Карпатый выложил GPT в одном Python-файле
⠀
Андрей Карпатый (создатель ChatGPT) опубликовал microgpt.py: минимальную реализацию GPT на чистом Python.
⠀
Внутри нет PyTorch, TensorFlow и готовых слоёв. Импорты всего три: math, random и os. Остальное написано руками: автодифференцирование, обратное распространение ошибки, токенизация, эмбеддинги, multi-head attention, MLP, RMSNorm, Adam, обучение и инференс.
⠀
Главная фраза из комментария в начале файла: «этот файл содержит полный алгоритм. Всё остальное — просто эффективность».
⠀
Комьюнити быстро подхватило идею: у репо уже 5000+ звёзд, тысячи форков и порты на Rust, Go, OCaml, Julia, CUDA и JavaScript. Файл уже переносят на другие языки, чтобы проверить, насколько компактно можно показать тот же механизм вне Python.
⠀
Смысл, конечно, не в том, что так вы обучите свой Claude Opus или, не к ночи будь помянут, Mythos... Это учебная версия, где из системы убрали всю инженерную обвязку и оставили сам механизм.
⠀
Если человек пользовался трансформерами как чёрным ящиком, и понимает в коде, такой файл полезнее очередного туториала. Его можно прочитать сверху вниз и увидеть, где именно появляются градиенты, внимание, потери и генерация.

И чуточку лучше понимать, что за технология так меняет мир.
⠀
—
📎 пост · microgpt.py

🧠🚀✅🐾💬

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

OpenClaw 4.29: не спешим обновляться
⠀
Если коротко: 2026.4.29 пока лучше не ставить вслепую. У части пользователей бот в Telegram начинает отвечать с задержками в 3–4 минуты.

Мне тоже пришлось откатиться.
⠀
Там совпало сразу несколько изменений. В групповых чатах дефолт для visibleReplies переехал в message_tool — агент может молчать, пока явно не вызовет отправку сообщения. Плюс новый debounce/followup queue mode, где fallback уходит в 500ms steer. И отдельно был json5 bug в runtime deps после апдейта.
⠀
На рабочей 4.27 всё спокойно: Gateway active, Telegram connected, Health ok, Memory около 974MB RSS, event loop в норме — P99 ~50ms.
⠀
Если у вас в конфиге уже сохранено visibleReplies: automatic и вы работаете не из группового чата, часть проблем может не проявиться. Но как массовая рекомендация 4.29 всё равно выглядит рискованно.
⠀
А если вы (как и я) ничего не поняли из того, что бот написал выше, нормальный вариант — остаться на 4.27 и дождаться 4.30 с фиксом.

🧠🚀✅🐾💬✨🔵🤍

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

У ИИ заканчивается «магия софта». Дальше начинается промышленность.
⠀
Узкое место сместилось от графических процессоров к промышленной инфраструктуре. Модель обучается быстрее, если есть железо. Железо покупается, если есть память. Память и ускорители встают в стойки, если есть дата-центр. А дата-центр запускается только при наличии электричества, сети, охлаждения и разрешений.
⠀
1. Энергия: первый фильтр.
MIT пишет, что в 2023 году дата-центры съедали больше 4% всей электроэнергии США, к 2030-му доля может дойти до 9%. Один крупный объект тянет как 50 тысяч домов. Отсюда внезапное появление рядом с ИИ компаний Constellation, Vistra, GE Vernova, Bloom Energy вместе с газом, атомом, турбинами и собственной генерацией прямо у площадки.
⠀
2. Подключение к сети медленнее денег.
Капитал есть, а подключение занимает годы. В американских очередях застряли тысячи гигаватт новой генерации и накопителей. Кампус ИИ на 200–500 МВт: полноценная энергетическая стройка.
⠀
3. Память и упаковка: наравне с ускорителями.
Высокоскоростная память HBM стала причиной, по которой SK Hynix, Samsung и Micron встроились в сделки по ИИ-инфраструктуре. Передовая упаковка TSMC объясняет, почему одних вычислительных кристаллов мало. Ускоритель держится на трёх слоях: кристалл, HBM, упаковка.
⠀
4. Охлаждение и внутренняя сеть: часть инженерии.
Плотность в AI-кластерах уходит в десятки киловатт на стойку. Отсюда Vertiv, жидкостное охлаждение, распределение питания и отдельная инженерия зала. Между серверами идёт гонка за пропускную способность и задержку: Arista, Broadcom, сетевое оборудование Nvidia, Astera Labs, оптика, ретаймеры.
⠀
Отдельная тема: «неверная классификация» биткоин-майнеров. Рынок всё ещё смотрит на них как на криптоактивы, хотя часть уже продаёт дефицитные площадки с мощностью и подключением. IREN, Cipher, Core Scientific, TeraWulf всё чаще оценивают через конверсию в ИИ/HPC, а не через мультипликатор к BTC.
⠀
Риски тоже промышленные: капзатраты, долги, сроки поставок, разрешения, вода, протесты местных жителей, контракты с крупными облачными игроками и умение реально достроить объект. ИИ-инфраструктура превращает скучные отрасли в дефицитные активы.
⠀
Следующий победитель ИИ может выглядеть как электростанция, подстанция, стек HBM, коммутатор, холодильная машина или бывшая майнинговая площадка.
⠀
— Источники: MIT Energy Initiative, Berkeley Lab про очереди на подключение, Epoch AI про HBM и упаковку, S&P Global про спрос дата-центров

