В последнее время появляется все больше историй, когда человек решает какую-то свою зудящую проблему, свалив ее описание и знание нюансов на AI Coding агента. А потом обнаруживается, что еще пара человек готовы заплатить несколько евро в месяц за это решение. Просим агента затеплить на какой-нибудь fly.io, прикрутить прием платежей, и вот вам деньги на новую удочку. Несколько примеров со ссылками на рассказы авторов: MyMarineForecast - автор очень любит лодки. Он собрал с Claude Code приложение-дашборд для морских прогнозов. Через несколько недель и 99 коммитов появились первые платящие пользователи. LOC8 - полицейский сделал удобное приложение-локатор для спасателей. 1500$ в месяц спустя несколько месяцев Plottie - исследователь в биоинформатике, который не умеет кодить, сделал приложение для генерации красивых графиков, которые можно публиковать. Через 25 дней, говорит автор, 2000+ пользователей и 100+ платных пользователей, 1000$ в месяц. InfoDrizzle - мелкое приложение (одно из тысяч) для iOS, которое делает персональный дайджест новостей. Ноль опыта в мобильной разработке, 15$ в месяц расходов на сервер и 200$ в месяц от 28 платящих пользователей, рассказывает DrizzleX3. Поскольку сложность, стоимость разработки и запуска небольших продуктов падает, у людей появляется возможность занимать небольшие ниши, которые раньше пустовали. Состояние там сколотить нельзя, но накопить со временем на интересное путешествие и подарки детям - вполне. А какие продукты пилите вы? Какие проблемы решаете? Какой у вас стэк и какие агенты помогают? Какие затраты в месяц на поддержку всего, сколько пользователей и какая прибыль (если уже появилась и не секрет)? Ваш, @llm_under_hood 🤗

Почему AI автоматически не делает бизнес или продукт лучше и прибыльнее? Инсайт после конференции AGDay от друзей из студии Alto в Екатеринбурге на прошлой неделе. Потому что ключевым фактором успеха по-прежнему остаются компетенции в бизнесе и продукте, а не технические. Когда технические задачи стали решаться в 10–100 раз быстрее, это не сделало автоматически каждого предпринимателя богаче, а каждый продукт — успешнее. Ключевые вопросы всё те же: – кому и что ты продаёшь, – зачем это людям, – как это упаковать, – как продать – и как всем этим управлять. Раньше, пока команда месяцами пилила продукт, с ответами на эти вопросы можно было тянуть. Сейчас код пишется за дни вместо месяцев — и ограничение в продажах, маркетинге, продукте или операционке обнаруживается почти сразу. AI не убрал ограничения бизнеса. Он просто очень быстро передвинул бутылочное горлышко из разработки в другие части компании. Но есть и обратная сторона: без новой скорости разработки и автоматизации до этого горлышка теперь можно вообще не добраться. Технология стала новой нормой, а не преимуществом. А выигрывает по-прежнему тот, кто лучше понимает, что именно делать, для кого и зачем.

