Заметил что часто зря трачу лимит Fable на какую-то фигню, хотя мог бы переключиться на Sonnet но забываю Подключил себе decision-модель в Claude Code и Codex, чтобы сама выбирала какую модель юзать под запрос Называется jev-router, ему в контекст дается промт который ты отправил агенту + список доступных для выбора моделей и их описание, какая сильнее какая слабее Если задача не сложная то выбирает Sonnet, а если сложная то Opus. Потом просто скрипт по его решению автоматом переключает модель в CLI Посмотрим как будет справляться, пока норм ☕️ Еще можно заменить Jev на похожую опенсурс модель: laya, если не хотите сливать данные Она даже побыстрее будет потому что запускается локально, но качество решений похуже чем у Jev @tips_ai #tools

Поговорили с со-основателем Хантфлоу, а не стыдно ли ему https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y Ладно, это рофл, дискуссия получилась интересная: где-то прижимали меня, где-то давил я. Обсудили из чего строится выручка ATS компаний, как они обращаются с персональными данными и продают ли их куда-то. Является ли хантфлоу инструментом борьбы с накруткой опыта или это миф? Выяснили, зачем мне кидали досудебку, нужен ли AI скоринг резюме и тот завирусившийся слайд из презентации Хантфлоу про AI в сопроводительных письмах. Весь подкаст я пытался понять, действительно ли это удобный инструмент автоматизации работы рекрутера или скорее последний гвоздь в крышку адекватного найма? Нужна помощь с ответом, напишите свое мнение в комментариях В режиссерской весии (+ час) узнали, сколько хантфлоу фармит бабла на рекрутерах, куда ваше резюме передается после откликов и как нанимают сами Хантфлу. Так же (ВНЕЗАПНО), почему основатели не верят в замену рекрутеров на ИИ.

Про рынок труда. Пишет в соцсети Andrey Rumyantsev:

ИИ косит рабочие места на рынке труда так, что это становится заметно на уровне всех компаний. Одну сторону процесса я вижу сам, как владелец бизнеса, и примерно о таких же процессах слышу от других владельцев. Другая сторона видна всем вообще — это огромное количество людей, которые месяцами ищут работу, но не могут ее найти, они пишут об этом во всех соцсетях и находят много понимания и реакций, потому что таких же, как они, гораздо больше. Честно скажу, что мне все это нравится. Ведь бот делает быстрее, лучше, четче. Его можно обругать в любой форме 😂. Он доступен круглосуточно, на любом языке, и ограничен только числом токенов в подписке, а их можно купить несколько. С нетерпением жду полноценного наступления эры функциональных роботов, это позволит отказаться еще от большого числа «специалистов».

Держитесь за свою работу, постоянно развивайтесь, чтобы конкурировать с роботами. Ну или заменить владельца бизнеса 😉 #life

Легче сделать руками 😀 Как-то в начале своей карьеры мне поставили задачку поработать с техкомандой, чтобы собрать дашборд для сейлз. Встречи с аналитиками были одними из самых мучительных и унизительных в моей жизни. В моем ТЗ было столько нюансов, что итераций понадобилось какое-то невероятное количество К чему я это все? С недельку я уже пишу себе агента, который будет автоматизировать (надеюсь) большую часть монотонной работы отдела продаж. Я гуманитарий до мозга костей, который теперь знает, что такое MCP, API и вебхуки. Как же мне это тяжело дается, боже мой. С учетом того, что код я, конечно, сама не пишу — я не умею))) И вот каждый раз, когда ChatGPT предлагает какую-то нелогичную вещь, очевидную даже мне, появляется мысль: а может, нафиг это все и сетапить руками? Потому что сейчас я стабильно трачу несколько часов, чтобы автоматизировать действие, которое руками заняло бы минут 15 Но, кажется, в этом и есть главная ловушка автоматизации: руками почти всегда быстрее один раз 😅 Проблема начинается, когда этот один раз нужно повторить 500 раз. А потом еще научить этому нового человека)) Так что пока терплю и ругаюсь на иишку.. Если через месяц он действительно будет сам искать и обогащать контакты, понимать, куда писать дальше, и обновлять мне таблицу — торжественно признаю, что оно того стоило Если нет – ну зато теперь я знаю, что такое вебхук)))

