ЭТО ОЧЕНЬ СМЕШНО!🤣

Я сегодня попросил моего ресерчера посмотреть информацию обо мне в глобальной паутине- типа, какие есть упоминания?
Он вернулся ко мне очень озадаченный, говорит- у нас куча сливов, вся информация наша выложена в сеть и продается за копейки!😵‍💫😵‍💫😵‍💫

Бля! Самое смешное, что НЕТ У МЕНЯ НИКАКИХ КУРСОВ 😆😂

Не сформированных видеоматериалов и супер-пупер гайдов сформированных для скачки и выкладывания в эти помойки!
У меня в AI ОПЕРАЦИОНКЕ только то, что делаю для себя (делюсь чуть больше, чем тут) и те материалы, как последняя информация о "контекстной инженерии", которую я сам формирую по мере усвоения, прямые эфиры, чат (общение), агент-помощник по техническим вопросам и я в доступе. 😁

Мне очень жаль, если вы уже купили "мои курсы" и разочаровались в материале.

Интересно, за сколько продают, если и так вход копеечный...

Кто еще не успел купить, вот ссылки 😄:

AI Операционка / Sprut_Ai / Алексей Ульянов

1. Kursliv
https://kursliv.org/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.303551/

2. Sharewood
https://sharewood.forum/threads/113328/

3. CoursX
https://coursx.net/14989-sprut-ai-aleksey-ulyanov-ai-operacionka-aprel-2026.html

4. KladovayaKatalog
https://kladovayakatalog.ru/product/sprut_ai-ai-operaczionka-aprel-2026-aleksej-ulyanov/

5. VK wall / паблик
https://vk.com/wall-238625403_45

6. EGround
https://eground.org/threads/ai-operacionka-1-mesjac-sprut_ai-aleksej-uljanov.193580/

7. AllCoursesClub — AI Операционка апрель 2026
https://s55.allcoursesclub.cc/threads/sprut_ai-Алексей-Ульянов-→-ai-Операционка-Апрель-2026.197480/

8. Courses Forum
https://s1.courses.forum/threads/ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksei-ul-yanov.451647/

9. Kurssuperss
https://kurssuperss.space/index.php?threads/sprut_ai-Алексей-Ульянов-→-ai-Операционка-Апрель-2026.10677/

10. AllCoursesClub — AI Операционка 1 месяц
https://s55.allcoursesclub.cc/threads/ai-Операционка-1-месяц-sprut_ai-Алексей-Ульянов.195219/

11. Sliv-info
https://sliv-info.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.234558/

12. Slivbox
https://slivbox.cc/threads/aleksej-uljanov-sprut_ai-ai-operacionka-aprel-2026.308546/

13. ZetHUB
https://s2.zethub.biz/threads/ai-operacionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksej-uljanov.70320/

14. Silasliva
https://s1.silasliva.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.91905/

15. Bestkurs
https://bestkurs.biz/product/ai-операционка-апрель-2026-алексей-ульяно/

16. Infoshopik
https://infoshopik.com/shop/aleksey-ulyanov-ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai/

17. Freekurses
https://freekurses.site/product/aleksey-ulyanov-ai-operatsionka-aprel-2026-sprut_ai/

18. Vkurse
https://s6.vkurse.info/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.609019/

19. PirateHUB
https://s1.piratehub.biz/threads/ai-operacionka-aprel-2026-sprut_ai-aleksej-uljanov.451647/

20. Moresliv
https://moresliv.net/threads/aleksej-uljanov-sprut_ai-ai-operacionka-aprel-2026.314044/

21. KursClub
https://kursclub.net/threads/ai-operacionka-1-mesjac-sprut_ai-aleksej-uljanov.400452/

22. Supersliv
http://supersliv.biz/threads/sprut_ai-aleksej-uljanov-ai-operacionka-aprel-2026.93664/

23. Pirate Buhta / раздел программирование, где найдено упоминание
https://pirate-buhta.com/forums/programmirovanie.73/page-2

