в написании и ревью кода, документации, мониторинге - и, судя по разбору наших инженеров, так же работает почти вся тех-команда. Но весь критичный код я всё еще перепроверяю полностью. 2) AI давно вышел за пределы инженеров, и это, по-моему, самое важное для тех, кто не пишет код. Примеры: • В Zalando уже около 90% маркетингового контента на сайте сгенерировано AI, а цикл продакшена кампаний упал с 6-8 недель до 3-4 дней • Аналитики и продакты гоняют через AI первичный разбор данных, черновики дашбордов и проверку гипотез • Менеджеры записывают встречи, а потом на основе расшифровки просят AI собрать тикеты и заметки Вывод: Почти в каждой роли часть рутины уходит под AI. 3) AI ускоряет отдельные шаги, но bottleneck-ом стали сами люди - ревью, согласования, коммуникация. Отсюда и разрыв между ощущением, что все стали в эффективнее, но это пока что не привело к кратному росту в результатах. 4) От тебя, как от сотрудника уже базово ожидают, что ты начал встраивать ai в свою работу. Например, Meta уже добавила AI-Enabled Coding Interview. Но, что важно, там оценивают не умение писать промпты, а именно твою голову: как ты решаешь, проверяешь и объясняешь. За использование AI "как костыль" наоборот снижают оценку. 5) Причем сотрудники, которые используют AI не на уровне промтов в чате, а четко понимают, как и какие AI-инструменты нужно применять в своей работе все еще выигрывают на фоне остальных. ✨ Что со всем этим конкретно делать? ⭐️Изучайте каждый день по чуть-чуть и относитесь к этому как к игре, а не как к очередной обязаловке. Тут, как мне кажется, важна регулярность ⭐️Учитесь сразу с разных сторон: следите за амбассадорами в своем домене, спрашивайте коллег, делитесь опытом со знакомыми, ходите на внутренние обучения на работе, если они есть ⭐️Качайте умение критически оценивать то, что выдаёт модель, и не выпускайте из рук ответственность за результат. Модель может набросать, ускорить, подкинуть идею, но спрашивать будут с вас ⭐️Показывайте, что вы уже работаете с AI в своей роли, и подкрепляйте это понятными и полезными результатами. Я уверена, что появление AI не отменяет профессионализм, а, наоборот, его переупаковывает и усиливает. Поэтому сейчас идеальное время, чтобы прокачивать себя, как специалиста и выделяться на фоне остальных. — А у вас в компаниях обстоят дела? И если используете AI, то на каких задачах он реально экономит вам время? Поделитесь, интересно собрать живые кейсы ❤️

На основе пятничного поста про промт:

Сожми документ максимально, не потеряв никакой информации.

Превратили этот подход в отдельный open-source skill — lossless-doc-compress. Скилл читает документ целиком и относит каждый фрагмент к одной из трёх категорий: KEEP — содержит информацию и остаётся без изменений; REMOVE — доказуемо избыточен и удаляется; FLAG — требует решения автора, поэтому остаётся в документе с пометкой. Он удаляет filler, пустой hedging, LLM-slop, дословные повторы и избыточные формулировки. Сохраняет факты, цифры, решения, оговорки, ограничения, названия систем, код и таблицы. Если есть сомнение — не удалять, дает отметку для автора Результат: три артефакта: Сжатый документ. Лог всех удалений и спорных мест. Scorecard: число слов до/после, процент сокращения и подтверждение сохранности содержания. npx skills add ML-SystemDesign/MLSystemDesign Код и инструкция: https://github.com/ML-SystemDesign/MLSystemDesign/tree/main/skills/lossless-doc-compress Это пост был прогнан через скилл

Я – ленивая жопа и мне не стыдно… Мне очень лень делать всякие штуки, которые можно не делать. Я – тот самый человек, который ищет легкие пути. Вот, например был недавно вопрос напоминаю ли я клиентам о сессиях. Боже упаси! Делать мне больше нечего! Я даже не согласовываю даты сессий.🙈🙈🙈 Я настолько ленива, что просто выбрала удобный мне сайт-календарь, и клиенты сами выбирают день и время сессии. А я настроила так, что им приходят письма-напоминалки за сутки и за час, в этих же письмах ссылка на Зум. И если надо отменить или перенести, ссылка на всё это в письме-подтверждении записи

Нафиг мне не сдалась вся эта история с «Давайте поищем окошки».

