Продукт

OpenKatana Открытый видеоредактор с ИИ-агентом. Агент получает фото, ролики и музыку, сам пишет сцены и собирает готовый монтаж. • Склейки, ускорения, переходы, движение камеры, разбор по битам, сведение звука • 3D-сцены на WebGL, материалы, свет, пути камеры, морфы, есть вариант через Blender • Анимированная типографика, многоязычный текст, маски, повторяемые эффекты • Предпросмотр по кадрам, контроль движения, HDR и экспорт • Проект остается редактируемым и лежит у вас на диске • 72 инструмента для #CLI и #MCP • Пять готовых приложений и 82 ноды для #ComfyUI • Python 3.11+, FFmpeg и браузер, аккаунт не нужен • Версия 0.1.0 #videoediting #agent MAX

Вайбкодинг – пузырь Без малого год назад писал, что вайбкодинг переоценен и со временем сдуется. Мое мнение не поменялось. Но вынужден его уточнить, потому что мне часто припоминают тот пост. Я не про вайбкодинг как инструмент. Он очевидно останется с нами навсегда и будет становиться только мощнее. Я про потребительский вайбкодинг: идею, что миллионы людей начнут делать себе персональные приложения, а еще миллионы не имея технического, маркетингового или продуктового бэкграунда внезапно станут солопренерами. В это я по-прежнему не верю. Все желающие поиграются в билдеров. Кто-то соберет трекер тренировок, кто-то CRM для жены, кто-то в стотысячный раз запустит AI бота для поиска квартиры. А потом большинство обнаружит, что делать бизнес намного сложнее, чем в их влажных фантазиях. Потребительский вайбкодинг – переходная сущность. Промежуточный шаг между этапом, когда для создания продукта нужны были разработчики к этапу, когда персональный AI сам знает контекст, видит проблему и способен на лету создать нужный конкретному человеку инструмент. В новом мире домохозяйка не становится разработчиком. Разработка просто не существует в ее поля зрения, как и не существовала раньше. Lovable – олицетворение продукта, который идеально попал в короткое переходное окно и скоро полетит вниз с той же скорость, с которой когда-то поднимался и хайповал. Модели уже достаточно хороши, чтобы человек без технических и продуктовых навыков испытал магию от фазы «я сделялъ». Но еще недостаточно хороши, чтобы самим проактивно понять задачу, собрать решение и поддерживать его без участия пользователя. В этом зазоре, сдобренном AI-хайпом и инвесторским FOMO и нашлось место Lovable. Проблема в том, что зазор закрывается быстро. Посмотрите недавнее интервью фаундера, на котором он прямо по ходу записи помогает ведущей навайбкодить (о боже!), форму сбора фидбека на сайте с автоответчиком. И выдает это за новейшее достижение его продукта. Классно, конечно, но есть один вопрос: нахуя для этого Lovable? Это все в Клоде и Кодексе делается точно также уже сейчас. А дальше будет делаться только лучше и проще. Как я писал в прошлом посте, если основная ценность продукта – UI поверх моделей, хороший препромптинг и оркестрация, то у него очень неприятный конкурент: следующий релиз моделей. При текущей оценке Lovable в $13 млрд я вижу для них один успешный сценарий – продаться большому игроку, который отстает в AI-гонке и готов переплатить за хороший бренд и витрину, чтобы хоть что-то показать акционерам. В масштабах всего AI рынка – 13 ярдов не так много на самом деле. Даже 20 какой-нибудь Майкрософт запросто отслюнявит. Но продаться нужно до того, как рынок поймет, что смотреть надо не на ARR, который считается как умноженная на 12 выручка последнего месяца, а на реальное удержание и юнит-экономику. Поймут это когда ARR вдруг перестанет расти или вовсе пойдет вниз. Мой прогноз – уже скоро. Считаю я так, потому что с самого начала внимательно слежу за тем, как строится их дистрибуция. Даже подробно разбирал когда-то. На старте у них была гениальная виралка: founder-led growth, комьюнити билдеров, точное попадание в аудиторию. Сейчас же они густо наваливают в paid трафик, показывая в креосах, как батя навайбкодил аппку, чтобы выбрать, что с детишками покушать на ужин. Ну камон. Либо фаундеры и инвесторы Lovable успеют выскочить на хаях, либо мы скоро узнаем, какой там на самом деле ретешен, и как работает юнит-экономика перепродажи токенов. Что-то мне подсказывает, что плохо и то, и другое. Lovable построили выдающийся продукт и поймали идеальный тайминг. Фаундер просто красавчик во всех смыслах. Но моделям не нужны прослойки, потребительские задачи они интегрируют в себя и будут решать фоном. А вайбкодить аппки ≠ делать бизнес, с которого можно накормить детишек ужином. Год назад закончил словом «скриньте». Пожалуй, повторю.