24. DAPF — упоминание в разделе курсов по нейросетям/ИИ
https://dapf.us/forum/forums/kursy-po-nejrosetjam-i-ii.453/

25. WLUX — упоминание в разделе мануалов
https://wlux.net/forums/71/

26. SlivAP — раздел программирования с упоминанием
https://slivap.cc/forums/kursy-po-programmirovaniju.32/

27. CoursX — раздел программирования с упоминанием
https://coursx.net/programmirovanie/

28. SkladchikTV
https://skladchik.tv/threads/sprut_ai-ai-agenty-ot-ustanovki-do-vnedrenija-aleksej-uljanov.480486/

Смотрите, чем меня зацепила история с Hermes Desktop.

Не тем, что там «красивый интерфейс». Интерфейсов сейчас каждый второй накидает.

Интересно другое: наружу начали вытаскивать то, что обычно спрятано где-то в жопе системы. Сессии, память, фоновые задачи, расходы, роли, approvals, tools, skills. То есть не просто чат с агентом, а место, где видно его рабочее состояние.

Вот это реально важная штука.

Потому что если агенту дать файлы, Telegram, cron, доступ к проектам и разные модели, то красивого ответа уже мало. Я хочу видеть, что он делает, где ждёт разрешение, сколько сожрал, куда полез и почему решил, что задача готова.

У меня вся история с Hermes и Майком ровно туда же едет: не «сделай мне что-нибудь умное», а нормальная эксплуатация. Задачи, роли, память, проверки, отчёты, стоп-кран.

Тут Hermes хорошо попал в боль. Люди устали смотреть на демки, где агент красиво бегает. Всем уже хочется понять, как этим управлять, когда оно работает каждый день.

Вот это направление мне нравится.

#HermesAgent #HermesDesktop #HermesAI #AIAgents #AIагенты #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #ClaudeCode #OpenClaw #SprutAI

Собрал системный техосмотр для Hermes.

Когда Hermes становится рабочим контуром, ломаться может не только модель. Там уже профили, кроны, память, skills, gateway, MCP, конфиги и логи.

И если что-то пошло не так, обычное «проверь config» уже не спасает.

Поэтому я собрал Hermes Agent System Doctor.

Он локально проверяет Hermes home и делает безопасный отчёт: где факт, где риск, где неизвестно и где нужен repair-plan.

Смотрит profiles, config.yaml, cron metadata, gateway signals, logs, auth surfaces, memory, skills, plugins, MCP и drift после обновлений.

Без raw secrets, без чтения приватной памяти, без запуска cron, plugins и MCP.

Сначала отчёт. Потом план. Потом preview. И только после явного approval - узкий fix.

GitHub
https://github.com/AlekseiUL/hermes-system-doctor

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#HermesAgent #AIагенты #AgentOps #Автоматизация #SprutAI #OpenSource

Я давно для себя понял одну штуку: если пытаться успеть за всем, что выходит в AI, очень быстро начинаешь не развиваться, а просто разменивать внимание.

Самое стрёмное, что это спокойно приводит к ВЫГОРАНИЮ, если серьёзно подходишь к делу. У меня за последние 2 года такое случалось 2 раза. Приходилось полностью отключаться, уезжать отдыхать и приводить голову в норму. Дорого, но помогает.

Сейчас это особенно заметно по агентам. Каждый день кто-то выкатывает новый инструмент, новую платформу, новый способ собрать помощника, новый фреймворк, новый интерфейс. И вроде бы хочется всё посмотреть, везде разобраться, всё попробовать, чтобы не отстать. Но по факту такой режим чаще отвлекает от пользы, чем помогает.

Понимание этого у меня появилось не вчера. Когда вокруг было много разных инструментов автоматизации, я не стал прыгать по всему подряд, а начал глубоко разбираться в n8n. Именно через него я начал понимать, как строятся процессы, где ломаются сценарии, как передаются данные, почему один workflow работает стабильно, а другой разваливается от первого нестандартного шага.

