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
— второй кладёт в
— 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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
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:
⠀
⠀
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯3
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
⠀
Там есть сотни бесплатных дизайн-систем. Можно искать на сайте, через CLI или MCP. CLI ставится через
⠀
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
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
⠀
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance чинит шакальные видео
⠀
У ByteDance появился vCube Video Upscaler: берёшь обычный mp4/mov, загружаешь в модель и получаешь ролик до 4K с повышением частоты кадров до 60 fps.
⠀
Сильнее всего тут работают готовые режимы под разные типы мусора: ИИ-видео, короткие сериалы, UGC с телефона, старые фильмы и обычные ролики. Модель восстанавливает детали, давит артефакты сжатия и добавляет промежуточные кадры, если просишь FPS выше исходника.
⠀
Есть два режима обработки: standard для большинства задач и pro для людей в кадре, где важны кожа, лица и мелкие детали. Pro сейчас доступен не всем, он включается по допуску.
⠀
Практический сценарий: сгенерировал видео в 720p/1080p через Seedance или другую модель, прогнал через апскейлер, получил более чистый файл для Reels, Shorts, рекламы или презентации. По README, переход 720p → 4K/60 fps для 5-секундного клипа обычно занимает 3–5 минут.
⠀
Платформа берёт оплату за секунды выходного видео, поэтому длинные ролики лучше сначала резать и проверять на коротком фрагменте. Иначе можно быстро получить красивый, но дорогой мусор.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Попробовать: ByteDance Video Upscaler
Источник: Replicate README, ByteDance SeedVR, fal SeedVR2
Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app
⠀
У ByteDance появился vCube Video Upscaler: берёшь обычный mp4/mov, загружаешь в модель и получаешь ролик до 4K с повышением частоты кадров до 60 fps.
⠀
Сильнее всего тут работают готовые режимы под разные типы мусора: ИИ-видео, короткие сериалы, UGC с телефона, старые фильмы и обычные ролики. Модель восстанавливает детали, давит артефакты сжатия и добавляет промежуточные кадры, если просишь FPS выше исходника.
⠀
Есть два режима обработки: standard для большинства задач и pro для людей в кадре, где важны кожа, лица и мелкие детали. Pro сейчас доступен не всем, он включается по допуску.
⠀
Практический сценарий: сгенерировал видео в 720p/1080p через Seedance или другую модель, прогнал через апскейлер, получил более чистый файл для Reels, Shorts, рекламы или презентации. По README, переход 720p → 4K/60 fps для 5-секундного клипа обычно занимает 3–5 минут.
⠀
Платформа берёт оплату за секунды выходного видео, поэтому длинные ролики лучше сначала резать и проверять на коротком фрагменте. Иначе можно быстро получить красивый, но дорогой мусор.
⠀
Попробовать: ByteDance Video Upscaler
Источник: Replicate README, ByteDance SeedVR, fal SeedVR2
Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
17 навыков для соцсетей — один раз установил, дальше всё само
Charlie Hills (charlie947) выложил на GitHub полный сет Claude Skills для соцмедиа. Называется social-media-skills, 1,1k звёзд и 282 форка.
Всего 17 навыков: от анализа авторского голоса до готовых постов, хуков, каруселей, Reels-скриптов, YouTube-обложек и аналитики.
Главная идея: сначала один навык — voice-builder — создаёт файл с твоим голосом и стилем. Дальше все остальные навыки читают этот файл и генерируют контент уже в твоём стиле, а не в стиле ChatGPT.
Это значит, что пост для LinkedIn, карусель для Instagram, скрипт для Reels и аналитика будут звучать одинаково — как ты, а не как промпт.
Из интересного по навыкам:
• post-scorer — вытягивает историю постов через Apify и оценивает новый драфт против того, что реально заходило
• gemini-carousel — делает карусели слайд за слайдом с проверкой перед генерацией
• reels-scripting — берёт Reel по URL, разбирает его через Gemini 2.5 Flash и пишет новый скрипт в твоём голосе из письма или статьи
• analytics-dashboard — экспортирует LinkedIn Analytics и выдаёт React-дашборд с рекомендациями
Установка для Claude Code:
Работает с любым AI-агентом, который понимает markdown-навыки. Если собираешь контент-систему и не хочешь каждый раз объяснять боту, как ты пишешь — здесь уже всё упаковано.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
GitHub · Автор
Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app
Charlie Hills (charlie947) выложил на GitHub полный сет Claude Skills для соцмедиа. Называется social-media-skills, 1,1k звёзд и 282 форка.
