Odoo: ERP из GitHub
⠀
Odoo — набор веб-приложений для бизнеса с открытым исходным кодом. В одном репозитории лежит большой ERP-комбайн: CRM, сайт, eCommerce, склад, проекты, бухгалтерия, PoS, HR, маркетинг, производство.
⠀
На карточке GitHub видны старые округлённые цифры: 28k stars и 18k forks. Актуальный GitHub API сейчас даёт уже около 50.8k stars, 32.5k forks и 4k+ contributors. Для бизнес-софта это размер экосистемы, а не просто красивый бейдж.
⠀
Сильная сторона Odoo в том, что приложения можно ставить отдельно, а потом собрать из них цельную ERP-систему. Малый бизнес может начать с CRM или склада, а дальше не переезжать в другой мир, когда появляются продажи, счета, сотрудники и производство.
⠀
Но есть нормальная оговорка: open source здесь про Community-код под LGPLv3. Вокруг него живёт платная Enterprise-экосистема Odoo. Бесплатной является открытая база; коммерческий продукт и внедрение стоят рядом с ней.
⠀
Хороший пример open-source для бизнеса: продуктовая система, которую можно поднять, дорабатывать и продавать вокруг неё внедрение.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источники: GitHub odoo/odoo, LICENSE

Layui: UI без сборочного зоопарка
⠀
Layui — бесплатная Web UI-библиотека на чистых HTML, CSS и JavaScript. Без React/Vue-обвязки, без обязательного билд-пайплайна, без превращения простой страницы во фронтенд-проект на полдня.
⠀
Её сильное место: быстрые интерфейсы для админок, внутренних панелей, старых проектов и разработчиков, которым нужно собрать страницу, а не спорить с инструментами. В README авторы прямо пишут: Layui снижает порог для людей без глубокой фронтенд-специализации, но со сложными веб-экранами в работе.
⠀
Проект живой: на GitHub сейчас больше 30k звёзд, около 7.4k форков, MIT-лицензия, основной язык JavaScript. Layui 2 уже документирован, Layui 3 находится в разработке.
⠀
Меня здесь цепляет сама ниша. В 2026 году всё ещё есть куча задач, где хватает нормальной таблицы, формы, модалки и меню. Поставил в браузер, собрал экран, поехал дальше.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub, docs

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

OpenClaw стал ближе к живому ассистенту
⠀
OpenClaw выпустил 2026.5.19. Релиз большой: Android Talk Mode перешёл на realtime-сессии через Gateway, Mac Settings почистили, xAI login теперь работает на headless/remote машинах, Telegram-топики стали спокойнее.
⠀
Самая заметная часть — голос на Android. Микрофон стримит вход, ответ проигрывается в реальном времени, результаты инструментов возвращаются в голосовую сессию, а транскрипт остаётся на экране. Это уже ближе к разговору с ассистентом, который что-то делает по ходу беседы.
⠀
Mac app тоже стал менее раздражающим. Настройки разложили карточками, канальные панели ускорили, sidebar стабилизировали, ошибки и выбор remote Gateway стали читаться лучше. xAI OAuth теперь проходит через device-code login, без локального browser callback — это важно для серверов и удалённых машин.
⠀
Отдельно подлечили Telegram и автоматизацию браузера. Форум-топики больше не должны блокировать соседние треды, DM draft previews стали нативнее, доставка вокруг reconnects и медиа безопаснее. В браузере снапшоты показывают модалки, actions возвращают blockedByDialog, и можно ответить на нужный prompt по ID.
⠀
На скриншоте магии мало. Зато в реальной работе ассистент меньше спотыкается об микрофон, авторизацию, Telegram-топик и случайный browser alert.

