С чего бы я начинал автоматизацию в маленьком бизнесе
Когда говорят про ИИ в бизнесе, часто сразу хочется представить что-то большое: умного агента, который сам продаёт, сам пишет, сам отвечает клиентам и сам всё анализирует.
Звучит красиво.
Но на практике я бы начинал намного проще.
Не с идеи “давайте автоматизируем всё”, а с одного места, где каждый день теряется время.
Сначала нужно найти не самую модную задачу, а самую повторяющуюся.
Обычно в небольшом бизнесе таких мест хватает:
- каждый день отвечать на похожие вопросы клиентов;
- вручную переносить заявки из одного места в другое;
- готовить однотипные сообщения;
- собирать информацию из чатов;
- проверять статусы заказов или задач;
- делать короткие отчёты;
- искать, где потерялся договор, файл или переписка;
- анализировать рынок или процессы.
Вот это часто лучшее место для первого ИИ-помощника.
Не потому что он сразу заменит сотрудника. А потому что он может убрать часть мелкой рутины, которая незаметно съедает время.
Я бы задал несколько простых вопросов:
1. Что повторяется каждую неделю?
2. Где человек чаще всего копирует и вставляет одно и то же?
3. Где ошибка стоит дорого?
4. Где сотрудник тратит время не на решение, а на поиск информации?
5. Где люди часто не понимают, что делать дальше?
Такой подход спокойнее.
Он не требует сразу перестраивать весь бизнес. Можно взять один процесс, сделать простого помощника, проверить экономию времени и понять, стоит ли идти дальше.
Например, не “ИИ вместо поддержки”, а “ИИ помогает быстро найти нужную информацию в базе знаний, переписке или регламентах”.
Не “ИИ вместо менеджера”, а “ИИ собирает сводку по заявкам и показывает, где завис следующий шаг”.
Не “ИИ сам ведёт маркетинг”, а “ИИ помогает собрать варианты, сравнить их и не потерять важные детали”.
Для меня это нормальный путь.
Меньше громких обещаний. Больше пользы в конкретном месте.
Потому что главная ошибка в автоматизации - начинать с красивой большой идеи, а не с реальной боли в рабочем процессе.
Если в процессе каждый день теряется час, это уже хороший кандидат.
А если задача звучит модно, но никто не понимает, какую проблему она решает, лучше не спешить.
А у вас в работе есть повторяющаяся задача, которую давно хочется кому-нибудь отдать?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Когда говорят про ИИ в бизнесе, часто сразу хочется представить что-то большое: умного агента, который сам продаёт, сам пишет, сам отвечает клиентам и сам всё анализирует.
Звучит красиво.
Но на практике я бы начинал намного проще.
Не с идеи “давайте автоматизируем всё”, а с одного места, где каждый день теряется время.
Сначала нужно найти не самую модную задачу, а самую повторяющуюся.
Обычно в небольшом бизнесе таких мест хватает:
- каждый день отвечать на похожие вопросы клиентов;
- вручную переносить заявки из одного места в другое;
- готовить однотипные сообщения;
- собирать информацию из чатов;
- проверять статусы заказов или задач;
- делать короткие отчёты;
- искать, где потерялся договор, файл или переписка;
- анализировать рынок или процессы.
Вот это часто лучшее место для первого ИИ-помощника.
Не потому что он сразу заменит сотрудника. А потому что он может убрать часть мелкой рутины, которая незаметно съедает время.
Я бы задал несколько простых вопросов:
1. Что повторяется каждую неделю?
2. Где человек чаще всего копирует и вставляет одно и то же?
3. Где ошибка стоит дорого?
4. Где сотрудник тратит время не на решение, а на поиск информации?
5. Где люди часто не понимают, что делать дальше?
Такой подход спокойнее.
Он не требует сразу перестраивать весь бизнес. Можно взять один процесс, сделать простого помощника, проверить экономию времени и понять, стоит ли идти дальше.
Например, не “ИИ вместо поддержки”, а “ИИ помогает быстро найти нужную информацию в базе знаний, переписке или регламентах”.
Не “ИИ вместо менеджера”, а “ИИ собирает сводку по заявкам и показывает, где завис следующий шаг”.
Не “ИИ сам ведёт маркетинг”, а “ИИ помогает собрать варианты, сравнить их и не потерять важные детали”.
Для меня это нормальный путь.
Меньше громких обещаний. Больше пользы в конкретном месте.
Потому что главная ошибка в автоматизации - начинать с красивой большой идеи, а не с реальной боли в рабочем процессе.
Если в процессе каждый день теряется час, это уже хороший кандидат.
А если задача звучит модно, но никто не понимает, какую проблему она решает, лучше не спешить.
А у вас в работе есть повторяющаяся задача, которую давно хочется кому-нибудь отдать?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍9❤4
Как не выгореть в мире, где всё постоянно меняется?
Это касается не только крипты.
Новости, рынки, проекты, взломы, новые запуски, обновления — каждый день появляется что-то ещё. И за всем этим физически невозможно уследить.
Я сам с этим сталкивался. Мог тратить по часу-два в Telegram, потому что именно там мне удобнее всего читать новости. В X я захожу в основном по списку аккаунтов, но Telegram затягивал сильнее.
Вроде читаешь важное. А по факту через какое-то время голова уже перегружена, появляется усталость, и другими делами заниматься тяжелее. В том числе анализом проектов и развития в ИИ-сфере, ради которых новости вроде бы и читаешь.
Что я поменял сейчас.
У меня в ИИ-агенте есть дайджест. Утром он присылает выжимку по X: по списку нужных аккаунтов собирает посты и треды, сокращает их и оставляет основные мысли. Вечером, в 18:00, приходит дайджест из Telegram по основным каналам, которые мне интересно отслеживать.
У меня это сильно разгрузило голову.
Я остаюсь в курсе, но не открываю десятки ссылок подряд, не разбираю огромный список непрочитанного и не трачу силы на постоянное переключение между каналами. Фильтры отсекают часть шума, а до меня доходит уже более короткая версия.
X я всё равно читаю и иногда комментирую, но это уже больше для развития аккаунта, а не как основной способ изучать информацию.
Но отдых тоже нужен. Иногда надо закрыть Telegram, X, новости — и заняться обычной жизнью. Не всё надо успевать, читать и контролировать прямо сейчас.
Иначе можно быть в курсе всего, но без сил что-либо с этим делать.
А как вы справляетесь с информационной перегрузкой?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Это касается не только крипты.
Новости, рынки, проекты, взломы, новые запуски, обновления — каждый день появляется что-то ещё. И за всем этим физически невозможно уследить.
Я сам с этим сталкивался. Мог тратить по часу-два в Telegram, потому что именно там мне удобнее всего читать новости. В X я захожу в основном по списку аккаунтов, но Telegram затягивал сильнее.
Вроде читаешь важное. А по факту через какое-то время голова уже перегружена, появляется усталость, и другими делами заниматься тяжелее. В том числе анализом проектов и развития в ИИ-сфере, ради которых новости вроде бы и читаешь.
Что я поменял сейчас.
У меня в ИИ-агенте есть дайджест. Утром он присылает выжимку по X: по списку нужных аккаунтов собирает посты и треды, сокращает их и оставляет основные мысли. Вечером, в 18:00, приходит дайджест из Telegram по основным каналам, которые мне интересно отслеживать.
У меня это сильно разгрузило голову.
Я остаюсь в курсе, но не открываю десятки ссылок подряд, не разбираю огромный список непрочитанного и не трачу силы на постоянное переключение между каналами. Фильтры отсекают часть шума, а до меня доходит уже более короткая версия.
X я всё равно читаю и иногда комментирую, но это уже больше для развития аккаунта, а не как основной способ изучать информацию.
Но отдых тоже нужен. Иногда надо закрыть Telegram, X, новости — и заняться обычной жизнью. Не всё надо успевать, читать и контролировать прямо сейчас.
Иначе можно быть в курсе всего, но без сил что-либо с этим делать.
А как вы справляетесь с информационной перегрузкой?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍17💯3❤1
Важная информация:
У моего хостинга проблемы с охлаждением в датацентре. Из-за этого сервер не работает пока.
Сказали, что до 14:00 по МСК восстановят скорее всего.
Обновление:
Всё работает.
У моего хостинга проблемы с охлаждением в датацентре. Из-за этого сервер не работает пока.
Сказали, что до 14:00 по МСК восстановят скорее всего.
Обновление:
Всё работает.
1👌6❤3👍1
Разобрал Venice.ai и токен VVV через TCCC AI
Venice.ai — интересный пример проекта, где сначала хочется смотреть не на токен, а на сам продукт.
