Oyama AI Video Studio Desktop-рабочая станция для ИИ-видеопроизводства поверх #ComfyUI. Все локально: #MiniMaxH3 #LTX25 #ZImage #ACEStep — один интерфейс, без копирования моделей - MiniMax H3: T2V/I2V/Ref2VA с FL2VA и Ref2VA, Turbo LoRA (4/8 шагов), Quality/Preview пресеты, A/B сравнение - LTX 2.5 отдельное рабочее пространство с Quality (двухстадийный апскейл) и Turbo пресетами, синхронное аудио - ACE-Step 1.5 музыка: лирика/инструментал, темп/тональность/язык, FLAC - Character Studio: референсы через Z-Image → I2V turntable → Movie Creator - Mobile companion: QR-доступ с телефона для быстрых генераций - Local Ollama: промпт-улучшение, тайминг, переписывание аудио - Модели индексируются на месте, не копируются и не перекладываются - LAN по опции, с токеном #studio #t2v VK | MAX

Три «бритвы» для ясного бизнес-мышления В философии «бритвой» называют инструмент, который помогает отсеять ненужное и сосредоточиться на главном. В бизнесе это особенно важно — чтобы быстро отделять рабочие идеи от пустого шума. 🔹 Бритва Оккама: если два объяснения одинаково логичны — выбирайте более простое. Пример: если продажи падают, причина, скорее всего, в неудачном оффере, а не в заговоре конкурентов. 🔹 Бритва Генлона: не ищите злого умысла там, где всё объясняется глупостью. Если подрядчик перепутал сроки, вероятнее всего — это ошибка, а не саботаж. 🔹 Бритва Гитченса: тот, кто что-то утверждает, обязан доказать свою правоту. Не позволяйте манипулировать вами фразами вроде «Докажи, что это не так». Используйте эти принципы, чтобы принимать более точные решения и строить устойчивый бизнес. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Часто слышу, что дистрибуция или скорость и есть моат. a16z прямо так и пишет: в потребительском AI моатов нет, есть только momentum — набранный ход. Их партнёр Брайан Ким писал, что ждёт $2M ARR уже не за три месяца, а за десять дней, и называет momentum единственным моатом. И это неправда. Скорость и дистрибуция — это то, чем моат строят, а не сам моат. Под «дистрибуцией» обычно смешивают две разные вещи. Первая — владение защищённым и масштабируемым каналом. Gemini в Android и Meta AI в WhatsApp — это моат, потому что за каналом стоит либо cornered resource, как доступ Google к Android, либо network effects, которые WhatsApp собирал больше пятнадцати лет. Ни то, ни другое за раунд не купишь. Вторая — сам процесс дистрибуции: ты набираешь пользователей, быстро растёшь, заливаешь рынок. Вот это уже momentum. Пользователей конкурент может перекупить рекламой. Android — не может. Со скоростью примерно так же. Она даёт больше попыток за то же время, но сама по себе жизнь конкуренту сложнее не делает: с деньгами он за пару месяцев нанимает таких же людей и берёт те же инструменты. Ров же должен держать, даже когда ты перестал бежать, иначе это не защита, а фора. Сегодня вот прочитал хорошее эссе на тему. В нём как раз мысль, что momentum — это ресурс, который надо успеть конвертировать в защиту. Рост даёт пользователей, данные, масштаб. Но ров появляется только тогда, когда всё это превращается во что-то, что конкурент не сможет повторить даже с большими деньгами. Как только продукт начинает быстро расти, через несколько недель вокруг появляются хорошо профинансированные копии. И если считать, что сам рост и есть защита, довольно быстро обнаружишь, что кроме роста у тебя ничего и не было. С последними покупками Bending Spoons получилось почти наоборот. Miro, как писал в предыдущем посте, ушёл примерно за 2,26 выручки при $600M ARR, прибыльности и продукте, встроенном в процессы 250 тысяч организаций. Скопировать такой продукт можно, заменить его внутри большой компании уже сложнее, но темпы роста, судя по всему, не очень. То есть защита есть, а momentum закончился. И рынок оценивает такой бизнес примерно в два ARR. Momentum без моата догоняют конкуренты. Моат без momentum превращается в хороший, но переставший расти бизнес. По отдельности и то и другое стоит сильно дешевле. В эссе мне больше всего понравилась часть про 7 Powers в AI. Network effects были главным моатом интернет-эры, потому что интернет был технологией дистрибуции. AI в большей степени технология производства. Большинство AI-продуктов однопользовательские, и сеть туда задним числом не прикрутишь. Зато на первый план выходят data effects, которые Хелмер считал слабой разновидностью сетевых. Раньше данные быстро упирались в «достаточно»: условному поиску Amazon ещё миллион запросов мало что меняет. В AI эта граница заметно дальше. Но только при двух условиях. Данные должен генерировать сам продукт. Всё, что лежит снаружи, становится доступно всем. И они должны замыкаться в цикл улучшения продукта, как у Cursor, который учится на том, какие подсказки пользователь принимает, меняет или отклоняет. Switching costs AI тоже не уничтожил. Он снизил стоимость миграции, но не переучивания команды, перестройки процессов и риск трогать критичную часть бизнеса. Brand, мне кажется, в AI пока сильно переоценён. Tylenol после отравлений 1982 года вернул долю рынка за год и до сих пор продаётся заметно дороже идентичных дженериков. Вот это бренд. У AI-стартапа двух лет от роду ничего похожего нет. Его «бренд» — это в основном более дешёвое привлечение следующего пользователя, и считать его надо в CAC и retention, а не записывать отдельным пунктом в список моатов. Пока рынок молодой, momentum надо набирать максимально быстро: без роста до защиты можно не дожить. Но теория защиты должна быть с первого дня: во что именно ты этот momentum конвертируешь и приближает ли тебя к этому каждое сегодняшнее решение. Крайне простой ментальный тест: останется ли защита, если завтра конкурент поднимет миллиард на тот же продукт.