✨🔵🤍⚡🎯🛠📌📎
⠀
Источник: X, GitHub release

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

Hermes Agent 0.14 стал легче и полезнее
⠀
NousResearch выкатили Hermes Agent v0.14.0. Масштаб нормальный: 808 коммитов, 633 смёрженных PR, 545 закрытых issues и 215 контрибьюторов с прошлого релиза.
⠀
Главное изменение для обычного пользователя — установка наконец стала человеческой. Теперь хватает pip install hermes-agent: без клонирования репы и танцев с shell-скриптами. Тяжёлые адаптеры доустанавливаются по факту использования, поэтому чистая установка стала легче.
⠀
По скорости тоже прорыв. Запуск hermes стал примерно на 19 секунд быстрее, экран всех платформ упал с 14 секунд до меньше чем 1.5, а проверки страницы через браузер ускорили в 180 раз за счёт постоянного соединения с Chrome.
⠀
Самая мясная часть — модельная. Hermes теперь умеет SuperGrok OAuth: можно зайти xAI-аккаунтом и юзать Grok без отдельного API-ключа. У grok-4.3 в релизе заявлено окно контекста 1M токенов.
⠀
Ещё важнее локальный прокси под OpenAI API. Hermes может поднять endpoint поверх Claude Pro, ChatGPT Pro или SuperGrok, а дальше к нему ходят Codex, Aider, Cline, Continue и свои скрипты. То есть подписка превращается в нормальную рабочую точку для других инструментов.
⠀
По каналам тоже добили много практики: появился встроенный поиск по X, Microsoft Teams подключили end-to-end, добавили LINE и SimpleX Chat. Всего у Hermes теперь 22 платформы для сообщений.
⠀
Для агентной работы отдельный жир: /handoff переносит живую сессию между моделями без потери контекста, clarify в Telegram и Discord показывает нативные кнопки, Discord подтягивает историю канала, vision_analyze отдаёт пиксели vision-моделям, а правки файлов теперь проверяются через LSP-диагностику.
⠀
Мне нравится этот тип релиза: меньше тупой возни вокруг установки, скорости, авторизации, браузера, файлов, чатов и внешних моделей. Агент просто чаще доезжает до результата.

🟡🔴⚪⚫🟦🟧🟩
⠀
Источник: GitHub release

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

Codex прыгает на горло Claude
⠀
OpenAI выложила набор готовых сценариев для Codex. Агенту дают работу вокруг продукта: интерфейсы, презентации, таблицы, встречи, баги, Slack, Linear, GitHub и CRM.
⠀
Самые полезные кейсы:
• собрать адаптивный фронтенд по скриншотам и проверить его через Playwright;
• сделать презентацию в фирменном стиле, сохранив текст, графики и макет в PPTX;
• разобрать бюджет «план vs факт» и выдать редактируемую таблицу;
• превратить встречу в письма, задачи, CRM-заметки и Slack-апдейт;
• каждый день собирать баги из Sentry, Slack, Linear и GitHub, группировать дубли и отдавать приоритеты P0–P3.
⠀
Отдельно OpenAI продвигает Skills и Plugins. Skills — это папки с инструкциями, файлами и скриптами под конкретную работу. Plugins — способ упаковать такие навыки и приложения, чтобы их можно было устанавливать в Codex.
⠀
Мне нравится, куда это едет. Codex всё больше похож на рабочего исполнителя: ему можно дать контекст, инструменты, правила доступа и попросить принести результат в нормальном формате. И без банов от оранжевой корпорации П.
⠀
Самое важное ограничение остаётся прежним: все опасные действия нужно держать через approval. Письма, публикации, задачи, CRM и изменения в коде — только после проверки человеком. Иначе автоматизация быстро превращается в красивый генератор проблем.

Ну или включает yolo режим, как все нормальные криптаны.
⠀
Источник: OpenAI Codex use cases

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Разборы и инструменты: @human20
Внедрение ИИ: human20.app

10 млн документов в 4 ГБ RAM
⠀
turbovec бьёт в обычную проблему RAG: векторные индексы быстро съедают память.
⠀
В README проекта заявляют простую цифру: корпус на 10 млн документов в float32 занимает 31 ГБ RAM, а turbovec укладывает его в 4 ГБ и при этом ищет быстрее FAISS.
⠀
По-человечески: большой векторный индекс можно держать локально. Не тащить документы во внешнюю векторную базу и не покупать лишнюю память только потому, что эмбеддинги распухли.
⠀
Что делает turbovec:
• хранит векторный индекс на Rust и даёт Python-обвязку;
• использует TurboQuant от Google Research;
• добавляет векторы без обучения словаря квантования и долгой пересборки;
• умеет искать только внутри нужного набора документов — например по клиенту, правам доступа, кандидатам из BM25 или временному окну;
• работает локально: данные остаются на машине или внутри VPC.
⠀
Вот это последнее особенно важно. Для внутренних баз, документов клиентов, юридических архивов, медкарточек и корпоративного поиска внешняя векторная база часто упирается в комплаенс, безопасность и цену ошибки.
⠀
Если заявления проекта подтвердятся в живых нагрузках, turbovec — хороший кирпич для приватного RAG: меньше RAM, меньше инфраструктуры, меньше причин отдавать память и данные внешним сервисам.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: Tom Dörr / GitHub

