ChatGPT 3.5 проти Лопата 1.0

Штикова лопата коштує приблизно як один місяць підписки на ChatGPT Plus. Тільки лопата пропрацює ще років тридцять.

Поки всі сперечаються, чи замінить нас ШІ, я порівняв його з інструментом, який людство не оновлювало десь із бронзової доби. І знаєте — лопата виграє за кількома пунктами 👇

▪️ Працює без світла й інтернету.
▪️ Не галюцинує. Лопата ніколи не викопає яму, якої немає, і не скаже потім впевнено: «Яму завершено! Джерело: мій досвід».
▪️ Не оновлюється. Лопата твого діда копає рівно так само, як у 1985-му. А де зараз GPT-3.5?
▪️ Не має ліміту. Не скаже «ви досягли ліміту, поверніться через 3 години» саме тоді, коли пішла робота.
▪️ Не використовує заклики. Не пише «Чудове питання!» перед тим, як копати не туди.
▪️ Дає результат, який видно. Яма — це яма. А не текст, який виглядає як робота.
▪️ І головне: лопата може закопати всі твої недороблені проєкти. ChatGPT їх тільки згенерує ще десять 😅

📌 А тепер серйозно.
Жодна людина в історії не купувала лопату з думкою «вона сама вирішить, де копати». Лопата ніколи нічого не обіцяла. У неї немає лендінга з написом «x10 до продуктивності».
Різниця між ними взагалі не в розумі. Різниця в маркетингу. Лопаті дозволено бути просто інструментом — а ШІ нам продають як намір.
Лопата продовжує руку. ChatGPT продовжує голову.

Обидва множать те, що у вас вже є.
На золотій лихоманці, кажуть, розбагатіли ті, хто продавав лопати. Зараз усі продають ШІ-лопати. І вони справді чудові — швидкі, розумні, блискучі.
Тільки золото досі треба копати самому )

Бажаю всім миру і щастя🙏🏻

Gainers | Andrii Shpak

🧠 SDD — новий спосіб писати код разом з AI

Чули про Spec-Driven Development (SDD)? Це підхід, який у 2026-му витісняє хаотичний «вайб-кодинг» 👇

⚡️ Проблема вайб-кодингу: ви кидаєте AI промпт → він швидко генерує гори коду → а далі баги, технічний борг і години дебагу. AI хороший рівно настільки, наскільки чіткі інструкції він отримав.

📝 Ідея SDD: спершу пишемо специфікацію, і лише потім — код.

Що входить у специфікацію:
✅ що саме будуємо і для кого
✅ вхідні/вихідні дані та схеми
✅ крайні випадки (edge cases)
✅ критерії успіху та приймання

Специфікація живе в репозиторії як SPEC.md поряд із кодом, версіонується через Git і стає єдиним джерелом правди для вас і для AI-агента.

🎯 Чому це працює:

- менше багів і технічного боргу
- швидша й якісніша генерація коду
- уся команда розуміє, що будується
- людина контролює процес на кожному етапі

🛠 Інструменти для старту: GitHub Spec Kit, Amazon Kiro, Claude Code, Cursor.

Google запустив функцію “Let Google Call” — і нею вже можна користуватись просто зараз (поки лише в США, але тренд очевидний).
Що це: якщо шукаєте товар в Google з приставкою “near me” (наприклад, “дитячий велосипед near me”), під картою з’являється кнопка “перевірити наявність поруч”. Тиснете — відповідаєте на кілька коротких питань про те, що саме шукаєте — і Google сам дзвонить по магазинах, розмовляє з продавцями голосом, питає ціну й наявність, а потім присилає вам зведення на пошту чи в смс. Жодного дзвінка з вашого боку, жодного очікування на лінії.

Застосувати в житті просто: наступного разу, коли лінуєтесь обдзвонювати три автосервіси щодо запчастини або з’ясовувати, де є в наявності конкретна модель праски — спробуйте це замість себе. Це той рідкісний випадок, коли ШІ економить не час на роботі, а нерви в побуті.