Потом из этого естественно вырос интерес к агентам. Не потому что «вышла новая модная штука», а потому что агенты стали следующим слоем той же логики: есть задача, есть инструменты, есть контекст, есть память, есть ограничения, есть проверка результата. Сначала это были агентские связки вокруг n8n, потом OpenClaw, Hermes и всё, что сейчас постепенно складывается в нормальную агентскую операционку.

И вот здесь для меня снова работает тот же принцип: не надо размениваться в ширину. Если я каждый день буду бросаться на новый инструмент, у меня будет ощущение, что я в теме, но реального понимания станет меньше. Потому что понимание появляется не от того, что ты пробежался глазами по двадцати новинкам, а от того, что ты достаточно долго ковыряешь одну сферу изнутри.

Когда ты понимаешь основу, новые штуки уже не так сбивают с курса. Ты смотришь на них спокойнее. Видишь, где реально новая идея, где просто другая обёртка, где маркетинг, а где вещь, которую можно забрать в свою работу. Сейчас агент сам помогает мне с этим: кидаю ему ссылку на новинку, а он разбирает, нужно нам это или нет, есть там польза для текущего контура или просто очередной шум.

Мне кажется, сейчас многим мешает именно гонка «как бы всё успеть». Вышел новый агент - надо посмотреть. Вышел новый сервис - надо попробовать. Кто-то написал, что старый подход уже умер - надо срочно пересобираться. В итоге внимание всё время уходит наружу, хотя польза чаще находится внутри: в том, чтобы глубже понять один слой и научиться применять его в своей системе, жизни или рутине.

Для меня это сейчас главный фильтр по AI-новинкам. Не «надо ли мне срочно попробовать всё», а «помогает ли это глубже понять и усилить тот контур, который я уже строю»

Агенты сейчас немного остывают.

Не потому что они бесполезные. Скорее потому что про них начали говорить из каждого утюга, обещать какие-то космические возможности, а по факту у большинства всё заканчивается на уровне: «поставь агента, и он будет делать за тебя всё».

Ну ок.

А как его ставить?
Для каких задач?
Как с ним общаться?
Что ему можно давать, а что лучше не трогать?
Как работает память?
Как работает контекст?
Как агент вообще должен понимать, каким инструментом пользоваться?

Вот тут обычно тишина.

Люди хотят быстрый дофамин: поставить агента за вечер, желательно бесплатно, желательно на бесплатных моделях, желательно вообще не вникать. Просто включил - и он такой умный товарищ, который сам понял твою жизнь, задачи, стиль, бизнес, ограничения и начал шуршать.

А потом начинается любимое:

«Ваши агенты говно, они не работают».

Да работают они. Просто часто человеку хочется помощника, но не хочется разобраться, как этому помощнику ставить задачи.

И я это понимаю. Информации сейчас реально много, но она вся какая-то одинаковая: очередной фреймворк, очередной GitHub, очередное «смотрите, что умеет агент». А нормального разговора про то, как вообще думать через агентов, мало.

Для меня тут всё проще.

Если у вас есть задача, которая повторяется хотя бы пару раз в день, уже можно смотреть в сторону автоматизации. Не надо ждать «идеального кейса». Надо взять конкретную рутину и понять: что на входе, что должно быть на выходе, какие инструменты нужны, где агенту нельзя лезть, как проверить результат.

Вот с этого и начинаются нормальные агенты.

Не с красивой демки. Не с «дай ему полный доступ ко всему». Не с надежды, что он сам догадается.

С азов.

Как задать роль. Как дать контекст. Как описать хороший результат. Как показать пример. Как ограничить инструменты. Как понять, что агент не фантазирует, а реально делает работу.

Я сейчас сам всё больше ухожу именно в эту сторону. Не в новости про агентов, а в практику: что применимо, как работает, где ломается и как это нормально собрать под свои задачи.