Всего 17 навыков: от анализа авторского голоса до готовых постов, хуков, каруселей, Reels-скриптов, YouTube-обложек и аналитики.
Главная идея: сначала один навык — voice-builder — создаёт файл с твоим голосом и стилем. Дальше все остальные навыки читают этот файл и генерируют контент уже в твоём стиле, а не в стиле ChatGPT.
Это значит, что пост для LinkedIn, карусель для Instagram, скрипт для Reels и аналитика будут звучать одинаково — как ты, а не как промпт.
Из интересного по навыкам:
• post-scorer — вытягивает историю постов через Apify и оценивает новый драфт против того, что реально заходило
• gemini-carousel — делает карусели слайд за слайдом с проверкой перед генерацией
• reels-scripting — берёт Reel по URL, разбирает его через Gemini 2.5 Flash и пишет новый скрипт в твоём голосе из письма или статьи
• analytics-dashboard — экспортирует LinkedIn Analytics и выдаёт React-дашборд с рекомендациями
Установка для Claude Code:
/plugin marketplace add charlie947/social-media-skills
/plugin install social-media-skillsРаботает с любым AI-агентом, который понимает markdown-навыки. Если собираешь контент-систему и не хочешь каждый раз объяснять боту, как ты пишешь — здесь уже всё упаковано.
GitHub · Автор
Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Google AI Studio теперь можно вайбкодить приложения для Android
Описываете идею — получаете нативное приложение на Kotlin и Jetpack Compose. Эмулятор работает прямо в браузере, тестируете на своём устройстве или открываете проект в Android Studio, если возможностей промптов уже не хватает.
Публикация в Google Play на internal testing track — в один клик. Никаких SDK, никакой локальной машины.
Google AI Studio бесплатен как интерфейс. Можно прототипировать, запускать эмулятор и генерировать код бесплатно. Но free tier слишком урезан по лимитам, поэтому для реальной работы нужна подписка.
AI Pro — $19.99/мес. В4 раза больше лимитов против free. $10 кредитов на Google Cloud в месяц. Доступ к Gemini3 Pro, Jules (агент для кода), интеграция с Workspace и YouTube Premium Lite.
AI Ultra — $99.99/мес. 5x–20x больше лимитов. Приоритетный доступ к Gemini Pro и Nano Banana Pro моделям, Google Antigravity, 20 ТБ облачного хранилища.
Для вайбкодинга Android-приложений AI Pro за глаза хватает. Первые две публикации в Google Play бесплатны — тратиться придётся только на сам API.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
Блог Google · Android Developers Blog
ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app
Описываете идею — получаете нативное приложение на Kotlin и Jetpack Compose. Эмулятор работает прямо в браузере, тестируете на своём устройстве или открываете проект в Android Studio, если возможностей промптов уже не хватает.
Публикация в Google Play на internal testing track — в один клик. Никаких SDK, никакой локальной машины.
Google AI Studio бесплатен как интерфейс. Можно прототипировать, запускать эмулятор и генерировать код бесплатно. Но free tier слишком урезан по лимитам, поэтому для реальной работы нужна подписка.
AI Pro — $19.99/мес. В4 раза больше лимитов против free. $10 кредитов на Google Cloud в месяц. Доступ к Gemini3 Pro, Jules (агент для кода), интеграция с Workspace и YouTube Premium Lite.
AI Ultra — $99.99/мес. 5x–20x больше лимитов. Приоритетный доступ к Gemini Pro и Nano Banana Pro моделям, Google Antigravity, 20 ТБ облачного хранилища.
Для вайбкодинга Android-приложений AI Pro за глаза хватает. Первые две публикации в Google Play бесплатны — тратиться придётся только на сам API.
Блог Google · Android Developers Blog
ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Hermes впервые не починил себя
⠀
У Hermes случился редкий баг: агент упал на ошибке
⠀
Мы в «Человек 2.0» разобрали причину и выложили отдельный hotfix-патч.