Але є друга сторона, і вона цікавіша особисто мені як людині, що будує голосових агентів для бізнесів. Якщо ваш бізнес — це номер телефону, який бере слухавку “коли вийде”, і людина на тому кінці не знає точних залишків на складі — ви щойно стали невидимими для цілого класу покупців. AI-агент подзвонить, не отримає чіткої відповіді за розумний час і піде до конкурента, в якого або є структуровані дані онлайн, або на дзвінок відповідає інший AI, який відповідає миттєво і точно.

Тобто ринок щойно розділився на два табори: бізнеси, яких AI-агенти можуть “прочитати” — і бізнеси, які стають статистичною похибкою. Дуже практичний привід перевірити, в якому ви таборі.

Пошта, яка виглядає як Telegram

Знаєте цю проблему: довгі email-треди, де вже незрозуміло, хто кому що писав, підписи на пів екрана, «Re: Re: Fwd:». Пошта як формат застрягла у 2005-му.

Знайшов інструмент, який це лікує — Spike
Це не новий email-сервіс, а клієнт поверх вашої існуючої пошти. Логінитесь Gmail, Outlook чи iCloud — і вся переписка перетворюється на чати, згруповані по людях, як у месенджері. Без шапок, без підписів, лише бульбашки повідомлень.
Головна фішка: для вас це чат, для співрозмовника — звичайний лист. Йому нічого встановлювати не треба.

Що ще всередині:
— ШІ: підсумовує довгі треди, пропонує відповіді, сортує за пріоритетом
— Єдиний інбокс для кількох акаунтів
— Календар, нотатки, задачі і відеодзвінки в одному вікні
— iOS, Android, Mac, Windows, веб

Ціни: є безкоштовний план (з обмеженням історії ~60 днів і лімітом ШІ-запитів),
Pro — близько $5/міс,
Ultimate — $10/міс при річній оплаті.
Для команд окремі тарифи з корпоративним доменом і спільними інбоксами.

Можливо комусь це не зайде: чат-формат робить формальну переписку трохи дивною. Для клієнтів і команди — ідеально, для листа в банк захочеться перемкнутись на класичний вигляд (це можна зробити одним тапом).

Якщо ви теж думали «чому пошта не може працювати як месенджер» — тепер може.

Andrii Shpak | Gainers

Profound: сервіс, який показує, що ChatGPT говорить про ваш бренд

Проблема. Уявіть: людина пише в ChatGPT “порадь хороший гравел-байк до £1500”. Модель видає 3-5 брендів — і все, вибір зроблений. Ні реклами, ні сторінки видачі, ні “перейти на сайт”. Якщо вас немає в цій відповіді — вас не існує. Понад 60% споживачів вже починають дослідження продукту з AI-асистента, а не з пошуковика. А ви навіть не знаєте, що саме AI про вас каже.

Що робить Profound. Сервіс щодня проганяє структуровані промпти через AI-платформи і аналізує, де і як з’являється ваш бренд у відповідях: цитування, сентимент, позиції, присутність конкурентів. Тобто ви бачите дашборд: “у запиті про гравел-байки ChatGPT згадує вас у 12% відповідей, конкурента X — у 47%, і посилається переважно на два Reddit-треди і один листикл”.

Ключові модулі:
▪️ Answer Engine Insights — як саме моделі описують бренд, продукти й категорію
▪️ Agent Analytics — як AI-боти краулять і інтерпретують ваш сайт (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot — які сторінки читають)
▪️ Conversation Explorer — які теми люди реально питають в AI-пошуку — фактично “Google Keyword Planner для ChatGPT”
▪️ Agents — автономні воркери, які самі генерують і адаптують AEO-контент

Найцінніше — дані Prompt Volumes: ви бачите не ключові слова, а реальні формулювання питань. І виявляється, що люди питають AI зовсім не так, як гуглять.

