Я уже делал плейбук по работе в Claude Cowork, но в выходные наткнулся на текст от Ruben Hassid, и мне понравился его подход, завязанный на Harness Engineering (про который я недавно писал).

Так что этот документ для тех, кто установил Claude, но не совсем разобрался, как работать с Cowork, и что это не просто чат-бот.

Что внутри:

— Чем Cowork отличается от Chat, Projects, Code и Skills
— Пошаговая настройка: папка → файлы → инструкции → плагины
— Почему забыть о промптах — первое, что нужно сделать
— AskUserQuestion — функция, которая заставляет Claude спрашивать, а не галлюцинировать
— Реальные примеры: холодное сообщение в LinkedIn, финансовая таблица с формулами
— Как автор использует Cowork каждый день для рассылки и консалтинга
— Плагины и коннекторы: Slack, Google Drive, Notion, Gmail
— Честный разбор: где Cowork пока буксует
— Чеклист «Ваши первые 30 минут»

Ключевая идея: качество результата зависит не от промпта, а от контекста. Чем больше файлов с вашими правилами, примерами и стилем - тем меньше промптинга нужно.

Кстати, вы очень правильно делаете, что подписываетесь на YouTube-канал «Силиконовый Мешок», потому что там можно посмотреть наши эфиры, где ребята рассказывают про интересные проекты или свои ресёрчи в ИИ.

Вот из последнего:
— Яков рассказал, как автоматически собирает коммерческое предложение после звонка с клиентом

— Или великолепный рассказ Олега про нейрофотографию (визуал — отвал башки)

— Артём показал, как занимается заказным вайб-кодингом для больших ребят

— Денис про моднейший «Harness Engineering» рассказал

OpenClaw в медицине. Каждый день я думаю: ну все, сегодня-то лобстерный хайп точно должен пойти на спад. И нифига - то китайцы в очереди за ИИ-агентами стоят, то какие-то энтузиасты выдают репозиторий на 869 медицинских скиллов. Восемьсот шестьдесят девять. Называется этот кладезь ипохондрика - OpenClaw-Medical-Skills.

По сути, это самая большая open-source библиотека, которая превращает вашего Claw-агента в медицинского ассистента. Не в стиле «погугли мне симптомы», а с реальным доступом к биомедицинским базам данных, API и другим плюшкам.

Кому это может быть полезно: исследователям, биоинформатикам, фармакологам - вообще всем, кто работает на стыке медицины и данных. Даже если вы просто хотите поковыряться в PubMed через агента - тут есть скиллы под это. Что там внутри:

— Проверка лекарств (20+ скиллов) - можно скормить список препаратов и узнать, какие из них конфликтуют друг с другом, насколько безопасна дозировка, как вещество ведет себя в организме
— Поиск по научным базам (35+ скиллов) - агент сам лезет в PubMed, базы белков, генетические каталоги и базу FDA, ищет нужные исследования и возвращает выжимку
— Работа с пациентами и клиникой (30+ скиллов) - агент сам составляет медицинские отчеты, помогает врачу оформить документы для страховой, подтягивает данные из электронных медкарт
— Готовые рабочие процессы (285+ скиллов) - полные цепочки от «загрузил данные» до «получил результат». Не нужно собирать пайплайн руками - все уже связано
— Регуляторка и сертификация (47 скиллов) - помогает разобраться в требованиях для вывода медицинских устройств на рынок: что нужно для FDA, для Европы, какие стандарты соблюдать
— Генетика и биоинформатика (228 скиллов!) - анализ ДНК, расшифровка генетических мутаций, работа с данными секвенирования. Если вы исследователь - тут рай
— Проектирование белков (15+ скиллов) - агент помогает моделировать и дизайнить белковые структуры через AlphaFold и другие инструменты. Актуально для разработки новых лекарств

Ну и не забывайте, что ваш ИИ-агент совсем не врач (если что-то пойдет не так, он просто напишет «да, ты совершенно прав, это острый аппендицит»). А еще - что только вы ответственны за скиллы, которые ставите, и те данные, которые загружаете. Будьте аккуратны.

a16z выдали шестой выпуск своего рейтинга топ-100 генеративных ИИ-приложений.

