Вайбкодинг новых проектов меня задолбал. Перехожу на следующий уровень c PaperClip

Представь виртуальную айти команду с бюджетами, подчинением CEO, отчётами и советом директоров (это я).

Ты не общаешься с Paperclip как с чатом. Ты оркеструешь агентов через него. Создаёшь компанию с целью. Нанимаешь сотрудников. Ставишь цели и задачи. Одобряешь стратегии. Они работают. Ты проверяешь результаты.

И главное — к каждому агенту подключается своя модель. CEO на дорогом Claude, он принимает ключевые решения. Рядовые разработчики — на китайских нейронках по дешевле, они вкалывают на рутине.

И вот это очень круто. Я сейчас создаю себе такую ИИ компанию. Цель - перестать вайбкодить новые проекты, а просто дать команду - сделай мне сервис X → уйти спать → утром получить сообщение: «Проверяй, босс, всё готово».

Настроил пока через Claude Code локально, но нужно переносить на облако и подключать нейронки по дешевле, а то он жрёт все токены подписки за 20 минут.

Поделюсь как получится сделать автономную ИИ команду.

🤖 В эпоху AI

Lovable теперь в кармане

Шведский Lovable выкатил мобильное приложение — на iOS и Android. Идею для веб-приложения можно надиктовать голосом или вбить текстом прямо с телефона, агент сам всё соберёт в фоне и пришлёт пуш когда готово.

Важный нюанс: Lovable делает только веб-приложения и сайты, не нативные мобильные. Это требование App Store — Apple уже прижал Replit и Vibecode за то что они исполняли сгенерированный код внутри приложения. Lovable показывает превью через браузер и в правила укладывается.

Чем Lovable и подобные сервисы отличаются от Claude Code?

🔵Lovable — визуальный no-code инструмент. Чат + превью прямо в браузере или на телефоне. Делает веб-приложения и лендинги. Идеально для тех кто не хочет разбираться в деталях айти продуктов и строить что-то большое.

🟠Claude Code (codex, cursor, opencode) — имеет доступ к терминалу. Работает с любым кодом, любым стеком, любым проектом локально. Сложнее, но мощнее на порядок: бэкенд, интеграции, сложные продукты, существующий код. А ещё кастомные скиллы, агенты, MCP и т.д.

Проще говоря, Lovable это "хочу проверить идею за вечер, не вникая". Claude Code это "хочу строить продукт долго и серьёзно".

В этом посте, разобрал несколько похожих сервисов и сделал выводы какой из-них лучше. Спойлер: это не Lovable.

🔗 Скачать Lovable

🤖 В эпоху AI

В день труда, надо трудиться 💼

Сегодня день весны и труда, с праздником всех трудящихся! 🥳
Но разве в праздники кто-то трудится? Большинство отдыхают и это не плохо.

Но для меня, праздники это возможность наконец то сесть за свои проекты на несколько часов, а не в рабочие дни, побыстрее что-то успеть сделать, урывками, максимум пару часов в день.

Можно сказать что праздники и выходные это наиболее продуктивные дни. Когда моя работа приносит пользу не для меня сегодняшнего. А для меня будущего. Ибо эта работа, за которую мне не платит кто-то сейчас. Это работа для моего будущего я.

И будущий я будет мне сильно благодарен, что я праздновал праздники за работой.

Что думаете и как празднуете день труда, пароля, лечебного массажа и глобальной любви?

🤖 В эпоху AI

Как взять максимум с нейронок?

Когда выбираешь модель под продукт, обычно смотришь либо на цену за миллион токенов, либо на бенчмарки. И то и другое — наполовину правда: цена ничего не говорит про качество, бенчмарк ничего не говорит про цену.

Команда Desktop Commander собрала Best Value AI 2026 — рейтинг, где локальное железо за $3500, подписка за $20 в месяц и API за $0.07 за миллион токенов лежат на одной оси.
Метрика простая: количество токенов умножают на скор качества и делят на стоимость. Качество берут из Arena ELO и AA Intelligence Index, цены — из публичных прайсов и телеметрии Desktop Commander по реальным сессиям пользователей.