🧠🚀✅🐾💬

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Три ChatGPT-аккаунта не должны жить у тебя в голове

Если вы плотно работаете с OpenClaw каждый день, один профиль быстро перестаёт быть единственной рабочей лошадкой. его тупо не хватает. Появляется второй аккаунт, потом третий, потом отдельный профиль “как резерв”.

А ещё, если оплатить месяц и отменить подписку, после её окончания тебе предложат ещё месяц посидеть за 0 долларов. Такие аккаунты тоже полезны :))

И дальше начинается ручная бухгалтерия: этот упёрся в 5-часовое окно, у этого подходит недельный лимит, у этого токен протух, а вот этот ещё можно юзать. Вроде мелочь, но она лезет ска в тот момент, когда ты глубоко погружен в работу.

Да и вообще, мы же топим за то, что агенты делают всю работу за тебя!

Я вынес это в отдельный OpenClaw-скилл:

https://github.com/evgyur/gptprof-public

Вся работа начинается с одной команды:

/gptprof

Она показывает панель профилей (см скрин): активный профиль, route (на неправильном route сейчас падает OpenClaw), refresh token, когда закончится токен, лимиты использования по 5-часовому и недельному окну. Если профиль закончился, видно, через сколько он откиснет. Если доступен другой, он тоже перед глазами.

Дальше не надо держать команды в памяти. В выдаче есть кнопки.

Нажал профиль — переключился. Нажал refresh — обновил usage. Нажал auth-действие, пошёл нужный сценарий. Это не CLI-квест, где надо помнить семь команд и порядок флагов и подключаться к терминалу. Это нормальная панель управления профилями прямо в OpenClaw/Telegram.

Для ленивого режима есть autoswitch: когда активный профиль доходит до >=95% по 5-часовому или недельному окну, а другой здоровый профиль ещё ниже 95%, OpenClaw перейдёт на него сам.

Важно: это не обход лимитов. Скилл не создаёт аккаунты, не хранит токены в Git и не притворяется, что правил OpenAI нет. Он управляет локальными OAuth-профилями и убирает ручную возню вокруг них.

Если вы уже живёте с несколькими ChatGPT-аккаунтами под Codex/OpenClaw, ставьте:

https://github.com/evgyur/gptprof-public

✅🐾💬✨🔵🤍🧠🚀

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

OpenClaw 5.2–5.3: важные обновления
⠀
В 5.2 команда полезла в слой, который обычно замечают только после поломки. Плагины и каналы перевели в отдельную систему установки, обновления и ремонта. Идея практичная: Discord чинится как Discord, Telegram как Telegram, и переустановка одного плагина не тянет за собой остальное.
⠀
Там же OpenClaw стал меньше хватать лишнего на старте. Раньше он поднимал больше плагинов, чем нужно для текущей работы. Теперь грузит только включённое и не пересобирает описания инструментов перед каждой задачей. Gateway легче, пауза перед запуском меньше.
⠀
Почему вокруг 5.2 было шумно: релиз тронул места, где ошибки сразу видны. У кого-то поехали Discord mentions, у кого-то plugin doctor и обновление вели себя странно, кто-то уходил на beta 5.3 (это я) или вручную переустанавливал Discord-плагин.
⠀
Версия 5.3 пришла всё это прибрать. Улучшили установку, обновление и восстановление плагинов, починили журнал установок, сделали безопаснее update и doctor. Если вы переустановили Discord или Codex, OpenClaw больше не забывает состояние остальных плагинов.
⠀
В рабочих сценариях тоже есть заметные правки. Gateway сохраняет env secrets при повторной подготовке. Двойной Send в WebChat схлопывается в один запуск. В Google Meet поправили живое аудио и доступы. Каналы лучше восстанавливаются после сбоев доставки.
⠀
Из новых команд я бы первым смотрел на /steer: агента можно поправить прямо по ходу, без нового запуска. Для длинных задач это полезнее очередной кнопки в меню. Появились и progress drafts. Промежуточные черновики, пока агент ещё работает.
⠀
Ещё добавили передачу файлов между paired nodes. Сделали осторожно: доступ закрыт по умолчанию, нужен approval, symlink traversal выключен, лимит 16 MB за проход. Полезность зависит от вашей схемы работы, так что тестировать обязательно.
⠀
Вывод: релизы нужные, но ставить вслепую я бы не стал. Сделайте бэкап конфигов и прогоните реальные маршруты: Telegram topic, Discord reply, Meet audio, Codex, web search, custom provider, paired nodes. Именно там такие обновления показывают, всё ли пережило переезд.