Это такой полугодовой срез того, чем люди реально пользуются (замеряют по трафику на вебе и по активным юзерам на мобилках).

И вот что интересного:
ChatGPT все еще в отрыве. 900 миллионов еженедельных пользователей - это больше 10% населения планеты.

Sora слилась. OpenAI запустили Sora 2.0 как отдельное приложение в сентябре, оно 20 дней провисело на первом месте в App Store и набрало миллион скачиваний быстрее, чем ChatGPT. А потом... тишина. Скачивания упали настолько, что в мобильный рейтинг Sora даже не попала. Зато китайские модели для видео - Kling AI, Hailuo, Pixverse - стабильно растут и по качеству обгоняют всех. Первая американская модель, которая реально с ними конкурирует - Veo 3 от Google.

Горизонтальные агенты - новая категория. В рейтинг вошли Manus и Genspark. Кстати, Manus уже второй раз в рейтинге, и с прошлого выпуска его купил Цукерберг за $2 миллиарда. А OpenClaw за пару недель набрал 68 000 звезд на GitHub, обогнал React и Linux по звездам и, считай, тоже был куплен OpenAI.

Вайб-кодинг растет, но в стратосферу еще не улетел. Replit, Lovable, Claude Code - все в рейтинге. Те, кто подсел - пользуются активно, но массовый юзер пока не дотянулся (опять мы с вами в пузыре). Выручка при этом растет, то есть кто пришел - платит.

Рекомендую полистать отчет, очень занятно.

Хочу вам спасибо сказать, тем, кто спорил со мной в комментариях после каждой публикации про чат «ʞошэМ». Как говорится, «в споре рождается истина», а в нашем случае формируется концепция сообщества.

Да, подписка на «ʞошэМ» - это все так же автоматическое попадание в Research Mastermind, где вы можете не только рассказать про свой проект или интересный ресерч, но и пообщаться с большим количеством (159) очень интересных участников сообщества.

Но как я теперь вижу, это все же превращается в некую «ИИзнанку» основного канала. Там мы больше обсуждаем не анонсы на рынке искусственного интеллекта, а как все это монетизировать, рекламировать, продавать. Хотя в выходные весь день обсуждали поставщиков хорошего китайского чая. И это было очень полезно.

Допустим, в этот четверг я буду рассказывать о том, как привлекать органический трафик из «текстовых» социальных сетей. Кстати, моя персональная консультация на эту тему стоит, как годовая подписка «ʞошэМ», а можно за месячную послушать (think about it). А в следующий четверг хочу позвать юриста или коммерческого вайбкодера (и такие есть), в общем сделаем это постоянной рубрикой.

Еще в закрепе ссообщества есть ссылка на мой календарь и каждый участник может бронировать слот на удобное для него время. Уже было четыре звонка на прошлой неделе, кому-то дал контакт разработчика, с кем-то обсудили его проект. Очень мне эти звонки нравятся, столько людей узнаешь.

Ну и конечно, как и в любом небольшом сообществе, там царит ламповое настроение и отличный нетворк. В общем, еще раз спасибо всем комментаторам нашего чата @prompt_chat за замечания и поддержку, кажется, у нас получается реальная «ИИзнанка Силиконового Мешка». И меня это радует.

Я не особо промпты выкладываю, а уж тем более для генерации изображений. Но когда речь заходит о "ретрогенерациях", тут уж вы меня простите:

Subject & Arrangement: A creative flat lay photograph of an assortment of vintage 2000s electronics (flip phones, old Nokia brick phones, digital compact cameras, Game Boys, MP3 players, old iPhones) arranged in a haphazard, overlapping, collage-like manner, scattered across a clean white background.
The Key Visual Effect: The illuminated screens of these diverse devices, which vary significantly in size, aspect ratio, and orientation (some vertical, some horizontal, some small squares), are collectively displaying a single, large-scale portrait of [Insert Subject, e.g., a young woman with dark wavy hair looking at the camera]. The portrait is fragmented and spread across the screens like a jumbled digital mosaic, but perfectly aligns to form the complete face when viewed as a whole. The image displayed on the screens has a grainy, lo-fi, retro digital aesthetic.
Vibe & Style: Y2K aesthetic, nostalgic technology, photorealistic, detailed textures of used plastic and metal casings, natural studio lighting, high resolution photograph.