Это сервис с ИИ-инструментами: чат, генерация изображений, видео, аудио, API для разработчиков. Главный акцент — приватность и доступ к моделям без обычной привязки к одному поставщику.
Я прогнал Venice через аудит в TCCC AI. Писать буду по своей обычной структуре: команда, концепт, коин, код и практика.
Команда
У проекта есть сильные публичные лица. В отчёте отмечены Jesse Proudman, Adrien Lo и Erik Voorhees. Voorhees — заметное имя для крипто-сферы, и это даёт проекту репутационный вес.
Но по прозрачности не всё идеально: в открытых материалах не нашлось нормального раскрытия юридической структуры, инвесторов, раундов и понятной модели управления казной.
Концепт
Здесь идея мне понятна.
Venice хочет быть ИИ-платформой, где можно пользоваться моделями, API и агентскими сценариями с большим упором на приватность. VVV при этом связан с доступом к API, а не висит рядом с продуктом как отдельная история.
В документации описаны несколько способов использования: обычные кредиты, стейкинг VVV/DIEM и оплата запросов через x402 в USDC на Base. То есть проект пытается связать ИИ-сервис, кошелёк, токен и оплату конкретных запросов.
Вот это мне как раз интересно: не абстрактный ИИ-токен, а попытка встроить токен в рабочий ИИ-продукт.
Коин
По официальному запуску было 100 млн VVV. Половина ушла на раздачу пользователям и ИИ-крипто проектам. Команда получила 10%. Предпродаж и инвесторских раундов в отчёте не найдено — это плюс.
После сжиганий и эмиссии Tokenomist показывает: раздача — 35.02%, эмиссия — 29.96%, казна Venice.ai — 17.51%, команда — 7%, incentive fund — 7%, ликвидность — 3.5%.
Что нравится: команда не выше 10%, инвесторской доли не видно, у токена есть функция: API, стейкинг и DIEM-кредиты.
Что не нравится: бесконечная эмиссия, будущие анлоки, крупная казна проекта и слабая ликвидность — около 2.2% от капитализации.
Ещё момент: в стейкинге около 32.11 млн VVV. Если это стейкинг для доступа к функционалу, это скорее плюс. Риск в другом: эмиссия и разблокировки могут уходить на кошельки, откуда токены потом выводят на рынок.
Вывод: связь с продуктом есть. Это сильнее, чем у многих ИИ-токенов. Но по токеномике это не зелёный флаг. Скорее жёлтый: продукт интересный, токен спорный.
Код
У Venice есть публичные репозитории: документация, CLI, MCP-сервер, x402-клиент, интеграции и скиллы.
Это плюс. Видно, что проект не ограничивается лендингом и токеном, а делает инструменты для разработчиков и агентов.
Но важный минус: исходники смарт-контрактов в официальных репозиториях не нашлись. Публичный полноценный аудит смарт-контрактов тоже не подтвердился. Есть программа вознаграждений за найденные уязвимости, но этого мало для спокойной оценки ончейн-части.
Дополнительно в отчёте отмечены риски централизованного управления: адреса владельцев, возможность менять параметры и обновлять стейкинг-контракт.
Практика
По практическому применению Venice выглядит сильнее многих ИИ-крипто проектов.
Есть рабочий чат:
https://venice.ai/chat/v2
Есть студии для изображений, видео и аудио:
https://venice.ai/studio/image
https://venice.ai/studio/video
https://venice.ai/studio/audio
Есть API для разработчиков:
https://docs.venice.ai
Есть страница токена и стейкинга:
https://venice.ai/token
То есть это не история «когда-нибудь у нас будет продукт». Пользователь уже может зайти, пользоваться сервисом, подключать API, платить обычными кредитами, через стейкинг или через x402.
Мой вывод после аудита простой: Venice.ai как продукт мне интересен. Особенно из-за связки ИИ, API, агентов, приватности и x402.
Но VVV как токен я бы смотрел осторожнее. Там есть реальная связь с продуктом, но есть и вопросы к прозрачности, эмиссии, управлению контрактами и тому, сколько ценности действительно проходит через токен.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Venice.ai — интересный пример проекта, где сначала хочется смотреть не на токен, а на сам продукт.
Это сервис с ИИ-инструментами: чат, генерация изображений, видео, аудио, API для разработчиков. Главный акцент — приватность и доступ к моделям без обычной привязки к одному поставщику.
Я прогнал Venice через аудит в TCCC AI. Писать буду по своей обычной структуре: команда, концепт, коин, код и практика.
Команда
У проекта есть сильные публичные лица. В отчёте отмечены Jesse Proudman, Adrien Lo и Erik Voorhees. Voorhees — заметное имя для крипто-сферы, и это даёт проекту репутационный вес.
Но по прозрачности не всё идеально: в открытых материалах не нашлось нормального раскрытия юридической структуры, инвесторов, раундов и понятной модели управления казной.
Концепт
Здесь идея мне понятна.
Venice хочет быть ИИ-платформой, где можно пользоваться моделями, API и агентскими сценариями с большим упором на приватность. VVV при этом связан с доступом к API, а не висит рядом с продуктом как отдельная история.
В документации описаны несколько способов использования: обычные кредиты, стейкинг VVV/DIEM и оплата запросов через x402 в USDC на Base. То есть проект пытается связать ИИ-сервис, кошелёк, токен и оплату конкретных запросов.
Вот это мне как раз интересно: не абстрактный ИИ-токен, а попытка встроить токен в рабочий ИИ-продукт.
Коин
По официальному запуску было 100 млн VVV. Половина ушла на раздачу пользователям и ИИ-крипто проектам. Команда получила 10%. Предпродаж и инвесторских раундов в отчёте не найдено — это плюс.
После сжиганий и эмиссии Tokenomist показывает: раздача — 35.02%, эмиссия — 29.96%, казна Venice.ai — 17.51%, команда — 7%, incentive fund — 7%, ликвидность — 3.5%.
Что нравится: команда не выше 10%, инвесторской доли не видно, у токена есть функция: API, стейкинг и DIEM-кредиты.
Что не нравится: бесконечная эмиссия, будущие анлоки, крупная казна проекта и слабая ликвидность — около 2.2% от капитализации.
Ещё момент: в стейкинге около 32.11 млн VVV. Если это стейкинг для доступа к функционалу, это скорее плюс. Риск в другом: эмиссия и разблокировки могут уходить на кошельки, откуда токены потом выводят на рынок.
Вывод: связь с продуктом есть. Это сильнее, чем у многих ИИ-токенов. Но по токеномике это не зелёный флаг. Скорее жёлтый: продукт интересный, токен спорный.
Код
У Venice есть публичные репозитории: документация, CLI, MCP-сервер, x402-клиент, интеграции и скиллы.
Это плюс. Видно, что проект не ограничивается лендингом и токеном, а делает инструменты для разработчиков и агентов.
Но важный минус: исходники смарт-контрактов в официальных репозиториях не нашлись. Публичный полноценный аудит смарт-контрактов тоже не подтвердился. Есть программа вознаграждений за найденные уязвимости, но этого мало для спокойной оценки ончейн-части.
Дополнительно в отчёте отмечены риски централизованного управления: адреса владельцев, возможность менять параметры и обновлять стейкинг-контракт.
Практика
По практическому применению Venice выглядит сильнее многих ИИ-крипто проектов.
Есть рабочий чат:
https://venice.ai/chat/v2
Есть студии для изображений, видео и аудио:
https://venice.ai/studio/image
https://venice.ai/studio/video
https://venice.ai/studio/audio
Есть API для разработчиков:
https://docs.venice.ai
Есть страница токена и стейкинга:
https://venice.ai/token
То есть это не история «когда-нибудь у нас будет продукт». Пользователь уже может зайти, пользоваться сервисом, подключать API, платить обычными кредитами, через стейкинг или через x402.
Мой вывод после аудита простой: Venice.ai как продукт мне интересен. Особенно из-за связки ИИ, API, агентов, приватности и x402.
Но VVV как токен я бы смотрел осторожнее. Там есть реальная связь с продуктом, но есть и вопросы к прозрачности, эмиссии, управлению контрактами и тому, сколько ценности действительно проходит через токен.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9🔥3❤2
Как из подключения к сервису получился скилл для ИИ-агента
Есть Human20 — сообщество и обучение для людей, которые внедряют ИИ и агентов в работу.
Там есть интерактивный формат: человек проходит шаги, выполняет задания, получает следующий кусок процесса.
Проще говоря, это история о том, как простое подключение к сервису превратилось в более понятный рабочий процесс для ИИ-агента.
Сначала я смотрел на это как на техническую задачу.
