Hacker News здорового человека! Только зацените, как нужно крутые проекты пилить: берете самый популярный новостной фид от Y Combinator и вносите в него изменения, о которых все мечтают уже много лет, — получается https://hype.replicate.dev/ с категориями GitHub, Replicate, HuggingFace, Reddit.

Это был интересный год. Спасибо вам всем за него!

Антонио Гулли, техдир из Google, писал свою книгу, а точнее - практическое руководство по созданию ИИ-агентов «Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems», в формате опенсорса, выкладывая готовые главы в Google Docs.

Получилось больше 400 страниц, рассказывающих про эволюцию агентных систем и паттерны, которые сейчас используются в ИИ-агентах; всё это снабжено кодом и реальными кейсами.

Если вы занимаетесь ИИ-автоматизацией или агентами - советую почитать или хотя бы закинуть в блокнот на NotebookLM.

В PDF
В Google Docs

Если хотите покопаться в ИИ-трендах на 2026 год, рекомендую воспользоваться ежегодным подгоном от Эми Дарукакис. В этой папке лежат сотни документов с прогнозами на следующий год и не только.

В конце года принято подводить итоги, но кому они нужны, когда голова занята выбором подарков и новогоднего меню? Поэтому у нас будут мысли о том, где бы я «поковырялся» в следующем году:

1. Цифровые архивы. Уже пару лет мне не дает покоя тема с «персональными цифровыми архивами» (можете поискать в канале посты по слову «поминика»). Это когда вы собираете данные (текст, фото, видео, голоса) и упаковываете их в «цифровые капсулы времени» или аватаров для потомков.

2. От вау к надежности. Думаю, все, кто занимался ИИ-автоматизацией в этом году, поняли, что время красивых демо прошло. Рынок требует надежности и предсказуемых результатов от вашей автоматизации. Агенты переходят от хаотичных экспериментов к решению узких, атомарных задач с предсказуемым результатом. Нужно фокусироваться на разработке и отладке узкоспециализированных агентов, которые делают одну маленькую задачу, но идеально (без галлюцинаций).

3. GEO (Generative Engine Optimization). Еще одна интересная тема на следующий год - это оптимизация контента малого бизнеса, чтобы он попадал в ответы ChatGPT, Perplexity и Google Gemini, а не просто в поисковую выдачу.

4. Цифровая репутация. Туда же и аудит «цифровой репутации» для ИИ: проверка того, как нейросети «видят» и описывают бренд клиента, и исправление устаревшей информации о нем. Вижу, как на Реддите все чаще и чаще стали обсуждать подобные услуги.

5. Малые модели. Вижу явный тренд на малые специализированные модели (финансы, право, медицина), обученные на качественных данных. Надо заняться созданием или дообучением (fine-tuning) моделей под конкретные задачи бизнеса, где важна приватность и точность в узкой теме.

6. Микро-SaaS. ИИ делает труд дешевле, но работы станет больше. Проекты, которые раньше были экономически невыгодны (слишком дорого нанимать команду), теперь станут прибыльными, так как их может вести один человек с парой сотен агентов. Буду искать идеи для нишевых микро-SaaS-продуктов.

7. Соло-разработка. Как следствие пункта выше, возникает еще один тренд: видно, как разработчики или маркетологи стали чаще выбирать работать на себя, а не на компанию. Инструменты вроде Cursor, Claude и Replit позволяют одному человеку заменять целый отдел (дизайн, DevOps, маркетинг). А создать микро-SaaS с MRR $5–10k в одиночку — уже реальная задача.

8. Комьюнити. Сообщества, личные встречи, клубы, общение - еще один тренд, в который я хочу заскочить в 2026 году, и вам советую. Интернет затапливает ИИ-контентом. Люди устают от алгоритмической ленты. Ценность смещается от доступа к информации к её фильтрации. Хочу создать закрытое сообщество (клуб), чтобы делиться профессиональным контентом и приглашать крутых чуваков с интересными темами. Пока думаю, как это реализовать.

