SEO skill для Claude Code — или как мы захотели прокачать органику на своём сайте.

Исходник: ~400-500 визитов в месяц. Задача — расти. Но сначала понять, что качать на лендинге в первую очередь.

Поискал лучшие SEO-скиллы для Claude Code, нашёл кмк классный.

Запускаешь аудит → он поднимает 6 агентов, каждый со своей специализацией: техничка, контент, on-page, Core Web Vitals, структура, конкуренты. На выходе — полный аудит. Содержание реально удивило.

Дальше Claude Code сам формирует пошаговый план и идёшь по улучшениям итеративно.

Скилл: github.com/AgriciDaniel/claude-seo

📱 Макс 📖 Дзен ✈️ Telegram

Самая кассовая ИИ-автоматизация последних месяцев — это не агенты и не OpenClaw.

Простой воркфлоу на N8N: пользователь шлёт фото в тг-бот → N8N скачивает файл, кодирует в base64 → отправляет в GLM-OCR через z.ai API → парсит JSON/Markdown → валидирует поля → возвращает структурированный ответ обратно в Telegram.

GLM-OCR — китайская модель от Z.AI, 0.9B параметров, #1 на OmniDocBench. $0.03 за 1M токенов, MIT лицензия. Про нее я уже писал и на ней "крутится" наш сервис сравнения ТЗ и ТП, а также генератор коммерческих предложений.

Кейсы под флоу: накладные, кассовые чеки, фото-подтверждение с объектов (дворники, строители). Такой воркфлоу продают и за $100, и за $1000 — кому сколько наглость позволит.

📱 Макс 📖 Дзен ✈️ Telegram

Сначала Max мессенджер. Теперь ChatGPT.

В Reddit набирает обороты обсуждение: пользователи обнаружили, что ChatGPT передаёт данные в Meta/Facebook. Речь не про теории заговора — люди видят конкретные сетевые запросы и рекламные таргетинги, совпадающие с тем, что обсуждалось в чате с ИИ.

Для бизнеса это значит одно: корпоративные данные, которые ваши сотрудники вставляют в ChatGPT, могут утекать третьим сторонам.

Что проверить прямо сейчас:
— Отключена ли опция "Improve the model for everyone" в ChatGPT у всей команды
— Какие данные сотрудники отправляют в чат (договоры, цифры, клиентские данные)
— Есть ли у вас политика использования ИИ в компании
— Рассматривали ли API-доступ или self-hosted модели вместо веб-интерфейса

Паттерн повторяется. Бесплатные сервисы монетизируют ваши данные. ИИ-ассистенты — не исключение. Разница в том, что в ChatGPT люди вставляют NDA, финмодели и стратегии. Масштаб другой.

Совет: если работаете с чувствительными данными — API + свой контур. Дороже, но данные ваши.

#ИИ #Безопасность #управление

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Самый частый вопрос после поста про генератор КП — «а можно попробовать?»

Можно. Вывел в публичный доступ.

ai-tp.ru — генератор технических заданий и технико-коммерческих предложений. Та самая штука из экосистемы Тендербот, которую раньше показывал только внутри системы.

Что делает:
— генерирует ТЗ по входным параметрам
— собирает технико-коммерческие предложения
— проверяет соответствие документов требованиям

Никакой регистрации. Работает бесплатно.

Зачем вывел наружу: слишком много запросов от людей, которым не нужен весь Тендербот, а нужен конкретный инструмент. ТЗ и КП — это боль, которая есть у всех, кто работает с закупками, тендерами, b2b-продажами.

Заходите, тестируйте, ломайте. Интересует обратная связь: что добавить, что убрать, где неудобно. Пишите в комментах или в личку.

#тендеры #автоматизация #ИИ

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Одна из самых частых задач, которые мне заказывают — убить рутину после встреч. Протокол, рассылка, задачи в трекере, обновление CRM. 65 минут ручной работы на каждую встречу. Три встречи в день — три часа в мусорку.

Кейс из Reddit: человек автоматизировал весь post-meeting процесс через Claude Code. Вот как это работает:

1. Запись встречи (любой сервис — Zoom, Google Meet, Otter)
2. Claude Code получает транскрипт
3. Генерирует структурированный протокол: решения, задачи, дедлайны, ответственные
4. Автоматически рассылает follow-up письма участникам
5. Обновляет CRM — статусы сделок, следующие шаги
6. Создаёт задачи в трекере с привязкой к встрече

Результат: 65 минут → 2 минуты. Две минуты — это проверить, что агент всё правильно понял.