Ну эра ии в геймдеве окончательно настала. Я сейчас пишу потому что у DeepSeek пиковые часы в которые ценник в 2 раза выше заканчиваются через 1.5 часа. Тогда и начинается мой активный рабочий день. Где то с декабря 2025 Claude вышел на уровень когда программировать с помощью ии стало действительно эффективно. Правда Claude хочет за свои технологии очень много денег. Весной вышли Kimi 2.6 и DeepSeek4, летом вышли Kimi3 и финальная верси DeepSeek4Pro и на этом собственно вся прошлая история геймдева закончилась. Даже если кто-то это еще не почувствовал. Люди которые сами пишут код останутся но это будут как фрики которые сейчас пишут книги на печатных машинках. Это то что делается для себя а не для массового пользования. Я сейчас трачу где то 100-150 юаней в день и это заменяет мне 3-4 сотрудников. Со всеми достоинствами и недостатками людей. Иногда ии делает очень круто, иногда прям хреново. Но все можно обсудить и переделать. С одной стороны я ощущаю жуткое давление. Я прям чувствую волну ии игр которая захлестнет все платформы в 2027. Кто-то думает что сейчас уже много ии игр, но это лишь первые капли настоящего будущего шторма. С другой я на огромном моральном подъеме, все на что не хватало времени и сил теперь хватает. Я за месяц закрыл технического долга года за четыре. Работаю с 3 дня до 3 ночи. Ощущение всемогущества прям когда только пришел в геймдев. Сейчас и наверно еще месяц трачу все силы чтобы не растерять ту аудиторию которая у нас есть. Кажется это сейчас главная ценность. Лояльная аудитория которая уже есть и никуда не уйдет. Ее нельзя потерять ни в коем случае. ОК-ВК-ММ сдыхают и делают все что сдохнуть быстрее. Точнее так. ОК закрыли свое подразделение игр, теперь все делается через ВК. Через ВК все делается пока криво косо и с багами. Что делает выход новых игр на ОК еще менее целесообразным чем раньше. В ММ тоже старых людей уволили новых не наняли. Мы там не можем игру заапрувить 2 месяца. Потому что некому это делать. Более менее держится ВК, но в ВК никогда матч3 не были так популярны и прибыльны как на ОК. Единственный свет в оконце это Яндекс. Там и люди и деньги. Но яндекс поэтому же и затапливает нейрослопом в первую очередь. И будет только хуже. На мобильном андройде мы никому с матч3 не нужны. Как только люди узнают что у нас матч3 сразу прощаются. С любым другим жанром - пожалуйста. С матч3 лезьте сами. Поэтому мы пока бросили эти попытки. Прошлая Сказка не окупилась, Елочка вообще не стали выпускать новую игру, просто у старой поменяли номер. Эпоха выхода новых больших игр на ОК и ВК кажется закончилась окончательно. Мы в этом году что-то выпустип. Наверно просто перевыпустим одну из старых. Но с новыми играми все плохо, соцсети растеряли способы налить аудитории в новые игры. Опять же ии вдохнули в меня новые силы наконец закончить собственные игры. Очень хочу до конца года выпустить 2 штуки. В общем чувствую себя погонщиком нейросетевых баранов. Настроение кидает от - "все пропало и пора искать профессию не связанную с IT потому что в IT почти всех заменят ии" до "я теперь могу написать весь функционал о котором мечал и я и буду тем кто заменяет людей на ии" )).

А Вас тоже бесят, когда говорят, что сначала продай продукт, а только потом его сделай. В рамках продажи курсов у меня нет претензий к этому тезису потому что я знаю, как это работает. То есть ты сначала собираешь людей, обещаешь им какой-то материал на будущем курсе, но самого курса пока что нет. Люди к тебе записываются, ждут с старта, а ты в это время записываешь уроки, уже поняв точно, что курс востребован, его покупают. Но когда такое говорят про какой-нибудь айтишный продукт, то у меня всегда возникала проблема. Я не понимал, как это может быть, то есть как я могу продать какой-то айти-продукт, которого еще не существует. Не понимал до сегодняшнего дня. Я уже несколько месяцев хожу и думаю, какое бы расширение или плагин для Google Chrome придумать, чтобы продавать его и монетизировать по всему миру. Когда я задавал такой вопрос, никакое решение не приходило в голову. А теперь я столкнулся с реальной задачей реального клиента, который не может по политике безопасности компании установить что-то на свой рабочий компьютер. Он может пользоваться только Google Chrome и расширениями, которые есть в этом Google Chrome. Я показал этому клиенту, что можно монтировать разговорные ролики и превращать их в интерактивные красивые видео-уроки с помощью ИИ. Сделал этот монтаж руками на своем компьютере с помощью нейронки. Но все то же самое можно завернуть в расширение для Google Chrome и видео будет собираться прямо в хроме, в отдельной вкладке, прямо на компьютере у пользователя. Получается, что я сначала показал результат работы будущего продукта, но сам продукт я еще не сделал. Мне нужно время, чтобы написать код для него, но клиент готов за него заплатить уже сейчас. То есть получается, я сначала показываю, как будет работать этот продукт, но все действия делаю, грубо говоря, руками. А когда продукт заработает, то все те же самые действия будет делать продукт. Получается, что если ты хочешь продать какое-то IT-решение, сначала сделай то, что будет делать это решение, но сделай это руками. Продай эту идею, получи оплату и только потом садись сделать этот продукт

А чем я вообще занимаюсь? Хоть у меня и нет синдрома самозванца, но я иногда смотрю на свою работу со стороны и такой: «Да чем ты вообще занимаешься целый день?! Твоя задача всего лишь переложить таблички с одного места на другое и потом соеденить их. Что в этом сложного» 🤔 И на словах оно в целом так и есть. И вроде бы в работе с табличками особо ничего сложного нет, но потом работаешь и … Была у меня тут простая на первый взгляд задача - заинсертить (положить) данные в таблицу) Ну то есть что-то типо такого запроса:

insert table1
select * from table2
where id in (ну и тут айдишники отобранные по условию)

Опустим часть о том как именно достать эти айдишники (это тоже не всегда просто, но сейчас не об этом) - это делается с помощью запроса с джойнами у условиями Казалось бы задача решена - просто подставить наше условие в скобки в скрипте выше, но так не всегда работает, так как запрос тяжелый. Не понятно когда отработает, а там таймаут, ресурсов много хочет и тд Пришлось не много помаяться с этим 🤔 Короче в итоге я создал промежуточную таблицу, куда заинсертил нужные мне айдишники. Но и заинсертить было не так просто: сделал ДАГ который берет данные за один день, дальше это один день еще резался на чанки, дальше были вычисления и инсерт 🎉 И вот маленькая задача (даже задачей это сложно назвать), превратилась в целый квест А у вас бывают мысли о том что вы на работе занимаетесь не пойми чем?

