🔵 Kimi K2.5 - тихий конкурент Claude Sonnet 4.5, о котором мало кто знает

Пока все следят за гонкой OpenAI vs Anthropic, китайская Moonshot AI выпустила Kimi K2.5.

Что умеет:
🤪 Thinking Mode - встроенные цепочки рассуждений (как o1/R1). Включаешь - модель «думает» перед ответом. Выключаешь - получаешь быстрый ответ.
🟢 256K контекст - вполне ок, можно загружать целые кодовые базы, документы, длинные переписки. Для RAG и агентов - идеально (есть отдельный режим).
⚡️ Скорость - оптимизирована под NVIDIA Hopper, нативный INT4. Быстрее и дешевле тяжёлых конкурентов.

Но самое интересное - доступность 💵:
Kimi можно использовать через обычную подписку на их сайте. Причём с ней реально можно сторговаться прямо в чате за первый месяц до 1-6$ 😏
Здесь гайд

Зачем это бизнесу:
Если вы строите AI-продукт или агента для себя (автоматизация, оркестровка) - Kimi K2.5 отлично ложится под капот как движок.
🔧 Качество на уровне Claude Sonnet, контекст больше, цена ниже.

Для мультимодельных систем вроде OpenClaw 🦀 - прямой кандидат на основную модель/фолбэк.


🔗 Попробовать: kimi.moonshot.cn

✅ Маленькая команда + много автоматизаций = стартап, который тащит.

Решил завести небольшую рубрику о том, каких агентов сейчас внедряют хорошие компании и как оптимизируют штат.

Основная мысль:
Сейчас нужно избавляться от громоздкой, неповоротливой команды. Нужна небольшая, которая умеет ставить ИИ на рутину.

Вот реальные связки, которые дают эффект прямо сейчас:

🟡 ИИ-контроль качества — слушает звонки, оценивает по большому количеству параметров. Каждое утро коммерческий директор и РОПы получают отбивку: кто из менеджеров растёт, кто буксует, где конкретно проблема.

🟡 ИИ-тренер для менеджеров по продажам — каждый день играют ролевки с тремя типами клиентов (проблемный / нормальный / лояльный). Бот определяет слабые места каждого менеджера и натаскивает точечно.

🟡 ИИ-сейлз — агент сам прозванивает, квалифицирует, заполняет карточку в CRM и ставит задачу живому человеку. Человек подхватывает уже тёплую, разложенную по полочкам сделку.

🟡 Бот в Директ — каждый новый подписчик и комментатор попадает в воронку. Бот квалифицирует через переписку, раздаёт лид-магниты. Работает 24/7, не устаёт.

🟡 ИИ-аналитик звонков — вытаскивает из транскрибций продажников инсайты для маркетинга. Что болит у клиентов, какие слова цепляют, какие возражения всплывают чаще всего.

🟡 ИИ-HR — дотошный рекрутер, который высасывает из кандидатов душу, но находит реально лучших. Студенты реально залипают и готовятся к интервью в игровом формате.



Суть простая: ИИ убирает рутину, чтобы люди занимались тем, что приносит деньги. Маленькая команда с правильными автоматизациями обгоняет раздутый штат.

#ai #automation #startup #agents

✅ Как написать хороший промпт?

Сначала коротко о том, какие есть самые популярные методологии:

1. RTF
Роль-Задача-Формат.
Говоришь ИИ роль, что должен сделать и что тебе нужно получить на выходе.

2. CO-STAR
Контекст-Цель-Стиль-Тон-Аудитория-Ответ.
Добавляет смысловую рамку, чтобы ответ был в тему, а не общий.

3. Few-shot
Это режим “калибровки”: ты показываешь 1-2 эталона, чтобы модель поймала нужную логику/стиль и выдавала более точный результат.

4. Constraints
Ограничения.
Фиксируешь рамки: длина, язык, что нельзя, что обязательно.

5. Prompt Chaining
Цепочка шагов.
Просишь делать по этапам: анализ -> решение -> финальная версия.

6. Grounding
Опора на данные.
Когда говоришь: работай только по этим данным, чтобы было меньше выдумок, больше точности.

7. Rubric
Критерии качества.
Сразу задаёшь, по каким критериям проверять ответ, например: точность, применимость, простота восприятия.

8. Refinement
Итерации.
Это метод, где ты не требуешь идеал с первого раза, а последовательно улучшаешь ответ короткими правками по критериям качества.


И помните: хорошо поставленный вопрос, это наполовину решенный вопрос!

Это одна из моих любимых фраз. Чем лучше вдумываешься в то, что ты хочешь получить от ИИ на выходе, тем более качественный результат получаешь.

————————————

🔠🔠🔠🔠🔠🔠

Шаблон хорошего промпта, который объединяет все указанные выше методики:

Ты - [РОЛЬ/ЭКСПЕРТ].

