У меня для вас шикарная новость — теперь вы можете купить наши мини-курсы без оплаты Нейроцеха

Если вам не нужен клуб, чат и все, что в нем есть и вы просто хотите разобраться в какой-то одной теме — время пришло!

Все курсы стоят одинаково — 3990 рублей. И что главное — одним платежом вы получаете пожизненный доступ к курсу и ко всем его обновам. Так что выбирайте направление, в котором давно хотели разобраться, и покупайте:

🟡 Как разрабывать любые приложения с помощью вайб-кодинга

🟡 Как писать тексты в нейросетях

🟡 Как генерировать крутые картинки

🟡 Как работать с видео для новичков и продвинутых

🟡 Как создавать автоматизации в n8n

Еще 2 курса мы сделали полностью откртыми, чтобы вы могли оценить уровень проработки:

🟡 Мини-курс по нейросетям для начинающих специалистов из России

🟡 Как работать с ChatGPT и другими подобными нейросетями

➡️ Как перестать быть узким местом в работе с AI

➡️ Заметил за собой паттерн: чем больше я лезу руками в процесс работы с AI, тем медленнее идёт результат. Это контринтуитивно — кажется, если ты сам пишешь каждый следующий промпт, то лучше контролируешь результат. На деле — ты просто узкое место в собственной системе

Эксперт Андрей Карпаты сформулировал то, что я давно чувствовал, но не мог собрать в одну мысль:

«Чтобы выжать максимум из новых AI-инструментов, нужно перестать быть для них узким местом. Вы не должны сидеть рядом и каждый раз писать следующий промпт вручную. Задача не в том, чтобы постоянно направлять модель шаг за шагом, а в том, чтобы вывести себя из этого цикла. Нужно строить процессы так, чтобы они могли работать автономно: вы один раз задаёте цель, контекст и правила, а дальше система сама делает цепочку действий»

✔️ Что он сделал на практике — проект AutoResearch. Сначала месяцы ручного тюнинга обучения GPT-2. Потом отпустил автономного агента на одну ночь — и тот нашёл оптимизации, которые сам Карпаты упустил. Дальше — двое суток автономной работы:
1⃣ 700 экспериментов
2⃣ 20 найденных оптимизаций
3⃣ ускоренная тренировка модели без его участия

Тобиас Лютке (CEO Shopify) сразу же повторил это у себя, на внутренних данных: 37 экспериментов за ночь, +19% к качеству модели. Он спал — агент работал

🟣🟣🟣

➡️ По себе вижу ровно то же самое
Когда я начинал с Claude, мой цикл выглядел так: написал промпт – подождал – прочитал – написал следующий – подождал. Пятичасовое окно выгорало не потому что задача сложная, а потому что между моделью и следующим шагом всегда стоял я. Всё, что модель не успевала за один заход, становилось моей проблемой, моим следующим промптом, моими руками

Сейчас я почти полностью переехал на самописные агентские пайплайны. Один раз описываю цель: «вот фича, вот кодстайл, вот acceptance criteria, вот как тестировать». Дальше Lead разбирает задачу на подзадачи, Dev пишет код, Reviewer ревьюит, QA проверяет. Я подключаюсь только там, где нужно человеческое решение. И вот тут эффект и проявляется — мои руки уходят из процесса, и за то же пятичасовое окно делается в разы больше работы

🔗 Карпаты сам называет это "agentic engineering" — новая дисциплина, где разделение труда между человеком и агентом такое: человек итерирует промпты и контекст, агент итерирует код


🔥 Это был приквел к циклу постов про фундаментальное понимание AI — продолжение в @bishx_devlog

🟡 Как выстроить ИИ-систему под сложное долгосрочное хобби

На прошлой неделе Рома Мориц рассказал в Нейроцехе, как за полтора года выстроил систему работы с Claude для покраса коллекционных фигурок. Он прошел путь от наивных запросов «как покрасить плащ» до многослойной инфраструктуры, в которой нейросеть участвует на каждом этапе хобби.

Вот 2 главных принципа, которые он назвал (на самом деле их 5, но все сюда не поместятся)

🟡 ИИ в хобби — это инфраструктура, а не помощник на разовый вопрос

Долгое творческое хобби — это десятки и сотни проектов, накапливающихся годами. Привычки иногда спрашивать у нейросети совета тут не хватит. Нужна полноценная инфраструктура: с памятью, источниками, правилами и историей решений.

