Я скормил 627 реальных анкет моих подписчиков в симулятор и получил прогноз реакции на платный продукт. Рассказываю, как это работает.

Вы же помните, как я просил вас заполнить небольшую анкету? Ответы были анонимными, чтобы я мог без зазрения совести использовать данные. И в анкете был вопрос «Какой из продуктов по нейросетям от меня мог бы быть вам интересен?», ну и большая часть респондентов ответила - курс. За него я и зацепился.

А если я запущу платный курс по ИИ-агентам за 15 000 рублей, как отреагирует аудитория? Кто купит? Кто скажет «дорого»? Кто будет спорить в комментах? Кто перешлёт друзьям? (дискелймер: ничего я запускать не собираюсь, пока...)

Обычно для этого нужно либо просто запустить и посмотреть, либо провести custdev на 20 человек. А мы попробуем третий путь - симуляцию.

Что такое MiroFish
MiroFish - это open-source инструмент, который делает вот что:
— Берёт текстовое описание вашего сообщества.
— Строит из него «граф знаний» - кто есть кто, кто с кем связан, кто чего хочет.
— Превращает каждого персонажа в ИИ-агента со своей личностью, мотивацией и стилем общения.
— Запускает этих агентов в виртуальный Twitter и Reddit.
— Агенты пишут посты, комментируют, спорят, лайкают - 72 часа в ускоренном времени.
— На выходе аналитический отчёт: что произошло, какие паттерны, какие риски.
По сути, это «А что если…?» для сообществ.

Как я это запустил
Из 627 анкет я подготовил описание типичных персон аудитории. Вытащил ключевые паттерны из ответов и создал 31 агента, каждый со своим профилем:
— Анастасия Петрова — фрилансер, ИИ-консультант, обсуждает ценообразование.
— Елена Волкова — 26 лет, маркетолог из Москвы, новичок, чувствует себя перегруженной.
— Никита Зайцев — разработчик, энтузиаст, помогает другим в комментах.
— Андрей Лебедев — скептик, критически относится к ИИ-хайпу.
— Юлия Попова — репостит контент, приводит новых подписчиков.
— Павел Орлов — хочет n8n и автоматизацию, но цена кусается.
…и ещё 25 персонажей.

Между ними система построила связи: кто кому помогает, кто с кем спорит о ценах в комментариях, кто скептичен, кто влияет на других. 34 узла, 33 связи - это граф знаний в Neo4j.

Дальше я задал сценарий: «Артём объявляет курс по ИИ-агентам за 15 000 рублей» - и нажал «запустить».

Что произошло внутри симуляции
72 раунда (условные часы). 486 действий: посты, комментарии, лайки, дискуссии. Два параллельных потока — Twitter и Reddit.

Агенты начали общаться друг с другом. И вот что я увидел:
— Покупатели — Павел Орлов (хочет n8n, автоматизацию) и Игорь Смирнов (маркетинговая автоматизация) проявили интерес. Но оба хотят конкретику: «Покажи, что я получу, а не общие слова».
— Скептики — Алексей Кузнецов прямо написал: «Большинство AI-курсов — это просто вода». Андрей Лебедев сомневается в AI-хайпе в целом. Оба не готовы платить 15К без железных доказательств ценности.
— Инфлюенсеры — Юлия Попова репостит анонс, через неё приходит новый подписчик Сергей Новиков. Классическая воронка.
— Менторы — Никита Зайцев помогает новичкам Марине, Елене и Сергею разобраться с базовыми вопросами прямо в комментариях. Бесплатная поддержка от комьюнити.

Что показал отчёт
Система проанализировала все 486 действий и выдала три главных вывода:
— Риск №1: цена отпугивает фрилансеров. 15 000 - порог, который отсекает значительную часть аудитории. Люди готовы платить, но хотят гибкости.
— Риск №2: корпоративный спрос не закрыт. Игорь и Ольга просят командное обучение, а этого в продукте нет. Деньги на столе.
Возможность: формализовать менторскую сеть, чтобы Никиты Зайцевы получали за это ценность, а не просто тратили время.

