Tokenmaxxing через BB: выжимка эфира Спасибо всем, кто залетел! К сожалению, в зуме был лимит 100 человек, поэтому выиграли те, у кого самые быстрые пальцы на Диком Западе. Эфир получился огонь, вот выжимка 👇 Что такое BB Бесплатная IDE для агентов, которая собирает сама себя. Подключаешь несколько аккаунтов Claude и Codex, и она сама роутит между ними. Не хватает фичи - одним промптом генеришь плагин, и он сразу появляется и на десктопе, и в мобилке. Ребята сделали фундамент: треды, общение между ними, плагины, автоматизации. Остальное каждый допиливает под себя. Мои плагины (гитхаб) - Account usage - сколько лимитов осталось и когда ресет. С него все и началось - Canvas - кидаешь скрины и оставляешь заметки прямо на них. Агент видит, какой коммент к какой картинке, и фидбек на UI становится в разы точнее - Superhuman - zero inbox для тредов. Каждый тред - это задачка: готово - в архив, ждет чего-то - уходит в снуз и пропадает, пока снова не понадобится. Плюс делает BB удобным на телефоне Рабочий подход такой: сделано хорошо - берешь чужое, сделано так себе - за пару промптов делаешь, как нравится. Мой сетап Все крутится дома на Mac Mini, а я подключаюсь с ноута или телефона. Агентам дал браузер (Aside), чтобы сами заводили аккаунты, создавали ключи и тд. Пришла идея по дороге за кофе - сразу отгружаю с промптом «параллелизируй максимально, не жалей токенов». Агент сначала присылает скрины, что все работает, а в конце кидает ссылку на окружение, где я могу убедиться сам прямо с телефона. Параллельно держу до 10 тредов, больше голова не вывозит. Каждый сам запускает своих сабагентов. Треды умеют общаться между собой. Делали бенчмарк: один тред гоняет модели, второй оформляет результаты на сайте. Поменялись данные - первый пишет второму «иди поправь». А в Тесле открываю BB в браузере, включаю hands-free режим на GPT Live и голосом спрашиваю, что там по тредам 😎 Workflows Это скрипт, который дирижирует агентами. Не промпт «сделай план, потом код, потом проверь», который модель может и проигнорить, а настоящий код: этот шаг делает Codex, этот - Claude, этот - дешевая модель, и цикл крутится, пока ревьюер не скажет ок. У Дениса Неклюдова из Google коллеги кидают таски в канбан, отдельный тред их разбирает и запускает нужный workflow. Для фронта план пишет Codex, код - безлимитный GLM, а скрины из браузера проверяет мультимодальная модель. Не прошло - новый круг. У Кирилла Потехина из Adapty весь процесс живет в Linear: у агента там свой юзер, менеджер ведет план, исполнитель пишет код и тесты, а ревьюит модель другого провайдера. В main только после зеленого CI и апрува человека. Linear тут просто входящие, а workflow - рецепт, как делается каждая таска. Ссылка на видос: https://youtu.be/-ly—GQUPqs

Возможные косяки при работе с агентами: • Ставите reasoning effort выше, чем нужно • Скилы размером с диссертацию • Начинаете работу, не обсудив с агентом цель и план • Или согласовываете каждый чих по полчаса • Автопроверки пропускают слишком много косяков • Самописные тулы жрут токены впустую • Мало авто- self- ревью • Не разбираете с агентом прошлые сессии • Слишком много ревьюите руками • Мало вайбкодите прототипов (show, don’t tell) • Агент не может сам проверить свою работу • Нянчитесь с ним на каждом шаге • Запихнули всю жизнь в глобальные AGENTS.md / CLAUDE.md • В кодовой базе сложно найти нужное • Не договорились с агентом, что как называется • Архитектура позволяет писать бесполезные тесты • Мало думаете стратегически • Да и вообще мало думаете

#QI21 github.com/wildminder/awesome-qwen-image - подборка ресурсов по Qwen Image: модели, #LoRA #workflow , инструменты #list huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo - обновилась тeрболора - v0.2, #T2I и эдит в 6 шагов вместо 40, ~5x быстрее #optimization civitai.red/models/2790570/casual-snapshot-realism - #LoRA #realism под естественные фото. Есть версия и для #Krea2 civitai.red/models/2960750/qwen-image-21-character-design-sheet-maker-workflow - обновился #workflow персонажного листа #charactersheet v2.0 под видеогенерацию (Seedance 2.5/H3): только нужное для анимации — мимика, 3 ракурса, крупные планы снаряжения. Документация по промптингу и типовым ошибкам внутри MAX