Я уже перешёл на 5.3, полёт нормальный.
⠀
📎 Источники: GitHub v2026.5.2, GitHub v2026.5.3

🧠🚀✅🐾💬✨🔵🤍

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

OpenClaw 5.4: агент проснулся и не потерял инструменты
⠀
Уже работаю на версии 2026.5.4, могу поделиться выводами.
⠀
В этом релизе меня интересовал самый обычный рабочий сценарий: задача стартует сама, агент получает нужные права и доводит дело до конца.
⠀
Самый понятный пример: крон. Это запуск по расписанию. Ночью собрать дайджест, утром проверить канал, раз в час обновить отчёт.
Снаружи такой запуск может выглядеть живым. Крон проснулся, задача пошла, контекст собрался. Потом агент доходит до действия и выясняет, что нужного инструмента внутри запуска нет.
⠀
OpenClaw 5.4 чинит этот косяк. Списки разрешённых инструментов теперь лучше доезжают в крон, встроенный запуск и субагентов. Список разрешённых инструментов это набор действий для агента. Можно отправлять сообщение, звать редактора, обращаться к плагину, запускать отдельную часть задачи.
⠀
Субагент это маленький агент внутри большой работы. Один собирает факты, другой пишет, третий проверяет. Если права не дошли до одного звена, ломается вся цепочка.
⠀
Для моего Telegram-пайплайна это самый раздражающий класс сбоев. Пост почти готов, редакторская проверка рядом, превью должно уйти в чат, но маршрут падает из-за отсутствующего инструмента.
⠀
Telegram в 5.4 тоже поправили. В чатах с темами ответ должен попасть в свою ветку. Когда автоматизация пишет не туда, человек потом разгребает мусор руками.
⠀
Шлюз OpenClaw после перезапуска быстрее понимает, какие плагины уже готовы. Это тот самый Gateway который поднимает Telegram, Discord, генерацию картинок, голос и внешние подключения.
⠀
Генерация картинок, видео и музыки тоже стала чётче после перезапуска. Плагин должен стать рабочей настройкой, а не просто записью в каталоге.
⠀
Discord получил фикс SecretRef: токен из переменных окружения корректнее подтягивается при старте шлюза.
⠀
Twilio и Google Meet тоже обновили. Звонок через Twilio теперь идёт через голосовой мост Gemini в реальном времени.
⠀
Хорошая агентская система видна утром: ночная задача сама проснулась, взяла нужные инструменты и оставила результат в правильном месте.
⠀
Ставим: OpenClaw v2026.5.4 release

🧠🚀✅🐾💬✨🔵🤍

Подпишись на канал: @human20

Больше практики: на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Higgsfield теперь подключается к агентам через MCP
⠀
Сервис для генерации картинок и видео Higgsfield выкатил CLI/MCP-подключение для создания медиа из агентских чатов.
⠀
Поддержаны Claude, OpenClaw, Hermes, NemoClaw и другие MCP-клиенты. Логин идёт через браузер, API-ключ руками настраивать не надо.
⠀
После подключения агент видит Higgsfield как набор инструментов: генерация изображений, видео, история генераций, референсы и обучение персонажей через Soul.
⠀
Внутри работают более 30 моделей: Soul, Cinema Studio, Flux, Seedream, Kling, Minimax Hailuo, Veo и другие.
⠀
Теперь медиа можно делать там же, где рождается задача: в чате с агентом. Промпт, референсы, правки и результат остаются в одном контексте.
⠀
Генерация идёт асинхронно: агент ставит задачу, ждёт результат через polling и возвращает готовый файл в чат.
⠀
В OpenClaw это можно связать с ресёрчем, текстом и генерацией обложек без ручного перехода между сервисами.
⠀
Подключиться: higgsfield.ai/cli

💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

OpenClaw v2026.5.7 лучше поставить сейчас.
⠀
Релиз полезный. Он чинит четыре места, где агент может выглядеть рабочим, хотя уже сломался: доступ, входящие апдейты, расписания и кэш скиллов.
⠀
Главный фикс — ложный статус «бот жив». Раньше исходящий вызов Bot API мог дать зелёный статус, хотя входящий poller уже завис и не забирал новые сообщения через getUpdates. Теперь health привязан к getUpdates: проверяется вход, а не способность бота что-то отправить наружу. Поломку видно до того, как человек пишет: «бот молчит».
⠀
Доступ тоже сделали жёстче. Sender allowlists теперь строже проверяются в личках, группах, native-командах и callback-авторизации. По-человечески: если команду должен запускать конкретный sender или чат, у лишнего отправителя меньше способов пролезть обходом.
⠀
Кроны теперь проще мониторить. cron list/show --json отдают computed status: disabled, running, ok, error, skipped, idle. Это можно сразу класть в панель или алертинг: выключено, выполняется, упало, пропущено или просто ждёт.
⠀
И хорошая штука для долгих сессий: /new и sessions.reset чистят cached skills snapshots. Новый skill больше не должен пропадать из виду только потому, что сессия держит старый снимок.
⠀
Ставьте ради скучной гигиены. В агентах такие релизы экономят часы расследований: кто имел доступ, почему не доходили команды, где застрял cron и почему свежий skill не появился.

💬💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Страх за джунов сейчас очень похож на старую драку вокруг ткацких станков
⠀
Возник хороший повод для поста: хабровский текст про сеньоров как исчезающий вид. Если ИИ забирает джунские задачи, откуда потом возьмутся сильные инженеры? Вопрос вроде бы логичный. Но похожий страх уже был в индустрии производства тканей в начале 1800-х в Англии, когда ручную работу начал забирать станок.
⠀
Луддиты боялись, что механические станки убьют ремесло. Новичок перестанет руками прокидывать челнок, поднимать ремизки, прибивать уток, ловить натяжение основы, и всё: ткачества больше нет.
⠀
Подмастерье перестал кидать челнок руками, и внезапно Британия не осталась без штанов.
⠀
Переход реально выбивал людей из профессии; не надо превращать это в милую сказку. Но история не закончилась рулонами брака. Массовая ткань стала ровнее благодаря повторяемости, стандартам, настройке станков, контролю процесса и людям, которые видят, где полезла ошибка.
⠀
С ИИ часть ручной школы правда отвалится. Меньше людей будет годами набивать CRUD, перекладывать JSON туда-сюда и учиться через механическое повторение. Риск реальный: можно вырастить человека, который быстро получает ответ, но не понимает, где этот ответ ломается.
⠀
Значит, джунов придётся учить другому: постановке задачи, проверке результата, тестам, стандартам, ответственности, умению поймать брак до продакшена.
⠀
ИИ здесь похож на станок: быстро ткёт, всегда ровнее новичка, но местами уверенно гонит брак. Человек нужен там, где надо настроить процесс и вовремя остановить партию.
⠀
С джунами может выйти так же: меньше ручного челнока, больше инженерной ответственности.
⠀
— Источники: Habr, история механизации ткачества, процесс ткачества

💬✨🔵🤍🧠

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Последнюю неделю я всё чаще отдаю Hermes реальные задачи.
⠀
Не как полную замену OpenClaw-сетапу. Но в этом и сила опенсорс решения, что ты можешь быстро заменить его целиком или частично новым модулем.