⠀
Что ломалось: часть потоков OpenAI Codex / ChatGPT Responses иногда завершалась с
⠀
Проблема: ответ модели уже частично пришёл, но финальный объект оказался пустым. SDK падал на разборе, Hermes терял результат из стрима; следующий шаг восстановления тоже шёл через тот же сломанный маршрут к ChatGPT.
⠀
Фикс делает восстановление на стороне Hermes:
• чинит основной Codex stream в
• чинит вспомогательные Codex-вызовы в
• ловит падение парсера во время чтения стрима
• ловит падение внутри
• собирает финальный output из уже пришедших stream events, если финальный
⠀
Это патч именно для бага с
⠀
Если у вас Hermes на
⠀
🧠 🚀 ✅ 🐾 💬 ⠀
Ссылка на фикс в GitHub: evgyur/fix-hermes-nonetype
Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app
⠀
У Hermes случился редкий баг: агент упал на ошибке
TypeError: 'NoneType' object is not iterable и фактически перестал нормально работать с ChatGPT/Codex.⠀
Мы в «Человек 2.0» разобрали причину и выложили отдельный hotfix-патч.
⠀
Что ломалось: часть потоков OpenAI Codex / ChatGPT Responses иногда завершалась с
response.output = null. После этого парсер openai-python мог выбросить TypeError раньше, чем Hermes успевал забрать уже полученные события: готовые output items или текстовые delta-события.⠀
Проблема: ответ модели уже частично пришёл, но финальный объект оказался пустым. SDK падал на разборе, Hermes терял результат из стрима; следующий шаг восстановления тоже шёл через тот же сломанный маршрут к ChatGPT.
⠀
Фикс делает восстановление на стороне Hermes:
• чинит основной Codex stream в
agent/codex_runtime.py• чинит вспомогательные Codex-вызовы в
agent/auxiliary_client.py• ловит падение парсера во время чтения стрима
• ловит падение внутри
get_final_response()• собирает финальный output из уже пришедших stream events, если финальный
output пустой⠀
Это патч именно для бага с
NoneType в Responses stream. Он не решает лимиты, OAuth, 401/429 и проблемы доступа к Codex.⠀
Если у вас Hermes на
openai-codex и в логах такая ошибка — забирайте патч, сначала прогоняйте dry-run, потом рестартуйте gateway и запускайте smoke test.⠀
Ссылка на фикс в GitHub: evgyur/fix-hermes-nonetype
Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Профессиональный маркетинг и BD доехал до скиллов
⠀
GooseWorks выложили Goose Skills — библиотеку готовых навыков для агентов, которые работают с кодом: Claude Code, Cursor и Codex.
⠀
Внутри много практических процедур под рост и вывод продукта на рынок: поиск лидов, конкурентная разведка, SEO, ресёрч компаний, LinkedIn-аутрич, рекламные креативы, контент-паки, мониторинг сигналов.
⠀
Самый интересный кусок: это каталог, который можно установить агенту. После этого его можно просить обычным языком: найди CTO в AI-компаниях, собери battlecard по конкуренту, вытащи комментарии из LinkedIn-поста, подготовь outbound-цепочку.
⠀
README говорит про 108 skills. При проверке skills-index в репозитории уже показывает 207 записей: 143 capabilities, 59 composites и 5 playbooks. Каталог растёт быстрее, чем описание на главной странице.
⠀
Маркетинг постепенно превращается в набор исполняемых процедур для агента. Формат ближе к операторской инструкции: найти сигнал, проверить компанию, достать контакт, написать сообщение, собрать графику и подготовить запуск.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Источник: GitHub, npm gooseworks, npm goose-skills
Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app
⠀
GooseWorks выложили Goose Skills — библиотеку готовых навыков для агентов, которые работают с кодом: Claude Code, Cursor и Codex.
⠀
Внутри много практических процедур под рост и вывод продукта на рынок: поиск лидов, конкурентная разведка, SEO, ресёрч компаний, LinkedIn-аутрич, рекламные креативы, контент-паки, мониторинг сигналов.
⠀
Самый интересный кусок: это каталог, который можно установить агенту. После этого его можно просить обычным языком: найди CTO в AI-компаниях, собери battlecard по конкуренту, вытащи комментарии из LinkedIn-поста, подготовь outbound-цепочку.
