IT

У Salesforce 50 тысяч человек, а AI-агентом пользуются 5% клиентов Все бизнесы сейчас хотят зарабатывать с помощью AI. Все о нём слышали, все хотят его себе внедрить, все пробуют. И проблема в том, что у них не получается) Например, Salesforce. У них около 50 тысяч сотрудников, компания стоит больше 100 миллиардов, CRM-бизнес до сих пор очень прибыльный. А их AI-агента за четыре года внедрили примерно 5% клиентов… Это открытые данные, они сами публиковали их перед Dreamforce. И если посмотреть, что компания сделала с AI за три года, то это, по сути, чат-бот в Slack, который присылает тебе информацию из CRM. Я много думала, почему так, и мне кажется, тут сразу несколько причин. Во-первых, каждая компания за годы накопила огромное количество данных, но они разбросаны везде: что-то в CRM, что-то в ERP, что-то в почте и в Slack, где-то записались звонки, где-то нет. Во-вторых, сейлы сейчас сами покупают себе ChatGPT, Claude и другие инструменты и пользуются ими, а компания запрещает это из-за безопасности. То есть AI вроде бы есть, но у каждого свой. Владелец процесса по-прежнему сейл, а не компания. И компания не понимает, как из этого начать зарабатывать. И в-третьих, есть огромный разрыв между технологией и тем, как в компании реально принято работать и закрывать выручку. Есть квартальные ревью, еженедельные встречи с РОПом, своя культура. А CRM даёт очень типовые процессы, которые ни на что из этого не ложатся. Поэтому мой тезис простой: почти любая интеграция AI в продажи сегодня - это AI-слоп, который всё равно требует много ручной работы от людей. И вопрос, над которым мы сейчас работаем каждый день: как сделать так, чтобы это перестало быть слопом. Честно, до конца ответа у меня пока нет, мы ищем его на каждом клиенте. А у вас в компании как используют AI: каждый сам по себе или есть общий процесс? Напишите, мне правда интересно, как это у вас устроено👇🏼

Находки в опенсорсе: мир питона за сентябрь 2026 Сентябрь в Python прошёл в режиме «от работы дохнут кони, ну а я бессмертный пони». В CPython сделали сообщения об опечатках в __future__ чуть человечнее, два новых PEP'а предложили синтаксис для работы с None, а в msgspec поковыряли доступ к __dataclass_fields__ и в отдельных кейсах получили ускорение до 73%. Но больше всего работы за месяц досталось django-modern-rest. Там вышло два релиза, создали 92 задачи и закрыли 85, а число уникальных контрибьюторов дошло до 150. Заодно подтянули производительность, DX, OpenAPI, AI-туллинг и провели масштабный аудит безопасности. И этим сентябрь не закончился. В проектах сообщества появились async ORM на Rust, терминальный редактор для кодинг-агентов, мониторинг PostgreSQL, локальный k8s одной строкой, браузерный Markdown-редактор и ещё пачка релизов.

Progressive Disclosure для MCP/API - экономия токенов в ~99% Я вчера писал про 12 итерацию эксперимента с Personal OS, где я упаковал весь интерфейс для работы агентов и людей с версионированными документами (аналог своего GitHub + markdown) в две команды для CLI/MCP: (1) start “task name” - начинает сессию и получает описание текущего SDK (2) run “Python script” Это позволило упаковать сложный функционал работы с документами, версиями в SDK. Агент начинает новую сессию, получает текущий SDK, видит его возможности и начинает писать код для выполнения задач. Код выполняется на сервере в песочнице (настоящей, а не контейнер) с ограничениями пользователя. Это позволило перестать, наконец, делать новый деплой серверов API-шек и всех клиентов на каждое улучшение тулзов. Я смог прогнать пяток экспериментов по оптимизации SDK (более удобные функции) и сократил время праздношатания агентов в два раза. А потом Дима @kuchin (спасибо тебе!) скинул ссылку на Cloudflare Code Mode, где сделали что-то подобное, только масштабом сильно больше - им надо было паковать 1M-2M токенов описывающих их 2549 AI tools. Благодаря progressive disclosure и Code Mode + SDK они смогли уменьшить расход токенов для типичных задач агентов этак раз в 1000, а число инструментов сократить до двух. И вот тут я понял, что с таким подходом у нас не просто появилась среда, которая чуть улучшает подход с shared git repo + markdown и позволяет людям с агентами быстро обмениваться информацией без риска что-то безвозвратно потерять. Теперь же можно в этот SDK вшивать процессы по работе с информацией в компании не словами, а кодом (например - как создавать инвойсы, где их хранить, откуда брать статистику, как версионировать), выкатывая новые версии SDK на лету (они подхватываются новыми сессиями агентов). И все это без опасения, что контекст моделек переполнится. Благодаря progressive disclosure, он как был в 1000 токенов, так и останется, даже если SDK вырастет до двух с половиной тысяч инструментов, как у Cloudflare. Теперь только остается осознать все открывающиеся возможности. Ваш, @llm_under_hood 🤗

