Очень хороший пост вышел вчера на тему экономики токенов. Использование ИИ в компаниях растет примерно на 100% в месяц по мере адопшена разными сотрудниками и создания автоматизированных флоу. Многие проели свой годовой бюджет за первые 3-4 месяца, а отказаться от этой иглы уже невозможно — выручка будет падать, косты, расти, клиенты уходить, сотрудники ворчать.

Компаниям выгодно было платить $100 за сотрудника, но в токенах траты одного рабочего места выросли раз в 10, как минимум, за год, что крайне не выгодно лабам, которые существенно субсидировали цену токена (экономика инференса очень выгодная, 60-80% маржи, но косты на тренировку и расширение мощностей это многие миллиарды) и им хочется показать максимальную маржу перед своими IPO.

В итоге мотивация бизнеса — тратить на ИИ, но контролировать бюджет. Мотивация лаб - держать высокую цену, как минимум, до IPO. Параллельно, здесь стоит вопрос перед каждым CFO о том какую долю всего бюджета компании нужно тратить на токены и какие есть альтернативы: оптимизация моделей и флоу, замена агентов кожаными и где это возможно?

Пару месяцев назад рассказывал о том как меняется форма ИИ-нейтив команд. Сейчас, с опытом, становится сильно лучше понятно как нанимать и создавать такие команды. Поделюсь мыслями:

1. Я не вижу падения ценности или количества найма Джуниор позиций. Скорее, наоборот, большой рост во многих ИИ-нейтив командах. То же самое с элитными/ультра-сениор спецами.

2. Я вижу падение найма «крепких середнячков», людей с опытом но без глубочайшей интуиции и десятков лет опыта управления сложными командами.

3. Я вижу, что лучшие ИИ-нейтив команды:
3.1 маленькие, порядка 5-7 человек
3.2 состоят из больше «широких», чем «глубоких» специалистов — то есть, вместо продакта эксперта в одной нише, полезнее продакт, который умеет кодить и немного понимает как выстроены продажи
3.3 пары из людей из пункта (1) — супер проактивный, мотивированный джун профессионально выросший с Клодом в кармане и элитный ветеран с интуицией, который с первой строчки видит почему вот такая архитектура не сработает и как ее поменять (тогда когда Клод не видит в упор)

4. Самыми главными качествами для найма становятся не опыт и исполнительность, а вещи, которые нельзя развить на рабочем месте:

4.1 агентность и активность, не слушать и не ждать пока тебе скажут, а пойти и сделать, затестить, внедрить, улучшить процесс, запустить фичу. это фаундеры в душе, но которые готовы работать с вами, потому что 1+1 > 2

4.2 люди с широким кругозором и интересами - понимают и им интересен и маркетинг, и продукт, и клиентский опыт

4.3 желательно, с обсессией в одном из интересов выше

4.4 которые решают проблему не процессом, а продуктом. простой хак при найме: постройте продукт за 24 часа с Клодом, который будет полезен в вашей работе, пришлите ссылку и объясните почему именно такой продукт

4.5 которые всегда двигаются, потому что ИИ-нейтив это много вещей, но это точно не про застой, а про постоянные изменения и нетерпимость к стабильности (это моя травма, возможно, я такой, но я верю что это важно)

4.5.1 потому что ИИ-нейтив это всегда про переизобретение компанией себя и продолжающееся самоулучшение

4.5.2 потому что если какой-то процесс повторяется больше 2 раз, возникает вопрос а почему он еще не автоматизирован? не хватает контекста для агентов? криво описан скилл и процедура? нужен инпут вкуса? чей, как его собрать в масштабе?

Можно много слушать классных кейсов и теории о том как стать ИИ-нейтив, но самое лучшее — это увидеть примеры того как работают фаундеры:

Как у них выстроена система хранения данных и контекста?
Как управляются сессии?
Какие фичи они делают для своих харенсов?
Какие процессы автоматизируют?
Как строят скилы и агентов?
Как структурируют семантическую и процедурную память?

В следующий понедельник проведу виртуальный воркшоп, где 4 фаундера (я буду только модерировать) покажут свои сетапы и воркфлоу.

Правила: запрещены слайды и теория, только шаринг экрана и живые демо по 15 минут + ответы на вопросы.

Регистрация тут, не нужно подписываться на каналы, бесплатно, никакой рекламы. Но на Английском.

