Forwarded from Neural Networks | Нейронные сети
В честь 250-летия США Forbes опубликовал рейтинг America's Greatest Innovators. Верхушка списка пестрит основателями и руководителями ИИ-компаний.
Первое место занял Илон Маск, следом идут Дженсен Хуанг и Сэм Альтман. В топ-20 также вошли сооснователи Google Ларри Пейдж и Сергей Брин.
По словам редакторов издания, критерием отбора стала способность превращать сложные технологии в повсеместно используемые инструменты.
forbes.com
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
.
ИИ убрал самый дорогой этап в программирование- написание и поддержку кода.
Код становится экспоненциально дешевле.
Люди запускают больше продуктов.
И делают это намного быстрее.
Последние 50 лет главная проблема была одна:
• Найти сильных инженеров, которые смогут превратить идею в рабочий продукт.
Этот барьер быстро разрушается.
Качественная разработка больше не редкий талант.
Она превращается в утилиту по запросу.
И теперь меняется главное правило игры:
Когда код становится почти «бесконечным» -
узкое место смещается.
Теперь важно не *как писать код*.
Теперь важно:
- выбрать правильную проблему
- понять боль пользователя
- сделать нужный продукт
Что это меняет:
- Появятся продукты для очень узких ниш
- Софт для маленьких профессий и локального бизнеса
- Внутренние инструменты, которые раньше жили в Excel
- Персонализированные продукты «под одного»
Сегодня один человек может сделать то,
для чего раньше нужна была целая команда.
Следующий этап:
Софт будет создаваться в объёмах и скоростях,
которые ещё недавно казались невозможными.
Новая реальность:
Код - дешёвый.
Идеи и понимание пользователя - дорогие.
ИИ убрал самый дорогой этап в программирование- написание и поддержку кода.
Код становится экспоненциально дешевле.
Люди запускают больше продуктов.
И делают это намного быстрее.
Последние 50 лет главная проблема была одна:
• Найти сильных инженеров, которые смогут превратить идею в рабочий продукт.
Этот барьер быстро разрушается.
Качественная разработка больше не редкий талант.
Она превращается в утилиту по запросу.
И теперь меняется главное правило игры:
Когда код становится почти «бесконечным» -
узкое место смещается.
Теперь важно не *как писать код*.
Теперь важно:
- выбрать правильную проблему
- понять боль пользователя
- сделать нужный продукт
Что это меняет:
- Появятся продукты для очень узких ниш
- Софт для маленьких профессий и локального бизнеса
- Внутренние инструменты, которые раньше жили в Excel
- Персонализированные продукты «под одного»
Сегодня один человек может сделать то,
для чего раньше нужна была целая команда.
Следующий этап:
Софт будет создаваться в объёмах и скоростях,
которые ещё недавно казались невозможными.
Новая реальность:
Код - дешёвый.
Идеи и понимание пользователя - дорогие.
👍3👎3🥴1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
День 1 — идея.
Я попросил AI придумать простой продукт, который можно запустить за вечер.
День 2 — запуск.
AI написал тексты, сделал структуру и помог собрать Telegram-бота без кода.
День 3 — первые пользователи.
Я выложил шортс про бота в новом канале ютуб и рилз в инсте.
Через 5 дней:
— 120 пользователей
— 9 оплат
— первые деньги без разработчиков, команды и бюджета.
Вывод простой:
В 2026 зарабатывают не те, кто пишет код.
А те, кто умеет быстро проверять идеи с помощью AI.
@Chatgpturbobot - бот
Промпт для запуска идеи:
You are a startup generator.
Task:
Suggest 3 simple digital products that:
can be built in 1 day
solve a real problem
can be monetized via subscription
For the best idea provide:
Target audience
Value proposition (1 sentence)
MVP features (max 5)
Monetization model
Step-by-step launch plan for 48 hours
Format the answer clearly and practically for fast execution.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2💩2😁1
Этот файл CLAUDE.md может сделать тебя разработчиком в 10 раз эффективнее 👇
В нём собраны лучшие практики работы с Claude Code от его создателя.
Борис Черны (создатель Claude Code в Anthropic) поделился в X внутренними подходами и рабочими процессами, которые его команда действительно использует каждый день. Позже эти материалы оформили в структурированный файл CLAUDE.md, который можно добавить в любой проект.
Что внутри:
- оркестрация рабочих процессов
- стратегия субагентов
- цикл самоулучшения
- проверка перед завершением задачи
- автономное исправление ошибок
- базовые принципы работы
Это система с накопительным эффектом.
Каждое исправление, которое ты вносишь, сохраняется как правило. Со временем Claude делает всё меньше ошибок, потому что учится на твоей обратной связи.
Если ты используешь AI в разработке каждый день - это может сэкономить тебе десятки часов.
В нём собраны лучшие практики работы с Claude Code от его создателя.
Борис Черны (создатель Claude Code в Anthropic) поделился в X внутренними подходами и рабочими процессами, которые его команда действительно использует каждый день. Позже эти материалы оформили в структурированный файл CLAUDE.md, который можно добавить в любой проект.
Что внутри:
- оркестрация рабочих процессов
- стратегия субагентов
- цикл самоулучшения
- проверка перед завершением задачи
- автономное исправление ошибок
- базовые принципы работы
Это система с накопительным эффектом.
Каждое исправление, которое ты вносишь, сохраняется как правило. Со временем Claude делает всё меньше ошибок, потому что учится на твоей обратной связи.
Если ты используешь AI в разработке каждый день - это может сэкономить тебе десятки часов.
👎4❤1👍1
DeepSeek готовится выпустить новую модель V4 - релиз ожидается в ближайшее время (по данным CNBC).
И рынок уже нервничает.
NASDAQ находится под давлением — инвесторы закладывают сценарий, при котором новый релиз может резко усилить конкуренцию и изменить расклад в AI-индустрии.
Почему такая реакция?
DeepSeek V4, по слухам, должен стать серьёзным скачком вперёд:
- более сильное reasoning
- лучшая эффективность
- более низкая стоимость
Если это подтвердится, давление на американские AI-компании и их оценки может усилиться.
Контекст становится ещё интереснее на фоне недавнего заявления Anthropic, где компания сообщила о масштабных попытках distillation через API.
Во времени это выглядит как совпадение:
- готовится крупный релиз DeepSeek
- рынок нервничает
- и одновременно звучат обвинения в копировании возможностей моделей
Если V4 действительно окажется сильным, это может означать новую фазу AI-гонки.
Ответ узнаем очень скоро.
Следующий релиз может повлиять не только на технологии -
но и на рынок.
https://www.cnbc.com/2026/02/23/deepseek-to-release-new-ai-model-a-rough-period-for-nasdaq-stocks-could-follow.html
И рынок уже нервничает.
NASDAQ находится под давлением — инвесторы закладывают сценарий, при котором новый релиз может резко усилить конкуренцию и изменить расклад в AI-индустрии.
Почему такая реакция?
DeepSeek V4, по слухам, должен стать серьёзным скачком вперёд:
- более сильное reasoning
- лучшая эффективность
- более низкая стоимость
Если это подтвердится, давление на американские AI-компании и их оценки может усилиться.
Контекст становится ещё интереснее на фоне недавнего заявления Anthropic, где компания сообщила о масштабных попытках distillation через API.
Во времени это выглядит как совпадение:
- готовится крупный релиз DeepSeek
- рынок нервничает
- и одновременно звучат обвинения в копировании возможностей моделей
Если V4 действительно окажется сильным, это может означать новую фазу AI-гонки.
Ответ узнаем очень скоро.
Следующий релиз может повлиять не только на технологии -
но и на рынок.
https://www.cnbc.com/2026/02/23/deepseek-to-release-new-ai-model-a-rough-period-for-nasdaq-stocks-could-follow.html
Google строит дата-центр, который сможет работать 4 дня без электричества — и всё благодаря… ржавчине.
Компания объявила о запуске нового дата-центра в Миннесоте мощностью 1,9 ГВт, полностью на чистой энергии.
Что внутри проекта:
- энергия от ветра и солнца
- система накопления на 300 МВт
- огромная батарея, способная питать инфраструктуру до 100 часов (≈4 дня)
Но самое интересное - технология хранения.
Вместо обычных литий-ионных батарей используется решение от Form Energy, которое работает… на железе.
Как это работает:
- железо контактирует с воздухом и ржавеет, вырабатывая электричество
- при зарядке процесс идёт в обратную сторону — ржавчина снова превращается в железо
Такие «железо-воздушные» батареи:
- стоят примерно в 3 раза дешевле литиевых
- подходят для долгого хранения энергии
- идеальны для дата-центров и AI-инфраструктуры
Google также использует специальную финансовую модель, чтобы:
- взять риски новой технологии на себя
- защитить жителей от возможного роста тарифов
AI-дата-центры требуют всё больше энергии.
И будущее инфраструктуры - это не только GPU, но и дешёвое долгосрочное хранение электричества.
techcrunch.com/2026/02/24/googles-new-1-9gw-clean-energy-deal-includes-massive-100-hour-battery/
Компания объявила о запуске нового дата-центра в Миннесоте мощностью 1,9 ГВт, полностью на чистой энергии.
Что внутри проекта:
- энергия от ветра и солнца
- система накопления на 300 МВт
- огромная батарея, способная питать инфраструктуру до 100 часов (≈4 дня)
Но самое интересное - технология хранения.
Вместо обычных литий-ионных батарей используется решение от Form Energy, которое работает… на железе.
Как это работает:
- железо контактирует с воздухом и ржавеет, вырабатывая электричество
- при зарядке процесс идёт в обратную сторону — ржавчина снова превращается в железо
Такие «железо-воздушные» батареи:
- стоят примерно в 3 раза дешевле литиевых
- подходят для долгого хранения энергии
- идеальны для дата-центров и AI-инфраструктуры
Google также использует специальную финансовую модель, чтобы:
- взять риски новой технологии на себя
- защитить жителей от возможного роста тарифов
AI-дата-центры требуют всё больше энергии.
И будущее инфраструктуры - это не только GPU, но и дешёвое долгосрочное хранение электричества.
techcrunch.com/2026/02/24/googles-new-1-9gw-clean-energy-deal-includes-massive-100-hour-battery/
🔥5🤔1🌚1
Ты научишься делать те, которые работают в продакшене.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают из-за мелких изменений на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё автоматически по расписанию
• обходят ограничения и блокировки
• выглядят как полноценный сервис, а не как хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключаться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• создавать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не «знаю Python», а «умею профессионально добывать данные из интернета».
🎁 Скидка 50% на Stepik действует 48 часов: https://stepik.org/a/269942/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Компания выпустила 2 апдейта для повышение стабильности аудиоинтерфейсов и производительности агентов.
Первый - модель gpt-realtime-1.5 для Realtime API. Она оптимизирована для более надежной работы с голосовыми командами. По данным OpenAI, точность распознавания произнесенных цифр и букв выросла на 10%. Модель на 5% лучше справляется с логическими задачами в аудиоформате и на 7% точнее следует инструкциям. Базовая аудиомодель тоже получила минорное обновление до версии 1.5.
Второй - нативная поддержка WebSockets в Responses API. Раньше при каждом запросе приходилось заново передавать весь контекст диалога. Теперь API поддерживает постоянное соединение, отправляя только новые данные по мере их поступления. Это кардинально снижает задержки и ускоряет работу сложных ИИ-агентов с частыми вызовами внешних инструментов на 20–40%.
OpenAI for Developers в сети Х
Anthropic расширила возможности Claude Code, нацелив его на автоматическую модернизацию систем, написанных на COBOL. Этот шаг нанес серьезный удар по IBM, главному игроку на рынке обслуживания старых мейнфреймов.
Несмотря на возраст, COBOL остается фундаментом для финансов, авиации и госсектора: на нем обрабатывается 95% транзакций в США. Главная проблема бизнеса заключалась в растущем дефиците специалистов и высокой стоимости анализа старой кодовой базы.
Теперь Claude Code берет этот процесс на себя. Он выстраивает карту зависимостей в коде, документирует рабочие процессы и выявляет скрытые риски, выполняя многомесячную работу аналитиков.
cnbc.com
Google включила сервис ProducerAI в состав Google Labs. Платформа позиционируется как виртуальный соавтор, который создает полноценные треки по текстовым запросам, пишет тексты и настраивает звучание отдельных инструментов.
ProducerAI опирается на стек из Gemini, Veo, Nano Banana и Lyria 3. Самое интересное - функция Spaces, где виртуальные инструменты и эффекты можно задавать человеческим языком: просто описываете нужный звук текстом, а система собирает под него плагин. Готовые пресеты можно скидывать в сообщество и ремиксовать чужие.
Доступ выкатили сразу для 250 стран. Есть бесплатный тариф и платные подписки. Весь сгенерированный контент помечается SynthID.
blog.google
AMD подтвердила планы по выпуску настольных версий линейки Ryzen AI 400. Согласно документации к выставке CES 2026, первыми дебютируют ноутбуки с новыми чипами, а релиз для десктопов запланирован на 2 квартал. В сеть уже утекли рендеры корпоративной серии PRO - значит, официальный анонс явно на подходе.
Новые десктопные APU объединят под кодовым названием Gorgon Point. Технически это обновление существующих мобильных дизайнов Strix Point и Krackan Point.
Пока неясно, будут ли настольные решения использовать оба варианта кристаллов или только один из них. Также остается открытым вопрос, закроет ли компания эти чипы исключительно в корпоративном сегменте.
videocardz.com
В апреле этого года на заводе по сборке кроссоверов RAV4 начнется коммерческая эксплуатация 7 двуногих роботов Digit от компании Agility Robotics. Переход от пилотного тестирования к работе на реальной производственной линии - важный прецедент для промышленности.
Машины интегрируются в рабочий процесс по бизнес-модели Robots-as-a-Service. Их главной задачей станет разгрузка и перемещение контейнеров с деталями от автоматизированных буксировщиков. Передавая рутину машинам, Toyota хочет избавить сотрудников от монотонного и изматывающего труда.
Тренд на двуногих роботов в реальном секторе стремительно набирает обороты: ранее Digit вышли на склады логистического гиганта GXO, а прямые конкуренты из Figure AI обкатывают свои решения на заводах BMW.
agilityrobotics.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Forwarded from Python RU
Новая модель GPT-5.4 от OpenAI поднялась на 6 пунктов и разделила 1-е место в Intelligence Index вместе с Gemini 3.1 Pro Preview от Google.
Модель показывает очень сильные результаты в задачах уровня научных исследований, особенно в физике и агентном программировании, устанавливая новые рекорды по нескольким бенчмаркам.
Также у неё огромное контекстное окно — 1.05 млн токенов.
Но есть и минус.
Модель очень дорогая:
• запуск бенчмарков обошёлся почти в 3 раза дороже, чем у Gemini
• уровень галлюцинаций вырос до 89%, потому что модель слишком стремится отвечать на вопросы, даже когда не уверена.
•
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
Модель показывает очень сильные результаты в задачах уровня научных исследований, особенно в физике и агентном программировании, устанавливая новые рекорды по нескольким бенчмаркам.
Также у неё огромное контекстное окно — 1.05 млн токенов.
Но есть и минус.
Модель очень дорогая:
• запуск бенчмарков обошёлся почти в 3 раза дороже, чем у Gemini
• уровень галлюцинаций вырос до 89%, потому что модель слишком стремится отвечать на вопросы, даже когда не уверена.
•
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
🤣4❤1
💀 Эта ошибка убила тысячи — и ты совершаешь её каждый день
Во время Второй мировой войны аналитики ВВС США изучали повреждения бомбардировщиков, вернувшихся с миссий.
Они отмечали, куда чаще всего попадали пули:
- крылья
- хвост
- фюзеляж
Вывод казался очевидным:
👉 усиливаем броню там, где больше всего попаданий
Но один человек сказал: «Вы делаете всё наоборот»
Его звали Абрахам Вальд — молодой статистик.
И он увидел то, что остальные игнорировали.
💥 Главная мысль, которая всё изменила:
Вы анализируете только выживших.
А где данные о самолётах, которые не вернулись?
Именно их и не хватает.
Вальд сделал гениально простой вывод:
👉 если самолёт вернулся с дырками в крыльях — значит, туда *можно* попадать и выжить
👉 а вот туда, где дырок нет — попадание, скорее всего, фатально
То есть:
- двигатель
- кабина пилота
- топливная система
— это и есть настоящие слабые места.
Просто мы их не видим.
Потому что такие самолёты не возвращаются.
⚡️ Армия изменила стратегию.
Усилили не «самые пробитые места», а самые незаметные.
Результат — тысячи спасённых жизней.
🧠 Так появилась концепция:
ошибка выжившего (survivorship bias)
Когда мы делаем выводы только по тем, кто «дошёл до финала» — и игнорируем всех, кто не дошёл.
📊 Интересные факты:
- Вальд работал в секретной группе Statistical Research Group
- Его подход применяли в авиации, баллистике и логистике
- Он делал выводы из отсутствующих данных, а не только из имеющихся
💡 Где это ломает мышление сегодня:
- стартапы — «делай как Uber»
- инвестиции — «копируй успешных»
- карьера — «вот путь топ-разработчика»
- AI — «смотри на лучшие кейсы»
👉 Самое опасное:
мы учимся только на успехах
и почти никогда — на невидимых провалах
📌 Вывод:
самые важные данные — это те, которых у тебя нет
И именно они часто определяют реальность.
#thinking #ai #business #startup
•
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
Во время Второй мировой войны аналитики ВВС США изучали повреждения бомбардировщиков, вернувшихся с миссий.
Они отмечали, куда чаще всего попадали пули:
- крылья
- хвост
- фюзеляж
Вывод казался очевидным:
👉 усиливаем броню там, где больше всего попаданий
Но один человек сказал: «Вы делаете всё наоборот»
Его звали Абрахам Вальд — молодой статистик.
И он увидел то, что остальные игнорировали.
💥 Главная мысль, которая всё изменила:
Вы анализируете только выживших.
А где данные о самолётах, которые не вернулись?
Именно их и не хватает.
Вальд сделал гениально простой вывод:
👉 если самолёт вернулся с дырками в крыльях — значит, туда *можно* попадать и выжить
👉 а вот туда, где дырок нет — попадание, скорее всего, фатально
То есть:
- двигатель
- кабина пилота
- топливная система
— это и есть настоящие слабые места.
Просто мы их не видим.
Потому что такие самолёты не возвращаются.
⚡️ Армия изменила стратегию.
Усилили не «самые пробитые места», а самые незаметные.
Результат — тысячи спасённых жизней.
🧠 Так появилась концепция:
ошибка выжившего (survivorship bias)
Когда мы делаем выводы только по тем, кто «дошёл до финала» — и игнорируем всех, кто не дошёл.
📊 Интересные факты:
- Вальд работал в секретной группе Statistical Research Group
- Его подход применяли в авиации, баллистике и логистике
- Он делал выводы из отсутствующих данных, а не только из имеющихся
💡 Где это ломает мышление сегодня:
- стартапы — «делай как Uber»
- инвестиции — «копируй успешных»
- карьера — «вот путь топ-разработчика»
- AI — «смотри на лучшие кейсы»
👉 Самое опасное:
мы учимся только на успехах
и почти никогда — на невидимых провалах
📌 Вывод:
самые важные данные — это те, которых у тебя нет
И именно они часто определяют реальность.
#thinking #ai #business #startup
•
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
❤6👍4🥴2👎1
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
• CRUD → SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• Ключи → PRIMARY KEY, FOREIGN KEY
• Ограничения → NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT
• JOIN’ы → INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN
• Агрегации → COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• Группировка → GROUP BY, HAVING
• Фильтрация → WHERE, BETWEEN, IN, LIKE
• Сортировка → ORDER BY
• Подзапросы → SELECT (SELECT …)
• Индексы → CREATE INDEX
• Представления → CREATE VIEW
• Транзакции → BEGIN, COMMIT, ROLLBACK
• Пагинация → LIMIT, OFFSET
• Оптимизация → EXPLAIN
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3😁2❤1
OpenClaw: как зарабатывать с AI-агентом быстрее, чем кажется возможным
Когда появился OpenClaw, многие задались логичным вопросом: зачем он, если есть n8n, Make, Zapier? На самом деле это совсем другая история.
Автоматизация работает по жёсткому сценарию: шаг за шагом, без отступлений. OpenClaw же позволяет вмешаться в процесс на любом этапе, скорректировать результат и двигаться дальше. Он управляет локальным софтом — например, делает скриншоты через Puppeteer или редактирует проект в Adobe Premiere. И если в процессе обнаруживается, что чего-то не хватает, агент сам находит нужный инструмент и продолжает работу.
Вот четыре реальных способа зарабатывать с OpenClaw прямо сейчас.
https://uproger.com/openclaw-kak-zarabatyvat-s-ai-agentom-bystree-chem-kazhetsya-vozmozhnym/
Когда появился OpenClaw, многие задались логичным вопросом: зачем он, если есть n8n, Make, Zapier? На самом деле это совсем другая история.
Автоматизация работает по жёсткому сценарию: шаг за шагом, без отступлений. OpenClaw же позволяет вмешаться в процесс на любом этапе, скорректировать результат и двигаться дальше. Он управляет локальным софтом — например, делает скриншоты через Puppeteer или редактирует проект в Adobe Premiere. И если в процессе обнаруживается, что чего-то не хватает, агент сам находит нужный инструмент и продолжает работу.
Вот четыре реальных способа зарабатывать с OpenClaw прямо сейчас.
https://uproger.com/openclaw-kak-zarabatyvat-s-ai-agentom-bystree-chem-kazhetsya-vozmozhnym/
❤4👍1
Папка .claude: полный разбор того, что внутри
Большинство разработчиков, работающих с Claude Code, смотрят на папку .claude как на черный ящик. Знают, что она есть. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда не открывали и уж точно не понимали, что там лежит и зачем.
А зря. Папка .claude – это центр управления поведением Claude в вашем проекте. Здесь хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память модели между сессиями. Разберемся с каждым файлом и папкой по порядку.
https://uproger.com/papka-claude-polnyj-razbor-togo-chto-vnutri/
Большинство разработчиков, работающих с Claude Code, смотрят на папку .claude как на черный ящик. Знают, что она есть. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда не открывали и уж точно не понимали, что там лежит и зачем.
А зря. Папка .claude – это центр управления поведением Claude в вашем проекте. Здесь хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память модели между сессиями. Разберемся с каждым файлом и папкой по порядку.
https://uproger.com/papka-claude-polnyj-razbor-togo-chto-vnutri/
👍3❤2
⚡️ Гелий станет новым дефицитом для AI-индустрии. И это не шутка
Все обсуждают нехватку GPU, энергопотребление датацентров и экспортный контроль на чипы. Но мало кто говорит о том, что может ударить по AI-инфраструктуре раньше всего этого. Речь о гелии.
В феврале-марте 2026 года в результате военного конфликта на Ближнем Востоке был атакован Ras Laffan Industrial City в Катаре – крупнейший в мире хаб по производству гелия. QatarEnergy сначала остановила производство, потом объявила форс-мажор, а иранские баллистические ракеты нанесли повторные удары, причинив серьёзный ущерб инфраструктуре. Иран также закрыл Ормузский пролив – единственный морской путь, через который гелий вывозится из региона. Катар производил около 63 млн кубометров гелия в год – примерно треть мирового объёма. Эта треть фактически выпала из поставок за несколько недель.
Причём тут AI и чипы?
Гелий – не замена воздуху в шариках. В производстве полупроводников он незаменим на нескольких критических этапах. Во время травления (etching) гелий подаётся на обратную сторону кремниевой пластины для равномерного отвода тепла: малейшие отклонения температуры – и весь тираж чипов в мусор. Он используется в фотолитографии, в том числе в EUV-машинах от ASML. Он применяется в системах обнаружения утечек во всём производственном цикле, потому что химически инертен. Профессор Чон-хван Ли из Университета Сангмён (Южная Корея) прямо говорит: заменить гелий в охлаждении пластин сегодня нечем.
Самые передовые AI-чипы – GPU и ускорители для LLM, автономного вождения, HPC – делают на нескольких фабах в Тайване, Южной Корее и Японии. Все они зависели от стабильных поставок гелия из Катара через Ормузский пролив.
Дефицит ещё не ударил, но уже близко
Пока кризис не ощущается в полную силу: контейнеры, заполненные до начала конфликта, ещё доходят до потребителей. Стандартное время доставки из Катара в Азию – около трёх недель. Но этот буфер заканчивается. Спотовые цены на гелий уже удвоились. Ряд поставщиков ввёл гелиевые надбавки. Эксперты называют это “Helium Shortage 5.0” – пятый крупный кризис поставок за двадцать лет, но потенциально худший: одновременно остановлено производство, заблокирована логистика, повреждена физическая инфраструктура, и военный конфликт без видимой даты окончания.
Восстановление Ras Laffan, по оценкам аналитиков, займёт годы. Полное возобновление добычи гелия ожидается не раньше 2029 года – не из-за нехватки денег, а из-за дефицита специализированных турбин для СПГ-переработки, которых в мире просто мало.
Что это меняет для AI-индустрии
AI-бум принято считать ограниченным вычислительной мощностью, энергией и кадрами. Никто не закладывал в риски благородный газ, который большинство людей знает по писклявым голосам и воздушным шарикам.
Ситуация с гелием – самый наглядный пример того, как физические узкие места в цепочках поставок могут одновременно ударить по фабам в Корее, Тайване и датацентрам в Вирджинии. Гелий – не единственный проблемный элемент: бром, используемый в фотолитографии, и сернокислотные соединения для обработки чипов тоже под давлением из того же региона.
Цепочка от сырья до готового чипа пересекает десятки границ, и одна точка отказа в Персидском заливе способна остановить всю AI-инфраструктуру.
https://uproger.com/gelij-stanet-novym-deficzitom-dlya-ai-industrii-i-eto-ne-shutka/
Все обсуждают нехватку GPU, энергопотребление датацентров и экспортный контроль на чипы. Но мало кто говорит о том, что может ударить по AI-инфраструктуре раньше всего этого. Речь о гелии.
В феврале-марте 2026 года в результате военного конфликта на Ближнем Востоке был атакован Ras Laffan Industrial City в Катаре – крупнейший в мире хаб по производству гелия. QatarEnergy сначала остановила производство, потом объявила форс-мажор, а иранские баллистические ракеты нанесли повторные удары, причинив серьёзный ущерб инфраструктуре. Иран также закрыл Ормузский пролив – единственный морской путь, через который гелий вывозится из региона. Катар производил около 63 млн кубометров гелия в год – примерно треть мирового объёма. Эта треть фактически выпала из поставок за несколько недель.
Причём тут AI и чипы?
Гелий – не замена воздуху в шариках. В производстве полупроводников он незаменим на нескольких критических этапах. Во время травления (etching) гелий подаётся на обратную сторону кремниевой пластины для равномерного отвода тепла: малейшие отклонения температуры – и весь тираж чипов в мусор. Он используется в фотолитографии, в том числе в EUV-машинах от ASML. Он применяется в системах обнаружения утечек во всём производственном цикле, потому что химически инертен. Профессор Чон-хван Ли из Университета Сангмён (Южная Корея) прямо говорит: заменить гелий в охлаждении пластин сегодня нечем.
Самые передовые AI-чипы – GPU и ускорители для LLM, автономного вождения, HPC – делают на нескольких фабах в Тайване, Южной Корее и Японии. Все они зависели от стабильных поставок гелия из Катара через Ормузский пролив.
Дефицит ещё не ударил, но уже близко
Пока кризис не ощущается в полную силу: контейнеры, заполненные до начала конфликта, ещё доходят до потребителей. Стандартное время доставки из Катара в Азию – около трёх недель. Но этот буфер заканчивается. Спотовые цены на гелий уже удвоились. Ряд поставщиков ввёл гелиевые надбавки. Эксперты называют это “Helium Shortage 5.0” – пятый крупный кризис поставок за двадцать лет, но потенциально худший: одновременно остановлено производство, заблокирована логистика, повреждена физическая инфраструктура, и военный конфликт без видимой даты окончания.
Восстановление Ras Laffan, по оценкам аналитиков, займёт годы. Полное возобновление добычи гелия ожидается не раньше 2029 года – не из-за нехватки денег, а из-за дефицита специализированных турбин для СПГ-переработки, которых в мире просто мало.
Что это меняет для AI-индустрии
AI-бум принято считать ограниченным вычислительной мощностью, энергией и кадрами. Никто не закладывал в риски благородный газ, который большинство людей знает по писклявым голосам и воздушным шарикам.
Ситуация с гелием – самый наглядный пример того, как физические узкие места в цепочках поставок могут одновременно ударить по фабам в Корее, Тайване и датацентрам в Вирджинии. Гелий – не единственный проблемный элемент: бром, используемый в фотолитографии, и сернокислотные соединения для обработки чипов тоже под давлением из того же региона.
Цепочка от сырья до готового чипа пересекает десятки границ, и одна точка отказа в Персидском заливе способна остановить всю AI-инфраструктуру.
https://uproger.com/gelij-stanet-novym-deficzitom-dlya-ai-industrii-i-eto-ne-shutka/
👍2❤1
🚀 SEO теперь можно разбирать через ИИ, а не вслепую
Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.
Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.
То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.
Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.
Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.
https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude
Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.
Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.
То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.
Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.
Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.
https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude
❤1👍1🔥1
Хочешь писать код быстрее в 10 раз?
Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу.
Очистить контекст — /clear
Сжать историю — /compact
Закоммитить изменения — /commit
Развернуть приложение — /ship
Проверить код — /review
Протестировать — /test
Нашёл баги — /debug
Нужно улучшить код — /refactor
Сделать документацию — /docs
Не знаешь с чего начать — /plan
Хочешь разобраться — /explore
Нужно параллельно — /parallel
И для массовых задач — /batch
Сохрани эту шпаргалку, чтобы не потерять.
Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу.
Очистить контекст — /clear
Сжать историю — /compact
Закоммитить изменения — /commit
Развернуть приложение — /ship
Проверить код — /review
Протестировать — /test
Нашёл баги — /debug
Нужно улучшить код — /refactor
Сделать документацию — /docs
Не знаешь с чего начать — /plan
Хочешь разобраться — /explore
Нужно параллельно — /parallel
И для массовых задач — /batch
Сохрани эту шпаргалку, чтобы не потерять.
❤1👍1👎1
🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?
Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.
Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека
И вот правда, о которой мало говорят:
90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.
Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.
AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде
8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.
На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят
Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.
Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/
Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.
Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека
И вот правда, о которой мало говорят:
90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.
Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.
AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде
8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.
На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят
Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.
Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/
❤2👍1🔥1
🚀 OpenAI выкатили набор бесплатных скиллов для Codex — можно сильно разгрузить разработку
Теперь часть задач можно просто отдать агенту: от генерации презентаций до полноценной разработки приложений.
- Внутри уже готовы рабочие воркфлоу:
- агент умеет собирать презентации
- помогает с iOS и macOS разработкой
- интегрируется с Figma и работает с дизайном
и это только базовый набор
Устанавливается всё в один клик — без долгой настройки и шаманства.
Фактически это превращает Codex из “помощника” в полноценный инструмент, который закрывает куски реальной работы.
https://developers.openai.com/codex/use-cases
Теперь часть задач можно просто отдать агенту: от генерации презентаций до полноценной разработки приложений.
- Внутри уже готовы рабочие воркфлоу:
- агент умеет собирать презентации
- помогает с iOS и macOS разработкой
- интегрируется с Figma и работает с дизайном
и это только базовый набор
Устанавливается всё в один клик — без долгой настройки и шаманства.
Фактически это превращает Codex из “помощника” в полноценный инструмент, который закрывает куски реальной работы.
https://developers.openai.com/codex/use-cases