ИИ на случай конца света: крути ручку и говори с моделью

CrankGPT — локальный голосовой ассистент от Squeez Labs, который работает без облака, Wi‑Fi и розетки. Внутри Raspberry Pi 5, микрофонный HAT, локальные ASR/LLM/TTS-модели, llama.cpp и ONNX Runtime. Питание даёт 20‑ваттный ручной генератор.

Выглядит как шутка для препперов (которые бункеры роют и живут в них), но инженерно это уже работает и ИИ перемещается из дата-центра на такие вот девайсы. Маленькие модели тянут вопросы, перевод, справки и голосовой интерфейс без интернета и без передачи личной информации наружу.

В случае зомби-апокалипсиса вы сможете быстро выяснить, можно ли пить грязную воду и что делать если ты уже сделал это, как скрафтить топор из дерева, травы и камня и как построить бункер до седьмой ночи.

По документации CrankGPT поднимается примерно за 30 секунд от начала вращения ручки до разговора. На Raspberry Pi 5 Gemma 3 1B в Q4_K_M даёт около 14 токенов/с, LFM2.5 350M — почти 49 токенов/с. Для голосового ассистента это уже живой режим, если не пытаться засунуть туда тяжёлую модель.

Самое прикольное это энергия. В режиме ожидания Pi ест около 4 Вт, распознавание речи около 8 Вт, LLM + озвучка около 15 Вт. Когда модель думает и говорит одновременно, ручку реально становится тяжелее крутить. Для сглаживания скачков они добавили кастомную плату конденсаторов: примерно 20 секунд энергетического буфера. Кайф.

Серийный выпуск пока не обещают: сейчас это прототип и форма для демонстрации технической возможности. Локальный ИИ становится железкой, которую можно питать мышцами, батареей, солнечной панелью или любым дешёвым источником. Например, хомяком.

Через пару лет такие коробки будут обычным локальным ИИ: переводчик, справочник, аварийный ассистент, полевой терминал, домашняя приватная модель. Бункерный вайб просто сделал идею заметной.

Облако останется для тяжёлых задач. Всё бытовое и приватное начнёт сползать в телефоны, планшеты, умные наушники и очки.

🧩📣🔥💡🪄

Источник: CrankGPT, Squeez Labs docs

Человек 2.0
Среда внедрения ИИ

Baserow: опенсорсный Excel для ИИ-агентов без кода

Baserow — open-source альтернатива Airtable для команд, которым нужна рабочая система поверх таблиц и процессов.

В одном месте можно собрать базу, автоматизации, внутреннее приложение, портал и дашборд. В README отдельно выделяют Kuma: ИИ-помощника, который создаёт базы и рабочие процессы по описанию на обычном языке.

Главный плюс: контроль над рабочей информацией. Baserow можно использовать в облаке или развернуть на своём сервере, поэтому он подходит командам с приватностью, интеграциями и своими правилами доступа.

По README у проекта больше 150 тысяч пользователей, есть соответствие GDPR, HIPAA и SOC 2 Type II. На GitHub у репозитория сейчас около 5.1 тысячи звёзд; стек: Django, Vue.js и PostgreSQL.

Если Airtable уже тесный, а полноценную внутреннюю систему писать долго, Baserow закрывает промежуток: таблицы, интерфейс, автоматизации и ИИ-помощник в одном месте.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: GitHub

Человек 2.0
Среда внедрения ИИ

🤓 Кому агент нужен прямо сейчас

Если вы периодически задаете вопросы ChatGPT или у вас каждый день есть повторяющаяся работа, которая проходит через вас вручную, то стоит задуматься.

Потому что вам каждый день приходится руками собирать рабочую систему из кусков. И это большая проблема.

Эту проблему может решить рабочий контур, в котором ИИ-агент забирает всю рутину на себя, а человек утверждает и принимает решение.


Самый заметный эффект будет у тех, кто постоянно держит несколько процессов на себе:

• Маркетолог, открывающий по 20 вкладок, чтобы собрать ресёрч, анализ и черновики в единый отчёт.

• Контентщик, который тонет в референсах и постоянных правках

• Предприниматель/Фаундер, которому надо держать в голове продукт, команду, деньги, продажи и ещё 40+ мелких задач.

• Специалист любого уровня, который старается работать эффективнее, а по факту полдня перекладывает информацию из одного окна в другое.


Если вы уже пробовали ChatGPT, но всё осталось на уровне отдельных запросов в чат, воркшоп по внедрению ИИ-агентов — логичный следующий шаг

Сейчас ещё можно зайти до повышения цены. Если узнали себя — лучше не откладывать. Старт уже в понедельник.