Приоритет задач Есть вещи, до которых нужно сначала дорасти. Мы как-то обсуждали лоферы Monaco Blue. Это яркая модель для человека, у которого уже есть базовый гардероб: несколько пар обуви на разные случаи, всё необходимое закрыто, и хочется добавить что-то новое. Если у тебя пока нет нормальной обуви на каждый день, начинать с такой пары просто не очень рационально. И это легко переносится на бизнес. Не нужно думать о сотом уровне решения проблем, когда ты ещё находишься на первом. Не нужно заниматься корпоративной культурой, когда у тебя три человека в компании. Не нужно строить сложные системы под масштаб, которого у тебя пока нет. Сначала нужно решить ту задачу, которая стоит перед тобой сейчас. Люди очень любят усложнять. Начинают придумывать процессы, инструменты, дополнительные уровни управления, хотя базовые вещи ещё не работают. Я вообще считаю, что любой бизнес и практически любой процесс можно разложить на атомы. Когда это делаешь, очень быстро становится понятно, что на самом деле всё гораздо проще, чем кажется. Если у тебя две продажи, твоя задача сейчас не в том, чтобы построить компанию под сто тысяч продаж. Тебе сначала нужно научиться делать следующие десять, потом сто, потом тысячу. И уже на каждом следующем этапе будут появляться свои задачи. Одна из частых ошибок предпринимателей - пытаться заранее решить проблемы, которых у них ещё даже нет. В итоге человек занят, постоянно что-то улучшает, строит и перестраивает, но главная задача бизнеса при этом может оставаться нерешённой. Сначала разберись с первым уровнем - до сотого ещё успеешь дойти

My dearest friends! Не буду вдаваться в детали происходящего на работе, но Если в вашей компании началась реструктуризация, пришел новый начальник, вас подвинули, переместили или вы выходите на новую роль уровнем выше, чем сейчас, — рекомендую книгу The First 90 Days. Очень полезная штука именно для моментов перехода: как быстро понять новую среду, кто на что влияет, чего от вас реально ждут, где нужны quick wins и как не начать новую роль с попытки срочно переделать вообще всё. И еще один бонус: эта книга поможет гораздо качественнее отвечать на один из любимых high-level вопросов на интервью: What’s your 30-60-90 day plan? Потому что хороший ответ — это не: 30 days — learn. 60 days — contribute. 90 days — deliver results. А нормальный разговор о том, как вы входите в новую роль, что диагностируете сначала, с кем выстраиваете отношения, где ищете quick wins и в какой момент начинаете менять систему. #interview #interviewtips #books