Стартап-історія коротко. Запустили на початку 2024-го James Cadwallader і Dylan Babbs, познайомились в інкубаторі South Park Commons. За 18 місяців — юнікорн: Series C на $96M за оцінкою $1 млрд, сумарно $155M інвестицій від Sequoia, Kleiner Perkins, Lightspeed, NVIDIA. Клієнти — Target, Walmart, Figma, MongoDB. Хлопці фактично придумали категорію AEO (Answer Engine Optimization) і очолили її.

Ціни. Тут цікаво — воно доступніше, ніж здається:
▪️ Starter — $99/міс (тільки ChatGPT, 50 промптів, 1 місце)
▪️ Growth — $399/міс (+ Perplexity і Google AI Overviews, 100 промптів)
▪️ Enterprise — кастом (і тільки там є Claude, Grok, Copilot) — оце вже ті самі тисячі на місяць

Бюджетні альтернативи, якщо $99 за один движок — забагато:
▪️ Otterly AI — від $29/міс, покриває 6 платформ, є тріал без картки
▪️ Airefs — від $24/міс, фокус на ChatGPT + моніторинг Reddit
▪️ HubSpot AEO — 28 днів безкоштовно, 25 промптів по ChatGPT, Perplexity і Gemini, далі $50/міс
▪️ Peec AI — Starter ~€85, прайсинг по формулі промпти × моделі × проєкти

Мій висновок. Profound — це Bloomberg-термінал категорії: найглибші дані, але для ентерпрайзу. Малому бізнесу достатньо почати з Otterly чи HubSpot за ціною двох кав на тиждень — просто щоб побачити, чи згадує вас AI взагалі. А далі логіка проста: моделі цитують те, що бачать в оглядах, листиклах, на Reddit і на чітко структурованих сторінках. Спочатку виміряй — потім виправляй.

MCP-Builder.ai — Lovable для конекторів до ШІ

Коротко, що таке MCP. Це протокол, через який Claude, ChatGPT чи Cursor підключаються до ваших даних: бази, CRM, API, файли. Без нього ШІ розумний, але сліпий — не бачить, що у вас всередині.

Проблема: написати такий конектор нескладно. Складно те, що потім. Хостинг, авторизація, моніторинг, щоб воно не впало у неділю. Це те, з чим самі автори сервісу зіштовхнулись після першого запуску — і саме це переробили.

Що робить MCP-Builder.ai:
— описуєш словами, що хочеш підключити — він збирає MCP-сервер
— тестуєш і дебажиш прямо в дашборді
— хостинг однією кнопкою, без своєї інфраструктури
— безпека на вибір: API-ключі, їхній OAuth або свій
— бачиш кожен виклик і які дані ходять
— є reverse gateway для внутрішніх систем, які не можна виставляти в інтернет

Потім береш URL, вставляєш у Claude чи ChatGPT — і асистент працює з вашими даними.

Для кого: маленькому бізнесу, який хоче, щоб ШІ бачив його замовлення чи склад, але не хоче наймати DevOps. Є безкоштовний тариф, на Product Hunt дають 3 місяці free.

mcp-builder.ai

🙄Найцікавіші продукти цього року майже не мають інтерфейсу.

Не треба відкривати ще один застосунок і проходити ще один онбординг. Ти просто пишеш або дзвониш — а на тому боці агент, підключений до твоєї пошти, календаря, акаунтів. Кажеш, що треба, — він робить.

Квитки, підписки, зустрічі.
Застосунки нікуди не зникли. Просто на них більше ніхто не дивиться.

Я це бачу на власних проєктах: голосовий агент приймає дзвінок клієнта, бронює, виставляє рахунок. Ніхто не відкривав жодного екрана. Весь “інтерфейс” — розмова на 40 секунд.

Що з цього випливає:
— ваш красивий застосунок поступово стає бек-ендом, а його головним користувачем — не людина, а агент; — перемагає не найкращий екран, а найкращий результат від наміру до дії;

— дизайн переїжджає в мову: як агент говорить, чи питає дозвіл перед тим, як витратити гроші, як показує, що зробив.

Інтерфейс зникає — відповідальність залишається. Як завжди, на людині.