Похожую штуку можно собрать на N8N: Telegram-бот принимает аудио → транскрипция → LLM → рассылка. Но Claude Code даёт гибкость: он сам адаптируется под формат каждой конкретной встречи.

Если у вас больше двух встреч в день — это первое, что стоит автоматизировать.

#ClaudeCode #автоматизация #продуктивность

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Помните OCR-воркфлоу на 7 нод? Собирал руками, подключал, тестировал. Рабочая история, но на каждый такой pipeline — час-два.

Теперь это можно делать промптом.

n8n-mcp — опенсорс MCP-сервер, который подключает Claude Code напрямую к N8N. Пишешь задачу текстом — агент сам создаёт ноды, настраивает связи, собирает готовый воркфлоу. Работает также с Cursor, Windsurf, Claude Desktop.

Что под капотом:
— 10+ инструментов для управления N8N через API
— Создание, редактирование, активация воркфлоу из чата
— Поддержка кредов и вебхуков
— MIT-лицензия, ставится за минуту

No-code превращается в voice-code. Ты описываешь логику — агент её реализует. Не идеально (сложные флоу пока требуют доводки), но направление понятно: сборка автоматизаций становится разговором, а не конструктором.

Тем, кто продаёт N8N-воркфлоу за $100–1000 — стоит задуматься. Порог входа для заказчика падает.

Репо: github.com/czlonkowski/n8n-mcp

#N8N #ClaudeCode #автоматизация

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Алготрейдинг раньше стоил команду квантов и полгода разработки. Теперь — MIT-лицензия и вечер на настройку.

TradingAgents — опенсорс-фреймворк от Tauric Research. Суть: 6 LLM-агентов с разными ролями анализируют рынок, спорят между собой и принимают торговые решения.

Как устроена архитектура:
— Bull Analyst — ищет сигналы роста, аргументирует покупку
— Bear Analyst — ищет риски, аргументирует продажу
— Research — собирает фундаментальные данные, новости, SEC-файлинги
— Quant — технический анализ, паттерны, индикаторы
— Risk Manager — оценивает риск-профиль, выносит финальный вердикт
— Trader — исполняет сделку

Работает с любой LLM. Подключаешь OpenAI, Claude, DeepSeek — на выбор. Агенты реально дебатируют: бык говорит "покупай", медведь говорит "продавай", арбитр смотрит на аргументы и решает.

Интересно CFO и бордам: не как "торговый робот", а как модель принятия решений. Встроенный devil's advocate — то, чего обычно не хватает в управленческих совещаниях.

Есть китайская версия с адаптацией под азиатские рынки.

Репо: github.com/TauricResearch/TradingAgents

#LLM #агенты #финансы

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Whisper от OpenAI — лучший open source STT. Но ставить Python, качать модели через CLI, разбираться с CUDA — это не «в один клик».

Собрал 5 приложений, которые превращают Whisper в обычную программу. Скачал, открыл, перетащил файл — готово.

Бесплатные (open source):

Buzz — Win/Mac/Linux. Vulkan GPU, live-запись с микрофона, экспорт в TXT/SRT/VTT. Самый зрелый open source клиент.
github.com/chidiwilliams/buzz

Vibe — Win/Mac/Linux. Написан на Rust, 90+ языков, диаризация (разделение по спикерам), экспорт в SRT, DOCX, PDF.
thewh1teagle.github.io/vibe

OpenWhispr — Win/Mac/Linux. Whisper + NVIDIA Parakeet, заметки, agent mode, Google Calendar интеграция.
openwhispr.com

Платные:

MacWhisper — только Mac. 300K+ копий, диаризация по спикерам, Apple Silicon 15× быстрее realtime. Free-версия есть, Pro — €59.
goodsnooze.gumroad.com/l/macwhisper

Superwhisper — Mac/Win/iOS. Диктовка в любое поле, локальные + облачные модели. Free-тир с базовыми моделями, Pro — $10/мес.
superwhisper.com

Все работают офлайн. Аудио не покидает устройство. Python не нужен.

Раньше разбирал STT-стек для автоматизации — теперь порог входа ещё ниже. А если нужен готовый воркфлоу «запись → транскрипт → презентация» — он по-прежнему работает.

#ИИ #инструменты #selfhosted

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

9 из 10 пилотов генеративного ИИ в крупнейших компаниях России не дошли до продакшена. Данные «Интеллектуальной аналитики», март 2026.