В Тредз и ру обществе сейчас 3 конфликта: 1. Между мужчинами и женщинами 2. Между работодателями и соискателями 3. Между мастерами маникюра и аудиторией Что общего в этих конфликтах: - Каждая сторона сидит глубоко в своей коробке и не понимает, как видит ситуацию оппонент. И вместо попытки расширить взгляд - жестко продавливает свою позицию. - Это как первый топорный этап отстаивания своих границ - именно он сейчас идёт в обществе на всех уровнях. - На действия одной стороны - вторая отвечает жёстким сопротивлением. Работодатели внедряют ботов - соискатели отвечают массовыми рассылками и ИИ-агентами на собеседованиях. - Разрыв завышенных ожиданий. Каждая сторона уверена, что ей «должны по умолчанию». Мастера маникюра запустили маркетинг "4000/5000 р за маникюр на месяц - это недорого. Вы же тратите деньги на доставку еды, кофе, такси и т.п." Получили хейт от аудитории "врач 8 лет высшее получал, а ты хочешь денег больше, чем он" - Навязывание чужой шкалы ценностей, подсчет денег в чужом кармане и времени в календаре и указание оппоненту, как правильно ими распорядиться. - Разрыв реальности и тупиковая эскалация По мере усиления давления одной стороной - вторая будет выходить из контакта. Что делать: 1. Перестать тупо давить. 2. Попытаться увидеть, как видит ситуацию вторая сторона. 3. Конкретно с маникюром - и я думаю это много где в других нишах проявится - тут происходит сдвиг рынка в целом: У людей сместились приоритеты + с верхних уровней Маслоу акцент сместился на базовые - безопасность и т.п. Они не готовы платить за подорожавшие материалы. Люди перестают делать салонный маникюр, учатся самостоятельному уходу. Тренд на натуральность. При этом базовый гигиенический маникюр не окупает аренду кресла и инструменты, а клиенты не видят разницу с домашним подпиливанием, поэтому от него мастеру-одиночке вообще надо отказываться. Варианты: - Абонементы и пакетные предложения - Переход в подологию, клинический уход, сложную эстетику в проблемных случаях, оздоровление - то, что клиентам сложнее сделать без доступа к материалам, инструментам, навыков. - Продажа услуги как роскоши, "третьего места" и экономии времени. Мани-педи в 4 руки, атмосфера и вкусный кофе, стрижка + маникюр. Часто женщина платит за услуги красоты, чтоб за ней поухаживали. Как антистресс. - Активное расширение до мужской и подростковой аудитории по уходовым услугам. - Смена модели взаимодействия с владельцами кресел. Например перевод клиентов с гигиеническим маникюром в салон, где ты не платишь за кресло, а платишь % - Коллаборации. Одному окупить привлечение клиента намного сложнее, чем если он ещё сходит к Валечке на стрижку и Насте на брови. А уходит клиент из привычной сети мастеров сложнее, чем от одного мастера. - Модель «Экосистемы home-care» - продажа экспертизы, а не только процедуры. Если клиент уходит в домашний уход — не воевать с этим, а возглавить процесс. Мастер продает специальный домашний набор (правильные пилочки, профессиональные масла, сыворотки, ремуверы), который он сам подбирает под тип кожи клиента, и проводит платную консультацию/обучение «Как безопасно ухаживать за своими руками дома» + визиты клиента 3-4 раза в год на профессиональную обработку и корректировку ухода. Маржа на домашней косметике и средствах ухода может быть выше, чем на самой услуге, при нулевых затратах на стерилизацию и амортизацию аппарата.

Китайский ИИ повысил эффективность геологоразведки более чем на 60% Китайская геологическая служба представила две ИИ-системы для ускорения разведки критически важных минералов — лития, меди и золота. Платформа AI-GeoMapping с общей точностью более 90% автоматизирует создание геологических карт по спутниковым, аэрогеофизическим и наземным данным. В свою очередь, AI-OreSeeking прогнозирует перспективные участки для поиска руд. На испытаниях в горах Циньлин она за пять дней обработала данные по 32 геологическим листам масштаба 1:50 000 и выделила две золотоносные цели. Ранее такая работа занимала месяцы. https://hightech.plus/2026/09/15/kitaiskii-ii-povisil-effektivnost-geologorazvedki-bolee-chem-na-60