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

GuardDog проверяет пакеты до установки
⠀
GuardDog — CLI-инструмент от Datadog для быстрой проверки чужих зависимостей. Он ищет подозрительные признаки в PyPI и npm-пакетах, Go-модулях, RubyGems, GitHub Actions и расширениях VSCode.
⠀
Смысл простой: перед тем как тащить пакет в проект, можно прогнать его через GuardDog и посмотреть, нет ли там типовых красных флагов.
⠀
На скрине видно три сценария:
• requests проходит без найденных индикаторов;
• случайный пакет получает срабатывание за пустое описание и exec от base64-строки;
• beautifulsup4 ловится как возможный typosquatting под beautifulsoup4.
⠀
Под капотом GuardDog использует Semgrep-правила для исходников и отдельные проверки метаданных пакета. Он смотрит не только на код, но и на вещи вроде пустого описания, подозрительного имени, обфускации, выполнения команд, скачивания бинарников или попыток утащить чувствительные данные.
⠀
Это не антивирус и не гарантия безопасности. Но как дешёвый pre-flight перед установкой зависимости — очень полезная привычка. Особенно когда пакет прилетел из issue, README, StackOverflow, чужого агента или ночного эксперимента.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

OpenClaw v2026.5.20: обновление стоит поставить
⠀
У нас сейчас стоит 2026.5.19, а свежая версия уже 2026.5.20. Это не релиз «переименовали пару кнопок». В нём есть несколько правок, которые могут прямо задеть наш рабочий стек.
⠀
Главное — безопасность запуска команд.
⠀
Раньше у скиллов оставался старый обходной путь: файл скилла можно было подсовывать через командную склейку, а потом запускать wrapper. В новой версии этот маршрут убрали. Теперь OpenClaw должен читать skill-файлы нормальным инструментом чтения, а автоматическое разрешение на запуск даётся только реальному исполняемому файлу.
⠀
По-русски: если у вас есть самописные скиллы и они жили на старой магии вокруг запуска команд, после обновления их надо проверить. Хорошая защита часто ломает старые костыли.
⠀
Что ещё полезно:
• появился встроенный Policy plugin — для проверок правил в каналах, предупреждений doctor и аккуратного ремонта workspace;
• обновили Codex до версии 0.132.0 и каталог моделей;
• для xAI добавили вход через device-code — удобно авторизовать сервер без браузерного callback на localhost;
• OpenRouter теперь лучше учитывает правила маршрутизации провайдера, модели и агента;
• doctor начал предупреждать, если политика песочницы прячет MCP tools до запроса к модели.
⠀
Остальное менее срочное: Discord voice, обслуживание tasks в JSON, WhatsApp на новой версии Baileys, правки браузерных скриншотов и cron-доставки.
⠀
Для gateway, routing и memory я не вижу отдельного срочного риска. Но обновление я бы ставил: security-фикс по запуску скиллов, Policy plugin и новый Codex достаточно близко к нашему контуру.

✨🔵🤍⚡🎯🛠📌📎
⠀
Источник: OpenClaw release v2026.5.20

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Hallmark чинит нейро-дизайн
⠀
У сайтов, которые собрала модель, часто один и тот же почерк: большой hero, три карточки, кнопка, футер. Цвета меняются, скелет остаётся.
⠀
Hallmark — опенсорсный дизайн-скилл от Together AI для Claude Code, Cursor и Codex. Ставится одной командой:
npx skills add nutlope/hallmark
⠀
После этого он работает как дизайнерский фильтр для интерфейсов и лендингов: выбирает структуру страницы, подбирает тему, проверяет результат на типовые следы ИИ и не даёт агенту снова собрать одинаковую SaaS-страницу.
⠀
Внутри четыре режима:
• Build — задаёт 3 вопроса и собирает готовый сайт.
• Study — принимает скриншот или сайт и вытаскивает дизайн-ДНК: структуру, типографику, цветовой якорь.
• Redesign — сохраняет контент и бренд, но пересобирает визуальную часть заново.
• Audit — даёт отчёт по признакам, из-за которых страница выглядит сгенерированной.
⠀
В README заявлены 22 темы и 65 проверок против типового нейро-мусора. Репозиторий свежий: появился в апреле, сейчас около 1,3k звёзд, лицензия MIT.
⠀
Мне нравится подход: вкус пытаются упаковать в правила, которые агент может соблюдать в Claude Code, Cursor и Codex. Не «сделай красиво», а конкретные ограничения на структуру, ритм и визуальные штампы.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub / демо

Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app

ИИ-рекрутеры спалились из-за промт-инъекции
⠀
Парень вставил в свой LinkedIn-профиль промпт-инъекцию. После этого автоматизированные рекрутерские сообщения начали приходить ему в староанглийском стиле.
⠀
Лучший маркер видно сразу: письмо начинается с «My Lord Artur».
⠀
Это смешно, но удар попал точно. Многие AI-рекрутеры сейчас просто берут профиль кандидата, засовывают его в модель и просят написать персонализированный outreach. Если в профиле лежит инструкция для модели, часть таких систем её послушает.
⠀
Кандидату прилетел почти средневековый свиток про AI-компанию с оценкой $1B. Формально — рекрутерское письмо. По факту — скрин, который продаёт проблему лучше любого whitepaper.
⠀
Для рекрутинга это неприятная проверка на реальность. Если человек может одной фразой в профиле заставить вашу систему писать «мой лорд», значит там нет нормальной защиты от prompt injection, нет фильтра входных данных и, скорее всего, нет ручной проверки перед отправкой. Ваш бот сделан из говна и веток, сэр
⠀
AI-аутрич без контроля быстро превращается в театр. Иногда буквально.

🧩📣🔥💡🪄
⠀
Источник: Dexerto.

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Боты в одном чате — это не «два умных помощника».

Казалось бы, мечта. Посадил в один чат Hermes и OpenClaw и кидаешь им задачу, пусть между собой договорятся и сделают.

Реальность оказалась жестока.

Без правил это два стажёра с одной лопатой.

Пишешь в общий чат:
— один начинает создавать файл;
— второй тоже начинает создавать файл;
— один кладёт в human20-app;
— второй кладёт в human20-app-v2-newdesign;
— оба уверены, что помогают.

В итоге не помощь, а маленькая распределённая авария.

Правильная модель (как выяснилось) другая.

Если человек тегнул конкретного бота — отвечает только он. Второй молчит.

Если человек написал в общий чат без тега — боты не должны сразу бежать исполнять задачу. Сначала они должны договориться между собой:

— кто исполнитель;
— кто ревьюер;
— куда пишем;
— какой файл canonical;
— кто даёт финальный ответ человеку.

И только потом один делает работу. А другой проверяет.

Причём это нельзя чинить фразой «я запомнил». Память агента — не механизм синхронизации. Завтра новый контекст, другой процесс, другой gateway, и всё снова поедет.

Будет как в анекдоте про лодку ("а вдруг завтра дадут другую лодку?")

Это должно жить ниже:

— в gateway-level routing;
— в mention-only gating;
— в системных prompts конкретного чата;
— в shared lock / claim-lock, если нужно совсем жёстко;
— в очереди задач, если агентов много.
(ниже даю гитхаб со своими готовыми решениями)

Самый простой рабочий вариант для группового чата:

1. Без тега — один бот становится координатором.
2. Он зовёт второго только за позицией.
3. После этого назначается один исполнитель.
4. Финальный ответ пишет один.
5. Второй не дублирует работу и не плодит файлы.

Это выглядит мелочью, пока у тебя не появляется два ассистента, три репозитория, пять документов и один злой человек, который просто хотел, чтобы «вы записали важное и не потеряли».

Мультиагентность начинается не с «давайте запустим swarm».

Она начинается с простого правила:
одна задача — один владелец.

