OpenAI Codex научился видеть ваш экран и работать пока вы спите

OpenAI выпустил крупное обновление Codex для macOS.

Появились Appshots. Нажимаешь обе клавиши Command одновременно, и Codex сам получает скриншот активного окна плюс весь доступный текст из него.

Больше не нужно копировать, вставлять или описывать что происходит на экране, агент видит контекст сам.

Goal mode вышел из бета и теперь доступен в приложении, IDE-расширении и CLI. Режим позволяет поставить агенту цель, и он будет работать над ней часами или даже днями без участия пользователя.

Добавлено удалённое управление компьютером. Codex может работать с приложениями на Mac после того, как экран заблокирован, в том числе через Codex Mobile.

Для безопасности есть краткосрочная авторизация, блокировка дисплея, автоперeблокировка при локальном вводе и ручной запасной выход.

Резюмирая, Codex теперь видит экран, понимает задачу без объяснений, работает автономно долгими сессиями и не останавливается когда вы уходите от компьютера.

Недавно проводил обучение по ИИ для хорики.
Вот вам немножко красоты )

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально полезны практические идеи по управлению ИИ-агентами, параллельной работе с Claude Code и эффективной интеграции API в бизнес-процессы в России.

1. Как сделать ИИ-агентов надежнее и ограничить их действия

Что это
Коротко: руководство по повышению надежности ИИ-агентов и ограничению их действий, чтобы снизить риск ошибок и непреднамеренных переходов в бизнес-процессы.

Где применить в бизнесе
Поддержка клиентов, автоматизация продаж и операционные задачи, где важна безопасность и контроль над поведением ИИ.

Что протестировать
Тест идеи: внедрить политики разрешений, ограничить набор действий и вести журнал действий агентов; запустить пилот на 1–2 процессах.

🔗 Источник

2. Как эффективно запускать много Claude Code сессий параллельно

Что это
Коротко: руководство по работе с несколькими параллельными сессиями Claude Code для ускорения экспериментов и разработки.

Где применить в бизнесе
Команды data science и разработки в маркетинге, аналитике и интеграциях, где нужен быстрый цикл тестирования и прототипирования.

Что протестировать
Гипотеза: настроить параллелизацию в Claude Code, мониторить время выполнения и затраты API, внедрить конвейеры тестирования.

Доступность
Официально в России пока недоступно, на практике используют через зарубежные аккаунты и обходные решения, но это важный сигнал, куда идет рынок.

🔗 Источник

3. Выйти за пределы модели: почему дата-сайентисты должны обнимать API и документацию API

Что это
Коротко: обзор причин и практических преимуществ использования API и качественной документации для создания устойчивых ИИ-решений.

Где применить в бизнесе
Разработка интеграций, партнерские сервисы, аналитика и автоматизация бизнес-процессов в РФ.

Что протестировать
Гипотеза: внедрить корпоративный каталог API и требования к документированию, применить OpenAPI/Swagger в проектах.

🔗 Источник

Вывод
Вниманию предпринимателей: усилия по управлению ИИ-агентами, ускорение экспериментов с Claude Code и системное подход к API-документации помогут увеличить производительность и снизить риски в российских условиях.

#AIдляБизнеса #Автоматизация #API #ИИ

This message was sent automatically with n8n

Копируем стиль и дизайн любого продукта с помощью ChatGPT — нашли универсальный промт, который поможет сохранить общий вайб для комикса или генерить продающие картинки для маркетплейсов.

ЧТО ДЕЛАТЬ?

— Копируем промт в ChatGPT вместе с 1-5 картинками. Чем больше — тем лучше, с них он считает стиль;
— Запускаем генерацию, на выходе будет код. Просим ChatGPT собрать его в JSON-файл;
— Закидываем полученный файл вместе с картинкой вашего товара. Опишите его, что хотите видеть на фоне и т.д.

Сам промт:

Analyze the provided images and create a "brand style profile" in the form of a JSON object. This profile should extract and describe the visual identity, structure, and aesthetic rules shown in the images, in a way that allows an AI to recreate similar visuals in the same style, but for entirely different content. Do not include or reference any specific subjects, logos, products, people, text, or brand names present in the input. Your job is to isolate and document the style, layout principles, and design system used, so it can be reapplied to different content while maintaining the same visual language.