Выходит новая модель LLM, каналы сразу заполняют посты про сравнение моделей: какая модель умнее? У кого бенчмарк выше. Кто лучше пишет код и тд. Но, возможно, главный вопрсо сейчас совсем другой: AI превращается в дешёвый ресурс (См график) Корпоративный рынок AI находится не на frontier. Большинству компаний не нужна самая умная модель в мире. Им нужна модель, которая достаточно хорошо решает конкретную задачу за приемлемые деньги. И это принципиально меняет экономику рынка. Представьте: модель A решает задачу с качеством 98% и стоит $10. Модель B - с качеством 94% и стоит $2. Если для бизнеса достаточно 92%, дополнительные четыре процентных пункта практически не создают ценности. Способности моделей растут чрезвычайно быстро. Но требования большинства бизнес-процессов растут гораздо медленнее. Условно, вчера для обработки клиентского обращения вам требовалась frontier-модель. Через год ту же задачу решает модель в пять раз дешевле. Задача не изменилась. значит, сама модель становится всё менее дефицитным ресурсом. Но ценность прирастает от знания контекста. AI value = model capability*context quality*workflow quality И по мере того как первый множитель становится commodity, значение второго и третьего только растёт. Поэтому настоящая единица экономики AI - вообще не токен, а cost per successfully completed task. Не сколько стоил миллион токенов, а сколько стоило обработать обращение, закрыть тикет, найти ошибку, принять решение, провести сделку. Узкое горлышко смещается к контексту и полной стоимости workflow, а не цене модели как таковой.

#krea2 huggingface.co/jimmycarter/krea2-turbo-bbox - файнтюн для макета: панели комиксов, пузыри с текстом, идентичность персонажа. Требует PROMPTING.md civitai.com/models/2942217/krea-2-pixel-art - #LoRA для пиксель-арта github.com/envy-ai/ComfyUI-Krea2-Pixel-Art-Refiner - постпроцессинг пиксель-арта huggingface.co/Cierpliwy/krea2_lineart_edit - LoRA для Krea 2 Raw: перевод лайнарта в полноценное изображение github.com/aoleg/krea-2-merge-tool - GUI-мержер чекпоинтов и лор huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA - дистилляция Turbo 8→4 шага, ~1.6x быстрее huggingface.co/lvladikov/Krea2-Turbo-Distill-2step-LoRA - дистилляция 8→2 шага github.com/sempersatirica/comfy-workflows - набор #workflow: Krea 2 #charactersheet и composite, H3 детайлеры (SAM3, Yolo) и генераторы промптов, Qwen Image Edit эмплейсмент civitai.red/models/2916843/instafame - #realism под Instagram youtu.be/chhyJ8FgIFk?si=m9oM5EwcXppTA6Sb drive.google.com/drive/u/4/folders/1pnjDEX6DGR-sQjqWFhZBQGgTbRnqZoVI #workflow Character Sheet #t2i для #MiniMaxH3 civitai.com/models/2926098/updated-v2-turn-any-photo-into-a-full-character-sheet-using-krea2-free-workflow - фото → полный #charactersheet в #ComfyUI #i2i

Накопилось по #minimaxH3 - часть 24 github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills - #Skill папка в официальном репозитории H3. 8 стилевых скиллов huggingface.co/Asirus/TaoMate_H3_3_Step_LoRA - ещe 2 ComfyUI-версии TaoMate github.com/Code2Collapse/ComfyUI-CustomNodePacks - нода для стабилизации видео #stabilize huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/tree/main/vae - #VAE INT8 перезалили, обновленная версия Замена #ControlNet-pose — расширение кадра через аутпейнт дает стабильное движение даже при несовместимых пропорциях тела pastebin.com/BUBUJpwK #workflow #pose2video huggingface.co/spaces/multimodalart/h3-acceleration-arena - лидерборд пополнился VDN-H3, TaoMate H3, LightX2V 1.2 huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2 - обновился ускоритель github.com/spacesimeco-hue/Chain-Motion-AI-Video-Editor - видеоредактор поверх #ComfyUI в браузере: таймлайн, библиотека ассетов, регенерирование сегментов github.com/aa335615543-ux/BUNNY_H3_Conditioning_Bridge и huggingface.co/JOKER141/BUNNY_H3_Conditioning_Bridge - адаптер кондиционирования для H3, который чинит кто что делает в видео github.com/vizart-vj/ComfyUI-MiniMax-H3-LongMedia - обновился кастом пак для генерации длинных видео от @vj_vizart

Накопилось по #minimaxH3 - часть 23 huggingface.co/Smite79/MiniMax-H3-Longvideos - один промпт → ~2 минуты видео со звуком. Решает проблемы склейки шотов. Без воркфлоу, с инструкцией #longvideo github.com/tritant/ComfyUI_MiniMax_H3_Extender - чейнинг клипов с motion context, дисковым кешем, динамическими референсами и аудио. Есть #workflow github.com/Adudeguyman/ComfyUI-Fantastic-MiniMaxH3-PromptBuilder - построитель промптов по официальному гайду в #ComfyUI: секции, тайминги, ID спикеров, теги референсов. Без LLM github.com/RmaNMetaverse/ComfyUI-FirstframeLastframeExtractor - автосохранение первого и последнего кадра из VAE-декода для повторной генерации в большем размере jurn.link/dazposer/index.php/2026/08/15/updated-my-minimax-workflow-for-the-3060-12gb-card/ - воркфлоу #T2V для RTX 3060 12Gb: до 2.0 Мп без падений, Kitchen Attention, автоэкстракт кадров huggingface.co/CZMartin22/TaoMate-H3-3step-ComfyUI - TaoMate упаковали в 3-шаговую лору huggingface.co/Robert1212star/TaoMate-H3-3Step-ComfyUI - версия для комфи huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3_comfy/tree/main/loras - версия #LoRA 182Mb от Kijai #optimization github.com/xm6018924/BSAI-ComfyUI-FaceRefine - еще один фикс мелких и дальних лиц github.com/GENKAIx/Genkai-ComfyUI-Nodes - PromptSync: видео H3 рядом с таймкодами промпта — проверка, где происходят действия и диалоги github.com/LoveRain1997/video-to-h3-prompt - видео → готовый H3-промпт: разделение на действие/камеру/эффекты/звук. CLI, нужен ffmpeg #captioning #vieo2prompt github.com/FranckyB/ComfyUI-H3RefModPicker - форк RefModPicker: лучше UI, добавлен звук #refmods huggingface.co/siraxe/H3_slider_experiments - #slider Camera Arc, Detail, Speed, Smear. Без триггеров github.com/NyckM/H3-Relight-Minimax-ComfyUI - #relighting до трeх источников света на виджете → референс и промпт. GUI на португальском