Пока я тут в небольшом отпуске, все равно даю задачи Claude Code по курсам и платформам. Переехал с Railway на новый сервер. Забавно, что случилось это как раз перед тем, как куча апи-ключей с Railway слили в сеть. Записал и смонтировал через Claude + Hvperframes впервые за долгое время длинное видео для Youtube. Выйдет во вторник. Расскажу больше про то, что вайбкодил последние месяцы, про платформу, сколько стоит ее разработка и сколько денег принесла за 2 месяца. Параллельно работаю над английской версией Rusau Learn и доделываю ряд курсов, в рамках продолжения компьютерной грамотности и тестирования. На Stepik ожидаемо после возобновления его работы ни одной продажи. Конечно, когда платформа не работает 2 недели, то к ней есть вопросики и со стороны студентов, и со стороны авторов. В общем, все также нестабильно, но по крайней мере у моря :)

Не взял трубку от рекрутера? Лови жалобу на хх.ру 🫠 Мне тут попалось видео, где HR отправляет жалобу на кандидата за то, что тот сбрасывает звонки, збс причина) Причем на хх.ру есть целый список причин для жалоб: недостоверная информация, реклама, оскорбления и даже «кандидат не подходит» 🤨 Кстати, вот вам и пример последствий накрутчиков опыта, о которых писал вчера: кандидатов проверяют все жестче и теперь найм имеет систему рейтингов как в Яндекс Такси. Только там хотя бы видно, сколько у тебя звезд, а здесь вообще непонятно, кто на тебя пожаловался, за что и какие будут последствия. Скоро будем гадать, почему нас не зовут на собесы: резюме плохое или рекрутер поставил одну звезду за пропущенный звонок 👍 А вы знали про такую функцию на хх.ру?

Ваши клиенты жгут вам токены, и вы в минусе. Так и надо! Но с нюансом «Совершенно нормально не париться насчёт юнит-экономики инференса (= соотношениt того, сколько вы тратите на AI-токены для одного юзера, и сколько он вам платит — прим. ред.) для ваших самых первых пользователей. Я бы использовал топовые модели, даже если стоимость обслуживания этих пользователей будет выше того, что они вам платят. На раннем этапе важнее всего, получают ли ваши пользователи крутой опыт. Если более дешёвая модель не справляется с задачей, юзеры могут уйти раньше, чем поймут, зачем им ваш продукт. Вы тратите кучу времени на его разработку — будет обидно, если пользователям он не зайдёт только из-за того, что там используется не самый топовый AI. Скорее всего, стоимость интеллекта такого уровня быстро снизится. Но если нет, вы всегда можете позже поменять модели или цены. И никто не мешает установить лимит использования, чтобы отдельные юзеры не сожгли весь бюджет. Но в рамках ваших первых 10–100 пользователей реально важнее, чтобы они полюбили ваш продукт — нежели сразу зарабатывать на каждом из них». Из поста Макса Колыша, YC Visiting Partner. @y_everyday — рефлексируем об акселератор, выпустивший 100+ стартапов-единорогов 🤩

Дизайн без обучения: интерфейс, которому не нужна инструкция Илья Бирман, дизайнер и арт-директор Бюро Горбунова, в подкасте make sense сформулировал простую мысль: если интерфейсу нужно обучение — проблема в интерфейсе, а не в пользователе. Дизайн напрямую влияет на активацию: каждый экран с объяснениями отделяет пользователя от первой ценности. Коротко о принципе: 👉 Инструкции не читают. Онбординг-слайды, туры и подсказки поверх экрана пролистывают, не глядя. В итоге знание, ради которого пользователя заставили пройти обучение, к следующему запуску пропадает. 👉 Интерфейс объясняет себя сам. Если кнопка выглядит как кнопка, ссылка — как ссылка, а на поле ввода понятно, что в него вписать, — это будет работать. Если элементу нужна подпись «нажмите сюда» — элемент сделан плохо. 👉 Учит само действие. Человек разбирается в продукте, когда им пользуется, а не когда читает о нем. Duolingo не объясняет, как устроено приложение: новый пользователь выбирает язык и сразу проходит первый урок — еще до регистрации. Механику он понимает в процессе, а аккаунт создает, когда уже получил ценность. 👉 Обучение лечит симптом. Тултип объясняет непонятное поле, но поле остается непонятным. Перепроектировать дольше, зато чинится причина. Как применять: 👌 Перед тем как добавить подсказку или онбординг, спросите себя: нельзя ли убрать саму необходимость объяснять? Каждый лишний экран до первой ценности увеличивает time-to-value и отток в первой сессии. 👌 Проверяйте сценарии на людях, которые видят продукт впервые. Каждый вопрос «а что тут делать?» показывает, что нужен редизайн, а не текст. В воронке это тоже видно: шаг, на котором пользователи застревают, обычно содержит что-то непонятное для пользователя. 👌 Пустые состояния используйте как обучение: в пустом экране сразу показывайте первый шаг. Например, Notion встречает нового пользователя не пустой страницей, а документом Getting Started с чекбоксами — он учит работать с блоками, пока по ним кликаешь. Это напрямую влияет на активацию в первую сессию. 👌 Пишите кнопки глаголами и называйте результат — например, «Отправить счет» вместо «ОК». Понятное действие совершают чаще, а в поддержку приходит меньше вопросов «а что будет, если нажать?». Лучший онбординг тот, которого пользователь не заметил. 🎧 Больше идей для дизайна продукта — в 400-м выпуске подкаста make sense с Ильёй Бирманом. Там он рассказывает, почему интерфейс — это сценарий, а не набор кнопок, где удобство пользователя конфликтует с бизнес-метриками и почему A/B-тесты часто не работают. Про принцип «без обучения» — с 42:52.