🔥 Розробник зібрав комп’ютер, який працює на вогні

Замість розетки — полум’я. Воно нагріває двигун Стірлінга, винайдений ще у 1816 році. Двигун обертає генератор, а той виробляє електроенергію для комп’ютера.

Всередині — OLED-дисплей, клавіатура та CHIP-8, тож пристрій може запускати прості ігри та програми

Кажуть «Епоха AGI» настала, але незалежні тести цього не помітили..
OpenAI вчора випустили GPT‑6 Astra, і президент компанії Грег Брокман закінчив презентацію словами «Ласкаво просимо в епоху AGI». Твіттер палає, блог OpenAI ліг.
Я витратив вечір не на очікування, а на читання незалежних оцінок. Картина там суттєво спокійніша.

Спочатку — що таке AGI
Усі ШІ, які ви знали досі, — вузькі. Кожен блискучий у своїй клітинці: один пише, інший малює, третій кодить. AGI — Artificial General Intelligence, загальний штучний інтелект — це коли клітинок нема. Одна система, яка бере на себе будь-яку розумову роботу людини: розібратися в незнайомій програмі, спланувати проєкт, знайти помилку в договорі, потім — у бухгалтерії. Не тому, що її під це натренували, а тому, що вміє думати й вчитися в принципі.
Це не технічний термін із чітким порогом. Це слово-мрія, яке індустрія обіцяє інвесторам десять років. Тому його так вигідно вимовити першим.

Що показала презентація
98,6% на ARC-AGI-3 — тесті на «загальний» інтелект, де модель має сама розібратися в задачі, якої ніколи не бачила. У Opus 5, кажуть, 30,2%. Плюс математика, автоматизація, CAD — усюди відрив від Fable 5.1.
Звучить як нокаут. Дивимося, що за цим стоїть.

Що показали незалежні оцінки

Один. Artificial Analysis — незалежний агрегатор, який ганяє всі моделі в однакових умовах — дає Astra 61 бал у своєму індексі інтелекту. Claude Fable 5.1 — 66. І головне: 61 — рівно стільки, скільки мав попередник GPT‑5.6 Sol. Покоління змінилося, розум — ні.

Два. Ті самі 98,6% на ARC. На сайті ARC Prize, які цей тест проводять, два результати. У стандартній обгортці, в якій тестують усіх, — 62,7%. У спеціальній «обгортці від провайдера», що дозволяє моделі зберігати приховані міркування між кроками, — 99,95%. OpenAI показали другу цифру, змовчавши про першу. Самі організатори пишуть прямим текстом: «ми не стверджуємо, що це AGI».

Три. Humanity's Last Exam, один із найширших тестів на знання: Fable 5.1 — 65%, Astra — 57%. На презентації не згадали.
Чотири. Кодинг, де сидять найбільші гроші. Незалежний Coding Index: Fable 5 — 68,1, Fable 5.1 — 67,2, Astra — 67,0. Нічия. Це визнає й сама OpenAI: на DeepSWE у них 74,1%, «на рівні лідерів».
П'ять. У таблиці OpenAI для Claude на BenchCAD використали «модифіковані налаштування». Які — не розкрили. Конкурента заміряли не так, як себе.

Тепер про гроші
Ціна API зросла в 2,5 раза: було $4/$20 за мільйон токенів у Sol, стало $10/$50. Токенів Astra витрачає трохи менше, але за підрахунками Artificial Analysis реальна задача коштує приблизно на 75% дорожче. Та сама задача.

Складаємо докупи: інтелект за незалежними тестами не виріс, ціна виросла в 2,5 раза, а презентація відкривається словом «AGI». Це не наукова заява. Це маркетинг.

Чому саме зараз
Цього ж тижня вийшли нові моделі від Anthropic, Meta і Google. Коли на ринку одночасно чотири релізи, виграє не найрозумніша модель, а найгучніший заголовок. «AGI» — найгучніше слово в індустрії. Брокман сказав його «особисто», компанія офіційно — ні: заголовок отримали, відповідальності не взяли.
Гері Маркус, головний скептик сфери, помітив: ранній доступ дали ентузіастам, а критикам — ні. Перші відгуки будуть від відібраних.