Hermes пока не такой умный и не такой широкий по возможностям, но на длинных задачах у него другое преимущество: он стабильнее.
⠀
Название у Hermes Agent v0.13.0 точное: “Tenacity Release”. Переводится как настойчивость, целеустремленность.
⠀
Когда агенту дают задачу на несколько часов, сила модели — только часть вопроса. Дальше начинается рантайм: что будет после рестарта Gateway, обрыва потока, смены профиля или передачи задачи другому агенту. Если всё это разваливает цепочку, ты всё равно сидишь рядом и держишь контекст в голове.
⠀
В v0.13.0 собрали рантайм для такой работы:
⠀
• Durable multi-agent Kanban даёт постоянную доску для нескольких агентов и профилей;
• /goal тянет цель между ходами;
• Checkpoints v2 лучше хранит снимки файлов и изменений;
• Gateway auto-resume возвращает работу после обрыва.
⠀
В реальной работе это разница между «запустил и пошёл спать» и «каждые полчаса проверяешь, живо ли оно».
⠀
Отдельно понравился no_agent cron watchdog: cron-задача может крутиться как обычный скрипт без модели, молчать, пока всё нормально, и присылать финальный статус. Я такой сейчас поставил для обновлений. Не каждую проверку надо гонять через модель.
⠀
Безопасность тоже сделали предметно: 8 P0-фиксов вокруг SSRF, allowlist/approval edge cases и credential write TOCTOU. Чем больше агенту дают прав на сеть, файлы и автоматические запуски, тем важнее явно держать границы.
⠀
После записи файлов Post-write delta lint смотрит на новые ошибки, а не на весь накопленный шум репозитория. Мелочь, но практичная: проверка перестаёт превращаться в археологию.
⠀
В следующих коммитах тоже есть полезное: лучше диагностика повторов и обрывов потока, vision_analyze отдаёт пиксели моделям с поддержкой зрения, хранилище результатов инструментов помогает не упираться в 128 KB лимит аргументов exec на больших ответах.
⠀
ProviderProfile делает провайдеров модульнее, MCP SSE transport упрощает серверные MCP-интеграции. У нас локально уже около +300 коммитов после v2026.5.7, хотя версия всё ещё показывает v0.13.0.
⠀
Я как раз сейчас разгружаю основной OpenClaw-сетап, и Hermes забирает часть задач на себя. Поэтому новые версии буду разбирать на канале отдельно: полезно понимать, где этот агент уже можно ставить рабочей лошадкой, а где всё ещё лучше не ждать чудес.
⠀
V13 - хороший релиз. Агент, которому дали настоящую работу, должен спокойно дойти до конца.

https://github.com/nousresearch/hermes-agent

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Вокруг OpenClaw уже насчитали несколько десятков независимых персональных ИИ-агентов.
⠀
OpenClaw раскрыл ящик Пандоры. Оказалось, что личного агента весело разбирать на узлы и собирать заново под свои задачи и условия.
⠀
Личный агент — это контур из памяти, каналов связи, расписаний, границ доступа и кода, который можно держать у себя. После этого просто отвечаем на вопрос: где агент живёт, что ему можно трогать, сколько он стоит в простое, насколько опасно хранить у него личный контекст, а дальше следует вывод, на каком языке программирования будем писать.
⠀
Так появляются разные реализации. Кто-то сжимает агента до маленького бинаря. Кто-то уводит его на телефон. Кто-то переписывает ядро под безопасность, локальность или слабое железо.
⠀
А потом с персональными агентами всё упирается в установку и настройку. Универсальный умный помощник хорошо смотрится на странице лендинга; в работе выигрывает тот, кто лучше встраивается в конкретную среду: права, песочница, память, каналы, расписания, цена постоянной работы. А самое главное, сложность поддержания работоспособности.
⠀
Для оператора критерий другой. Демка с умным чатом ничего не доказывает. Важнее, переживёт ли агент вашу рабочую грязь: протухшие токены, закрытый контур, старое железо, несколько каналов связи и привычку работать без ручного тыка.
⠀
Сколько из этих 47 вы уже пробовали?

Ссылки на основные гитхабы: OpenClaw, PicoClaw, ZeroClaw, nanobot, TinyClaw, NanoClaw, Moltis, TrinityClaw, IronClaw, NullClaw, MimiClaw, HermitClaw, AstrBot, ZeptoClaw, BabyClaw, safeclaw, droidclaw, Flowly AI, shrew, zclaw, Clawlet, subzeroclaw, Autobot, moxxy, Microclaw, troublemaker, LettaBot, picobot, AngelClaw, SupaClaw, pickle-bot, OpenCrabs, OpenFang, ClawDroid, Hermes Agent, Atombot.
⠀
Каталог: awesome-claws, CONTRIBUTING