Зачем это вообще нужно
Представьте: у вас продукт, комьюнити, аудитория. Вы хотите что-то запустить, но не уверены в реакции. Раньше варианты были: интуиция, custdev на 15 человек или просто запуск и молитва.
MiroFish даёт четвёртый вариант: протестировать реакцию до запуска продукта, услуги проекта. Не на реальных людях, а на их цифровых двойниках, собранных из реальных данных.

Если интересно и есть смысл писать о том, как все это локально запустить у себя, подкиньте огонька - 🔥

Я понял, в чем самая большая проблема подробнейших мануалов, плейбуков и других инструкций, которые писали большеголовые чуваки!

Их сложно читать новичкам из-за обилия терминов или «проглоченных» моментов, которые само собой разумеются. Например, когда мануал начинается с фразы «откройте Claude Code и введите…», как я его открою, если у меня его нет?

Я долго искал пошаговую инструкцию, созданную новичком для новичков, и нашел ее в формате лонгрида «Everything I Learned Using Claude Code for 2 Months» - очень просто и понятно написанный материал, который я немного доработал и перевел на русский в формате плейбука «Всё, что я узнал за 2 месяца с Claude Code».

Там самая база для новичков, от установки и выбора модели до продвинутых приемов - субагенты, MCP-интеграции, хуки, скиллы, управление контекстом. Плюс сравнение с Cursor и Copilot, типичные ошибки и экосистема инструментов вокруг Claude Code.

О, какая мякотка-ягодка нас всех скоро ждет! Меня позвали выступить на ИИ-конференции и рассказать про комьюнити - короче, про нас с вами: как мы вместе сражаемся с этим информационным океаном. А еще расскажу, как на этом зарабатывать и запускать совместные ИИ-проекты.

Встречаемся на конференции 8 апреля с 15:00 до 19:00 по Москве.

Кстати, формат мероприятия максимально чиловый и разбит на слоты. А еще зацените спикеров:

15:00 — Кирилл Куликов, YC фаундер, автор канала kyrillic
Что не так с AI-энтузиастами: хайп и реальность GenAI

15:30 — Александр Горный, ex-директор по стратегии Mail.Ru Group (VK), автор блога #стартапдня и канала GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Перспективы регулирования AI в России

16:00 — Алмас Абулхаиров, предприниматель, который продал свой SaaS, автор канала Венчур по Понятиям
Как зарабатывать на AI в SaaS

16:30 — Андрей Резинкин, ангел-инвестор в 20+ стартапах, синдикатор в AngelsDesk, автор канала Money for startup
Как привлечь инвестиции в AI-стартап

17:00 — Слава Рюмин, CEO RuminLab, автор канала Упал, поднялся
Нейросети в маркетинге: GEO и контент-заводы

17:30 — Костя Горский, со-основатель hirehire.ai и hirehire.me, автор канала Kostya Gorsky’s Channel
Будущее найма в мире с AI: кто, кого и как будет нанимать

18:00 — Артём Субботин, 20 лет опыта в hardware и создании глобальных трендов, автор канала Силиконовый Мешок
Как привлекать, создавать и развлекать AI-комьюнити

18:30 — Николай Хлебинский, Серийный IT-предприниматель, основатель Retail Rocket, автор канала Николай Хлебинский
Влияние AI на бизнес-стратегию

За четыре часа обсудим все аспекты AI-бизнеса: от маркетинга и построения команды до поднятия раундов и юридических нюансов.

Приходите послушать 8 апреля! Регистрация по ссылке:

👉 Зарегистрироваться

(это бесплатно, но нужно подписаться на всех участников, чтобы получить доступ)

До встречи!

Уже получили такое сообщение? Ну хорошо, не такое, а про телеграм премиум.

Напоминает байку про шампунь, когда маркетолог добавил в конце инструкции по применению слова «…и повторите», чем увеличил продажи шампуня в два раза.

Очень мне нравятся все эти контекстные войны между большими LLM-ками, когда они создают специальные решения или снабжают промптом, чтобы ты сходил и забрал информацию о себе у конкурента.

Конечно, нужно забрать, обязательно, но не забудьте сохранить контекст и у себя, а еще выгрузите свои посты в социальных сетях и чаты в мессенджерах.

И заведите себе местечко на диске под «цифровую душу». Уверен, что спустя несколько лет эта информация будет ценным ресурсом для вас и ваших детей. Можете почитать у меня про «поминику».

