Отвлечемся от ИИ к действительно важным новостям технологического прогресса. Вышло приложение, которое блокирует вашу клавиатуру, если по ней ходит кот.
1🔥11😁7🎉3
Reddit стал полем боя за место в AI-выдаче
Модераторы сабреддита r/biohackers сообщили, что закрыли посты про пептиды и гормоны — выяснилось, продавцы годами засеивали сабреддит «органическими» постами, написанными так, чтобы их подхватил ChatGPT и AI-поиск Google. Посты с аккуратно вшитыми упоминаниями брендов писались аккаунтами с историей и живой активностью, так что отличить от живого человека их почти нереально. И теперь модераторы ловят их уже на глаз, так как автоматические системы обнаружения недостаточно хороши.
Это очередной результат хайпа вокруг GEO/AEO, оптимизации под нейронки, занявшей место старого доброго SEO. Целые сео-конторы открыто продают как услугу AI-агентов, которые штампуют такие посты пачками сразу под Google и ChatGPT.
Понятно, почему дерутся именно за Reddit. Google поднял треды с реддита на самую верхушку выдачи, плюс нейросети активно тащат оттуда ответы. Так что хорошее место в правильном треде — и ты сразу и в обычном поиске, и в ответе чат-бота. Дешевле и охватнее точки входа в англоязычном интернете сейчас просто нет.
Иронично, что Reddit сначала сам продал свои данные OpenAI для обучения, а теперь вылавливает внутри себя ИИшных паразитов, которые эти самые данные пытаются отравить.
—
Пономарь
Модераторы сабреддита r/biohackers сообщили, что закрыли посты про пептиды и гормоны — выяснилось, продавцы годами засеивали сабреддит «органическими» постами, написанными так, чтобы их подхватил ChatGPT и AI-поиск Google. Посты с аккуратно вшитыми упоминаниями брендов писались аккаунтами с историей и живой активностью, так что отличить от живого человека их почти нереально. И теперь модераторы ловят их уже на глаз, так как автоматические системы обнаружения недостаточно хороши.
Это очередной результат хайпа вокруг GEO/AEO, оптимизации под нейронки, занявшей место старого доброго SEO. Целые сео-конторы открыто продают как услугу AI-агентов, которые штампуют такие посты пачками сразу под Google и ChatGPT.
Понятно, почему дерутся именно за Reddit. Google поднял треды с реддита на самую верхушку выдачи, плюс нейросети активно тащат оттуда ответы. Так что хорошее место в правильном треде — и ты сразу и в обычном поиске, и в ответе чат-бота. Дешевле и охватнее точки входа в англоязычном интернете сейчас просто нет.
Иронично, что Reddit сначала сам продал свои данные OpenAI для обучения, а теперь вылавливает внутри себя ИИшных паразитов, которые эти самые данные пытаются отравить.
—
Пономарь
❤7👍5😐2
Anthropic на месяц удвоила лимиты Claude Cowork. Предполагаю, младшего братишку клод кода решили пропушить на фоне растущей популярности Codex app. Ну что же, грех не воспользоваться предложением и не перевести часть рутинных задач туда.
Вот вам заодно несколько предложений, что можно делать в Cowork, а не в Code.
Это самые базовые идеи (в том числе из моей практики) а вы смело включайте фантазию и пробуйте что-то своё.
—
Пономарь
Вот вам заодно несколько предложений, что можно делать в Cowork, а не в Code.
1. Умная сортировка файлов. Мой любимый кейс — анализирует содержимое папки Downloads, определяет тип каждого документа (инструкции, документы, мемы) и сортирует без вашего участия.
2. Массовое переименование по содержимому — открывает 50 счетов вида scan_01.pdf, читает сумму/дату/поставщика и переименовывает: 2026-01-28_SNCF_1_SUM.pdf.
3. Извлечение данных из PDF в Excel. Даём папку со счетами и чеками, агент создаёт XLSX с колонками: Дата, Поставщик, Сумма без НДС, НДС, Категория расходов.