Контекст:
[КРАТКО: что за ситуация, проект, ниша, ограничения]

Цель:
[КАКОЙ ИТОГ НУЖЕН]

Мои входные данные:
[ФАКТЫ, ЦИФРЫ, ССЫЛКИ, ТЕКСТ, ПРИМЕРЫ]

Сделай задачу:
[ЧЕТКОЕ ДЕЙСТВИЕ: проанализируй / составь / предложи / сравни / напиши]

Работай по шагам:
1) Кратко проанализируй входные данные.
2) Дай решение в черновом виде.
3) Самопроверь решение по критериям качества.
4) Дай финальную улучшенную версию.

Ограничения:
- Язык: [РУССКИЙ/ДРУГОЙ]
- Объем: [НАПРИМЕР, ДО 1500 СИМВОЛОВ]
- Не используй: [ЧТО ЗАПРЕЩЕНО]
- Обязательно включи: [ЧТО ОБЯЗАТЕЛЬНО]
- Если данных не хватает сначала задай до 5 уточняющих вопросов.

Формат ответа:
[СПИСОК / ТАБЛИЦА / ШАБЛОН / ПЛАН ПО ПУНКТАМ]

Критерии качества:
- Точность
- Практичность
- Ясность для новичка
- Без воды

Пример желаемого стиля (опционально):
[1 КОРОТКИЙ ПРИМЕР, КАК ТЫ ХОЧЕШЬ]

#prompt #AI

⚠️ Принес вам хороший курс по вайбкодингу

Это практическое обучение по работе с Cursor + AI: от первых шагов до своего рабочего мини‑продукта.
Курс вообще платный, но для любимых подписчиков зашэрю просто так. Никому не рассказывайте :)

Формат: предобучение + 3 недели основного потока.

2 трека:

• Play Around - ежедневные задания и микро‑квесты с GPT‑коучем.
• Builder - с 2 недели, для тех, кто уже хочет билдить свой проект.

Что внутри по шагам:

• Неделя 1: привыкнуть к Cursor, перестать бояться, сделать первые связки (Telegram, YouTube), пройти базовые уроки и собрать первый простой проект (например, лендинг).

• Неделя 2: освоить MCP‑интеграции (Telegram, YouTube, Todoist, Granola/Fireflies, Figma, Smithery), базу GitHub, личные workflow и образ мышления разработчика.

• Неделя 3: деплой и инфраструктура (Supabase, Railway).

После курса научитесь не просто писать промпты, а собирать рабочий процесс: подключать инструменты к Cursor, создавать простых ботов/прототипы и доводить их до запуска.
⤵️
Ps: Если кто-то пройдет полностью/реально научится и у вас есть в кругу общения предприниматели с работающим бизнесом - пишите, придумаем для них автоматизации, улучшения метрик и может быть совместно поработаем :)

Ссылка тут

⌨️ Уже видели Agentcraft: панель для управления AI-агентами?

Если коротко: это локальный инструмент, который превращает работу с агентами в интерфейс стратегической компьютерной игры - видно кто что делает, можно запускать несколько задач параллельно и управлять ими из браузера.

Как это работает:
🗣 Ставится одной командой: /npx @idosal/agentcraft
🗣 Поднимает локальный сервер (по умолчанию localhost:2468) и открывает UI
🗣 Интегрируется с Claude Code через hooks
🗣 Показывает сессии/агентов в одном окне: запуск, статус, lifecycle


Основные фишки:
💫 Визуализация процесса в формате стратегической игры
💫 Меньше хаоса: все агенты в одном месте, не теряешь контекст между окнами
💫 Контроль: сразу видно узкие места по зависшим задачам
💫 Проще масштабировать команду AI, особенно когда задач много и они разнотипные

🔗 Сайт

#ai #agents #devtools #automation

🔠🔠🔠🔠🔠

🔑 Выигрывают не те, кто читает новости про AI, а те кто внедряет его в ежедневные задачи, разбирается шаг за шагом.

Принес вам гайд, мини воркшоп по созданию агентов:

https://ghuntley.com/agent/

Что внутри:
🟡 Что такое coding-agent на самом деле
Все сводится к циклу: запрос → действие через инструменты → результат → следующий шаг.
🟡 Агента можно собрать самому
Базовый вариант реально сделать очень небольшим кодом (сотни строк, не тысячи).
🟡 Как работает tool calling
Модель вызывает функции по описанию, как помощник с набором кнопок.
🟡 Почему важно выбирать модель под задачу
Одни модели лучше действуют (агентные), другие лучше думают/анализируют.
🟡 Как комбинировать модели
Можно сделать “главного исполнителя” и подключить “советника” как отдельный инструмент.
🟡 Главное правило контекста: меньше = лучше
Одна сессия - одна задача. Перегрузил контекст мусором → качество падает.
🟡 С MCP инструментами не надо перебарщивать
Слишком много серверов/тулов съедают контекст и ухудшают результат.
🟡 Что продуктовая магия многих IDE - это тот же базовый цикл
Разные бренды, но ядро одинаковое: LLM + инструменты + итерации.