У Human20 есть MCP-подключение. Если по-простому, MCP — это способ дать ИИ-агенту инструмент для работы с внешним сервисом. Не писать в чат “сделай что-нибудь”, а дать агенту возможность получить нужную информацию или вызвать действие.
Но довольно быстро стало понятно: само подключение — это ещё не весь смысл.
Агент может получить доступ к сервису, но это не значит, что он понимает, как с ним работать. Что уже известно. Где человек остановился. Какой следующий шаг. Что можно делать сразу, а где надо сначала показать результат человеку.
Поэтому у меня появилась другая идея: сделать скилл для Hermes Agent, а не ограничиваться подключением.
Скилл — это инструкция для агента. В ней можно описать порядок работы, знания о сервисе, состояние, прогресс и правила: как продолжать обучение, на что опираться, что проверять, когда остановиться.
То есть вместо “вот тебе доступ, разбирайся” получается другой подход:
посмотри, где человек сейчас;
сверься с тем, что уже известно;
пойми следующий шаг;
собери нужные материалы;
проверь, нет ли лишнего;
покажи человеку;
только потом действуй.
Так мы сделали первую версию скилла для Human20.
Я скинул её в сообщество. Насколько понял, идея понравилась, и дальше это начало развиваться уже не как разовая штука “подключить MCP”, а как нормальный способ работы с сервисом через агента.
Вот это мне и интересно.
Технически можно было остановиться на подключении. Агент получил бы инструмент, и на этом всё.
Но скилл добавляет то, чего голое подключение не даёт: знание, состояние и порядок действий.
Грубо говоря, подключение открывает дверь. А скилл помогает агенту понять, куда он вошёл, что здесь уже происходило и что делать дальше.
Потом к этому можно прикручивать разные сценарии: обучение, сбор материалов, подготовку ответа, заявку в пул внедренцев, проверку приватности перед отправкой.
Но это уже следствие.
Главная история для меня в другом: когда делаешь инструмент как совместный рабочий навык, он начинает жить дальше. Его можно обсуждать, улучшать и развивать вместе с людьми, которым это действительно нужно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Есть Human20 — сообщество и обучение для людей, которые внедряют ИИ и агентов в работу.
Там есть интерактивный формат: человек проходит шаги, выполняет задания, получает следующий кусок процесса.
Проще говоря, это история о том, как простое подключение к сервису превратилось в более понятный рабочий процесс для ИИ-агента.
Сначала я смотрел на это как на техническую задачу.
У Human20 есть MCP-подключение. Если по-простому, MCP — это способ дать ИИ-агенту инструмент для работы с внешним сервисом. Не писать в чат “сделай что-нибудь”, а дать агенту возможность получить нужную информацию или вызвать действие.
Но довольно быстро стало понятно: само подключение — это ещё не весь смысл.
Агент может получить доступ к сервису, но это не значит, что он понимает, как с ним работать. Что уже известно. Где человек остановился. Какой следующий шаг. Что можно делать сразу, а где надо сначала показать результат человеку.
Поэтому у меня появилась другая идея: сделать скилл для Hermes Agent, а не ограничиваться подключением.
Скилл — это инструкция для агента. В ней можно описать порядок работы, знания о сервисе, состояние, прогресс и правила: как продолжать обучение, на что опираться, что проверять, когда остановиться.
То есть вместо “вот тебе доступ, разбирайся” получается другой подход:
посмотри, где человек сейчас;
сверься с тем, что уже известно;
пойми следующий шаг;
собери нужные материалы;
проверь, нет ли лишнего;
покажи человеку;
только потом действуй.
Так мы сделали первую версию скилла для Human20.
Я скинул её в сообщество. Насколько понял, идея понравилась, и дальше это начало развиваться уже не как разовая штука “подключить MCP”, а как нормальный способ работы с сервисом через агента.
Вот это мне и интересно.
Технически можно было остановиться на подключении. Агент получил бы инструмент, и на этом всё.
Но скилл добавляет то, чего голое подключение не даёт: знание, состояние и порядок действий.
Грубо говоря, подключение открывает дверь. А скилл помогает агенту понять, куда он вошёл, что здесь уже происходило и что делать дальше.
Потом к этому можно прикручивать разные сценарии: обучение, сбор материалов, подготовку ответа, заявку в пул внедренцев, проверку приватности перед отправкой.
Но это уже следствие.
Главная история для меня в другом: когда делаешь инструмент как совместный рабочий навык, он начинает жить дальше. Его можно обсуждать, улучшать и развивать вместе с людьми, которым это действительно нужно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍12❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Про «Человек 2.0» и воркшоп по Hermes и Codex
Недавно я писал, как из MCP-подключения к Human20 получился скилл для ИИ-агента.
А здесь хочу чуть шире показать, почему мне вообще близко это сообщество.
Я в «Человек 2.0» с февраля. Первый воркшоп помог мне нормально зайти в работу с ИИ-агентами: Cursor, OpenClaw, скиллы, свои процессы, браузер-автоматизация, сайты, деплой.
После него агенты для меня стали не темой из новостей, а рабочим инструментом.
Сейчас идёт новый воркшоп — уже про Hermes и Codex. Живая часть, насколько понимаю, подошла к концу: шестой урок уже прошёл, и его запись тоже размещена.
Я сейчас как раз прохожу этот шестой урок в своём контуре: там браузерная автоматизация, Google API, Telegram-канал и контент-конвейер. Это снова даёт материал, который можно сразу переносить в свой рабочий процесс.
Предыдущие уже прошёл.
Также именно там я выкладываю прежде всего свои скиллы.
Записал видео и прикрепляю к этому посту: рассказываю там про сам формат «Человек 2.0», агентный контур и почему такой путь мне кажется полезным.
Присоединиться можно через бота:
https://t.me/human20salesbot?start=SKRIPNIK
Отдельно для блогеров и авторов: если вам близка тема ИИ, автоматизации, агентов, no-code/low-code или разработки, могу сделать отдельную партнёрскую ссылку.
По ней можно получать 25% с продаж, которые придут через вас.
Пишите в @blind_dev_contact_bot.
Принимаются каналы от 3000 подписчиков и 200 просмотров постов.
Недавно я писал, как из MCP-подключения к Human20 получился скилл для ИИ-агента.
А здесь хочу чуть шире показать, почему мне вообще близко это сообщество.
Я в «Человек 2.0» с февраля. Первый воркшоп помог мне нормально зайти в работу с ИИ-агентами: Cursor, OpenClaw, скиллы, свои процессы, браузер-автоматизация, сайты, деплой.
После него агенты для меня стали не темой из новостей, а рабочим инструментом.
Сейчас идёт новый воркшоп — уже про Hermes и Codex. Живая часть, насколько понимаю, подошла к концу: шестой урок уже прошёл, и его запись тоже размещена.
Я сейчас как раз прохожу этот шестой урок в своём контуре: там браузерная автоматизация, Google API, Telegram-канал и контент-конвейер. Это снова даёт материал, который можно сразу переносить в свой рабочий процесс.
Предыдущие уже прошёл.
Также именно там я выкладываю прежде всего свои скиллы.
Записал видео и прикрепляю к этому посту: рассказываю там про сам формат «Человек 2.0», агентный контур и почему такой путь мне кажется полезным.
Присоединиться можно через бота:
https://t.me/human20salesbot?start=SKRIPNIK
Отдельно для блогеров и авторов: если вам близка тема ИИ, автоматизации, агентов, no-code/low-code или разработки, могу сделать отдельную партнёрскую ссылку.
По ней можно получать 25% с продаж, которые придут через вас.
Пишите в @blind_dev_contact_bot.
Принимаются каналы от 3000 подписчиков и 200 просмотров постов.
👍7❤4
Почему я не смотрю на рынок через одно мнение
В крипте очень легко найти человека, который звучит уверенно.
Он пишет тред, даёт цель по токену, показывает сценарий по Bitcoin, объясняет, почему рынок пойдёт вверх или вниз. И если читать такого человека регулярно, в какой-то момент можно начать учитывать не только его аргументы, но и смотреть на рынок его глазами.
Мне кажется, это опасная штука.
Не потому что чужие мнения не нужны. Наоборот, без них рынок изучать тяжелее. Хорошие аналитики, трейдеры, исследователи и практики могут сильно экономить время. Они замечают то, что ты сам мог бы пропустить.
Проблема начинается, когда одно мнение превращается в готовую истину.
Например, Arthur Hayes ставил цель $150 по HYPE к августу 2026. Это не аноним из комментариев, а человек с именем, опытом и сильной позицией на рынке. И именно поэтому такое мнение легко начинает давить на восприятие.