У Ромы под фигурку Геральта 25 см заведен отдельный документ-схема на десятки страниц. Там зафиксирована концепция, цветовая архитектура, конкретные краски по элементам, история изменений плана. Возвращаешься к проекту через две недели, и нейросеть продолжает работу с той точки, где остановились.

В готовке такая инфраструктура выглядит как папка с документами под каждое осваиваемое направление: «Хлеб на закваске» с историей выпечек, «Стейки» с журналом по разным отрубам. Садоводу нужен отдельный документ под клумбу, музыканту — под каждый трек, который он разбирает или сочиняет.

🟡 Финальный авторитет — вы, не модель

Это центральный принцип, который отличает хобби от работы.

Рома составляет с Claude схему покраса на десятки страниц и намеренно отступает от нее при работе. Хорошим результатом он считает ситуацию, когда после реальной работы концепция меняется примерно на семьдесят процентов. В этом и состоит творчество: вы пропускаете согласованную концепцию через реальный материал, через свой вкус, через эксперимент.

Если строго следовать рецепту нейросети, результат будет посредственным. Модель не видит, как краски лягут на материал, как блюдо отзовется на вашу духовку, как растение примется в вашей почве. И главное, это просто не имеет отношения к творчеству.

Парадокс: чем активнее вы отступаете от схем, тем больше пользы от системы. Каждое осознанное отступление возвращается в нее новым правилом.

#кейсы

@neurozeh

🟡 Как одна команда сожгла $6 000 за ночь

Вот вам еще один кейс, но уже грустный. Один разраб оставил Claude Code работать на ночь, а утром обнаружил счет на $6 000.

Как такое проищошло? Парень поставил команду /loop, чтобы проверять открытые PR-ы каждые 30 минут на модели Opus 4.7. Забыл про нее и лег спать. В итоге цикл крутился 26 часов без присмотраи выполнился 46 раз.

Каждый вызов Claude отправлял не только последнее сообщение, а всю историю разговора. При этом каждая итерация добавляла свой ответ к контексту, так что следующая перезапись была еще дороже. К 20-му часу контекст вырос до 800 000 токенов. И каждая отправка стоило по 20 баксов и больше. Вот такие пироги.

Я для себя из этой истории вынес, что /loop точно не стоит запускать в фоне, а если и запускать, то лучше на модели sonet — она в несколько раз дешевле. А всякие проверки лучше делать по расписанию и с нормальными скиллами. И обязательно ставить жесткий лимит расходов в настройках Anthropic.

#кейсы

@neurozeh

😮 Что нового в мире ИИ

🟡 Anthropic научила агентов учиться на своих ошибках. В Claude Managed Agents появилась функция Dreaming: агент в фоне сможет анализировать прошлые сессии, находить повторяющиеся ошибки и сохранять выводы в долгосрочную память. Ещё добавили Outcomes — пользователь сможет задать пример идеального результата, отдельный агент-оценщик сравнит с ним реальный вывод и запустит доработку при несоответствии. Третья новинка — мультиагентная оркестрация: ведущий агент сможет раздробить сложную задачу и раздать части специализированным агентам.

💛 Anthropic заключила соглашение со SpaceX на использование дата-центра Colossus 1: более 300 мегаватт и свыше 220 000 GPU от NVIDIA. Мощности станут доступны в течение месяца. Благодаря этому в Claude Code удвоят пятичасовые лимиты для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise.

💛 OpenAI выпустил три голосовых модели для Realtime API. GPT-Realtime-2 — первая голосовая модель с рассуждением уровня GPT-5, контекстом 128К токенов и параллельными вызовами инструментов прямо во время разговора. На бенчмарке Big Bench Audio набрала 96.6% против 81.4% у предыдущей версии. GPT-Realtime-Translate сможет переводить речь из 70+ языков в 13 выходных. А GPT-Realtime-Whisper поможет транскрибировать речь в текст в реальном времени.