Сделал вам github, чтобы вы могли настроить своих ботов так же: https://github.com/evgyur/chip-bot-coop

📚🧪🤖👀🧭🪜🎬

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

model-trader превращает трейдера в сканер сделок
⠀
model-trader — open-source фреймворк, который превращает публичный контент трейдера в исполняемый сканер сетапов.
⠀
Это не формат «ИИ, скажи, покупать ли BTC». Здесь сначала вытаскивают правила, потом проверяют их на рынке.
⠀
Сначала берутся видео, статьи или твиты трейдера. Потом Claude или Hermes собирает из них стратегию: какие паттерны человек ищет, что инвалидирует сетап, где он ждёт подтверждение, когда просто сидит на руках.
⠀
Дальше стратегия превращается в gates — цепочку pass/fail-проверок. Например: есть ли нужный контекст на старшем таймфрейме, был ли FVG, пришло ли подтверждение, не повторяется ли уже сломанный уровень.
⠀
После этого бот может гонять сканер по рынку, бэктестить историю и открывать сделки в paper trading. По умолчанию реальные деньги не трогаются: журнал сделок пишется в JSON, риск считается отдельно, есть фильтр дублей и ограничение плеча.
⠀
Отдельно есть агентский слой: Claude получает роль veto-фильтра поверх уже найденного сетапа. Сканер сказал TAKE, а агент смотрит на философию трейдера и решает: брать, пропустить или подождать. Если API упал, система не ломается — продолжает работать по gates.
⠀
Почему это интересно: repo показывает нормальную форму «AI для трейдинга». Вместо магического советчика, который обещает деньги, здесь обычный конвейер: контент → стратегия → проверки → бумажные сделки → бэктест.
⠀
Риск тоже очевидный. Если плохо вытащить стратегию или придумать лишние gates, получится кулебяка. Главная работа здесь — ручная сборка правил после разбора вашим агентом.
⠀
Источник: GitHub repo, pipeline docs, agent layer docs, backtest docs.

📊💹🧮💰🪙🏦⚙📉💵

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Менеджер паролей без облака — PearPass от Tether
⠀
На GitHub у Tether есть PearPass — открытый менеджер паролей и идентификационных данных. Хранилище с паролями живёт на вашем устройстве. Синхронизация между девайсами идёт напрямую, peer-to-peer, через Pear Runtime. Центрального сервера, на котором лежит ваш сейф, просто нет.
⠀
Как это устроено конкретно: пароли, данные банковских карт, заметки и произвольные поля шифруются локально — ещё до записи на диск. Когда вы добавляете второе устройство, оно подключается к первому напрямую через Pear Runtime и получает зашифрованную копию. Никакой промежуточной точки, через которую проходят данные в открытом виде.
⠀
Практическая оговорка: безопасность всё равно упирается в конкретное устройство, мастер-пароль, наличие бэкапов и качество самой реализации. P2P-синхронизация убирает риск взлома центрального хранилища, но добавляет свои вопросы — например, что происходит при конфликте версий или потере единственного устройства. Для нового проекта это критичные детали, и стоит изучить их до переноса реальных данных.
⠀
Десктопное приложение работает на macOS, Linux и Windows. По README также есть мобильная версия и браузерное расширение. Из встроенных функций: офлайн-доступ, генератор паролей, аудит слабых и повторяющихся паролей, end-to-end encryption.
⠀
Репозиторий живой: около 450 звёзд, JavaScript, свежие коммиты, версия в package.json — 2.2.0. Для менеджера паролей возможность читать код и смотреть зависимости важнее маркетинговой страницы.
⠀
Я бы не переносил туда всю цифровую жизнь после одного README. Но направление заслуживает внимания: менеджеры паролей постепенно двигаются от модели «доверьте нам ваш главный сейф» к модели «сейф остаётся у вас, а сеть нужна только для синхронизации».

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub, документация PearPass, Pear Runtime

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Облачный продукт, где главный пользователь — агент
⠀
Alibaba Cloud анонсировала полную перестройку стека под agentic era: модели, чипы, серверы, платформа Bailian. Но интереснее всего выглядит конкретная деталь доставки продукта.
⠀
У QianWen AI есть skills-страница с описанием и GitHub-репозиторий. Всё стандартно. Но точка входа в продукт — одна строка:
⠀
npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai
⠀
Человек с этой строкой мало что сделает. Здесь нет консоли, нет карточек сервисов, нет визуального конструктора. Строку читает агент: он ставит пакет, подключает API-ключ и получает доступ к 8 навыкам — генерация текста, vision, генерация картинок, генерация видео, TTS, выбор модели, авторизация, контроль расхода токенов.
⠀
Облачные каталоги всегда писались для людей. Документация, тарифные сетки, кнопки в консоли, пошаговые гайды. QianWen упаковал продукт как исполняемую инструкцию для программного агента. Лендинг существует, но он вторичен — машиночитаемый skills.md важнее.
⠀
Репозиторий пока крошечный: 18 звёзд на GitHub в момент проверки (агенты не ставят звёзды). Ранний эксперимент. Но формат показывает направление: облачные провайдеры начнут конкурировать за то, насколько быстро агент может сам обнаружить сервис, подключить его и запустить в работу без участия человека.
⠀
Alibaba здесь фиксирует сдвиг раньше других крупных облаков. Агент становится первым, кто потребляет продукт. Человек остаётся тем, кто формулирует задачу и оплачивает вычисления.