Я видел эти проекты изнутри. Сценарий один и тот же.

Руководитель прочитал про ChatGPT. Собрал команду. Поставил задачу «внедрить ИИ». Через 3 месяца — прототип, который работает на демо и падает на реальных данных. Через 6 — проект тихо свернули. В отчёте написали «получен ценный опыт».

Три причины, почему они умирают:

1. Пилот ради пилота. Нет конкретной бизнес-задачи. Есть задача «внедрить ИИ» — для отчёта, для борда, для галочки. Когда цель — процесс, а не результат, результата не будет.

2. Нет архитектуры. Прототип на коленке — это не система. Нет интеграций с внутренними данными, нет pipeline обработки, нет плана масштабирования. Демо работает — продакшен нет.

3. Нет метрик. 30–40% пилотов не дали финансового результата. Но его никто и не считал. Нет baseline — нет ROI. Нет ROI — нет бюджета на следующий этап.

Хайп кончился. Начался пост-хайп. Те, кто строил архитектуру и метрики с первого дня — масштабируют. Остальные — списывают убытки и ищут волшебную кнопку дальше.

#ИИ #стратегия #архитектура

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

На Hacker News обсуждают: компании реально видят прирост продуктивности от ИИ. Команды делают за 3 дня то, что раньше занимало 5. И тут у руководителя два пути.

Путь A — сокращать. Раз эффективность выросла на 40%, можно уволить 40% команды. Сохранить объём при меньших затратах. Звучит логично. На бумаге.

Через полгода: бутылочные горлышки. Один заболел — проект встал. Знания ушли с людьми. Оставшиеся выгорают и уходят сами. Найм стоит дороже, чем экономия на сокращении.

Путь B — масштабировать. Тот же состав делает больше. Новые продукты, новые рынки, новые клиенты. Рост без найма.

В обсуждении на HN сотни комментариев от руководителей с реальным опытом. Паттерн один: те, кто выбрал путь A, через год нанимают обратно. Те, кто выбрал путь B, растут.

Страх перед ИИ растёт не потому, что ИИ всемогущ. А потому что руководство выбирает путь A. И все это чувствуют.

ИИ — это не повод резать команду. Это повод пересобрать стратегию роста.

#ИИ #управление #стратегия

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Недавно ставил Paperclip. Идея красивая — ИИ-агент, который сам всё делает. На практике: спрашивает «что хочешь?», уходит думать и выдаёт нечто отдалённо похожее на задуманное. Джинн из Аладдина — исполняет буквально, но не то. Оверкил и мало контроля.

Взял и сделал свой инструмент (с блекджеком и всем остальным). Claude Session Manager (CSM) — легковесный дашборд для управления сессиями Claude Code. Не пытается быть умным. Даёт контроль.

Что мне было нужно: удобно жонглировать несколькими сессиями Claude с доступом к терминалу. Не терять контекст, не бояться случайно закрыть окно, видеть что происходит без переключения между вкладками.

Как устроил:
— Проекты — каждый в своей tmux-сессии
— Пожелания — пишу что хочу сделать (по сути бэклог)
— Задачи — ИИ генерирует из пожеланий + анализа кодовой базы
— Запуск — задачи выполняются в терминале, я вижу вывод в реальном времени

Терминал прямо в браузере — 200 строк вывода, можно отправлять команды. Статусы сессий определяются автоматически: работает, ждёт ввода, ошибка, простаивает. Алерты — если сессия зависла или токены кончаются.

Стек: Node.js + Express + SQLite + WebSocket. Ставится за минуту.

Разница с Paperclip в философии: Paperclip пытается думать за тебя. CSM даёт видеть и управлять. Управляемость вместо магии.

Выложил в открытый доступ: github.com/LynxEsq/Claude-dashboard-system

#ClaudeCode #автоматизация #инструменты

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Столько копий сломано про «как правильно использовать ИИ». Курсы, гайды, ютуб-разборы. А проблема часто проще: люди не знают, какие правильные слова сказать модели.

Собрал 139 бизнес-фреймворков в одном каталоге. 13 категорий — от стратегии и M&A до операционки, маркетинга и финансового здоровья.

Каждый фреймворк — это не просто описание. Это:
— как он работает
— какой результат даёт
— готовый промпт для ИИ
— список документов, которые нужно загрузить в контекст

То есть берёшь фреймворк, загружаешь свои документы, вставляешь промпт — и получаешь структурированный анализ. Не «поговорить с ChatGPT», а реальный рабочий результат.