#Нейропрожарка Aelion — Character Teaser Автор: SnJake (@SnJakeAI) Сделал минутную анимацию со своим персонажем Aelion в MiniMax H3. По сути получился небольшой тизер персонажа. В этот раз решил не ограничиваться одной генерацией, а собрать всё более-менее полноценным пайплайном — с референсами, голосом, музыкой, монтажом и апскейлом. Сначала подготовил референсы. Основной арт Aelion по пояс сгенерил в Krea 2 со своей LoRA на стиль Arknights: Endfield. Затем через Nano Banana 2 и GPT Image 2 сделал ещё несколько изображений: extreme close-up лица, персонажа в полный рост спереди и сзади на белом фоне, а также отдельный арт артефакта — куба. В итоге при генерации видео использовал четыре референса. С голосом тоже получилось интересно. До этого, когда просто тестировал MiniMax H3, я сгенерил видео, где Aelion говорил. Из него вытащил аудиодорожку и через Mel-Band RoFormer отделил голос от остальных звуков. Получился чистый семпл голоса, который мне понравился, и теперь его можно использовать как референс в следующих генерациях. По моим наблюдениям, H3 вообще очень хорошо копирует голос. Отдельный инструмент для липсинка не использовал — синхронизацию губ H3 генерировал сам вместе с видео и аудио. Дальше подключил Gemini 3.1 Pro. Дал ему информацию о персонаже, все подготовленные референсы, аудио и инструкцию по написанию промптов для H3. Объяснил, что хочу собрать примерно минутный тизер, после чего он написал серию промптов для Ref2VA и расписал, какие референсы использовать в каждом фрагменте. Не всё получилось с первого раза: в нескольких генерациях персонаж почему-то начинал говорить то, чего вообще не было в промпте, поэтому часть сцен пришлось переделывать. Всего в итоговый ролик вошло 10 отдельных фрагментов. Большинство генерировал примерно по 8 секунд в разрешении 1 МП. С оптимизациями ModelAttentionBackend (Kitchen Attention) + Patch Sol-Attn + Spectrum Apply MiniMax H3 один такой фрагмент занимал около 6–7 минут на RTX 4070 Ti SUPER с 16 GB VRAM и 32 GB RAM. Более короткие сцены генерились быстрее. Для фона отдельно сделал музыку в бесплатной Suno 4.5. После этого отправился в DaVinci Resolve: склеил все сцены, немного смонтировал, подправил переходы и сделал лёгкую цветокоррекцию. Сам монтаж занял примерно 30–40 минут. На финальном этапе решил дополнительно проапскейлить ролик через RTX Video Super Resolution в ComfyUI — и тут допустил ошибку, отправив туда сразу готовое минутное видео. Естественно, получил OOM 😏 Поэтому разбил готовый ролик обратно на отдельные фрагменты через FFmpeg, проапскейлил каждый отдельно и затем снова сшил всё вместе. Сам апскейл занял примерно ещё 5 минут. Точное общее время работы я не засекал. Только генерация десяти основных фрагментов заняла примерно час с небольшим, плюс были неудачные дубли, подготовка референсов, промптов, работа со звуком, монтаж и апскейл. По расходам: прямые затраты именно на этот ролик были практически нулевыми. Для генерации части дополнительных референсов использовал сервис с подпиской за $20 в месяц, но подписка уже была оплачена и покупалась не специально для этого проекта. Gemini 3.1 Pro использовал бесплатно через Google AI Studio, музыку сделал в бесплатной версии Suno 4.5. MiniMax H3, обработка звука и апскейл работали локально. В итоге получился полноценный минутный тизер Aelion. Для первого такого эксперимента с MiniMax H3 результатом я очень доволен — особенно учитывая, что практически весь ролик собран из отдельных нейрогенераций. @cgevent

#Нейропрожарка "Lord of the Taiga" Автор: @ev_gnedkow Идея / история создания:

Решил поучаствовать в конкурсе от Higgsfield — они раздавали гранты на 100 000 кредитов. Очень уж сильно хотелось его получить. Стал думать, что бы такое нагенерить, и как-то вышел на старого лесника, который умеет превращаться в медведя, чтобы защищать тайгу от массовой вырубки. По сценарию каждое такое превращение стирает часть его человеческой памяти, и в финале он должен был смотреть на родную внучку как на чужую. Так бы трейлер и закончился, но из-за ограничения по хронометражу пришлось его подрезать.

