не туда...

сегодня мой Claude Code агент отправил внутреннее сообщение команды в публичный канал. ничего критичного – приглашение на one-on-one. но сам факт заставил остановиться.

мы строим системы, в которых агенты действуют автономно. отправляют сообщения, создают задачи, бронируют слоты в календаре. и в какой-то момент начинаешь доверять процессу. не проверяешь, куда именно уходит сообщение. не перечитываешь, какой канал выбран. агент же умный — разберётся.

не разберётся. у агента нет понимания контекста "публичное vs приватное". для него Telegram-канал с 6k подписчиками и внутренний чат команды — это просто два разных ID. он не знает, что одна ошибка здесь — это репутационный риск, а там — просто шум.

что я сделал сразу после:
– добавил в конфигурацию агента чёрный список каналов — конкретные ID, куда MCP Telegram не имеет права отправлять
– прописал правило: при сомнении — отправлять в Saved Messages и спрашивать
– убрал все эмоджи и переписал стиль сообщений под внутренний формат проекта, чтобы даже если утечёт — выглядело нейтрально
– для всех внутренних коммуникаций добавил специальный тег, показывающий, что это написал не человек.

каждый раз, когда ты даёшь агенту (c claw сейчас это элементарно) доступ к внешнему каналу – Telegram, Slack, email, Twitter — ты по сути даёшь ему возможность говорить от твоего имени. публично. без модерации. и если у тебя нет явных ограничений – не "мягких рекомендаций", а жёстких правил в конфиге – рано или поздно что-то уйдёт не туда.

несколько принципов, которые стоит заложить до того, как случится инцидент:

1. whitelist вместо blacklist. не "запрети туда", а "разреши только сюда". список каналов, куда агент может писать — явный и короткий. всё остальное — через подтверждение.
2. staging для сообщений. перед отправкой в любой публичный канал — промежуточный шаг. Saved Messages, черновик, preview. агент готовит — человек подтверждает.
3. разделение ролей. агент для внутренней коммуникации и агент для публикаций – это разные конфигурации. разные правила, разные доступы.
4. аудит действий. логировать каждое отправленное сообщение. не для параноидального контроля, а чтобы понимать паттерны. если агент три раза выбрал неправильный канал — значит, проблема в правилах, а не в агенте.

это не страх перед AI. это про гигиену работы с автономными системами. мы же не даём скрипту доступ к продакшен-базе без ревью. почему с коммуникационными каналами должно быть иначе? чем больше агентов встраиваешь в свой стек — тем важнее думать не только о том, что они делают, но и о том, куда у них есть доступ. и что случится, если этот доступ сработает не так, как ты ожидал.

мы оформили это в открытое правило — {rules} agents external communication safety guidelines — набор принципов для тех, кто подключает агентов к внешним каналам. whitelist, staging, разделение ролей, аудит. ничего революционного – но удивительно, как мало людей закладывают это до первого инцидента.

правило в комментариях. копировать ничего не надо, просто попросите сделать подобное для своего контекста.

🤖 alex p

день открытых дверей в AI Mindset
четыре недели назад стартовала AI Mindset Lab W26. люди пришли на лабораторию с разным бэкграундом и одним вопросом: как AI может изменить мою работу. сейчас у них есть ответы – и они готовы их показать.

что произошло за это время: мы давно не учим промтам. те кто хотел уже сам разобрался в базовых интерфейсах. стек сдвинулся в сторону агентов. участники собирали кастомные стеки на Claude Code, MCP-серверы, мультиагентные воркфлоу. за время лабы построили кастомную LMS с уникальной механикой живого knowledge graph. Степан Гершуни показывал CybOS – свою AI-native операционную систему. четыре недели – от первого промпта до работающих систем.

16го – открытый Demo Day

участники Lab W26 выйдут с живыми демо: агенты, автоматизации, артефакты. каждый покажет задачу, инструмент, результат – и что удивило.

🗓 16 feb 18:00 cet (20:00 msk)

приходи посмотреть, что можно сделать за месяц.

w26 season end. зима закончилась

W26 – почти 3 месяца лаборатории начиная от сбора контекста в декабре. люди пришли с разным бэкграундом, а вышли с работающими системами. агенты, автоматизации, кастомные воркфлоу – не "попробовал chatgpt", а реальные артефакты, которые уже встроены в работу. на Demo Day каждый показал своё: задачу, стек, эмоцию...