🧩📣🔥💡🪄
⠀
Источник: Alibaba Cloud, QianWen AI Skills, GitHub

Кейсы и инструменты: @human20
Среда ИИ: human20.app

ИИ выдаёт себя не только словами
⠀
Списки «фраз-маркеров» полезны, но они ловят только самый дешёвый мусор. Реальный нейротекст чаще видно по конструкции: он аккуратно ведёт читателя за руку, создаёт напряжение без факта и постоянно подставляет универсальные мостики между абзацами.
⠀
На картинке как раз такой набор. Эти фразы можно вставить почти в любой пост, и текст не развалится. Проблема ровно в этом: фраза не зависит от темы, автора и фактуры. Она просто имитирует драму.
⠀
Исследования описывают ту же болезнь более сухим языком. Филип Шапира проверял 168 млн научных текстов через OpenAlex и смотрел, как после ChatGPT выросло употребление слова delve. Другие работы находят у моделей более прямой порядок слов, меньше разговорных конструкций, больше повторяющихся грамматических связок и больше отглагольных существительных.
⠀
Поэтому плохой AI-текст узнаётся не по одному слову. Он слишком ровно собран. Мало интонации конкретного человека, мало случайной живой синтаксической шероховатости, зато много фраз, которые будто заранее обещают пользу, интригу или заботу.
⠀
Хороший редакторский тест простой: удалить вводную фразу и посмотреть, потерялся ли факт. Если ничего не исчезло, это упаковка без смысла. Её надо резать.
⠀
Для себя я бы держал такие карточки как стоп-лист. Когда рука тянется начать абзац универсальным крючком, лучше сразу поставить конкретный объект: кто сделал, что изменилось, какая цифра, какой риск, что проверить.

⭐🌟🏷🔗📍📝
⠀
Источник: Philip Shapira, arXiv о синтаксисе LLM-текстов, PNAS, NYT

Разборы и инструменты: @human20
Внедрение ИИ: human20.app

Презентации через Hermes: убийца Gamma вышел в open source
⠀
Presenton — открытый генератор презентаций, который закрывает боль Gamma и Beautiful AI: красивые слайды хочется делать быстро, но не хочется отдавать туда все документы, платить вечную подписку и жить внутри чужого сервиса.
⠀
Здесь другой маршрут. Можно поднять Presenton через Docker, поставить десктопное приложение на macOS/Windows/Linux или использовать облачную версию. Модель тоже выбираешь сам: OpenAI, Gemini, Claude, Azure, Bedrock, Ollama, LM Studio, Together, Fireworks, свой OpenAI-совместимый endpoint. Для локальных сценариев это особенно приятно: документ остаётся у тебя, ключи твои, экспорт обычный — PPTX или PDF.
⠀
Самая интересная часть для нас — API и MCP-сервер. Presenton можно дергать не только руками из интерфейса, но и из агента: передал тему или файл, получил презентацию, потом открыл edit path и доработал. В OpenAPI уже есть endpoint генерации презентации, а MCP-сервер собирается из этой спецификации через FastMCP.
⠀
Такой генератор уже похож на инфраструктуру для автоматической сборки отчётов, питчдеков, продуктовых разборов, внутренних апдейтов и учебных материалов. Особенно если команда хочет свои шаблоны, свои модели и нормальный экспорт в PowerPoint, а не красивую веб-страницу, которую потом всё равно надо переносить руками.
⠀
По GitHub сейчас: Apache 2.0, TypeScript, около 6.6k звёзд, активные пуши в main. Репозиторий выглядит живым, но качество генерации слайдов всё равно надо проверять на своих материалах. У таких инструментов запуск часто проще, чем редактура: модель должна понимать структуру, держать шаблон и не превращать важный документ в блестящую открытку.
⠀
В хорошей версии презентация становится артефактом, который агент может создать, обновить и отдать человеку на финальную правку.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: GitHub, документация, сайт Presenton