В последняя время было много проблем с тем в каком стиле отвечают модели антропиков, в частности Opus 5 и Fable 5 Решил почитать их промт-гайд для новой Fable 5.1, так что вот главные советы как улучшить письмо: 1. Да, у неё текст стал чище, меньше шаблонных фраз и тд, но из того что я и сам заметил, она теперь отвечает сплошным текстом из длинных предложений и кучи стилистических оборотов Например, вместо "этот параметр стоит менять" модель может написать "это ручка, которую стоит покрутить" Решается прямым запретом на манерный текст:

Mannered prose substitutes metaphor and flourish for direct statement. Instead of "a parameter worth varying," the mannered writer produces "a dial worth turning." Instead of "this point still matters," they write "this point earns its keep." The phrases exist to display the writer, not to convey the idea, and readers can tell. That is why mannered prose irritates: it makes the reader work harder so the writer can perform. It is also imprecise. Metaphors drag in connotations the writer did not choose and cannot control. The fix is to say what you mean. When a literal phrase is available, use it.

2. Также 5.1 теперь меньше пишет саммари того что делает, что нашел, о чем думает и тд во время работы Решение: включить функцию thinking.display, и выбрать "updates" или "summarized", или через /btw просить коротко объяснить что происходит 3. И всё еще осталась проблема, когда модель (не только у антропиков) забывает что можно вызывать несколько тулов паралельно и тратит время вызывая их поочередно Решается тоже простой просьбой батчить вызовы тулов:

First privately list what you need next; then request every item that doesn't depend on another's result in this one response.

4. Еще 5.1 стоит ограничивать фокус задачи, чтобы он не отвлекался на фикс соседних багов, расширение функционала и тд Решение (будет делать только то что просят, а то что найдет по пути просто перечислит в конце):

If, while working or testing, you find a pre-existing bug, a performance concern, or behavior the task doesn't mention, don't fix, optimize or extend it in this change unless the requested behavior cannot work without it; report it as a follow-up in your summary. Where the task is ambiguous, implement the reading its wording and the surrounding code most directly support, state that assumption in your summary, and don't build for the other readings as well. Verify your work however you like; scratch scripts and quick checks need not be kept. Commit tests only where the task asks for them or this repository already keeps tests for this kind of change, sized like the neighboring test files — roughly one focused test per stated behavior — and don't turn scratch checks into additional permanent test files. This is about extras only: implement every behavior the task asks for, completely.

Еще один фан факт: 5.1 реже использует веб-поиск/чтение файлов на low-effort и отвечает просто по памяти По традиции вот вам универсальный промт, в духе "make no mistakes":

finish the task, stay within scope, search fresh/unknown entities, batch independent tool calls, prefer targeted edits.

👀 @tips_ai

7 слоёв агентных ИИ-Систем Слой 0. Пространство действий До любого триггера должна существовать граница того, что агенту разрешено делать, какие действия типизированы, а какие требуют подтверждения человека. Без этого слоя триггер будет запускать процессы, которые не будут знать своих пределов и будет выполнять их, пока ему не сообщат извне иное. Слой 1. Триггер Кто сделал запрос и куда передать результат. Маршрутизация описана и задана внутри уже определённых ранее границ в слое 0. Слой 2. Оркестрация и состояние Запрос разбивается на этапы, для каждого выбран метод из утверждённого набора правил и критериев, лимитов итераций, путей эскалации и критериев завершения. Слой 3. Исполнение Обращение к исходным данным. ИИ рассуждает и поясняет, а все вычисления делает отдельный процесс-код (не ИИ). Всё, что имеет заранее известный правильный ответ, исполняется детерминированно, один и тот же вход даёт один и тот же выход. Слой 4. Доверенный контекст 80% успеха агента (и продакта с продуктом). Предметные знания и известные исключения извлекаются в момент, когда они нужны, с соблюдением принципа минимальных привилегий. Пропущенный слой 4 порождает галлюцинации. Слой 5. Верификация Эталонные наборы, воспроизводимые тесты, участие людей-экспертов, которые проверяют не правильность вычисления (это уже сделано на слое 3), а правильность РЕШЕНИЯ, принятого с контекстом из слоя 4. Провал на слое 5 проверяет изменения со слоя 4. Тот же провал обязан перепроверять слой 3 (детерминизм тоже может отказать) и менять слой 2, ужесточая маршруты эскалации, если ошибка повторяется определённое число раз. Слой 6. Среда выполнения Среда выполнения – это то, что делает всю Систему независимой от того, какая именно модель приводит её в движение. У каждого своя изолированная копия конфигурации модели (промпт, контекст, инструменты, лимиты), сквозной трейсинг (способность проследить весь путь одного запроса через все слои системы), панели мониторинга затрат и вся прочая инфраструктура не привязана к конкретному поставщику ИИ, а замена модели работает как смена строки в конфиге. Модели могут должны меняться, слои 0–6 остаются.

