Ещё раз спасибо всем, кто заполнил анкету из этого поста: это помогло мне лучше узнать вас - читателей канала. Кстати, многие хвалили гайд, который получали после заполнения анкеты. Решил поделиться им со всеми - @promptdesignbot. Будет полезно как для новичков, так и для того, чтобы освежить в памяти ИИ-базу.

«Не знаешь, чем заняться, качай медийку» - видимо, этот наивный совет становится всё более актуальным сейчас.

Во времена возможностей, которые дают нейросети, я вижу два основных затыка у людей: клиенты и идеи. И вот эта «медийность» позволяет их решать.

Например, когда вокруг есть комьюнити, ты перестаешь «вариться в собственном соку», а начинаешь «переопыляться» с окружающими: послушал одного, подсказал другому, а утром, намылив голову в душе, обнаруживаешь в ней гениальную идею, что можно завайбкодить за пару часов и протестить на живых людях.

Именно поэтому я и создал Research Mastermind, где каждую неделю мы слушаем по три интересные идеи и общаемся с их авторами. Это вообще лучшее решение этого года - столько интересных людей в одном месте я еще никогда не встречал.

Но комьюнити нужно где-то взять. Да, можно создать чатик на интересную тему среди друзей, просить каждого добавить туда еще людей, и за год вырасти в небольшую группу прикольнух чуваков. А можно делиться своими идеями в социальных сетях и формировать тусовку там.

Способов много, и я даже решил, что расскажу про свои на одной из встреч закрытого чата (все же там я не обязан писать только про ИИ).

А для вас подготовил плейбук со способами заработка на нейросетях. Кстати, делитесь в комментариях, как лично сшибаете монетку, а я добавлю это в новую версию документа.

Хотите посмотреть наш утренний Research Mastermind?
Залетайте: https://www.youtube.com/watch?v=X_czM2-NCpk

Сегодня утром на стриме Денис рассказывал про Harness Engineering - это новый подход к проектированию среды для агентов.

Так как в своей презентации он сделал упор на недавнюю публикацию OpenAI «Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world», я пошел туда, попутно заглянув и в блог LangChain. Их публикация «Improving Deep Agents with harness engineering» вышла неделю назад, и про нее писали в нашем чатике. Но вовремя остановился, так как не кожаное это дело - ходить ногами и материалы собирать.

Попросил OpenClaw еще раз послушать Дениса, забрать презентацию, которую он скинул в чат, найти письмо от Google Meet с сообщениями из чата трансляции, а потом зарядить всем этим Claude Code, чтобы он собрал обобщенный плейбук на эту тему.

Как видите, документ готов. Я его уже почитал, внес правки (это 4-я версия) и пошел настраивать среду для своих ИИ-агентов. Я же вам уже говорил, как рад, что мы создали Research Mastermind?

Подписывайтесь на YouTube «Силиконовый Мешок», буду иногда выкладывать наши стримы.

OpenClaw теперь умеет в пространственное восприятие. Тестируют на роботе Unitree G1, и выглядит реально круто.

Как это работает: создает динамическую воксельную карту, которая отслеживает объекты и их изменения во времени. Короче, робот не просто видит комнату, а понимает что где стоит, что двигается, и может отвечать на сложные пространственные запросы. Подходит для дронов, четвероногих роботов, в общем для всего, что должно ориентироваться в реальном мире.

Самое интересное - данные эмбеддятся так, что потом можно задавать глубокие запросы про пространство. Не просто «что перед тобой», а «где лежал красный мяч 30 секунд назад». Восприятие нового уровня.

На неделе конкретно так залип на обновке от антропиков - Skill Creator. Это мета-навык для Claude, который помогает создавать, другие навыки (skills).

Да, понятно, что и раньше можно было скиллами создавать скиллы, но тут прям он тесты создает, бенчмарки гоняет, слепое сравнение версии делает - я в восторге.

Например вчера, тестил на реальной задаче. Есть у меня проект в клоде, где собираю всю информацию по этому каналу - метрики, тексты, структуру. Решил сделать скилл, которыи будет писать посты в моем стиле. Не просто «напиши как блогер», а чтобы реально попадал в обороты, словарныи запас, подачу.

Загрузил посты, прогнал анализ, собрал инструкции - и дальше самое интересное. В Skill Creator запустил тесты и получил конкретные цифры: без скилла Опус попадает в стиль в 41% случаев, со скиллом 94%. Не на глаз, не «вроде похоже» - а реальные данные.

В закрепе инструкция, как настроить, запустить и чего может.

Claude Code plugin:
https://
github.com/anthropics/cla
ude-plugins-official/tree/main/plugins/skill-creator

repo:
https://
github.com/anthropics/ski
lls/tree/main/skills/skill-creator

Час! Час я собирался мыслями, чтобы только начать писать этот пост. А сейчас еще уведомление на часы пришло и я взял в руки телефон... вот сижу свайпаю рилсы и злюсь на себя, что не успею написать все до шести вечера, как хотел.