The JSON should include, but not be limited to:

Color usage: dominant tones, gradients, or palettes
Typography style: font mood (bold, modern, playful, clean, etc.), placement, and usage hierarchy
Lighting & vibe: energetic / moody / clean / vibrant / soft / etc.
Subject placement: centered / floating / grouped / perspective / rotated / etc.
Background style: abstract / gradient / textured / scenic / etc.
Composition layout: symmetrical / rule of thirds / collage / exploded view / etc.
Branding elements: use of overlays, strokes, glows, shapes, burst effects, or other visual motifs
Visual tone: bold / casual / premium / loud / minimal / playful / etc.
Post-processing style: contrast, saturation, shadows, glow, noise, etc.
General style tags: genre/feel, e.g., "sports aesthetic", "editorial look", "clean tech", "pop art", etc.
The output must be a well-structured JSON that an AI can use to recreate visuals in the same stylistic language, regardless of the actual subject matter.

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально ценны практические примеры. Это переход к workflow‑ориентированным AI, готовые конвейеры и безопасная настройка агентов для бизнеса в России.

1. Переключение на workflow-driven AI

Что это
Статья о переходе от промптов к управляемым рабочим процессам с помощью AI‑агентов и динамических рабочих процессов.

Где применить в бизнесе
Маркетинг, продажи, сервис: автоматизация повторяющихся задач и создание адаптивных процессов.

Что протестировать
Создайте простой рабочий процесс для обработки лидов с назначением ответственного и встроенными правилами поведения агента.

🔗 Источник

2. Сравнение 8 платформ интеграции облака

Что это
Обзор восьми платформ для интеграции бизнес‑систем, в том числе open‑source решения n8n.

Где применить в бизнесе
ERP, CRM, маркетинг, аналитика и поддержка клиентов — для связки данных между сервисами.

Что протестировать
Поставить конвейер: синхронизацию контактов CRM с сервисами рассылки; сравнить скорость, стоимость и простоту настройки.

🔗 Источник

3. Лучшие практики сопоставления данных для интеграции

Что это
Гайд по сопоставлению полей и форматов между системами при передаче данных.

Где применить в бизнесе
Миграции, интеграции CRM ↔ BI, ERP ↔ аналитика.

Что протестировать
Схема маппинга CRM → аналитика и проверка целостности данных после переноса.

🔗 Источник

4. Как сделать AI‑агентов надежнее и ограничить их действия

Что это
Методики по созданию guardrails и ограничений для действий AI‑агентов.

Где применить в бизнесе
Поддержка клиентов, автоматизация операций, закупки и обработка запросов.

Что протестировать
Настроить набор разрешённых действий агента и проверить реакцию на некорректные запросы.

🔗 Источник

Вывод
Для российских предпринимателей фокус в ближайшее время — быстрое внедрение workflow‑автоматизации, выбор подходящей платформы для интеграций и безопасная настройка AI‑агентов с проверками на практике.

#AIдлябизнеса #автоматизация #интеграция #workflow

This message was sent automatically with n8n

📄 Заметки встречи в коммерческое предложение

Этот шаблон превращает заметки со встречи в аккуратное коммерческое предложение в PDF и убирает ручную сборку документа. Он помогает вам отправлять клиенту готовый файл сразу после созвона и не тратить до 45 минут на оформление.

📌 Как это работает:
Шаг 1: В систему загружаются заметки со встречи или файл с брифом.
Шаг 2: Из текста выделяются состав работ, результаты, бюджет, сроки, этапы и то, что не входит в проект.
Шаг 3: По шаблону собирается многостраничное HTML-предложение в формате A4.
Шаг 4: Автоматизация сверяет высоту страниц с форматом A4, чтобы текст не выходил за границы и не появлялись пустые листы.
Шаг 5: Если блок получается слишком длинным, верстка уплотняется или страница делится на две.
Шаг 6: Puppeteer через Chrome без интерфейса переводит документ в чистый PDF со шрифтами и фонами.

