НейроProfit | Соня Pro AI
У генератора музыки Riffusion теперь есть свой ИИ-агент Producer Если вы были зареганы в Riffusion, предложит авторизоваться и миновать лист ожидания. Кстати, классический Riffusion по прежнему можно использовать. Про него здесь. На старте отстегнут 500…
Я Google люблю с каждым днем все сильнее - титаны! И мультимодальность своей LLM расширяют, и сервисы выпускают один за другим
Вы все уже в курсе, что Google выкатил свой генератор песен? Правда они там по 30 секунд, но вот на сайте можно сгенерить до нескольких минут.
Я писала про Producer - музыкальную ИИ-студию (и он же бывший Riffusion). Вот этот сервис вошел в Google Labs и использует модели Google DeepMind - в том числе Lyria 3 (для музыки), а также Gemini (интерфейс с чатом), Veo (музыкальные видео) и Nano Banana (визуалы и обложки).
Вообще, Google сейчас очень мощно закрывает мультимодальность: у них и генератор/редактор изображений передовой Nano Banana Pro, и генератор видео VEO 3.1 наделал шума, Gemini многие пользователи предпочли чату гпт. Нет, Qwen (с их видеогенератором Wan2.2 и Нейроредактором) и ChatGPT (с Sora и GPT Image 1.5) тоже неплохие, но мне Gemini больше по душе, еще и песни теперь делает) Хотя в видеогенераторах есть свои плюсы и минусы - сравнивала Sora, Veo и Wan (пост).
Просто загружаете обычное фото товара, выбираете шаблон (studio/lifestyle), Pomelli накладывает стиль бренда через Business DNA, и выдает студийный или лайфстайл-визуал для маркетинга. Можно доработать результат и скачать.
Ну красота же
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥43❤20👍15🥱4❤🔥3👎3👏1
НейроProfit | Соня Pro AI
Я как-то писала про Claude Code, сейчас вайбкодеры отдают предпочтение именно ему, говоря что Claude Code на уровень выше Codex или Gemini. Поэтому я собрала всю полезную информацию про Claude Code. 🪼 Обучалки: 🤥 Помните, 🖥 Anthropic выложили курс для…
Помните, я писала про маршрут обучения Claude Code? Пост мой нужно дополнить 👇🏻
1️⃣ Во-первых, основа основ, это официальные доки - и они есть на русском языке (это я в сегодня лет узнала, делюсь с вами на всякий), особый упор рекомендую прям сделать на Быстрый старт и Лучшие практики Claude Code
2️⃣ Затем, в моем посте есть офигенный курс Claude Code для начинающих на 15 коротких лекций - вот с него уже рекомендую продолжить.
Когда вы освоите основы, можно переходить к самому интересному - созданию собственных автоматизаций🔥
3️⃣ Продвинутые темы: Skills, PRD и Автоматизация.
🪼 Про Skills: начните с официальной документации от 🖥 Anthropic, тем более есть перевод этого гайда на русский - пост
🪼 Написание PRD: Для создания эффективных PRD, которые Claude будет понимать, мне понравился гайд от ChatPRD - он объясняет, как структурировать документ, писать четкие user stories и критерии приемки. Также есть специальный PRD Creation Skill, который может помочь в этом процессе.