Так как же нам все это выгрузить?
Для LLM-ок мне нравится использовать промпт от Gemini:

Ты помогаешь мне импортировать контекст из одного ИИ-помощника в другого. Твоя задача – проанализировать наши предыдущие чаты и обобщить информацию обо мне.

В ответе не должно быть местоимений первого лица (я, мой, мне, мое, меня) и второго лица (ты, твой, тебе, твое, тебя). Называй человека, информацию о котором ты изучил, "пользователь" или используй нейтральные обращения.

По возможности сохраняй слова пользователя без изменений, особенно в инструкциях и описаниях предпочтений.

Категории (указывай сведения в том же порядке):
1. Демографическая информация: предпочитаемые имена, профессия, образование и место жительства.
2. \nИнтересы и предпочтения: не просто собственность или однократные покупки пользователя, а то, с чем он часто взаимодействует.
3. Отношения: подтвержденные и постоянные.
4. Мероприятия, проекты и планы по датам: список недавних важных дел.
5. Инструкции: правила, которые я прошу тебя соблюдать, например что нужно и нельзя делать, а также исправления в твоем поведении. Включи правила только из сохраненных записей, а не из чатов.

Формат:
Подели информацию на разделы, используя указанные выше категории. Постарайся включить точные цитаты из моих запросов, которые подтверждают сведения. Каждый пункт должен быть в таком формате:
Пользователя зовут <name>.
- Доказательство: пользователь сказал "Зови меня <name>". Дата: [ДД-ММ-ГГГГ].

Результат:
- Сформулируй получившуюся сводку в виде текстового блока.

И еще сходите заберите данные вот тут:
1) ChatGPT:
- Нажмите на свое имя пользователя в левом нижнем углу.
- Нажмите Настройки 
- Элементы управления данными.
- Рядом с пунктом "Экспортировать данные" нажмите Экспортировать 
- Подтвердить экспорт.

2) Claude:
- Нажмите на свое имя пользователя в левом нижнем углу.
- Выберите Settings (Настройки) 
- Privacy (Конфиденциальность).
- Рядом с пунктом Export data (Экспорт данных) нажмите Export (Экспортировать).
- Укажите, за какой период вам нужны данные, и нажмите Export (Экспортировать).
- Ссылка для скачивания будет отправлена на адрес электронной почты, связанный с вашим аккаунтом на другой ИИ-платформе.

И тут незабудьте:
3) Facebook* В настройках, зайдите в «Ваша информация на Facebook» и выберите «Скачать информацию».
4) Instagram* В приложении, зайдите в «Настройки» -> «Безопасность» -> «Скачать данные».
5) Telegram: Экспорт возможен только через десктопную версию. Настройки -> «Продвинутые настройки» -> «Экспортировать данные из Telegram».
6) И вдруг забыли в Skype забрать, зайдите и в настройках аккаунта можно выбрать экспорт чатов или файлов.

«Деятельность организации Meta Platforms Inc. и ее продуктов Facebook и Instagram* запрещена на территории Российской Федерации»**

Мне тут в личку пишут, что Ollama суету наводит.

И похоже, что Apple Silicon действительно становится лучшим железом для локального ИИ.

В общем, вчера Ollama 0.19 перешла на MLX, родной фреймворк Apple, и скорость генерации токенов выросла в два раза. На M5 в три.

Смысл в архитектуре: у Apple Silicon нет отдельной видеопамяти, вся память общая. GGML (старый движок Ollama) это не особо учитывал, а MLX создан именно под это.

Еще улучшили кэш: модель не пересчитывает заново те части промпта, которые уже обрабатывала. Для агентных задач, Claude Code, длинные сессии с инструментами, это заметно на практике.

Вот вам причина номер 1999, чтобы вступить в «ʞошэМ». Завтра на Research Mastermind устроим день PDF!

Давно хотел рассказать, как создавать мануалы и как ими конвертировать органику социальных сетей в подписчиков. А тут еще Сергей согласился рассказать про свой агентный пайплайн для технических документов, а Денис - про переводы больших текстов. Такое упускать нельзя.

В общем, за полтора часа мы все вместе разберем крутую тему, которая почти нигде не освещается.