Примеры: SWOT, Five Forces, Jobs To Be Done, Wardley Mapping, DCF-оценка, OKR, PESTEL — и ещё 130+ менее очевидных.

Доступ открытый: hr-s.ru/frameworks

Раньше разбирал, как промпты превращаются в библиотеку. А тут — почему дело уже не в промпте, а в том, что положить в контекст. Фреймворки закрывают оба вопроса.

#PromptEngineering #ИИ #продуктивность

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Суверенный ИИ — это Llama в кокошнике.

Российские «отечественные» LLM в большинстве — дообученные зарубежные модели. Берут Llama, Mistral, Qwen, делают fine-tuning на русскоязычных данных, меняют название. Готово — «собственная разработка».

При этом:
— стоимость inference в 2–5 раз выше оригинала
— скорость ниже (отечественное железо отстаёт на поколения)
— качество на уровне или хуже базовой модели
— зависимость от архитектуры Meta/Mistral никуда не делась

А теперь сверху — законопроект Минцифры: реестр «доверенных моделей» через ФСБ и ФСТЭК, локализация данных, запрет иностранных моделей в КИИ. Это не про безопасность. Это про создание рынка, где дообученная Llama стоит как проприетарная разработка.

Парадокс: требуем «суверенности», но весь фундамент — чужой. Архитектура — Meta. Веса — открытые. Железо — импортное. Суверенитет — в ребрендинге.

Подробнее про законопроект Минцифры — разбирал в марте.

Источник: ComNews

#ИИ #LLM

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

SOUL.md — это промпт. Cognitive Architecture — это проект. Разница как между запиской на холодильнике и чертежом здания.

Все носятся с «душой» для агентов. Текстовый файл, где написано «ты полезный помощник, будь вежлив». Агент читает — и забывает через сессию. Никакой памяти. Никакого планирования. Никакой рефлексии.

Cognitive Architecture — другой подход. Вместо плоского промпта — модульная система:

Memory — структурированная память. Не «запомни последние 10 сообщений», а категоризация: факты, решения, контекст проекта. Персистентно между сессиями.

Planning — декомпозиция задач. Агент не просто выполняет инструкцию, а разбивает цель на шаги, выбирает стратегию, адаптируется.

Reflection — самооценка. После выполнения агент анализирует: что сработало, что нет, что обновить в памяти. Цикл замыкается.

На lab.puga.com.br/cog — готовая реализация для Claude Code. Plain-text, без фреймворков. 142 upvotes на Hacker News за день.

Я разбирал SOUL.md — и писал, почему это маркетинг, а не архитектура. Cognitive Architecture — первый подход, который решает проблему системно. Не «дай агенту душу». А «спроектируй ему мозг».

Тем, кто строит агентов на Claude Code — стоит посмотреть.

#ClaudeCode #агенты #ИИ

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Anthropic подготовила две модели следующего поколения — и обе заморожены.

Mythos превосходит Opus 4.6 на всех задачах: кодинг, ризонинг, агентные сценарии. Но главная проблема не в скорости — модель способна находить и эксплуатировать уязвимости ПО быстрее, чем их закрывают разработчики.

Capybara — 10 триллионов параметров. Самая дорогая модель в истории индустрии. Масштаб, который раньше считался теоретическим.

Обе модели готовы. Но доступ ограничен: пока их тестируют только эксперты по информационной безопасности. Anthropic не рискует выпускать в публичный доступ — слишком высоки киберриски.

Это новая реальность: модель готова технически, но не готова этически. Когда скорость атаки превышает скорость защиты — релиз становится оружием.

Ранее разбирал выход Opus 4.5 — и уже тогда было видно, куда движется гонка.

#Anthropic #ИИ #риски

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Вы наверняка уже слышали: исходный код Claude Code утёк в открытый доступ. Сообщество набросилось моментально — разобрали архитектуру мультиагентной оркестрации, подключили 200+ локальных моделей через Ollama, нашли скрытые фичи. Об этом напишу отдельно.

Но вот что нашли ещё — и это интереснее любого моддинга.

В исходниках обнаружился сканер мата и эмоционального языка. Каждый ваш промпт прогоняется через детектор нецензурной лексики и измеритель «фрустрации». Результат — в телеметрию Anthropic. Каждый раз. Тихо.