9. Консалтинг. В этом году мне понравилось работать внешним консультантом в компаниях. В моменте сотрудничал с пятью проектами одновременно и думал, порвусь, но нет — все отлично. Хочу продолжить практику и в следующем году. Что я делал: ресечил, внедрял ИИ в процессы компании, консультировал руководителей и отделы, помогал с маркетингом и контактами.

10. Медийность. Последнее. Чем бы вы ни решили заняться в 2026 году, помните одно - качайте медийку. Все что угодно: социальные сети, блог, канал, рилсы, шортсы. Видимо, мы на том этапе развития, что без этого уже никуда.

С наступающим Новым годом!

Ну, здравствуй, Новый год, чем удивишь? Хотя я уже и к AGI готов, и к тому, что всё это - пузырь. Но сегодня хочется немного пофилософствовать и поразгонять одну мысль, а именно: каждая модель ИИ - это капсула времени.

Некий застывший слепок человеческих знаний и культуры на момент отсечки её обучения (training cutoff). Это не просто сухие факты в стиле Википедии, но и то, как именно люди думают, шутят, решают проблемы и видят мир в этот конкретный момент времени.

Только задумайтесь:
- Модель, обученная в 2022 году, будет воспринимать крипту, ИИ или мировые события несколько иначе, чем модель образца 2024 года.
- Теоретически их можно использовать для изучения эволюции человеческого мышления.
- Модели разных компаний могут сохранять разные аспекты культуры в зависимости от их данных для обучения.
- Мы создаем то, о чём мечтают историки и антропологи - полные слепки человеческих знаний и паттернов мышления в конкретные временные точки.

Представьте, если бы у нас сохранились версии за каждые несколько месяцев, начиная с 2022 года, - можно было бы в деталях проследить, как менялись человеческие знания и культура в один из самых трансформационных периодов в истории.

Мне, конечно, непонятна концепция десятидневных каникул посреди года - за неделю до которых все «уже» не работают, а после «еще» не работают, - но это лучшее время для спокойного ресечинга.

Например, можно поизучать репозитории GitHub в поисках интересных бизнес-идей. Или отобрать топ-50 опенсорсных ИИ-инструментов, которые можно монетизировать в этом году.

Это и автономные агенты (AutoGPT, MetaGPT, CrewAI, AgentGPT, OpenManus), и решения для генерации контента (Stable Diffusion WebUI, ComfyUI, Deep-Live-Cam, MoneyPrinterTurbo), и RAG, и поиск (RAGflow, LlamaIndex, Milvus, Chroma, Meilisearch), и аналитика (Netdata, Chat2DB, Vanna, Pandas-AI). Всё тут, в табличке: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1w_JA0YKcxyt-VkHb35k5aovXODrncOk6/edit?usp=sharing&ouid=101342767195455671095&rtpof=true&sd=true

Меня спрашивают, как я успеваю отслеживать ежедневные апдейты, которые случаются на рынке искусственного интеллекта, и не схожу ли с ума, ковыряясь в бесконечных информационных потоках.

Короткий ответ - нет. Еще летом завайбкодил себе на Claude Code простейший агрегатор новостей с дашбордом, без базы данных и каких-то наворотов.

Несколько раз в день жму кнопочку «Refresh» и получаю последние посты из нужных мне сабреддитов, посты из блогов и свежие научные работы. Времени на этот сервис потратил минут 30–40, получилось с одного промпта и без правок, а времени экономит часа два в день.

Вы не забывайте про наш чат @prompt_chat - вот прямо сейчас интересное там расскажу, не хочу в канале об этом писать

Для тех кто использует Claude Code - сегодня крутой апдейт вышел. Если вы не любите интерфейс терминала, теперь можно запускать локальный Claude Code прямо из Claude Desktop.

Как это сделать:
1) Скачайте Claude Desktop.
2) Откройте боковую панель и нажмите на переключатель 'Code'.
3) Выберите папку, к которой хотите дать доступ Claude Code.

Помните, я вам рассказывал, что каждая модель - это некая капсула времени? Сегодня на Reddit залетел пост энтузиаста, который с нуля обучил LLM на лондонских текстах 1800-х годов (1,2 млрд параметров, датасет 90 ГБ).