Перекличка, кариньос! Бахнете реакций, чтобы я понимал, что вы все тут и мы продолжаем постить ии-фомо-слоп и дальше.

Ого, я не знал, что если попросить реакций - их будут ставить. Но шуточки закончились, пойду готовиться к сегодняшней легендарочке! Всем спасибо - контакт есть.

Сейчас будет жирнючий подгон. В закрепе плейбук по мотивам последних твитов от Бориса Черни (создатель Claude Code), где он поделился подборкой недооценённых возможностей Клода (ну фиг знает, я их оценил).

А еще вы давно просили скиллы для работы со своими проектами. Вот этими я пользуюсь чаще всего, точнее их форками, которые я сделал под свои задачаи.

Если хотите поставить любой из них - жмёте на ссылку, попадаете в GitHub, кнопка "Code", скачиваете zip, а дальше в Claude Desktop заходите в раздел скиллов, нажимаете плюсик и добавляете из загрузок.

1. grill-me - Самый простой скилл из списка. Буквально один абзац текста. Всё что он делает - допрашивает тебя про твою идею до того, как ты начнёшь что-то делать. Звучит примитивно, но иногда он уходит на 40-50 вопросов вглубь, и к концу у меня в голове кристальная ясность того, что я вообще хочу. Но самое ценное - он помогает мне самому продумать свою идею. В половине случаев я захожу с мыслью "я точно знаю, что мне надо", а к двадцатому вопросу понимаю, что упустил что-то очевидное. И поскольку Claude тебя так жёстко прогрилил, он реально понимает, что ты хочешь, ещё до начала работы - и на выходе результат в разы лучше. Использую в начале почти каждого проекта.

2. seo-audit - Прогоняет полный технический SEO-аудит: Core Web Vitals (LCP, CLS, INP), краулабельность, индексация, мета-теги, иерархия заголовков, адаптивность под мобилки, внутренняя перелинковка, даже E-E-A-T сигналы. Я прогнал его на своём сайте - перформанс скор поднялся с 76 до 97 после того, как внедрил фиксы. Причём после аудита я просто попросил Cowork тут же, в той же сессии, эти фиксы и применить (лайфхак: можно работать прямо в папке с кодом вашего сайта :)).

3. humanizer - Ловит паттерны ИИ-текста. Злоупотребление тире, тройные перечисления, двойные отрицания, негативные параллелизмы, размытые формулировки - все те маркеры, по которым вам напихивают в панамку читатели. Я со временем адаптировал его под свой тон, и он превратился в персонального редактора. Но тут я его не использую, не бойтесь.

4. page-cro - Анализирует копирайтинг на сайте. CTA, элементы доверия, путь покупателя, работа с возражениями. Нашёл на моём сайте пару тупейших косяков, которые я сам в упор не видел - и они реально улучшили конверсию. Предложения не всегда идеальные, но принципы, по которым он анализирует - отличные. Даже если я не беру конкретную рекомендацию, он заставляет задуматься о вещах, о которых я бы сам не подумал.

5. fact-checker - Проходит по любому тексту, проверяет каждое утверждение по иерархии достоверности (рецензируемые исследования наверху, соцсети и блоги внизу), ставит оценку от TRUE до UNVERIFIABLE, и если что-то набирает мало баллов - предлагает лучшие источники. Использую для постов в соцсетях, где ссылаюсь на статистику или исследования. Не раз спас меня от публикации текста, основанного на источниках в ИА «Панорама».

6. mcp-builder - Этот от самого Anthropic. В Cowork около 40 нативных коннекторов. Если у софта, которым вы пользуетесь каждый день, коннектора нет - можно добавить кастомный, если для него уже есть MCP-сервер. Но у большинства софта MCP-сервера пока нет. С этим скиллом вы даёте Claude API-документацию нужного софта, скармливаете API-ключи, и он собирает весь MCP-сервер за вас. Проходит по документации API, планирует какие эндпоинты покрыть, собирает сервер на TypeScript, тестирует, и дальше можно ставить в десктоп-приложение. Если переживаете за безопасность API-ключей - можно сохранить их в .env файл и пусть Claude обращается к ним как к переменным, а не передавать напрямую. Я лично передаю напрямую, потому что мне пофиг.