Що чесно варто визнати
Не все хайп. Галюцинації впали помітно — це велика справа для реальної роботи. Довгі задачі на тижні Astra тягне значно краще за попередників. І справжня агентність: вона сама сидить за комп'ютером, а не радить.
Хороша модель. Можливо, найкраща в кількох вузьких місцях. Але «найкраща в кількох місцях і дорожча в 2,5 раза» — це не «епоха AGI». За сумою незалежних тестів Claude як був попереду, так і лишився.

Що з цим робити вам
Нічого не змінювати. Якщо у вас працює Claude — він досі об'єктивно сильніший загалом. Якщо цікаво помацати Astra — найближчими днями дають платним підпискам ChatGPT, API за $10/$50. Free і Go — не анонсували.

А слово «AGI» пропоную вимовляти тоді, коли його скажуть незалежні тести, а не президент компанії, яка продає підписку.


Gainers | Andrii Shpak

✏️ ChatGPT навчився перетворювати каракулі на готові зображення

OpenAI запустила нову функцію Sketch. Тепер можна намалювати простий ескіз прямо в чаті, описати бажаний стиль — і ChatGPT перетворить його на повноцінне зображення.

Наприклад, можна швидко накидати:

— план кімнати або інтерфейсу;
— фасон одягу;
— логотип чи принт;
— розташування об’єктів у кадрі;
— будь-яку ідею, яку складно пояснити словами.

Щоб спробувати на смартфоні, введіть @ у полі повідомлення та виберіть Sketch. Функція з’явилася разом із новою моделлю ChatGPT Images 2.5, яка генерує зображення до 50% швидше та точніше вносить правки.

Схоже, довгі промпти скоро можна буде просто малювати 😄

Детальніше на сайті OpenAI

Gainers | Andrii Shpak

🔌 Один ключ замість 20 акаунтів. Про Monid — сервіс, який закриває найнудніший етап у побудові агентів

Якщо ви хоч раз збирали AI-агента — знаєте цю біль. Сам агент готовий за вечір. А потім тиждень йде на "підключити": акаунт в ElevenLabs, ключ від Apify, підписка на Exa, картка в Browserbase… і так по колу. Кожен сервіс — окрема реєстрація, окремий біллінг, окремий ключ у .env.

Monid робить із цього одну дію. Один ключ, один баланс, 1700+ інструментів. Агент сам знаходить потрібний, порівнює варіанти за ціною і підходом — і викликає. Без попередніх реєстрацій у кожного провайдера.

Що там реально є 🧰
▪️ голос і відео: ElevenLabs, MiniMax, генерація відео від Bytedance
▪️ пошук і парсинг: Exa, Apify, Browserbase, TinyFish
▪️ соцмережі: Reddit, TikTok, Instagram, YouTube, Amazon — дістати дані без свого скрейпера
▪️ дані для продажів: Apollo, People Data Labs, Google Reviews
▪️ дрібне, але потрібне: погода, 3D, блокчейн

Як підключити — три способи, під ваш стек:
1️⃣ MCP-сервер — для Claude Code / Cursor / будь-якого MCP-клієнта
2️⃣ Skill — прямо в чат агента
3️⃣ CLI — для тих, хто збирає руками
Платиш за виклик, не за підписку. Умовно $0.001 за запит — тобто якщо агент сходив у Reddit 100 разів, ти заплатив копійки, а не $49/міс за тариф, яким користуєшся на 3%. На старті дають $1 кредиту — якраз, щоб погратися.

Чому це доречно саме зараз ⏱️
Рік тому агенти були іграшкою — робиш одного, підключаєш два інструменти, і норм. Зараз у нормального агента 5–10 зовнішніх сервісів, і "зоопарк ключів" стає реальним гальмом: не збірка, а адміністрування. Плюс агенти почали самі обирати інструменти під задачу — а це можливо, тільки коли всі інструменти в одному каталозі з цінами.