С нейронками невероятно эффективно и удивительно тяжело создавать новое знание Я развиваю несколько продуктовых методологий, так что моя работа — создавать новое знание. Я занимаюсь этим почти каждый день уже 8 лет. До нейронок, один инсайт рождался за несколько часов. Это было медленно, мучительно, захватывающе и невероятно увлекательно. Каждый инсайт ощущался одновременно как подарок на день рождения когда мне было восемь лет и как большое достижение. У меня были рабочие рутины: блокнот A4, я много думал пока рисовал схемы и логические переходы, искал информацию, читал научные статьи, книги по бизнесу, экономике и психологии. Рождение нового инсайта или новой области знания происходило постепенно. Теперь, когда у меня в параллель в нескольких вкладках крутится Claude Code, я могу генерировать ОГРОМНОЕ количество инсайтов в день. В мае я запланировал месячный отпуск, который неожиданно превратился в безумный рабочий спринт. Я подробно расписал около 200 тезисов о своих методологиях, которые раньше были на уровне плохо описанных идей, и нашёл ещё 100+. Это ОЧЕНЬ много. В хороший год я мог найти или описать около 100 тезисов. Спринт начался с идеи: «А что, если валидировать или открывать тезисы методологии с помощью нейронки?». На следующий день я уже работал по 14 часов в сутки. Я был в диком восторге. Но при этом перевозбуждён и фрустрирован. При обычном процессе, инсайты рождались межденно и они рождались в моём мозге и психике. С Claude Code развитие идеи часто происходит мгновенно, а инсайт часто рождается внутри клодика. Я лишь валидирую и дорабатываю его. Объём информации, проходящей через мой мозг во время генерации и валидации с Claude Code, огромен. В итоге я ощущаю себя так: • за день я создаю много инсайтов • я перевозбуждён от объёма мыслей и эмоций • я не чувствую, что они результат МОЕЙ интеллектуальной работы • через неделю я забываю 2/3 этих инсайтов, чего НИКОГДА не случалось, когда инсайты приходили ко мне по-старому Это очень странные ощущения. Но всё равно безумно эффективно. 10/10, хайли рекомендасьён. Думаю, отчасти проблема была в Opus 4.8, тогдашней SOTA-модели, которая выдавала ужасный текст, от которого плавились мозги. Но я также думаю, что нам нужно переосмыслить рутины и психологию творческой работы в эпоху нейронок. [на мой взгляд, модели Anthropic гораздо лучше подходят для творческой работы]