Что я навайбкодил за сентябрь? – Свою детективную игру на английском языке для AppStore, которая сейчас проходит проверку. Обязательно поделюсь, когда выйдет. Первый кейс там будет бесплатным. Скорее всего будет доступна также в вебе. Трейлер тут. – Две мобильные версии учебной платформы QA Learn: в AppStore она уже доступна для скачивания, для Android – на днях заканчивается закрытое тестирование, но им уже можно пользоваться. Спасибо всем, кто пишет о багах сюда. – Сделал движок для создания скринов с любых приложения на Mac и Windows, чтобы оптимизировать время на обновление материалов курсов, которые касаются инструментов. – Инструмент для автоматического монтажа прямо в Claude с использования Hyperframes. И всякие другие мелочи, которые работают под капотом других инструментов. И точно могу сказать, что подписка на клод макс – самая лучшая инвестиция в 2026 году!

Александр, привет! Проблема действительно встречается, но она очень сильно зависит от конкретного кейса, реализации и региона, где агент внедрён. У меня на платформе сейчас 47 голосовых агентов в продакшене, около миллиона минут разговоров в месяц, и все они из разных отраслей. Может, твоему знакомому пригодится как бенчмарк. Вот несколько примеров того, как это выглядит у нас: Медицинские центры (запись к врачу): • Сразу просят человека: 17% • В течение разговора: 23% Интернет-провайдер (первая линия поддержки): • Сразу просят человека: 22% • В течение разговора: 57% Сервис лифтов: • Сразу просят человека 22% • В течение разговора: 35% Ресторан (бронирование): • Сразу просят человека: 17% • В течение разговора: 22% Сеть мед лабораторий: • Сразу просят человека: 30% • В течение разговора: 45% Аэропорт: • Сразу просят человека: 31% • В течение разговора: 38% Курьерская служба (входящая линия, не уведомления): • Сразу просят человека: 60% • В течение разговора: 76% Если будет полезно, могу сделать и более подробную разбивку: не только сколько людей просит человека, но и с какими вопросами звонят и какие интенты встречаются чаще всего. Надеюсь, кому-нибудь будет полезно.

Отключение мозга ничего хорошего не сулит ИИ-агенту поручили поправить управление DATABASE_URL. Он разнёс решение примерно на 20 правок, добавил условия в NPM-скрипты и вызов Node в CI. Человек потом сделал то же самое добавлением одного слова — без единой новой строки. Примерно так и выглядит проблема, о которой пишет Дэн Луу: чем лучше становятся агенты, тем проще перейти в режим «поставить задачу → принять результат → при проблеме отправить обратно на исправление». Никлас Грюн назвал человека в этой цепочке «кожаным передатчиком». Сам Луу агентами пользуется постоянно. Но между помощью ИИ и передачей ему всего мыслительного процесса для него проходит довольно важная граница — и примеров того, где она проявляется, здесь хватает.

Как я работаю с агентами Каждый мажорный релиз модели (в данном случае Astra и Opus 5.5) меняет возможности моделей, но главный эффект - это меняет КАК и КАКАЯ работа может быть сделана с помощью ИИ. Помните, на заре этого рынка была такая профессия как промт-инженер. Сегодня, очевидно, это не просто бесполезная, а вредная история (есть пейперы которые доказывают что скилы и длинные промты делают результат ощутимо хуже). Потом были всякие контекст инженеры, RAG-монтажеры и n8n-ниндзя. Не сказать, что это прям активно вредно, но для 99% задач никакой пользы это не дает. Выясняется, что модель из коробки решает эти задачи лучше чем накостыленный софт. Сегодня эра мультиагентов, динных сессий, но все еще без continual learning (апдейта весов модели/лоры в процессе работы), нативной коммуникации агентов (градиентами и весами), и это все придет в ближайшие год-два. Прямо сейчас почти любая сессия, которую я запускаю - это: - оркестратор оркестраторов, то есть есть менеджер с которым я общаюсь, у него есть субагенты на отдельные куски проекта (например, разные сделки, разные типы работы, разные части продукта или исследования). на скрине - одна сессия, которая создает субсессии, которые сами создают субсессии и все между собой общаются. я в чужие чатики не лезу, у меня есть ответственный менеджер. - я не читаю чат агентов, только чат с оркестратором. у типичной задачи 20-40 субагентов, они работают от пары до 40-50 часов на задачу, читать весь этот слоп так же бесполезно как читать код для меня - мне важен результат - моя работа это выставить правильные гейты Вкуса, то есть договориться с агентом на каком этапе он мне показывает результат, собирает с меня фидбек и направления дальнейшей работы. без этого сессия на 60 часов уйдет в неправильное направление после первого шага и вы потратите недельный лимит на слоп - половина работы агентов - автоматизации. каждый день это полтора десятка автоматически запускаемых задач: ревью всех новых сделок и заявок, ответы в почте и тг, анализ трафика и кампаний, подготовка целей на день и неделю, трекинг проектов, читалка важных новостей по рынкам и т.д. Мораль: то, чем является работа и как меняются бизнес-процессы зависит от текущего состояния моделей. Именно в этом и есть ИИ-нейтивизация, а не в том чтобы натянуть РАГ на Слак.