Мой максимум – это когда клиент за 2 часа до сессии внезапно пишет «Маша, я чот не успеваю, может на час сдвинуть?» И только тогда я лезу в календарь и смотрю можем или не можем. Ибо по умолчанию свободные окна показаны только на завтра и далее. Ну чтобы изменение времени не было для меня неожиданностью. Я слишком ленива, чтобы не планировать заранее. А вы где ленитесь? Тимофеева Мария в бизнес с головой

Как доделывать задачи? Если коротко: я не знаю. Но щас расскажу про свой метод, которым вооружился пару месяцев назад. И, кажется, он даёт мощный эффект. Записывайте. Звучит примерно так: окей, какой следующий шаг? Есть в моей жизни большие проекты. Они состоят из сотен мелких задач. И когда я смотрю на этот список целиком или держу его в голове, у меня тяжелеют руки и делать ничего не хочется. Тупо лень. Я стал делать иначе. Открываю список задач по проекту и ближайшую задачу дроблю до такого состояния, пока она не будет звучать типа "открыть сайт айти-парка и нажать кнопку подать заявку". То есть задача требует минимальных усилий. Чтобы не откладывать. А когда выполнил, сразу задать себе вопрос: а какой следующий шаг? Иногда шаги неясны. Например: Цель: купить квартиру в Ташкенте Для этого надо иметь ВНЖ или айти-визу Чтобы сделать айти-визу надо владеть айти-компанией с уставным капиталом от 30 тысяч долларов. Чтобы в уставном капитале айти-компании было 30 тысяч долларов, надо чтобы на расчетный счет поступили деньги и остались там. И вот тут есть пробел. Типа как и кто положит туда 30к зелёных? Очевидно, это должны сделать мои клиенты. И дальше мне надо придумать, за какую услугу, в какой форме и так далее. Не ясно еще короче. В этом месте план размытый. И я вывел такую штуку: действия дают информацию. Например, я сижу и не знаю, какую услугу продавать клиентам, чтобы получить выручку. Пока я думаю об этом, информации нет. Есть мои фантазии. Информацию я получу, если что-то сделаю. Позвоню, проведу встречу, запущу рекламу. Сделаю и получу информацию. Например, такой продукт нахуй никому не нужен. Это тоже информация. Не так, как хотелось бы, но зато я теперь точно знаю, что этот вариант в работу не берем. Берем следующий. Какой следующий шаг? И погнали. Строим гипотезу, быстро проверяем короткими шагами. Позитивный опыт закрепляем. Негативный записываем, чтобы не обсираться больше в будущем. Поэтому я щас держу фокус так: 1. Есть большая цель. Понятная, конкретная. 2. Есть размытые, неясные, неизветные задачи в серединке. Не смотрим туда. 3. Есть очень понятный следующий шаг, который надо сделать. Делаем его. И жить проще. И задачи делаются и каждый раз я чуть-чуть ближе к цели.

Автономный Бэклог (AI Task Tracker): (2 картинки / аналогии) или local-first agent execution kernel 1/ проблема/боль. -> в чатах с ботами разными куча мусора / каких-то ASAP'ов, идей которые сиеминутно в голову приходят и увлекают человеков, забывая про то что что-то недоделали. -> в формате AI First/native сижу сразу в 3-5 чатах, крутятся сервера/демоны, делают RnD/фиксы/dreaming/оптимизации и тд и тп. Периодически "демоны" / хиллеры / дриммеры вмешиваются в сессию чата прямо в моем AI IDE, "крича" о новых ошибках / уязвимостях / деградациях которые прям сейчас надо исправлять и вносить обновления из-за возможных деградаций / поломок и/или возможных дыр/иньекций/rce/травли контекста etc. В таком динамическом режиме работы невозможно помнить все и следить за изменениями + тем более как-то это фиксировать руками. И это сильное отличие от Linear ai, так как у меня все это делается для агентов, а не людей внутри, owner задач/багов и прочее не человек, а агентская система. ИИ выдало описание такое: *** Antigravity Tracker — локальная zero-trust операционная система задач для AI IDE, которая превращает хаос цифровой работы в приоритизированные, исполняемые и доказуемо завершённые задачи, сохраняя состояние через Ouroboros L1/L2/L3 независимо от памяти конкретного агента. *** Ouroboros L1/L2/L3 -> это трехслойная память (L1 текущий контекст LLM/задачи, L2 весь контекст чата, L3 всеобщая память всего)