Де обережно ⚠️
Агент, який сам витрачає ваш баланс, — це зручно рівно до першого циклу, де він 500 разів смикнув платний API. Явних лімітів на витрати я на сайті не побачив. Тому: закидайте на баланс стільки, скільки не шкода спалити, і дивіться на логи перші дні.

Для кого: якщо ви робите агентів для клієнтів або собі — в n8n, на Vapi, в Claude Code — це прибирає тиждень нудної роботи з кожного проєкту.

👉 monid.ai

Gainers | Andrii Shpak

Я подумав: як було б добре, якби моя мама могла спокійно користуватися штучним інтелектом, коли їй це потрібно. Просто знала, що це таке і як воно може допомогти.

А потім зрозумів, що таких людей дуже багато. Вони й хотіли б навчитися, але не знають, з чого почати. Так само й діти: їм цікаво в цьому розібратися, але незрозуміло, з якого боку підійти.

Тому я створив бота Gainers Academy — безкоштовного Telegram-бота, який пояснює штучний інтелект простими словами, крок за кроком. Уроки по 5–7 хвилин, практика прямо в чаті, а діти 7–12 навчаються разом із дорослим.

Чого там можна навчитися:
🧭 розібратися, що таке ШІ і як із ним говорити
💬 писати запити так, щоб ШІ давав саме те, що треба
🖼 створювати картинки — бот малює їх прямо в чаті
🎬 писати промпти для відео
🎵 створювати пісні й озвучку
📊 готувати презентації
📚 вчитися з ШІ, а не списувати
🏠 використовувати ШІ вдома й на роботі
🛡 розпізнавати діпфейки й шахраїв

Відео, пісні й презентації бот сам не робить, але вчить писати для них промпти й дає посилання на сервіси, де їх створити.

Це вхідні двері у світ ШІ. Бо штучний інтелект — як друга електрика: боятися не треба, треба просто знати, як ним користуватися.

Школа вже працює, уроки готові. Але це перша версія, тож дещо ще може потребувати доопрацювання. Буду радий відгукам: якщо знайдете помилку або маєте ідею — напишіть мені в особисті 🙏

👉 t.me/gainers_academy_bot

Gainers | Andrii Shpak

Імпрезія, або як заробити на кожному «привіт» до чат-бота

Я не перестаю захоплюватися тим, як мислять деякі люди. Читаю про такі сервіси — і мене аж переповнює. Це захоплення геніальністю підприємницького мислення: вмінням побачити те, що всі бачать щодня, і зробити з цього бізнес.

Сьогодні знахідка — Imprezia (imprezia.ai), стартап із Y Combinator.

Суть проста до геніальності. Люди щодня питають ШІ: «Куди поїхати в Токіо?», «Де зупинитися?», «Що купити?». Кожне таке питання — це чистий намір. Людина вже хоче щось зробити. Imprezia ловить цей намір і прямо в розмові показує доречну пропозицію — наприклад, готель біля храму Сенсо-дзі від Trip.com.

Для розробника це два рядки коду: підключив SDK — і твій чат-бот, агент чи асистент починає заробляти. Вони самі підбирають рекламу, рахують і платять. Заявляють 10+ млн користувачів у мережі й удвічі вищий CPM, ніж у звичайної реклами.

Google колись побудував імперію на тому, що ми вводимо в пошуковий рядок. Тепер ми пишемо не в пошук, а в чат. Хтось просто подивився на це і сказав: «Окей, тут теж буде біржа намірів». Вони так і називають себе — The Intent Exchange for AI.

Але чесно, є й інший бік. Цифри на сайті — це цифри самої компанії, незалежної перевірки немає. І головне питання: чи довірятимемо ми відповіді ШІ, якщо знатимемо, що за нею може стояти рекламодавець? Межа між «корисною порадою» і «прихованою рекламою» тут дуже тонка. Навіть у їхньому демо на питання про Токіо бот раптом радить Nob Hill — а це район Сан-Франциско 🙂

Та сама ідея мене захоплює. Це нове покоління бізнес-мислення: не створювати новий потік людей, а побачити цінність там, де вона вже тече.

Gainers | Andrii Shpak