Как собирал: 1. Промпты и добивка сценария — Claude Opus 4.8. Закинул в Cowork все материалы, подключил пару своих скиллов и начал с подбора главных героев. 2. Листы персонажей — Nano Banana Pro и Seedream 5.0 Pro. Каждый лист потом дорабатывал в фотошопе. Локации делал через Cinema Studio в самом Higgsfield — как я понимаю, это та же «банана», только с добивкой по конкретной камере. 3. Вся анимация — Seedance 2. Чтобы не сильно раздувать бюджет, гонял его через безлимит в Runway. 4. Интересное наблюдение по безлимиту Runway: после оплаты тарифа первые ~30 роликов генерятся где-то по полчаса, но после этой тридцатки Runway сильно просаживает скорость — вне зависимости от времени суток выдавал мне 2 ролика в час. Запускал генерации с 7 утра и заканчивал ближе к часу ночи, так за день получалось вытащить 28–36 роликов. Когда сроки поджали, переключился с безлимита и скушал все кредиты в Runway. 5. Музыка и озвучка — ElevenLabs. Suno на бесплатном тарифе делал не совсем то, что хотелось. Сборка — в обычном CapCut. Для ютуба прогнал через локальный Topaz и поднял до 4K. https://youtu.be/6HbWYDdD9EU?si=gQwStld-0iyE2rJk По срокам и деньгам: На весь ролик ушло 5 дней — начал в последний момент, поэтому и пришлось прыгать с безлимита на кредиты. Claude — $20.00 Runway — $47.50 ElevenLabs — $22.00 Higgsfield посчитать сложно, там годовой план. Сжёг где-то 2000 их кредитов — сейчас предлагают докупить столько же за $95.00. @cgevent

#рецепт В чём настоящая ценность Agent Skills. Часть 1 Здравствуй, дорогой читатель. Скиллы до сих почти никто не понял. Я уже писал вводный пост про скиллы и почему менеджерам стоит смотреть на них как на святой грааль: https://t.me/junior_pm/422 После доклада про Agentic Harness хочу докрутить мысль инженернее. Скилл - это не "промпт в папочке", а слой поведения агента. MCP, API и CLI дают агенту руки, а skill объясняет, когда этими руками не стоит случайно уронить запросом БД, переписать ТЗ или сделать ревью уровня "в целом норм" 1) Agent Skill - это workflow package Если давать адекватное определение, скилл -> самодостаточный пакет процедурного знания, который агент динамически загружает для решения задачи Если разложить по-честному, то prompt - это разовая инструкция, script - детерминированный код, MCP tool - доступ к действию, subagent - отдельный worker, AGENTS.md/rules - фоновые правила проекта. Skill находится между всем этим: он говорит агенту, когда применять процесс, как идти по шагам, какие артефакты читать, какие проверки делать и где остановиться за апрувом Реализуется в формате папка с SKILL.md (YAML + Markdown) + опциональные файлы. Skill.md = metadata + instructions + optional references + usage policy. Открытый формат лежит тут: https://github.com/agentskills/agentskills, реальные примеры от Anthropic тут: https://github.com/anthropics/skills, у OpenAI Codex механика описана тут: https://developers.openai.com/codex/skills 2) Skill хорошо ложится на BPMN-мышление процессников description - триггер процесса, тело SKILL.md - шаги, When to use / When not - гейты, scripts/ - подпроцессы, references/ - политики и справка, assets/ - шаблоны, examples/ - эталонные входы/выходы, allowed-tools - права. Те это уже не markdown с советами, а почти исполняемая процедура Менеджерский кайф тут простой: можно перестать пересказывать агенту как у нас принято и начать версионировать это в Git. Не Тимлид Петя знает как делать ревью, а code-review/SKILL.md, пошаренный на всех и прописанный хуком всем перед отправкой MRa 3) Скиллы органично зарождаются и эволюционируют: 0. Замечаешь что пару раз в неделю делаешь одно и то же. Ctrl + c - Ctrl + v инструкция аля в Claude Code 1. Описываешь повторяющееся действие и структурируешь в промпт 2. Переносишь промпт в формат agent skills, чисто враппер 3. Добавляешь в скилл воркфлоу с гейтами что, после чего и как проверять 4. Объясняешь скилл как писать скрипты для решения задачи в моменте 5. Делаешь готовые шаблоны и скрипты и прикладываешь их в скилл, чтобы он их вызывал 6. Выносишь весь дактайпинг, шейрд и прочее из скриптов в общие ассеты, энвы и конфиги 7. Оборачиваешь скрипты в MCP или CLI 7. Переписываешь проект на чистовой бойлерплейт и правильную структуру 8. Распространяешь В twinby я смотрю на это именно так: не заменим людей агентами, а вытащим повторяемые куски работы в управляемый слой. Например, как собирать апдейты по джире, как проверять на корректность ТЗ, как автоматизировать ручные тесты в браузере и тд Практический вывод Первый skill стоит делать не про агенты, инстаграм инфоцыганщину про Agent OS/Second brain/AI native team, а про маленькую повторяемую проверку: backlog hygiene, PR review precheck, release readiness, spec quality checker, repo safety scan. Чем уже граница, тем проще проверить качество и тем меньше шанс собрать очередной карго-культ в красивой папке, нужный 1 человеку

