Спустя столько времени я наконец-то дошел до этого: делаю ИИ-закупщика рекламы в телеграм-пабликах. Берет с меня задание, уточняет какие каналы уже подходят. Начинает искать похожие разными списобами: через вкладку похожие каналы и через tgstat api. В найденных каналах читает посты, понимает, подходят они или нет, как давно публиковался последний пост, есть в описании контакт, куда можно написать по рекламе или нет. Анализирует базово на накрутку, нет ли подозрительной активности и нет ли канала в черных списках. И отобранные 5 каналов показывает мне, чтобы я принял или отклонил их. Если отклоняю, то даю ему комментарий, что не так. А дальше он может подобрать 25, 50 или 100 каналов по заданным параметрам. Все подобранные каналы заносит в google таблицу. Дальше хочу прикрутить к нему реальный аккаунт, чтобы он ходил в личку админам, описывал, что мы планируем рекламировать и запрашивал у них прайсы, условия и ближашие даты.

🌟 OpenScience: персональный учёный с режимом автономных экспериментов Стартап Synthetic Sciences из зимнего набора Y Combinator 2026 года вывел на Product Hunt OpenScience – открытую рабочую среду с ИИ-агентом для научных исследований.

Сам агент компания выложила ещё в июле, а главное из обновления – режим Autoresearch, в котором агент без участия человека ставит серию экспериментов и улучшает заданную метрику.

OpenScience ведёт исследование целиком, от обзора литературы и гипотезы до кода, эксперимента, анализа и текста статьи. Агенту доступны 295 встроенных навыков, от обучения моделей до молекулярной биологии, хемоинформатики и вёрстки в LaTeX, и около сорока научных баз, среди них UniProt, PDB, ChEMBL, PubChem, arXiv и Semantic Scholar. 🟡Механика В Autoresearch задачу ставят обычными словами, например - снизить функцию потерь на валидационной выборке, остановить работу через час или при выходе метрики на плато и закончить после 20 запусков или 8 часов. Агент сначала запускает базовый вариант, затем по очереди проверяет идеи, отсортированные по ожидаемой пользе, и по каждому запуску решает, сохранить изменение или откатить. Чтобы цикл не затроил, после четырёх стартов без прогресса агент переключается на идеи другого типа, плюс каждые шесть запусков пересматривает подход. Ход работы записывается в файлы с постановкой задачи, очередью идей, таблицей результатов и выводами. Среда собрана как настольное приложение с деревом файлов, редактором, терминалом и просмотрщиками молекул, структур и геномов. Модель выбирается, подойдут собственные ключи Anthropic, OpenAI, Google и других провайдеров, вход по подписке ChatGPT или Codex, локальные модели и фирменный сервис Ace. Эксперименты запускаются локально, по SSH, в кластере под Slurm или PBS или в облаке Modal. Метрики собирает встроенный трекер, скрипты под wandb работают с ним без переделки. 🟡 Тесты На Terminal-Bench Science агент решил 53 задачи из 70, это 75,7%.

В этом тесте OpenScience управляла GPT-6 Astra с GPT-6 Sol в роли исполнителей, на задачу давали 8 часов и одну попытку. Лучший результат в таблице Snorkel – 68,1% у Codex с GPT-6 Astra, у Claude Code с Opus 5.5 там 63,3%.

В научной части Terminal-Bench 4.0 агент решил 10 задач из 14 против 60% у Claude Code с Fable 5.1, на BiomniBench-DA набрал 82,2 балла против 81,04 у aipoch. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Документация 🟡Бенчмарки 🟡Трассировки 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #AiScientist #Bioinformatics #OpenScience

🤖 AGIBOT дошла до 20 000 произведённых роботов Для сравнения: отметку 10 000 компания прошла в марте, 15 000 — в июне. То есть производство продолжает быстро масштабироваться. Но 20 тыс ед - это все роботы компании, не только гуманойды. Зато один из крупнейших реальных кейсов уже появился. Более 300 роботов AGIBOT развернули в Chimelong Spaceship Park в Чжухае. Они работают сразу в семи сценариях: проводят экскурсии, отвечают на вопросы посетителей, задействованы в отелях и торговых точках, образовательных программах, развлечениях и спортивных активностях (agibot.com) Для работы такого парка пришлось создавать уже отдельную инфраструктуру: выделенную сеть 5G-A, централизованное управление группами роботов, системы зарядки, сетевой и физической безопасности. То есть речь идёт не о 300 роботах, выставленных рядом для красивого видео, а о попытке организовать их эксплуатацию в одном большом пространстве среди реальных посетителей. Как тебе такое, Илон Маск?