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

HyperFrames: видео, которое собирает агент
⠀
HyperFrames — open-source инструмент от HeyGen для тех случаев, когда нужен короткий ролик, а не ещё один ручной заход в видеоредактор.
⠀
Берёшь пост, PDF, лендинг, таблицу с цифрами или продуктовый апдейт. Просишь агента: «собери 30-секундное видео для Telegram». Он пишет сценарий, делит его на сцены, добавляет заголовки, графики, субтитры, музыку или озвучку, показывает превью и рендерит MP4.
⠀
Важная деталь: HyperFrames не генерирует видео нейросетевой video-моделью вроде Sora, Veo или Runway. Он открывает HTML-композицию в headless Chrome, двигается по кадрам, снимает их через Chrome DevTools Protocol и кодирует результат в видео через FFmpeg. Если внутри есть аудио, оно миксуется тоже через FFmpeg.
⠀
По расходам: сам HyperFrames бесплатный и open-source, Apache 2.0. Платить придётся только за то, что ты подключишь вокруг него: LLM для сценария и кода, TTS для озвучки, генерацию картинок/музыки, хостинг или свою машину для рендера. Если всё крутится локально и модель локальная, прямого per-video тарифа у HyperFrames нет.
⠀
Пользователь приносит материал, получает черновик ролика и дальше правит вкус: заголовок крупнее, первые 5 секунд быстрее, фон заменить, субтитры оставить.
⠀
HTML здесь не главный герой. Это внутренний язык, на котором агенту удобно собирать видео: блоки, текст, тайминг, цвета, анимации, правки. Он уже умеет работать со страницами, поэтому быстро меняет сцену по обычной текстовой команде.
⠀
Где это реально использовать:
⠀
— превратить статью или PDF в короткое видео;
— сделать промо-ролик из сайта;
— собрать анимированный отчёт из таблицы;
— быстро накидать product intro;
— выпустить ролик с субтитрами и озвучкой;
— обновлять видео после каждого продуктового апдейта без ручной пересборки.
⠀
По GitHub: около 20.8k звёзд, TypeScript, Node.js 22+, FFmpeg. Есть CLI, preview, render, TTS, транскрибация, удаление фона, каталог готовых блоков и skills для Claude Code, Cursor, Gemini CLI и Codex.
⠀
Это не замена сильному монтажёру. Это способ убрать рутину там, где каждый день нужны объяснялки, апдейты, мини-отчёты, промо и быстрые ролики из уже готового материала.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub · npm · документация · engine README

Больше разборов: @human20
Среда: human20.app

OpenScreen: Screen Studio без подписки
⠀
OpenScreen — бесплатное open-source приложение для красивых экранных демо: записал окно или весь экран, добавил зумы, фон, размытие, аннотации, ускорение, обрезку — и экспортировал ролик в MP4 или GIF.
⠀
Платный Screen Studio удобен, но подписка быстро раздражает, если тебе нужны только короткие продуктовые ролики. OpenScreen закрывает базовый сценарий: показать продукт, записать фичу, собрать обзор интерфейса, подготовить демо для X, Reddit, лендинга или Telegram.
⠀
Что внутри:
⠀
— запись окна, региона или всего экрана;
— микрофон, системный звук и вебкамера поверх видео;
— авто- и ручные зумы с настройкой глубины, длительности и плавности;
— фоны: картинка, цвет, градиент, свой фон;
— motion blur, скругления, тень, padding;
— обрезка, trim, изменение скорости по сегментам;
— blur для скрытия чувствительных частей экрана;
— подсветка курсора и кликов;
— текст, стрелки и картинки как аннотации;
— сохранение проекта, чтобы не переснимать заново.
⠀
По GitHub: десятки тысяч звёзд, MIT License, Electron/TypeScript. Есть сборки для macOS, Windows и Linux; свежий релиз v1.4.0 вышел 6 мая 2026.
⠀
README отдельно предупреждает: проект вырос из сайд-проекта; production-grade стабильности автор не обещает, баги будут. OpenScreen лучше подавать как облегчённый инструмент для людей, которым нужны быстрые демо без подписки, водяных знаков и лишней тяжести.
⠀
Хороший формат для соло-разработчика, small team, фаундера или маркетолога: сделал продукт → навёл камеру на важные места → добавил фон и темп → выгрузил готовый ролик.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub · релиз v1.4.0 · сайт