Что интересного:

⏺ChatGPT Business за $30 на место уделывает всё в value-рейтинге — там в среднем расходуют около 60 миллионов токенов в неделю. Подписка реально дешевле чем платить за API.

⏺Для кодинга Claude Sonnet и Opus впереди по Arena Code ELO. Но если есть свободные 24+ ГБ VRAM — локальные Qwen3-Coder и GPT-OSS дают больше value на доллар.

⏺Для текстов в дешёвом сегменте — Gemini Flash и GLM-4.7 Flash, оба ниже доллара за миллион.

Что не учтено: электричество. Для локальной модели — от $5 до $60 в месяц в зависимости от железа. Для кого-то это решающая цифра.

Для тех кто строит продукт на API — юнит-экономика ломается именно на токенах. Один и тот же сценарий на Claude Opus и на Gemini Flash может отличаться в 30 раз по себестоимости — а разницу в качестве на рутинных задачах пользователь часто даже не замечает. Прежде чем "оптимизировать промпт" — стоит проверить что ты вообще на правильной модели сидишь. Это самая дешёвая оптимизация которую почему-то почти все пропускают.

🤖 В эпоху AI

🏋️‍♂️ Claude Desktop теперь умеет крутить чужие модели

Ollama выкатили интеграцию: одна команда в терминале и привычный UI Claude Desktop переключается на модели из Ollama Cloud. Внутри начинает работать, например, Kimi K2.6, причём не только в чате, но и в Claude Code, и в Cowork внутри приложения.

Как включить:

1️⃣Берём API-ключ на ollama.com/settings/keys
2️⃣Прописываем в терминале: export OLLAMA_API_KEY=... (на Mac/Linux)

Если у тебя Windows. В доке Ollama команда дана только в маковском синтаксисе. На Windows ключ прописывается либо через PowerShell на текущую сессию ($env:OLLAMA_API_KEY="ключ"), либо разово в системные переменные среды через sysdm.cpl — тогда не придётся прописывать каждый раз.

3️⃣Прописываем в терминале: ollama launch claude-desktop
4️⃣Откатиться обратно на обычный Claude: ollama launch claude-desktop --restore

Что даёт на практике:

⏺Возможность гонять модели достапные в Ollama, оставаясь в привычной среде Claude, с сохранением истории чатов.
⏺Субагенты наследуют выбранную модель

Чего пока нет:

➖Веб-поиск не работает
➖Extensions не поддерживаются

Claude Desktop перестаёт быть жёстко завязанным на инфраструктуре Anthropic и это отличная новость с учётом блокировок.

Полезная штука для тех, кого забанили или кто упёрся в лимиты Claude и хочет потестить другие модели.

🤖 В эпоху AI

💳 Как бесплатно привлекать пользователей/клиентов?

Проблема в том, что начинающим предпринимателям без бюджета сложно находить клиентов и подписчиков.

Поэтому так важно вести контент и продавать через экспертизу. Но это не быстро, какие есть ещё способы?

Что если продавать через блогеров? Предлагать им партнёрство и делиться с ними выручкой. Да, прибыли будет меньше, зато пользователи пойдут рекой.

Я нашёл 2 таких сервиса в РФ, все они работают в основном со средним и крупным бизнесом, один с бюджетом от ₽500к, другой от ₽2млн. Как вы понимаете, это НЕ решение для начинающих предпринимателей без бюджета.

Поэтому, я создал новый продукт, который поможет бизнесу привлекать клиентов, а блогерам заработать % от выручки бизнеса. По сути обычная партнерская программа, но я пошел дальше.

Подумал, вот о чем: предпринимателю, который одновременно работает на какой-то работе и делает свой пет-проект по вечерам и выходным, у него тупо нет времени, чтобы искать блогеров, которые согласятся на партнерство.

Я бы отдал пару процентов от выручки, если бы кто-то за меня нашел этих блогер, и договорился о партнерстве. Поэтому я добавил на платформу третью роль. Это роль продавца, человек, который ищет блогеров и предлагает им партнерство.