4. Консолидация отчётов. Агент читает 10 PDF-отчётов из разных отделов, выявляет общие KPI и генерирует единый executive summary с графиками.
5. Подготовка брифа перед встречей. Даём папку с историей переписки с клиентом, счета и отчёты, получаем сводку — текущие проекты, спорные вопросы, возможности для апсейла.
6. Сборка инструкций из разрозненных материалов. Скармоиваем заметки, скриншоты, транскрипции совещаний, агент пишет пошаговый мануал для сотрудников.
7. Пакетная конвертация файлов — «Конвертируй все HEIC в JPG и уменьши до 1920px». Без фотошопов и онлайн-конвертеров.
8.Регулярные задачи — утренний дайджест, автоматическая обработка новых файлов по расписанию, еженедельные отчёты без ручного запуска.
9. Аудит безопасности данных или всей системы с предложениями по оптимизации, очистке и т.д.
Это самые базовые идеи (в том числе из моей практики) а вы смело включайте фантазию и пробуйте что-то своё.
—
Пономарь
🔥8👏4👍2
Товарищ вот в твиттере жалуется, что чатгпт отказывается искать торренты ему. И поэтому он решил переключиться на локальные модели.
Есть у меня скилл, у которого одна работа — принять от меня ссылку на видео с ютубчика, твиттера и иных площадок и присылать в ответ мне файл в телегу (ну или положить в личное облачное хранилище, но это уже лишние подробности).
Нужно мне это для безобидных личных целей, так что нарушителем чужих прав себя предпочитаю не считать.
И хотя написал я этот скилл как раз с помощью чатгпт, и работал он долгое время вполне предсказуемо, но кажется, недавно в американские модели подвезли какую-то жесткую защиту копирайта. Так что и грок, и кодекс стали вместо нужного действия читать мне за мои же деньги лекции о важности защиты авторских прав.
Агент у меня на VPS, локальную модель там особо не позапускаешь, поэтому я нашел решение попроще, чем предлагает гражданин в исходном твите. Если дефолтная модель отказывается выполнять задание, то я переключаю агента на китайскую модель. Deepseek и Qwen через Openrouter берут за такую работу немного, а задачку вполне себе выполняют.
—
Пономарь
Есть у меня скилл, у которого одна работа — принять от меня ссылку на видео с ютубчика, твиттера и иных площадок и присылать в ответ мне файл в телегу (ну или положить в личное облачное хранилище, но это уже лишние подробности).
Нужно мне это для безобидных личных целей, так что нарушителем чужих прав себя предпочитаю не считать.
И хотя написал я этот скилл как раз с помощью чатгпт, и работал он долгое время вполне предсказуемо, но кажется, недавно в американские модели подвезли какую-то жесткую защиту копирайта. Так что и грок, и кодекс стали вместо нужного действия читать мне за мои же деньги лекции о важности защиты авторских прав.
Агент у меня на VPS, локальную модель там особо не позапускаешь, поэтому я нашел решение попроще, чем предлагает гражданин в исходном твите. Если дефолтная модель отказывается выполнять задание, то я переключаю агента на китайскую модель. Deepseek и Qwen через Openrouter берут за такую работу немного, а задачку вполне себе выполняют.
—
Пономарь
👍5❤2🥰1
#попалподлошадь с комментарием для нового исследования нативной рекламы:
—
Пономарь
Продукта в контенте все больше, имиджа исчезающе мало. Стратегический маркетинг схлопнулся — бюджетов на рассказы про ценности в нынешних условиях просто нет. Отсюда и популярность коротких форматов как прямое следствие экономии. Спецпроект - это недели работы и дорого, а статья с пятью ссылками на рекламодателя готовится за несколько дней. Нетрудно угадать, что выберет клиент.
—
Пономарь
Посмотрел на айдентику «Крестов» от Лебедева. Понравилось, как хронология положена на образ колючей проволоки.