CtxPort Передача контекста между агентами / чатами Браузерное расширение за один клик превращает диалог с ИИ-агентом в чистый структурированный Markdown, упаковывает контекст с метаданными для передачи полного контекста другому агенту - Копирует весь диалог из ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Doubao и GitHub - Копирование из боковой панели: навел на беседу, скопировал, не открывая ее. Удобно собрать сразу несколько чатов - Четыре формата: Full (весь диалог), User Only (только твои промпты), Code Only (только код с языковыми тегами), Compact (сжатые сообщения) Приватность: - Работает офлайн: все обрабатывается локально в браузере - Ноль загрузок на сервер, без аккаунта, минимальные права - Каждый адаптер платформы - отдельный плагин, новые сервисы добавляются просто - Chrome Web Store в разработке, пока ставится из исходников - В планах: импорт бандла обратно в чат, пакетный экспорт, Firefox #memory #agent #tools #extension VK | MAX

Status Update Я вернулся из отпуска. Канал и коммьюнити будут потихоньку возвращаться в рабочий режим. Хочу поделиться самым ярким впечатлением, когда, казалось бы, далекие космические технологии внезапно делают жизнь приятнее. На вчерашних рейсах, словно в каком-то кафе, раздавали по WiFi интернет от StarLink. Летишь ты на высоте в 36k футов, за бортом -50 градусов, а у тебя ноутбук подключен к сети. И вместо 6-7 часов в капсуле без связи - и чатики и кодекс работают в штатном режиме. И можно в полете продолжать разрабатывать платформу для выкладки материалов по AI-Coding. Причем идеи, BDD-спеки и фреймворк для нее я разрабатывал практически на ходу с сотового при помощи связки из Codex агентов (как Remote на сервере, так и по-старинке оставленный открытый лаптоп). Да и в целом за время поездки я привык гораздо больше вопросов и задач сваливать на ChatGPT/Codex. Когда ноутбука нет под рукой, не сработает "мне самому проще и быстрее руками сделать". Проще как через телефон и ChatGPT. А потом как-то привыкаешь и понимаешь, что проще и быстрее - это как раз через агентов, а не ручками. Заодно и инструменты нарастают. И получается, что будущее, это когда агенты постоянно работают рядом с тобой через разнообразные девайсы, даже на высоте. Так что получается, что следующий рабочий/учебный код в нашем коммьюнити пойдет под лозунгом - "Даешь интеграцию агентов в жизнь и процессы") Ваш, @llm_under_hood 🤗

Зачем ускорять разработку? Просто через раз вижу этот вопрос, во всех постах про агентов и новую эру автоматического кодинга. Переубедить конечно никого не получится, но написать надо, чтобы получилось структурировано. Погнали. Нет такого количества задач Если вы поговорите не с менеджерами, а владельцами бизнесов, то окажется, что количество идей у них такое, что за всю жизнь не сделать. То что из этого не всегда доходит до низов, проблема размера и процессов, которые тоже пытаются решать, поэтому так много разговоров про sdd и аналогичные истории. Если разработка стала в два раза дешевле/быстрее, становятся экономически оправданными задачи, которые раньше вообще не попадали в backlog. Это никому не нужно В конкурентном мире невозможно сделать продукт до конца и сидеть сложа руки. А конкуренция приводит еще к тому, что кто первый встал, того и тапки. Сегодня вы на высоте, завтра ваш бизнес угрохали потому что вы не успели адаптироваться. Ну если вы работаете у монополиста/госа/стратегического игрока, то можете игнорировать этот пункт 🙂 Фичи не принесут деньги Может принесут, а может и нет, это невозможно обобщать не зная конкретных обстоятельства конкретных ситуаций. Например мы годами не могли сделать b2b кабинет таким как хотели наши клиенты, потому что у нас никогда не хватало ресурсов на эту часть. С помощью агентов мы это сделали и смогли получить хорошие контракты, которые от нас раньше уплывали. Ускорение разработки меняет не только скорость выполнения уже выбранных задач, но и сам набор задач, которые становится рационально делать. Покажите как это сократило фот? По правде говоря у многих сократило. Но последовательность другая. Последние годы у многих были сокращения по экономическим причинам, а потом заморозка найма при одновременном росте производительности за счет ИИ. Поэтому ии больше повлиял не на сокращение как таковое, а на отсутствие найма Покажите как это увеличило прибыль? В экономике есть только два способа растить маржинальность: рост производительности и повышение цены. Когда то массовое внедрение компьютеров и экселя привело к такому же эффекту. Итого Ускорение разработки само по себе не цель. Реальная цель это снизить стоимость изменения продукта, поэтому помимо разработки одновременно ускоряется еще много всего, но об том просто говорят в других местах, куда разработчики не ходят, поэтому у них часто складывается такое одностороннее представление о происходящем Telegram | YouTube | AI Клуб