Потому что пока человек не понимает, как агент думает и чем пользуется, он будет общаться с ним как с обычным чатом. А потом удивляться, почему на выходе ерунда.

AI-агенты слишком уверенно пишут «готово».

Вот только «готово» в чате и рабочий результат - это разные вещи.

Я выложил на GitHub Codex CLI Evidence Runner - инструмент, который я сделал под свою боль с Codex CLI.
У меня отдельный агент под это выделен и у него только один инструмент и при сложных задачах, любой другой агент может к нему обратиться за помощью.

Смысл простой: Codex выполняет задачу, а runner собирает доказательства работы.

Не красивый отчёт в стиле «я всё сделал», а нормальный рабочий след: diff, изменённые файлы, проверки, тесты, receipt, safety gate и dry-run apply.

Потому что если агент лезет в код, мне мало его финального сообщения. Я хочу видеть, что он реально поменял, что проверил и можно ли вообще рассматривать этот patch к применению.

Я не делал ещё одного coding-agent. Таких уже вагон.

Я сделал слой проверки вокруг Codex CLI, чтобы результат агента можно было принимать не по словам, а по фактам.

Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/codex-cli-evidence-runner

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#CodexCLI #AIагенты #AgentOps #OpenSource #GitHub #SprutAI

Друзья, выложил на GitHub gpt-image-2-agent-kit.

История простая. Я пользовался генерацией изображений через своего агента дизайнера с помощью Nano Banana по API, потом гонял GPT Image 2 тоже платно. Картинки классные, но жаба душит, когда ты уже платишь за подписку GPT, а каждый нормальный эксперимент с изображениями снова превращается в отдельный расход.

Поэтому собрал инструмент, который работает локально и позволяет использовать GPT Image 2 без отдельной оплаты API, если у вас уже есть совместимый доступ через подписку GPT.

Но самое интересное тут не «сделать картинку по промпту».

Обычные репозитории часто живут в логике: написал prompt - получил image.

Я сделал иначе. Тут можно подключать свои фотографии как референсы, добавлять лицо, identity pack, style pack, брендбук, цвета, визуальные правила. То есть не каждый раз объяснять модели с нуля, кто вы и в каком стиле нужно рисовать.

И главное - репозиторий сделан не только для человека в терминале, а для AI-агента.

Агент может понять запрос, выбрать identity, выбрать style, приложить refs, сделать dry-run, показать план, дождаться разрешения, запустить live generation и сохранить receipt.

Плюс я специально добавил safety-слой: проверка путей, валидация референсов, agent-friendly JSON, receipts, privacy-first подход. Без браузерной автоматизации, без обещаний «бесплатного безлимита» и без попыток раздавать чужой доступ.

Честно: это не официальный SDK OpenAI, не обход квот и не публичный сервис из личной подписки. Это аккуратный локальный набор для человека или агента, у которого уже есть свой совместимый доступ.

Вот repo: https://github.com/AlekseiUL/gpt-image-2-agent-kit

⭐️ не забудьте жмякнуть в GitHub 😉

Больше пользы в AI ОПЕРАЦИОНКЕ

#GPTImage2 #AIагенты #AIAgents #ImageGeneration #GPT #OpenAI #AgentOps #Автоматизация #BrandBook #AItools #SprutAI

Нашёл вполне нормальный бизнес-кейс AI-агента.

Не «агент заменил отдел продаж», не «заработал миллион во сне», а обычная понятная рутина, за которую реально можно платить.

Человек продаёт виниловые пластинки. Он фотографирует альбом спереди и сзади, кладёт рядом рукописный инвентарный номер и оценку состояния.

Дальше агент берёт эту входящую информацию и делает работу, которую руками делать муторно: ищет релиз в Discogs, смотрит проданные аналоги на Discogs и eBay, предлагает цену, обрезает фотографии и готовит карточку товара.