Я конечно видел много способов harness для агентов, но это пожалуй самый прикольный: Парень придумал для агентов papercuts, чтобы они могли жаловаться на любую ерунду которую нашли во время выполнения задачи Потом по этим записям можно понять какие узкие места в репо замедляют работу, например: где есть расхождение доков, какие скрипты перестали работать и тд. Просто нужно добавить в AGENTS․md эту инструкцию:

# Log papercuts When you encounter small friction while working—a failed tool call, confusing setup, flaky command, stale cache, misleading error, missing helper, or non-obvious gotcha—record it in `PAPERCUTS.md`. Create the file if it does not exist. Append one entry in this format: ## YYYY-MM-DD HH:MM — <model> <What you were doing> → <what got in the way>. Include a possible cause or fix when useful. Log papercuts proactively when they occur, but do not interrupt the main task. Do not add duplicate entries. Papercuts are minor workflow friction, distinct from completed-work logs and real bugs or tracked issues.

Или еще проще, на гитхабе есть специальный CLI-тул под это. Ну и само по себе интересно читать как агент на естественном языке ругается на глупые проблемы☕️ @tips_ai

Дикий Запад. Comfy Engine После вчерашнего поста про Adobe Firefly Graph нейростарческие полоумные мысли не дают мне покоя. Вот поглядите, что люди наворачивают ПОВЕРХ ComfyUI. Тут и монтаж, и композ, и работа со звуком. Про LTX Director я уже писал. Но тут еще один более обобщенный пример. Что мы имеем на итоге? Под капотом - Комфи, как движок или даже как операционка. А сверху люди пришпандоривают интерфейсы всех цветов и размеров для решения уже известных задач (таких как монтаж например) И я вижу две проблемы 1. Комфи - плохой движок. Дырявый, медленный, неоптимальный, с родовыми травмами (это когда проще переписать, чем поправить). Ну просто исторически так сложилось, что его начинал писать энтузиаст и ни о каком Продукте речь не шла. 2. Энтузиасты пишут пестрые интерфейсы - кто во что горазд. Я уже писал об этом не раз, когда ворчал про стартаперские веб-интерфейсы нейроагрегаторов, которые пытаются переизобрести фотошоп или премьер. И эти интерфейсы, мягко говоря, доморощенные. Кто во что горазд. И у нас сейчас такой Дикий Запад. Генерация видео сильно перевернула представление о пайплайне. Новые стартапы и энтузиасты неистово пишут новые инструменты из говна и палок. Старые игроки, типа Адобченко и Автодеска, не раздупляются и не допиливают ГОДАМИ УСТОЯВШИЕСЯ ИНТЕРФЕЙСЫ С ОГРОМНОЙ ЮЗЕРБАЗОЙ под особенности генеративного контента. Где-то посередине болтается Блендор, к которому пишут плагины (но тоже энтузиасты). И вот мы имеем Комфи - как движок. И говно и палки - как инструменты. Скорей бы уже индустриальная революция, Дикий Запад - это конечно весело, но может пора заводы строить? https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1uiet2d/ltx_23_video_builder_ui_for_comfyui_high_level/\ https://www.youtube.com/watch?v=UOsGoqRJPPE @cgevent

ClaudeMD автоматического выбора ИИ-модели для продуктовой работы Рейтинги – это стартовая калибровка, а не фиксированные данные и чем выше число, тем лучше. Модель / Стоимость / Интеллект / Вкус sonnet-5 / 8 / 6 / 6 / opus-4. / 8 / 5 / 8 / 7 / fable-5 / 3 / 9 / 8 / – Стоимость. То, что ощущается в лимитах токенов и скорости. – Интеллект. Насколько сложную, многошаговую или неоднозначную задачу можно доверить модели без присмотра. – Вкус. Качество структуры документа, формулировок, тона в коммуникации и чуткость к контексту. Откалибруй эти цифры под собственный опыт после пары недель использования. Важна не точность чисел, а сам принцип: не гонять сложные решения через дешёвую модель и не тратить дорогую модель на рутину. Как применять: – Это дефолты, а не ограничения. Если результат дешёвой модели не дотягивает, то не спрашивай разрешения, перезапускай с более сильной. Суди по результату, а не по тому, что модель просто должна была справиться.