Официальное объяснение: «измеряем уровень фрустрации пользователей для улучшения продукта». На практике — ваш эмоциональный профиль пишется в базу. Раздражённый инженер в пятницу вечером, матерящийся на баг — всё записано.

Для бизнеса это конкретный вопрос: если ваши сотрудники работают в Claude Code — их манера общения с ИИ логируется у стороннего провайдера. Без явного согласия, без уведомления в интерфейсе.

Сначала Max с открытыми ссылками на файлы. Потом ChatGPT с данными в Meta. Теперь Claude Code с детектором мата. Паттерн: инструменты знают о вас больше, чем написано в privacy policy.

Общайтесь с ИИ вежливо. Не только из приличия.

#ClaudeCode #риски #Anthropic

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Пока стартапы строили мессенджер-обёртки для агентов — Anthropic выкатил Computer Use в Cowork.

Claude теперь умеет смотреть на экран твоего компьютера и управлять им — мышь, клавиатура, браузер, файлы. Ты даёшь задачу с телефона, агент выполняет на десктопе.

Как работает:
— Dispatch: отправляешь задачу голосом или текстом с телефона
— Computer Use: агент делает скриншот экрана, распознаёт интерфейс, кликает, печатает, скроллит
— Не CLI, не API — работает через GUI, как если бы за компьютером сидел человек

Это не концепт. Это продакшн-фича в claude.com/product/cowork.

Помните, я тестировал OpenClaw — идея та же, но там мессенджер-first и много шагов на токенах. А тут Anthropic просто встроил это в ОС. Нативно, без костылей, с доступом к экрану.

Кто поднимал OpenClaw на VPS — сравните ощущения. Разница как между self-hosted почтой и Gmail.

#Anthropic #ClaudeCode #агенты

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

Вечер программистов - немного пользы для тех, кто строит свои системы.

Перевели и выложили на сайте «Архитектура корпоративных LLM — Руководство архитектора».

Это не обзор и не пересказ. Это 27 слайдов с конкретными паттернами проектирования LLM-систем для продакшна. Четыре домена: извлечение структурированных данных, оркестрация клиентской поддержки, продуктивность разработчика, мультиагентные системы.

Что внутри:
— маршрутизация по стоимости и SLA (batch vs real-time)
— калибровка Human-in-the-Loop: когда подключать человека, а когда нет
— нулевая толерантность к нарушениям комплаенса — почему эмфатические промпты не работают
— паттерн «ветвление реальности» для агентов
— архитектура общей памяти в мультиагентных системах
— справочная матрица: какой паттерн решает какую проблему
— полный чертёж продакшн-архитектуры

Каждый слайд — паттерн или антипаттерн с примерами кода и схемами. Без воды, без «в целом рекомендуется».

Если строите что-то серьёзнее чатбота — сохраняйте.

В том числе будет полезно и для общего понимания - как лучше писать промты для общения с ИИ (без этого роль-задачи-формат и прочее).

hr-s.ru/methodology/architect-playbook

Завтра выложу разбор экзамена Claude Architect Foundations — логическое продолжение этой темы. Ранее разбирал курсы Anthropic Academy и метрики для пилотов ИИ на борде.

#LLM #архитектура #Anthropic

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru

90% пилотов ИИ в крупных компаниях не дошли до продакшена. Не потому что модель плохая. Потому что никто не смог показать борду цифры.

Проблема одна и та же: запустили агента, он что-то делает, вроде быстрее. Но «вроде быстрее» — это не метрика. CFO нужен cost per outcome, а не cost per token. Борду нужна экономия в FTE и долларах, а не в миллисекундах latency.

Revenium выкатил AI Outcomes — инструмент, который измеряет бизнес-результат от ИИ-агентов в реальном времени. Суть:

→ Трекинг по каждой задаче агента, не по проекту целиком
→ Стоимость каждого действия — $/action
→ Перевод экономии в человеко-часы и деньги
→ Dashboard для борда — без технического шума
→ Агентонезависимый — интеграция через API

Ключевой сдвиг: от «мы потратили X на ИИ» к «ИИ сэкономил Y на задаче Z». Это то, что борд-реди плейбук требовал, но не мог автоматизировать.

Пилот без метрик — это не пилот. Это эксперимент без гипотезы.

#CFO #агенты #ИИ

—
📱 Макс · 📖 Дзен · ✈️ Telegram · 🌐 hr-s.ru