Рассылки по РФ и доставляемость на yandex и mail.ru Недавно мы в рамках работы по одному из проектов начали рассылать по российским компаниям и столкнулись с интересной проблемой – резкое падение числа ответов.  Наша стандартная инфраструктуры: - домены .com/.co,  - Google Workspace, - 2 ящика на домен - прогрев ящиков 2 недели, - отправка до 20 сообщений в день - верификация Millionverifier + Catch-All verifier Если мы меряем доставляемость сервисами типа Mailreach или встроенным Inbox Placement тулл от Smartlead, мы видим, что почти всегда доставляемость составляет 100%. Но почему число ответов в начале может быть 5-6%, а потом падает ниже 1%? Мы завайбкодили маленький тестер доставляемости на бесплатных почтовых ящиках mail.ru и yandex.ru на 7 адресов. Показательно было, что при 100% доставляемости на Microsoft и Google на российский почты улетали все 7. И это при том, что ящики работали всего полторы недели, на них был супер-щадящий режим отправки 5-10 писем в день и мы никому не отправляли больше 3 писем внутри одной темы в рамках одной цепочки.  Пока что вижу решение разделять почтовые ящики на корпоративные и зарегистрированные на mail.ru и yandex.ru, чтобы хотя бы по первым была нормальная доставляемость.  Кто какие фишки использует для улучшения доставляемости в РФ? Может домены на .ru или покупаете у Yandex и Mail.ru домены, ещё что-то? Напишите! #email_outreach

Мы ждали ИИ. А зумеры, кажется, его испугались И вот это для меня один из самых неожиданных эффектов новой технологической волны. Мы, миллениалы, уже несколько раз проживали ситуацию, когда мир вокруг полностью менялся. Интернет. Соцсети. Смартфоны. Новые профессии. Удалёнка. Теперь ИИ. Каждый раз было примерно одно правило: старые навыки обесцениваются, учишь новые и бежишь дальше. Поэтому ИИ многие из нас воспринимают как очередной инструмент, который надо освоить быстрее остальных. А вот с Gen Z происходит что-то странное. По исследованиям, всего за год доля американских зумеров, которые говорят, что ИИ вызывает у них злость, выросла с 22% до 31%. Воодушевление, наоборот, рухнуло с 36% до 22%. Тревогу испытывают 42%. И это при том, что 51% зумеров используют генеративный ИИ минимум раз в неделю. То есть они не отвергают технологию. Они ею пользуются и одновременно начинают её бояться. И это не только США. Зафиксирован очень интересный перелом: среди американцев 18–34 лет доля тех, кого ИИ больше пугает, чем вдохновляет, выросла с 40% до 55% всего за два года. Похожий рост тревоги среди молодых виден в Швеции, Польше, Японии, Бразилии и Австралии. Но я бы не делала вывод, что зумеры не умеют адаптироваться. Технически они адаптируются прекрасно. Deloitte показывает, что 57% Gen Z уже используют GenAI в работе, почти столько же, сколько миллениалы, 56%. Более того, 70% зумеров каждую неделю развивают навыки для своей карьеры. Мне кажется, причина страха в другом. Миллениалы встретили ИИ, уже имея профессию. Зумеры встретили ИИ в момент, когда только пытаются её получить. Мы думаем: «Как ИИ поможет мне делать мою работу быстрее?» А они всё чаще думают: «А будет ли вообще работа, на которой я успею чему-то научиться?» И вот здесь начинается настоящая проблема. 61% зумеров и миллениалов уже боятся, что автоматизация entry-level задач сделает вход следующего поколения на рынок труда сложнее. Поэтому, возможно, главный конфликт поколений вокруг ИИ выглядит совсем не так, как мы ожидали. Миллениалы боятся не успеть освоить ИИ. Зумеры боятся, что ИИ не даст им успеть стать профессионалами. А как у Вы боитесь ИИ? https://t.me/kruasanova_as Все еще пишет сама и не боится внедрения ИИ #ии #ит #зумеры

Взял себе за привычку делать каждую пятницу рекап прошедшей недели в Claude/Codex 👌 Просто к концу недели уже начинаешь забывать какие проекты вел в понедельник, а так сразу понятно куда ушло время и если есть какие-то брошенные задачи Так что запряг на это дело клода: он собирает логи своих сессий и кодекса, и по ним строит календарь Юзал такой промт:

Настрой субагента, который будет только собирать недельные календари. 1. Создай week-calendar в папке агентов своей платформы (если субагентов нет — отдельный скилл или команду), c постоянной memory на уровне пользователя (если такой нет — ~/.calendar/memory.md). Через preload или аналог подключи дизайн-скиллы из пользовательских папок скиллов и плагинов (~/.claude/skills, ~/.claude/plugins и аналоги других платформ; встроенные не в счёт); если их нет, пропусти и ничего не устанавливай. Дай ему shell для git log и скрипта сборки. Писать он может только в ~/.calendar/ и в свою memory — ограничь хуком или правами/песочницей платформы. 2. Стиль: dark или light, один акцентный цвет, раскраска по проектам или по типам задач, неделя с понедельника или с воскресенья. Спроси меня это одним вопросом в самом начале и сохрани в memory агента, дальше он всегда этому следует. Остальное делай без подтверждения. 3. Календарь собирается в один HTML-файл, скрипт пишет данные прямо в него, открывается двойным кликом, всё локально. Session logs за неделю: ~/.claude/projects/ (subagents и scratchpad пропускай), ~/.codex/sessions/ и логи других агентов, если найдёшь. Моё набранное сообщение — origin.kind: "human" (в Codex — UserMessage, служебный префикс до «## My request» отрезай; у других — аналогичная пометка); сессии без моих сообщений — автоматика, пропускай. Время в мой локальный пояс, проект по cwd, worktree = основной репо. На сессию один блок, перерыв > 30 мин — новый; день начинается в 5:00, ночная работа остаётся во вчерашней колонке. Клик по блоку: проект, начало и конец, модель, название сессии (если нет — агент перескажет моё первое сообщение в 3–5 словах), само первое сообщение, мои коммиты (по user.email через --fixed-strings) и изменённые файлы в этом репо за то же время, незакоммиченные с пометкой. Не git-папки пропускай. Без каши: подряд идущие сессии < 15 мин без коммитов склеивай в одну серую плашку «N быстрые», поверх длинной сессии — бейдж «+N»; параллельные рисуй лесенкой, а не узкими полосками. Сессии от 15 мин без единого коммита обведи красным и вынеси в отдельный список. Часы по проектам — параллельные один раз. Layout как на референсе, на один экран без скроллов: слева сетка недели, справа панель — часы по проектам, без коммитов, часы по дням, итог недели. Всё на русском. 4. Добавь в глобальный файл инструкций своей платформы (~/.claude/CLAUDE.md, ~/.codex/AGENTS.md и т.п.) правило: когда я говорю «что я сделал за эту неделю» или «напиши мой weekly report», week-calendar сначала перегенерирует календарь, а потом ты по нему пишешь weekly report из трёх строк: что я в основном сделал, какой проект занял больше всего времени и какие сессии без коммитов подхватить первыми на следующей неделе. Содержимое файлов и код в чат не выводи. Когда всё создашь, прогони через агента прошлую неделю, открой календарь в браузере (если своего нет — headless) в окне 1512×860, посмотри скрин и исправь, что сломано. Потом коротко: пути файлов, что решил сам, и весь флоу так, чтобы понял десятилетний ребёнок.

Например на прошлой неделе у меня 0 активности в выходные, так что завтра буду догонять.. @tips_ai