Как я специально занижаю выручку компании и почему так и надо У меня продуктовая компания. В таких не вся выручка хорошая. Как минимум, плохо когда она убыточная или не целевая: — убыточная это когда 100р выручки стоят тебе 150р обслуживания — не целевая это когда ты типа делаешь b2c продукт но вдруг решаешь сделать b2b спецпроект Второе делают ТОЛЬКО когда не хватает бабок с основного продукта. Я так делал, я знаю. Никто в здравом уме не будет отвлекаться и тратить тонну времени на согласование какой то разовой херни за, на самом деле, не особо много денег Поэтому спецпроекты ок делать агентствам. Но нормальные пацаны и девчонки из продуктовых компаний делают ПРОДУКТ Так вот, первое что я отрезал, когда мы стали покрупнее — спецпроекты. Минус 20% от выручки в моменте Вторым пошел EdTech. Считается, что люди в поиске работы хотят дообучиться, чтобы найти работу получше. Не хотят. Лучший Edtech продается тем, кто УЖЕ работает и хочет расти. Но не в момент поиска работы Третьим пошли b2c сценарии основного hrtech продукта, которые давали мало ценности людям и пропорционально мало денег мне. По порядку: — Только резюме. Оно само по себе вообще бесполезно, если что — Только стратегия. Она уже полезнее, но это one-time payment с плохой конверсией в продление — Консультации по поиску работы. Этим я особенно горжусь. Потому что консультации имели самый низкий success rate. Мы полностью от них ушли и пришли к тому, что мы либо делаем ВСЕ за человека, либо он ищет работу сам — Отказались от поиска работы за границей, потому что очень маленький рынок. Фокус только на РФ. Третье мы убрали в январе и совершили огромную трансформацию внутри себя. На бумаге это выглядело так, что мы убираем 50% выручки одним месяцем. На деле клиенты перераспределились на новый Use Case. В январе была просадка год к году, но в феврале уже рост Сейчас мы продуктовая компания, которая решает ОДИН Use Case для конкретного сегмента людей. Я этим очень горжусь, в этом заслуга всей команды, а не только моя Можно было бы засунуть b2b, спецроекты, курсы какие-нибудь, маркетплейс, соцсеть и еще какую-нибудь дичь. И быть даже по выручке х2. Но, во-первых, не во всех моделях есть прибыль, во-вторых, невозможно быть лучшим во всем Мы выбираем лучше всех находить работу в России людям, которые целятся в зарплату от 150 до 500 тыс рублей в месяц

Tripo обновила риггинг и анимацию в Tripo Studio.  Статичному 3D-персонажу можно автоматически добавить скелет, описать движение словами и экспортировать модель с анимацией. Что входит: • Риггинг всего тела с поддержкой костей кистей. • Пять пресетов: UE5 Mannequin, Mixamo, VRM 1.0, Unity Humanoid и ActorCore. • Text to Motion - анимации на 1-10 секунд по текстовому описанию. • Multi-stage Motion - последовательности из пяти сегментов: например, пройти, повернуться, разбежаться, прыгнуть и приземлиться. Типо в Трипо теперь меньше ручной подготовки между генерацией персонажа и проверкой его в движке. Выбираешь нужный скелет заранее, чтобы потом меньше возиться с сопоставлением костей. Правда, "game-ready" всё ещё не означает "кнопка фпрод". Tripo предупреждает о возможных проблемах с деформациями и движением. Исправлять веса придётся в Blender или Maya. Лимит для гуманоидного рига - 100 000 треугольников, исходная поза - T или A. Риг стоит 20 кредитов, генерация одной анимации - ещё 20. Движения из готовой библиотеки бесплатны. Меня немного подрывает на двух вещах. Какой вменяемый риггер будет использовать A-позу? Это смертный грех во все времена. Но вторая мысль, она более пространная. Я с недоумением смотрю, сколько у нас расплодилось директоров, тут, кстати, недавно Грок-директор анонсировали. Также я смотрю, как зумеры строчат веб-интерфейсы для монтажа. А теперь вот наблюдаю ещё, что они с нуля изобретают риг и анимацию для бедных. В попытках набрать аудиторию, стартапы, чо.   Ребятки, для монтажа, анимации, рига, композа и 3D есть уже взрослые софты с огромной юзер базой. Вам с ней никак не тягаться и тем более к себе не переманить. Всё, что вам надо, это писать удобные плагины и интеграции с Премьером, Афтером, Резолвом, Блендором, Майей, Нюком, Синькой и на худой конец с Миксамо. Именно там конская юзер база, от которой вы можете отщипнуть свой маленький кусочек.   Ссылки: https://www.tripo3d.ai/blog/rigging-animation https://www.tripo3d.ai/product-doc/module-post-processing/rigging-animation https://studio.tripo3d.ai/ @cgevent