Совет на 2026 год – изучите вайбкодинг.

Это сфера, куда сейчас можно залететь с ноги и за 2 месяца выйти на 300.000₽+ за проект.

➖Без опыта и образования в IT.
➖Без команды.

Проще всего об этом рассказывает Никита, вайбкодер с гос. контрактами на 500к+ и автор канала AI-архитектор.

По инструкциям Никиты не придется мучиться и тратить впустую часы, пытаясь научить ИИ работать, как надо.

Хотя бы почитайте, потом будете благодарить за рекомендацию.

👉 Начните с закрепа https://tg-me.sbs/+J17dvzCJg6tkNzk6

#реклама

Вышел новый Клод 4.8, но для меня куда более важным релизом является workflows - возможность создавать динамические мультишаговые и мультиагентные воркфлоу.

Это сегодня 90% моей работы: каждый промт звучит как «прочитай а и б и с, потом сделай а б и в, потом проверь x y и z, сохрани в 1 2 и 3, протестируй то, се, пятое и десятое». Потому что я уверен что задачку минут на 30 по финансовому анализу, созданию дешборда, подготовке имейла и проверке деталей договора он сделает сам без посторонней помощи.

Самый простой способ раскачать свой аккаунт или канал до миллиона подписчиков — это активно вонять.

Ракеты? Говно, и не взлетают. ИИ? Скам и голюцинировает. Роботы? Криворукие и не работают. Вакцины? Убивают людей. 5G? Нужны, чтобы активировать вакцины. Чиновники? Воруют. Предприниматели? Врут. Инвесторы? Тупые.

В принципе, в этом посте уже достаточно информации которая соберет 10,000 лайков. Ширпотреб который заходит, потому что людям нужны эмоции, желательно без необходимости задумываться, тратить драгоценные калории, но при этом чувствовать себя бесконечно правым: я вот просидел 30 лет на диване играя в доту и молодец, а у них там взорвалось, вот лохи, лучше бы зашли в катку, я бы им показал.

Поэтому, одно из ценнейших качеств в людях вообще, а в создателях контента в частности — это позитивность, оптимизм. Делать всегда труднее, чем критиковать, но критик никогда не будет ничего пытаться делать, потому что это требует ежедневно признавать свои ошибки.

Только в СФ: водитель убера клодит в коде пока Тесла сама едет.

Все чаще встречаю такое: в коде сайта инструкции для агентов что делать, а что не делать (которые мой клод успешно игнорирует)

Вижу много мифологии вокруг новых фич, которые выходят в кодексе и клоде, поэтому решил нарисовать в GPT картинку. Есть много сложных слов и названий фич, которые придумывают лабы, каждая из которых стоит экспоненциально больше в токенах. Давайте разберемся какие и почему.

1. Чат: вы пишете агенту, а он делает действия, пишет и исполняет код, отвечает текстом.

2. Скилл: когда вы написали 3 раза одно и то же, вы просите его "создай skill[.]md" и появляется повторяемый скил, который содержит инструкции на естественном языке + опционально скрипты.

3. Цель: агент работает в цикле пока не достигнет однозначного ответа что goal == completed.

4. Субагент: скил или команда в чате может создать субагента, у которого свое отдельное окно контента для выполнения задачи. Этот агент управляется основным, не имеет полного контента проекта или задачи.

5. Команда: для более сложных задач можно создать мультиагентную систему (agent team в Клоде), где, в отличии от субагентов, они могут общаться друг с другом и работать интерактивно. Стоит дороже, но позволяет сделать более сложные задачи с полным сохранением контекста.

6. /workflow: это повторяемые и описанные в коде рабочие процессы. В отличии от скилла или команды, здесь код управляет Клодами и может запускать десятки (или сотни, если хватит токенов) агентов и итераций. В отличии от целей, воркфлоу повторяемы, передаваемы, улучшаемы и по сути являются просто typescript кодом.

Каждой компании в мире потребуется цифровой корпоративный мозг. Компания друзей привлекла миллион долларов от a16z чтоб построить такой продукт и ищет сильных инженеров и лидов product / growth. Скидывайте своим знакомым, которых вы считаете самыми сильными инженерами или продактами в мире с опытом построения быстрорастущих глобальных компаний.