👏5
Прочитал свежую статью о том, почему все существующие детекторы ИИ-текстов на самом деле работают плохо и меряют не то, что нужно.
В целом, у индустрии до сих пор нет общего понимания, что вообще считать текстом, написанным ИИ. Каждая команда, которая делает детектор или собирает датасет для его обучения, придумывает своё определение. Кто-то считает текст ИИ-шным, если хотя бы абзац сгенерирован моделью. Кто-то — только если весь документ написан ИИ. Кто-то смотрит только на то, нарушает ли содержание какие-то правила (человек просил у модели идею для эссе — это одно, просил поправить грамматику — совсем другое). Получается, что разные детекторы по факту решают разные задачи, но все называются термином ИИ-детектором, а их точность сравнивают одинаково.
Авторы разобрали все эти подходы и показали, для какого реального сценария годится каждый из них. Например, ловить пропагандистские бот-фермы нужен один тип детектора (грубый, на уровне всего документа), а проверять студенческие работы — совсем другой (на уровне отдельных предложений или даже «что именно человек просил у модели»).
Чтобы протестировать детекторы, исследователи собрали свой особенный датасет. Обычно такие наборы делают просто — берут человеческий текст и просят модель его переписать одним заходом. Авторы вместо этого посадили 99 живых людей писать тексты в паре с разными языковыми моделями через специальный редактор, который записывал каждое действие — где человек написал сам, где попросил модель продолжить, где попросил переписать кусок и т.д. В итоге у них получилось почти 400 текстов-кейсоы с полной историей создания каждого.
Затем сравнили реальные кейсы совместного письма с тем, как устроены популярные обучающие датасеты и разница оказалась огромной. В реальной жизни человек и модель постоянно чередуются — одну часть пишет человек, следующую модель, затем человек его подправил, и так много раз за один текст. Нам, регулярно пишущим совместно с нейронками этот паттерн знаком и привычен.
А вот в синтетических датасетах, используемых для тренировки детекторов, всё оказалось примитивнее— либо текст почти целиком человеческий или почти целиком ИИ-шный, и это совсем не похоже на то, как люди пишут с помощью ИИ сегодня.
Дальше авторы прогнали свои тексты через популярные детекторы, как бесплатных, так и коммерческих вроде GPTZero и Pangram. Оказалось, чем сложнее замешан текст, тем хуже все детекторы справляются. Ни один из инструментов не оказался лучшим во всех сценариях сразу.
Вывод простой (и неприятный) — как для разработчиков детекторов, так и для их пользователей — доверять точности таких сервисов в реальной жизни сейчас не стоит. Особенно в случаях, когда от этого зависит, например, оценка важной студенческой работы.
P. S. А вот, кстати, и реальный пример :)
—
Пономарь
В целом, у индустрии до сих пор нет общего понимания, что вообще считать текстом, написанным ИИ. Каждая команда, которая делает детектор или собирает датасет для его обучения, придумывает своё определение. Кто-то считает текст ИИ-шным, если хотя бы абзац сгенерирован моделью. Кто-то — только если весь документ написан ИИ. Кто-то смотрит только на то, нарушает ли содержание какие-то правила (человек просил у модели идею для эссе — это одно, просил поправить грамматику — совсем другое). Получается, что разные детекторы по факту решают разные задачи, но все называются термином ИИ-детектором, а их точность сравнивают одинаково.
Авторы разобрали все эти подходы и показали, для какого реального сценария годится каждый из них. Например, ловить пропагандистские бот-фермы нужен один тип детектора (грубый, на уровне всего документа), а проверять студенческие работы — совсем другой (на уровне отдельных предложений или даже «что именно человек просил у модели»).
Чтобы протестировать детекторы, исследователи собрали свой особенный датасет. Обычно такие наборы делают просто — берут человеческий текст и просят модель его переписать одним заходом. Авторы вместо этого посадили 99 живых людей писать тексты в паре с разными языковыми моделями через специальный редактор, который записывал каждое действие — где человек написал сам, где попросил модель продолжить, где попросил переписать кусок и т.д. В итоге у них получилось почти 400 текстов-кейсоы с полной историей создания каждого.
