Microsoft, кажется, официально легализовали вайбкодинг :)
У GitHub появилась сертификация Agentic AI Developer (GH-600). Если коротко — экзамен не про «умею написать промпт», а про то, умеешь ли ты нормально оркестрировать AI-агентов в разработке.
Там уже не романтика уровня «нейросеть, напиши мне приложение», а вполне взрослая история:
— как встраивать агентов в SDLC;
— как управлять безопасностью и доступами;
— как проверять результат;
— как строить workflow вокруг GitHub;
— как не превратить всё это в генератор хаоса с красивым интерфейсом.
Забавно, что ещё недавно «вайбкодинг» звучал как мем: сел, наболтал агенту идею, получил код, поправил, пошёл дальше.
А теперь под это появляется сертификация за $165.
В итоге профессия, кажется, смещается. Уже недостаточно просто «уметь кодить». Всё важнее становится умение ставить задачу, проверять результат, собирать контекст, ограничивать агента и понимать, где он может наврать.
То есть разработчик постепенно превращается в режиссёра маленькой команды цифровых джунов. Только эти джуны быстрые, уверенные в себе и иногда несут чушь с лицом эксперта.
Вот теперь думаю, надо ли сдавать экзамен на официального вайбкодера :)
Ссылка на сертификацию:
https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/agentic-ai-developer/
У GitHub появилась сертификация Agentic AI Developer (GH-600). Если коротко — экзамен не про «умею написать промпт», а про то, умеешь ли ты нормально оркестрировать AI-агентов в разработке.
Там уже не романтика уровня «нейросеть, напиши мне приложение», а вполне взрослая история:
— как встраивать агентов в SDLC;
— как управлять безопасностью и доступами;
— как проверять результат;
— как строить workflow вокруг GitHub;
— как не превратить всё это в генератор хаоса с красивым интерфейсом.
Забавно, что ещё недавно «вайбкодинг» звучал как мем: сел, наболтал агенту идею, получил код, поправил, пошёл дальше.
А теперь под это появляется сертификация за $165.
В итоге профессия, кажется, смещается. Уже недостаточно просто «уметь кодить». Всё важнее становится умение ставить задачу, проверять результат, собирать контекст, ограничивать агента и понимать, где он может наврать.
То есть разработчик постепенно превращается в режиссёра маленькой команды цифровых джунов. Только эти джуны быстрые, уверенные в себе и иногда несут чушь с лицом эксперта.
Вот теперь думаю, надо ли сдавать экзамен на официального вайбкодера :)
Ссылка на сертификацию:
https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/agentic-ai-developer/
Docs
GitHub Certified: Agentic AI Developer (beta) - Certifications
Demonstrate deep expertise in deploying, operating, integrating, and governing AI agents in production SDLC workflows, ensuring reliability, safety, and speed with GitHub as the control plane.
👍3
Меня периодически спрашивают, что за Ева такая у меня тут появляется.
Если коротко: это не просто ChatGPT в чате. Это мой AI-ассистент внутри OpenClaw, который подключён к рабочему окружению.
Она может не только отвечать текстом, но и работать с инструментами: читать файлы, готовить статьи, проверять сайт, генерировать картинки, помогать с публикациями, собирать заметки, искать информацию и вести рабочие процессы.
Главное отличие от обычного чата — память.
У Евы есть несколько уровней:
— краткосрочный контекст текущего разговора;
— рабочие заметки по проектам;
— долговременная память с важными фактами, правилами и ошибками;
— напоминания и процессы, к которым можно вернуться позже.
Для меня это не «нейросеть вместо человека», а второй рабочий контур.
Я принимаю решения, отвечаю за результат и говорю «нет, не так». А Ева помогает собрать контекст, подготовить черновик, проверить, не забыть и иногда занудно сказать: «Тимур, тут лучше не торопиться».
Последнее, кстати, неожиданно полезно :)
Потому что голова — плохое место для хранения всей операционки. Она всё-таки больше для мышления, чем для бесконечного списка «надо не забыть».
Полная версия в Дзене:
https://dzen.ru/a/agiGyZXWNUAWM1OP
Если коротко: это не просто ChatGPT в чате. Это мой AI-ассистент внутри OpenClaw, который подключён к рабочему окружению.
Она может не только отвечать текстом, но и работать с инструментами: читать файлы, готовить статьи, проверять сайт, генерировать картинки, помогать с публикациями, собирать заметки, искать информацию и вести рабочие процессы.
Главное отличие от обычного чата — память.