мы не очень любим рассказывать про результаты лабы словами. лучше один раз увидеть, как это выглядит на самом деле.

сегодня собрали всё в LMS. записи, материалы, гайд па вайбкодигу и книга по автоматизации бонусом для внимательнызх – всё в одном месте. и часть контента открыта. наконец-то можно зайти и посмотреть, что внутри.

learn.aimindset.org/w26/demo-day

спасибо участникам W26. это была лучшая когорта... еще раз. а мы продолжаем и через пару дней расскажем про новые проекты.

🤖 alex p

Context Awareness Layer
как задачи стали за мной следовать

сегодня на FOS #21 показал свой стек. слайды – живой терминал, Claude Code, мой vault, мои связки. все буквально сегодняшнее, с чем реально работаю каждый день. и отдельно – новую штуку, которую я собрал в AI Mindset за последнюю неделю (ночь). называется Linear Context Awareness Layer.

если просто. у каждого из нас есть задачи. в Linear, в Notion, в голове – неважно. проблема не в том, что задач много. проблема в том, что ты про них забываешь, когда работаешь. открыл Claude Code, пишешь код, думаешь про текст – а задача висит где-то в другой вкладке. закрыл сессию – не обновил статус. переключился на другой проект – контекст потерялся. знакомо?

мы это решили иначе. не ещё одним дашбордом. не нотификациями. а через то, что задачи сами приходят к тебе в момент работы.

каждый ответ Claude Code в iTerm заканчивается тремя строчками в response footer и выглядит так:

◇ ctx: 96K | ▰▰▰▰▰▰▱▱▱▱ 64% ◇127k | 48% | ●
▫ eval: T:✓ R:✓ C:○
▫ linear: AIM-2054 · BOS speakers · ◐ IP

/ctx первая строка – контекст. сколько памяти использовано, сколько осталось. 48% – зелёная зона, работай спокойно. перевалило за 70% – агент сам переключается в режим handoff и передаёт контекст в следующую сессию. не теряется ничего.

/eval вторая – самооценка. Text, Rules, Code. бинарная: pass или fail. если три раза подряд fail в одной области – агент сам предлагает записать правило в CLAUDE.md. эволюция через ошибки.

/linear и третья строка – это оно. Linear Awareness Layer. задача, привязанная к текущей сессии. не ты её искал – она сама нашлась.

━━━

и с первым как будто уже не так интересно, а вот про последний хочется рассказать подробнее.

Layer 1 – Detection. при старте сессии фоновый агент (haiku) тихо идёт в Linear MCP, достаёт мои задачи, сверяет тему разговора с названиями задач. прямое упоминание AIM-2054 – 100% match. заголовок совпадает – высокий. файлы из той же папки – средний. плюс episodic memory – семантический поиск по прошлым сессиям. всё это в фоне, за пару секунд, не блокируя основную работу.

Layer 2 – Footer Display. та самая третья строка. compact, terminal aesthetic. unicode-символы статусов: ◐ In Progress, ○ Todo, ● Done. может быть несколько задач. нет match – строка просто не появляется. zero noise.

Layer 3 – Action Suggestions. в конце строки может появиться подсказка: → /linear-action AIM-2054 update. или close. или comment. готовая команда для терминала. скопировал, вставил, подтвердил – задача обновлена. не открывая Linear, не переключая контекст.

Layer 4 – Cross-Session Memory. memory file в .claude/projects/, который накапливает контекст между сессиями. сколько раз работал над задачей, что сделал в каждой сессии, процент прогресса. при следующем старте – всё уже на месте.

"зачем так сложно?" не потому что мы люблю терминалы (да). а потому что я реально забывал обновлять задачи. и реально терял контекст между сессиями. три дня работал над speakers outreach – а в Linear задача стояла без обновлений. Linera Awareness Layer – это тонкий ambient слой, который делает управление задачами невидимым.