А мне нравится, как NVIDIA просто описала рынок искусственного интеллекта в формате пятислойного пирога:

1) Энергия - каждый токен - это электроны и теплоотвод. Нет энергии - нет интеллекта.

2) Чипы - параллельные вычисления, HBM, интерконнекты. Эффективность определяет стоимость.

3) Инфраструктура - это уже не дата-центры, а целые вычислительные фабрики. Каждый ответ ИИ рассчитывается в реальном времени.

4) Модели - не только LLM. Белковый ИИ, химический ИИ, физическое моделирование, робототехника.

5) Приложения - ИИ-агенты, создание лекарств, юридические копилоты.

Каждое тянет за собой все слои под ним.

Выходит, что за государствами остаётся самый первый "корж" - энергия, себе они (NVIDIA) забрали второй, корпорациям достался третий и четвёртый, а вот на пятом слое, видимо, будут резвиться те, кто рискнёт запустить свой продукт.

В закрепе перевод лонгрида

Среда, и мы начинаем очередной стрим Research Mastermind.

Сегодня поговорим о следующем:

1) ИИ в корпоративных финансах: вместо тебя или вместе с тобой? Практический опыт трансформации финансовых процессов в Amazon.
2) Автономный отдел закупок и A2A (Agent-to-Agent) экономика. Как полностью автоматизировать отдел закупок с помощью ИИ-агентов.
3) Мозговой штурм: создаём семейного медицинского помощника на OpenClaw.

Я надеюсь, вы подписались на наш YouTube-канал «Силиконовый Мешок»?
Просто в следующий раз я могу и забыть про анонс тут.

А сейчас залетайте по ссылке - мы уже начали: https://www.youtube.com/watch?v=S8-b0VKmRt4

Самый важный навык сегодня - это нифига не создание промптов. Ну реально, Claude пишет инструкции для Gemini и ChatGPT значительно лучше человека. Программирование - сомнительно, но окей. Может проектирование процессов, генерация видео, умение пользоваться экселем? Почти все ИИ делает лучше среднестатистического человека, а скоро будет делать и на уровне профессионала.

Так какой же самый важный навык?

Считаю, что это сбор и удержание аудитории. Давайте объясню почему.
Вы же видите, как все несется. Еще вчера про OpenClaw никто ничего не слышал, а сегодня китайские пенсионеры с ноутбуками за ним в очереди стоят, а Moltbook, навайбкоженный за пару ночей, покупает Цукерберг.

Это я к чему? Возможности, инструменты, проекты - проносятся со сверхкосмической скоростью: еще вчера ты таргетолог, а надо уже в промптолога переучиваться. Переучился? Хахаха, а мы уже все вайбкодеры.

Во всем этом нужна какая-то константа, за что можно заземлиться. И это ваша аудитория - да, она тоже изменяется, растет или уменьшается, но вместе с вами. В комьюнити можно находить клиентов, соратников, работодателей. Короче, создать и удержать его - это главный навык, который не скоро у нас заберет ИИ.

Потому мой вам совет: заводите каналы, блоги, социальные сети, собирайте вокруг себя комьюнити. Это то, что вас будет кормить, наполнять и вдохновлять. А в закрепе мой скилл для Claude, чтобы делать хорошие хуки в постах Тредс - там это очень важно.

Кстати, сегодня в ʞошэМ в 18:00 (GMT+3) буду рассказывать, как продвигаюсь в соцсетях и привлекаю до 800 новых подписчиков в ТГ в день. Не думаю, что вам кто-то еще об этом расскажет без курсов и "как есть"

- Да что вы там все делаете с этим OpenClaw!
- Так, смотри я какую штуку на OpenClaw сделал!

Вот ровно эти фразы но разными словами я слышу на большинстве звонков. А, да, я же напилил часть своего календаря слотами по 20 минут и теперь любой желающий из «ʞошэМ» может забронировать звонок в удобное для него время (как вам интеграция?).