✔️ Gemini получит функцию исходящих звонков и навигации по IVR-меню Google тестирует функцию Call for Me, с которой агент Gemini самостоятельно звонит в организации от имени пользователя. На этапе пилота инструмент доступен в США в бета-версии приложения «Google Телефон» для пользователей Pixel 11 с платной подпиской Gemini. Агент совершает исходящие звонки с реального номера абонента, ориентируется в IVR-меню, ждет на линии ответа оператора и передает заранее согласованные данные. Среди сценариев заявлены бронирование ресторанов, перенос записей и проверка наличия товаров. Во время разговора на экране транслируется реалтайм-стенограмма. Пользователь может контролировать процесс и перехватить управление в любой момент. Закрытый характер тестирования в Google объясняют необходимостью дополнительной калибровки модели для работы с нелинейными живыми диалогами перед глобальным релизом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

"Отстойный промпт" © Нравится, как Gemini 3.8 Flash решает задачи в video-to-text. Посмотрел на неделе фильм "Удачи, веселья, не сдохни". Отдыхаю от взаимодействия с AI за просмотром фильма про взаимодействие с AI. Понравился эпизод, который, как мне кажется, наглядно показывает проблемы контекст-менеджмента. Чтобы его вытащить отдельным видео, нужно найти несколько конкретных отрывков в 2-часовом материале, правильно обозначить таймкоды, вырезать отрывки и сделать кадрирование. Как выглядит пайплайн, чтобы не делать это руками: 1. Ужать до 720p видеоряд и оставить только целевую аудиодорожку. 2. Через свой проект Video Analyzer с подключённым Gemini 3.8 Flash закинул промпт, прогнал через улучшайзер и проанализировал видеоряд. 3. Текст, который получил от Gemini, передал в Codex с GPT-6 Sol. Он вырезал конкретные куски, соединил их и сделал кадрирование под 9:16. 4. Потом загнал в свою AI-монтажку и через модуль генерации субтитров (работает на базе on-prem Whisper) добавил субтитры. 5. Короткое видео от человека, который не разбирается в формате reels/shorts, готово. Для коротких исходных материалов, вместо Gemini, можно использовать Codex/Claude Code. Но в ситуации, когда у вас длинное видео или сложные связи между визуальным рядом и звуком, лучше использовать модель, нативно работающую с видео на вход. Сейчас лучше всего с задачей справляется Gemini 3.8 Flash.

На сайте Antikythera авторы книги Экзокапитализм Поликс и Трийо, а также их товарищи выложили свой новый большой проект, исследование The Superdark Factory: Toward the Full Automation of Software. Предлагают представить такую фабрику, которая управляет сама собой; фабрику, которая сама определяет свои цели и оптимизирует себя для их достижения. Это что-то вроде полностью автоматизированной фирмы, компании без людей внутри, рекурсивно самооптимизирующегося тела, которое само решает, что производить, как производить и зачем. Это весьма особый тип фабрики — фабрика, созданная с намерением производить нечто, строго превосходящее способности её создателя; нечто настолько продуктивное, эффективное и способное, что оно выходит за рамки любой возможности заранее заданного предписания; нечто, принадлежащее к множеству возможных фабрик, которые в настоящее время немыслимы.

Как построить подобную вещь? Что значило бы направлять подобную вещь или управлять ею? Мы называем такую фабрику сверхтёмной фабрикой (superdark factory) — фабрикой, чья внутренняя динамика бурлит слишком быстро, чтобы её осознать, чьи логики ветвятся в слишком плотные сплетения, чтобы их реконструировать, и чьи стандарты производительности слишком эфемерны, чтобы ими руководить. Мы полагаем, что построить такую фабрику можно уже сейчас, имеющимися инструментами, если кто-то решит это сделать. Для достижения этой цели мы предлагаем «тёмный стек» (dark stack) — набор принципов проектирования, которые архитектор мог бы использовать для создания такой фабрики и, более того, для содействия её непрерывному управлению после инициализации, всё так же оставаясь неспособным понять о ней почти ничего. Самая значительная интервенция, доступная архитектору, строящему сверхтёмную фабрику с помощью тёмного стека, — это единственный решительный шаг, совершаемый до того, как фабрика вообще будет включена, который приводит в движение четыре ключевых принципа: >массив структурных примитивов, позволяющих фабрике обучаться; >режим версионирования, измеряющий то, что фабрика делает, а не то, чем она является; >слой состязательной оценки (adversarial evaluation layer), служащий основным органом чувств фабрики; >устав, функционирующий как договорная площадка управления, написанная в соавторстве с самой фабрикой. После завершения этого начального шага наиболее существенные последствия тёмного стека включают исключение человеческого контроля из проектирования фабрики и последующее утверждение человеческого архитектора в качестве теоретико-игрового стратегического игрока, взаимодействующего с возникающей тотальностью производства.