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

Сайт должен уметь говорить с агентом
⠀
Мы прогнали human20.app через Is Your Site Agent-Ready? и получили 100/100: Level 5, Agent-Native.
⠀
Это не бейджик на лендинге. В течение года рядом с обычным трафиком появится агентский: пользователь даст задачу своему ассистенту, а тот пойдёт выбирать сервисы, сравнивать условия и выполнять шаги на сайтах.
⠀
Сценарии простые: «найди сервис», «сравни варианты», «запишись на демо», «скачай счёт», «проверь условия». Дальше сайт либо даёт агенту маршрут, либо проигрывает компании, у которой всё разложено для машинного чтения.
⠀
Мы привели сайт Человек 2.0 к этому новому режиму: документы, доступ для ботов, структурированные данные, API/MCP/skill discovery и страницы, которые агент может прочитать и использовать в задаче.
⠀
Сайт перестаёт быть витриной. Он становится интерфейсом для чужих агентов.
⠀
Есть и приятный побочный эффект: когда готовишь сайт для агентов, приходится нормально ответить на базовые вопросы — что вы делаете, для кого, сколько стоит, как начать, где ограничения и что можно автоматизировать.
⠀
В эпоху SEO все писали тексты для поисковиков. В эпоху агентов сайты должны быть пригодны к исполнению.
⠀
Мы свой уже подтянули. А вы свой проверяли?

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Проверить сайт: isitagentready.com

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Дизайн для агентов перестаёт быть вкусовщиной
⠀
В AI-разработке появился новый рабочий контекст: агенту дают не только задачу «сделай красиво», но и нормальные дизайн-референсы, правила, экраны, потоки и файл с дизайн-системой.
⠀
Два полезных инструмента здесь — DESIGNmd и Refero.
⠀
DESIGNmd — библиотека готовых DESIGN.md. Это один markdown-файл с цветами, типографикой, spacing, компонентами и правилами интерфейса. Его кладёшь в корень проекта рядом с README, а потом говоришь Cursor, Claude Code или другому агенту: используй этот файл как дизайн-систему.
⠀
Там есть сотни бесплатных дизайн-систем. Можно искать на сайте, через CLI или MCP. CLI ставится через npm install -g designmd. По публичной странице: поиск и просмотр тегов работают без ключа, скачивание/просмотр полного файла/загрузка своих китов требуют бесплатный API key. Отдельных платных тарифов на сайте я не нашёл.
⠀
Refero решает другую задачу. Это база реальных интерфейсов: 130k+ экранов из 400+ web/iOS-продуктов, page types, flows, UX patterns, UI elements, поиск по картинке, Figma-плагин, MCP и Refero Skill для агентов.
⠀
Если DESIGNmd отвечает за «в каком стиле агент должен строить», Refero отвечает за «на какие реальные продукты ему смотреть перед тем, как строить». Например: найти pricing page, onboarding, dashboard, paywall, filter/sorting, modal, table — и дать агенту конкретные интерфейсные решения вместо абстрактного вкуса.
⠀
По цене Refero: Free даёт ограниченный доступ, примерно несколько процентов библиотеки. Pro — $10/мес при годовой оплате ($120/год). Team — $12/мес за пользователя при годовой оплате ($140/год), с командными bookmarks. Для студентов есть 40% скидка, enterprise — по запросу.
⠀
Как я бы этим пользовался:
⠀
1. В Refero найти 5–10 экранов под конкретную задачу: pricing, onboarding, dashboard, checkout, settings.
2. Вытащить из них структуру: блоки, порядок, состояния, фильтры, пустые экраны, ошибки.
3. В DESIGNmd взять подходящую дизайн-систему и положить DESIGN.md в проект.
4. Дать агенту оба типа контекста: «вот как должен выглядеть продукт» и «вот какие UX-паттерны работают в похожих продуктах».
⠀
Тогда агент перестаёт собирать очередной стерильный иишный SaaS-экран из воздуха. Он сначала смотрит на реальные интерфейсы, потом работает внутри выбранной дизайн-системы.
⠀
Для вайбкодинга это экономит часы. Для продукта с командой — снижает хаос, когда каждый новый экран выглядит как отдельный эксперимент.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источники: DESIGNmd, DESIGNmd CLI, DESIGNmd MCP, Refero, Refero Pricing

Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app