Раз вы огонечков накидали, то давайте разберем, что там случилось с Claude Code и что из этого умельцы наклепали за пару дней.
Начнем с предыстории. 31 марта в 4 утра интернет взорвался: Anthropic случайно слила полный исходный код Claude Code. Вообще все: 512 тысяч строк кода, 2000 файлов, в открытом виде. Просто забыли убрать служебный файл из обновления, которое ушло разработчикам.

Исследователь Chaofan Shou (вообще не понимаю, как кириллицей написать) нашел прямую ссылку на архив в хранилище Anthropic и выложил ее в X. Дальше вы знаете - копии на GitHub, десятки тысяч звезд за часы, а Anthropic в спешке рассылает жалобы на нарушение авторских прав и удаляет 8100+ репозиториев.

Но удалять уже поздно. Сообщество не просто скопировало код - оно начало билдить свои проекты на его основе. Вот что получилось:
1) Сборка из утекших исходников (claude-code-source-build)
Парень взял утекшие исходники и с помощью Claude Opus 4.6 собрал систему, которая автоматически восстанавливает все недостающие компоненты. По сути, вы можете собрать свой рабочий Claude Code из этих исходников, поменять в нем что угодно и запустить.
Что умеет: все то же, что и обычный Claude Code - писать и редактировать код, работать с файлами, запускать команды в терминале, искать по проекту, подключать плагины (MCP). Плюс управление компьютером на macOS (захват экрана, мышь, клавиатура). Около 90 настроек-переключателей, которые можно включать и выключать, два режима сборки (боевой и для разработки).
417 звезд. github.com/andrew-kramer-inno/claude-code-source-build

2) Пересобранный оригинал (leaked-claude-code)
Другой подход. Автор вручную восстановил 60+ недостающих библиотек и написал 90+ заглушек (временных замен для компонентов, которых не было в утечке), чтобы сырой дамп кода заработал.
Что умеет: полная рабочая версия Claude Code - 80+ команд (планирование задач, код-ревью, управление памятью агента), работа с файлами, терминал, веб-поиск, подключение плагинов, красивый интерфейс в терминале. Можно запускать несколько ИИ-агентов параллельно для сложных задач.
530 звезд. github.com/leaked-claude-code/leaked-claude-code

3) OpenClaude — Claude Code для любых моделей
А вот это уже интересное. Ребята взяли утекший код и сделали так, чтобы он работал не только с Claude, а с любой ИИ-моделью.
Модели: GPT-4o, GPT-4o-mini (OpenAI), DeepSeek, Mistral, Groq, Google Gemini (через OpenRouter), Llama, а также локальные модели на вашем компьютере через Ollama и LM Studio. Плюс бэкенд ChatGPT Codex. Всего 200+ моделей - подходит любая, которая поддерживает формат OpenAI API.
Что умеет: работа с файлами (чтение, запись, редактирование), терминал, поиск по коду и файлам, веб-поиск, подключение плагинов (MCP), запуск подагентов, работа с картинками, интеграция с Git. Причем изменений в оригинальный код внесли минимум: 6 файлов, 786 строк. Не работает только пара фич, специфичных для Anthropic (режим «размышлений» и кэширование запросов).
5100 звезд. github.com/Gitlawb/openclaude

4) Claw Code — написан с нуля на другом языке
Самый безумный проект из всех. Корейский разработчик не скопировал и доработал, а написал заново «вдохновившись» исходниками: изучил архитектуру оригинала и воспроизвел ключевые идеи своими руками. Делал на Rust.
Результат - самый быстрорастущий репозиторий в истории GitHub: 100 000 звезд за один день.
Что умеет: управлять диалогами с ИИ, запускать инструменты (работа с файлами, терминал, поиск), подключать плагины, работать с протоколом MCP, показывать красивый интерфейс в терминале с отрисовкой Markdown. Есть система плагинов и хуков - можно расширять функциональность как угодно.
137 000 звезд. github.com/instructkr/claw-code

Теперь серьезно.
Будьте крайне осторожны. Оригинальный код - 500 000 строк. В любой копии или переделке может быть спрятано что угодно: программы-шпионы, вирусы, майнеры криптовалюты. Это касается репозиториев как от неизвестных аккаунтов, так и от известных.
Информация в образовательных целях.