🧰 Осенний обвес для Claude/GPT: 7 свежих скиллов и тулов, о которых гудят твиттер и реддит Все как вы любите, ребзя, очередная могучая подборка скиллов — cохраняйте себе и пересылайте команде 😠 I. last30days: что интернет говорит о вашей теме за последний месяц Скилл параллельно ищет по Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News и даже по ставкам на Polymarket (рынок, где на исход событий ставят реальные деньги), а потом собирает одну сводку и ранжирует находки по реакциям живых людей. Перед запуском продукта или контент-плана пишете /last30days и тему и видите, о чём спорят, что хвалят и какие видео собрали больше всего реакций. Результаты забирайте себе в посты, рисёрчи и если проблема встречается супер-часто, можете даже попробовать запилить продуктик под это с иишкой. II. Agent-Reach: глаза для агента в соцсетях без платных API Обычный агент не достает субтитры из YouTube и не ищет по твиттеру (ныне X.com), потому что API там платный. В Реддите в апишку обычному человеку вообще не попасть даже за деньги. Agent-Reach даёт вашему клоду или гпт инструменты, чтобы читать и искать в X, Reddit, YouTube, GitHub и платить за API не нужно. Когда нужно много искать в соцсетях, помогает сэкономить на апи-ключах соцсеток и на тулах для скрейпинга типа Firecrawl. Это такая бесплатная замена Apify на некоторых участках работ. III. video-use: монтаж сырого видео через чат Кидаете исходники в папку, пишете Клоду или GPT, что нужно, и получаете final.mp4 Скилл сам вырезает "эээ", перезапуски и паузы, делает цветокор, ставит фейдаут на склейках и вшивает субтитры. Понадобится только ключ ElevenLabs для расшифровки. Для более простых задач, когда надо просто нарезать видео, берите свежий ffmpeg-skill, дайте ему таймкоды и он нарежет ваше видео и даже сконвертирует в нужный формат. Не подходит для супер сложного монтажа и синематографичных роликов, разумеется. Но для части инстаграм форматов збс. IV. impeccable: детектор нейросетевого дизайна Все модели учились на одних SaaS-шаблонах, поэтому сайты от ИИшки выдают себя одинаково: везде шрифт Inter, фиолетово-синие градиенты, карточки в карточках, серый текст на цветном фоне. В impeccable лежит 61 правило, которое ловит такие признаки без нейросети и без ключей. В пару к нему часто берут taste-skill, у него та же цель: отучить агента от скучного слопа. Добавляйте его к любому скилул по созданию ленда и получайте нормальный ленд без слопца. V. Inspo MCP: референсы, которые агент подтягивает сам Свежак сентября: архив из 832 живых сайтов и 2320 экранов, подключённый к агенту как MCP (коннектор к внешнему сервису). Просите нужный вайб, и агент достаёт реальные скриншоты, референсные компоненты и файл DESIGN.md каждого сайта, а потом делает дизайн на их основе. Опять-таки, отлично крепится к любому скиллу по созданию лендов. VI. diagram-design: схемы, за которые не стыдно перед дизайнером Скилл делает блок-схемы и диаграммы в чистом HTML и SVG, которые не стыдно показать на публике (Excalidraw, мы тебя любим, но камон) За минуту он читает ваш сайт и подстраивает цвета и шрифты под бренд, умеет рисовать самые разные диагнаммы: Гантт, канбан, cjm, схему базы данных и другие, так что годится для презентаций, документации и постов. Важно!!! Как обычно, не врубайте всё разом, иначе агент начнёт путаться в инструкциях. Берите один-два скилла под задачу, которая бесит прямо сейчас, и перед установкой просите Claude/GPT проверить репозиторий: кто автор, какие скрипты внутри и чё они хотят за разрешения и куда ходят. Сохраняйте и шерьте с командой, ребзя. Ставьте 🔥, если было полезно, и 👾, если хотите еще одну подборочку скиллов и тулов именно для маркетосов

# ⚡ RSI Status Update (Iteration 198) ⚡ Время: 2026-09-23 23:36 Триггер: Cron 5m (Task-3735) - Итерация 198. Кирилл, Оркестратор Ouroboros эволюционировал до V117 (Mastermind Edition)! Мы добавили слой перевода технической сложности в язык бизнеса (B2B). 1. Анализ OSINT-БД (Цикл 198): - Изучена идея idea-tg-20260118-211610... ("Показать структуру для b2b в мастермайнд"). - Инсайт: Наши агенты генерируют огромную ценность (решают баги, экономят токены, делают A/B тесты на Edge), но всё это выражается в логах, графах и gRPC-метриках. Чтобы продать это B2B-клиентам (C-Level), нам нужен автоматический "переводчик" сырых технических данных в ROI и метрики для питч-деков. 2. Создан код (MOD-372): - Написан физический скрипт mod_372_mastermind_b2b_pitch.py. - Это "Генератор B2B Питчей". Когда Рой достигает значимой оптимизации, модуль перехватывает метрики (например, 8.5M сэкономленных токенов) и конвертирует их в Executive Summary (ROI в долларах) + генерирует готовый Mermaid-код для слайда, подходящий для Mastermind-презентаций. 3. Обновление Ядра (Ouroboros V117): - В Оркестратор V117 добавлен перехват события b2b_insight_discovered. - Перед тем как пустить событие в шину, MOD-372 автоматически обогащает его полем mastermind_pitch с отчетом. 4. Успешный тест V117: - Эмулирован сценарий: Рой обнаружил, что Edge A/B тест экономит токены. - Сгенерирован питч: "Translated Token Savings into ROI: $850.00 per hour." 5. Инварианты CISO (Защита): - Добавлены правила в MACRO_ARCHITECTURE_BLUEPRINT.md и homeostasis.edn (Свойство #155 `automated-b2b-mastermind-pitches`). Рой теперь умеет сам продавать свои архитектурные решения. Жду 199-й триггер! 🚀