🟡 OpenAI дал Codex доступ к браузеру Chrome. Теперь агент может управлять вкладками напрямую: кликать по элементам, заполнять формы, проходить авторизацию. Работает в фоне на нескольких вкладках параллельно. Для задач, где нужен и код, и браузер, Codex сам выберет подходящий инструмент на каждом шаге.

#дайджест

@neurozeh

Огромное количество людей знает про вайб-кодинг, хочет попробовать — и месяцами откладывает. Да даже я месяца 2 откладывал и не ставил себе Клод Код, просто потому что «еще не время, но вот-вот начну» 🟡

И дело тут вообще не в лени. 99% нашей аудитории закрывают сложнейшие задачи, ведут проекты и управляют командами. Но сесть вечером и разобраться в вайб-кодинге не могут.

Я думаю, причина в одном: нет внешней рамки. Бесплатных материалов в сети полно, и они вполне нормальные. Но материалы дают информацию, а не структуру. Они не говорят, в каком порядке учиться, не ставят дедлайн и не спрашивают «ну что, сделали?». А без этого все рассыпается — когда от вас никто ничего не требует, всегда найдутся дела поважнее.

С фитнесом та же штука: вся информация о тренировках есть бесплатно, но люди все равно идут к тренеру. Потому что тренер — это расписание, ответственность и человек, который не даст слиться.

15 мая мы запускаем интенсив по вайб-кодингу — ровно такую рамку. Всего неделя учебы по расписанию, домашки с проверкой и преподаватель, которому не все равно на ваш результат. Вы просто выделяете неделю и идете по плану. И на выходе получаете как минимум 3 работающих проекта. А главное — понимание, как двигаться дальше и какие задачи можно закрыть с помощью вайб-кодинга.

Количество мест ограничено, так что записывайтесь → intensive.neurozeh.ru

Когда-то я написал статью на тему «Мы заменили редакцию ИИ» и получил много хейта за эту статью.

Ирония была в том, что в статье я написал что-то вроде: «Мы дали редакторам ИИ, они потыкались, и ничего особенно крутого мы не нашли. Лишь в паре мест работать стало чуть удобнее».

Этой статье уже больше двух лет, и сейчас я бы написал её с другим посылом и подачей.

Кстати, привет! Меня зовут Денис Максимов, и я руковожу агентством «Спираль». Я всегда неровно дышал к нейронкам и видел в них потенциал, но скорее как в какой-то основе, которую потом нужно дорабатывать.

А потом я всё чаще начал видеть и слышать про некий «вайбкодинг» и агентов, которые бегают по твоему компьютеру и что-то изучают. Но никак не мог понять, как к этому подступиться.

Потом я попал на интенсив по вайбкодингу. Купил его просто для того, чтобы у меня не было возможности слиться или найти отговорку, почему я не хочу изучать что-то новое. И уже в первый день интенсива получил достаточно информации и пошёл делать всякие штуки.

В первый день сделал расширение для скачивания субтитров с YouTube, через неделю написал скрипт, который генерирует документы, ещё через неделю допилил свой личный сайт. Прямо сейчас параллельно занимаюсь несколькими проектами для агентства и получаю от этого дикое удовольствие.

И в какой-то степени получаю удовольствие ещё и со вполне шкурной точки зрения. Раньше документы у нас делал ассистент: вручную, долго, и их всё равно приходилось перепроверять. Теперь это делает скрипт, который не может просто так что-то «придумать», потому что у него есть одна понятная цель.

Для создания своего сайта раньше я бы потратил около месяца на написание текста, согласование дизайна, переделки и вёрстку на тильде. Сейчас, если чётко понимать, что именно ты хочешь сделать, это можно реализовать гораздо быстрее. И сайт будет как минимум неплохим, будет выполнять свою функцию и просто будет существовать. При этом выйдет намного дешевле.

Но ИИ отлично проверяет твои навыки проджекта. Насколько хорошо ты ставишь задачу, понимаешь ли, как её реализовать, что нужно изучить заранее, как ты проверяешь результат и даёшь обратную связь. Можно, конечно, сказать: «Сделай мне крутой сайт про меня». Но и результат будет, честно говоря, не очень.

А если захотеть, постараться, подумать и нормально пообщаться с ИИ, он поможет реализовать такие проекты гораздо быстрее.