презентацию сегодняшнего FOS #21 мы превратили в интерактивный /playground – 9 модулей, keyboard-навигация, SVG-метафоры. там буквально весь мой самый актуальный стек. на днях выложим видео

→ https://fos-21-playground.netlify.app

а кмоментах, как обычно, найдете {PRD} для создания у себя такой системы

🤖 alex p

терминальный монтаж
source > overlay > assembly > reel

заебал capcut. нет, серьёзно. последнюю неделю я делаю рилсы только в терминале, и ни один из них не побывал в визуальном редакторе. ни CapCut, ни Premiere, ни DaVinci. всё собирается в Claude Code. буквально: открыл терминал, вызвал скилл /reels-edit, выстроил сюжетную арку с помощью пары вопросов, нажал Enter – получил видео.

звучит как понты. типа «я такой хардкорный, делаю всё в vim». но нет. просто 80% времени в любой монтажной среде уходит не на творческие решения, а на борьбу с интерфейсом. перетащи клип. подвинь. подрежь. отмени. снова подвинь. а потом делаешь второй вариант – и повторяешь всё заново.

берёшь source видео, режешь на блоки. каждый блок – помеченный кусок: HOOK, CONTRAST, REALITY, CORE, METHOD, PUNCHLINE. как конструктор. у блока есть превью, длительность, текст того, что человек говорит. дальше открываешь assembly timeline (сделал через плагин "playground") – тёмный дашборд, который я собрал поверх скриптов. перетаскиваешь блоки в нужном порядке, свапаешь один hook на другой, двигаешь пунчлайн ближе к началу. дашборд не рендерит видео сам – он генерирует питон-скрипт со всеми сегментами и эффектами. копируешь в терминал, запускаешь, получаешь файл. можно и без этого этапа и просто ваншотить, но так – чуть больше гибкости.

поверх видео ложатся слои. терминальные вставки – слова-триггеры, которые вспыхивают поверх картинки в нужную секунду. цветокоррекция, шумодав, компрессия, выравнивание громкости, double exposure: камера и скринкаст накладываются друг на друга полупрозрачно. прошёл эфир – из записи выпадает видео. его можно нарезать на блоки и собрать пять рилсов из одного стрима. запись зума с расшаренным экраном – сматчить с камерой и сразу получить гайд со скринкастом. любой артефакт, где есть видео и голос, можно пропустить через этот пайплайн.

перед тем как собирать рилс, можно прогнать ресёрч прямо из терминала. какие хуки сейчас работают, какая длительность залетает, что вообще в нише происходит. Claude Code дёргает поиск через EXA MCP, смотрит тренды и выдаёт рекомендации – до того, как ты открыл дашборд. то есть ты не просто монтируешь. ты монтируешь с пониманием, что сейчас имеет смысл делать.

я не знаю, насколько это масштабируется за пределы моего стека. но идея мне кажется важной: креативный контент – это код. его можно версионировать, итерировать, пересобирать из кусков. рилс – не клип на таймлайне. рилс – это функция, которая принимает сырьё и возвращает историю.

ps. в комментах скину пару примеров рабочего процесса. skill пока не отдаю, итерируем. На следующем спринте покажем.

🤖 alex p

PersonalOS + AI + Health от AI Mindset {space}

ближайшие две недели поговорим за ДНК, генеалогию и ряд интересных вещей в рамках health sprint в рамках {space}

когда AI-агент связывает твой пульс, сон, еду и 12 лет дневника — он находит то, что ты сам не видишь. когда из сырых данных 23andMe вытаскиваешь фармакогенетику и риски — это уже не трекер. это другой уровень понимания себя.

FOS #23 – 5 марта, 18:00 – https://luma.com/z4o6ei19

👤 Константин Попов – занимается паблишингом мобильных игр в AppQuantum. покажет персональный health stack – AI-агент, который связывает пульс, питание, настроение, сон и 12 лет дневниковых записей.

👤 Дмитрий Твердохлебов – ex-директор ИИ МТС, ex-CPO AI VK, автор канала AI-тишник Твердохлебов покажет "HOUSE md": как собрать персонального AI-терапевта за пару часов.

FOS #24 – 12 марта, 18:00 CET – https://luma.com/qhot6kwh

👤 Григорий Земсков – продуктовый инженер, CEO AI-first стартапа Extractum в Португалии. покажет, как AI-агенты вытаскивают максимум из сырых генетических данных 23andMe – фармакогенетика, оценка рисков, персональные рекомендации по питанию и образу жизни на основе генома.