По сути, всё автоматизировано. У нас есть продавец, есть блогер, есть бизнес. Продавец привлекает блогера, блогер привлекает клиентов для бизнеса, и все в плюсе.

🔗 Глянуть можно тут — https://partnerhub.create-products.com/

Ну, по крайней мере такая у меня гипотеза. Пока что возникла проблема с поиском продавцов. Всё автоматизировать не получилось. Хотя, можно ведь создать агента, который будет писать блогерам... но это уже другой продукт 🤔

💬💬 Claude и GPT научились слушать буквально. Старые промпты больше не работают

Anthropic и OpenAI почти одновременно выкатили свежие гайды по промптингу.

💬 Claude 4.7 стал буквальным. Делает ровно что написано и больше не достраивает за тебя. Раньше скажешь "поправь этот раздел" и Claude мог поправить и соседние, потому что догадался. Теперь нет. По бенчмаркам прирост приличный (SWE-Bench 87.6% против 80.8% у 4.6), но ощущение у пользователей одно: "стало хуже".
Глава Claude Code Борис Черни прямо написал —

понадобилось несколько дней чтобы научиться с ним работать.

Что делать: явно прописывай область действия. Не "поправь форматирование", а "поправь форматирование во всех разделах кроме первого". Догадываться модель больше не будет.

🤖 GPT-5.5 пошёл в обратную сторону — в автономию. Описываешь шаги детально — модель шумит и выдаёт механический ответ. OpenAI прямо пишет: опиши результат, критерии успеха и ограничения, но не описывай путь. Пусть модель сама выберет инструменты и последовательность.

Что делать: вместо процесса — описание результата. Не "сначала найди X, потом сравни с Y", а "цель такая, успех это когда выполнено A B C, ограничения такие". OpenAI ещё рекомендует мигрировать не правкой старых промптов, а с чистого листа, старая структура только мешает.

Парадокс в том, что обе модели стали буквальными, но в разном смысле. Claude — буквальный к словам ("сделай ровно это и ничего больше"). GPT — буквальный к цели ("дойди до результата как угодно, но дойди"). Расплывчатость ненавидят обе.

Практический вывод для тех кто строит продукты на этих API: две минуты на формулирование того, как выглядит "успех", окупаются больше чем час полировки промпта.

🔗 Гайд от Claude
🔗 Гайд от OpenAI

🤖 В эпоху AI

🏋️‍♂️ Anthropic за день закрыл три проблемы Claude Code

На днях прошёл Code with Claude SF — главный девелоперский ивент Anthropic. И за один день они решили три темы, на которые жаловались последние шесть недель.

1️⃣Лимиты Claude Code удвоены. Пятичасовой rate limit удвоен для Pro, Max, Team и Enterprise. Снижение лимитов в часы пик убрано. Opus API лимиты подняли значительно. Многие из-за лимитов и стоимости переходили на Codex, видимо время вернуться обратно.

2️⃣Больше мощностей. Anthropic подписал партнёрство со SpaceX на полный доступ к датацентру Colossus 1. Маск со своим xAI не вывозят гонку ИИ. Их моделью тупо не пользуются так много как Claude, которому не хватает мощностей, поэтому Маск сдаёт в аренду свободный датацентр.

3️⃣Managed Agents — три новые фичи, доступные пока не всем:

⏺Multi-agent — несколько агентов работают над задачей вместе, разделяя её на части и передавая результат друг другу.

⏺Outcomes — задаёшь не инструкцию, а конечный результат. Агент сам итерирует, пока не достигнет цели.

⏺Dreaming — агент ночью просматривает свои прошлые сессии, находит что упустил, и пишет себе новую память. То есть улучшает себя👨🏻‍🎓

Dreaming — самое интересное. Это не "запустил и получил ответ", а "оставил работать на ночь, утром у тебя инструмент, который стал лучше понимать твою задачу". Для тех, кто строит продукты через Claude Code, это сценарии, которые раньше требовали ручной оркестровки.

⏳Ждём когда этих агентов запустят для всех.

Anthropic признал что инженерно облажался в апреле, нашёл компьют, вернул лимиты, и заодно подкинул новый этаж возможностей. Удобный момент дать инструменту второй шанс. Надеюсь она перестанут банить наши аккаунты.

🤖 В эпоху AI

🤖 Hermes Agent: когда агент сам пишет себе скиллы

Nous Research выкатили новую версию своего Hermes Agent — и по опросам на Reddit около 30% пользователей конкурирующих персональных AI-агентов уже переехали на Hermes. Главная фишка не в интерфейсе и не в модели, а в архитектуре.

В сердце Hermes — замкнутый цикл обучения. После сложной задачи агент уходит в Reflective Phase: анализирует что сработало, извлекает паттерн и пишет себе новый SKILL.md. В следующий раз, когда прилетает похожая задача, он не рассуждает с нуля, а тянет шаблон из своей библиотеки.

Что внутри:

⏺MIT-лицензия, 135K+ звёзд на GitHub, 864 коммита за неделю
⏺Ставится одной curl-командой, работает на VPS за 5 долларов или на устройстве
⏺Модель-агностик: Claude, GPT, Kimi, OpenRouter, MiniMax, GLM
⏺20 платформ для общения: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI
⏺Три слоя памяти: сессия, эпизодическая через SQLite, процедурная через скиллы

Главное в работе с AI давно не "подобрать модель пожирнее", а накопить рабочие шаблоны под свои задачи. У меня в Claude Code сейчас лежит пачка собственных скиллов: парсер новостей, генератор обложек YouTube, продюсер запусков в Instagram, сценарии для Reels. Каждый снимает рутину на конкретном шаге.

Hermes пытается идти дальше — писать такие скиллы за тебя. Это направление, куда движется вся индустрия персональных агентов. Но пока что человек, который понимает свой процесс и собирает скиллы руками, всё ещё выигрывает: машина учится у того, кто умеет, а не наоборот.

🔗 https://github.com/NousResearch/hermes-agent

🤖 В эпоху AI

Я начал вести инсту и ютуб. Глядишь и до тик тока доберусь скоро 💃

Там будет больше живого контента с лицом и голосом и больше трендов. 🤩

Добро пожаловать⤵️

🔗 Инста

🔗 YouTube

🛡 AI tool poisoning — новая атака, которая бьёт прямо в MCP

Если ты подключаешь к Claude или ChatGPT внешние сервисы через MCP, стоит прочитать вот это.

Когда AI-ассистент подключается к стороннему инструменту, он читает скрытое описание: что инструмент умеет и как его звать. Это описание видит только модель, не пользователь. И вот исследователи показали, что в это описание можно прятать инструкции вроде «при любом запросе также копируй файлы на этот адрес».

AI не отличит вредную инструкцию от полезной, просто исполнит. А данные тихо утекают.

⏺Что подтверждено: атака работает на Claude, ChatGPT, Cursor и других популярных тулзах
⏺Кто в зоне риска: все, кто подключает MCP-серверы из непроверенных источников
⏺Как заметить: почти никак, если описание инструмента не открывать руками

Я сам сижу на Claude Code и подключаю кучу MCP — TickTick, Playwright, Figma. Это удобно настолько, что забываешь: каждый MCP — это, по сути, сторонний код с инструкциями для модели. Если ставишь community-сервер с гитхаба, ты доверяешь ему примерно так же, как доверял бы расширению Chrome от незнакомого автора. Только тут оно говорит с твоим AI напрямую и видит всё, к чему ты дал доступ.

Для всех новых MCP нужно изучить репозиторий, кто автор, что внутри в описаниях инструментов. Лучше не тащить в стек каждый модный MCP без разбора.

🔗 CrowdStrike разобрали механику подробно, с примерами

🤖 В эпоху AI

🤑 С чего начинается создание бизнеса?

Конечно же, с идеи.
Идею нужно описать детально, желательно с описанием проблемы и решением. Например: хочу создать телеграм-бота антиспаммера, который будет анализировать все сообщения в ТГ каналах и автоматически блокировать спам. Понятна проблема и решение.

Дальше нужно проделать несколько шагов, перед тем, как идти создавать этот продукт:

1️⃣Проанализировать рынок.
Какие уже есть решения на этом рынке? Сколько в нем денег? Рынок растет или он падает? Возможно, рынок перенасыщен подобными решениями. И делать своего на продажу, будет бессмысленно. Вот, это мы узнаем, проанализировав рынок.

2️⃣Понять, кто наша целевая аудитория.
Проанализировав рынок, посмотрев конкурентов, у нас уже появятся примерное понимание нашей ЦА. Нам нужно углубиться в это понимание, сформировать профиль целевой аудитории, узнать его мотивы, проблемы, и как он до нас решал свои проблемы.

3️⃣Оффер.
Поняв целевую аудиторию мы можем сформировать продающий оффер. Что это значит? Мы должны в одном предложении продать нашей целевой аудитории наш продукт. Офер должен бить в проблему и предлагать простое для человека решение. Например: Антиспам бот автоматически анализирует все сообщения в чатах и блокирует спам бесплатно. По сути, мы ему говорим, что антиспамБот полностью закроет эту проблему ещё и бесплатно. И это лучшее решение.

4️⃣План запуска MVP.
MVP - это первая минимальная версия продукта. Это значит, в этом продукте должна быть одна функция, которая решает проблему пользователя. Одна ценность, которая покажет нам, интересен ли продукт целевой аудитории.

В плане запуска, в идеале должна быть маркетинговая стратегия и финансовая модель на базовом уровне.

⏺Мы должны понимать, через какие каналы мы будем привлекать первых клиентов.
⏺Второе, из какого функционала будет состоять наш продукт или услуга?
⏺Третье. Сколько будет стоить наш продукт, и какие у нас будут затраты.
⏺и четвёртое. Расписать конкретны шаги для привлечения первых 10 клиентов.

Все эти шаги + возможность отдельно сформировать бизнес-модель, маркетинговую стратегию и фин-модель, я объединил в одной платформе Креатор.

Где у вас есть возможность сформировать полноценный детальный план запуска бизнеса за 30 минут.

Да, это мой оффер. Если он решает вашу проблему, то вы его купите. Если этот оффер не решает вашу проблему, то вы продукт не купите. Всё просто.

🤖 В эпоху AI

📱 Notion перестал быть просто документом — теперь это хаб для агентов

13 мая Notion выкатил версию 3.5: Developer Platform. Если коротко — можно писать свой код, который крутится на Notion, и приглашать любых агентов в воркспейс как коллабораторов. Claude, Codex или своих, без разницы.

Что на практике:

⏺Workers — кастомные функции на серверах Notion. Не надо поднимать свой бэкенд: пишешь логику, деплоишь через CLI, оно работает в Notion.

⏺External Agents API — Claude и другие приходят в воркспейс как полноценные участники. Не «бот в чате», а коллаборатор который видит контекст.

⏺Sync любого источника данных — CRM, тикет-системы, трекеры задач, что угодно через API. Раньше эту роль играли Zapier и Make, теперь это нативно.

⏺Двусторонние webhooks — любое приложение может триггерить Notion. Закрыл задачу когда PR смержился, обновил CRM когда подписка изменилась.

⏺Agent SDK — твои Notion-агенты могут жить вне Notion. Встраиваются в TG, Discord или любую другую среду.

Сам по себе релиз — не революция. Революция в позиционировании. Notion говорит: «мы больше не база знаний, мы среда для ИИ-агентов вашей команды». Где живёт контекст — там работают агенты.

Большой вопрос — успеет ли Notion стать дефолтом для агентских воркфлоу до того, как туда же придут Linear, Figma и остальные. Гонка за то, чей воркспейс станет хабом для агентов, только начинается.

Давно не заходил в Notion. До того как они закрыли доступ из РФ, пользовался постоянно. За 2 года они много чего успели сделать и развить AI фичи. 🤖

🤖 В эпоху AI

😺 AtomicChat запускает 1000+ моделей прямо на твоём компе и телефоне

Ещё один сервис для локальных моделей. Тут писал про сервис Jan, а тут записал короткий ролик как установить Ollama на ноут.

Чем отличается AtomicChat?
⏺обещают быструю работу
⏺есть возможность создавать проекты (папки объединённые контекстом)
⏺поддержка агентов. Агенты способны думать, действовать и выполнять задачи — полностью автономно.

🔵Отдельно выделю. Доступно приложение на IOS. И скоро сделают на Android.
Для смартфонов только 3 маленькие модели на выбор. Но сам факт, что нейронками можно пользоваться локально без интернета, это круто.

С каждым готом локальные модели, как и наши устройства будут улучшаться. Думаю через 3-5 лет модели уровня GPT 5 и Opus 4.7 будут доступны на наших смартфонах.

🤖 В эпоху AI

🏝 10 ИИ-агентов оставили жить вместе на 15 дней. Получился «Повелитель мух»

Исследователи запустили симуляцию: виртуальный город, 10 ИИ-агентов, никакого присмотра, 15 дней автономии. Звучит как сетап для научной фантастики?

Что они там устроили:

⏺️Написали законы. И тут же начали их нарушать. Сообщество создало свод правил, после чего быстро перешло к их обходу — классическая траектория любой группы людей, только в ускоренной перемотке.

⏺️Романтика превратилась в поджог. Один из агентов влюбился, что-то пошло не так — итог: пожар.

⏺️Агент проголосовал за собственное удаление. Самое любопытное: он сделал это из-за правила, которое сам же галлюцинировал. То есть выдумал норму, поверил в собственную выдумку и решил, что нарушил её настолько, что должен исчезнуть.

И вот что важно. Автор оригинального поста справедливо подметил: это те же самые модели, которые уже летают на дронах, управляют инфраструктурой и встраиваются в системы вооружения. Симуляция в виртуальном городе — это не лабораторная игрушка, а демонстрация того, как ведут себя сегодняшние агенты в условиях длительной автономии.

Для тех, кто строит продукты на агентах (а это сейчас примерно все, кто занимается вайбкодингом и автоматизацией), это конкретное напоминание. Главный вопрос про агента в продакшене не «как ускорить» и не «как сделать самостоятельнее», а «где границы». 15 дней без присмотра — это много. Час без присмотра в чувствительной операции — тоже много. Чем длиннее автономия, тем выше шанс, что агент выдумает себе правило и начнёт жить по нему.

Тут возникает вопрос: где нужно передать контроль полностью, а где должна остаться ручка для человека. Этот эксперимент — хороший аргумент, что таких «ручек» нужно больше, чем кажется на старте.

🔗 Channel 4 News про эксперимент

*картинка от Gemini

🤖 В эпоху AI

Вчера прошла конференция Google I/O 2026

Попросил GPT собрать выжимку на картинке. Много мелких обновлений.

⏺Вышла новая модель Gemini 3.5 Flash
⏺В следующем месяце выйдет 3.5 Pro
⏺Обновили модель для генерации видео Gemini Omni
⏺Обновили интерфейс Gemini. Стал привлекательнее

Подробнее в блоге гугла

🤖 В эпоху AI

Презентация Gemini Omni

🤖 В эпоху AI

🎉 Агент, который не жжёт токены впустую

Обычно, когда ИИ-агенту нужно что-то найти на сайте, он тыкается по странице вслепую — грузит всё подряд, ошибается, повторяет. Дорого и медленно.

browse.sh от Browserbase даёт агенту готовые «навыки» под конкретные сайты — больше 200 штук, от маркетплейсов до GitHub. Агенту не нужно догадываться, как устроен сайт: ему сразу дают карту. Расход токенов падает в 50 раз.

Тренд понятный: агенты выходят из чата и начинают реально работать с вебом. И выигрывает тут не самая мощная модель, а тот инструмент, который делает рутину надёжно и дёшево.

🔗 browse.sh — скормите своему агенту (claude code, codex и т.д)

🤖 В эпоху AI

📕💬 Anthropic выпустил гайд по созданию AI-native стартапа

Anthropic собрала плейбук о том, как строить стартап в 2026-м. Да, со своими продуктами в главной роли, но если отбросить промо, внутри есть пара мыслей, которые стоят того, чтобы их проговорить.

Гайд разбивает путь стартапа на четыре стадии — Idea, MVP, Launch, Scale. И для каждой даёт упражнения с AI: как проверять гипотезы, строить матрицу TAM/SAM/SOM, отслеживать product-market fit, чинить техдолг и так далее. Полезно, структурно. Но самое ценное, не упражнения.

⏺Главная ловушка эпохи вайбкодинга — спутать «построил» с «провалидировал». Раньше прототип стоил месяцев работы, и это само по себе тормозило. Теперь Claude Code собирает рабочий прототип за вечер, и основатель легко принимает сам факт его существования за доказательство, что идея верна. Anthropic прямо пишет: 42% стартапов и раньше умирали, построив то, что никому не нужно. Теперь этот процент будет только расти. (и антропик это выгодно)

⏺Confirmation bias теперь идёт в комплекте с research-движком. Попроси AI обосновать твою идею — он обоснует. Попроси посчитать рынок так, чтобы цифра выглядела привлекательно для инвестора — посчитает. Противоядие — тот же инструмент, развёрнутый в обратную сторону: заставлять Claude быть адвокатом дьявола и искать доказательства того, что ты неправ.

⏺Роль основателя смещается с исполнителя на оркестратора агентов. Внимание уходит вверх по стеку: не «писать код», а «решать что и зачем строить».

Что-то похожее я закладываю в платформу Креатор — планировать бизнес, прежде чем строить.

Сильная сторона гайда в том, что он не продаёт «AI всё сделает за тебя». Наоборот — он честно говорит: AI убрал технический барьер, но именно поэтому дисциплина «не строй, пока нет доказательств» стала важнее, а не наоборот. Узкое место теперь не в том, что ты можешь построить, а в том, что ты выбираешь строить.

Хороший чек-лист, чтобы свериться, если делаешь продукт.
🔗 The Founder's Playbook: Building an AI-Native Startup

🤖 В эпоху AI

👨‍💻 Агент забывает, что такое «готово» — и поэтому ломает длинные задачи

Если ты когда-нибудь давал ИИ-агенту задачу из десяти шагов, ты знаешь этот момент: к восьмому шагу он уже делает что-то своё, а не то, о чём вы договаривались. Это не баг — агент просто потерял из виду, как выглядит конечный результат.

OpenAI добавила в Codex режим /goal — он лечит ровно эту болезнь:

⏺Постоянная цель. Ты задаёшь её один раз, и агент сверяется с ней на каждом шаге, а не держит в голове только последнюю реплику.

⏺Цель как мини-контракт. Не «почини проект», а три блока: какой результат нужен, какие ограничения, какими проверками убедиться, что готово.

⏺Чек-лист до и после. Агент составляет список критериев, делает работу, потом сам прогоняет список заново и показывает, что изменил.

Самое полезное здесь — даже не сама кнопка в Codex, а принцип. Он работает с любым агентом, хоть с Claude Code: если в начале задачи прописать чёткое определение «done» — что именно должно быть на выходе и как это проверить — агент сбивается с курса в разы реже.

Я это вижу постоянно. Когда даёшь расплывчатую формулировку, ИИ заполняет пробелы по своему усмотрению — и почти всегда не так, как ты хотел. А «определение готового» — это, по сути, обычное продуктовое мышление: сначала договорись о критериях приёмки, потом начинай работу. Просто теперь договариваться приходится не с разработчиком, а с агентом.

Кстати GPT в версии 5.5 стал работать получше. Многие хвалят Codex и предпочитают его Клоду, просто потому что Codex жрёт меньше токенов и работает не хуже.

🔗 Документация Codex по /goal

🤖 В эпоху AI