👉 Записаться на воркшоп

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

👨‍💻 С чего начать создание первого агента

Уж точно не с выбора LLM-модели. Модель, конечно, важна, но сама по себе она не умеет работать автономно.

Вы можете взять Claude Opus или GPT 5.5 и всё равно получать посредственный результат. Потому что модель сама по себе ничего не помнит, не знает ваших правил и не понимает, где у вас лежат нужные материалы.

Да и самую умную модель невозможно найти, потому что это бесконечная гонка. Сегодня одна в топе, завтра другая, через неделю всё опять поменялось.

А вот когда вокруг модели появляется агентская среда, ты начинаешь чувствовать разницу. Память, инструкции, файлы, доступы, инструменты, привычный формат ответа. Всё то, что обычно держит в голове человек, пока вручную собирает результат.

Для этого важна уже не столько сама модель, сколько агентная система и дополнительные инструменты. GitHub, Codex, доступы, нормальная структура файлов и место, где агент сможет работать с вашим контекстом.

Вы можете один раз собрать агента так, чтобы он работал по вашим правилам и возвращался с результатом в нужном виде.

Вот с этого и стоит начинать. Только попробуйте, и возвращаться к ручному труду уже не захочется.

Завтра в 15:00, пройдёт закрытый онбординг-эфир по воркшопу «💬 Человек 2.0».

Вы узнаете, как будет устроен воркшоп, что подготовить до старта и как не превратить установку агента в отдельный квест.

📹 Запись будет доступна ТОЛЬКО участникам воркшопа.

Для участников воркшопа - это обязательный подготовительный этап.

А для всех остальных - отличный повод попасть на закрытый эфир бесплатно и разобраться как не наломать дров перед запуском своего первого агента.

👉 Ссылка на трансляцию

До завтра!

Больше практики: @human20
Платформа: human20.app

Rever: финансы как операционный пульт

Rever — финансовая автоматизация для CFO. Он связывает скучные процессы, которые обычно расползаются по таблицам, почте и бухгалтерским системам.

Внутри: поставщики, purchase orders, bills с two-way matching, согласования и audit history.

Счёт, заказ и поставщик начинают ссылаться друг на друга. Расхождение видно до оплаты, а не в конце месяца, когда все уже ищут виноватых.

Оговорка важная: OCR, NLP, RPA и внешние интеграции в README пока помечены как coming soon. Поэтому Rever сейчас выглядит как ранний self-hosted фундамент для finance ops, а не как готовый виртуальный CFO.

Стек без экзотики: Django/PostgreSQL на бэке, React/Next.js/TypeScript на фронте. Лицензия AGPL-3.0, на GitHub сейчас 510 звёзд.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: makerever/rever

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

Идеальный рабочий день команды «Человек 2.0» сейчас всё больше строится вокруг Telegram и связки Hermes + Codex.

• Hermes стал рабочей средой для агентов. Он держит логику процессов, память и автоматизацию задач.

• Codex – модель под капотом, как отличный исполнитель. Он разбирает контекст и думает и помогает доводить задачи до результата.

—

На сегодняшнем эфире Чип покажет, с чего должен начинаться запуск первого агента. Что нужно подготовить до установки, какие сервисы пригодятся и где люди обычно спотыкаются на старте.

А следующие две недели мы уже посвятим установке и настройке такой агентной системы.

Эфир пройдёт уже меньше, чем через час.

Запись будет доступна только участникам воркшопа 💬

Но у вас есть уникальная возможность попасть на наш закрытый эфир и посмотреть его вживую. Сегодня в 15:00.

Если хотите создать себе агентов, а не просто читать про них, приходите на эфир сегодня, в 15:00.

➡️Ссылка на трансляцию

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

🟥 Начинаем онбординг-эфир по воркшопу «Человек 2.0».

Разберём, что установить, какие подписки выгоднее взять и какие аккаунты подготовить, чтобы не тратить первый день на технические затыки.

Запись эфира будет только для участников воркшопа.

Ждём вас на эфире:
https://youtube.com/live/eqQ4FkMRgO0

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

🙌 Друзья, спасибо всем, кто сегодня пришёл на эфир

Сегодня разобрали, с чего начать создание ИИ-агента:

• какие инструменты нужны и какие подписки лучше брать
• где у новичков чаще всего возникает затык
• почему просто набора сервисов недостаточно для запуска агента

Кто был на эфире, уже получил фундамент для быстрого старта.