💻 Инструмент для создания гайдов - Scribe

Это бесплатное расширение для браузера, которое автоматически создаёт пошаговые гайды с картинками и текстом.

Как это работает?
Вы просто включаете запись, один раз проходите нужный процесс (например, публикация поста в WordPress), а Scribe сам делает скриншоты, описывает каждый клик и превращает это в красивую инструкцию.

Чем полезен:
⏳ Экономит время: Создание гайда занимает минуты, а не часы.
⏳ Идеально для онбординга: Быстро вводите новичков в курс дела.
⏳ Легко делиться: Просто получаешь ссылку на готовую инструкцию.


Попробовать можно здесь: scribehow.com

#ai #инструменты #автоматизация #гайд

🤡 ИИ, который мы заслужили

🔤 Воркшоп продлён — ещё месяц работы и новый эфир сегодня!

Две недели интенсива подошли к концу, но не все успели пройти все уроки. Поэтому принято решение — продлеваем ещё на месяц!

Что остаётся:

• Портал с записями и материалами. Создан самим ботом OpenClaw в соответствии с пожеланиями участников.
• Все текстовые гайды и скилы для скачки
• Закрытый чат участников
• Бот поддержки, отвечающий на сложные вопросы и всегда готовый помочь в личке — этого бота тоже создал OpenClaw и каждый день он даёт новые идеи для того, чтобы сделать бота ещё более полезным.

Что добавляется:

• Новые эфиры. Сегодня в 15:00 МСК — Данила Москаленко про внедрение ИИ и OpenClaw в бизнес-процессы в вашей компании. Разберём кейсы участников.

Как попасть:
Пишите боту → @human20helperbot — расскажет про воркшоп и выдаст доступ к порталу и чату.

До встречи через 4 часа!

🌐 SEO оптимизация сайта под LLM поисковики.

Точнее, это называется - AEO
(AI Engine Optimization)

🖥 Раньше компании оптимизировали сайты для поисковиков (SEO), но теперь юзеры чаще ищут ответы в нейросетях.

Сейчас существуют новый веб-стандарт: файл llms.txt.
Это как robots.txt для поисковиков, но с человеческим контекстом.

🟢 В чём суть:

• Если нейросеть не понимает структуру вашего сайта, она просто не предложит продукт пользователю.
• Обычные поисковые боты читают код. AI-агентам нужен логический смысл.
• Файл llms.txt лежит в корне сайта и даёт алгоритму прямую выжимку (вместо сканирования всего мусора): кто вы, что продаёте и где лежат главные данные.

🟢 Как это работает:

1. Пишете точное описание компании (1-2 предложения).
2. Даёте список ссылок на ключевые страницы (тарифы, документация, кейсы).
3. Добавляете к каждой ссылке короткий контекст.

Когда агент анализирует ваш сайт, он сразу берёт нужную суть, а не галлюцинирует на основе футера.

#ai #seo #aeo #business #llmstxt

📶 Вышла GPT 5.4

Каждая новая выходящая модель у лидеров индустрии умеет делать с каждым разом все больше и все точнее.

Я думаю у нас осталось менее двух лет, чтобы максимально реализоваться в бизнесе, достичь масштабов и эффективности, применив образовавшиеся возможности и инструменты до того, как сформируется устойчивый пул компаний-гигантов, которые будут владеть этим в совершенстве.

😊

Стиль общения если что можно настроить - например задать остроумный, критически-аналитический, спокойный или более неформальный тон.

🔄 Про агентов.

В 2026 все важнее становится собрать рабочий AI-workflow под свои задачи.

У меня это работает через OpenClaw + набор агентов под конкретные задачи.
Ниже приведу примеры, чтобы вам стало понятнее куда это все движется и какие кейсы у себя вы могли бы попробовать решать с помощью агентов :)

📅 1) Бизнес ассистент
Следит за задачами, календарём и приоритетами, пингует по дедлайнам.
Можно общаться голосовыми.

🎓 2) Агент-саммарайзер
Отправляю ему подкасты/видео/статьи → на выходе короткая выжимка, что полезного удалось найти, что можно внедрить на практике.

🩺 3) Кибер-врач
Периодически загружаю анализы и свои заметки → агент хранит данные в едином месте, сравнивает с историей, отмечает риски, держит фокус на хронических проблемах.

🎨 4) Агент-дизайнер
Проверяет UI по гайдлайнам: читаемость, структура, UX-ошибки, доступность.
Даёт список “что исправить”.

🧑‍💻 5) Агент-девелопер
Берёт ТЗ, помогает с архитектурой, пишет/рефакторит код, прогоняет тесты.

📊 6) Агент-аудитор
Разбирает созвоны, брифы и бизнес процессы: пишет дорожную карту оптимизации и KPI: что можно внедрить, в каком порядке, какой эффект ждать.

… и еще много разного

OpenClaw для меня - это оркестратор личной AI-команды, которая помогает мне больше работать 😄, но гораздо продуктивнее)
И да, похоже все таки напрашивается стрим на эту тему.

#openclaw #ai #automation #productivity