Переходим на следующий этап развития 😮😮 Провели очень клевую страт-сессию с нашим ментором Виктором Савюком (создатель той самой приставки Денди между прочим!) Мы быстро растем в нашем немецком проекте — в этом году сгенерировали уже 2,5+ миллионов долларов выручки, а в команде уже больше 50 фулл- и парт-тайм сотрудников Многие старые процессы не работают, а новые не всегда успевают за ростом, поэтому с помощью Виктора собрали для нас двоих список ключевых проектов до конца года. Вот на чем хотим сфокусироваться: 1. Построить большую контекстную харнесс-обвязку вокруг компании (это такое большое контекстное окно, куда может добавлять данные каждый из сотрудников). Это супер-важно при масштабировании для того, чтобы все жили в одном смысловом поле, в спорах был объективный третейский судья в виде ИИ, и существовал общий источник истины В харнесс сможет вносить свой вклад каждый из членов команды и он ляжет в основу системы онбординга новичков для всех команд и системы алертов об аномалиях в ключевых метриках 2. Выводим наш отдел продаж на новый уровень автоматизации Наши РОПы и тимлиды уже владеют вайбкодингом на уровне сильно выше среднего, только в прошлом месяце мы сожгли порядка 3к баксов на токены для автоматизаций отдела продаж Большая цель — замахнуться на то, чтобы развернуть полноценных голосовых агентов, которые смогут вести полный цикл сделки с клиентом 3. Начинаем строить слой AI-сотрудников в маркетинге. Мы собрали список задач по одному из каналов, описали логику принятия решений в зависимости от кабинетных данных, подключилии нашу creative system (платформу по анализу и предсказанию эффективности креативов), нашли команду людей для оценки решений. Орда киборгов маркетосов скоро начнут штурмовать каналы! Ставьте 🔥, если хочется, чтобы мы детальнее рассказывали про каждый из этих проектов, и пишите в комменты про что хочется услышать в первую очередь

Чтобы к 2030 году войти в топ-25 стран по плотности роботизации, России предстоит серьезно нарастить парк промышленных роботов. В базовом сценарии Strategy Partners он вырастет с нынешних 22 000 до 47 000 единиц, в оптимистичном — до 104 000; с отчетом ознакомился Forbes. Пока Россия занимает лишь 42-е место в мире, но догоняет быстро: в 2020–2024 годах плотность роботизации выросла в 4,8 раза против 1,4 раза в среднем по миру. Подталкивают ее разрыв цепочек поставок, локализация и дефицит персонала. Тормозов хватает: зависимость от импортных компонентов, ограниченная инфраструктура внедрения и высокая ключевая ставка. Не хватает и специалистов, способных не просто запрограммировать робота, но и встроить его в действующую линию, отмечает руководитель направления роботизации Т1 Дмитрий Кайнов. Первую полностью автоматизированную «темную фабрику» в SP ждут в России не раньше 2032–2035 годов. Как России удвоить число промышленных роботов к 2030 году — разбирался Forbes 📸: Фото Salvador Escalante / Unsplash