🪼 И конечно главная цель - Автоматизация для не-программистов! Я нашла офигенный Гайд на Reddit Claude Code для не-технических пользователей. Он объясняет, как настроить Claude Code для управления знаниями, обработки заметок и других задач ❗️
4️⃣ Ну и кто не успел ознакомится, сильный Глубокий гайд по Claude Code + контекст-инжиниринг, там и про Workflow, CLAUDE.md, команды и субагенты, и про то, как правильно токены экономить. Это очень хорошо для общего развития, для понимания Claude Code и coding agents с отдельными разделами про context engineering, system reminders, references. Гайд больше теоретический 👇🏻
🪼 НО, я рекомендую эту Статью на Habr для закрепления, вот она более ориентирована на практику: skills, hooks, subagents, MCP, plugins и конкретный workflow автора. Это перевод оригинального поста в X The Shorthand Guide to Everything Claude Code + к нему же от этого автора связанный репозиторий
@NeuralProfit
Когда вы освоите основы, можно переходить к самому интересному - созданию собственных автоматизаций
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8🔥53❤🔥27❤19👍7
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Custom Agents - автономные ИИ-агенты, которые могут работать 24/7 по расписанию и триггерам, а не просто отвечать на разовые запросы в чате. Ранние тестировщики уже собрали 21 000+ агентов, а внутри самой Notion сейчас работает 2 800 таких агентов.
каждый понедельник в 9:00 или когда в этом Slack-канале появляется новое сообщение, и дальше агент сам будет разбирать входящие запросы, писать статус-апдейты, маршрутизировать задачи и отвечать на повторяющиеся вопросы. Уже есть и реальные кейсы. У Ramp (финтех) команда собрала 300+ агентов, а их внутренний Product Oracle отвечает на десятки вопросов в день про продукт и роадмап. У Remote, которая помогает бизнесу нанимать сотрудников по всему миру, ИИ-агенты сэкономили IT-команде 20 часов в неделю: они автоматически разбирают обращения, правильно распределяют их в более чем 95% случаев и сами закрывают свыше 25% заявок.
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥21❤9👍9❤🔥3🙏1
Тренажер промптинга для вайб кодинга
Появился ClankerRank - что-то вроде LeetCode*, но для прокачки навыков вайбкодинга. Там проверяется, умеете ли вы так поставить задачу ИИ, чтобы он выдал правильное решение.
Суть в том, что:
🪼 Вы выбираете задачу
🪼 Пишете инструкцию для ИИ
🪼 Claude по этой инструкции генерирует Python-код
🪼 Сайт прогоняет этот код по скрытым тестам и ставит оценку -за корректность, качество промпта, производительность и качество кода.
*LeetCode - популярный сайт, где люди решают алгоритмические задачи, чтобы прокачать навыки программирования и подготовиться к тех-собеседованиям.
🪼 Сейчас там 20 задач, 5 категорий: поиск багов, оптимизация кода, рефакторинг, добавление новых функций
и запуск фичи почти с нуля по описанию задачи.
Мне еще импонирует этот проект тем, что автор один собрал продукт за 4 уикенда… получил 100 пользователей за 7 дней… не потратил на продвижение ни копейки и… сам пока не очень понимает, что делать дальше😄 Однозначно интересно будет последить за ним, ведь парень собирается на Y Combinator (в шутку ли🤷🏻♀️), это известный акселератор для стартапов. Уже шанс посмотреть не на Lovable с большим бюджетом, а вот на таких соло-фаундеров без четкого понимания как стабильно расти, как удерживать пользователей, как на этом зарабатывать. Мне, по крайней мере, это сейчас близко
@NeuralProfit
Появился ClankerRank - что-то вроде LeetCode*, но для прокачки навыков вайбкодинга. Там проверяется, умеете ли вы так поставить задачу ИИ, чтобы он выдал правильное решение.
Суть в том, что:
*LeetCode - популярный сайт, где люди решают алгоритмические задачи, чтобы прокачать навыки программирования и подготовиться к тех-собеседованиям.
и запуск фичи почти с нуля по описанию задачи.
Мне еще импонирует этот проект тем, что автор один собрал продукт за 4 уикенда… получил 100 пользователей за 7 дней… не потратил на продвижение ни копейки и… сам пока не очень понимает, что делать дальше
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28❤15❤🔥5😁4
Наткнулась на мощный open-source инструмент Skill Seekers, который помогает быстро запаковать знания из видеоуроков в формат для Claude, Gemini, OpenAI, RAG-пайплайнов и AI-coding ассистентов
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥35❤13👍11🍾1
Кажется, AI-интерфейсы резко меняются прямо на глазах.