Затем сравнили реальные кейсы совместного письма с тем, как устроены популярные обучающие датасеты и разница оказалась огромной. В реальной жизни человек и модель постоянно чередуются — одну часть пишет человек, следующую модель, затем человек его подправил, и так много раз за один текст. Нам, регулярно пишущим совместно с нейронками этот паттерн знаком и привычен.
А вот в синтетических датасетах, используемых для тренировки детекторов, всё оказалось примитивнее— либо текст почти целиком человеческий или почти целиком ИИ-шный, и это совсем не похоже на то, как люди пишут с помощью ИИ сегодня.
Дальше авторы прогнали свои тексты через популярные детекторы, как бесплатных, так и коммерческих вроде GPTZero и Pangram. Оказалось, чем сложнее замешан текст, тем хуже все детекторы справляются. Ни один из инструментов не оказался лучшим во всех сценариях сразу.
Вывод простой (и неприятный) — как для разработчиков детекторов, так и для их пользователей — доверять точности таких сервисов в реальной жизни сейчас не стоит. Особенно в случаях, когда от этого зависит, например, оценка важной студенческой работы.
P. S. А вот, кстати, и реальный пример :)
—
Пономарь
👍7
Расскажу про продукт, к которому имею отношение. Я уже некоторое время являюсь эдвайзором в Publora, а её фаундер Сергей Булаев — мой близкий друг, с которым мы много лет делали Лайфхакер. Можно, конечно, поделить мой энтузиазм на коэффициент пристрастности. Но я правда пользуюсь Publora каждый день в нескольких своих проектах и пишу этот пост не просто из вежливости.
Publora — планировщик для соцсетей, который вместо очередного «дашборда как у всех» делает ставку на две неочевидные вещи. Первая — удобный редактор и планировщик, ускоряющий и упрощающий работу с кучей каналов в соцсетях. Вторая — нормальный API и MCP-сервер. То есть постинг на кучу платформ можно отдать агенту, а не кликать руками (что я сам и сделал).
По сравнению с другими игроками у Publora очень демократичные цены, плюс за последние месяцы продукт сильно прибавил в возможностях — я это вижу и снаружи, как пользователь, и изнутри.
Сегодня Publora вышла на ProductHunt и любая поддержка продукту и команде сильно пригодится.
Если у вас есть аккаунт на PH — зайдите, поставьте upvote, напишите пару слов. Займет пять минут, а для небольшой инди-команды в день запуска это очень важно.
Поддержать Publora можно здесь.
Publora — планировщик для соцсетей, который вместо очередного «дашборда как у всех» делает ставку на две неочевидные вещи. Первая — удобный редактор и планировщик, ускоряющий и упрощающий работу с кучей каналов в соцсетях. Вторая — нормальный API и MCP-сервер. То есть постинг на кучу платформ можно отдать агенту, а не кликать руками (что я сам и сделал).
По сравнению с другими игроками у Publora очень демократичные цены, плюс за последние месяцы продукт сильно прибавил в возможностях — я это вижу и снаружи, как пользователь, и изнутри.
Сегодня Publora вышла на ProductHunt и любая поддержка продукту и команде сильно пригодится.
Если у вас есть аккаунт на PH — зайдите, поставьте upvote, напишите пару слов. Займет пять минут, а для небольшой инди-команды в день запуска это очень важно.
Поддержать Publora можно здесь.
11👍13❤11
Еще год назад главный страх Google звучал так — ChatGPT съест поиск, ИИ-ответы наверху выдачи убьют рекламу. Мол, зачем платить за синие ссылки, если готовый ответ уже висит сверху?