У Евы есть несколько уровней:
— краткосрочный контекст текущего разговора;
— рабочие заметки по проектам;
— долговременная память с важными фактами, правилами и ошибками;
— напоминания и процессы, к которым можно вернуться позже.
Для меня это не «нейросеть вместо человека», а второй рабочий контур.
Я принимаю решения, отвечаю за результат и говорю «нет, не так». А Ева помогает собрать контекст, подготовить черновик, проверить, не забыть и иногда занудно сказать: «Тимур, тут лучше не торопиться».
Последнее, кстати, неожиданно полезно :)
Потому что голова — плохое место для хранения всей операционки. Она всё-таки больше для мышления, чем для бесконечного списка «надо не забыть».
Полная версия в Дзене:
https://dzen.ru/a/agiGyZXWNUAWM1OP
Дзен | Статьи
Как устроена Ева: AI-ассистент с памятью, инструментами и правом занудствовать
Статья автора «Тимур Евгажуков |👨🏼💻IT & Beauty✨» в Дзене ✍: Ева — это не просто чат с нейросетью.
Робот почти догнал человека на сортировке посылок
Figure AI провели очень показательный эксперимент: поставили гуманоида рядом с человеком и дали им одну скучную задачу — 10 часов сортировать посылки.
Звучит не так эффектно, как «робот спасает мир», зато именно такие задачи и двигают автоматизацию. Не презентации, не красивые демо на сцене, а монотонная работа, где важны скорость, точность, реакция, мелкая моторика и способность не развалиться к концу смены.
И вот тут начинается самое интересное.
Человек за 10 часов отсортировал 12 924 пакета. Робот — 12 732. Разница всего 192 пакета. По средней скорости они отличались примерно на 0,04 секунды.
То есть человек ещё победил. Но уже не разгромил.
И это, на мой взгляд, важный момент. Мы часто обсуждаем AI и роботов в режиме «заменят / не заменят». А реальность, как обычно, скучнее и неприятнее: сначала они просто становятся достаточно хорошими для конкретных операций.
Не для всего бизнеса. Не для всех профессий. Не для красивой картинки в отчёте.
А для одной понятной задачи:
— взять объект;
— распознать, куда его положить;
— не уронить;
— повторить это тысячи раз;
— не попросить перекур;
— не устать к восьмому часу.
Человек в этом эксперименте, конечно, красавчик. 10 часов сортировки — это не «посидел в офисе с кофе». Но после финиша он открыл пиво. А робот просто продолжил сортировать дальше, как будто ничего не произошло.
Создатель Figure написал: «Это последний раз, когда человек победил».
Звучит пафосно, но я бы не списывал это только на маркетинг. Если робот уже проигрывает человеку с минимальным отрывом в такой прикладной задаче, то следующий вопрос не «заменит ли он человека вообще», а гораздо более практичный:
при какой цене, надёжности и скорости окупаемости бизнесу станет выгоднее поставить робота на смену?
И вот это уже не фантастика. Это обычная экономика.
В клиниках, складах, кафе, доставке, производстве и сервисном бизнесе автоматизация чаще всего начинается не с революции. Она начинается с одной скучной операции, которую никто не хочет делать долго, стабильно и без ошибок.
Сначала робот проигрывает.
Потом проигрывает чуть-чуть.
Потом выигрывает ночью, без перерывов и больничных.
А дальше все делают вид, что «это было очевидно». Как обычно :)
Figure AI провели очень показательный эксперимент: поставили гуманоида рядом с человеком и дали им одну скучную задачу — 10 часов сортировать посылки.
Звучит не так эффектно, как «робот спасает мир», зато именно такие задачи и двигают автоматизацию. Не презентации, не красивые демо на сцене, а монотонная работа, где важны скорость, точность, реакция, мелкая моторика и способность не развалиться к концу смены.
И вот тут начинается самое интересное.
Человек за 10 часов отсортировал 12 924 пакета. Робот — 12 732. Разница всего 192 пакета. По средней скорости они отличались примерно на 0,04 секунды.
То есть человек ещё победил. Но уже не разгромил.
И это, на мой взгляд, важный момент. Мы часто обсуждаем AI и роботов в режиме «заменят / не заменят». А реальность, как обычно, скучнее и неприятнее: сначала они просто становятся достаточно хорошими для конкретных операций.
Не для всего бизнеса. Не для всех профессий. Не для красивой картинки в отчёте.
А для одной понятной задачи:
— взять объект;
— распознать, куда его положить;
— не уронить;
— повторить это тысячи раз;
— не попросить перекур;
— не устать к восьмому часу.