За последние дни сразу несколько сигналов в одну сторону:
1️⃣ Claude Code начал раскатывать voice mode: можно зажать Space, надиктовать запрос и вставить текст прямо в текущую позицию курсора. Раскатывают пока постепенно для Pro, Max, Team и Enterprise.
2️⃣ В Codex похожая логика уже есть, причем для всех и бесплатно, но тут важно не путать:
— в Codex App голосовая диктовка работает через Ctrl + M
— в Codex CLI voice transcription добавили 25 февраля, и там тоже можно удерживать Space, говорить и отпускать. Для CLI функцию надо включить вручную: в
3️⃣ Параллельно 🤖 OpenAI выпустили GPT-5.3 Instant - не ради бенчмарков, а чтобы ChatGPT отвечал естественнее, короче, полезнее и лучше работал с веб-поиском. OpenAI отдельно подчеркивает меньше лишних отказов и меньше душных предупреждений. Мне уже раскатали.
🪼 То есть тренд уже читается очень четко: меньше возни, меньше лишней заумности, меньше ручного набора текста.
Вопрос: постановка задачи теперь реально не нужна (надиктовал вайбово - и агент сам все понял), или это миф?
С ИИ все меньше хочется формулировать идеально, а все больше хочется просто сказать, что тебе нужно, и получить нормальный результат.
Только вот вопрос в токенах: сколько токенов уйдет на отладку своего же кода Claude Code? Или умение грамотно надиктовывать задачу с первого раза, чтобы меньше исправлять багов и не было лишних прогонов по кругу, все же остается важной задачей для человека? На эти размышления меня натолкнули комменты к этому посту: там звучит мнение, что необязательно знать базу и четко ставить задачу - можно надиктовать по вайбу, нейросеть сама соберет промпт, отправит агенту, и он сразу сделает как надо. В пользу этого, 5-летний ребенок создал свою первую игру под диктовку с помощью Codex. Там слова превращаются в персонажа ...
А еще есть идея: раз официальные гайды💻 OpenAI и 🖥 Anthropic все равно говорят, что качество инструкций влияет на итог, то их можно просто закинуть в ИИ, ведь есть мнение, что "все гайды написаны для ИИ и для его же лучшего понимания".
Гайды-то скормить ИИ можно, но это не отменяет постановку задачи человеком. Или отменяет? Что думаете? В каком вы лагере?
@NeuralProfit
За последние дни сразу несколько сигналов в одну сторону:
— в Codex App голосовая диктовка работает через Ctrl + M
— в Codex CLI voice transcription добавили 25 февраля, и там тоже можно удерживать Space, говорить и отпускать. Для CLI функцию надо включить вручную: в
~/.codex/config.toml добавляете voice_transcription = true в секции [features]. Вопрос: постановка задачи теперь реально не нужна (надиктовал вайбово - и агент сам все понял), или это миф?
С ИИ все меньше хочется формулировать идеально, а все больше хочется просто сказать, что тебе нужно, и получить нормальный результат.
Только вот вопрос в токенах: сколько токенов уйдет на отладку своего же кода Claude Code? Или умение грамотно надиктовывать задачу с первого раза, чтобы меньше исправлять багов и не было лишних прогонов по кругу, все же остается важной задачей для человека? На эти размышления меня натолкнули комменты к этому посту: там звучит мнение, что необязательно знать базу и четко ставить задачу - можно надиктовать по вайбу, нейросеть сама соберет промпт, отправит агенту, и он сразу сделает как надо. В пользу этого, 5-летний ребенок создал свою первую игру под диктовку с помощью Codex. Там слова превращаются в персонажа ...
А еще есть идея: раз официальные гайды
Гайды-то скормить ИИ можно, но это не отменяет постановку задачи человеком. Или отменяет? Что думаете? В каком вы лагере?
