Вайбкодить теперь можно прямо с телефона 😅

Теперь для вайбкодинга больше не нужен не только навык программирования, но и компьютер 😱

А все потому что вышло семейство Ornith-1.5 на базе Qwen 3.6:
➖ Модель 9B можно запускать прямо на iPhone и Android
➖ При этом у нее контекст до 256 000 токенов, мультимодальность и автоматическое разбиение сложной задачи на подзадачи.
➖ Плюс есть версии под устройства разной мощности.

Пробовать можно тут

4️⃣9️⃣🔤 компаний притормозили внедрение AI-агентов. Почему?

По данным KPMG, почти половина компаний урезали или остановили внедрение агентов, потому что затраты начали обгонять полезный эффект 🫠

И я думаю, причина кроется в одном вопросы, который редко задают на старте: а эту задачу вообще имеет смысл отдавать агенту?

Например, так недавно на одном проекте мы отказались от автоматизации ручного скрапинга👇🏻

Технически все было понятно, бота можно было собрать за пару дней. Но когда разобрали процесс целиком, выяснилось, что скорость сбора данных вообще ничего не меняет.

Узкое место находилось в другом месте, поэтому агент просто быстрее упирался бы в ту же стену.

С агентами легко попасть в другую ловушку: настроить, связать несколько систем, потом чинить интеграции, проверять результат, разбирать ошибки — и в какой-то момент автоматизация сама становится отдельной работой.

👉🏻 А вот это "давайте внедрим куда-нибудь ИИ, потому что так модно, так надо, так все сейчас делают" только сильнее загоняет компании в эту ловушку.

Поэтому перед внедрением я бы начинал с четырех вопросов:

➖ Какой процесс реально стоит денег?
➖ Что именно его тормозит: скорость, объем, данные, согласования или решения людей?
➖ Сколько будет стоить поддержка, проверка и исправление ошибок?
➖ И только потом — какой инструмент здесь вообще нужен?
По сути, именно эта арифметика и отделяет рабочего агента от красивой демки, которую через несколько месяцев тупо выключат.

А у вас была автоматизация, которая в итоге создавала больше работы, чем экономила? 👇🏻

Anthropic выкатили большой отчет по AI-агентам за 2026 год 👀

Anthropic опросили 500+ технических руководителей в США:
5️⃣7️⃣🔤 компаний уже используют агентов в многоэтапных процессах
8️⃣0️⃣🔤 говорят, что получают от них измеримый экономический эффект.

Чаще всего пользу видят в аналитике и отчетности, автоматизации внутренних процессов, разработке и поддержке клиентов.

При этом главные проблемы все те же: интеграция с существующими системами, качество данных и стоимость внедрения.

То есть сам агент уже редко является главным ограничением — сложнее нормально встроить его в бизнес, о чем мы как раз вчера говорили с вами)

В общем, главный вывод такой, что агенты уже постепенно выходят из стадии экспериментов и становятся рабочим инструментом внутри компаний.

Почитать полный отчет можно тут

Тестируем бесплатный OCR на Mac 👀

Я тут на днях решил проверить, насколько хорошо с распознаванием текста на сканах и PDF справляется встроенная система macOS.

Насколько точно она может обычный скан документа превратить в текст, который потом можно искать, переносить в таблицу, CRM или отдавать ИИ на анализ?

Для сравнения взял специализированную библиотеку docTR, которая занимает около 2,5 ГБ, и обычный офисный PDF без текстового слоя: фирменный бланк, с реквизитами, адресом и русским текстом.

Что получилось👇🏻
➖

macOS Vision, быстрый режим — 1,19 сек и около 95% кириллицы. Ошибки единичные: «стр.ба» вместо «стр.6а»

➖ macOS Vision, точный режим — 0,75 сек и 0% кириллицы. На выходе «o6[?]eCTB0 c orpaHM4eHHOkl OTBeTCTBeHHOCTbK)»

➖ docTR — 3,64 сек плюс почти 20 секунд на загрузку моделей и тоже 0% кириллицы. «O6ueCTBO C orpahnyeHHOM OTBETCTBEHHOCTbIO».

Оказалось, что «точный» режим macOS просто не поддерживает русский язык, а «быстрый» поддерживает. По названию режима этого вообще не понять 😅

А самое печальное, что ни один из инструментов не выдал ошибку 🤪
Оба вернули результат как успешный: цифры, email и телефон на месте, длина текста правильная, 1774 знака, что тебе еще надо? 🤣

👉🏻 Если такое улетит в базу или в CRM пачкой сканов договоров — вы узнаете об этом сильно позже((

💡 Мой вердикт:

встроенный OCR на Mac вполне можно брать в работу с русскоязычными документами, только если правильно выбрать режим и проверять качество на своих файлах.

Один AI-агент может забрать часы вашей рутины уже сегодня 👇🏻

Привет всем новеньким 👋🏻
Вас за последнее время стало заметно больше, поэтому давайте знакомиться.

У себя в канале я пишу про ИИ в реальном бизнесе.

Как с его помощью ускорять продажи, автоматизировать рутину, собирать агентов под свои процессы, экономить время команды и понимать, какие новые инструменты действительно стоит тащить в работу.

Все разбираю на реальных кейсах))

Подробнее о том, кто я такой, чем занимаюсь и почему вообще обо всем этом рассказываю, вот здесь.

За последнее время в канале накопилось много всего интересного. Вот несколько постов, с которых можно начать👇🏻
🔥 Как AI-агент увеличил конверсию в продажу на 50%
😎 3 приема, которые усилят вашу команду
🤖 5 месяцев на OpenClaw и в итоге я полностью перешел на Hermes
💸 Почему 49% компаний останавливает внедрение AI-агентов
🔎 Как проверить 25 контрагентов за 2 минуты?
⚙️ Топ 10 ИИ-агентов, которые нужны каждому

А вот что выйдет в канале в ближайшее время:
1️⃣ Нужно ли учить AI в школе как обязательный навык?
2️⃣ Кейс автоматизации работы бухгалтерии
3️⃣ AI в коде: ускорение или массовое производство техдолга?
4️⃣ Кейс гендира, который сам переписал сайт с ИИ

И много актуальных новостей!

Так что советую включить уведомления, чтобы ничего не пропустить 🔔