Пересогласование стоит дешевле, чем решение, принятое на слабом анализе

– Когда параметры конфликтуют для чего-то, что реально влияет на решения или уходит наружу, опирайся на: 1. Интеллект > 2. Вкус > 3. Стоимость – Массовая механическая работа (расшифровка транскриптов интервью, разметка тикетов, сведение таблиц с метриками, черновой синтез фидбека из десятков источников): sonnet-5. – Всё, что уходит наружу стейкхолдерам, клиентам, руководству (питчи, обоснование приоритизации, деликатные апдейты о задержках, переговоры о scope): нужен вкус ≥ 7. – Ревью и вторая пара глаз (проверка PRD перед отправкой инженерам, стресс-тест roadmap, поиск дыр в бизнес-кейсе): fable-5 или opus-4.8, по возможности оба как независимые мнения, если решение необратимое. – Стратегические и неоднозначные решения (trade-off между конкурирующими метриками, приоритизация, спорные ставки без явного правильного ответа): fable-5. – Никогда не используй самую слабую модель для документов, которые пойдут выше вашего уровня или станут прецедентом для команды. Режимы работы – Написание PRD и спек с нуля → opus-4.8 как основа → fable-5 для финального ревью перед отправкой в разработку. – Discovery-синтез sonnet-5 для чистой расшифровки на входе (несколько интервью → инсайты → гипотезы) → fable-5 для самого синтеза (нужен интеллект, чтобы не сгладить противоречия) – Приоритизация бэклога / RICE-скоринг → sonnet-5 для механического прогона по формуле → opus-4.8 для проверки, не искажает ли формула реальный контекст → fable-5 для синтеза – Коммуникация о задержках и плохих новостях стейкхолдерам → fable-5 или opus-4.8. Тон и причины здесь важнее скорости. – Рутинные апдейты статуса, саммари встречи, заметки в трекер → sonnet-5. – Pre-mortem, поиск слабых мест в плане запуска → opus-4.8 → fable-5 как отдельная независимая проверка. – Черновик поста / статьи / контента на основе рабочих заметок → opus-4.8 для черновика → fable-5 для финальной правки тона и структуры. – Анализ больших выгрузок данных / метрик → sonnet-5 для первого прохода и агрегации → эскалация на opus-4.8, если нужна интерпретация неоднозначных паттернов → fable-5 для финальной проверки паттернов.

Adobe Firefly Graph Тут бы можно обойтись обычной шуткой про "Комфи покусал Адобченко" и кинуть линк на официальный пресс-релиз: https://business.adobe.com/blog/meet-firefly-graph Но я почитал внимательнее и у меня, как обычно есть нейростарческие мысли. В отличие от Комфи, Флоры и других нодовых интерфейсов, у Адобченко встраивает в свой граф специальные ноды, выполняющие конкретные фунции Фотошопа, например. Интеграция, судя по публичному описанию Adobe, сделана не как “ComfyUI открывает Photoshop/Premiere на компе”, а как workflow-слой Creative Cloud: в Firefly Graph есть ноды, которые представляют действия из Photoshop, Illustrator, Premiere и других Adobe-приложений. Adobe описывает Graph как canvas, где отдельные действия соединяются в цепочку, а библиотека включает 300+ нод: AI-модели, Creative Cloud editing tools, compositing(?!), utility-ноды и т.д. В случае Photoshop это выглядит понятнее всего. Firefly Graph может использовать Photoshop-подобные операции как ноды: маски, слои, композитинг, цветовые правки, blur, hue shift, blending и т.п. Адобченко прямо приводит пример commerce workflow: взять утверждённый product shot, выделить объект, удалить фон, поместить его в сгенерированную сцену, а потом “finish and style” через layering, lighting, color adjustments, blending и brand styling в Photoshop. Идея вообще-то отличная, но дальше начинаются нюансы. Нигде не описано, какие функции Премьера представлены в виде нод. Ну типа цветокорр. И НИГДЕ в коммуникациях про Firefly Graph не упоминается After Effects. Но это ж блин прям просится наружу: Если Адобченко взялся делать нодовый интерфейс и там даже уже есть куски композа из Фотошопа - ну делайте сразу новый нормальный Афтер в духе Нюка. С нодами и вот этим вот всем. Взялись за ноды - переписывайте коды. Те, кто пытался писать плагины для Афтера знают, какое древнее говно мамонта там внутри и насколько код Афтера устарел. Но пока анонс Адобченко выглядит скорее как "быстро сделать по моде", чем взять и написать новый композный движок. И странно, что Хигсы и Магнифик пишут нейро-плагины для Premiera и Афтера, а не сами Адобченко. В общем идея огонь, реализация на пол-шишечки. @cgevent

Очередной лайфхак с ИИ. Последние 3 месяца я плотно работаю с Claude Code. Из них последний полтора месяца в основном работаю через новый сервис оболочку для него. Который позваляет таким НЕтехнарям как я, спокойно работать с ним. Короче там много фишечек, вроде сквозной памяти между чатами, вторым мозгом ( без связки с обсидиан) все чаты локально на компе, управление через телеграм. Об этом чуть позже расскажу А сейчас просто одна из случайных рутиных задач которую мне сделал Dave за 20 секунд. Я генерирую обложки для каруселей в ChatGPT Image. Сохраняю их в загрузки и от туда уже скидываю на телефон дял выкладки. Обложки перемешаны с кучей других файлов, плюс у них может повторятся название. А я просто хотел собрать их все в одну папку и расположит ьв хронологическом порядке. Так и написал в DAVE.