👤 Тоня Жукова — серийный предприниматель, два экзита, сооснователь Lovi и VOIR. демо ее подхода к PersonalOS и управлению здоровьем.

[подать заявку на {space}], если готовы конттрибьютить и приносить что-то от себя

два случая рака. вот что заставляет наконец задуматься про здоровье. не статьи, не подкасты, не тренды – а конкретные люди рядом, у которых жизнь вдруг разделилась на до и после. ну ок, задумался. дальше? таскать себя к врачу раз в год? купить фитнес-браслет и через неделю забить? почитать про биохакинг и утонуть в противоречивых советах?

сегодня на Founder OS показали два кейса. один ведёт дневник здоровья 12 лет – подключил AI-агента, который видит пульс, сон, еду и лекарства одновременно. агент нашёл вещь, которую без него просто не видно – смена препарата уронила вариабельность. другой скормил Claude четыре гигабайта медицинских данных за десять лет – анализы, генетику, Apple Health – и получил дашборд с фармакогенетикой. ноль строк кода.

тема тонкая. здоровье – это ж не код, где можно смело показывать баги. тут свои анализы, свои диагнозы. то, что ребята открыто это показали – ну, мне кажется, это дорогого стоит. [мы собрали всё в лендинг] прямо во время сессии. архитектура, Q&A, пайплайны – через три минуты после конца уже было онлайн.

но вот что зацепило по-настоящему – после этих докладов хочется не слушать дальше, а делать. взять свои данные и разобраться. вместе это сильно проще – есть кого спросить, есть с кем сверить, есть кто скажет «это галлюцинация, не верь».

в следующий четверг будет ещё теория – ДНК, фармакогенетика, second brain. но параллельно хочется запустить практику. cowork/хакатон, где каждый приходит со своими данными и строит свой health stack. не курс, не лекция – совместная работа.

если это вам близко и хочется поковыряться в своём здоровье с AI – напишите @ai_mind_set_team. давайте попробуем собрать.

🤖 alex p

сегодня я сделал инструмент, в котором 50 тысяч частиц реагируют на мои руки, лицо и голос

звучит впечатляюще, но по факту я просто несколько часов махал руками перед камерой, и говорил с терминалом пока код компилировался

и это было лучшее, что я делал за последние недели. в мире, где все оптимизируют воронки и считают ROI, самое ценное оказалось – построить вещь, у которой нет никакого смысла

руки двигают звук, лицо меняет тональность, голос записывается в луп. тело становится инструментом. зачем? незачем

https://sonic-particles.netlify.app/ (только в chrome)

🤖 alex p

дашборд как зеркало

у меня нет единого приложения с тасками. что-то лежит в Linear, что-то в TickTick, что-то в Obsidian tasks. есть дашборд – генерируется одной командой в терминале, открывается в браузере. двенадцать блоков. каждый – сервис, который уже существует. по сути, каждый блок когда-то был скиллом и до сих пор является скиллом – его можно исполнить терминально или представить графически.

линейка задач из Linear. три горят красным – overdue. рядом – календарь, четыре созвона, между ними окно полтора часа, система посчитала. Telegram – последние сообщения из рабочих чатов, без открытого приложения. advisor – фоновый ресёрч по любой теме, пока ты на созвоне.

наверху таймлайн. пятьдесят сессий Claude за день, каждая на таймлайне – видно, когда работал, когда был перерыв, где параллельные агенты. полторы тысячи вызовов инструментов, шесть агентов параллельно. звучит как серверная. выглядит как текст на тёмном фоне.

дашборд как зеркало. что видишь первым, что спрятал вниз, что вообще не включил. убери подписи – по расположению блоков восстановишь, чем человек живёт.

вся система – один HTML, терминальный скрипт и коннекторы к сервисам. без бэкенда, без базы данных. генерируется за секунду, обновляется одной командой. код открыт.

➦ github.com/ai-mindset-org/pos-sprint

🤖 alex p

терминал, который знает

у пилота – приборная панель. высота, скорость, топливо, курс. цифры просто есть. периферийное зрение ловит отклонение от нормы – ты не думаешь о приборах, пока не загорится предупреждение.