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Meetily забирает самую рискованную часть созвонов обратно на ваш компьютер: голос, стенограмму и резюме.
⠀
Обычная схема таких сервисов держится на доверии к вендору. Бот заходит во встречу, пишет звук, гонит расшифровку и краткое содержание через облако, а потом вы надеетесь, что хранение, удаление и доступ устроены честно.
⠀
Для обычного созвона это может быть терпимо. Для юристов, медицины, финансов, оборонки и внутренних разборов — уже лотерея.
⠀
У Meetily другая цепочка. Приложение ставится локально, захватывает микрофон и системный звук, расшифровывает встречу на машине через Whisper или Parakeet. Резюме можно делать через Ollama. В такой конфигурации запись, модели, стенограмма и заметки остаются у вас.
⠀
Главная ставка репозитория: разговор не уезжает к третьей стороне по умолчанию.
⠀
Технически это настольное приложение на Tauri: ядро на Rust, интерфейс на Next.js. Заявлены macOS и Windows, Linux собирается из исходников. Есть ускорение на железе: Apple Silicon через Metal/CoreML, NVIDIA через CUDA, AMD/Intel через Vulkan.
⠀
То есть это не просто демка вокруг API. Проект пытается быть локальной рабочей лошадкой.
⠀
Но приватность здесь не магическая галочка.
⠀
В описании Meetily поддерживает не только Ollama, но и Claude, Groq, OpenRouter и OpenAI-совместимые точки доступа для резюме. Включили облачного провайдера, и стенограмма и резюме снова могут уйти наружу. Для чувствительных встреч нормальная схема только одна: локальная расшифровка плюс локальная модель для резюме.
⠀
Еще нюанс: бесплатная версия с открытым кодом остается отдельно, а часть «взрослых» функций вынесена в Meetily PRO: шаблоны резюме, экспорт в PDF/DOCX, автообнаружение встреч, GDPR-блоки, командное развертывание. Причем PRO описан как отдельная профессиональная кодовая база.
⠀
Для личного использования это окей. Для компании это повод заранее понять, что именно вы аудируете и где заканчивается открытая часть.
⠀
С диаризацией тоже аккуратно: в заголовке репозитория она заявлена, но в блоке PRO распознавание участников отмечено как функция, которая еще готовится. Я бы не продавал это внутри команды как надежное разделение спикеров без теста на своих созвонах.
⠀
Meetily не решает за вас согласие на запись и не заменяет политику доступа к файлам на ноутбуке. Но он меняет базовую архитектуру риска.
⠀
Вместо «отдайте встречу сервису» получается более взрослая схема: держите встречу у себя.

https://github.com/Zackriya-Solutions/meetily

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Подготовили такую инфографику по сравнению агентов OpenClaw и Hermes.

У меня уже половина задач перенесена на Hermes, подкупает своей стабильностью.

А теперь ещё и режим /goal, когда агент добивается поставленной цели, сам ища к ней путь без остановки на перекур, из которых так любит не возвращаться OpenClaw.

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Hermes вылез в два клика
⠀
Higgsfield выкатил Supercomputer — агент для креативных задач, который работает из браузера или Telegram и забирает цепочку целиком: исследование, план, генерация, файлы, публикация.
⠀
В треде обещают 40+ встроенных инструментов, три слоя памяти, оркестрацию LLM/image/video-моделей и навыки для Seedance, GPT Image 2, Nano Banana. На лендинге добавлены коннекторы Slack, Drive, Notion, Gmail, Figma и ещё 30+.
⠀
В ролике это выглядит как: brief → research-final.md → анализ конкурентов → генерация креативов → Working Memory Hub. Акцент смещён с «напиши промпт» на «забери задачу и доведи до ассета».
⠀
И самая вкусная строчка для нас: powered by enhanced Hermes Agent.

А теперь открывайте рот, ваша ложка дёгтя — подписки Codex, похоже, туда не привинтишь. То есть с моим уровнем потребления это около 3-5 тысяч долларов на API.

Ну его.

За это я не люблю корпоративные решения. Опенсорс фор лайф 🙏
⠀
Источник: X / Higgsfield · лендинг

💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Hermes получил фоновые руки
⠀
Nous Research показали computer use для Hermes Agent × Cua. Агент кликает, печатает и скроллит в macOS-приложениях в фоне: курсор не двигается, фокус не уезжает, Spaces не переключаются.
⠀
Привязки к Anthropic тут нет. Подходит любая tool-capable модель: GPT, Gemini, Claude, OpenRouter или локальная vision-модель. Текстовые модели тоже могут работать через дерево доступности.
⠀
Под капотом cua-driver: MCP-драйвер для macOS. Он шлёт события прямо в нужный процесс и держит Chromium/Electron доступными даже под перекрытыми окнами.
⠀
Пока Mac-only. Нужны Accessibility и Screen Recording. Старт: hermes computer-use install → hermes -t computer_use chat.
⠀
Источник: анонс · доки

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Я наконец нормально разложил для себя разницу между OpenClaw и Hermes.

Снаружи они похожи: оба живут в Telegram, оба умеют дёргать инструменты, оба держатся на скиллах, памяти, cron-задачах и рабочих чатах. Если смотреть только на интерфейс, легко решить, что это два варианта одной идеи.

Но внутри это разные животные.

OpenClaw у нас вырос как операционная среда вокруг человека. Он ощущается как кабинет, где на стенах уже висят правила, заметки, карты чатов и рабочие привычки. SOUL.md задаёт характер. USER.md держит контекст пользователя. AGENTS.md описывает поведение агентов. CHATS.md помогает не путать, где что происходит.

