Почему люди врут?

Иногда, от нечего делать, я задаю AI простые вопросы а ля: «а почему люди врут (другим) ?»

И зачастую достаточно интересно это поизучать.

===
Вот тут остановитесь. Напишите свои топ-3.

Мои:
- это самосохранение
- это deception, чтобы добиться «своей» цели
- визуализировать/быть лучшей версией себя

===

LLMки сходятся во мнении, что это:
1) самосохранение - check

2) часть социального кода, клея - недавно смотрел сериал Landman, и там была отличная зарисовочка по теме: Отец и Дочь.

3) удобно о__О. Типа «правда» - легче, меньше трения вызывает. Но не уверен, что я так считаю

===

К чему я это?
Что когда знаешь, почему врут, не так сильно злишься больше. По крайней мере у меня так.

А у вас? Вы почему врали в последний раз?

А вот и запись стрима про то, как я юзаю Claude Code

В этом видео:
00:00 - Введение
01:58 - Как использовать Claude Code
08:10 - Почему важен контекст
11:42 - Подключаем календарь
27:35 - CLAUDE.md
32:56 - Возможности MCP серверов
40:18 - Автоматизация повторяющихся сценариев
46:20 - Skills: что такое и как использовать
53:30 - Skills: создание лендингов
01:04:50 - Skills: делаем презентацию
01:15:49 - AI Personal OS
01:18:41 - Удаленный доступ с Happy Server
01:23:32 - Claude reflect: определяем кандидатов на автоматизацию
01:27:44 - Выводы и ответы на вопросы

https://youtu.be/AL81s5BPwXo

Поговорили с Юрой за AI в продакт менеджменте:

===
397-й выпуск подкаста make sense: О пределах когнитивных способностей, интеграции LLM в бизнес-процессы и ценности человеческого опыта

«Вкус — это некоторое „что-то“... некоторое знание, которое как бы внутри тебя, и оно очень персонально к тебе. Его не существует глобально, оно только твоё, и поэтому на рынке возникают дисконнекты».

«Я думаю, что не нужно бросаться на каждый новый инструмент. Нужно выработать свой какой-то подход и отношение к LLM в целом, выбрать конечное количество инструментов и не дёргаться».

«Те самые knowledge worker, которые в основном до этого использовали когнитивные функции для выполнения работы и зарабатывания денег, находятся под прямым ударом и опасностью. Так же, как те, кто копали лопатой, а не экскаватором в свое время».

О чём говорим:
00:00 — Введение
02:00 — Путь Байрама в AI: от ML к сегодняшним LLM
03:41 — Главный прорыв в мире LLM
07:40 — Какие задачи продакта AI уже может забрать на себя?
08:33 — Как LLM ускоряют поиск инсайтов в данных и отзывах
15:50 — Почему AI-прототипы лучше текстовых документов
20:12 — Главные страхи и риски новой эпохи
20:12 — Страх атрофии когнитивных навыков
22:50 — AI FOMO и как с этим работать
24:18 — Революция профессий: автоматизация рутины и экспертизы
31:30 — Компетенции будущего: что останется у человека?
35:50 — Почему «прожить» опыт важнее, чем получить информацию
41:20 — Проблема LLM: почему они не учатся на своих ошибках
47:30 — Человек и AI: как будет выглядеть совместная работа?
50:00 — Будущее интерфейсов для работы с AI
53:00 — Пределы когнитивных способностей человека
59:09 — Три революции труда: какая будет следующей?

Слушать: 
— Telegram 
— Apple 
— Яндекс
— YouTube

Думал сегодня про себя и свой путь: обычно, достаточно легко подытожить победы и поражения, но сильно сложнее - как ты к этому пришел.

Поэтому:
1) что (лично) мне помогло: я плохо умею в статус кво. Соглашаться, принимать позицию, делать как все. Я увлекаюсь. Мне нравится новое, радость узнавания. И иногда это выстреливает. Помню слова одногрупницы:

Если честно, то я сначала думала ты занимаешься полной фигнёй. Сейчас я понимаю, что была неправа.

возможно, даже, вы поэтому читаете этот канал

2) Предыдущее создает проблемы. Люди не любят таких. Но мой брат Батыр меня поддерживал всегда, до сих пор. Я вообще считаю, что в семье надо тоже юзать портфельный подход: кто-то играет в одну игру, кто-то в другую, но в среднем 7я выигрывает

3) Номер 1 создает еще бОльшие проблемы. Поэтому мне пришлось "уйти" из любимых мест :( Сейчас, спустя годы, я советую другим на своем месте быть гибче, планировать уход, учитывать расклад. НО я рад, честно внутри рад, что у меня была возможность "1 год пить кровь, чем 40 лет питаться падалью" (если вы понимаете, о чем я)

4) больше всего, при 1 и 3, СПУСТЯ ВРЕМЯ вы сожалеете о "близких", кого это коснулось. в моменте же - вы просто хотите выиграть. Выиграть соперника. Я думаю, что это обманчивый выигрыш. Как гамбит в шахматах. Но вы имеете на него право как Человек. и как человек, который учится

5) Рынок. Рынок помогает. Он хочет вашего внимания. И, как с той девушкой в баре, просто и у вас есть "свободное окно" и у нее - и поэтому вы кликаете друг с другом. Нам повезло с мобилкой. Я надеюсь, нам повезет с AI. ОЧЕНЬ ВАЖНО: важно чтобы у вас был свободный мозг и запас когнитивных и физических сил "танцевать" с этим Mr. Рынок, учиться и учить, делать капитал. В противном случае - вы не уделяете внимание и не танцуете пьете шампанское