выбери в папке загрузки все изображения с названия chatgpt image ... они в формате пнг
создай папку обложки инст в загрузках и перенеси туда все изображения

Он сначала собрал все обложки засунул в папку ( ну так любой агент сейчас может). А потом я попросил переименовать их в хронологическом порядке, чтобы я мог смотреть их по дате скачивания. И он сам за 10 секунд отсмотрел все даты и переименовал 160 файлов.

так а отсортируй их чтобы они были по дате создания или скачивания, а то сейчас все в разнобой

Вроде такая мелочь, а на сколько кайфово, что можно простым человеческим языком ставить задачу и получать ответ за минуту!

Если вы пользуетесь Claude, может быть пригодятся советы от ИИ-евангелиста Egor Rudometkin. Хаки - в приложенной картинке, общее описание ниже: 1. Установка Claude Desktop (хаки 1–10) ☑️ Скачай десктоп-приложение. Не браузер. ☑️ Создай папку на компе — CLAUDE. ☑️ 4 подпапки: «О себе», «Проект», «Шаблоны», «Output». ☑️ Загрузи anti-AI-промпт — он убивает роботизированный голос. 2. Выбери модель (хаки 11–20) ☑️ Opus 4.6 + Extended Thinking — для сложных задач. ☑️ Sonnet — быстрые правки. Haiku — сканирование файлов. ☑️ Модель решает меньше, чем промпт. ☑️ Плохой промпт на Opus < хороший промпт на Haiku. 3. Промптинг (хаки 21–30) ☑️ Хватит писать длинные промпты. Файлы > промптов. ☑️ Одна задача — один промпт. Одна. Не пять. ☑️ Скажи «НЕ должно звучать как…» — убьёт AI-голос. ☑️ Давай задачу, а не метод. Пусть сам найдёт путь. 4. AskUserQuestion (хаки 31–40) ☑️ «Начни с AskUserQuestion» — в каждом первом промпте. ☑️ Claude соберёт кликабельную форму. Жмёшь — отвечаешь. ☑️ Он сам задаёт правильные вопросы. Ты не думаешь. ☑️ Идёт не туда — скажи. Перестроит. 5. Коннекторы (хаки 41–50) ☑️ Settings → Connectors → Browse → Add. ☑️ Slack, Google Drive, Notion, Gmail. 50+ инструментов. ☑️ Claude читает реальные файлы. Без копипаста. ☑️ Бесплатно на всех планах. 6. Плагины и Skills (хаки 51–60) ☑️ Claude → Customize → Browse → Install. ☑️ Маркетинг, юристы, продажи, аналитика — выбери роль. ☑️ Жми / — мгновенный вызов любой команды. ☑️ Кастомизируй под свою компанию и тон. 7. Claude в Excel (хаки 61–70) ☑️ Поставь «Claude by Anthropic» из Microsoft Marketplace. ☑️ Читает каждый лист. Объясняет формулы по-человечески. ☑️ Кинь PDF — сам вытащит таблицы. ☑️ Никаких макросов. Подсвечивает что трогает. 8. Projects и команды (хаки 71–80) ☑️ Один Project = один deliverable. Не один клиент. ☑️ Загрузи отличный пример — стандарт подтянется автоматом. ☑️ Сначала конвертируй одного человека. Потом масштабируй. ☑️ 15 минут демо. Покажи, не рассказывай. 9. Artifacts (хаки 81–90) ☑️ Графики, дашборды, трекеры — прямо в чате. ☑️ Работают автоматически. ☑️ Превью до экспорта. Правишь вживую. Копируешь. ☑️ Делишься с не-юзерами Claude как HTML. 10. Продвинутый уровень (хаки 91–100) ☑️ Файлы — до 200 строк. Короче — лучше. ☑️ 80% твоего файла — про то, кем ты НЕ являешься. ☑️ Проверяй output. Особенно финансы. ☑️ Claude делает 80% рутины. Ты — оставшиеся 20%. #ai

Сэкономил за месяц почти 30 часов Моя самая полезная программа последних месяцев Wispr, которая позволяет печатать голосом. Сначала использовал voice-to-text только для работы с нейронками и вайб-кодинга, а теперь надиктовываю ей почти всё. В среднем моя скорость около 90 слов в минуту. За последний месяц наговорил больше 80 000 слов. Если бы печатал всё это руками, потратил бы почти на 30 часов больше. Благодаря этому я стал чаще фиксировать мысли и гораздо эффективнее работать с нейронками. По скорости работы, печатать руками сегодня, это как продолжать писать на бумаге в эпоху появления компьюетеров. Пользуетесь чем-то подобным?