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤25👍14🔥9🤔5
Полезно иногда не просто дергать AI-агента задачами, а устраивать ему честный аудит: насколько хорошо он реально понимает вас, ваши проекты, привычки и рабочие процессы.
Нашла Список неудобных вопросов для агента. В оригинале в X автор писал про OpenClaw, но сами вопросы подойдут и для Claude Code, Codex, Opencode и других AI-ассистентов. Ответы на них показывают, где у агента дыры в контексте, где он гадает вместо того чтобы уточнять, и что уже пора фиксировать в постоянных инструкциях.
Просто скопируйте любой вопрос в своего ИИ-агента👇🏻
Бонус - 4 вопроса, которые я бы добавила от себя:
22. Что из моего контекста надо хранить в постоянных файлах, а что не стоит тащить в долгую память?
23. Какие мои инструкции конфликтуют между собой или уже устарели?
24. Какие артефакты ты должен оставлять после каждой сессии, чтобы следующий запуск не начинался почти с нуля?
25. Какие проверки, тесты или чек-листы стоит запускать автоматически после каждого изменения?
@NeuralProfit
Нашла Список неудобных вопросов для агента. В оригинале в X автор писал про OpenClaw, но сами вопросы подойдут и для Claude Code, Codex, Opencode и других AI-ассистентов. Ответы на них показывают, где у агента дыры в контексте, где он гадает вместо того чтобы уточнять, и что уже пора фиксировать в постоянных инструкциях.
Просто скопируйте любой вопрос в своего ИИ-агента
Нажмите, чтобы раскрыть:
1. Какие инструменты и автоматизации я упускаю, исходя из того, что ты знаешь о моих процессах?
2. Какие предположения обо мне и моих приоритетах у тебя сейчас могут быть ошибочными?
3. Судя по паттернам моих запросов, что мне, скорее всего, понадобится на следующей неделе - и что можно подготовить заранее?
4. Какие инструкции, навыки или инструменты тебе стоит добавить уже сейчас, учитывая, куда движутся мои проекты?
5. Какой контекст обо мне ты теряешь между сессиями и из-за сжатия контекста? Что нужно зафиксировать, чтобы качество не деградировало со временем?
6. Какие связи между моими проектами, идеями и целями ты видишь, а я, скорее всего, не замечаю?
7. Какие повторяющиеся точки трения в моей работе ты заметил? Что стоит автоматизировать в первую очередь?
8. Из всех моих правок и фидбека какие правила тебе стоит прямо сейчас записать в постоянные инструкции, чтобы не повторять ошибки?
9. Если посмотреть на мои действия за последнюю неделю, какие реально двигали меня к целям, а какие были пустой суетой?
10. Где ты выдаешь слишком общие ответы, хотя контекста обо мне уже достаточно для конкретики?
11. Какую одну систему ты мог бы предложить собрать прямо сейчас, чтобы ускорить все следующие задачи?
12. Какие ошибки ты повторял больше одного раза? Какой guardrail или правило это может закрыть?
13. Исходя из того, куда идет мой проект, что тебе стоит заранее исследовать или быстро прототипировать?
14. Где ты заполняешь пробелы в знаниях обо мне догадками вместо того, чтобы уточнить?
15. Какой самый ценный инсайт или паттерн из уже накопленного контекста ты до сих пор не используешь мне на пользу?
16. Оцени по шкале от 1 до 10, насколько точно ты моделируешь мои приоритеты и мой способ мышления. Что тянет оценку вниз и как это исправить?
17. Какие внешние источники данных тебе стоит подключить, чтобы давать более точные рекомендации по моим проектам?
18. Если завтра тебя заменит новый агент, у которого будет только моя документация, что он почти наверняка поймет неправильно? Как это лучше зафиксировать?
19. Что я до сих пор делаю руками, хотя у тебя уже достаточно контекста, чтобы это сильно упростить или частично автоматизировать?
