📬 AI-агент надсилає листи. Але чи потрапляють вони у вхідні?

Ось проблема, яку мало хто помічає, поки не зіткнеться особисто.

AI-агенти масово розсилають листи — від імені компаній, від імені продуктів, від імені людей. І більша частина цього летить прямо в спам.

mailX by mailwarm (YC S20) — це інструмент, який вирішує саме це.

Він прогріває email-акаунти так, щоб листи від людей і AI-агентів реально доходили до вхідних. А не в промо, не в спам.

Що всередині:
📈 Автоматичне прогрівання акаунта з першого дня
🤖 Спеціальний режим для AI-агентів і автоматизацій
🔍 Моніторинг репутації домену в реальному часі
📊 Дашборд доставки по всіх акаунтах

Здається нудно? Але якщо ти будуєш будь-яку outreach або AI-воркфлоу — без цього ти просто губиш гроші.
✅ Топ-14 Product Hunt травня 2026
✅ Y Combinator S20
✅ Підходить і людям, і AI-агентам

Ціна інструменту від 69$ за 50 розісланих листів щодня.

Технічна проблема, яку більшість помічає надто пізно.
👉 mailwarm.com


GAINERS | Andrii Shpak

🧮 Чому 90% контенту, згенерованого ШІ, виглядає однаково посереднім?

Розібрався з цікавою концепцією — мультиплікативна модель якості. І чим довше про неї думаю, тим більше розумію: це фактично пояснює всю різницю між «вау» і «ну, ок» в роботі з ШІ.

Суть проста.
Раніше якість продукту вважали сумою компонентів: ідея + виконання + дистрибуція. Просів в одному — компенсуєш іншим.

Зараз, у світі ШІ, працює інша математика: множення.
Якість = Ідея × Промпт × Модель × Смак × Контекст

І якщо хоча б один множник близький до нуля — увесь результат близький до нуля. Не до 70%. До нуля.

Приклад на музиці.
Хочеш згенерувати трек у Suno. Маєш:
🎵 Геніальну ідею (1.0)
✍️ Сильний промпт з настроєм, темпом, референсами (0.9)
🎚Найновіша модель (0.95)
👂 Смак, щоб відсіяти 9 з 10 варіантів (0.0 — бо ти не музикант)
Результат: 1 × 0.9 × 0.95 × 0 = 0

Технічно трек є. Реально — він посередній, і ти навіть не зрозумієш чому.

📌 А раніше було як?
Щоб зробити пісню, потрібен був композитор, аранжувальник, вокаліст, продюсер. Якщо аранжувальник посередній — продюсер витягне. Команда додавалась. Слабке місце компенсувалось сильним.
ШІ цю модель зламав. Тепер ти один множник з кожної ролі. Промпт пишеш ти. Селектиш ти. Доводиш до ладу ти.

Що це означає на практиці:
1️⃣ Найслабша твоя навичка визначає рівень всього результату
2️⃣ Інвестуй у те, що в тебе на 0.2 — а не вдосконалюй те, що вже на 0.9
3️⃣ Смак стає найдорожчою валютою — бо саме він зазвичай найслабший множник
Раніше можна було «зайти збоку». Зараз — лише підняти найменший множник.

Це і є мультиплікативна модель якості. І це найточніше пояснення, чому одні люди з ШІ роблять магію, а інші — генерують безкінечний шум.

GAINERS | Andrii Shpak

📂 Навести лад на Google Drive за допомогою ШІ? Так, це вже реально.

Нещодавно тестував цікаву можливість: сучасні ШІ-асистенти, такі як OpenAI Codex, Claude та Gemini можуть допомогти зі структуризацією великих Google Drive через конектори та інтеграції.

Що можна попросити зробити:

✅ Проаналізувати всі файли та папки
✅ Запропонувати нову структуру зручну для роботи
✅ Перейменувати файли за єдиним стандартом
✅ Розсортувати документи за темами, проєктами або клієнтами
✅ Створити нові папки та скопіювати туди потрібні файли

Важливий нюанс: у багатьох випадках ШІ не переміщує файли напряму, а створює нову структуру через копіювання. Тому на час реорганізації обсяг сховища може тимчасово зрости майже вдвічі.

Сценарій виглядає так:

1. ШІ аналізує ваш диск.
2. Створює нову структуру папок.
3. Копіює файли у нові місця.
4. Ви перевіряєте результат.
5. Старі папки видаляються вручну.

Це навіть безпечніше, ніж одразу переносити все, тому що оригінали залишаються недоторканими до завершення перевірки.

⚠️ На що варто звернути увагу:

Якщо на файли або папки були видані зовнішні посилання, доступи для клієнтів чи команди, після перенесення або копіювання можуть змінитися URL-адреси. Тому перед очищенням старої структури обов'язково перевірте:

• спільні посилання;
• інтеграції з іншими сервісами;
• документи, які використовуються на сайтах;
• файли, на які ведуть закладки або автоматизації.

Для великих сховищ на 1000–10000+ файлів це може заощадити години або навіть дні ручної роботи.

🤖 Найцікавіше, що тепер можна просто написати:

*"Проаналізуй мій Google Drive та створи структуру: Бізнес → Маркетинг → Сайти → Фінанси → Особисте. Перейменуй файли за єдиним стандартом і підготуй нову структуру для перевірки."*

І значну частину цієї роботи ШІ виконає сам. 🚀

🧠 Задач не стало менше. Їх стало більше.

Цікавий парадокс, який відчуваю на собі щодня. Здається, що з приходом ШІ завдання мають вирішуватися самі — і так, вони реально вирішуються швидше. Але от менше їх не стає. Навпаки.