А на воркшопе мы погрузимся глубже. Будем руками собирать личного ИИ-агента под ваши задачи. Он будет работать прямо в Telegram, на базе Hermes и Codex.

🏎 Стартуем уже в этот понедельник.

Запись сегодняшнего эфира уже доступна внутри воркшопа, поэтому если не успели прийти вживую, сможете посмотреть её после входа.

Осталось буквально несколько мест до роста цены. Успейте заскочить в тот самый последний вагон.

Хватит смотреть на агентов со стороны, пора собирать своих.

🚀 Переходите по ссылке и забирайте место

ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app

Старый Android вместо камеры наблюдения

FadCam превращает телефон в приватный рекордер, дашкам или домашнюю камеру. Проект open-source, ad-free, под Android, ничего не собирает и не трекает.

Что умеет:
┈ background/off-screen video recording
┈ screen recording с аннотациями
┈ live streaming по локальной сети

Ещё:
┈ remote camera control: старт/стоп записи, настройки, фонарик
┈ мониторинг батареи, памяти и статуса записи
┈ фрагментированный MP4, авторазбивка больших файлов, водяные знаки, геотеги

У репозитория GPL-3.0 и 2,514 звёзд на GitHub.

Теперь вы можете старые андроид-телефоны собрать в систему видеонаблюдения и управлять этими камерами с Hermes.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: GitHub

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

Пресейл на воркшоп закончился

Первые места на воркшоп «Человек 2.0» уже разобрали, и цена участия перешла на следующий этап – 24 000 ₽.

Кто-то из участников только установил Codex и оформил подписку. А кто-то из ребят с опытом уже ставят Hermes на свой сервер.

👨‍💻 В любом случае в понедельник начнём с базы: поделюсь своими настройками для Codex, подключим PowerPack скилов, в которых собрано 2000+ часов моей работы с агентами, и попробуем превратить свои промпты в то, что можно покликать и пощупать.

К концу воркшопа у каждого будет свой ИИ-помощник в Telegram, с рабочими сценариями под ваши задачи и не только.

Можно присоединиться чуть позже и посмотреть записи первых встреч. Но первый воркшоп показал, что сильнее всего продвинулись те, кто приходил почти на все онлайн-встречи.

👉 Забрать место: human20.app

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

AMD предложила дешёвый вход в локальный ИИ

Вокруг показа AMD пошла суета. В сети разошлась «ИИ-коробка» GMKtec EVO-X2 от $1499 на AMD Ryzen AI Max+ 395 / Strix Halo. Главное внутри: CPU и GPU делят единую память 128 ГБ.

Для локального ИИ это важнее обычного прироста мощности. Под VRAM можно отдать до 112 ГБ, запускать привычные Windows/Linux-задачи и держать крупные модели в компактной x86-коробке.

Nvidia RTX Spark / DGX Spark сильнее по стеку: CUDA/TensorRT и около 45 TFLOPS FP16 против 30 у AMD. Apple M4 Max / M4 Ultra сильна памятью: до 192 ГБ единой памяти и до 820 ГБ/с, плюс macOS-экосистема (или минус, кому как).

Но по цене AMD попадает в совершенно другую категорию. В таблице это видно по двум красным строкам: реальная ИИ-производительность и цена.

Таблица примерная, цифры зависят от конкретной конфигурации. Для локального ИИ большой объём единой памяти уже становится важнее гонки за самым быстрым чипом.

И для нас, потребителей, это означает крутые опенсорсные модели на локальной машине за 1500 долларов.

🧩📣🔥💡🪄

Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app

👨‍💻 Первое занятие воркшопа «Человек 2.0» прошло.

На воркшопе сразу создался вайб живого общения, ребята в восторге. На первом уроке мы разобрали Codex и GitHub, провели первичную настройку и поставили первые скилы.

Запись урока и все скилы с занятия уже загружены на портал. Поэтому к группе ещё можно присоединиться после старта и спокойно нас догнать.

Дальше будем делать свои первые web-приложения, собирать связку с Hermes и плавно доводить её до рабочего агента в Telegram.

Помимо полезных знаний и скилов у воркшопа есть ещё одна сильная сторона — люди внутри.

У нас собралась группа с очень разнообразным бэкграундом. Есть трейдеры, внедренцы, предприниматели, ребята из майнинговых компаний, продаж и маркетинга.

Это сильно повышает ценность участия в воркшопе. И сразу чувствуется в чате.