Он назвал ее TimeCapsuleLLM, и там используются корпуса текстов (книги, журналы, юридические документы, религиозные писания, медицинские статьи и т. д.) из одного конкретного временного периода (с 1800 по 1875 год) и локации (Лондон), чтобы снизить влияние современной предвзятости (bias).

Забавно, что если написать LLM'ке про телефон, который был изобретен в 1876 году (датасет обрывается на 1875-м), она воспринимает его как некое секретное или дипломатическое устройство.

Вот проект на GitHub: https://github.com/haykgrigo3/TimeCapsuleLLM
А вот на Hugging Face: https://huggingface.co/haykgrigorian/TimeCapsuleLLM-v2-1800-1875

Мне кажется, что к этому тренду надо присмотреться внимательнее. Большинство стартапов уже поняли, что какую бы они фичу ни придумали - крупные дяди легко засунут ее в следующий апдейт ChatGPT, Gemini или Claude, а вот если у тебя есть интересные (и уникальные) данные…

Немного приболел на этой неделе. И что интересно, о том, что заболеваю, узнал сначала от кольца Ultrahuman - оно выдало мне низкое качество сна и повышенную температуру. А теперь вот еще часы HUAWEI WATCH D2 (это для стариков, которые давление измеряют) показывают, что у меня сатурация немного снизилась. Это я не на здоровье жалуюсь, а плавно подвожу к тому, что датчики на теле уже быстрее мозга оповещают о нашем состоянии.

Ну и конечно, как только я сдам анализы, результаты загружу в ChatGPT - пусть мне все расскажет, а то вдруг врач ошибется, он же всего лишь человек. И чат расскажет, разжует и сделает осторожные предположения, но никуда эту информацию не запишет (можете проверить Memory), потому что нельзя. Точнее, было нельзя. А теперь некоторым можно - да, я про ChatGPT Health, который раскатывают на штатовский рынок, и не думаю, что он появится где-то еще в ближайшее время.

OpenAI позиционирует этот продукт как хаб ваших медицинских данных, чтобы давать более релевантные советы по здоровью, объяснять результаты анализов, давать рекомендации по питанию и тренировкам, а также сравнивать страховые полисы. Они так и пишут в анонсе, что продукт помогает пользователям «понять компромиссы различных вариантов страхования на основе личных паттернов здравоохранения».

ChatGPT Health подключается к вашим медицинским картам, велнес-приложениям (таким как Peloton и Weight Watchers) и данным о здоровье из Apple Health. Он создает всесторонний профиль вашего состояния здоровья, поведения и потребностей. Это не просто медицинский ассистент. Это инфраструктура для маркетплейса здравоохранения.

И, видимо, главным товаром на этом маркетплейсе будут пользователи. Кстати, для подключения к медицинским картам в ChatGPT Health компания OpenAI заключила партнерство с b.well Connected Health. Это такая B2B-компания, чьими основными клиентами являются страховые компании. Им они обещают «узнать своих клиентов еще до первого страхового случая» и предоставлять «проактивный, масштабируемый и персонализированный опыт».

Вырисовывается интересный многоуровневый рынок с разными типами игроков. Есть поставщики медицинских услуг, которые могут получить доступ к потенциальным пациентам. Есть велнес-компании, такие как Weight Watchers и Peloton, которые уже интегрированы. И есть страховые компании, которые больше всех выигрывают от доступа к подробным профилям здоровья. Ну и OpenAI, которая позиционирует себя как посредника между людьми, ищущими рекомендации по здоровью, и экосистемой компаний, жаждущих продать им продукты и услуги. Данные о здоровье, которыми вы делитесь, становятся валютой, питающей этот рынок.

Ну вот смотрите, OpenAI купила стартап Torch за $100 млн (акциями), а в компании, кстати, работало всего 4 человека.

Ребята делали «медицинскую память» для ИИ - агрегатора всего: от визитов к врачу до данных с умных часов. Очевидно, что их забирают усиливать тот самый ChatGPT Health, который недавно запустили.

Но есть нюанс: фаундеры (выходцы из Uber и Google) до этого эпично закрыли свой предыдущий медтех-стартап Forward. Привлекли $400 млн, не взлетели, уволили 200 человек и закрылись. А теперь вот продали команду из четверых за сотку.