Потом всё попадает в очередь на проверку. Там человек видит фото, ссылки на похожие продажи, предложенную цену и черновик объявления.

И вот это мне нравится больше всего: человек может поправить текст или просто нажать approve. После этого объявление уходит в публикацию.

Для меня это и есть нормальная агентная автоматизация.

Не «убрать человека из процесса», а довести рутину до хорошего черновика с доказательствами и оставить человеку решение.

Такая же логика легко переносится почти куда угодно: товары, услуги, документы, контент, заявки, лиды, CRM, поддержка. Просто агент забирает кусок скучной работы и превращает её в управляемый конвейер.

Ссылка:
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u4ay0a/pushing_the_limits_of_hermes_agent_what_are_your/

#AIагенты #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #AgentOps #HermesAgent #SprutAI

Нашёл кейс по Hermes Agent у компании, которая обслуживает бассейны. У них 450+ бассейнов в базе и 400+ обслуживаний в неделю. Менеджер маршрутов/QC подключил Hermes к своим таблицам, сервисным отчётам, аналитике и Telegram/Slack.

И что получилось?

Утром Hermes собирает ops-brief: сколько маршрутов, где странные отклонения, какие фильтры пора чистить, где могут быть проблемы по сервису. Это экономит 10–20 минут каждый день.

Но сильнее другое. Hermes смотрит живые отчёты техников и ловит ошибки, пока маршрут ещё идёт: странные химические показатели, пропущенные действия, отчёты, которые не бьются с историей бассейна, подозрения на утечки, проблемы конкретного техника.

Поймать такую ошибку в 13:30 - это совсем не то же самое, что увидеть её вечером после жалобы клиента.

Отдельно понравился кусок про онбординг новых клиентов. Раньше автор тратил около 2 часов в воскресенье, чтобы раскидать новых клиентов по маршрутам. Сейчас батчит это из Telegram примерно за 18 минут: Hermes проверяет географию, нагрузку техников и аккуратно собирает маршрут.

Вот здесь и начинается правильная агентская операционка.

Сначала человек построил каркас правды: таблицы, правила, QC-критерии, историю обслуживания, аналитику. И только потом дал агенту доступы. Не «думай вообще за меня», а «смотри живые события по моим правилам и буди меня, когда что-то не так».

Агент становится полезным когда он встраивается в скучную, повторяемую, денежную рутину.

Источник: Reddit, r/hermesagent, пост от 14 Jun 2026
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1u5dtuh/personal_hermes_use_case_for_a_pool_service/

#HermesAgent #AIагенты #AIAgents #AgentOps #AIоперационка #Автоматизация #БизнесАвтоматизация #GoogleSheets #Операционка #SprutAI

Сегодня в r/hermesagent увидел очень правильную боль.
Человек месяц пользуется Hermes и понял, что ему не нужно, чтобы агент просто «запоминал факты». Ему нужно, чтобы агент помнил правила работы: стиль письма, логику объяснения, что считать важным, как раскладывать мысль.

И вот тут многие путаются.

Память агента - это не место, куда надо складывать всё подряд. Если туда летят факты, старые решения, стиль, правила, куски переписок и личные привычки, через какое-то время агент начинает не помогать, а тащить за собой старый мусор.

У себя я это сейчас развожу по полкам:
-Голос и стиль - в Voice Pack.
-Правила работы - в skills и AGENTS.md.
-Источники правды - в wiki/source cards.
-Повторяемые процедуры - в отдельные MD-файлы.
-А в память - только короткие устойчивые вещи, которые реально нужны между сессиями.

Это и есть разница между «агент что-то помнит» и «агент работает в нормальном контуре».
Если хотите прокачать своего агента, я бы начинал не с вопроса «как сделать память больше».
Я бы спросил иначе:
что агент должен помнить как факт, что как правило, что как процедуру, а что вообще не надо сохранять?
Вот после этого память перестаёт быть складом и становится частью операционки.