6) Сообщество - мне повезло взаимодействовать с очень умными людьми, внутри Empatika - спасибо ВШЭ и МГУ - и вовне. Придумайте, как вы себя окружите нужными людьми. Которые толкают вас к, как мой Друг Егор выразился, "быть лучшей версией Себя"

7) И, наконец, всегда сложный вопрос: это я или это она (внешняя среда, люди рядом, рынок, и тп). Нет верного ответа. это взаимоусиливающая обратная связь. НО значит ли это, что тогда с меня или с рынка спроса нет? Не уверен. Если связь не взаимоусиливается для вас лично - значит, вам надо поменять рынок. Потому что себя (см пункты выше) - вы навряд ли поменяете!

удачи!

clawdbot 101

В ряде чатиков увидел, что спрашивают про clawdbot (ныне moltbot) - сделаю дипдайв про это в следующую пятницу: https://luma.com/i4hej69n

Разберем что это такое с 2х сторон:
1) практической - что это такое и как это может нам помочь быть продуктивнее и какие риски это несёт, сравним с Claude Code сетапом, что мы обсуждали на встрече пару недель назад.

2) технической - дипдайв в технику: как сделаны некоторые штуки, которые можно позаимствовать в свои проекты, для технарей

До встречи!

Автоматизируем квалификацию входящих лидов

Помните пост про Vercel? 10 человек занимались только квалификацией входящих лидов. Автоматизировали — и 9 из 10 перевели на аутбаунд. Экономия $900K в год.

Сделал agent скилл для этого с двумя командами:
/design-scoring — строит скоринговую модель под ваш бизнес. Спрашивает про ICP, анализирует ваши закрытые сделки из CRM, ресёрчит сайт и конкурентов.

/qualify-lead — берёт входящую заявку в любом формате, сам ищет человека в LinkedIn, парсит сайт компании, применяет скоринг и выдаёт: Hot / Warm / Cold / DQ + черновик ответа.

Для скоринга используется формула Fit + Intent + Timing:
- Fit (0-40): насколько компания подходит под ICP
- Intent (0-40): что запросили, какие сигналы
- Timing (0-20): срочность, триггеры, бюджетный цикл

Берём тут:
https://github.com/BayramAnnakov/lead-qualification-plugin

Для работы скилла понадобятся firecrawl & anysite MCP

Если не знаете, что такое скиллы и MCP - вам сюда

AI-native инженерные команды: данные + кейсы

Год назад я писал, как в самом Anthropic используют Claude Code. Тогда это были кейсы отдельных команд, сейчас же есть больше данных и кейсов, разбираем:

1) Anthropic опубликовали исследование:
- Самый частый use case: фикс багов и изучение незнакомой кодовой базы
- Юзают Claude Code 60% рабочего времени, +50% в производительности (саморепортинг, не внешние замеры)
- Вот это классно: 27% работы - это задачи, которые раньше просто не делались или из-за нехватки времени, или из за "недостаточного ROI". Карпатый тоже про это писал на днях как раз (см. ниже)
- Вместо того, чтобы дергать коллег - особенно старших коллег - теперь задают вопросы Claude Code

2) OpenAI выпустили гайд, как строить AI-native инжиниринговые команды:
- понравился фреймворк: Delegate → Review → Own —> AI делает драфты, люди - ревьюят и принимают решения, при этом опции/альтернативные решения может выдавать AI
- чеклисты, как лучше стартовать внерение AI кодинг агентов для разных фаз: планирование, дизайн, кодинг, ревью, документирование, деплой и поддержка. Детально лучше посмотреть в самом гайде, но вчера Другу показывал, как подключать Claude Code к Figma, чтобы импортировать дизайн систему и по ней генерировать прототипы —> вышло очень даже найс.

3) Карпатый поделился полевыми заметками о сдвиге в использовании AI в декабре 25го (очень напоминает мои картинки тут):
- за несколько недель он перешел от 80% ручного кода + 20% AI к 80% агенты + 20% его правки. Это самое большое изменение в его workflow за 20 лет программирования
- модели еще делают ошибки, но теперь скорее не синтаксические, а концептуальные, делают предположения за вас и торопятся нагенерить код - поэтому важно держать ухо востро, planning режим, "dont code just yet" и тп инструкции, которые многие из нас уже изобрели и юзают
- главный эффект - не ускорение, а то, что он делает вещи, которые раньше не стоило/было лень делать. Или к которым не подступился бы из-за нехватки знаний.
- "feel the AGI" момент для него: как агент упорно бьется над задачей, не устает, не деморализуется, не посылает вас подальше и не выгорает. А просто продолжает пробовать и пробовать, там где человек давно бы сдался. Настоящий tinkerer :)

Но, есть и обратная сторона - недавно на звонке по корпоративному тренингу на эту же тему, лид спросил меня: не боюсь ли я что отупею (из за использования AI в кодинге)? Я не боюсь, но посоветовал тем, кто переживает, просто 3 недели писать с AI, и одну - без оного. Особенно, когда упираешься в лимиты 😉

Ну и ждем кодо-слопо-апокалипсиса, вангованного Карпатым, в 2026м - признаться, я активно в него контрибьютю, как вы могли заметить 🤡