Уже понятно, что это не сбылось. Сундар Пичаи радостно рассказывал на I/O, что ИИ, наоборот, раздувает поиск — пользователи ИИ-функций, ищут больше, а число запросов в прошлом квартале достигло исторического максимума, AI Mode собирает миллиард пользователей в месяц, AI Overviews — 2,5 миллиарда. Выручка поиска выросла на 19% год к году. На этом фоне даже неважно, что Gemini долго проигрывал ChatGPT по популярности, потому что когда ИИ вшит в выдачу, отдельный чат-бот можно и не достраивать.
Вот только платит за это весь остальной веб. AI Overviews режут переходы на сайты паблишеров, а уйти из поисковика с 90% рынка почти никто себе позволить не может.
Мораль для стартапов — выйти на рынок первым круто, но решает не это, а миллиард привязанных к экосистеме пользователей и $180–190 млрд капекса в год. Такое пока что OpenAI нечем крыть.
—
Пономарь
Уже понятно, что это не сбылось. Сундар Пичаи радостно рассказывал на I/O, что ИИ, наоборот, раздувает поиск — пользователи ИИ-функций, ищут больше, а число запросов в прошлом квартале достигло исторического максимума, AI Mode собирает миллиард пользователей в месяц, AI Overviews — 2,5 миллиарда. Выручка поиска выросла на 19% год к году. На этом фоне даже неважно, что Gemini долго проигрывал ChatGPT по популярности, потому что когда ИИ вшит в выдачу, отдельный чат-бот можно и не достраивать.
Вот только платит за это весь остальной веб. AI Overviews режут переходы на сайты паблишеров, а уйти из поисковика с 90% рынка почти никто себе позволить не может.
Мораль для стартапов — выйти на рынок первым круто, но решает не это, а миллиард привязанных к экосистеме пользователей и $180–190 млрд капекса в год. Такое пока что OpenAI нечем крыть.
—
Пономарь
👍5💯3
Кружок Пономаря
Расскажу про продукт, к которому имею отношение. Я уже некоторое время являюсь эдвайзором в Publora, а её фаундер Сергей Булаев — мой близкий друг, с которым мы много лет делали Лайфхакер. Можно, конечно, поделить мой энтузиазм на коэффициент пристрастности.…
Спасибо всем, шалость удалась :)
1🔥15💋3👍2😁1👌1😍1
Увидел тут на PH софтинку, которая проверяет систему на предмет безопасности по чеклисту. Но лишнее приложение мне не надо, поэтому я просто взял список критериев (разработчик его не скрывает) и скормил его агенту. Результат на скриншоте. Исходное приложение мертво по прибытию. Промпт для вашего агента такой:
Проверь безопасность системы по следующим параметрам и выдай итоговый результат в формате чек-листа:
Password manager
Disk encryption
Screen lock
Antivirus / EDR
Application firewall
Gatekeeper
System integrity (SIP)
Remote login (SSH)
Local admin rights
Guest account
Automatic login
Touch ID for sudo
Sharing services
AirDrop
Automatic OS updates
OS patch status
🔥4💅3❤2😍1
Мюнхенский суд объяснил Гуглу разницу между поиском и ИИ-ответами. За реультаты в поиске ты не отвечаешь, за ИИ-ответы — да, причем кошельком.
Случилось следующее. Google AI Overviews написал про двух издателей, что они причастны к мошенничеству, подписочным ловушкам и сомнительным практикам. Ничего этого в источниках не было, ИИ сам придумал связи между компаниями. Издатели отправили досудебное требование прекратить нарушение, Гугл проигнорил, и тогда они, разумеется, подали в суд.
И вот уже суд постановил, что тексты AI Overview — это собственные слова Гугла, а не агрегация чужого контента и старая защита «мы просто показываем ссылки» тут не работает.
Гугл вяленько ответил, мол, пользователи могут всё проверить сами, но суд этот аругмент не принял — хотя бы потому, что есть исследования, по которым только 1% (!) пользователей вообще кликает на источники в AI Overviews. От лица паблишеров на этом месте снимаем кепки и молча сжимаем их в руках.