Ну, за монтажеров - 2 Чувак дал GPT-6 Astra доступ к DaVinci Resolve и набору из 84 исходных клипов. Дальше Астроагент действует примерно так: - агент обнаруживает, что таймлайн пуст, и начинает заново собирать длинную версию из исходников; - находит в папке с музыкой композицию The Last Duel; - добавляет реакции персонажей, rooftop-сцену, aerial attack и меняет длительности монтажных кусков; - доводит монтаж примерно до 2:02; - кладёт музыку на отдельную дорожку A2, уменьшает громкость и делает fade-in/fade-out; - добавляет отдельный reaction cutaway на V2; - запускает в Resolve Create Subtitles from Audio; - Resolve генерирует 15 японских сегментов субтитров; - агент сохраняет итоговый таймлайн. Причём интерфейс прямо показывает вызовы Com.blackmagic Design.davinciresolve integration и выполнение команд. То есть это не обычный Computer Use. Ибо. 8 сентября Blackmagic выпустила DaVinci Resolve 21.1, и это действительно официальный релиз с интеграцией AI-агентов. Blackmagic прямо пишет, что Resolve Studio теперь может работать с Claude, Claude Code и ChatGPT Codex, которым разрешено анализировать проекты, организовывать медиа, менять настройки, делать highlight edits и запускать рендер по обычным текстовым командам. Ключевая новинка - native MCP server в DaVinci Resolve Studio 21.1. MCP здесь является прослойкой: GPT/Claude -> MCP -> API DaVinci Resolve -> реальный проект С титрами прикольно. агент сам дошёл до этой функции и запустил её как часть многошагового процесса. На скриншоте он сообщает, что Resolve создал 15 японских subtitle segments. Сам speech-to-text выполняет Resolve, кстати. @cgevent

➡️ElevenLabs сделали MCP Вангую новый виток восторженных рылзов, где показывают, что "КЛОД КОД (кодекс, и т.д.) теперь ещё может видео вам озвучить профессионально. Пишите секретное слово в комментариях, и я скину в личку секретнейшие материалы"... Новость позитивная. Давно пора. Да они дорогие, но и качество озвучки топ. Теперь всё станет ещё чуть удобнее и точнее. Если не знаем как подключать — пишем в codex (или другому агенту) "там вышел MCP от Elevenlabs, узнай и установи мне". Кстати в Codex (только тут проверил) это хороший и приятный плагин (ссылка). Вероятно, что и другие интеграции тоже в подобных форматах. Вот здесь в ветке они поделились базовыми примерами использования — ссылка Кстати, поделитесь вообще, кто какими text-to-audio пользуется? Я сижу годами на elevenlabs, раз в полгода делаю слепой тест и всегда выигрывают они...

Photoshoot Набор нод для фотосета в #ComfyUI: описываешь персонажа раз и навсегда (44 поля - тело, лицо, волосы, макияж, одежда), а потом заряжаешь серию до 40 кадров с разным кадрированием, позами, выражением и соотношением сторон. Персонаж не дрейфует Шесть осей: камера (7 кадрирований), поза (18 поз + положение в комнате), выражение (90 настроений в 9 группах), фокус, соотношение сторон и шум. Каждую ось можно выключить или ограничить семьёй — «только стоячие позы», «только спокойные настроения», «только крупные планы». Серия считается по комбинациям, а не по случайным сидам — 7-й кадр всегда одинаковый, серию можно продлить позже, ничего не повторится Важный нюанс: с расстоянием промпт ужимается. Для общего плана модель не получает описание помады и подводки — токены, неразрешимые с такого расстояния, все равно стягивают композицию на голову Установка через ComfyUI Manager, искать Photoshoot #personalization

Ну, за монтажеров! Я видел ну очень много стартапов для ИИ-автоматизации монтажа. Все сдохли. Задача сложная. Те, кто не сдохли, сдохнут сейчас. Ибо. OpenAI тут рассказала, что внутри компании **GPT-6 Astra вместе с Codex уже использовали для монтажа трёх часов мультикамерного видео - на итоге получился ролик в шапке. И это хорошо показывает, куда они двигают Astra. Не просто «посмотреть видео и рассказать, что там происходит», а работать с обычными профессиональными инструментами через computer use: открывать приложения, находить нужные фрагменты, выполнять действия и доводить длинную задачу до результата. *Модель должна уметь сама работать за компьютером в существующем софте, даже если для него нет специального API. Там еще пара кейсов по ссылке: Excel-кейс: OpenAI заявляет, что Astra через computer use выполняет задания Financial Modeling World Cup примерно в четыре раза быстрее кожаного победителя в Ексель чемпионате 2023.. Ещё один внутренний кейс - модель нашла bottleneck с memory allocation в тестовой среде Codex; после смены allocator они получили заявленные в 25 раз ниже turn latency, хотя peak memory вырос примерно на 30% OpenAI при этом предлагает смотреть не столько на цену токена, сколько на стоимость законченной задачи. По их данным, Astra требует меньше шагов и повторных попыток, поэтому в ряде сценариев оказывается дешевле предыдущих моделей. А мой пойнт в том, что модели общего назначения на стероидах MCP и Computer Use догоняют специализированные модели, генераторы, пайплайны. И будут еще умнее. И 3Д-генераторы, например, могут помереть. Равно как и стартапы по ИИ-монтажу. https://openai.com/index/gpt-6-astra-next-generation-work/ @cgevent