👉 Шаблон / ссылка:
- Открытый репозиторий: https://github.com/elnino-hub/proposal-gen

💡 Где можно использовать и заработать:
- В агентствах: отправлять КП в день созвона и быстрее закрывать новые проекты.
- В веб-студиях и продакшене: стандартизировать предложения по разработке, дизайну и сопровождению.
- В консалтинге: быстро выпускать документы с этапами, сроками и бюджетом после брифа.
- В аутсорсе: брать больше входящих запросов без роста нагрузки на менеджеров.

📈 Что даёт бизнесу:
- Подготовка одного предложения сокращается примерно с 45 минут почти до нуля.
- Документы выглядят стабильно и не требуют ручной доводки перед отправкой.
- Снижается риск ошибок в составе работ, сроках и бюджете.
- PDF получается аккуратным: без пустых страниц, серых полей и сломанной верстки.
- Быстрая отправка после встречи повышает шанс на сделку.

🧰 Стек:
- Claude Code
- Puppeteer
- Chrome
- HTML/CSS
- Google Fonts

Источник
#автоматизация

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально полезны для предпринимателя в России: они дают понятные шаги по внедрению AI-агентов, управлению обновлениями моделей и практикам автоматизации.

1. Как работают AI-агенты и вызов инструментов

Что это
Разбор концепции вызова инструментов в AI‑агентах: как модель решает, какие сервисы и данные задействовать дальше.

Где применить в бизнесе
Автоответчики, сбор данных, автоматизация процессов: внедрите в чат-боты, конвейеры обработки заявок и интеграцию с вашим API.

Что протестировать
Запустите простой кейс: агент должен запросить данные из вашего API и вернуть результат клиенту. Оцените точность и время отклика.

🔗 Источник

2. Внедрение моделей через Hugging Face hub: CI и человек в цикле

Что это
Практика выпуска обновлений моделей в Hugging Face Hub с автоматизацией CI и участием человека.

Где применить
Команды разработки и эксплуатации моделей, управление обновлениями и соответствием регуляторике.

Что протестировать
Настройте простой пайплайн CI на выкладку новой версии модели в Hub, добавьте шаг ручной проверки и мониторинга.

🔗 Источник

3. Как создавать мощные циклы в Claude Code

Что это
Статья о создании эффективных циклов и повторяющихся задач в Claude Code.

Где применить
Автоматизация повторяющихся сценариев, генерация текстов, обработка данных.

Что протестировать
Постройте цикл на обработку пачки данных с условной логикой, добавьте логирование и измерение времени.

🔗 Источник

4. Как выбрать открытые модели: агентность и тестирование на своей инфраструктуре

Что это
Обзор подходов к сравнительному тестированию открытых моделей по показателю агентности на вашей инфраструктуре.

Где применить
Для руководителей и тех, кто выбирает модели для чат-ботов и автоматизации.

Что протестировать
Поставьте сценарий с вызовом инструментов и сравните 2–3 модели по качеству решений.

🔗 Источник

Вывод
В российских условиях актуальны практичные пайплайны: от агентной автоматизации до тестирования открытых моделей на своей инфраструктуре. Фокусируйтесь на реалистичных задачах, постепенно наращивайте автоматизацию и регуляторно-поддерживайте качество.

#AIдлябизнеса #автоматизация #OpenModels #инновации

This message was sent automatically with n8n

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально заслуживают внимания практики по созданию агентов, автоматизации рабочих процессов и выбору моделей под российские условия. Ниже — максимально применимое в бизнесе.

1. От локального LLM к агенту, который использует инструменты

Что это
Переход от простой генерации к агентной архитектуре: локальная модель учится вызывать внешние сервисы и API через заранее описанные шаги и плагины, т.е. становится инструментальным агентом.

Где применить в бизнесе
Автоматизация продаж, контента и поддержки: чат-боты, которые тянут данные из CRM, аналитики и календарей, а не только отвечают на вопросы.