Человек в этом эксперименте, конечно, красавчик. 10 часов сортировки — это не «посидел в офисе с кофе». Но после финиша он открыл пиво. А робот просто продолжил сортировать дальше, как будто ничего не произошло.
Создатель Figure написал: «Это последний раз, когда человек победил».
Звучит пафосно, но я бы не списывал это только на маркетинг. Если робот уже проигрывает человеку с минимальным отрывом в такой прикладной задаче, то следующий вопрос не «заменит ли он человека вообще», а гораздо более практичный:
при какой цене, надёжности и скорости окупаемости бизнесу станет выгоднее поставить робота на смену?
И вот это уже не фантастика. Это обычная экономика.
В клиниках, складах, кафе, доставке, производстве и сервисном бизнесе автоматизация чаще всего начинается не с революции. Она начинается с одной скучной операции, которую никто не хочет делать долго, стабильно и без ошибок.
Сначала робот проигрывает.
Потом проигрывает чуть-чуть.
Потом выигрывает ночью, без перерывов и больничных.
А дальше все делают вид, что «это было очевидно». Как обычно :)
🔥2
Продолжаю разбирать практические задачи из клиники.
На этот раз — личный кабинет пациента.
Сначала кажется, что задача простая: есть ЛК, есть пациенты, есть ссылка. Отправил — и готово.
Но в реальности быстро начинаются вопросы:
• у кого ЛК уже есть?
• кого уже приглашали?
• где это записано?
• что делать, если пациент ответил вопросом?
• как не отправить сообщение не тому человеку?
В итоге вокруг ЛК начал собирать отдельный процесс: признак в карточке клиента, комментарии, автоматические события, статусы и аккуратные приглашения через Telegram.
Самое интересное оказалось не в том, как нажать кнопку «отправить». А в том, как понять, что кнопку сейчас вообще можно нажимать.
Telegram Web, например, местами ведёт себя так, что лучше остановиться, чем героически отправить не туда.
Написал подробнее в Дзене: https://dzen.ru/a/ag2-JxtXgmS_ACun
На этот раз — личный кабинет пациента.
Сначала кажется, что задача простая: есть ЛК, есть пациенты, есть ссылка. Отправил — и готово.
Но в реальности быстро начинаются вопросы:
• у кого ЛК уже есть?
• кого уже приглашали?
• где это записано?
• что делать, если пациент ответил вопросом?
• как не отправить сообщение не тому человеку?
В итоге вокруг ЛК начал собирать отдельный процесс: признак в карточке клиента, комментарии, автоматические события, статусы и аккуратные приглашения через Telegram.
Самое интересное оказалось не в том, как нажать кнопку «отправить». А в том, как понять, что кнопку сейчас вообще можно нажимать.
Telegram Web, например, местами ведёт себя так, что лучше остановиться, чем героически отправить не туда.
Написал подробнее в Дзене: https://dzen.ru/a/ag2-JxtXgmS_ACun
👍1
Генерация картинок через AI выглядит просто: написал «сделай красиво», получил идеальный визуал и пошёл пить кофе.
На практике всё веселее :)
Для карточек услуг AVA: референс препарата + единый фон со стальным подносом + Gemini + ручная проверка + загрузка в S3.
Главная боль — AI хочет «улучшить»: добавить шприц, повернуть коробку так, что название не читается, или переписать надпись на упаковке.
Это не магия, а земной процесс: фиксированный промпт, одна генерация, ручная проверка и публикация только принятого варианта.
Полная версия:
https://dzen.ru/a/ag7a4pbsnTfddVoj
На практике всё веселее :)
Для карточек услуг AVA: референс препарата + единый фон со стальным подносом + Gemini + ручная проверка + загрузка в S3.
Главная боль — AI хочет «улучшить»: добавить шприц, повернуть коробку так, что название не читается, или переписать надпись на упаковке.
Это не магия, а земной процесс: фиксированный промпт, одна генерация, ручная проверка и публикация только принятого варианта.
Полная версия:
https://dzen.ru/a/ag7a4pbsnTfddVoj
Я в восторге от AI Studio от Google. За пару минут мне создал калькулятор. Я ему просто скинул ссылку на мой текущий калькулятор, который я создавал в Google таблице и использовал для проверки различных сценариев. А теперь у меня есть такая красота, которую я дальше скормил Codex (кодит он хорошо, но откровенно делает плохие дизайны) и он мне уже даптировал под нашу панель управления клиникой.
Буду и дальше использовать такую связку и вам советую.
Буду и дальше использовать такую связку и вам советую.