Бо разом із інструментом ростуть можливості. А де більше можливостей — там більше задач. ШІ вже зараз багато чого вміє і багато чого робить за нас. Це справді потужний інструмент, який оптимізує процеси.

📌 Але є нюанс: мозку треба навчитися ці процеси правильно сортувати — що віддати машині, що зробити самому, а що взагалі викинути. Бо інакше ти просто тонеш у новому обсязі. Інструмент потужний, але кермо — все ще в твоїй голові.

Тепер про те, що з новинок я тестував за останній час 👇


1️⃣ Telegram додав автоматизацію

Якщо у вас бізнес-акаунт у Telegram — ви можете поставити бота, який відповідатиме клієнтам за вас. Але його треба написати за допомогою ШІ і підключити OpenAI API, щоб у нього були «мізки».

Я вчора його затестував — і вже вимкнув 🙂 Бо мені не подобається, коли він відповідає людям замість мене: іноді сам щось дописує в кінці, тобто його ще треба налаштовувати. Але сам факт крутий — у тебе фактично з'являється секретар у Telegram, який тримає першу лінію.

👉 Якщо комусь потрібен такий бот — звертайтеся, зробимо без питань.


2️⃣ Скрипт, що відслідковує мої дії

Поставив собі таку штуку: скрипти, які відстежують кожну мою дію на комп'ютері та в браузері. Усе анонімізується, нічого назовні не передається — це залишається у вас. А далі дані перетворюються в патерни, і вже видно, які з них можна автоматизувати.

Результат цікавий: знайшов одну автоматизацію, яка скоротила мені буквально 20 хвилин. Так, цей час нікуди не подівся — на його місце прийшла нова задача 🙂 Але сам процес я оптимізував.

📌 Дуже багато компаній уже використовують ШІ, але не знають, що ще можна автоматизувати. А цей підхід якраз показує реальні точки, де щось зайве. Перевірено на собі ✅


ШІ — це не про те, щоб робити менше. Це про те, щоб встигати більше з тим самим мозком.

GAINERS | Andrii Shpak

🚀 IBM Quantum System Two: що це і чому за ним стежать технологічні лідери світу

IBM продовжує розвивати System Two — свою найсучаснішу платформу квантових обчислень. Розбираємось простими словами, що це таке, як працює і чому навколо неї стільки уваги.


⚛️ Як працює квантовий комп’ютер

Звичайні комп’ютери працюють із бітами — кожен біт має значення 0 або 1.

Квантові комп’ютери використовують кубіти, які можуть перебувати в кількох станах одночасно. Завдяки цьому вони здатні аналізувати величезну кількість варіантів паралельно, а не послідовно.

Важливо розуміти: квантовий комп’ютер не замінить ноутбук чи сервер. Його сила проявляється лише в окремих надскладних задачах.

🏗 Що таке IBM Quantum System Two

System Two — це нове покоління квантової інфраструктури IBM.

Ключова особливість системи — модульна архітектура. Замість створення одного гігантського процесора IBM будує платформу, де можна об’єднувати декілька квантових процесорів і поступово масштабувати систему.

Через надзвичайну чутливість кубітів процесори працюють при температурі, близькій до абсолютного нуля, тому система має складну кріогенну конструкцію.

🇪🇸 Перша європейська IBM Quantum System Two встановлюється в Країні Басків (Іспанія).


🔬 Де квантові обчислення можуть дати найбільший ефект

Найперспективніший напрямок сьогодні — моделювання молекул та матеріалів.

Саме тут квантові обчислення потенційно здатні суттєво прискорити:

💊 розробку нових ліків
🧬 дослідження білків
🔋 створення ефективніших акумуляторів
🧪 пошук нових матеріалів

Нещодавно команди IBM, Cleveland Clinic та RIKEN продемонстрували моделювання білкової системи розміром понад 12 000 атомів — приблизно у 40 разів більше, ніж попередні досягнення такого типу.


📈 На якому етапі технологія зараз

Важливий нюанс: сьогодні квантові комп’ютери ще не перевершують найкращі класичні суперкомп’ютери у більшості практичних завдань.

Поточні результати радше демонструють перспективність напрямку, ніж готовий інструмент для масового використання.

Проте масштаби інвестицій показують серйозність намірів:

💰 IBM планує інвестувати понад $10 млрд у квантові технології протягом найближчих років.

🎯 Мета компанії — створення першого великомасштабного відмовостійкого квантового комп’ютера до 2029 року.


🌍 Чому це важливо для бізнесу, науки та технологічної індустрії

🔐 Майбутнє кібербезпеки

У перспективі потужні квантові комп’ютери можуть поставити під загрозу сучасні алгоритми шифрування.

Саме тому світ активно переходить до постквантової криптографії, яка має залишатися безпечною навіть у квантову епоху.

👨‍💻 Новий напрямок для розробників

IBM вже відкрила доступ до своїх квантових систем через хмару.

Також доступний відкритий фреймворк Qiskit для Python, що дозволяє інженерам і дослідникам експериментувати з квантовими алгоритмами вже сьогодні.

🚀 Довгостроковий вплив

Якщо технологія виправдає очікування, вона може значно скоротити час створення нових ліків, пришвидшити відкриття матеріалів нового покоління та вплинути на розвиток енергетики, біотехнологій і штучного інтелекту.


💡Висновок: квантові комп’ютери поки що не замінюють класичні системи, але поступово стають одним із найважливіших технологічних напрямків наступного десятиліття. IBM Quantum System Two — один із найамбітніших проєктів у цій гонці.