⠀
README говорит про 108 skills. При проверке skills-index в репозитории уже показывает 207 записей: 143 capabilities, 59 composites и 5 playbooks. Каталог растёт быстрее, чем описание на главной странице.
⠀
Маркетинг постепенно превращается в набор исполняемых процедур для агента. Формат ближе к операторской инструкции: найти сигнал, проверить компанию, достать контакт, написать сообщение, собрать графику и подготовить запуск.
⠀
Источник: GitHub, npm gooseworks, npm goose-skills
Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
MiroFish как песочница перед Polymarket
⠀
MiroFish помогает заранее отыграть поведение толпы вокруг спорного события.
⠀
Берёшь вопрос из Polymarket: выборы, запрет TikTok, решение суда, запуск продукта, конфликт вокруг компании. Загружаешь новости, документы, треды, отчёты и формулируешь, что нужно проверить. MiroFish строит цифровой мир и запускает внутри него рой ИИ-агентов с ролями, памятью и связями.
⠀
Самое полезное — траектория. Кто меняет мнение. Где начинается раскол. Какие аргументы липнут к аудитории. Как реагируют разные группы, если добавить новый факт или стресс-событие.
⠀
Для рынков прогнозов это хороший черновой тренажёр. Перед тем как лезть в пари, можно прогнать сценарий через агентов и посмотреть, как условная толпа поведёт себя в этом вопросе. Торговым сигналом такой прогон считать нельзя; он нужен для проверки гипотезы: не пропустил ли ты социальную реакцию, которая двигает вероятность.
⠀
У проекта уже 62 819 звёзд на GitHub, лицензия AGPL-3.0, есть live demo и запуск через исходники или Docker. Под капотом — multi-agent simulation, knowledge graph, память агентов и итоговый отчёт, который потом можно допрашивать в чате.
⠀
Если загрузить мусорные вводные, получишь уверенную симуляцию мусора. Для вопросов, где рынок зависит от людей, медиа и стадного поведения, MiroFish — инструмент предварительной проверки перед сделкой.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Источник: GitHub, live demo
Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app
⠀
MiroFish помогает заранее отыграть поведение толпы вокруг спорного события.
⠀
Берёшь вопрос из Polymarket: выборы, запрет TikTok, решение суда, запуск продукта, конфликт вокруг компании. Загружаешь новости, документы, треды, отчёты и формулируешь, что нужно проверить. MiroFish строит цифровой мир и запускает внутри него рой ИИ-агентов с ролями, памятью и связями.
⠀
Самое полезное — траектория. Кто меняет мнение. Где начинается раскол. Какие аргументы липнут к аудитории. Как реагируют разные группы, если добавить новый факт или стресс-событие.
⠀
Для рынков прогнозов это хороший черновой тренажёр. Перед тем как лезть в пари, можно прогнать сценарий через агентов и посмотреть, как условная толпа поведёт себя в этом вопросе. Торговым сигналом такой прогон считать нельзя; он нужен для проверки гипотезы: не пропустил ли ты социальную реакцию, которая двигает вероятность.
⠀
У проекта уже 62 819 звёзд на GitHub, лицензия AGPL-3.0, есть live demo и запуск через исходники или Docker. Под капотом — multi-agent simulation, knowledge graph, память агентов и итоговый отчёт, который потом можно допрашивать в чате.
⠀
Если загрузить мусорные вводные, получишь уверенную симуляцию мусора. Для вопросов, где рынок зависит от людей, медиа и стадного поведения, MiroFish — инструмент предварительной проверки перед сделкой.
⠀
Источник: GitHub, live demo
Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Агенты пишут код пачками
⠀
Появился полезный список инструментов для управления AI-агентами, которые пишут код: Awesome Agent Orchestrators.
⠀
Это не подборка «ещё один чат для разработчика». Внутри — инструменты, которые запускают несколько агентов параллельно, разводят их по задачам, рабочим папкам и git worktree, показывают статус, помогают ревьюить diff и собирать результат обратно в проект.
⠀
Там уже есть знакомый класс продуктов: Kanban-доски для агентов, terminal/session managers, desktop-приложения, браузерные панели, tmux/worktree-обвязки, мультираннеры под Claude Code, Codex, Gemini CLI и OpenCode.