Что протестировать
Соберите прототип: локальный LLM вызывает API вашего сервиса заказов и календаря, отрабатывая простой сценарий записи встречи и добавления задачи.

🔗 Источник

2. Построение самоулучшающихся навыков агента с cognee и n8n

Что это
Система для формирования навыков агента в цикле обучения: Cognee и n8n позволяют агенту накапливать полезные действия и автоматизировать их повторение.

Где применить в бизнесе
Автоматизация повторяющихся процессов: интеграции с CRM, email-маркетингом, аналитикой и поддержкой клиентов.

Что протестировать
Запустите Skill Loop: агент протестирует 3 сценария по генерации лидов и анализу откликов, после чего адаптирует подход.

🔗 Источник

3. Насколько агентны открытые модели: бенчмарк на ваших инструментах

Что это
Обзор и тестирование открытых моделей на вашей инфраструктуре с акцентом на пригодность к задачам и автономности.

Где применить в бизнесе
Выбор модели для чат-бота, анализа текстов и генерации контента с учётом локальных данных и интеграций.

Что протестировать
Сравните две открытые модели по скорости, качеству выдачи и потреблению ресурсов на ваших задачах.

🔗 Источник

4. Как создавать мощные петли в Claude Code

Что это
Советы по построению эффективных циклов в Claude Code для автоматизации генерации и постобработки.

Где применить в бизнесе
Генерация контента, сценариев рассылок, создание цепочек обработки данных и автоматизация рутинных задач.

Что протестировать
Создайте цикл: генерация вариантов заголовков, их отбор по KPI и финальная доработка.

🔗 Источник

Вывод
Для российского бизнеса важнее всего начать с агентной автоматизации и адаптации моделей под локальные данные: протестируйте локальные агентские сценарии, внедряйте автоматизации в CRM и контенте, оценивайте агентность открытых моделей на вашей инфраструктуре.

#AIдлябизнеса #автоматизация #CRM #аналитика

This message was sent automatically with n8n

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально стоит обратить внимание предпринимателям в России — они предлагают практические подходы к агентным системам, обучению на опыте и локальной интеграции моделей. Ниже три сильных материала с конкретными шагами для внедрения.

1. Tail Control: надёжные агентные рабочие процессы

Что это
Статья о Tail Control — подходе к инженерии надёжных агентных рабочих процессов, помогающем держать поведение агентов предсказуемым и устойчивым.

Где применить в бизнесе
Для автоматизации сложных операций в продажах, обслуживании клиентов и внутренних операций, где нужна надёжность и предсказуемость поведения агентов.

Что протестировать
Соберите мини-воркфлоу: запрос к агенту, обработка ответа, логика выхода и повторной попытки. Добавьте пилотный журнал и сравните стабильность с безtail-настройки.

🔗 Источник

2. Self-improving агентские навыки через cognee и n8n

Что это
Практическая связка Cognee и n8n для формирования самообучающихся агентов: сбор опыта, обновление навыков и автоматизация повторных задач.

Где применить в бизнесе
В чат-ботах для поддержки клиентов, в маркетинговых рабочих процессах и в операциях, где агенты учатся на прошлых кейсах и адаптируются.

Что протестировать
Создайте пайплайн: задача — агент — сбор опыта — обновление памяти через Cognee — автоматизация через n8n. Протестируйте на 2–3 повторяющихся сценах и сравните качество ответов.

🔗 Источник

3. Is it agentic enough? Бенчмаркинг открытых моделей на своей инфраструктуре

Что это
Обзор того как тестировать агентность открытых моделей на собственной инфраструктуре и инструментах, чтобы подобрать подходящие решения.

Где применить в бизнесе
Выбор локальных/открытых моделей для российских сервисов: снижаем зависимость от облаков, улучшаем локализацию и соответствие требованиям.

Что протестировать
Сравните модели по задачам планирования, исполнения и обратной связи. Протестируйте совместимость с локальными данными и инструментами.

🔗 Источник

Вывод
Для российского бизнеса сейчас важно начинать с надёжности агентных процессов, затем добавлять обучение на опыте и локальные модели для устойчивой архитектуры.