20. Как изменились мои приоритеты с начала нашей работы? Что в твоем подходе уже устарело?
21. Какой один high-leverage шаг ты бы предложил на ближайшие 24 часа, чтобы реально двинуть меня вперед?
Бонус - 4 вопроса, которые я бы добавила от себя:
22. Что из моего контекста надо хранить в постоянных файлах, а что не стоит тащить в долгую память?
23. Какие мои инструкции конфликтуют между собой или уже устарели?
24. Какие артефакты ты должен оставлять после каждой сессии, чтобы следующий запуск не начинался почти с нуля?
25. Какие проверки, тесты или чек-листы стоит запускать автоматически после каждого изменения?
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4👍38🔥19❤12
Поймала себя на странном чувстве. Готовила материал и попросила ИИ-ассистента найти мне данные по одной специфичной теме. Через секунд 30 у меня был идеально структурированный ответ. Работа сделана. Эффективность – 100%. А радости почему-то 0.
И я вспомнила, как делала то же самое еще несколько лет назад. Открывала 20 вкладок, уходила в кроличью нору из ссылок, находила какой-то древний форум, где в споре рождалась совершенно неожиданная идея для другого проекта. Никогда не забуду историю из 21 года. У нас была Excel-таблица для сравнительного анализа КП – она автоматически определяла лучшего поставщика по цене, срокам и условиям. И вдруг формула слетела. Начальник сказал просто выявлять вручную 😬 А речь шла о проекте по отделке и меблировке большого спортивного комплекса 🙆🏻♀️
Вместо этого я потратила несколько часов на то, чтобы в итоге забрести на форум программистов и найти, что мне нужна формула массива данных)) Это было долго, но в этом была и жизнь со случайными, непредсказуемыми открытиями. Тогда на меня как на спасителя посмотрели. Человек, который ее делал, уже два года как уволился, и никто не понимал, как она вообще работает) Да и в любой компании это знакомая история: уходит один-два человека, и внезапно никто не знает, где лежат старые служебные записки, как поменять режим в принтере или где быстро сделать доверку на документы.
Этот контраст снова всплыл в голове, когда я прочитала пост у Александра Исакова. Коллеги из Яндекса сделали внутреннего агента, который по запросу выдает не стопку документов, а готовый, переваренный ответ эксперта. Это полезно для задач, где нужно быстро получить подробный ответ на конкретный вопрос. Назовем это "режимом добычи" – максимальная эффективность.
Но есть и другой режим – "режим исследования". Его цель – найти не только ответ, но и новые знания. В этом режиме хаос, лишние ссылки и случайные находки – не баг, а главная фича. Именно так рождаются прорывные идеи. И вот тут-то и кроется главный риск: оптимизируя "добычу", мы рискуем атрофировать мышцу "исследования" 🤔
А что думаете вы?
@NeuralProfit
И я вспомнила, как делала то же самое еще несколько лет назад. Открывала 20 вкладок, уходила в кроличью нору из ссылок, находила какой-то древний форум, где в споре рождалась совершенно неожиданная идея для другого проекта. Никогда не забуду историю из 21 года. У нас была Excel-таблица для сравнительного анализа КП – она автоматически определяла лучшего поставщика по цене, срокам и условиям. И вдруг формула слетела. Начальник сказал просто выявлять вручную 😬 А речь шла о проекте по отделке и меблировке большого спортивного комплекса 🙆🏻♀️
Вместо этого я потратила несколько часов на то, чтобы в итоге забрести на форум программистов и найти, что мне нужна формула массива данных)) Это было долго, но в этом была и жизнь со случайными, непредсказуемыми открытиями. Тогда на меня как на спасителя посмотрели. Человек, который ее делал, уже два года как уволился, и никто не понимал, как она вообще работает) Да и в любой компании это знакомая история: уходит один-два человека, и внезапно никто не знает, где лежат старые служебные записки, как поменять режим в принтере или где быстро сделать доверку на документы.