⠀
Вот зачем это нужно. Один агент хорошо закрывает одиночную задачу. Несколько агентов уже требуют управления: кто что делает, где конфликт в коде, какие тесты прошли, что можно мержить, а что надо выкинуть. Без оркестратора это быстро превращается в ручной хаос.
⠀
Этот репозиторий — карта нового рабочего стека для разработки: агентам дают не только промпт, но и очередь задач, изоляцию, статус, проверку и маршрут до merge.
В одном репозитории собрали всё, что нужно, чтобы стать крутым оркестратором.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Источник: X Tom Dörr, GitHub
Больше разборов: @human20
Среда: human20.app
⠀
Появился полезный список инструментов для управления AI-агентами, которые пишут код: Awesome Agent Orchestrators.
⠀
Это не подборка «ещё один чат для разработчика». Внутри — инструменты, которые запускают несколько агентов параллельно, разводят их по задачам, рабочим папкам и git worktree, показывают статус, помогают ревьюить diff и собирать результат обратно в проект.
⠀
Там уже есть знакомый класс продуктов: Kanban-доски для агентов, terminal/session managers, desktop-приложения, браузерные панели, tmux/worktree-обвязки, мультираннеры под Claude Code, Codex, Gemini CLI и OpenCode.
⠀
Вот зачем это нужно. Один агент хорошо закрывает одиночную задачу. Несколько агентов уже требуют управления: кто что делает, где конфликт в коде, какие тесты прошли, что можно мержить, а что надо выкинуть. Без оркестратора это быстро превращается в ручной хаос.
⠀
Этот репозиторий — карта нового рабочего стека для разработки: агентам дают не только промпт, но и очередь задач, изоляцию, статус, проверку и маршрут до merge.
В одном репозитории собрали всё, что нужно, чтобы стать крутым оркестратором.
⠀
Источник: X Tom Dörr, GitHub
Больше разборов: @human20
Среда: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
OpenClaw ускорили там, где болело
⠀
Вышел OpenClaw v2026.5.26. GitHub помечает его как latest; на моей проверке локальная версия OpenClaw показала 2026.5.22, так что разрыв до свежей сборки уже есть.
⠀
Главное изменение — быстрее стал путь от входящего сообщения до видимого ответа. При старте и ответах OpenClaw меньше заново обходит плагины, каналы, сессии, файлы, предупреждения, расписания и расчёт стоимости. Отправка человеку отделена от медленной фоновой работы.
⠀
Этот класс правок ощущается в задержке: меньше пауз перед ответом, меньше просадок под нагрузкой, меньше повторного поиска того, что рантайм уже знает.
⠀
Второй крупный блок — транскрипты. Meeting summaries, куски от источников, очищенные пользовательские реплики, происхождение медиа, зеркала Codex, ответы WebChat и повтор CLI/TUI теперь сходятся в более надёжный транскриптный путь.
⠀
Для операторской системы это важнее красивой фичи. Когда история диалога, медиа и ответы из разных поверхностей пишутся одинаково, потом легче восстанавливать контекст, чинить повторы, смотреть replay и не ловить фантомные расхождения между чатами.
⠀
Ещё в релизе много канальной гигиены: Telegram лучше держит typing/progress и forum topics, iMessage чинит вложения и локальные источники, WhatsApp возвращает группы и медиа, Discord подтянул voice playback и выбор модели. Для мобильных approvals добавили реакции в Signal, iMessage и WhatsApp.
⠀
По безопасности тоже не мелочь: browser snapshot проходит SSRF-политику, системные события не могут притворяться вложенными prompt-маркерами, fetched file text заворачивается как внешний контент, device tokens протухают корректнее, а текст tool-call’ов вычищается из ответов.
⠀
Мой вывод: обновление стоит ставить тем, у кого OpenClaw живёт в Telegram/Discord/WebChat, гоняет Codex и держит длинные сессии. Релиз уменьшает лаги, потерю контекста и странные хвосты после перезапусков.