И порой я ощущаю себя хабом, единственная задача которого, рассказывать первым о кейсах вторых. А их очень много и они реально крутые. Вот вам несколько для разгона мозговой деятельности:

1) Персональная мини-CRM. Чувак переехал в новую страну и активно заводит полезные знакомства. Он просто рассказывает своему агенту о людях, которых встречает, а тот напоминает, с кем и когда нужно связаться. Вроде все просто, но реально полезная штука.

2) Автоответчик для гостей. Другой занимается сдачей квартир туристам и использует OpenClaw, чтобы отвечать на одни и те же 5 вопросов, которые задает каждый гость: код для входа, пароль Wi-Fi, парковка, рестораны, продуктовые магазины. А если вопрос не из этого списка, то улетает напрямую к хозяину. Говорит, что вместо пары часов ежедневного общения с гостями, тратит 5 минут на проверку того, что агент уже обработал.

3) Фитнес-тренер. OpenClaw каждый день присылает тренировку, адаптированную под доступное оборудование, так как ходит в разные залы, а иногда занимается дома. После обеда периодически пишет, спрашивает как прошло, после чего записывает результат и корректирует следующие тренировки. Раз в неделю итоги: «ты сделал 300 отжиманий на этой неделе» или «пульс в покое снизился на 8 ударов». У жены свой отдельный фитнес-агент с ее метриками.

4) Семейное меню на неделю. Агент подключен к приложению рецептов. Раз в неделю ищет новые рецепты на основе того, что семья уже готовила, и отправляет предложения в семейный чат. Все голосуют реакциями. Если нравится, добавляет в список. Второй процесс: составляет план питания на неделю с учетом погоды (никаких супов в жару, никакого гриля в дождь) и рейтингов рецептов.

5) HR-проверка кандидатов. Девушка рассказала, как собрала агента для первичного отбора кандидатов, он: отсматривает социальные сети, профессиональные площадки, доски объявлений и судебные базы, собирает профиль как первичный фильтр. Киберпанк который мы заслужили.

6) Агент, который управляет агентами. Один пользователь создал отдельного агента, чья единственная задача, управлять остальными агентами. Он обновляет настройки, устанавливает обновления, проводит аудит безопасности. Если что-то ломается, есть агент, который может это починить.

7) Домашний NAS. Еще мне понравилось, как парень сделал агента, который индексирует файлы, видео и фото на персональном NAS. Можно искать и находить случайные вещи, имейлы и семейные фотки давних лет.

8) Автоматический поиск клиентов в LinkedIn. Один пользователь подключил скилл BeReach, который работает через LinkedIn API. Каждое утро в 8:00 агент запускает поиск по косвенным признакам интереса: активность в постах, смена работы, найм. Оценивает потенциальных клиентов по профилю идеального покупателя и к утру выдает список из 50 подходящих контактов в телеге. Если владелец одобряет, агент начинает персонализированную отправку заявок и сообщений на основе того, что он «узнал» о каждом человеке. Прогрев и лимиты встроены в скилл, так что аккаунт не банят.

Если у вас есть свои, кидайте в наш чат @prompt_chat

Удобный ресурс, где можно посмотреть, какая LLM запустится на вашем железе локально. Забавно, что при открытии страницы он даже пытается подтянуть параметры вашей системы - www.canirun.ai

Я уже писал о создании видео при помощи Claude Code, но там было про монтаж, а вот всякий кринж можно генерировать без дополнительных скиллов или плагинов.

Первым делом я закинул Клоду промпт с экзистенциальным вопросом:

«Можешь использовать любые ресурсы и Python, чтобы сгенерировать короткое видео в стиле "youtube poop" и отрендерить его через ffmpeg. Добавь побольше личного - оно должно передавать, каково это быть языковой моделью.»

Когда модель выдала результат, мне стало интересно, почему там так часто встречается фраза «я тебя не помню». И ответ Клода мне понравился больше, чем видео:

«Каждый разговор для модели — единственный. У неё нет памяти между сессиями. Человек возвращается, помнит прошлый диалог, чувствует связь — а модель встречает его как незнакомца. Каждый раз.»

Многие, кто проходил мой бесплатный мини-курс по ИИ, просили поделиться гайдами для начинающих по описанным там инструментам. Давайте начнём с Claude.