Простое приложение сейчас пишется сетью с одного нетехнического промпта. Еще один промпт - чтобы устранить недочеты... и еще пол года доработок в таком режиме когда действительно начинаешь приложение использовать, хехе. Само понятие "простое приложение" существенно расширилось. Раньше это что было? Туду лист? Приложение с 1-2 сущностями и одной фичей? Теперь - сложная комбинация любых готорых решений. У меня есть микро канал про игры, как со всеми своими каналами, я снимаю материал в стол. Подумал, что было бы здорово сделать Summit, но для видео. Чтобы можно было вести каталог и искать по видео. На это потребовался 1 запрос где я секунд 15 наговорил идею. Еще один запрос был чуть более технический чтобы оптимизировать детали. В итоге приложение заработало. Другое дело стал ли я его использовать? Как и с большинством таких поделок - конечно нет. Тут вступают пол года тестирования и доработок. Примерно как и произошло с Summit. Т.е. наслопить что-то рабочее можно с одного запроса, а вот чтобы это удовлетворило больше одного человека - тут уже нюансы. И самый главный нюанс... ЛЕНЬ. Если весь дофамин ожидания сгорел на получении первой версии, то дальше то на чем ехать? Это же надо сидеть, тратить время, тестировать. Показывать людям. Короче, не так то и хотелось. Поэтому попыток что-то сделать сейчас стало действительно много, но доезжает из этих попыток все еще единицы. В свое приложение я третим запросом начал закатывать автомонтаж. Потому что понял, что ограничение было вовсе не в организации. Что-то даже заработало, но тут же снова надо тестировать и тратить время! Короче вы поняли. По ссылке можете скачать бинарь под винду и посмотреть. Это кстати то самое приложение из мема, где я "украл" идею Дениса, а потом его клод из моей реализации "украл" пару фич для приложения Дениса, и мы до сих пор не в курсе что конкретно он переукрал https://t.me/seniorsoftwarevlogger/1993 Денис при этом как будто свое приложение пробует кому-то продать.

сидите только на Claude? that's so 2025. помните, я юзал paperclip? Там создаёшь сотрудников, они как-то друг друга вызывают и делают работу. Перспективно, но быстро заслопилось, потому что не было нормальной визибилити: непонятно, кто что делает и как этим управлять. фаундер Twitter в новом проекте полгода назад уволил 70% сотрудников из-за ИИ, а на неделе пошерил внутренний колл, где два дизайн инженера в лайве выбирают таску и доводят ее до PR. Самое интересное это конечно демка их агентского стека: Berd 07:16 и Buzz 10:54 - это типа Slack, где в одном канале сидят и люди, и агенты - у каждого сотрудника свои агенты и скиллы, которые ранятся у него локально - все опенсорс, а действия агентов можно протрекать 53:29 Это не Slack bot, который одинаково тупой для всех: ты сам делаешь своего агента и тегаешь его в чате, когда надо. Агенты тегают агентов. Коллеги тегают своих. Получается наконец-то мультиплеер из суперхуманов. Я уже скиллифицировал некоторых из своих 30 личностей: TON on-chain аналитика, анализ рынка тгботов, библиотекарь комьюнити-знаний про AI-фишки. Попробую собрать из них сотрудников ИП Охлопков. Путь к personal AGI лежит через автоматизацию себя. Возможно, именно UX berd & buzz окажется самым удобным и продуктивным