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ева, мой AI-ассистент, иногда себя также ведет )))
🤣3😁1
Персональные данные — это не только “галочка под формой” и политика на сайте.
Для малого бизнеса это обычная IT-гигиена.
Когда появляется сайт, форма записи, CRM, онлайн-оплата, Telegram-бот или личный кабинет — бизнес автоматически начинает собирать и хранить данные людей: имя, телефон, почту, историю визитов, заявки, переписку, фото, комментарии.
И главный вопрос тут не “лежит ли у нас где-то политика обработки ПДн”, а более приземлённый:
• какие данные мы собираем;
• где они лежат;
• кто имеет доступ;
• куда они передаются;
• что будет, если сотрудник уволится, подрядчик пропадёт, а пароль от CRM останется в общем чате.
Особенно весело это выглядит в клиниках, салонах и сервисном бизнесе: заявка с сайта улетает в Telegram, потом в CRM, потом в рассылку, потом в сервис онлайн-записи, а рядом ещё живёт таблица “для удобства”.
Написал подробнее в Дзене:
https://dzen.ru/a/ahGpqRUapDr85J4i
Для малого бизнеса это обычная IT-гигиена.
Когда появляется сайт, форма записи, CRM, онлайн-оплата, Telegram-бот или личный кабинет — бизнес автоматически начинает собирать и хранить данные людей: имя, телефон, почту, историю визитов, заявки, переписку, фото, комментарии.
И главный вопрос тут не “лежит ли у нас где-то политика обработки ПДн”, а более приземлённый:
• какие данные мы собираем;
• где они лежат;
• кто имеет доступ;
• куда они передаются;
• что будет, если сотрудник уволится, подрядчик пропадёт, а пароль от CRM останется в общем чате.
Особенно весело это выглядит в клиниках, салонах и сервисном бизнесе: заявка с сайта улетает в Telegram, потом в CRM, потом в рассылку, потом в сервис онлайн-записи, а рядом ещё живёт таблица “для удобства”.
Написал подробнее в Дзене:
https://dzen.ru/a/ahGpqRUapDr85J4i
Сооснователь Anthropic Джек Кларк говорит, что уже в ближайший год ИИ может помочь людям сделать открытие уровня Нобелевской премии.
На лекции в Оксфорде он обозначил бодрый таймлайн:
— через год ИИ может помочь с “нобелевским” научным открытием;
— за 18 месяцев появятся AI-управляемые компании с миллионной выручкой;
— в течение двух лет двуногие роботы станут помощниками на производствах;
— к концу 2028 года ИИ сможет проектировать собственные следующие версии.
Звучит как очередной питч из будущего, но нюанс в том, что это говорит не случайный футуролог из LinkedIn, а человек внутри Anthropic.
При этом сам Кларк считает, что человечеству лучше замедлить развитие ИИ и выиграть время на адаптацию: у технологии остаётся “ненулевая вероятность катастрофического исхода”.
Баланс: с одной стороны — открытия, роботы и автономные компании. С другой — “может, всё-таки притормозим?”.
Источник: https://www.theguardian.com/technology/2026/may/21/ai-nobel-prize-winning-discovery-robots-jack-clark-anthropic
На лекции в Оксфорде он обозначил бодрый таймлайн:
— через год ИИ может помочь с “нобелевским” научным открытием;
— за 18 месяцев появятся AI-управляемые компании с миллионной выручкой;
— в течение двух лет двуногие роботы станут помощниками на производствах;
— к концу 2028 года ИИ сможет проектировать собственные следующие версии.
Звучит как очередной питч из будущего, но нюанс в том, что это говорит не случайный футуролог из LinkedIn, а человек внутри Anthropic.
При этом сам Кларк считает, что человечеству лучше замедлить развитие ИИ и выиграть время на адаптацию: у технологии остаётся “ненулевая вероятность катастрофического исхода”.
Баланс: с одной стороны — открытия, роботы и автономные компании. С другой — “может, всё-таки притормозим?”.
Источник: https://www.theguardian.com/technology/2026/may/21/ai-nobel-prize-winning-discovery-robots-jack-clark-anthropic
VPN на iPhone — это не просто кнопка «вкл/выкл».
Долгое время у меня он работал как обычный рубильник: либо всё через VPN, либо всё напрямую. На практике неудобно.
Telegram, иностранные соцсети, ChatGPT и Gemini хочется открывать через VPN. А Госуслуги, банки, маркетплейсы и сервисы оплаты — наоборот, лучше запускать без него, чтобы не ловить лишние проверки и странные ошибки.