А если не только вайбкодить, но и в целом перенести работу из chat-формата в более профессиональную среду, например в VS Code, эффективность практически по любой задаче вырастает в разы. И без риска потерять всё из-за того, что Claude снова решил забанить ваш аккаунт.

После интенсива мне написал Михаил Шумовский, маркетолог «Нейроцеха» (Миша, привет!), и попросил рассказать про мой опыт вайбкодинга. Но я понимаю, что в один пост физически всё не уместить, потому что там СЛИШКОМ много всего интересного.

Нейронки очень упрощают жизнь. И чем глубже они интегрируются в работу, тем больше ты можешь делать. Раньше на большую статью уходила неделя. Сейчас её можно получить от ИИ за пару часов и затем доработать эту основу. А если ещё и понять, как заставить модель самообучаться на твоих материалах, то с каждой новой статьёй исходный материал будет становиться всё лучше.

В какой-то степени это грустно. Сегодняшние джуны с нейронкой 10–15 лет назад вполне сошли бы за мидлов, а местами и за сеньоров. Сейчас происходит настоящая инфляция навыков. Очень скоро человек, который не умеет хотя бы базово использовать ИИ для поиска, анализа данных и подготовки материалов, окажется менее востребованным на рынке.

И вот мы возвращаемся к началу. Заменит ли ИИ редакцию, программиста, дизайнера? Полностью — нет. Всегда будет нужен человек с насмотренностью, опытом и живыми навыками. Но человек с ИИ и хорошей насмотренностью сможет делать гораздо больше сильных проектов, потому что рутину и значительную часть подготовки на себя возьмёт ИИ.

А значит, мы сможем получать не только кучу нейрослопа, но и больше качественного и крутого материала, главное, чтобы ИИ попал в нужные руки

Всех обнял👀

🟡 Как Паша Фёдоров пересобрал базу знаний на Obsidian и ИИ-агентах

На прошлой неделе в Нейроцехе прошел очередной бомбовый вебинар — Паша Федоров показал, как устроена его система ведения базы знаний. Он несколько лет пытался собрать ее в Notion, но недавно переехал на связку Obsidian + Codex + Claude Code.

Главная проблема всех баз знаний — не написать и не собрать заметки, а проставить ссылки между десятками файлов и понять, как один файл связан с другим.

Паша переложил всю эту работу на нейронки — подключил Codex и Claude к Obsidian и сказал им просмотреть всю базу, почистить ее и понять, как файлы связаны между собой. Проще говоря, переложил на нейронки всю рутину.

Сработало все так: все сырье Паша скинул в одну папку без сортировки — транскрипты, статьи, скриншоты, выгрузки из Telegram. Нейронка самм прочитала исходник, сделала подробный конспект, вытащила из него отдельные мысли в атомарные заметки и проставила ссылки к тому, что уже есть в базе. Плюс вела лог всех действий за день — всегда можно было открыть и посмотреть, что именно она сделала.

Для проверки Паша скормил агенту два своих Telegram-канала за 10 лет — это 7 236 сообщений. На выходе получилось 89 wiki-статей и летопись по годам. Стали видны проекты, которые тянутся через несколько лет, и идеи, которые возвращаются в разных контекстах. Полный веб с подробным разбором, как создать такую вики самостоятельно и как проанализировать все файлы смотрите в базе Нейроцеха. А тут держите небольшой фрагмент веба.

#кейсы

@neurozeh

💛 Как сделать себя звездой в Seedance 2

Seedance 2 — крутейшая модель для видео, с которой когда-либо работал. Она отлично оживляет персонажей, соблюдает физику и не допускает артефактов. Рассказываю, как повторить в ней видео из примера.

🟡 Заходим в агрегатор Нейроцеха (или вашу нейронку для генерации картинок) и открываем модель GPT-Image 2.

🟡 Загружаем свою фотку и пишем что-то вроде

Ultra-realistic documentary style photograph, handheld camera perspective at night in NYC. Around him is a dense chaotic crowd at night, people with phones raised taking photos, camera flashes illuminating the scene. Streetlights create soft shadows and atmospheric haze. In background, luxury hotel entrance with warm lighting. Security personnel in dark suits trying to control the crowd. Natural handheld camera shake effect, photojournalism style. Cinematic color grading with cool blue street tones mixed with warm amber hotel lights. The celebrity subject is in sharp focus while crowd has slight motion blur. Professional paparazzi photography aesthetic, raw and authentic documentary feel.