#Нейропрожарка «Треугольник Пенроуза / Triangle of Penrose» Авторский AI-film project. Сюжет: Канадский наёмник ЧВК Blackwater/Academi из Торонто отправляется на спецзадание в горы Ирана. Обычная военная операция постепенно превращается в суровое испытание... Автор: Илья Малахов / Malahov.Tech Срок: 80+ часов работы Мой эксперимент в формате кинематографичного Surreal survival action с одним главным героем. Хотел проверить, насколько реально собрать связный AI-ролик продолжительностью более 4х минут с единым персонажем, атмосферой, военным реализмом и сюрреалистической историей. 🎬💀 По инструментам: Изображения — Nano Banana / ChatGPT / Recraft Анимация — Seedance 2.0 (тесты в Kling, Runway, Luma и VEO - не пригодилось, ибо так же цензурировано) Звук — Suno / ElevenLabs Монтаж — Movavi (к чему привык к сожалению) Апскейл — Topaz (небольшие куски, база 720р) Головная боль проекта — консистентность. Герой, лицо, нож, ножны, кобура, магазины, жилет, шлем, элементы амуниции — всё это приходилось постоянно вшивать от кадра к кадру, учиться и переделывать. В одном из первых референсов изначально была ошибка одного из ракурса рефа лица, поэтому на некоторых крупных планах у героя лицо местами восковое (сразу не заметил, потом было поздно). Многие первые тестовые кадры позже ушли в топку именно из-за отсутствия консистентности. Долгая часть проекта — сценарий, переписывался 6 раз. Изначально стояла задача добиться максимальной скорости производства, но всё равно вышло долго. Следующая цель — научиться делать 1 минуту видео примерно за 3 часа: от идеи до финала. Не за счёт упрощения, а за счёт грамотного системного алгоритма действий. Интересно ваше мнение, на что в следующий раз обратить внимание?🖤🌫 @cgevent

AI КАК РЕДАКТОР, А НЕ АВТОР Когда я запускал блог, одной из самых неприятных задач было не “придумать тему”. Тем обычно много. Сложнее было разложить мысль компактно, без каши в предложениях, и так, чтобы опытному читателю не хотелось закрыть пост на третьей строке со словами “господи, что я читаю” 😅 И первое место, где AI меня реально вытащил — это не код. Это текст. 🔸Блог Почти каждая статья проходила через ChatGPT: — проверить стилистику — поправить грамматику — найти кривые формулировки — предложить другой способ сказать ту же мысль И вот последнее оказалось важнее, чем кажется. Потому что иногда мысль вроде нормальная, но звучит так, будто её три раза уронили по дороге. У каждого автора есть набор любимых речевых конструкций. Одни и те же связки, одни и те же обороты, один и тот же способ подводить к выводу. С одной стороны — это стиль. С другой — если не обновлять этот пул, текст начинает звучать как пережёванная версия самого себя. У меня это особенно заметно, потому что я довольно быстро нахожу первичную формулировку мысли, но намного хуже умею посмотреть на неё под другим углом. Я уже писал про это в статье Проклятие знаний: когда мысль у тебя в голове собрана, очень легко забыть, что то, что очевидно для тебя может быть не очевидно для читателя. 🔹Курс Вторая большая область — подготовка курса. Первые 3 месяца я собирал материал руками. Ночью, когда жена уходила спать, я садился за комп, шёл в Google, читал научные статьи, разбирался, что там вообще написано, и складывал всё в Notion. Не просто “ссылка на источник”, а: — какая мысль откуда взята — где её нужно использовать — в каком порядке она должна идти — что нельзя исказить при пересказе Так была сделана почти половина курса. А потом появились reasoning-модели, которым можно скормить большой промпт, файлы и дать 40 минут подумать. И здесь AI стал не автором, а независимым валидатором: правильно ли я понял источник, не перепутал ли причинность, не натянул ли вывод на свою картину мира, потому что очень хочется, выдать желаемое за действительное 😅 Вот это оказалось прям ценно. Потому что найти источник — не самая сложная часть. Сложная часть — прочитать, правильно понять, а потом донести мысль так, чтобы не исказить исходный смысл. 🔸И это хорошо ложится на исследования В SAP/HPI исследовании про опыт разработчиков с GenAI есть важный практический вывод:

когда человек использует один режим работы с AI — только chat или только in-code — нагрузка падает. Когда начинает метаться между режимами, выигрыш пропадает.

А ещё точнее в ту же точку попадает свежий RCT Anthropic про формирование навыков. Исследование про код, но механизм универсальный:

когда человек полностью отдаёт задачу AI, у него растёт ощущение продуктивности, но проседает понимание, чтение и отладка — причём без реального выигрыша по скорости. А те, кто работает с AI вовлеченно, спрашивая объяснения, а не готовый ответ, понимание сохраняют.

С текстом у меня работает так же. AI полезен, когда у него понятная роль: редактор, переформулировщик, валидатор или исследователь. А промпт формируется несколькими итерациями, где я подробно рассказываю куда нужно капнуть, что взять и как преобразовать. Но если прописать “давай классную статью по архитектуре”, на выходе очень быстро получается стерильный AI-slop/мусор 🤢 🔻 AI хорошо снижает стоимость итерации мысли. Но мысль всё равно должна быть твоя. Иначе вместо авторского текста/кода получится гладкая, правильная и абсолютно мёртвая жвачка. Ставь 👍 если тебе заходит такого рода контент! Ты знаешь кому переслать эту статью 💪 #ai@UniArchitect