Кажется: если Hayes так считает, значит Hyperliquid точно сильный, значит надо держать, значит $150 почти вопрос времени.
Но даже сильная идея не отменяет вопросов.
Какая капитализация уже заложена в цену? Что будет, если общий рынок пойдёт вниз? Насколько устойчивы объёмы и выручка Hyperliquid? Какие есть регуляторные, технические и конкурентные риски? Что изменится, если нарратив остынет?
Если эти вопросы не задавать, чужая уверенность очень быстро превращается в твоё FOMO.
С Bitcoin то же самое, только в другую сторону.
Doctor Profit говорил о сценарии снижения BTC к $54-56k и даже возможной зоне $40-50k. Jiang Zhuoer, известный китайский Bitcoin-майнер и основатель LeBit mining pool, давал сценарий дна в Q4 примерно на $42-44k.
Это тоже не случайные слова из пустоты. Там есть аргументы, модели, графики, рыночный контекст.
Но если взять только такие мнения, можно быстро прийти к выводу: всё, рынок сломан, дальше только боль, лучше вообще ничего не трогать.
И вот в этом для меня главная проблема.
Одно мнение может быть полезной точкой входа, но плохой заменой собственной проверке.
Если человек говорит, что HYPE будет $150, я могу посмотреть, почему он так считает. Если другой говорит, что Bitcoin может уйти к $44k, я тоже могу посмотреть аргументы. Но дальше всё равно надо задавать свои вопросы: что подтверждается фактами, где просто сценарий, где автор может ошибаться, какие риски он не учитывает, и что будет, если рынок пойдёт не по его плану.
В крипте опасно не само чужое мнение.
Опасно, когда оно становится единственным фильтром, через который ты смотришь на рынок.
Потому что тогда ты уже не анализируешь. Ты ищешь подтверждение чужой мысли.
А рынок за это обычно наказывает.
А у вас было такое, что мнение одного человека слишком сильно влияло на взгляд на рынок?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
В крипте очень легко найти человека, который звучит уверенно.
Он пишет тред, даёт цель по токену, показывает сценарий по Bitcoin, объясняет, почему рынок пойдёт вверх или вниз. И если читать такого человека регулярно, в какой-то момент можно начать учитывать не только его аргументы, но и смотреть на рынок его глазами.
Мне кажется, это опасная штука.
Не потому что чужие мнения не нужны. Наоборот, без них рынок изучать тяжелее. Хорошие аналитики, трейдеры, исследователи и практики могут сильно экономить время. Они замечают то, что ты сам мог бы пропустить.
Проблема начинается, когда одно мнение превращается в готовую истину.
Например, Arthur Hayes ставил цель $150 по HYPE к августу 2026. Это не аноним из комментариев, а человек с именем, опытом и сильной позицией на рынке. И именно поэтому такое мнение легко начинает давить на восприятие.
Кажется: если Hayes так считает, значит Hyperliquid точно сильный, значит надо держать, значит $150 почти вопрос времени.
Но даже сильная идея не отменяет вопросов.
Какая капитализация уже заложена в цену? Что будет, если общий рынок пойдёт вниз? Насколько устойчивы объёмы и выручка Hyperliquid? Какие есть регуляторные, технические и конкурентные риски? Что изменится, если нарратив остынет?
Если эти вопросы не задавать, чужая уверенность очень быстро превращается в твоё FOMO.
С Bitcoin то же самое, только в другую сторону.
Doctor Profit говорил о сценарии снижения BTC к $54-56k и даже возможной зоне $40-50k. Jiang Zhuoer, известный китайский Bitcoin-майнер и основатель LeBit mining pool, давал сценарий дна в Q4 примерно на $42-44k.
Это тоже не случайные слова из пустоты. Там есть аргументы, модели, графики, рыночный контекст.
Но если взять только такие мнения, можно быстро прийти к выводу: всё, рынок сломан, дальше только боль, лучше вообще ничего не трогать.
И вот в этом для меня главная проблема.
Одно мнение может быть полезной точкой входа, но плохой заменой собственной проверке.
Если человек говорит, что HYPE будет $150, я могу посмотреть, почему он так считает. Если другой говорит, что Bitcoin может уйти к $44k, я тоже могу посмотреть аргументы. Но дальше всё равно надо задавать свои вопросы: что подтверждается фактами, где просто сценарий, где автор может ошибаться, какие риски он не учитывает, и что будет, если рынок пойдёт не по его плану.
В крипте опасно не само чужое мнение.
Опасно, когда оно становится единственным фильтром, через который ты смотришь на рынок.
Потому что тогда ты уже не анализируешь. Ты ищешь подтверждение чужой мысли.
А рынок за это обычно наказывает.
А у вас было такое, что мнение одного человека слишком сильно влияло на взгляд на рынок?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
2👍12😁2❤1
Что нового появилось в TCCC AI за последние три недели
17 июня я писал большой пост про обновления TCCC AI: x402, risk profile, refresh старых аудитов, Telegram-бот, более строгую проверку источников и GenLayer attestation.
С тех пор проект снова сдвинулся. Не по одной кнопке, а по тому, какие задачи он может закрывать.
Первое — появился режим анализа публичных компаний и акций.
Теперь при запуске можно выбирать тип проекта: крипто/Web3 или акции/публичная компания.
Это важно, потому что к акции нельзя подходить как к токену. Там не нужны разделы про токеномику, разлоки, смарт-контракты и TVL. Зато нужны бизнес, выручка, рынок, оценка, риски, новости, управление и нормальный итог по компании.
Пока это ещё надо проверять на живых примерах. Но рамка уже появилась: TCCC AI постепенно становится более широким инструментом для разборов проектов и активов.
Второе — отчёты стали более структурными.
Я добавил секционный аудит: разные части разбора собираются отдельными блоками, а потом сводятся в итоговый отчёт.
Это нужно ради качества. Когда один большой ответ пытается сразу разобрать всё, ему проще потерять детали или смешать источники. А когда отдельно разбираются команда, продукт, токен или бизнес, практическое применение, риски и итог, легче понять, где что найдено и на чём основан вывод.
После этого я ещё много правил докручивал вокруг источников: чтобы в отчёте не появлялись дубли, пустые ссылки, технические формулировки и красивые, но плохо подтверждённые выводы.
Третье — появился отдельный блок про практическое применение.
Мне давно не нравилось, когда проект описывается только через документы, токен и общую идею. Хочется понимать: есть ли у него реальное приложение, кабинет, панель, продукт, staking, trading, developer portal или другой интерфейс, которым человек может пользоваться.
Маркетинговая страница, документация или GitHub — это источники. А приложение или рабочий продукт — уже другой уровень проверки.
Четвёртое — добавился экспериментальный платёжный маршрут через MPP/Tempo.
x402 остаётся основным web3-форматом для агентских оплат. Но я начал проверять ещё один вариант: оплату аудита через MPP с Tempo stablecoin.
Если сказать проще: я смотрю, как TCCC AI может принимать оплату через новые платёжные протоколы, которые потенциально удобны для ИИ-агентов и автоматизированных сервисов.
Пятое — стало больше защиты вокруг сервиса.
Если у внешнего провайдера анализа заканчивается баланс, задача не должна тихо ломаться. Теперь для этого есть очередь ожидания и уведомления администратору.
Ещё я усилил безопасность сайта: часть публичных API стала строже, авторизация переехала на более безопасные httpOnly cookies, а страницы дополнительно проверяются от неприятных сценариев вроде XSS.
Шестое — партнёрская часть стала аккуратнее.
Комиссии и партнёрский брендинг лучше привязаны к платным действиям. Это нужно, если партнёры будут приводить пользователей на аудит, а в отчётах должен сохраняться правильный источник.
В итоге за эти три недели TCCC AI стал шире и устойчивее.
Шире — потому что появился путь к анализу акций и публичных компаний.
Устойчивее — потому что отчёты лучше собираются по секциям, источники чище проверяются, платежи расширяются, а сайт и API становятся безопаснее.
До идеального продукта ещё далеко. Но мне нравится, что TCCC AI постепенно перестаёт быть просто “генератором большого ИИ-отчёта”. Он всё больше становится системой: принять оплату, запустить разбор, проверить источники, собрать отчёт, показать риск и дать понятный результат.
Сервис здесь:
https://tcccai.xyz
Добро пожаловать, если хотите разобрать проект, который вам интересен: свой, клиентский или просто тот, который вы хотите лучше проверить.
И отдельно вопрос: какую акцию или публичную компанию было бы интересно разобрать на следующей неделе?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
17 июня я писал большой пост про обновления TCCC AI: x402, risk profile, refresh старых аудитов, Telegram-бот, более строгую проверку источников и GenLayer attestation.