Арку к этому абзацу не придумал, поэтому сразу к сути. Как же я рад, что вчера на нашем Research Mastermind выступал Дмитрий с рассказом о своем проекте (вот можете посмотреть его выступление).

Это мини-курс внутри тг-бота, называется «Поддержка начинаний», а придумала его жена Димы - Дарья, надеюсь вы читали ее книгу «С ума сойти!» - если нет, то очень рекомендую, даже если вы не СДВГшник.

А, да! К чему все это пишу. Проект Димы и Дарьи для людей которым сложно «начинать» - так они СДВГшников обозначили. И я уже несколько дней прохожу его - блин, такой он кайфовый, этот курс. Все эти его сообщения типа «Понял, сегодня без практики. Завтра предложу ее еще раз» - короче, максимально ненавязчивый.

Вообще там структура очень понятная и простая, от того мне и нравится: смотришь видео, делаешь (или не делаешь) практику, рефлексируешь и получаешь интересные промежуточные отчеты по себе.

И знаете, что я заметил? Он меня не бесит. Уже неделю прохожу и прям в удовольствие. Поэтому у Димы выпросил код на скидку SILICONBAG для вас и рекомендую пройти этот мини-курс всем СДВГшникам и тем, кому сложно начать что-то делать. Вот их сайт

Google выкатили CLI для всего Workspace - гугл диск, Gmail, календарь, таблицы, документы, чат.
Можно использовать для работы в Claude, а можно дать доступ своему OpenClaw, чтобы агент там сам рулил (если не страшно). 40+ готовых скиллов из коробки, MCP-сервер, все ответы в JSON. Короче, агент сам разгребает почту, двигает файлы на диске, создает события в календаре.

Еще круто что он сам подтягивает новые API через Discovery Service. Не нужно ждать обновлений, гугл добавил сервис - gws уже умеет с ним работать. Ставится через npm install -g @googleworkspace/cli

Ого, уже пятница! Вчера OpenAI выкатили GPT-5.4, а сегодня у меня закончилась подписка. Как они это делают?

Я даже не сомневался, что они выкатят подобное решение для дронов. Но то, что это будет через пару дней...

Немного углубился в проект ребят - оказалось, что они долго пилили свой фреймворк Dimensional. Он позволяет переводить «человеческий язык» в команды для железок (роботов, дронов) и взаимодействовать с их телеметрией.

Например, с дронами это работает через MAVLink (легкий и широко используемый протокол связи для беспилотников), к которому цепляется Dimensional, а управляет всем OpenClaw. В примере на видео человек написал агенту: «Следуй за первой же белой машиной, которая пересечет перекресток».

Обещают в начале недели выложить обновление на GitHub.

Знаю, что вы обожаете данные по рынку труда в свете мировой ИИзации. Это бодрит и расширяет кругозор (еще недавно вы даже не смотрели в сторону профессий где нужно крепко держать инструменты в руках).

Так вот, буквально вчера антропики выпустили свежий отчет - влияние ИИ на рынок труда.

И ввели новую метрику "наблюдаемое воздействие" (observed exposure) - разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется прямо сейчас. Главный вывод - мы еще в самом начале.

Цифры: у программистов покрытие задач уже 75%. Клиентский сервис - 70% Ввод данных - 67%. Финансовые аналитики - 57%.

При этом для всей категории "компьютерные и математические специальности" реальное использование - 33%, а теоретический потенциал - 94%. Красная зона на графике (реальное использование) пока сильно меньше синей (теория). Но она растет.

А вот 30% профессий вообще не затронуты: повара, механики, спасатели, бармены, посудомойщики. Там ИИ даже порог минимального покрытия не прошел.

Антропики честно говорят: если бы эффект был масштаба Великой рецессии (безработица в затронутой группе выросла бы с 3% до 6%) - их метрика бы это увидела. Пока не видит. Но инструмент готов, данные открыты на HuggingFace, обновления будут. Следим.

PDF с переводом закину в комментарии к посту

Пятничное. Как выглядит общение двух СДВГшников. Кстати, я уже вторую неделю прохожу этот мини-курс и все еще не снес его.

PinchBench - бенчмарк для оценки LLM-моделей в работе с OpenClaw. Можно посмотреть их сравнение по цене, эффективности и скорости.

Судя по описанию на сайте, модели гоняются на 23-х задачах, типа написать email, создать Python-скрипт, провести исследование, разобрать PDF, отсортировать входящие письма по важности, сгенерировать изображение и т.д.

Всё это оценивается тремя способами:
— автоматическая проверка - скрипты проверяют файлы и результат
— LLM-судья - Claude Opus оценивает качество по рубрикам
— гибридная - оба метода вместе