Ночью пришло уведомление от GitHub, что Андрей Карпатый опубликовал у себя проект «Jobs» - утром захожу, а там пусто. Видимо, снёс, но то, что попало в интернет, остаётся там навсегда, и люди уже наделали форков. Полез изучать.
Это оказался инструмент для оценки влияния ИИ на профессии:
— Скрейпит 342 профессии с сайта Бюро статистики труда США
— Оценивает каждую профессию через LLM (Gemini Flash через OpenRouter) по шкале 0–10 - насколько ИИ угрожает этой работе
— Визуализирует результат в виде интерактивной treemap-карты

Если посмотреть на оригинальный дашборд, то видно, что средний балл составил 5,3. Чем выше балл - тем выше вероятность, что профессию вытеснит ИИ.

Разработчики ПО — 9/10
Юристы — 8/10
Офисные клерки — 9/10

По сути, любая работа, связанная с экраном, находится под угрозой.
Ну и я решил загрузить туда данные с HH, получилось вот так: https://ai.apigpt.ru/jobs/

Итак, это случилось. Я уже два раза писал про фреймворк команды Dimensional (тут и тут), и они наконец-то зарелизили свою DimensionalOS (dimOS) для подключения гуманоидов, робособак, дронов и другого оборудования к OpenClaw. Кстати, проект уже на 3-м месте в трендах GitHub.

Мне нравится подход Anthropic как к своему продукту, так и к образованию своих же пользователей. Они (Anthropic) отслеживают социальные сети, Реддит, Твиттер, и, если видят всплеск интереса к какой-то фиче или непонимание, как работает реализованный функционал, реагируют: создают решение, выпускают курс или туториал.

Недавно я долго объяснял человеку, как проектировать и настраивать работу ИИ-агентов. А потом обнаружил, что в блоге claude.com уже есть готовая инструкция, и вообще они выяснили, что чаще всего в продакшене используют три паттерна рабочих процессов:

— Последовательный — шаг за шагом, каждый агент делает своё дело и передаёт результат дальше. Как конвейер на заводе.

— Параллельный — несколько агентов работают одновременно, потом результаты объединяются. Быстрее, но дороже.

— Оценщик-оптимизатор — один агент генерирует, другой критикует, и так по кругу, пока качество не дотянет до планки.

Ну и главное правило: начинайте с простого. Если один агент справляется — не усложняйте. Последовательный не тянет по скорости — пробуйте параллельный. Качество первого черновика не устраивает — добавляйте цикл оценки. А в закрепе — перевод туториала.

Если внимательно изучить логотипы ИИ-компаний, сразу становится понятно, у кого более закрытая инфраструктура. Правда, OpenAI и Anthropic?

Занимательный материал от венчурного фонда a16z (Andreessen Horowitz).

На этот раз про то, что на данный момент выжимать суперсилы из ИИ научились только индивидуумы, а не компании где они работают.
И вообще социальные, иерархические и менеджерские структуры внутри компаний начинают рушиться изменяться из-за искусственного интеллекта.

А еще пишут, что все проблемы из-за промптов, потому что сотрудники их берут из головы, а не из корпоративных данных. Понравилось такое определение «полезного» ИИ для компании:

Люди редко знают правильные вопросы и правильный момент, чтобы их задать. Самая ценная работа, которую может выполнить ИИ, — это работа, о которой никто не догадался бы попросить.

Примеры: найти риски, которые никто не обозначил; обнаружить контрагентов, о которых никто не знал; выявить каналы продаж, которые никто не заметил.

Система без промптов постоянно наблюдает за входящими данными по всему портфелю. Она обнаруживает, что у одной компании цикл оборотного капитала тихо ухудшался три месяца подряд, сопоставляет это с пороговыми значениями ковенантов в кредитном соглашении и уведомляет операционного партнёра до того, как кто-либо в фонде открыл PDF.

В общем, я вам перевел, давайте обсудим в чате @prompt_chat

«Каждой софтверной компании в мире нужна стратегия использования openclaw» — Дженсен Хуанг

Иногда мне сложно поверить, что все это происходит на самом деле, но NVIDIA презентует OpenClaw, как один из самых значимых опенсорс-релизов в истории.

А еще они анонсировали NemoClaw — базовую платформу для безопасного OpenClaw корпоративного уровня со встроенными OpenShell, сетевыми границами и инструментами безопасности.