С тех пор проект снова сдвинулся. Не по одной кнопке, а по тому, какие задачи он может закрывать.
Первое — появился режим анализа публичных компаний и акций.
Теперь при запуске можно выбирать тип проекта: крипто/Web3 или акции/публичная компания.
Это важно, потому что к акции нельзя подходить как к токену. Там не нужны разделы про токеномику, разлоки, смарт-контракты и TVL. Зато нужны бизнес, выручка, рынок, оценка, риски, новости, управление и нормальный итог по компании.
Пока это ещё надо проверять на живых примерах. Но рамка уже появилась: TCCC AI постепенно становится более широким инструментом для разборов проектов и активов.
Второе — отчёты стали более структурными.
Я добавил секционный аудит: разные части разбора собираются отдельными блоками, а потом сводятся в итоговый отчёт.
Это нужно ради качества. Когда один большой ответ пытается сразу разобрать всё, ему проще потерять детали или смешать источники. А когда отдельно разбираются команда, продукт, токен или бизнес, практическое применение, риски и итог, легче понять, где что найдено и на чём основан вывод.
После этого я ещё много правил докручивал вокруг источников: чтобы в отчёте не появлялись дубли, пустые ссылки, технические формулировки и красивые, но плохо подтверждённые выводы.
Третье — появился отдельный блок про практическое применение.
Мне давно не нравилось, когда проект описывается только через документы, токен и общую идею. Хочется понимать: есть ли у него реальное приложение, кабинет, панель, продукт, staking, trading, developer portal или другой интерфейс, которым человек может пользоваться.
Маркетинговая страница, документация или GitHub — это источники. А приложение или рабочий продукт — уже другой уровень проверки.
Четвёртое — добавился экспериментальный платёжный маршрут через MPP/Tempo.
x402 остаётся основным web3-форматом для агентских оплат. Но я начал проверять ещё один вариант: оплату аудита через MPP с Tempo stablecoin.
Если сказать проще: я смотрю, как TCCC AI может принимать оплату через новые платёжные протоколы, которые потенциально удобны для ИИ-агентов и автоматизированных сервисов.
Пятое — стало больше защиты вокруг сервиса.
Если у внешнего провайдера анализа заканчивается баланс, задача не должна тихо ломаться. Теперь для этого есть очередь ожидания и уведомления администратору.
Ещё я усилил безопасность сайта: часть публичных API стала строже, авторизация переехала на более безопасные httpOnly cookies, а страницы дополнительно проверяются от неприятных сценариев вроде XSS.
Шестое — партнёрская часть стала аккуратнее.
Комиссии и партнёрский брендинг лучше привязаны к платным действиям. Это нужно, если партнёры будут приводить пользователей на аудит, а в отчётах должен сохраняться правильный источник.
В итоге за эти три недели TCCC AI стал шире и устойчивее.
Шире — потому что появился путь к анализу акций и публичных компаний.
Устойчивее — потому что отчёты лучше собираются по секциям, источники чище проверяются, платежи расширяются, а сайт и API становятся безопаснее.
До идеального продукта ещё далеко. Но мне нравится, что TCCC AI постепенно перестаёт быть просто “генератором большого ИИ-отчёта”. Он всё больше становится системой: принять оплату, запустить разбор, проверить источники, собрать отчёт, показать риск и дать понятный результат.
Сервис здесь:
https://tcccai.xyz
Добро пожаловать, если хотите разобрать проект, который вам интересен: свой, клиентский или просто тот, который вы хотите лучше проверить.
И отдельно вопрос: какую акцию или публичную компанию было бы интересно разобрать на следующей неделе?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
2👍11❤1
Разбор задач для ИИ-автоматизации
Недавно я писал, что автоматизацию лучше начинать не с большой идеи, а с повторяющейся задачи.
Теперь скажу прямо, с чем я могу помочь.
Я могу разобрать вашу работу, небольшой бизнес или личную систему и найти задачи, где ИИ может снять часть ручной работы.
Не “поговорить про ИИ вообще”.
Не “подобрать модный сервис”.
Не “автоматизировать весь бизнес”.
А взять конкретный кусок работы и понять:
что вы делаете руками;
как часто это повторяется;
сколько времени отнимает;
где сейчас всё держится на памяти, переписках, таблицах или заметках;
что должно получаться на выходе.
Примеры таких задач:
- заявки приходят из разных мест, и их нужно вручную собирать;
- клиенты или коллеги задают похожие вопросы;
- ответы разбросаны по документам, чатам и памяти сотрудников;
- приходится долго искать нужный файл, статус, договор или переписку;
- нужно регулярно собирать отчёты, сводки или сообщения;
- есть база знаний, но ей неудобно пользоваться;
- в переписках и задачах сложно быстро понять, что зависло;
- в личных делах постоянно повторяются одни и те же списки, планы, заметки, решения;
- нужно анализировать рынок, документы, предложения или другие материалы, а вручную это занимает много времени.
Это может быть бизнес, работа специалиста или личная система.
Для меня здесь главное не название сферы, а сама задача. Если она повторяется и её можно описать простыми словами, с ней уже можно работать.
После консультации у вас должно остаться:
1–3 задачи, с которых можно начать;
понимание, где ИИ действительно может помочь;
понимание, где ИИ пока не нужен;
список материалов, которые понадобятся: документы, примеры, таблицы, переписки, типовые ответы;
следующий шаг: что сделать самим, а что можно отдавать в разработку или настройку. Какие инструменты использовать (софт, скиллы).
Иногда результатом будет не внедрение, а честный вывод: сначала нужно привести в порядок базу знаний, таблицу или сам процесс.
Это тоже полезно. Потому что иначе можно потратить деньги на красивого ИИ-помощника, которым потом никто нормально не пользуется.
Чтобы консультация не упёрлась в “ну не знаю”, я заранее дам короткие вопросы.
Например:
что вы делали руками на этой неделе;
что чаще всего копируете и вставляете;
какую информацию ищете дольше всего;
какие вопросы вам задают повторно;
какие отчёты, сообщения или документы делаете регулярно;
что давно хочется кому-нибудь отдать.
По этим ответам уже можно начать разговор не с пустого места, а с конкретных действий.
Если после разбора задача подходит для ИИ, можно отдельно обсудить внедрение: помощника по базе знаний, сводки по заявкам, разбор переписок, контроль зависших задач или другой понятный сценарий.
Если не подходит — так и скажу. Значит, сейчас лучше не тратить деньги на ИИ, а сначала навести порядок в процессе.
Стоимость разбора — 10 000 рублей. Обычно это консультация до часа. Внедрение, если оно понадобится, обсуждается отдельно.
Если хотите разобрать свою задачу, напишите в бот для связи:
@blind_dev_contact_bot
Лучше сразу коротко указать:
что делаете руками;
как часто это повторяется;
где теряется время;
какой результат хотите получить.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Недавно я писал, что автоматизацию лучше начинать не с большой идеи, а с повторяющейся задачи.
Теперь скажу прямо, с чем я могу помочь.
Я могу разобрать вашу работу, небольшой бизнес или личную систему и найти задачи, где ИИ может снять часть ручной работы.
Не “поговорить про ИИ вообще”.
Не “подобрать модный сервис”.
Не “автоматизировать весь бизнес”.
А взять конкретный кусок работы и понять:
что вы делаете руками;
как часто это повторяется;
сколько времени отнимает;
где сейчас всё держится на памяти, переписках, таблицах или заметках;
что должно получаться на выходе.
Примеры таких задач:
- заявки приходят из разных мест, и их нужно вручную собирать;
- клиенты или коллеги задают похожие вопросы;
- ответы разбросаны по документам, чатам и памяти сотрудников;
- приходится долго искать нужный файл, статус, договор или переписку;
- нужно регулярно собирать отчёты, сводки или сообщения;
- есть база знаний, но ей неудобно пользоваться;
- в переписках и задачах сложно быстро понять, что зависло;
- в личных делах постоянно повторяются одни и те же списки, планы, заметки, решения;
- нужно анализировать рынок, документы, предложения или другие материалы, а вручную это занимает много времени.
Это может быть бизнес, работа специалиста или личная система.
Для меня здесь главное не название сферы, а сама задача. Если она повторяется и её можно описать простыми словами, с ней уже можно работать.
После консультации у вас должно остаться:
1–3 задачи, с которых можно начать;
понимание, где ИИ действительно может помочь;
понимание, где ИИ пока не нужен;
список материалов, которые понадобятся: документы, примеры, таблицы, переписки, типовые ответы;
следующий шаг: что сделать самим, а что можно отдавать в разработку или настройку. Какие инструменты использовать (софт, скиллы).