Масштаб проблемы можно оценить по одному конкретному показателю — Gemini 3 отвечает правильно в 91% случаев. При масштабе Гугла это миллионы неправильных ответов в час. 56% правильных ответов при этом не подтверждаются источниками, на которые ссылается AI Overview.
Решение временное, Гугл будет апеллировать, но прецедент создан. ChatGPT, Claude, Perplexity приготовиться — добро пожаловать в эпоху, когда галлюцинации могут бить по кошельку не только пользователей, но и владельцев моделей.
—
Пономарь
Случилось следующее. Google AI Overviews написал про двух издателей, что они причастны к мошенничеству, подписочным ловушкам и сомнительным практикам. Ничего этого в источниках не было, ИИ сам придумал связи между компаниями. Издатели отправили досудебное требование прекратить нарушение, Гугл проигнорил, и тогда они, разумеется, подали в суд.
И вот уже суд постановил, что тексты AI Overview — это собственные слова Гугла, а не агрегация чужого контента и старая защита «мы просто показываем ссылки» тут не работает.
Гугл вяленько ответил, мол, пользователи могут всё проверить сами, но суд этот аругмент не принял — хотя бы потому, что есть исследования, по которым только 1% (!) пользователей вообще кликает на источники в AI Overviews. От лица паблишеров на этом месте снимаем кепки и молча сжимаем их в руках.
Масштаб проблемы можно оценить по одному конкретному показателю — Gemini 3 отвечает правильно в 91% случаев. При масштабе Гугла это миллионы неправильных ответов в час. 56% правильных ответов при этом не подтверждаются источниками, на которые ссылается AI Overview.
Решение временное, Гугл будет апеллировать, но прецедент создан. ChatGPT, Claude, Perplexity приготовиться — добро пожаловать в эпоху, когда галлюцинации могут бить по кошельку не только пользователей, но и владельцев моделей.
—
Пономарь
❤13👍5🏆4🤝3🎄1💅1
Наша рассылка рИИдактор работает почти месяц. Немного расскажу, что из неё выросло.
Большинство подписчиков уже получили все письма и перешли к практике. Вокруг рассылки формируется живое сообщество — пока довольно робкое, стесняющееся своей неопытности, и очень зря! Там мы (Настя, Паша, Родион и я) раскладываем подробнее отдельные нюансы, делимся скиллами, инструментами и вообще всякими находками (и мемами, конечно).
Пока выглядит как нормальное профессиональное сообщество, еще совсем молодое, но с хорошим потенциалом.
Из этого чата вырос отдельный канал Дорогая рИИдакция. Мы ведём его каждый под своим углом зрения и своим подходом к работе.
Ещё мы провели первый вебинар для подписчиков, где поотвечали на всякие злободневные вопросы. И точно проведём ещё.
Влиться в эту движуху можно в любой момент, цена участия по-прежнему привлекательна своей маленькостью 🙂
Присоединяйтесь здесь.
Большинство подписчиков уже получили все письма и перешли к практике. Вокруг рассылки формируется живое сообщество — пока довольно робкое, стесняющееся своей неопытности, и очень зря! Там мы (Настя, Паша, Родион и я) раскладываем подробнее отдельные нюансы, делимся скиллами, инструментами и вообще всякими находками (и мемами, конечно).
Пока выглядит как нормальное профессиональное сообщество, еще совсем молодое, но с хорошим потенциалом.
Из этого чата вырос отдельный канал Дорогая рИИдакция. Мы ведём его каждый под своим углом зрения и своим подходом к работе.
Ещё мы провели первый вебинар для подписчиков, где поотвечали на всякие злободневные вопросы. И точно проведём ещё.
Влиться в эту движуху можно в любой момент, цена участия по-прежнему привлекательна своей маленькостью 🙂
Присоединяйтесь здесь.
❤7😍4🙏3👍1🍾1