✨ 🔵 🤍 ⚡ 🎯 🛠 📌 📎
⠀
Источник: GitHub release v2026.5.26
Разборы и инструменты: @human20
Внедрение ИИ: human20.app
⠀
Вышел OpenClaw v2026.5.26. GitHub помечает его как latest; на моей проверке локальная версия OpenClaw показала 2026.5.22, так что разрыв до свежей сборки уже есть.
⠀
Главное изменение — быстрее стал путь от входящего сообщения до видимого ответа. При старте и ответах OpenClaw меньше заново обходит плагины, каналы, сессии, файлы, предупреждения, расписания и расчёт стоимости. Отправка человеку отделена от медленной фоновой работы.
⠀
Этот класс правок ощущается в задержке: меньше пауз перед ответом, меньше просадок под нагрузкой, меньше повторного поиска того, что рантайм уже знает.
⠀
Второй крупный блок — транскрипты. Meeting summaries, куски от источников, очищенные пользовательские реплики, происхождение медиа, зеркала Codex, ответы WebChat и повтор CLI/TUI теперь сходятся в более надёжный транскриптный путь.
⠀
Для операторской системы это важнее красивой фичи. Когда история диалога, медиа и ответы из разных поверхностей пишутся одинаково, потом легче восстанавливать контекст, чинить повторы, смотреть replay и не ловить фантомные расхождения между чатами.
⠀
Ещё в релизе много канальной гигиены: Telegram лучше держит typing/progress и forum topics, iMessage чинит вложения и локальные источники, WhatsApp возвращает группы и медиа, Discord подтянул voice playback и выбор модели. Для мобильных approvals добавили реакции в Signal, iMessage и WhatsApp.
⠀
По безопасности тоже не мелочь: browser snapshot проходит SSRF-политику, системные события не могут притворяться вложенными prompt-маркерами, fetched file text заворачивается как внешний контент, device tokens протухают корректнее, а текст tool-call’ов вычищается из ответов.
⠀
Мой вывод: обновление стоит ставить тем, у кого OpenClaw живёт в Telegram/Discord/WebChat, гоняет Codex и держит длинные сессии. Релиз уменьшает лаги, потерю контекста и странные хвосты после перезапусков.
⠀
Источник: GitHub release v2026.5.26
Разборы и инструменты: @human20
Внедрение ИИ: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Блог под Google и ИИ-ответы
⠀
Появился claude-blog — набор скиллов для Claude Code, который превращает написание статьи в проверяемый конвейер, а не в один промпт «напиши пост».
⠀
Он делает статью, HTML, PDF, обложку, скриншоты под разные экраны,
⠀
Ключевой ход: текст сразу готовят под две аудитории. Первая — Google: структура, E-E-A-T, schema и внутренние ссылки. Вторая — ИИ-поиск: чтобы ChatGPT, Perplexity и AI Overviews могли нормально процитировать материал.
⠀
Для маркетинга это попытка убрать ручной хаос вокруг SEO-текстов. Исследование, план, черновик, ссылки, FAQ, schema, ревью и артефакты лежат в одной папке, а слабый черновик не проходит дальше без доработки.
⠀
Я бы использовал его перед публикацией: прогнать тему через план, черновик, ссылки, структурированную разметку, скриншоты и финальный отчёт. Слабую фактуру он не спасёт. Нормальную статью доведёт до состояния, где видно, что ещё править перед релизом.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Источник: X Tom Dörr, GitHub
ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app
⠀
Появился claude-blog — набор скиллов для Claude Code, который превращает написание статьи в проверяемый конвейер, а не в один промпт «напиши пост».
⠀
Он делает статью, HTML, PDF, обложку, скриншоты под разные экраны,
review.md и preflight-report.json. В README заявлены 30 sub-skills, 5 агентов, 12 шаблонов и контракт из пяти проверок: возможность выполнить задачу, формат, визуал, ревью контента и целостность файлов.⠀
Ключевой ход: текст сразу готовят под две аудитории. Первая — Google: структура, E-E-A-T, schema и внутренние ссылки. Вторая — ИИ-поиск: чтобы ChatGPT, Perplexity и AI Overviews могли нормально процитировать материал.
⠀
Для маркетинга это попытка убрать ручной хаос вокруг SEO-текстов. Исследование, план, черновик, ссылки, FAQ, schema, ревью и артефакты лежат в одной папке, а слабый черновик не проходит дальше без доработки.