Иногда результатом будет не внедрение, а честный вывод: сначала нужно привести в порядок базу знаний, таблицу или сам процесс.
Это тоже полезно. Потому что иначе можно потратить деньги на красивого ИИ-помощника, которым потом никто нормально не пользуется.
Чтобы консультация не упёрлась в “ну не знаю”, я заранее дам короткие вопросы.
Например:
что вы делали руками на этой неделе;
что чаще всего копируете и вставляете;
какую информацию ищете дольше всего;
какие вопросы вам задают повторно;
какие отчёты, сообщения или документы делаете регулярно;
что давно хочется кому-нибудь отдать.
По этим ответам уже можно начать разговор не с пустого места, а с конкретных действий.
Если после разбора задача подходит для ИИ, можно отдельно обсудить внедрение: помощника по базе знаний, сводки по заявкам, разбор переписок, контроль зависших задач или другой понятный сценарий.
Если не подходит — так и скажу. Значит, сейчас лучше не тратить деньги на ИИ, а сначала навести порядок в процессе.
Стоимость разбора — 10 000 рублей. Обычно это консультация до часа. Внедрение, если оно понадобится, обсуждается отдельно.
Если хотите разобрать свою задачу, напишите в бот для связи:
@blind_dev_contact_bot
Лучше сразу коротко указать:
что делаете руками;
как часто это повторяется;
где теряется время;
какой результат хотите получить.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍6🔥2👌2❤1
Почему я больше не верю «децентрализации» — и всё равно продолжаю участвовать в DeFi
Раньше слово «децентрализация» для меня звучало сильнее.
Было ощущение, что если проект децентрализованный, значит он честнее, устойчивее и свободнее обычных финансовых систем. Нет одного центра, нет банка, нет компании, которая может просто всё закрыть или поменять правила.
Сейчас я смотрю на это спокойнее.
Не потому что DeFi оказался бессмысленным. Скорее потому, что со временем начинаешь видеть, сколько там реальных компромиссов.
У проекта может быть токен, DAO, красивые слова про комьюнити и управление. Но потом смотришь глубже — и видишь мультисиг, команду, фонды, инвесторов, централизованный фронтенд, оракулы, мосты, апгрейды контрактов, админские ключи.
То есть формально система может называться децентрализованной, но важные точки контроля всё равно где-то есть.
С DAO то же самое.
На бумаге это управление сообществом. На практике часто голосует очень маленькая часть держателей. У кого-то больше токенов, у кого-то больше делегированной силы, кто-то лучше понимает процедуру, кто-то ближе к команде. Иногда решение уже почти сформировано до голосования, а само голосование становится подтверждением.
И это не обязательно делает DAO плохим. Просто это не магическая демократия, где все равны и всё решает «сообщество». Там тоже есть концентрация влияния, пассивность участников и нюансы системы управления.
Наверное, главное разочарование у меня не в том, что DeFi обманул.
Скорее в том, что слово «децентрализация» слишком часто используют как готовый знак качества. Как будто если оно написано в документации или на сайте, то дальше можно не задавать вопросы.
А вопросы как раз нужны.
Кто может обновить контракт? Кто контролирует мультисиг? Как распределены токены? Кто реально голосует в DAO? Что будет, если фронтенд закроют? Можно ли пользоваться протоколом напрямую? От чего зависят оракулы и мосты? Что произойдёт в кризисной ситуации?
Раньше я мог сильнее верить самому лозунгу. Сейчас мне интереснее конкретная механика.
И при этом я всё равно не ушёл из DeFi.
Потому что даже с этими компромиссами там остаются вещи, которые мне важны: открытые транзакции, проверяемые контракты, возможность работать с финансовыми инструментами без обычных банковских ворот, эксперименты с рынками, кредитованием, деривативами, DAO и новыми формами координации.
Да, многое не такое децентрализованное, как звучит в маркетинге.
Но это не значит, что всё надо выбросить.
Для меня изменилась не сама причина участвовать, а уровень доверия. Я меньше верю словам «мы децентрализованы» и больше смотрю на то, где находятся реальные рычаги контроля.
Кто держит ключи. Кто может остановить или изменить систему. Кто принимает решения. Что можно проверить самому. Где пользователь реально свободен, а где просто пользуется красивым интерфейсом поверх старой логики контроля.
Наверное, это и есть более взрослая позиция по DeFi.
Не верить лозунгам.
Но и не уходить только потому, что идеальной децентрализации почти нигде нет.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Раньше слово «децентрализация» для меня звучало сильнее.
Было ощущение, что если проект децентрализованный, значит он честнее, устойчивее и свободнее обычных финансовых систем. Нет одного центра, нет банка, нет компании, которая может просто всё закрыть или поменять правила.
Сейчас я смотрю на это спокойнее.
Не потому что DeFi оказался бессмысленным. Скорее потому, что со временем начинаешь видеть, сколько там реальных компромиссов.
У проекта может быть токен, DAO, красивые слова про комьюнити и управление. Но потом смотришь глубже — и видишь мультисиг, команду, фонды, инвесторов, централизованный фронтенд, оракулы, мосты, апгрейды контрактов, админские ключи.
То есть формально система может называться децентрализованной, но важные точки контроля всё равно где-то есть.
С DAO то же самое.
На бумаге это управление сообществом. На практике часто голосует очень маленькая часть держателей. У кого-то больше токенов, у кого-то больше делегированной силы, кто-то лучше понимает процедуру, кто-то ближе к команде. Иногда решение уже почти сформировано до голосования, а само голосование становится подтверждением.
И это не обязательно делает DAO плохим. Просто это не магическая демократия, где все равны и всё решает «сообщество». Там тоже есть концентрация влияния, пассивность участников и нюансы системы управления.
Наверное, главное разочарование у меня не в том, что DeFi обманул.
Скорее в том, что слово «децентрализация» слишком часто используют как готовый знак качества. Как будто если оно написано в документации или на сайте, то дальше можно не задавать вопросы.
А вопросы как раз нужны.
Кто может обновить контракт? Кто контролирует мультисиг? Как распределены токены? Кто реально голосует в DAO? Что будет, если фронтенд закроют? Можно ли пользоваться протоколом напрямую? От чего зависят оракулы и мосты? Что произойдёт в кризисной ситуации?
Раньше я мог сильнее верить самому лозунгу. Сейчас мне интереснее конкретная механика.
И при этом я всё равно не ушёл из DeFi.
Потому что даже с этими компромиссами там остаются вещи, которые мне важны: открытые транзакции, проверяемые контракты, возможность работать с финансовыми инструментами без обычных банковских ворот, эксперименты с рынками, кредитованием, деривативами, DAO и новыми формами координации.
Да, многое не такое децентрализованное, как звучит в маркетинге.
Но это не значит, что всё надо выбросить.
Для меня изменилась не сама причина участвовать, а уровень доверия. Я меньше верю словам «мы децентрализованы» и больше смотрю на то, где находятся реальные рычаги контроля.
Кто держит ключи. Кто может остановить или изменить систему. Кто принимает решения. Что можно проверить самому. Где пользователь реально свободен, а где просто пользуется красивым интерфейсом поверх старой логики контроля.
Наверное, это и есть более взрослая позиция по DeFi.
Не верить лозунгам.
Но и не уходить только потому, что идеальной децентрализации почти нигде нет.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍16🔥2
NVIDIA и NVDAx: одна история, два разных риска
Я прогнал через TCCC AI два аудита: обычную акцию NVIDIA и токенизированную версию NVDAx в xStocks. Полезно смотреть на них рядом, потому что название одно, а риски разные.
Сначала акция NVDA.
По бизнесу всё понятно: NVIDIA сейчас держится на Data Center и AI-инфраструктуре. В аудите этот сегмент даёт около 90% выручки FY26. Это сильная позиция, но одновременно главная зависимость.
По финансам картина очень сильная: валовая маржа примерно 71–75%, операционная около 60%, свободный денежный поток хорошо конвертируется из прибыли. Баланс тоже крепкий: чистая кэш-позиция выросла примерно до $55 млрд.
По рынку акция очень ликвидная, капитализация уже около $5 трлн, бета выше 2. То есть это не «тихая голубая фишка», а большой и очень чувствительный к ожиданиям актив.
По оценке нет простого ответа «дёшево» или «дорого». Компания стоит примерно 20 годовых выручек, а вся компания с учётом долга — примерно 25 годовых операционных прибылей. Это дорого. Но если смотреть на ожидаемую прибыль следующего года, оценка уже около 21 годовой прибыли, а соотношение цены и темпа роста выглядит ближе к нормальному. В этом и суть: текущая цена держится на вере, что AI-capex не сломается.