Разовый найм устарел. Время непрерывного найма прогревы кончились если че подписки закрыты Придумал аналогию с IT, чтобы описать изменения найма. Если вы давно в области, вы знаете термины CI/CD — философию непрерывной доставки изменений до конечного пользователя. С наймом произошло ровно то же самое. Если раньше поиске работы был чем-то типа деплоя по пятницам, когда вы сделали резюме, выложили его на сайты карьерных агрегаторов, пособесились, выбрали лучшие варианты и снова ушли в затишье на год, то теперь найм должен быть постоянным. Это значит: ваше резюме постоянно мониторится, обновляется и улучшается, отклики ежедневно рассылаются, собеседования еженедельно проходятся. Понимаю, что у многих от этого сгорает жопа: «Почему я, солнцеликий инженер, должен тратить своё время на настройку процесса найма? Почему моё резюме должно постоянно где-то подниматься, я должен разбираться в актуальных словах и вопросах? Какого хера, просто дайте работу». Такие аргументы считаю скорее бессмысленными. Конкуренты, которые всё это настроили и выстроили непрерывный процесс поиска работы у себя, вас обойдут. Запретить им вы не можете. Можно, конечно, тешить себя иллюзией, что по-настоящему классных инженеров на рынке знают по именам. Но действительно ли в них осталась необходимость или требования к компетенциям скорее усреднились из-за AI? Нам нужен просто мясной презерватив для Claude Но хочу подчеркнуть и массу плюсов такого подхода. Теперь не нужно со скрипом вспоминать, что же такое резюме и что там надо писать. Не нужно бояться выхода на рынок, неудобных вопросов на собеседованиях, охуевать с того, что там понапридумывали HR-ы. Вы постоянно знаете цену на свою экспертность в вашей геолокации, конкретно с вашим стеком. Ситуации, когда вы внезапно понимали, что могли спокойно просить в полтора раза больше год назад, но засиделись, более не повторяются. Ну и с помощью современных средств, агентов и нейронок автоматизировать этот поиск работы и переписку с рекрутерами стало гораздо проще. Хочется также разобрать недавние претензии: «Антоха, ты оторвался от рынка, иди сам попробуй найти». Друзья, я постоянно держу руку на пульсе статистики верифицированных трудоустройств, общаюсь с подписчиками на звонках и провожу опросы внутри сообщества. Я не уверен, что поработать в найме Java-разрабом каким-то образом поможет мне понять картину более целостно. Вывод из моих источников такой. Преуспевают выстроившие систему поиска работы эффективно, как маркетинговую воронку: сверху просмотры, дальше откилки, приглашения и офферы. Негодующие отзывы слышатся в основном от людей, которые заходят на HH, рассылают сто раз своё резюме, не получают собеса и отныне считают, что IT — всё и собеседований нет. Хотя в оттепель найма (осень), их стало гораздо больше. Я не пытаюсь обесценивать трудности и подчёркиваю, что устроиться стало действительно гораздо сложнее. Но попробуйте перейти от мышления «Сейчас я недельку пооткликаюсь и точно что-нибудь найду» к мышлению «Сейчас я выстрою процесс, в котором я регулярно буду откликаться на вакансии и собеседоваться на новые должности». И результат не заставит себя ждать.

Clay - что это было? Примерно год назад я начал погружение в Clay. Тогда он казался просто must-have инструментом, без которого сложно было делать что-то нормальное в лидгене. Сейчас я задумываюсь, а вообще, что всё это было? Ребята построили коннектор в виде таблицы, куда можно было подключать множество источников данных. Вместо того, чтобы покупать данные напрямую от провайдеров ты мог покупать их через Clay, естественно переплачивая, порой сразу в несколько раз. У Clay был большой плюс – на плане за $350 в месяц ты мог подключать свои собственные дата провайдеры, т.е. тогда тебе не приходилось переплачивать за покупку этих данных у Clay. Этим пользовались почти все, но у Clay был большой минус – на больших объемах данных система начинала жутко тупить, сами таблицы содержали до 50,000 строк, поэтому с ростом лидов система сильно тормозила. Уже тогда в LinkedIn активно бустились посты о том, как здорово можно заменить любой воркфлоу в Clay при помощи n8n и круто сэкономить. Всё так, но n8n отнимал время и для непроверенных воркфлоу строить новую схему было слишком расточительно, именно с точки времени. Финальный выстрел в Clay для лидген агентств совершили Claude Code или Codex. Мало того, что агенты дали доступ к n8n через MCP и мы смогли строить воркфлоу за несколько минут, а не дней. Они ещё благодаря своим подписным моделям дали нам возможность сэкономить несколько сотен долларов в месяц на запросах к ИИ. Возможно, Clay понимал к чему идёт всё дело, и сам сделал первый шаг, когда ввёл оплату за действия в марте 2026, тем самым перекрыв доступ к неограниченному использованию внешних дата-провайдеров. Они оставили Legacy-планы, где можно было использовать внешние источники, и я такой хотел сохранить для нас. Но в июле стало понятно, что уже больше и не надо. Мы перешли практически полностью на Hermes+Codex и используем все те же источники данных, что в Clay раньше, просто напрямую. И вот сейчас, когда потребности закрылись, так интересно посмотреть на Clay как на ушедшую эпоху, и подумать, а что ждёт нас дальше? ✨ #li_outreach #email_outreach