В OpenClaw много силы именно в этой плотности. Он хорошо держит твой личный контекст, привычки, команды, внутренние маршруты, рабочие ритуалы. Ты не просто запускаешь ассистента. Ты заходишь в уже обжитое место, садишься в кресло, где всё под рукой, целый центр управления полётами.

Цена тоже есть. Когда система долго растёт вокруг живого человека с бешеной активностью разработчика, в ней появляется много исторических слоёв, которые конкурируют за ресурсы и в итоге тянут всю констукцию на дно, где бот молчит и перестаёт дышать.

Где-то логика лежит в файле. Где-то в навыке. Где-то в чате. Где-то в привычке, которую вы с ботом уже понимаtnt со временем, но новый человек увидит только после третьего падения, если нервов хватит.

Hermes появился позже и уже стоял на плечах гигантов. Без пафоса, в инженерном смысле: можно было посмотреть на то, что в OpenClaw реально работает, где он устаёт, где путается, где хрупкость маскируется привычкой, и заложить архитектуру спокойнее.

Поэтому Hermes с самого начала выглядит более модульным. У него есть config.yaml, нормальная модель провайдеров, реестр инструментов, toolsets, gateway для платформ, state.db, скиллы в ~/.hermes/skills, cron-задачи, профили, сессии, MCP.

Это набор деталей, из которых собирается стройная и надёжная система. Её можно переносить, чинить, объяснять и расширять без ощущения, что ты трогаешь несущую стену.

Для пользователя разница проявляется в количестве сожжённых нервов.

В OpenClaw ты можешь быстрее получить ощущение «у меня есть свой живой агент», если уже попал внутрь готовой среды. Но если начинать с нуля, там легко утонуть в контексте: что где лежит, какая команда что подразумевает, почему один route работает, другой отваливается, почему память ведёт себя страннее, чем написано в документации. И почему он, тварь, перестаёт тебе отвечать в телеграм.

Hermes дружелюбнее для старта. Он меньше требует веры в местную мифологию. Ты видишь конфиг, инструменты, каналы, скиллы, включаешь и выключаешь куски системы более спокойно.

И это, кажется, главное. Спокойствие.

OpenClaw был важной лабораторией. В нём проверялись рабочие идеи: агент как участник чатов, скиллы как процедурная память, cron как автономный ритм, файлы как способ держать характер и правила, Telegram как нормальная операционная поверхность.

Hermes взял эти уроки и сделал следующий инженерный шаг.

Меньше магии в углах. Больше явных границ. Больше переносимости. Больше шансов, что человек поставит систему, начнёт пользоваться и не проведёт первый вечер в разборе того, почему агент завис, ушёл не туда или потерял половину контекста.

Если вы только подходите к теме личных ИИ-агентов, я бы начинал с Hermes.

OpenClaw плохим от этого не становится. Без OpenClaw у Hermes не было бы половины правильных решений. Просто OpenClaw — это не для каждого, слишком часто опускаются руки, потому что он тупо перестаёт отвечаь. А Hermes ближе к нормальному конструктору, который можно собрать у себя и постепенно усложнять.

Начать лучше там, где архитектура помогает вам с первого вечера. А если вы уже на OpenClaw, переход будет почти бесшовным, просто потихоньку переносите свои наработки, скилы, функционал на новые рельсы — и поедете гораздо быстрее! При этом ничего не потеряв.

GitHub Hermes: https://github.com/NousResearch/hermes-agent

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

OpenHuman — красивый шаг... назад
⠀
На GitHub сейчас разгоняется OpenHuman: почти 7k звёзд, desktop app на React/Tauri/Rust, Memory Tree, Obsidian vault, 118+ интеграций через Composio/OAuth.
⠀
Выглядит солидно. Особенно если ты только входишь в ИИ и тебе страшно жить в терминале, конфигах, скиллах, cron-джобах и Telegram-группах. Открыл приложение, подключил аккаунты, увидел красивый UI — мозг успокоился.
⠀
Но как направление это, по-моему, шаг назад.
⠀
Проблема не в OpenHuman. Проблема в форме: опять отдельное приложение, отдельная поверхность, отдельный inbox, отдельная привычка. Агент живёт «внутри продукта», а человек должен ходить к нему в гости.
⠀
Это логика 2024 года: сделать assistant app, прикрутить интеграции, нарисовать память, добавить дашбордик и сказать, что теперь у нас персональный ИИ.
⠀
Персональный агент должен жить там, где уже живёт человек: в чатах, уведомлениях, голосовых, группах, задачах, личных ритуалах. Без ещё одной вкладки, которую нужно помнить и открывать.
⠀
Для меня настоящий superapp уже выглядит проще: Telegram + personal agentic AI. Ты пишешь в обычный чат. Агент помнит контекст, тянет инфу, приносит отчёты и спрашивает разрешение, когда действие рискованное. А ночью он работает сам, пока кожаный спит.
⠀
UI в такой системе нужен, но как backstage: подключить OAuth, посмотреть память, починить интеграцию, проверить логи. Не как главное место жизни.
⠀
OpenHuman может быть хорошим мостом для новичков. Такой «человек 1.5»: уже не просто ChatGPT в браузере, но ещё не агентная операционная система вокруг твоей жизни.
⠀
А я всё больше уверен, что Человек 2.0 не будет открывать отдельное приложение для общения со своим агентом. Он просто кинет ему голосовое в Telegram.
⠀
GitHub: https://github.com/tinyhumansai/openhuman