Главные риски NVDA:
- зависимость от капекса Microsoft, Google, Amazon, Meta и других крупных клиентов;
- почти вся история роста завязана на Data Center;
- TSMC, упаковка CoWoS-L и цепочка поставок;
- экспортные ограничения, особенно по Китаю;
- регуляторное давление из-за доминирования на GPU-рынке;
- высокая чувствительность оценки к любому замедлению.
По риск-профилям акция получила moderate risk. Моё мнение по акции: бизнес очень сильный, но покупать её как «безопасную ставку на ИИ» нельзя. Это ставка на продолжение больших расходов гиперскейлеров и сохранение маржи.
Теперь NVDAx в xStocks.
NVDAx — не акция NVIDIA и не обычный криптотокен. Это токенизированный сертификат-трекер: 1 NVDAx должен отслеживать 1 акцию NVDA. Эмитент — Backed Assets, заявлены 1:1 обеспечение, segregated custody, KYC, whitelist и юридическая структура под Liechtenstein Blockchain Act и EU Prospectus Regulation.
Плюсы есть: продукт мультичейн, есть Ethereum и Solana, исходники контрактов проверены, xStocks интегрирован с CEX/DEX и DeFi, у NVDAx десятки тысяч держателей. Токеномика простая: нет вестинга, unlock-графиков, стейкинга, governance-игр. Комиссия управления сейчас 0%, но может стать до 0.25% в год; выпуск/погашение — до 0.50%.
Но риски у NVDAx другие:
- нет публичного свежего аудита основного контракта NVDAx;
- не раскрыты multisig/timelock для admin-ключей;
- не найден bug bounty;
- один адрес держит около 47.5% supply, вероятно кастодиальный, но риск концентрации остаётся;
- есть расхождения в market cap и supply между источниками;
- oracle и rebase-механизм раскрыты не полностью;
- пользователь зависит от эмитента, кастодианов, KYC, юрисдикций и правил доступа.
По риск-профилям NVDAx тоже moderate risk, но вывод жёстче: для консервативного профиля — reject, для сбалансированного — только маленькая позиция, для агрессивного — спекулятивно и небольшим размером.
Мой итог: NVDA — это риск дорогого, концентрированного, но реального бизнеса. NVDAx — это риск того же рыночного актива плюс слой эмитента, кастодиана, контрактов, админ-ключей, оракулов и юрисдикций.
Если человеку нужен долгосрочный инвестиционный доступ к NVIDIA, обычная акция выглядит чище. NVDAx интересен как эксперимент с RWA и DeFi-совместимостью, но я бы не воспринимал его как равную замену акции, пока не раскрыты аудит основного контракта, схема админ-ключей и детали oracle/rebase.
Ссылки:
Аудит акции NVIDIA
Аудит NVDAx
Не финансовая рекомендация. Скорее пример, почему токенизированная акция — это не та же акция в кошельке.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я прогнал через TCCC AI два аудита: обычную акцию NVIDIA и токенизированную версию NVDAx в xStocks. Полезно смотреть на них рядом, потому что название одно, а риски разные.
Сначала акция NVDA.
По бизнесу всё понятно: NVIDIA сейчас держится на Data Center и AI-инфраструктуре. В аудите этот сегмент даёт около 90% выручки FY26. Это сильная позиция, но одновременно главная зависимость.
По финансам картина очень сильная: валовая маржа примерно 71–75%, операционная около 60%, свободный денежный поток хорошо конвертируется из прибыли. Баланс тоже крепкий: чистая кэш-позиция выросла примерно до $55 млрд.
По рынку акция очень ликвидная, капитализация уже около $5 трлн, бета выше 2. То есть это не «тихая голубая фишка», а большой и очень чувствительный к ожиданиям актив.
По оценке нет простого ответа «дёшево» или «дорого». Компания стоит примерно 20 годовых выручек, а вся компания с учётом долга — примерно 25 годовых операционных прибылей. Это дорого. Но если смотреть на ожидаемую прибыль следующего года, оценка уже около 21 годовой прибыли, а соотношение цены и темпа роста выглядит ближе к нормальному. В этом и суть: текущая цена держится на вере, что AI-capex не сломается.
Главные риски NVDA:
- зависимость от капекса Microsoft, Google, Amazon, Meta и других крупных клиентов;
- почти вся история роста завязана на Data Center;
- TSMC, упаковка CoWoS-L и цепочка поставок;
- экспортные ограничения, особенно по Китаю;
- регуляторное давление из-за доминирования на GPU-рынке;
- высокая чувствительность оценки к любому замедлению.
По риск-профилям акция получила moderate risk. Моё мнение по акции: бизнес очень сильный, но покупать её как «безопасную ставку на ИИ» нельзя. Это ставка на продолжение больших расходов гиперскейлеров и сохранение маржи.
Теперь NVDAx в xStocks.
NVDAx — не акция NVIDIA и не обычный криптотокен. Это токенизированный сертификат-трекер: 1 NVDAx должен отслеживать 1 акцию NVDA. Эмитент — Backed Assets, заявлены 1:1 обеспечение, segregated custody, KYC, whitelist и юридическая структура под Liechtenstein Blockchain Act и EU Prospectus Regulation.
Плюсы есть: продукт мультичейн, есть Ethereum и Solana, исходники контрактов проверены, xStocks интегрирован с CEX/DEX и DeFi, у NVDAx десятки тысяч держателей. Токеномика простая: нет вестинга, unlock-графиков, стейкинга, governance-игр. Комиссия управления сейчас 0%, но может стать до 0.25% в год; выпуск/погашение — до 0.50%.
Но риски у NVDAx другие:
- нет публичного свежего аудита основного контракта NVDAx;
- не раскрыты multisig/timelock для admin-ключей;
- не найден bug bounty;
- один адрес держит около 47.5% supply, вероятно кастодиальный, но риск концентрации остаётся;
- есть расхождения в market cap и supply между источниками;
- oracle и rebase-механизм раскрыты не полностью;
- пользователь зависит от эмитента, кастодианов, KYC, юрисдикций и правил доступа.
По риск-профилям NVDAx тоже moderate risk, но вывод жёстче: для консервативного профиля — reject, для сбалансированного — только маленькая позиция, для агрессивного — спекулятивно и небольшим размером.
Мой итог: NVDA — это риск дорогого, концентрированного, но реального бизнеса. NVDAx — это риск того же рыночного актива плюс слой эмитента, кастодиана, контрактов, админ-ключей, оракулов и юрисдикций.
Если человеку нужен долгосрочный инвестиционный доступ к NVIDIA, обычная акция выглядит чище. NVDAx интересен как эксперимент с RWA и DeFi-совместимостью, но я бы не воспринимал его как равную замену акции, пока не раскрыты аудит основного контракта, схема админ-ключей и детали oracle/rebase.
Ссылки:
Аудит акции NVIDIA
Аудит NVDAx
Не финансовая рекомендация. Скорее пример, почему токенизированная акция — это не та же акция в кошельке.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍9👌4🔥3💯2
Обновил скилл для скачивания документаций, уменьшив расход по токенам модели
Для чего вообще нужен getDocs?
Представьте, что у сервиса большая документация: десятки страниц про функции, настройки, API и примеры.
Например, CRM с ИИ, бухгалтерией, обработкой заказов, контакт-центром, номером +8 800, ...
Вам нужно не читать всё подряд, а быстро понять конкретный вопрос: как подключиться, какие есть методы, где ограничения, как выглядит пример запроса.
Например, в случае с CRM лишь бухгалтерия и обработка заказов.
Вручную это может занять несколько часов!
getDocs помогает забрать такую документацию в Markdown-формат, то есть в файлы .md, а потом разбирать её вместе с ИИ-агентом.
Он прочитает, и может подсказать только нужное вам. Или даже интегрировать.
Недавно я обновил этот скилл.
Потому что была проблема.
Если документация большая, агенту легко скормить слишком много лишнего текста. Он читает большой файл или много отдельных файлов, а в контекст модели улетает всё подряд.
А вместе с этим быстрее заканчиваются лимиты по токенам.
Теперь в getDocs добавлена поддержка QMD.
Если QMD установлен, скилл после скачивания автоматически создаёт индекс по документации. Дальше агент может сначала искать по индексу, а уже потом читать только найденные фрагменты.
То есть не так:
«вот вся документация, разбирайся».
А так:
«найди места про нужный метод или интеграцию - и прочитай только эти куски».
Проверил на документации одного проекта, название специально не пишу.