Люди приходят со своими реальными рабочими болями. Поэтому и разговоры сразу получаются практичными. Ребята также делятся своим опытом и задают вопросы. А кто-то даже узнает в чужой задаче свою.

Вот такие пересечения часто оказываются не менее ценными, чем сам урок. Они дополняют его

Поэтому если по каким то причинам пропустили старт, сейчас ещё хороший момент, чтобы присоединиться.

Подключайтесь, смотрите запись первого занятия и идите дальше вместе со всеми.

➡️Зайти на воркшоп

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Урок 1 уже выложен: Старт в Codex + GitHub

Если вы уже прошли онбординг, самое время переходить к первому уроку.

Онбординг здесь:
https://human20.app/content/codex-hermes-onboarding

В первом уроке мы собираем базу, без которой Hermes дальше будет восприниматься как чёрный ящик: Codex, GitHub, рабочая папка, репозиторий, токены, коммиты, deploy и первый сайт.

Отдельно разбираем скиллы как повторяемые инструкции для агента, Perplexity и Parallel как инструменты исследования, и Telegram-бота как первый прикладной агент.

Внутри уже доступны видео, полный разбор, транскрипт, домашка и рабочие материалы.

Начать урок:
https://human20.app/content/codex-github-start

🧠🚀✅🐾💬

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

Почему Hermes ест больше токенов, чем Codex

Один и тот же запрос «поправь файл» в Hermes часто обходится дороже, чем в Codex. Дело не в том, что Hermes слабее.

В каждый ход Hermes кладёт во вход модели память, skills, инструменты, правила платформы, историю сессии, gateway-контекст и иногда вспомогательные модели. Для LLM всё это обычный текст, за который капают токены.

Codex CLI стартует компактнее, потому что задача заранее сужена: вот репозиторий, вот терминал, работай с кодом здесь. У него тоже есть расходы: AGENTS.md, MCP, история треда, web search, subagents. Навесь пару тяжёлых MCP-серверов, и он тоже начнёт жечь токены. Но чистый запуск обычно легче.

Hermes шире по замыслу. Он живёт в терминале, Telegram, Discord, cron-задачах, браузере, файлах, памяти и навыках. Он готов не только ответить, но и сделать: открыть файл, запустить команду, отправить результат, вернуться к прошлой сессии, не сломать приватность в общем чате.

Откуда набегает расход:
┈ каждый доступный инструмент едет во вход своей JSON-схемой
┈ skills тащат индекс и подгрузку, иногда десятки тысяч символов
┈ память и профиль пользователя тоже попадают в контекст

Отдельно сверху ложится gateway: кто написал, куда отвечать, как слать файлы и не ломать разметку. Плюс дополнительные задачи вроде vision, web extraction, сжатия и заголовков, если они идут на дорогую основную модель.

Больше всего токенов съедают toolsets. Если открыты browser, web, terminal, file, memory, skills, cron, messaging, image_gen, vision и tts, модель видит весь этот список даже там, где нужен только read_file и patch.

При этом Hermes умеет быть лёгким. Blank Slate оставляет модель, файлы и терминал. Значит, «прожорливый Hermes» чаще получается из богатого профиля, а не из самой системы.

Что делать:
┈ развести профили: coding, telegram-operator, automation, research
┈ выключать toolsets, которые не нужны под задачу
┈ чистить skills с широкими триггерами

Что изолируют профили
┈ config.yaml / .env
┈ память и user profile
┈ skills
┈ sessions/state
┈ cron jobs
┈ model/provider/toolsets
┈ gateway-настройки, если запускать отдельный gateway с этим HERMES_HOME

Второстепенные задачи лучше сажать на дешёвые модели. Расход смотреть через /usage и insights, а не по ощущениям.

Голый Codex CLI и Hermes в Telegram со skills, memory, gateway и браузером работают как разные машины.

Hermes не нужно превращать в Codex. Его нужно настраивать под задачу: узкая задача — узкий профиль, операторская жизнь в Telegram — полный профиль, cron-watchdog часто дешевле повесить на обычный скрипт без агента.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

Taste Skill: апгрейд вкуса для ИИ-агентов

Агенты уже сносно пишут React и CSS. Проблема в том, что на выходе часто появляется интерфейс из общей корзины: одинаковые карточки, мёртвые отступы, типографика по умолчанию, ноль движения. Технически работает, смотреть тяжело.

Taste Skill упаковывает визуальный вкус в переносимые Agent Skills. В README это описано через layout, typography, motion, spacing. По-русски: композиция, ритм отступов, типографика, движение и референсные борды становятся правилами, которые агент держит в голове, пока генерит интерфейс.