В общем, решил вам разложить на доске, как я готовлю посты для «Футуриса». Заодно попробовал Кляксу 🔆 — бесплатный вайтборд, на котором может рисовать твой ИИ-агент через MCP. У меня в этом флоу уже работают ИИ-агенты. Использую скрипт last30days, чтобы собирать популярные обсуждения в X и контекст по теме. Дальше агенты помогают проверить первоисточники, разобраться, где подтверждённые факты, а где пока слухи, и подготовить черновик. За мной — редактура, визуал и решение, что публиковать. Саму схему из ролика мне сделала Astra. Попросил оформить процесс наглядно: с иконками, связями между этапами. Раньше я такими схемами особо не заморачивался: казалось, что дольше буду расставлять блоки и стрелочки, чем объяснять словами. А тут агент быстро накидал стильную основу, вместе доправили — и стало гораздо нагляднее✨ Теперь буду использовать для рабочих схем, особенно когда нужно кому-то объяснить процесс. Удобная бесплатная штука, а для первого знакомства можно зайти гостем, без регистрации.👇

🤖Toyota - они изобрели роботов | Разбор Мы нечасто говорим об автомобильных брендах, но японская Toyota стоит особняком. Компания ведет свою историю с ткацких станков и автоматизации производства: так создатель Сакити Тоёда помог матери и начал строить эту империю. Потом появилась автомобильная Toyota с философией нулевого брака, системой канбан и роботами на производстве. Но сегодня это не просто автобренд, а настоящая империя с человекоподобными и не только роботами, искусственным интеллектом и многим другим. Рассказываем с чего все начиналось, как компания сделала неубиваемый Toyota Hilux и прославилась надежными автомобилями на весь мир. И наконец, приоткрываем завесу тайны над современными роботами, среди которых настоящие шагоход, трубач и баскетболист... Смотреть в YouTube — https://youtu.be/EcNKDgHsnxQ @droidergram

Есть среди вас задрот которого можно нанять на подряд на Hubspot integration? Кейс: - существующая компания - продажи есть - надо подключить newo.ai - надо подключить звонки (voip) чтобы сейлзы из хабспота звонила на номера лидам тереть - чтобы это все записывалось в CRM - чтобы newo.ai тоже была обучена продуктам компании на входящие инбаунд коллы - и все это сделать за несколько недель? Какую задачу надо решить - текущие conversations сейлз команды нихуя не записываются в CRM - а значит кодекс не видит почему сделки закрываются или проваливаются - значит невозможно сделать Company AI OS, чтобы все это дело систематизировать - текущий человек не успевает это все делать в одиночку и нужен хелп

Сын маминой подруги У моей подруги Наты есть Кай. Это агент, Второй мозг, умный помощник, который умеет делать космические вещи. Ната периодически пишет у себя в канале про него. И каждый раз я ловлю в себе то самое чувство: "а вот у моей сын знаешь чего добился?"... Потому что у Наты ее Кай умеет гонять по разным сайтам, писать жалобы, добиваться возврата средств, заказывать форму для ребенка и отправлять платежные поручения по 15 разным счетам. А я со своим Клодом и Мирой, в принципе, умею делать все тоже самое, но это требует того, чтоб я сидела и командовала. Ее Кай гораздо самостоятельнее - так мне видится со стороны. И хочется, чтоб моя-то, моя - чтоб была не хуже)) Поэтому я уже третий раз полностью переделываю, пересобираю свою Миру. И, надо сказать, с каждым разом она становится все более фееричной и все более умной. И я с ней и Клодом тоже творю чудеса. Но вижу, что у Кая чудеса чудесатее. Так что закатываю рукава, пишу своей - "а что надо сделать, чтоб ты тоже так умела?" И иду перестраивать. Ощущаю расслоение, которое усиливается. Пока одна моя подруга растит и обучает своего Кая, другая (работает в экотуризме во Франции) рассказывает: "А мои коллеги жестко против ИИ и намеренно идут сами ваять таблички "чтоб без ИИ и его экологического следа". С вами были новости из мира ИИ 🤪 Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке