Пока самая лучшая модель для озвучивания аудиокниг

У гугла вышла новая модель для озвучки Gemini 3.1 Flash TTS и пока это лучшее что я слышал.

Про аудиокниги я уже писал несколько раз, мне очень интересно как тут всё развивается:
- https://t.me/dimaprodev/50
- https://t.me/dimaprodev/61

Сколько будет стоить озвучка книги в 500 000 знаков?

Стоимость использования Gemini 3.1 Flash TTS:
- Input tokens: $1.00 per 1 million text tokens
- Output tokens: $20.00 per 1 million audio tokens

А если для книги:
Входные токены (текст): 333333 (~$0.3333)
Длительность аудио: 545.45 мин (~9.1 ч)
Выходные токены (аудио): 1090909 (~$21.8182)
ИТОГО: $22.15

К посту добавил пример генерации того же отрывка из Незнайки, чтобы было с чем сравнить.

309 правил, которые закрывают дыры в AI-агентах

На соревновании AI-агентов https://bitgn.com/, где я участвовал, был ряд заданий на безопасноть. Там всплывали промпт инъекции, попытки читать лишние файлы и другие сценарии, после которых агент делает то, что не должен.

Из этого и родилась идея плагина для opencode, который отсекает такие вещи заранее. Не через инструкции для модели, которые можно обойти, а через regex правила, которые проверяются до вызова тула или отправки промпта в LLM.

Такой подход выглядит намного надежнее. Правила можно тестировать, разбирать на реальных кейсах и постепенно усиливать. Плюс opencode опен сорс, и его можно запускать с локальными моделями, что уже делает его интересным для использования внутри компаний.

Сами правила я не хотел придумывать из головы, поэтому ориентировался на реальные атаки и существующие наработки. Спасибо Валерию Ковальскому за то, что собрал такие правила в чудесном проекте.

В общем вчера навайбкодил плагин для opencode

https://github.com/tjvjk/opencode-policy

Сейчас в нем есть:
- установка одной командой + небольшой конфиг
- 309 правил из коробки
- поддержка локальных моделей
- open source

Я уже сам этим пользуюсь. Если тоже работаете с агентами через opencode, попробуйте и напишите, что думаете.

ИИ ускоряет мою разработку в 10 раз

У меня с Сергеем Хабаровым есть общий сайд проект https://prepod.am Я там пишу код с 2024 года. Где-то пол года назад я практически перестал писать код руками и пишу только с помощью llm. Решил сегодня посмотреть как изменились мои показатели.

В общем получается интересно. Строк кода в 5 раз больше за день. При этом рабочих дней в 2 раза меньше. Ещё и коммитов в один день в два раза больше. Получается примерно в 10 раз быстрее чем раньше. Офигеть. Одно дело когда читаешь про это в каких-то статьях, совсем другое когда смотришь на своих цифрах.

А у вас как?

Зачем, собственно, платить $49 в месяц за готовый сервис, когда можно потратить $500 в день на его создание самостоятельно в Claude?

Про Ральф луп и эскапизм

Недавно я испытал то самое чувство восторга. Чистый, незамутненный поток, когда у тебя получается. По версии декана моего мат фака это именно то, ради чего люди программируют. Я запустил Ральф луп.

Это чертовски эффективная цифровая молотилка. Схема, по которой я гонял ИИ, выглядит максимально просто:

  ┌── СТАРТ
  │     │
  │ задача + промпт
  │     + память
  │     │
  │ claude / codex
  │ opencode / pi / ...
  │     │
  │ готово?
  │  /      \
  └ нет      да
             │
           КОНЕЦ

Ральф луп как он есть.

Основные особенности:

- контекст не забивается, модель работает в самом умном режиме - первые 30-40% контекста
- есть память в виде файлов
- как только модель решает это нашла решение она останавливается
- каждый цикл запускается с нуля
- на входе только память + промпт + задача
- уроки из каждого прохода записываются в файл памяти

Примерно так сейчас работает режим /goal в клоде и кодексе. Но можно обойтись и простым баш скриптом.

В рамках соревнования на bitgn.com я затестил этот подход. Раньше я после каждого цикла смотрел что получилось, давал новые вводные, перезапускал. А теперь отпустил ситуацию, поделал домашние дела и поел пока присматиривал одним глазом за роботом.

Моя личная статистика за один день:

- 59 итераций за один день
- строк добавлено 9051
- строк удалено 124
- 107 новых тестов

Прекрасный был тогда день.

Расскажи что такое агент, как будто мне 10 лет

- Папа, а что такое агент?
- Ну это когда в компьютере есть специальная программа, которая может принимать реше... (тут у сына очевидно потерялся фокус) шшшш ш ш шшшшшш ш ш шш шшшшшш ш ш ш шшшш ш ш ш ш
- А, это как фиксики которые могут управлять компьютером?
- Нууу да

Из семейных диалогов

Что такое ИИ нейтив компании?
(по версии Y combinator)

Один человек + ИИ вместо команд из разных людей.

ИИ делает продукт, собирает метрики и потом улучшает продукт на основе метрик.

Вся компания должна быть ИИ читаемой: таск трекер, переписка, база знаний, дашборды.

Фабрика софта. Человек пишет только спецификации и тесты. ИИ сам пишет код и подгоняет под тесты. «Это открывает эпоху инженеров с производительностью х1000 и х10000».

Мидл менеджеры не нужны - их заменит ИИ. У ИИ есть весь контекст.

Максимизация токенов, а не штата. «1 человек с ИИ = гугл инженер Х 1000» «Если ваш счета за АПИ вам комфортны, вы не дорабатываете»

Новым компаниям проще стать ИИ нейтив, потому что нет легаси и «благодаря этому двигаться в 1000 раз быстрее конкурентов».

Вот такое вот оно светлое будущее.

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=EN7frwQIbKc

Code must not be written by humans
Code must not be reviewed by humans
(с)

Возможно ли такое вообще? И если возможно, то где о таком можно говорить в приличном обществе?

Даже если компании и признаются что пишут код с помощью ллм или строят процессы с помощью агентов, но всё равно говорят что финальный ревью за человеком. Это нужно чтобы сохранить лицо. Кому понравится когда их приватная переписка окажется где-нибудь на гитхабе в пулл реквесте? Наверняка клод код пишется с помощью клод кода. Но Антропик всё равно нанимает инженеров.

Если ты уже преисполнился и у тебя «аж пальцы горят» чтобы уже убрать из процессов людей и заменить их ллм болванчиком, что же делать?

Тут есть варианты:

1. Менеджмент понимает что есть риски, но есть и выгоды (вероятно). Есть карт бланш на всё. Тут вопросов нет.

2. Прямого разрешения нет, есть всякие полиси. Тут тоже есть вариант. Запили что-то такое, что сильно забустит компанию. А потом когда выяснится, что там оно всё само крутится и все данные улетали в Антропик или ОпенАИ, моли о прощении. И аппелируй к выгоде.

3. Страдать.

4. Найти другую компанию.

5. Стать соло пренером и показать всем кузькину мать! Запилить своего единорога! Ведь кодить теперь просто! Но тут нужно понимать, что кодинг это примерно 15% успеха, остальное дистрибуция, маркетинг и продажи.

Цитата в начале поста взята с сайта https://factory.strongdm.ai/ Парни сделали software factory. Интересно что тут есть аналогия с дарк китчен. Какая разница кто тебе готовит (пишет софт) и где? Главное результат. Об этом поговорим в следующий раз.

Очередное подтверждение что RAG не нужен

Гугл пару дней назад анонсировал Open Knowledge Format. Это формат для базы знаний которая будет доступна агенту и человеку одновременно. И это простые текстовые файлы. Вот несколько принципов из их статьи:

- Anyone can produce, without an SDK
- Anyone can consume, without an integration
- Survives moving between systems, organizations, and tools
- Lives in version control alongside the code it describes
- Is readable by humans and parseable by agents: the same file, no translation layer

К слову клод код прекрасно ищет по простым текстовым файлам. Тут тот же самый принцип. ИИ агенты уже достаточно хорошо справляются с таким поиском. При этом файлы остаются читаемые и для человека.

Я ещё в январе сделал простую библиотеку для AI поиска по файлам. Получается смотрел в будущее.

С этой библиотекой под капотом работает бот для помощи легализации в Армении https://t.me/ponaehaliam_bot Который я тоже сделал. Недавно обновил LLM на которой он работает. Поставил Gemini 3 Flash Preview. Раньше была Grok 4.1 Fast. Стоимость одного поиска осталась в районе 2 центов, но скорость сократилась до нескольких секунд. Фидбек от 5000 сообщества крайне положительный.

Мне RAG как организация поиска по базе знаний никогда не нравился. Конечно я его настраивал, именно поэтому и не понравился с инженерной точки зрения. Слишком много движущихся частей. Слишком много мест, где что-то может сломаться. Я за простые, рабочие и дешёвые инструменты.

Я человек простой, если кто-то рекомендует или шерит мой блог, я рекомендую в ответ.

t.me/maximaffiliate - пример человека который зарабатывает на своих сайтах. Думаю сильно больше среднего программиста в десятки раз. Один из топовых сеошников, которых я знаю. Особенно впечатляет, что Макс делает миллион экспериментов и разбирается как что работает самостоятельно. Думаю поэтому и зарабатывает отлично. В общем крайне рекомендую подписаться на Макса. Макс крутой.

Я немного занимаюсь SEO по выходным. На скрине то что было на моей сетке сайтов, сейчас увы остались одни слёзы.

Так вот, по теме SEO. Навеяно двумя постами про будущее программирования https://t.me/junior_pm/444 и настоящее в SEO https://t.me/oshestakovdigital/1518

Эпитафия сеошникам

Традиционный сеошник старого толка должен исчезнуть. Не маркетолог. Не человек, который думает спросом, интентом, бизнесом и продуктом. А именно сеошник, который до сих пор считает, что его главная ценность — руками собирать семантику привычным способом и вручную проставлять теги.

ИИ не убивает качество поиска. Он убивает рутину и оправдания. Уже июнь 2026 года, запомните этот пост:
- Собрать семантику и кластеризовать — база
- Настроить регулярный аудит — база
- Знать, что такое Core Web Vitals и техничка — база
- Думать про интент, структуру и E-E-A-T — база
- Делать работу, которая раньше занимала месяц, за день-два — база
- Вести пару проектов параллельно — база

Раньше это называли высоким уровнем экспертизы. Теперь это минимальная гигиена.

Странно руками лазить по выдаче и вручную парсить конкурентов, если агент может пройти топ, снять структуры, проверить заголовки, найти пробелы и принести гипотезу. Странно руками писать мета-теги. Вы же простыни текста руками уже не пишете? А что так? Интент first, структура first, ТЗ first, проверка уникальности first — агенту вообще по барабану, ему не лень. Странно руками собирать перелинковку, robots, sitemap, микроразметку, редиректы и шаблоны title, когда это давно должно генерироваться, проверяться и фикситься автоматически. Это совершенно обычный сетап.

Традиционный сеошник говорит: ИИ пишет текст не так, как я люблю. И что? Тексты под выдачу и так давно пишутся по структуре, а не по вдохновению. Ты просто раньше платил за это копирайтерам. А тут увидел сгенеренный черновик и начал защищать не качество, а свой вкус.

Позиции — это побочный продукт спроса, интента, структуры, авторитета, технички и поведенческих. Работы с продуктом и аудиторией в общем.

Хороший сеошник теперь не тот, кто лично собрал каждый ключ. Хороший сеошник тот, кто построил систему, где агент может быстро собирать семантику и контент, аудиты ловят ошибки, регламенты держат качество, мониторинг режет мусор, эксперименты снижают риск, аналитика показывает последствия, а структура сайта не расползается после третьего апдейта.

ИИ генерит слоп — да. Люди тоже льют воду и штампуют простыни ни о чём. В моём опыте даже чаще. Просто раньше вы называли это контентом, а теперь внезапно стали эстетами смысла.

Наша ниша слишком сложная, ИИ не поймёт — значит вы плохо, видимо, разбирались, если тематика вдруг сложная и непостижимая для агента со специальными обвязками вроде базы интентов, графа запросов и внешней памяти фактов о нише.

Кто-то скажет: я не хочу работать с тем, что не контролирую вручную — значит, пора учиться выстраивать систему и процессы, а не дёргать каждый тег руками. В 2026 вопрос уже не внедрять ИИ или нет в SEO. Вопрос: что нужно поменять в себе, команде, процессах, структуре и продукте, чтобы ИИ стал нормальной частью продвижения.

——

Здесь лежит традиционный сеошник. Он вычитывал каждый текст вручную, спорил с агентом про вхождения, боялся массовой генерации, презрительно говорил «фу, нейроконтент», ломал своими правками чужую структуру и не мог написать ТЗ копирайтеру быстрее, чем за неделю, любил три недели вылизывать семантику, но до последнего был верен тому, что его призвание — руками собирать идеальное ядро.

Навайбкодил агрегатор недвижимости за выходные, залил, пошёл заниматься другими делами. Про сео вообще не думал в моменте, просто отправил сайтмап в гугл и забыл. Результат на скрине через несколько дней
_______

Обычно так начинаюся все посты про вайбкодинг. Моя реальность немного иная. Я потратил примерно два месяца чтобы сделать новый сайт. Забавно, что практически ни с чем из этого (кроме SEO) я раньше не работал. Слава нейронкам!

Стек и фундамент
- Фреймворк — Astro 6 вместо самописного статического генератора
- Данные — SQLite как единый источник вместо разрозненных JSON на диске
- Стили — Tailwind CSS v4 через @tailwindcss/vite
- Карты — MapLibre GL (не Leaflet/Google Maps) — vendor-independent, свой basemap
- Изображения — sharp
- Скрапинг источников — cheerio
- Хостинг — Cloudflare Pages/Workers
- Тесты — Vitest с coverage (v8)
- Качество кода — ESLint + Prettier + husky + lint-staged (pre-commit хуки), добавлено на самом старте

Локализация
- Сразу 3 языка (i18n на 3 локали) с самого первого коммита
- Автоопределение языка браузера и редирект на нужную локаль

SEO
- Schema.org JSON-LD на всех типах страниц
- Ручная проработка title/description под каждый тип страницы, с ключевыми словами
- sitemap + robots.txt
- Open Graph превью для соцсетей
- SEO-паттерн для тайтлов

А результат действительно на скрине. Буду держать в курсе, как развиваются события.