В README проект описан как The Anti-Slop Frontend Framework for AI Agents.

Внутри набор под разные задачи:
┈ design-taste-frontend v2 для общего фронтенда
┈ gpt-taste для GPT/Codex
┈ image-to-code для реализации по картинке

Для уже собранных интерфейсов есть redesign-existing-projects. Для стиля: high-end-visual-design, minimalist-ui, industrial-brutalist-ui. Для референсов: imagegen-frontend-web, imagegen-frontend-mobile и brandkit.

Сначала собираешь визуальные референсы через ChatGPT Images или похожий генератор, получаешь кадры стиля, потом отдаёшь их в Codex, Cursor или Claude Code на реализацию.

Taste Skill держит агента в выбранной эстетике и не даёт ему скатиться в generic UI.

Ставится одной командой:
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill

Если нужен только основной навык:
npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"

Код по-прежнему пишет Codex, Cursor или Claude Code. Taste Skill задаёт планку: где плотность, где воздух, как ведёт себя motion, какой характер у страницы.

У проекта уже 49,6k звёзд и 3,4k форков. Для agentic frontend это показатель спроса: агентам мало генерировать div, им нужны вкус, ограничения и качество результата.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: GitHub Leonxlnx/taste-skill

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Все теперь говорят о loops. Что это?

Борис Черный из команды Claude Code недавно сказал: переход к loops будет таким же скачком, каким раньше стало движение от обычного кода в сторону агентов. Звучит громко, давайте разбираться.

В конце 2025 и начале 2026 все обсуждали агентный харнесс. Даже DeepSeek собирает под это отдельную команду. Harness — это обвязка вокруг модели: инструменты, память, правила, доступ к файлам, терминал, состояние, проверки и ограничения.

Проще: harness даёт агенту рабочее место. Без него даже сильная модель быстро превращается в умного стажёра без стола, доступа и нормальной инструкции. И начинает лепить горбатого.

Loop — это двигатель внутри harness. Он работает по принципу: пока задача не закрыта, продолжай цикл.

Механика: цель → план → действие → проверка → исправление → повтор.

Агент пишет код, правит файл, собирает контекст, проверяет результат и возвращается к работе, если критерий успеха не пройден.

Система ждёт внешний признак успеха: тесты зелёные, PR собран, документ прошёл проверку, отчёт совпал с критериями. Поэтому роль человека тоже меняется.

Раньше человек писал промпты. Теперь он должен писать правила игры: что считать успехом, какие инструменты можно использовать, где остановиться, когда звать человека, сколько тратить токенов и кто проверяет результат.

В рабочих сценариях это уже выглядит так:

Build-Test-Fix чинит код до зелёных тестов,

Verifier loop добавляет отдельного проверяющего,

Overnight PR routine разбирает PR ночью,

Repository maintainer чистит мелкие баги и зависимости,

Anti-spin loop останавливает круги без прогресса.

Цикл держится на проверке. Если нет жёсткого критерия успеха, loop будет уверенно повторять ошибку. Поэтому нужны тесты, линтеры, ревьюер, чек-листы, лимиты итераций, бюджет и правило остановки.

Ещё нужна память. Нормальное состояние хранит, что уже пробовали, где сломалось, какие решения сработали, на каком шаге остановились после перезапуска.

Вот почему все об этом говорят. Агенты сначала дали модели действие. Loops добавляют повторяемый цикл до результата.

Это уже похоже на маленькую ИИ-команду: человек задаёт процесс, критерии и границы вместо ручного тыканья в каждый следующий шаг.

Источник: Борис Черный / YouTube, BlockchainRF

🧩📣🔥💡🪄

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

💬 На втором уроке «Человек 2.0» будем создавать сайты с помощью агентов.

Разберём рабочий процесс, который помогает пройти путь от идеи до нормальной Web-страницы. Доведем результат до вида, который можно показывать людям.

Отдельным блоком будут скиллы Чипа для дизайна и сайтов.

На их сборку ушло много токенов, тестов и переделок. Участники смогут забрать готовую механику и применить её к своим задачам. Вы сможете собирать стильные лендинги, страницы проектов, промо-материалы и внутренние сайты.

Если вы уже в группе, приходите на урок.

Если ещё не подключились, сейчас отличный момент, чтобы войти. Первый урок есть в записи, смотрите и подключайтесь к воркшопу.

Начинаем в 15:00 мск.

👉 Присоединиться

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app