Что получилось:
• вся документация: примерно 18 тысяч слов, около 50-55 тысяч токенов;
• поиск через QMD для конкретного вопроса: примерно 2,5 тысячи слов, около 5-6 тысяч токенов;
• экономия контекста - примерно в 9 раз.
Потом отдельно прошёлся по файлам напрямую и сравнил, не потерялись ли важные места.
По смыслу QMD нашёл те же релевантные фрагменты. Просто без загрузки всей документации в модель.
Для меня это хороший пример того, как надо улучшать ИИ-инструменты.
Документация лежит отдельно. Агент сначала ищет. Модель получает только нужные куски. Полное чтение остаётся как запасной вариант, если поиск не помог.
Похоже на подход NotebookLM, только локально: без cookies, неофициальных API Google и риска, что завтра сторонняя связка сломается.
Минус тоже есть: нужно один раз встроить поиск в рабочий процесс скилла и явно прописать агенту правило - сначала QMD, потом точечное чтение, полный файл только если иначе нельзя.
Практическая выгода простая: при работе с большой документацией вы меньше тратите лимиты модели.
Если агент читает все файлы подряд, лимит может закончиться быстро. А если сначала ищет через QMD и отдаёт модели только нужные фрагменты, с тем же ChatGPT можно работать заметно дольше.
Особенно это полезно, когда основная работа идёт не через чтение всей документации, а через поиск по файлам.
Кстати, на сайте ChatGPT вы так не сделаете. Да и не уверен, что там вообще удобно изучать 20-100 страниц справки проекта.
Репозиторий:
https://github.com/web3blind/getdocs-skill
Всё ли понятно? Если нет - спрашивайте, помогу разобраться.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Для чего вообще нужен getDocs?
Представьте, что у сервиса большая документация: десятки страниц про функции, настройки, API и примеры.
Например, CRM с ИИ, бухгалтерией, обработкой заказов, контакт-центром, номером +8 800, ...
Вам нужно не читать всё подряд, а быстро понять конкретный вопрос: как подключиться, какие есть методы, где ограничения, как выглядит пример запроса.
Например, в случае с CRM лишь бухгалтерия и обработка заказов.
Вручную это может занять несколько часов!
getDocs помогает забрать такую документацию в Markdown-формат, то есть в файлы .md, а потом разбирать её вместе с ИИ-агентом.
Он прочитает, и может подсказать только нужное вам. Или даже интегрировать.
Недавно я обновил этот скилл.
Потому что была проблема.
Если документация большая, агенту легко скормить слишком много лишнего текста. Он читает большой файл или много отдельных файлов, а в контекст модели улетает всё подряд.
А вместе с этим быстрее заканчиваются лимиты по токенам.
Теперь в getDocs добавлена поддержка QMD.
Если QMD установлен, скилл после скачивания автоматически создаёт индекс по документации. Дальше агент может сначала искать по индексу, а уже потом читать только найденные фрагменты.
То есть не так:
«вот вся документация, разбирайся».
А так:
«найди места про нужный метод или интеграцию - и прочитай только эти куски».
Проверил на документации одного проекта, название специально не пишу.
Что получилось:
• вся документация: примерно 18 тысяч слов, около 50-55 тысяч токенов;
• поиск через QMD для конкретного вопроса: примерно 2,5 тысячи слов, около 5-6 тысяч токенов;
• экономия контекста - примерно в 9 раз.
Потом отдельно прошёлся по файлам напрямую и сравнил, не потерялись ли важные места.
По смыслу QMD нашёл те же релевантные фрагменты. Просто без загрузки всей документации в модель.
Для меня это хороший пример того, как надо улучшать ИИ-инструменты.
Документация лежит отдельно. Агент сначала ищет. Модель получает только нужные куски. Полное чтение остаётся как запасной вариант, если поиск не помог.
Похоже на подход NotebookLM, только локально: без cookies, неофициальных API Google и риска, что завтра сторонняя связка сломается.
Минус тоже есть: нужно один раз встроить поиск в рабочий процесс скилла и явно прописать агенту правило - сначала QMD, потом точечное чтение, полный файл только если иначе нельзя.
Практическая выгода простая: при работе с большой документацией вы меньше тратите лимиты модели.
Если агент читает все файлы подряд, лимит может закончиться быстро. А если сначала ищет через QMD и отдаёт модели только нужные фрагменты, с тем же ChatGPT можно работать заметно дольше.
Особенно это полезно, когда основная работа идёт не через чтение всей документации, а через поиск по файлам.
Кстати, на сайте ChatGPT вы так не сделаете. Да и не уверен, что там вообще удобно изучать 20-100 страниц справки проекта.
Репозиторий:
https://github.com/web3blind/getdocs-skill
Всё ли понятно? Если нет - спрашивайте, помогу разобраться.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1🔥12👏3
Что будет, если я сдамся, перестав быть в крипте
Раньше я был в крипте почти полностью.
Следил за проектами, рынком, DeFi, новыми сетями, активностями, токенами, нарративами. Это была среда, в которой я постоянно находился.
Сейчас я уже не там.
Я постепенно ухожу в сторону. Меньше слежу за рынком, меньше участвую в активностях, меньше пытаюсь разбираться во всём, что появляется. И, наверное, это нормально: интерес к сфере меняется, да и сама крипта сейчас не выглядит так, будто каждый день там рождается что-то по-настоящему ценное.
Но полностью сдаться и уйти я не хочу.
Потому что крипта для меня всё ещё остаётся местом, где могут появляться интересные технологии и сильные проекты.
Мне интересна инфраструктура, DeFi, DAO, платежи, ончейн-доступ, x402, агенты и связка крипты с ИИ.
Это напрямую связано с тем, куда сейчас сместился мой основной фокус: ИИ, агенты, автоматизация и инструменты.
Отдельно мне интересны проекты, где за нарративом есть понятная экономика.
Например, Hyperliquid мне интересен не как очередной хайп вокруг токена. Мне интересна сама логика: реальная выручка, байбеки, связь между продуктом, объёмами и стоимостью токена. В крипте всё ещё редко встречаются проекты, где можно обсуждать обещания вместе с деньгами, которые уже зарабатываются.
Такие вещи я хочу продолжать искать, сравнивать и, возможно, инвестировать в них. Просто сейчас я уделяю этому намного меньше времени.
То есть вопрос не в том, чтобы вернуться в крипту как раньше.
И не в том, чтобы закрыть её для себя окончательно.
Скорее в том, чтобы остаться рядом с тем, что мне действительно интересно: инфраструктурой, проектами с реальной экономикой и пересечением крипты с ИИ.
Смотрю меньше. Участвую меньше. Не живу этим целыми днями.
Но если в крипте начнёт появляться что-то важное для моей текущей сферы, я не хочу узнать об этом слишком поздно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Раньше я был в крипте почти полностью.
Следил за проектами, рынком, DeFi, новыми сетями, активностями, токенами, нарративами. Это была среда, в которой я постоянно находился.
Сейчас я уже не там.
Я постепенно ухожу в сторону. Меньше слежу за рынком, меньше участвую в активностях, меньше пытаюсь разбираться во всём, что появляется. И, наверное, это нормально: интерес к сфере меняется, да и сама крипта сейчас не выглядит так, будто каждый день там рождается что-то по-настоящему ценное.
Но полностью сдаться и уйти я не хочу.
Потому что крипта для меня всё ещё остаётся местом, где могут появляться интересные технологии и сильные проекты.
Мне интересна инфраструктура, DeFi, DAO, платежи, ончейн-доступ, x402, агенты и связка крипты с ИИ.
Это напрямую связано с тем, куда сейчас сместился мой основной фокус: ИИ, агенты, автоматизация и инструменты.
Отдельно мне интересны проекты, где за нарративом есть понятная экономика.
Например, Hyperliquid мне интересен не как очередной хайп вокруг токена. Мне интересна сама логика: реальная выручка, байбеки, связь между продуктом, объёмами и стоимостью токена. В крипте всё ещё редко встречаются проекты, где можно обсуждать обещания вместе с деньгами, которые уже зарабатываются.
Такие вещи я хочу продолжать искать, сравнивать и, возможно, инвестировать в них. Просто сейчас я уделяю этому намного меньше времени.
То есть вопрос не в том, чтобы вернуться в крипту как раньше.
И не в том, чтобы закрыть её для себя окончательно.
Скорее в том, чтобы остаться рядом с тем, что мне действительно интересно: инфраструктурой, проектами с реальной экономикой и пересечением крипты с ИИ.
Смотрю меньше. Участвую меньше. Не живу этим целыми днями.
Но если в крипте начнёт появляться что-то важное для моей текущей сферы, я не хочу узнать об этом слишком поздно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍12❤1🔥1