Рынки сегодня 🔶ЦБ назвал самые доходные активы с начала года. • Лидерами по доходности стали депозиты в иностранной валюте (от 6% до 17%); • Корпоративные облигации принесли 4–13%; • Рублевые депозиты и биржевые ПИФ денежного рынка — от 11 до 11,5%; • Хуже всего в 2026-м ожидаемо выступили российские акции. 🔶 Доля дефолтов на рынке корпоративного долга с начала года удвоилась. В сентябре не смогли исполнить обязательства по бондам и ЦФА 32 эмитента против 27 месяцем ранее. Совокупный объем дефолтов составил ₽6,5 млрд. В августе общий объем дефолтов достигал ₽4,5 млрд. 🔶Нетто-покупки валюты россиянами в сентябре составили на ₽91,5 млрд. В августе показатель был на уровне ₽74,6 млрд, а в среднем за предыдущие 12 месяцев — ₽86,7 млрд. • Нефинансовые компании в сентябре увеличили чистые покупки валюты на 38%, до ₽1,5 трлн. 🔶 МТС, Мегафон и Вымпелком с 15 октября будут блокировать звонки банков, которые не заключили договоры об обязательной маркировке. 🔶 Правительство США может получить через корпорацию DFC 15% компании, которую создадут для покупки зарубежных активов ЛУКОЙЛа, пишут американские СМИ. 🔶 США и Израиль обсудили возобновление ударов по Ирану в ближайшие 3 недели. После сообщений нефть марки Brent подорожала. 🔶 Стив Уиткофф и Джаред Кушнер встретятся 9 октября с украинской делегацией и обсудят новое единое предложение США по завершению конфликта. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Извлечь текст из PDF мало. LightOnOCR-3 достаёт ещё и данные из графиков 📄 LightOn выпустила семейство открытых моделей для обработки документов. За один проход они: • распознают печатный и рукописный текст; • сохраняют структуру страницы и координаты блоков; • описывают изображения; • превращают данные с графиков в таблицы. Доступны три размера: 0,8B, 1B и 4B. Лицензия Apache 2.0 позволяет адаптировать модели и разворачивать их на своей инфраструктуре. По тестам разработчиков, версия 4B набирает 86,3 на olmOCR-Bench, опережая Chandra 2, Mistral OCR 4.1 и dots.mocr. На ParseBench версии 4B и 0,8B занимают первые два места среди моделей в опубликованном сравнении. Полезный инструмент для подготовки отчётов, сканов и технической документации к поиску, аналитике и RAG. https://huggingface.co/blog/lightonai/lightonocr-3

⚡️Нас стало 1000 Каналу чуть больше года. Я себя блогером так и не начал считать, но тысяча человек, которые читают юридические разборы по IT, IP и крипте - это уже не совсем "пишем в стол". Спасибо, что вы здесь 💪 Коротко, о чем я вообще пишу и для кого: 1. Правовой техдолг и IT Как превратить Git, Jira и обычные процессы разработки в рабочий юридический инструмент. Без штатного юриста на старте и без космических бюджетов. 2. Кейсы по интеллектуальной собственности Люблю вытаскивать живые истории, которые реально двигают практику. Одним из первых постов была история про хоста на Airbnb, который с помощью ИИ «нарисовал» сломанный столик и попытался заскамить туриста. Сейчас такие кейсы уже не новость, а тогда еще были свежими 😂 3. Гайды и чек-листы По IT, IP и крипте. Недавно, например, выкладывал карточки: что можно и что нельзя делать с криптовалютой в России с сентября 2026. Больше материалов можно найти в моем боте, который помогает новеньким на канале. 4. Международка IP box в ОАЭ или на Кипре, регулирование iGaming, штрафы нидерландской дочки Яндекса за персональные данные - все то, с чем сталкиваюсь на практике. 5. Крипта Уже давно не хайп, а рабочая система расчетов и инвестиционный инструмент, который государства активно регулируют. Разбираем, как это устроено на самом деле. 6. Интерактивы Вопросы из лички и новая рубрика «стань на день IP-юристом». Иногда полезнее вместе подумать, чем просто прочитать готовый ответ. Не знаю, как принято отмечать первую тысячу. Букетов и тортиков точно не будет. Хочется, чтобы канал оставался в первую очередь полезным. Поэтому давайте честно - за какими материалами вы сюда приходите и чего ждете больше всего? Голосуйте и пишите. Мне правда важно понимать, что для вас ценно. Спасибо, что читаете 👍

Vim против всех: редактор, в который можно войти, но нельзя выйти Git открыл Vim. Ты пишешь exit — курсор куда-то прыгает. Пишешь quit — текст меняется. Пробуешь help — становится только хуже. И вот ты уже не закрываешь редактор, а случайно редактируешь сообщение коммита. Самое обидное, что Vim при этом не ошибается ни разу. Он честно делает ровно то, что ему сказали. Почему текстовый редактор вообще разговаривает с человеком настолько странным языком — отдельная история длиной почти в полвека. А потом случается совсем подозрительное. Люди, которые наконец освоились, тащат Vim в VS Code, JetBrains, браузеры и даже Emacs. И шутка «из Vim нельзя выйти» внезапно начинает звучать совсем иначе.