Агентность – это способность Системы менять собственное поведение по понятным и прогнозируемым сигналам

Имел неосторожность сравнить переживания людей по поводу ЛЛМ с переживаниями программистов на ассемблере по поводу языка Си. Я-то имел в виду, что «молодежь не будет знать, как компьютеры работают» и «понапишут слопа, все тормозить будет». Но люди возбудились на другой аспект: мол, компиляторы-то детерменированые, а ЛЛМ нет. И тут уже я не понимаю. Этот детерминизм с нами в одной комнате? Понятно, что если ты будешь одну и ту же программу компилировать на одном и том же компьютере два раза подряд, ты получишь одно и то же (за исключением Джаваскрипта, но там у людей своя атмосфера). Но это неинтересный пример, потому что два раза одну и ту же программу компилировать обычно и не нужно. Что, с первого раза плохо получилось? Обычно ты программу меняешь — но тогда и результат компиляции меняется, и часто недетерминировано. Потом, есть разные компьютеры, на них разные версии ОС, компилятора, библиотек, окружения. Недетерминизм (а точнее непредсказуемость) вокруг этого, конечно, пытаются как-то поприжать, с переменным успехом, но сам этот факт говорит нам о том, что его там изначально не было. Сегодня я компилял одной версией Икскода, завтра она обновилась, и что получится (или не получится) не знает никто на этой планете, включая Тима Кука. Дальше можно посмотреть на всю систему целиком. Обычно программы возникают не из компилятора, их пишут люди. Вот ты даешь задачу Васе написать программу, и что, у тебя детерменированный результат? Нет конечно же. Иногда получится одно, иногда другое. Опять же, направление в целом, наверное, предсказать можно, но не с точностью до буквы. А если еще раз попросить, то получится что-то другое. И ничего, справляемся как-то. Короче, миф ваш этот детерминизм, и давным давно его нет никакого, задолго до ЛЛМов он испарился. Но! Это не мешало нам успешно делать программы и продукты. Вопрос вообще не в детерменизме, а в том, насколько предсказуемо можно направить вывод в нужное русло.

😘 Код Дурова* Изначальный код ВКонтакте целиком и «в одиночку» был написан Павлом Дуровым* — об этом он напомнил после появления информации о том, что всё на самом деле создал его брат Николай:

«Сам Николай рассказывал, что присоединился к ВК как программист только через полтора года после запуска — тогда у проекта уже были миллионы пользователей».

💘 Николай Дуров действительно в 2015 году рассказывал, что на начальном этапе развития проекта «помогал общими советами». 💘 Он квалифицировал себя тогда «кем-то вроде первого системного администратора компании». 💘 По словам Николая, он подключился к разработке только через 1,5 года, когда потребовались специализированные системы хранения данных. Напомним, ранее стало известно, что приложение Telegram Desktop из-за бага с проверкой орфографии удалило у пользователя 800 ГБ файлов на ПК: ↖️ https://kod.ru/telegram-desktop-iz-za-baga-udalil-800-gb-failov * внесён в перечень террористов и экстремистов Росфинмониторинга

Работа с AI-агентами похожа на менеджмент сотрудника, который технически умнее тебя, но сильно хуже понимает бизнес. Твоя задача: сначала нормально обсудить идею, загрузить контекст, объяснить, что вообще считается хорошим результатом, и сузить бесконечное количество вариантов до одного нормального пути. Дальше агент сам разберётся с реализацией. Ты смотришь результат, ловишь косяки, даёшь фидбек и держишь планку. За то, что в итоге уехало в прод, всё равно отвечаешь ты. Со временем вокруг агента появляется система: правила, память, скиллы, примеры хороших решений. После нескольких циклов «сделал → получил фидбек → переделал» он начинает реально шарить за твой контекст и бизнес. Короче, хороший agentic engineer сначала хороший менеджер.

Агенты впервые показали, насколько люди плохо формулируют свои желания.