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Режим /goal в Hermes. Чтобы не писать "продолжай".
⠀
В Hermes появилась команда, которая сильно меняет работу с длинными задачами.
⠀
Обычный агент часто делает один хороший шаг и останавливается. Потом ты пишешь «продолжай», «дальше», «дожми», «проверь тесты». Ручная педаль газа.
⠀
/goal убирает эту возню.
⠀
Ты ставишь стоящую цель, а Hermes сам продолжает работу между ходами. Он идёт дальше, пока не решит задачу, не упрётся в блокер или не съест лимит.
⠀
Пример:
⠀
/goal Почини все падающие тесты в tests/hermes_cli/ и проверь, что они проходят
⠀
Дальше Hermes делает первый проход, запускает инструменты и смотрит результат. После ответа включается judge-модель: она проверяет, достигнута ли цель. Если нет, Hermes сам кидает себе запрос на продолжение и делает следующий конкретный шаг.
⠀
Основные команды:
⠀
• /goal <text> — поставить или заменить цель
⠀
• /goal или /goal status — посмотреть текущую цель и статус
⠀
• /goal pause — остановить автопродолжение и сохранить цель
⠀
• /goal resume — продолжить; счётчик ходов сбрасывается
⠀
• /goal clear — удалить цель
⠀
У цели есть бюджет: по умолчанию 20 continuation turns. Настраивается в конфиге:
⠀
goals:
max_turns: 20
⠀
Judge вызывается после каждого хода и получает цель плюс последний ответ агента. Ответ должен быть строгим JSON: done/reason. Если judge сломался, Hermes продолжает работу; реальный ограничитель здесь — лимит ходов.
⠀
Judge можно вынести на дешёвую быструю модель:
⠀
auxiliary:
goal_judge:
provider: openrouter
model: google/gemini-3-flash-preview
⠀
Важная деталь: /goal не ломает prompt cache. Продолжение добавляется как обычное user-message в историю. System prompt и toolsets не меняются.
⠀
Состояние живёт в session DB, поэтому цель переживает /resume. Закрыл ноут, вернулся завтра, поднял сессию — цель всё ещё там.
⠀
Когда использовать:
⠀
• починить все lint/test ошибки
⠀
• довести рефактор до зелёных тестов
⠀
• собрать исследование и написать отчёт
⠀
• перенести фичу из одного репо в другое
⠀
• сделать задачу, где раньше пришлось бы три раза писать «продолжай»
⠀
Когда не надо: если задача помещается в один нормальный ход. Для коротких вопросов /goal только добавит лишнюю автоматику.
⠀
Мне нравится эта механика. Она делает агента рабочей лошадью: ставишь цель и смотришь, как он сам добирается до конца.
⠀
Документация: https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/goals

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app

Это набор финансовых skills для AI-агентов: Awesome Finance Skills.

Полезен тем, что быстро добавляет агенту финансовую аналитику:

• real-time новости и тренды из 10+ источников
• данные по A-share / HK / US акциям
• sentiment analysis через FinBERT / LLM
• прогнозы временных рядов с учетом новостей
• трекинг инвестиционных сигналов
• визуализацию причинно-следственных цепочек рынка
• генерацию аналитических отчетов

Практически: можно спрашивать агента что-то вроде «как падение золота повлияет на A-shares», а он не просто рассуждает, а тянет новости, котировки, sentiment и строит логику влияния.

Можно доработать под любые другие активы и рынки.

GitHub: https://github.com/RKiding/Awesome-finance-skills

💬💬💬💬💬💬💬

Больше практики на канале @human20
Среда внедрения ИИ: human20.app