Продолжаю делиться гайдами для начинающих в рамках моего бесплатного мини-курса. На этот раз промптинг.

А вот и еще одно исследование на тему, как скоро мы окажемся на улице, передав рабочие ноутбуки ИИ-агентам. Спойлер: если твой рабочий инструмент не компьютер, не телефон и вообще не включается в розетку - немного расслабься, но не сильно.

Вообще, как говорится в исследовании, эта техническая революция будет отличаться от привычных нам, когда технологии создавали больше рабочих мест, чем уничтожали (людей просто перемещали на более квалифицированную и высокооплачиваемую работу). Типа как с индустриальной революцией: крестьяне стали рабочими, а рабочие стали инженерами.

На этот раз все будет по-другому: на каждый процентный пункт автоматизации задач внутри профессии приходится 0,75 п.п. реальной потери рабочих мест. То есть автоматизация не «перемещает» людей наверх, а выбрасывает, и компенсация новыми рабочими местами минимальна.

Самое смешное, что чем больше ИИ помогает вам выполнять работу, тем более заменяемым вы становитесь. А кому ИИ помогает больше всего? Не слышу? А, точно: программисты (57% задач автоматизируемы), веб-дизайнеры (55%), писатели (55%). Так подождите. Выходит, мы сами для себя готовим путевку в безработную жизнь? Ну да. Более миллиона специалистов, чья работа - изучать, создавать и писать об ИИ, сами попадают под вытеснение на 26–55%. Кстати, аналитики могут не пережить собственный анализ происходящего в ИИ.

А оплачивают весь этот банкет - инвесторы. Например, когда финтех-компания Block объявила об увольнении 40% персонала в рамках ИИ-реструктуризации, её акции выросли на 20%. Инвесторы ставят на автоматизацию, а не на людей. Куда они инвестируют на ИИ-рынке, я недавно писал.

В общем, очень советую почитать этот материал, а еще я вам графики перевел на русский язык. А тут можно посмотреть дашборд Андрея Карпатого, который я наполнил актуальными данными для рынка СНГ.

В последнее время обожаю смотреть на рабочий календарь. Среди белых клеточек и синих черточек ищу тонкие полоски двадцатиминутных слотов с названием «ʞошэМ между Artem и …». Вместо точек там, конечно, имя стоит.

Вот смотрю я на это имя и думаю: а кто этот человек, что его волнует, какая у него история, что он хочет запустить на рынке искусственного интеллекта или чего он боится?

В назначенное время захожу в Гуглмит и первые секунды, пока идёт смолтолк, пытаюсь понять, кто передо мной: предприниматель, сотрудник крупной компании или студент... А дальше у нас начинается увлекательный разговор про жизнь, искусственный интеллект и что, блин, делать в этом безумном мире.

Такой тет-а-тет созвон - одна из опций нашего клуба «ʞошэМ».
За эти двадцать минут могу вспомнить кого-то из спикеров в Research Mastermind, который питчил про что-то подобное, и дать контакт. Найти в чертогах памяти похожий кейс или пост с канала. Или успокоить, что никто ничего не понимает и не знает какая ниша выстрелит и что изучать прямо сейчас, чтобы заработать все миллионы. Иногда этого достаточно.

И я понял, что хочу внутри этой «ИИзнанки» сосредоточиться на двух вещах:
Экспертиза - знания приглашённых спикеров и самих участников, обмен опытом.
Аудитория - хочу рассказывать о ИИ-проектах участников, потому что там есть действительно интересные кейсы.

Так что если вам нужна экспертиза, аудитория и поддержка людей, которые тоже ничего не понимают, но разбираются вместе - залетайте к нам в «ʞошэМ».

Что мне нравится в «Силиконовом Мешке», так это внутреннее бурление жизни.

В выходные стараюсь больше времени уделять семье и не пишу контент, но жизнь кипит: в нашем чате @prompt_chat постоянно кто-то задает вопросы и получает ответы (люблю вас за это), в ʞошэМ уже два дня ребята перебирают всевозможные способы обхода… ну не важно чего, а в Research Mastermind накидывают бонусные материалы к своим прошлым выступлениям.