#ИИдляБизнеса #автоматизация #агентныеСистемы #Россия

This message was sent automatically with n8n

Кто такой Роман Ботан Лазарев и чем я могу быть полезен бизнесу?

Если коротко - я не продаю “волшебные нейросети”. Я помогаю бизнесу работать быстрее, дешевле и эффективнее.

Меня зовут Роман Ботан Лазарев.

Я уже 15 лет в интернет-маркетинге. Из них 3 года работал в Яндексе, а последние 12 лет развиваю собственное digital-агентство.

За это время я видел сотни компаний с одной и той же проблемой.
Люди тонут в рутине. Руководители перегружены.
Сотрудники делают задачи вручную, которые давно должны выполнять алгоритмы.

И пока одни спорят, заменит ли ИИ человека, другие уже экономят десятки часов каждую неделю.

Именно этим я сейчас и занимаюсь.

Мое основное направление - обучение и внедрение искусственного интеллекта в бизнес.

Что я делаю?
💡 Офлайн-практикумы по ИИ
Автомато.рф/обучение

Каждый месяц провожу практические обучения для владельцев бизнеса и руководителей.
Без скучной теории.

Каждый участник приходит со своим ноутбуком и прямо во время занятия внедряет ИИ в свои реальные задачи.

Мы с полного нуля разбираем ChatGPT, Codex, Gemini и другие современные нейросети, собираем рабочие связки и сразу получаем результат, который можно использовать уже на следующий день.

💡 Продвинутый практикум
Автомато.рф/практикумпро

Для тех, кто уже уверенно пользуется ChatGPT и хочет выйти на новый уровень.

Разбираем Vibe Coding, Codex, создание сайтов, приложений, автоматизаций, работу с серверами, хостингом, n8n и другие инструменты, которые позволяют создавать полноценные решения без классического программирования.

💡 Корпоративное обучение

Приезжаю в компании и обучаю команды использовать ИИ именно в их рабочих процессах.

Не абстрактные примеры, а реальные задачи отдела продаж, маркетинга, HR, производства, сервиса или руководителей.

Цель одна - чтобы сотрудники работали быстрее, а бизнес получал больше результата без увеличения штата.

💡 Разработка и автоматизация

Если не хочется разбираться самостоятельно - можно просто поручить это мне и моей команде.

Мы разрабатываем:
автоматизации;
чат-ботов;
сайты;
приложения для Telegram и MAX;
интеграции;
сверки таблиц;
внутренние сервисы для бизнеса и другие решения.

Большинство проектов запускаются за 3-10 дней с бюджетом от 50 до 500 тысяч рублей.

💡 Сервис для продвижения каналов в МАХ Комментариус
Комментариус.рф

Еще один мой проект - сервис для развития каналов в MAX.
Подклбчив одного бота в свой канал вы получаете весь пуль необходимых инструментов: комментарии, розыгрыши, опросы, аналитика, спам-фильтр и др, которые помогают сделать канал живым и удобным.


Если объединить все в одну фразу, то моя задача звучит так:

Я помогаю бизнесу пережить кризис: сократить ручной труд, ускорить продажи и внедрить ИИ без технического ада.

В этом канале показываю только то, что реально интересно и полезно для бизнеса.

Реальные инструменты, готовые решения, разборы, кейсы и то, что можно применить в работе сразу после прочтения.

Если вам близок принцип “меньше рутины - больше результата”, добро пожаловать.
Думаю, нам будет полезно друг другу. 🚀

У кого сегодня глючит чатгпт - не переживайте. Просто завтра выйдет новая версия 5.6.
Всегда его глючит перед релизом.
Пару дней подождите и вне наладится. ))

OpenAI выпустила GPT-Live, новое поколение голосовых моделей, которое теперь работает в ChatGPT Voice

Модель построена на архитектуре full-duplex, она слушает и говорит одновременно. Во время разговора вставляет короткие подтверждения вроде "мгм" или "ага", молчит, когда человек думает и умеет вклиниваться в нужный момент без неловких пауз.