🟡 Потом берем полученную фотку с нами в главной роли, открываем Seedance 2, выбираем "Начальный кадр", загружаем нашу фотку и добавляем такой промпт

Ultra-realistic documentary style, single continuous handheld shot inside a dense crowd at night in NYC. Streetlights and camera flashes illuminate the scene with soft shadows and reflections. Slight atmospheric haze.

A celebrity exits a luxury hotel in the background. Crowd is chaotic, phones raised, partially blocking the view. Security pushes people back, camera shakes naturally.

The subject walks into frame, calm and confident, slight smile. Pauses to take a selfie with a fan and waves.

A convoy of black SUVs arrives. Door opens, subject enters, rolls down window for a final wave. Vehicles pull away as crowd reacts.

Audio: loud crowd cheering, people shouting name, camera shutters, distant sirens, city noise, SUV engine.

Готово!

#кейсы

@neurozeh

🟡 Подробная вики по Hermes Agent

Если по OpenClaw много обучалок, в том числе и внутри Нейроцеха, то Hermes информацию нужно собирать по крупицам. Кого-то это тоже достало и он собрал по ассистенту полноценную вики. Принципы из этой вики можно перенести и на OpenClaw, кстати.

Внутри можно разобраться:

🟡 Как установить Hermes с нуля и не наступить на типичные грабли

🟡 Какую модель выбрать под своё железо — там сравнивают Qwen 3.6, DeepSeek V4, MiniMax M2.7 и Gemma 4 с конкретными рекомендациями.

🟡 Как запустить агента в облаке на Hetzner или Hugging Face Spaces, чтобы он работал круглосуточно.

🟡 Как подключить мессенджеры.

🟡 Как настроить память, чтобы агент не забывал контекст между сессиями.

🟡 Как использовать его для работы с кодом и GitHub.

🟡 Отдельный раздел про ошибки, на которые натыкались другие пользователи, и как их чинили.

Все собрано из реального опыта людей, которые уже через это прошли.

#инструменты

@neurozeh

🟡 Scrapling — скрейпинг, который переживает обновления сайтов

Забирайте еще один полезный гитхаб — Scrapling. Это инструмент для сбора инфу с любых сайтов, который сам адаптируется к изменениям на сайте.

Дело в том, что обычный скрейпер привязан к конкретной верстке. Стоит сайту переставить блоки — обычные скрейперы перестают работать, пока не починишь их код. Scrapling при первом запуске запоминает нужные элементы, а при следующем ищет их по похожести, а не по точному совпадению. Даже если сайт обновится и разрабы что-то там поменяют — парсер все равно найдет то, что нужно.

Помимо адаптивного парсинга, Scrapling из коробки обходит антибот-защиты вроде Cloudflare Turnstile с подменой отпечатков браузера. Для больших задач есть полноценный краулер с паузой, возобновлением и ротацией прокси.

Еще одна полезная штука — встроенный MCP-сервер. Через него Scrapling подключается к Claude, Cursor и другим агентам, и агент скрейпит данные напрямую, не тратя токены на разбор сырого HTML.

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh

🟡 Еще один инструмент, который поможет создать граф знаний

Я уже закидывал несколько подобных инструментов, но этот, наверное, самый лучший (судя по количеству звезд на гитхабе). Называется он CocoIndex. Инструмент помогает проанализировать код, PDF-ки, записи встреч, переписку из Slack, CSV-файлы, видео и аудио — структурировать это и собрать базу знаний. На выходе получается граф знаний, где видно, что с чем связано, и векторная база для поиска по смыслу. После этого любой агент сможет работать с понятной структурой файлов.

Использовать инструмент можно, например, чтобы разобраться с большой пачкой документов или пересиок за несколько лет: можно сгрузить все в CocoIndex, тот все проанализирует, сделает RAG — а вы потом сможете по этим докам общаться. Либо можно загрузить разные интересные подкасты и собрать граф знаний из них. Короче, штука прикольная.

Работает с Claude Code, Cursor и другими агентами через MCP.

Ссылка на GitHub

#инструменты

@neurozeh