Этот контраст снова всплыл в голове, когда я прочитала пост у Александра Исакова. Коллеги из Яндекса сделали внутреннего агента, который по запросу выдает не стопку документов, а готовый, переваренный ответ эксперта. Это полезно для задач, где нужно быстро получить подробный ответ на конкретный вопрос. Назовем это "режимом добычи" – максимальная эффективность.
Но есть и другой режим – "режим исследования". Его цель – найти не только ответ, но и новые знания. В этом режиме хаос, лишние ссылки и случайные находки – не баг, а главная фича. Именно так рождаются прорывные идеи. И вот тут-то и кроется главный риск: оптимизируя "добычу", мы рискуем атрофировать мышцу "исследования" 🤔
А что думаете вы?
@NeuralProfit
Telegram
asisakov
ВнутриЯндексовый DeepResearch
Недавно на Хабре вышла статья от коллег из Яндекса, где они сделали из LLM‑агента мегамозг (RAG) по внутренней Wiki. который умеет разруливать сложные вопросы по продуктам и инфраструктуре, опираясь кроме Wiki еще на внутренние…
Недавно на Хабре вышла статья от коллег из Яндекса, где они сделали из LLM‑агента мегамозг (RAG) по внутренней Wiki. который умеет разруливать сложные вопросы по продуктам и инфраструктуре, опираясь кроме Wiki еще на внутренние…
👍47❤🔥26🔥16💯13❤11🤓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cursor представили Automations - систему для облачных ИИ-агентов, которые работают постоянно, без ручного запуска
Агентов можно запускать по расписанию или по событиям из Slack, GitHub, Linear, а для кастомных сценариев использовать webhooks и ваши MCP.
🪼 Что умеют:
• поднимают отдельную cloud sandbox под каждую задачу
• подключаются к вашим MCP и работают с нужными моделями
• сами перепроверяют результат
• запоминают прошлые запуски через memory tool и постепенно работают лучше
Речь не просто о задаче по таймеру, а о полноценном агенте, который может стартовать по расписанию или по событию, работать в изолированной среде и использовать только те инструменты, к которым вы дали доступ.
🪼 Доки
🪼 Запускать можно через Cursor Automations, а готовые шаблоны брать в Маркетплейс Автоматизаций
*Перевод видео сделала в Elevenlabs через dubbing
@NeuralProfit
Агентов можно запускать по расписанию или по событиям из Slack, GitHub, Linear, а для кастомных сценариев использовать webhooks и ваши MCP.
• поднимают отдельную cloud sandbox под каждую задачу
• подключаются к вашим MCP и работают с нужными моделями
• сами перепроверяют результат
• запоминают прошлые запуски через memory tool и постепенно работают лучше
Речь не просто о задаче по таймеру, а о полноценном агенте, который может стартовать по расписанию или по событию, работать в изолированной среде и использовать только те инструменты, к которым вы дали доступ.
*Перевод видео сделала в Elevenlabs через dubbing
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍8👏7❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Раньше skills в Claude Code часто допиливали почти вслепую: перезапустили, вроде работает, но непонятно, стало ли правда лучше. 3 марта Anthropic обновили Skill Creator и добавили в него нормальную проверку skills через тесты, benchmark и сравнение версий.
— можно задать несколько тестовых сценариев и проверить, справляется ли skill с реальными задачами
— можно сравнить 2 версии скиллов или вообще вариант со skill и без него
— можно смотреть не только итог, но и pass rate, время выполнения и расход токенов
— можно докрутить описание skill, чтобы он не срабатывал где попало и не пропускал нужные запросы
По сути Skill Creator превращает skills из набора инструкций в штуку, которую можно нормально тестировать, сравнивать и доводить до ума. Для всех, кто собирает свои workflows, автоматизации и агентские сценарии в Claude Code, это очень полезный апдейт.
@NeuralProfit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21❤8👍4🤝2