⠀
Я бы использовал его перед публикацией: прогнать тему через план, черновик, ссылки, структурированную разметку, скриншоты и финальный отчёт. Слабую фактуру он не спасёт. Нормальную статью доведёт до состояния, где видно, что ещё править перед релизом.
⠀
Источник: X Tom Dörr, GitHub
ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯2
Опционы без гадания агента
⠀
AlphaGBM выложили набор из 29 скиллов для Claude Code, Cursor и других агентов. Вместо рыночного текста по памяти агент получает инструменты, которые ходят в данные: котировки, цепочки опционов, IV, Greeks, VRP, skew, flow и рабочую папку для исследований.
⠀
Это уже не «спроси модель, что думает про AAPL». Можно попросить агента разобрать акцию, оценить опционы, построить поверхность волатильности, посчитать Greeks, сравнить тикеры, собрать hedge-сценарий, прогнать Bull Put Spread на истории или вести watchlist.
⠀
У репозитория есть быстрый вход: клонируешь его в
⠀
Важная деталь: health endpoint прямо показывает состояние источников и поля данных. На момент проверки yfinance, Tiger, Tushare и DefeatBeta отмечены как healthy, Alpha Vantage — unavailable, commodity-источник — degraded. В options chain bid/ask и vega могут оцениваться, если источник их не вернул. Это лучше, чем магия LLM, но всё равно не торговый автопилот.
⠀
Я бы использовал это как проверочный терминал перед идеей: быстро собрать цифры, увидеть волатильность, риск, сценарии выхода и слабые места гипотезы. Решение всё равно остаётся за человеком, но агент перестаёт изображать аналитика без данных.
🧱 🔧 🧬 📈 💎 🟣 🟢
⠀
Источник: GitHub, API health
Кейсы и инструменты: @human20
Среда ИИ: human20.app
⠀
AlphaGBM выложили набор из 29 скиллов для Claude Code, Cursor и других агентов. Вместо рыночного текста по памяти агент получает инструменты, которые ходят в данные: котировки, цепочки опционов, IV, Greeks, VRP, skew, flow и рабочую папку для исследований.
⠀
Это уже не «спроси модель, что думает про AAPL». Можно попросить агента разобрать акцию, оценить опционы, построить поверхность волатильности, посчитать Greeks, сравнить тикеры, собрать hedge-сценарий, прогнать Bull Put Spread на истории или вести watchlist.
⠀
У репозитория есть быстрый вход: клонируешь его в
.claude/skills/alphagbm или .cursor/skills/alphagbm, дальше просишь агента разобрать AAPL, NVDA, SPY, TSLA или META на встроенных демо-данных. Для текущих рыночных данных нужен ключ AlphaGBM API.⠀
Важная деталь: health endpoint прямо показывает состояние источников и поля данных. На момент проверки yfinance, Tiger, Tushare и DefeatBeta отмечены как healthy, Alpha Vantage — unavailable, commodity-источник — degraded. В options chain bid/ask и vega могут оцениваться, если источник их не вернул. Это лучше, чем магия LLM, но всё равно не торговый автопилот.
⠀
Я бы использовал это как проверочный терминал перед идеей: быстро собрать цифры, увидеть волатильность, риск, сценарии выхода и слабые места гипотезы. Решение всё равно остаётся за человеком, но агент перестаёт изображать аналитика без данных.
⠀
Источник: GitHub, API health
Кейсы и инструменты: @human20
Среда ИИ: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Сильные сообщества упираются в одну и ту же проблему:
Чем больше в них пользы, тем тяжелее эту пользу применить.
Сообщений становится слишком много. Кейсы, ссылки, инструменты, разборы, чужие находки — всё это быстро превращается в поток, который человек уже не успевает нормально перерабатывать. В итоге ценность внутри среды растёт, а способность человека ею пользоваться падает 🤷♂️.
Отсюда и родилась идея Agent First. Среда внедрения ИИ должна быть удобна не только человеку, но и его агенту. Тогда знания перестают тонуть в постоянно улетающей ленте и начинают собираться в рабочую систему.
Именно эту идею мы и брали за основу при создании нашего сообщества
Подробно разобрали это в новой статье на Дзене:
Читать статью
Получить доступ: human20.app
Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4