в терминале Claude Code по умолчанию этого нет. не видно, сколько контекста осталось, какую задачу ведёшь, как долго длится сессия. достроил четыре слоя – каждый добавляет информацию, которой терминал не даёт из коробки.

1/ status line. bash-скрипт, который Claude Code запускает каждый ход через хуки. одна строка внизу терминала: проект, модель, прогресс-бар контекста, текущая задача из Linear, время сессии:

⏵ notes │ ◆ Opus 4.6 │ ▰▰▰▰▰▱▱▱▱▱ 48% ◇68k │ ◐AIM-2054 │ 11m

2/ footer protocol. правило в CLAUDE.md, которое заставляет модель отчитываться о состоянии в конце каждого ответа. когда контекст заполнен на 70% – модель сама переходит в режим handoff: сохраняет прогресс, не берёт новых задач. не код, а текстовая инструкция – и модель ей следует.

3/ awareness layer. hook-скрипт при старте сессии подгружает задачи из Linear и кладёт в контекст. Claude видит, над чем работаешь, привязывает ответы к конкретному тикету. при завершении записывает результат – от сессии к сессии накапливается память.

◇ ctx: 101K | 99K left | 50% | ◐ compact mode

4/ mission control. status line записывает JSON-файл, iTerm2 подхватывает его через status bar. заинтегрировал HTML-блоки – контекст виден даже когда скроллишь вверх по истории.

вся система – три bash-скрипта, JSON-файл и правила {rules}. никаких плагинов, расширений или внешних зависимостей. описываешь поведение текстом – модель выполняет. хочешь self-eval – пишешь протокол. хочешь автозакрытие задач – описываешь логику. хочешь смену стиля при заполнении контекста – задаёшь пороги. всё markdown.

на GitHub – готовые скрипты, шаблоны CLAUDE с протоколами и пошаговый гайд от пятиминутной настройки status line до полной системы с iTerm2.

➦ github.com/ai-mindset-org/pos-sprint/tree/main/practice/cli-awareness-system

пару скринов в комментариях...

🤖 alex p

🤖AI-Native Organizations {sprint}

через 10 дней стартует AI-Native Organizations Sprint – и это самый упакованный состав, который мы собирали.

три недели, практически каждый день – live. для фаундеров, руководителей и профессионалов, которые хотят перестроить компанию вокруг ИИ-агентов. мы уже год пытаемся строить AI Mindset как агентоцентричную компанию и понимаем проблематику. полгода собирал эту команду. честно не знаю аналогов – ни на русском, ни на английском. все спикеры – или фаундеры (суммарно сотни миллионов $ ARR), или лидеры ИИ в организациях на десятки тысяч человек.

📝вот про что мы поговорим и сделаем руками:
– почему модели улучшаются предсказуемо и быстро
– почему агент – это и не софт, и не сотрудник
– компания как поток токенов
– 6 слоёв архитектуры ai-нативной компании
– безопасность, данные, управление доступом
– навыки как кодифицированные процессы
– экономика намерений
– аудит процессов и 90-дневный план AI-трансформации
– все с артефактами на выходе

👤воркшопы и спикеры:
– я, Александр Поваляев веду воркшопы по персональной AI-операционной системе и переходу к командной
– Степан Гершуни читает лекции и задает рамку всего. от scaling laws до 90-дневного плана трансформации
– Дима Ханарин (ex McKinsey, codos.ai) –фреймворк AI-трансформации компании до конца года
– Алексей Амётов (ex Hopes and Fears) – AI-контент без slop: pipeline и верификация
– Виталий Клебан (cyber•Fund) – построение агентов, которые улучшаются автономно
– Валерий Ковальский (head of AI, redmadrobot) – live-сборка приложения из бизнес-задачи
– Даниил Кравцов (founder Improvado) — граф знаний и data pipeline для enterprise
– Байрам Аннаков (founder Onsa) – автоматизация inbound/outbound продаж
– Рома Бузько (founder Skala) — AI в юридических процессах: compliance, контракты
– Сева Устинов (founder Plurio) – трансформация команды в AI-first + продукт-агент

всё это в уже сложившемся формате AIM лаборатории: фокус-сессии, LMS, кураторы, buddy, demo day.

[регистрация]

начало через 10 дней 🤖