В итоге настроил себе более нормальную схему:
• v2box маршрутизирует сайты: российские идут напрямую, остальное — через VPN;
• iOS «Команды» включают или выключают VPN при запуске конкретных приложений;
• банк открылся — VPN выключился;
• Telegram или ChatGPT открылся — VPN включился.
Получилась маленькая бытовая автоматизация, которая убирает постоянную ручную возню.
Подробно расписал в Дзене:
https://dzen.ru/a/ahQRLsVpFArhZ2Q-
Долгое время у меня он работал как обычный рубильник: либо всё через VPN, либо всё напрямую. На практике неудобно.
Telegram, иностранные соцсети, ChatGPT и Gemini хочется открывать через VPN. А Госуслуги, банки, маркетплейсы и сервисы оплаты — наоборот, лучше запускать без него, чтобы не ловить лишние проверки и странные ошибки.
В итоге настроил себе более нормальную схему:
• v2box маршрутизирует сайты: российские идут напрямую, остальное — через VPN;
• iOS «Команды» включают или выключают VPN при запуске конкретных приложений;
• банк открылся — VPN выключился;
• Telegram или ChatGPT открылся — VPN включился.
Получилась маленькая бытовая автоматизация, которая убирает постоянную ручную возню.
Подробно расписал в Дзене:
https://dzen.ru/a/ahQRLsVpFArhZ2Q-
Я знал, я чувствовал это, вчера Codex у меня знатно тупил на, вроде бы, простой задаче по миграции импорта данных по клиентам и визитам с текущего парсинга отчета через n8n, на полноценной API 1С, пришлось несколько раз прям носом тыкать куда смотреть ИИ и что ему делать.
Сервис Margin Evals Degradation Trackers отслеживает качество работы ИИ-помощников в реальном времени, избавляя от субъективных догадок об их деградации.
Если вам снова показалось, что Opus или Codex стали хуже справляться с кодом — теперь это можно проверить на цифрах:
🦀 Claude Code: marginlab.ai/trackers/claude-code
🧑💻 Codex: marginlab.ai/trackers/codex
Сервис Margin Evals Degradation Trackers отслеживает качество работы ИИ-помощников в реальном времени, избавляя от субъективных догадок об их деградации.
Если вам снова показалось, что Opus или Codex стали хуже справляться с кодом — теперь это можно проверить на цифрах:
🦀 Claude Code: marginlab.ai/trackers/claude-code
🧑💻 Codex: marginlab.ai/trackers/codex
marginlab.ai
Claude Code Opus 4.7 Performance Tracker | Marginlab
Track Claude Code's daily performance on SWE-Bench-Pro. Monitor for degradation with statistical significance testing.
👍2
Интересный режим у Codex, называется "К цели", сегодня как раз воспользовался этой возможностью, попросил Codex проверить сайт клиники на наличие битых ссылок и ошибочных страниц, которые возвращают ошибки 404 (страница не найдена) или 500 (ошибка сервера). Оказалось довольно удобно, главное формулировать задачу таким образом, чтобы цель была измеримой и конкретной.
👍1
На своем Mac, сколько я себя помню, использую почтовый клиент Spark, а на днях поставил их Spark Desktop. Ко многим возможностям теперь привязано работа с ИИ, те же письма теперь можно не самому писать, а поручить AI, но что меня прям поразило, это "заметки о встрече".
Spark понимает, что я запустил такие приложения как Zoom и автоматически предлагает провести транскрибацию и формирование резюме этой встречи, очень удобно и полезно
Spark понимает, что я запустил такие приложения как Zoom и автоматически предлагает провести транскрибацию и формирование резюме этой встречи, очень удобно и полезно
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Очень интересную технологию описали в этом видео. Как думаете к чему еще можно ее применить?
Подвел сегодня финансовые итоги месяца по нашей клинике, цифры очень радуют:
• более чем на 39% выручка больше чем за прошлый месяц и на 14% выше прошлого абсолютного максимума;
• чистый доход более чем на 43% выше прошлого абсолютного максимума.
Но не расслабляемся, впереди непростые для косметологии летние месяцы, когда клиенты разъезжаются по отпускам, а еще не все процедуры можно делать (например, ту же фототерапию не желательно делать летом)
• более чем на 39% выручка больше чем за прошлый месяц и на 14% выше прошлого абсолютного максимума;
• чистый доход более чем на 43% выше прошлого абсолютного максимума.
Но не расслабляемся, впереди непростые для косметологии летние месяцы, когда клиенты разъезжаются по отпускам, а еще не все процедуры можно делать (например, ту же фототерапию не желательно делать летом)
👍2