А я начал изучать LLM Knowledge Bases от Андрея Корпатый (на неделе расскажу).​​​​​​​​​​​​​​​​

Фраза «твиттер взорвался после публикации Карпатого…» звучит уже не менее мемно, чем «британские ученые открыли…», поэтому я не буду ее писать, а сразу перейду к сути.

Пару дней назад Андрей рассказал в Твиттере о LLM Knowledge Base - системе сбора, хранения и взаимодействия с информацией в формате структурированных коллекций markdown-файлов с перекрестными ссылками.

Да-да, зумеры изобрели википедию… для ИИ-агентов. Не в том смысле, что ее не могут читать люди, а в том, что она спроектирована так, чтобы агенты могли перемещаться по файловой системе и извлекать информацию точно так же, как это делал бы человек.

Что в этом крутого? Технически вообще ничего, все просто и понятно, никаких инноваций и ядерной физики. Но сам формат, когда один человек описывает идею, а уже через несколько часов весь GitHub завален проектами на базе этого концепта, - впечатляет.

Например, проект Farzapedia, где чувак скормил LLM 2500 своих записей из дневника, заметок и переписок в iMessage за последние пару лет и получил 417 структурированных личных вики-статей. Внутри все: друзья, стартапы, ресерч, книги, фрагменты из жизни. Каждая статья с бэклинками, полностью повторяя структуру Википедии.

И таких проектов очень много, да и вы сами можете за несколько минут создать свой «Second Brain». Берете воркфлоу, описанный Карпатым, шарите его idea file (файл-идею) с описанием проекта своему Claude Code или OpenClaw - и они собирают все под вас. Ну или можете заглянуть в комментарии к этому посту, где я выложил Skill, который сделает то же самое. И очень советую почитать гайдлайн из закрепа - там все описано подробнее.

Локальная модель Gemma 4 прямо в вашем iPhone. Довольно быстро шуршит токенами: работает с изображениями, голсом и даже несколько встроенных агентов есть. Погнали тестировать!

Напоминаю, что уже завтра (08.04) стартует онлайн конференция «Реальный AI-бизнес: что работает на практике и приносит деньги»

Стартуем в 15:00 по Москве, а я в 18:00 расскажу, как привлекать, создавать и развлекать AI-комьюнити.

Также обсудим:

— Почему фонды всё чаще разворачивают AI-проекты и что нужно изменить в упаковке для поднятия раунда.
— Как перерасти стадию «GenAI-энтузиаста» и выстроить стабильные продажи на перегретом рынке SaaS.
— Стоит ли запускать контент-заводы на нейросетях.
— Кого нанимать в команды в условиях трансформации рынка и откуда ждать сюрпризов в регулировании отрасли.

Приходите, будет много практики и реального опыта от меня и других крутых спикеров.

Напомню детали:

📅 Когда: 8 апреля, среда, 15:00-19:00 мск
📍 Где: онлайн
💰 Стоимость: подписка на каналы спикеров

Регистрация по ссылке:
👉 Зарегистрироваться

До встречи!

СДВГшники-вайбкодеры, я вас спасу! Сделал «шлепатель», который будет уведомлять каждый раз, когда Claude Code закончил работу или требует внимания. А в конце рабочего дня на щеках еще и здоровый румянец появляется.

Сегодня среда, а это значит у нас будет очередной Research Mastermind в 19-00 (GMT+3)!

О чем поговорим сегодня:

AI как слой управления в B2B-агентстве
Как заменить себя «образца полуторагодовалой давности» и выстроить коммерческую стратегию: мониторинг, форкастинг и принятие решений. Расскажу, как вдохновить гуманитариев вайбкодить, и покажу пачку примеров внутренних сервисов.

Как делать песни и альбомы в Suno
Чтобы сделать качественный альбом, нужно понимать стили, жанры, размеры и грамотно руководить ИИ. Разбор профессионального подхода от промпта до готового трека.

Как я упаковала опыт борьбы с раком в продукт
Кейс проджект-менеджера без навыков разработки, которая за месяц собрала MVP протокола по питанию для онкобольных — от архитектуры до лендинга. Путь создания, инструменты и инсайты.

Ставьте уведомление на стримчанский, встретимся там: https://youtube.com/live/56g8-PF1aio?feature=share