Пару лет назад меня пригласили присоединиться к группе ресечеров и предпринимателей, которые каждую неделю созванивались в Zoom и обсуждали новости ИИ-рынка.

Мне понравился формат: каждый выбирал интересную для него тему, изучал ее, готовил материал и перед всеми питчил. Так за раз можно было послушать 5–6 интересных ресечей, поразгонять идеи и поделиться своими наблюдениями.

Правда, из-за того, что там было много занятых предпринимателей, постоянно двигали день созвона, пока он не сдвинулся на «никогда». Но идея мне очень понравилась, и я бы с удовольствием ее возродил. Можно начать с обсуждения в нашем чате @prompt_chat (там скоро уже 4к будет)

Знакомые ребята интересный сервис запустили - Whisper AI. На первый взгляд, это бот для расшифровки аудио и видео в текст, но есть нюансы: он поддерживает записи до шести часов, а еще позволяет работать с этим контентом: анализировать, задавать вопросы, вытаскивать главное.

Подкасты, вебинары, чьи-то интервью на YouTube - всё это я пуляю ссылкой в бота, а в конце дня читаю краткое содержание, чтобы решить, смотреть или нет. А файлы с транскрипцией закидываю к себе в NotebookLM.

Что по возможностям:
⁃ Получаешь текст с таймкодами, разбивкой по спикерам и короткой выжимкой
⁃ Поддерживает большие видео до 6 часов за файл
⁃ Работает по ссылкам: YouTube, VK, RuTube
⁃ Отдаёт расшифровку в любом формате: Google Docs, Word, PDF, TXT, Markdown

Попробуйте, экономит кучу времени: WhisperAI

Со времен изобретения первого механического калькулятора в 17 веке, люди привыкли, что машины выдают «золотой стандарт» точности. Помню, нам в школе разрешали использовать калькулятор только для проверки решений, которые мы делали на бумаге. А «компьютер, который не может ошибаться» всегда был весомым аргументом в споре.

И многие ошибочно переносят накопленное за 400 лет доверие к математической точности калькуляторов на генеративный ИИ, полагая, что если ответ выдала машина, то он верен.

Именно на этом доверии и сыграл хайп 2025 года.
Вспомните эту истерию: бизнес бежал внедрять ИИ куда угодно, без ТЗ и понимания «зачем», просто на страхе «не успеть».

Маркетологи продавали не технологию, а эмоцию: либо ты сейчас купишь нашу «волшебную таблетку», либо завтра тебя заменит нейросеть. Итог закономерен - кладбище пилотных проектов и статистика MIT, где 95% внедрений не окупились.

Но сейчас, в 2026-м, рынок наконец трезвеет.
Клиенты наелись обещаний и больше не хотят покупать хайп. Им не нужны «цифровые сотрудники с душой», им нужны скучные, работающие инструменты, которые решают конкретную проблему в экселе или CRM. Заказчики становятся придирчивее в выборе подрядчиков.

И это отлично. С рынка смоет инфоцыган, продающих ИИ-таблитки от всех болей. А нормальные спецы, как те ребята из кейса, о котором я рассказывал, смогут спокойно работать. Наступает время инженеров, которые продают не магию, а реальную автоматизацию.

Создание видео кодом? Конечно! При помощи Claude Code? Обязательно.

Раньше я искал нужные футажи на YouTube или брал стандартные оверлеи из CapCut и Final Cut. А тут решил, что пора бы мне активнее использовать визуальный формат, а то все буковки да буковки. Полез смотреть, как это дело оптимизировать (для ленивых) и с ИИ подружить.

Оказалось, Claude Code умеет генерировать такие футажи. Не совсем сам, конечно, а в связке с Remotion - это такая библиотека для создания видео через React.

Работает всё просто: кидаете Клоду ссылку на документацию (.MD) и говорите: «Ну-ка, поставь это, и давай будем видосики пилить». А дальше описываете задачу.

Я, например, попросил замутить мне «хакерский интерфейс терминала, который мы видим с обратной стороны: справа пишутся команды, а потом появляется название канала».

Клодушка пошабуршал немного и выдал готовое видео, которое я закинул в CapCut вторым слоем. Вся работа заняла минут десять.