Раньше голосовой режим работал по очереди. Модель ждала, пока пользователь замолчит и только потом отвечала. Любой вдох или шум с улицы принимался за конец фразы, и ассистент перебивал. GPT-Live принимает решения много раз в секунду, говорить, слушать, пауза или перебить.

Для сложных задач модель делегирует работу в фоне. Если нужен веб-поиск или глубокое рассуждение, GPT-Live передает вопрос GPT-5.5 и продолжает поддерживать беседу, пока приходит ответ. При запуске в фоне работает GPT-5.5, дальше будут подключать свежие модели.

Ещё одна фишка, визуальные карточки прямо во время разговора. Спрашиваешь про погоду, акции или футбол и на экране появляется наглядная плашка с данными. Голоса перезаписали, всего девять штук.

Раскатывают уже сегодня по всему миру на iOS, Android и в вебе. Плюс и Про получают GPT-Live-1, бесплатные пользователи GPT-Live-1 mini.

Во- первых, это очень круто!
Новая модель это уже очень близко к естественному общению как с живым человеком.
(Скоро вообще все перестанут общаться между собой и заменят людей на ии ассистентов)

Во-вторых, я как маркетолог не могу не восхититься их креативом.
Показать бабушку, которая вяжет и одновременно разговаривает с ИИ. Это невероятно крутой контраст и посыл, что настолько просто, что даже бабушка разобралась.
И это уже обычное, теплое, душевное видео из народа для народа.
Не супер звезды, не секси модели, а обычная бабушка.
Очень круто!
👏👏👏

Практическая подборка AI-инструментов и автоматизаций

Из материалов реально полезны паттерны для автоматизации и управления агентами в бизнесе в России. Ниже — практические кейсы с чёткими шагами для внедрения.

1. Оркестрация 100+ агентов с Claude Code

Что это
Статья о способах управлять большим числом агентов через Claude Code — инструмент для автоматизации задач и координации действий.

Где применить в бизнесе
Для крупных конвейеров задач: обработка запросов клиентов, автоматизация повторяющихся действий, интеграция служб и источников данных.

Что протестировать
Соберите цепочку из 3–5 агентов: сбор данных, принятие решения, выполнение действия и логирование результата. Оцените задержки и устойчивость.

Доступность
Официально Claude в России не доступен; можно тестировать через зарубежные аккаунты, но это сигнал к росту применения таких инструментов в будущем.

🔗 Источник

2. Память агентов AI: типы, хранение и реализация

Что это
Обзор типов памяти агентов: контекстная, долговременная, как их хранить и обновлять в сценариях автоматизации.

Где применить в бизнесе
CRM, чат-боты и сервисы поддержки: запоминайте диалоги, улучшайте персонализацию и качество обслуживания.

Что протестировать
Создайте агент-помощник, который хранит контекст нескольких обращений клиента и использует его для ответов в рамках следующего сеанса.

🔗 Источник

3. Workflow реагирования на инциденты на базе ИИ в n8n

Что это
Готовый пример рабочего процесса в n8n: ИИ анализирует инциденты и инициирует действия по их устранению.

Где применить в бизнесе
IT, операционный отдел, сервисы поддержки — быстрое распознавание инцидентов, triage и уведомления.

Что протестировать
Настройте цепочку: тревога → анализ инцидента → сбор логов → уведомление команды → создание тикета.

🔗 Источник

4. Архитектурное руководство по обработке ошибок при вызове инструментов LLM

Что это
Практические принципы устойчивости: обработка ошибок, повторные попытки, резервные варианты и мониторинг вызовов LLM.

Где применить в бизнесе
Любые сервисы на базе LLM: поддержка клиентов, контент, продажи; особенно важно для надёжной эксплуатации.

Что протестировать
Добавьте повторные попытки с ограничениями, fallback на альтернативный источник и мониторинг ошибок в дашборде.

🔗 Источник

Вывод
В России полезно начинать с небольших, но прикладных паттернов: внедрять готовые рабочие процессы в n8n, тестировать контекстную память агентов и обращать внимание на устойчивость интеграций с LLM.

#ИИдлябизнеса #автоматизация #n8n #LLM

This message was sent automatically with n8n