В 1999 профессор Гарварда Лессиг придумал фразу "код это закон" — про то, что на платформах и в интернете правила устанавливает и энфорсит не полиция и суд, а код.

В 2010ых смартконтракты и чейны попытались расширить эту идею на всю экономику. Это частично получилось — в финансах, рынках предсказаний, дефае, но это не сработало в остальных областях, потому что реальный мир не детерминирован, люди живут в ситуациях, которые часто движимы взаимоисключающими фактами и идеями. Детерминированный код в такой неоднозначности не рассуждает — он просто исполняет, иногда катастрофически. Ровно для этого и существуют суды, юристы и полиция: кто-то должен решать там, где правила противоречат друг другу.

Но теперь есть LLM — впервые можно программировать неоднозначные ситуации: модель читает контекст, взвешивает намерение, применяет размытую норму и объясняет решение. "Код это закон" получает второе дыхание, только код теперь не застывший скрипт, а рассуждающий агент, что дает преимущества в
1. координации - Coasean bargaining at scale, агенты ведут миллионы микропереговоров за вас
2. эксплуатации регуляторов: подать иск или жалобу стало стоить копейки, а суды и госагентства затапливает (в США доля исков с ИИ-текстом выросла почти до 18% к началу 2026; авиакомпании уже завалены авто-претензиями)
3. комплаенсе, который больше становится похож на эвалы: раньше проверяли выборку -- теперь каждое сообщение, контракт и креатив проверяется на лету, со ссылкой на норму и логи
4. энфорсменте: от "получи разрешение заранее" к "покажи трейсы" как в хорошем CI/CD

Можно ли сделать детерминированную программу, которая управляет человеческими отношениями? Нет

Можно дать LLM быть судьей во всех вопросах морали и права? Пока что нет

Можно ли спроектировать право и комплаенс по инженерным принципам, где полиси становятся эвалами, регуляторная проверка становится CI/CD? Да, и это происходит

Заморочился на выходных и сделал скрайпер чтобы собрать все существующие динамические воркфлоу. Фича появилась около недели назад, поэтому в публичном доступе их оказалось не так много — 800 (где-то по 100 новых в день публикуются на гитхабе).

Почти все они про разработку, но сразу видно главное преимущество над скилами.

Скилы — это древняя штука, которая была популярна в феврале-марте 2026, но на дворе уже июнь, а модели, ожидаемо, всосали в себя всю мудрость, которые могли дать любые скилы из интернета.

В более чем половине случаев публичные скилы либо не дают пользы, либо делают задачю активно хуже чем просто LLM, которую вежливо попросили. Я сделал небольшой эвал для этого, чтобы посмотреть насколько агент со скилами для кодинга делает задачи лучше, чем ллм которую попросили придумать план и реализовать. Воркфлоу же лучше тем, что они являются кодифицированными, программируемыми системами, которые управляют работой.

Если целью скила было написание инструкции для LLM как делать задачу, то сегодня работа превращается больше в написание алгоритмов с проверкой и обратной связью, которые оркестрируют агентов вокруг цели.

Не думаю, что лабы делают это для того, чтобы заставить вас тратить больше.

Это реальность практически любой крупной инновации в истории человечества: направленный перебор.

В 1998 году десятки команд строили поисковые системы, но Пейдж и Брин просто сделали это быстрее, лучше и ближе к тому, что было нужно рынку.

Сотни тысяч виртуальных команд, одновременно перебирающих идеи, фичи и бизнес-гипотезы, неизбежно произведут огромное количество мусора. Но вместе с этим они произведут и результаты экспериментов, которые могут радикально изменить направление развития вашей компании.

Заменить масштабирование агентных команд нечем.

Да, вы будете тратить на токены в 100 раз больше, чем сегодня. Но и бизнес-ценность на каждый доллар, потраченный на AI, скорее всего вырастет в те же 100 раз.

В комментариях спрашивали про workflows, я их залил на сайт (удобнее всего смотреть по категориям): https://www.cybos.ai/workflows

За последние сутки появилось около 150 новых.

Из интересных вещей, там есть вот такое вот чудо (там много реп, ищите по слову bun), которое автоматически переписывает Bun (рантайм для джаваскрипта) с Zig'a на Rust. А вот так выглядит флоу в сейлсфорсе и вообще примерно похоже на то как это будут использовать компании побольше.