#Claude теперь хочет твой #паспорт

#Anthropic тихо запустил ID-верификацию через Persona — паспорт, селфи в реальном времени. Для доступа к «некоторым возможностям».

За 30 лет в IT я видел, как «дополнительная безопасность» сначала опциональная, потом для новых фич, потом для всех. Это не баг — это паттерн.

Суть не в безопасности. Они строят #KYC-слой поверх модели. Compliance важнее удобства.

Отдельная #ирония — для тех, кто ушёл с #OpenAI после Pentagon-сделки и перешёл к Claude. Дежавю получили быстрее, чем ожидали.

Вы бы дали паспорт ради доступа к AI-инструменту?

Данные монетизируются. Всегда.

P.s. кстати, накинули лимитов на рефералку, неделю про версии Claude по ссылке:
https://claude.ai/referral/Gd14V6k4SA?s=cowork

ИИ порождает новый вид некомпетенции. Уверенной.

Вчера на #ЦИПР был в #жюри шоу-матча для студентов #ВШЭ. Формат простой: девушки-гуманитарии с ИИ против парней-девопсеров без ИИ. Задачки несложные, но с ловушками, где наивный промпт "сделай это" не прокатит.

Когда ИИ-команда открыла ChatGPT, я подумал: у ребят есть шанс. Уточнил, нет ли ограничений на выбор модели. Нет. И тут девчата расчехлили #Claude (помог аккаунт бывшего парня). Шансов у девопсеров не осталось.

Claude мгновенно разносил задачи. Основное время девушки тратили на украшательство. Да, в расставленные ловушки Claude тоже попался, это было видно. Но скорость и качество несопоставимы. Работа без ИИ сегодня -- это устроить соревнование копателя и экскаваторщика.

Но вот что осталось за кадром, и я не стал портить праздник.

В реальной жизни, без навыков тех ребят, которые проиграли, ИИ в какой-то момент скажет "ой, кажется я сделал то, что мне запрещено" и снесёт всё. Только окружение, которое настроили те самые "проигравшие" девопсеры, знание инфраструктуры, понимание что может пойти не так -- спасёт от фиаско. Мы в работе ловим такие "ой" регулярно.

Второе удивление вечера: коллега из жюри сказал, что все ИИ одинаковые и просто делают поиск. В начале сказал. Думаю, к концу передумал. Потому что Claude, в отличие от #ChatGPT, поднимает #sandbox прямо в облачном чатике и работает в агентном режиме. Он давно не "просто ищет". И разница между моделями -- уже не вкусовщина.

Огромные молодцы обе команды. За смелость, за эксперимент, за настроение.

Мы сейчас предлагаем предпринимателям #AIClaw -- продукт, который расширяет агентные возможности Claude: 4 слоя памяти, работа через мессенджеры, не надо таскать файлы из чатика в чатик. Кому интересно попробовать -- приложу драфт презентации.

А кому интересно попробовать сам Claude -- дам инвайт на недельный PRO. Только аккуратно: банят сейчас жёстко.
https://claude.ai/referral/Gd14V6k4SA

не могу вот это не зарепостить, просто, на память. как бы так "ну надо же?!"

Отмена налогового удара по малому бизнесу? Шохин анонсировал поворот для плательщиков НДС на УСН

Правительство может отказаться от жесткого снижения лимитов по НДС для упрощенцев в 2027 году. Об этом заявил глава РСПП Александр Шохин.

Напомним, ранее планировалось поэтапно снизить порог выручки для уплаты НДС при УСН:

с 60 млн рублей (в 2025 году) → 20 млн (в 2026 году) → 15 млн рублей (в 2027 году) → 10 млн рублей (в 2028 году).

Шохин подчеркнул, что снижать пороги в условиях высокой инфляции, — значит делать малый бизнес просто бессмысленным. В Минфине тоже обеспокоены снижением поступлений налогов в 2026 году в сравнении с аналогичным периодом прошлого года.

Новое предложение РСПП:

Заморозить порог на 20 млн рублей, подождать год-два, посмотреть, как малый бизнес адаптируется к новым механизмам, и лишь потом принимать решения о дальнейшем снижении порога.

Похоже, результаты работы за 4 месяца 2026 года показали, что СМП действительно тяжело в новых налоговых реалиях. И хотя окончательных решений пока нет, это явный сигнал, что условия для бизнеса уже пересматриваются. Мы держим руку на пульсе и первыми расскажем вам о самом важном.

Три месяца назад у меня появился #сотрудник, это #агент который не спит. Буквально.

Запустили в продуктив #aiclaw — не чатбот, а постоянная рабочая среда: живёт сейчас в Telegram/Max/Korfix (да можно в любой чат если есть API), сам ставит нужный инструментарий, помнит контекст, готов в любое время суток.

Технически это называется #harness, но детали сейчас не важны.

Чего я не ожидал: когда инструмент "на все руки" — непонятно с чего начать. Глаза разбегаются. Буквально. Вот такая биологическая связь.

Спрашивая #агента напрямую. Он отвечает:

"Я полезнее всего там, где есть доступ к рабочей среде: файлам, почте, календарю, CRM, базе знаний. Тогда я не просто советую — я выполняю работу."

Вот и первый #рецепт: не придумывайте задачу — просто спросите. Большая дорога начинается с этого маленького шага.

Мы экспериментально добавили /buddy: режим с выбором стиля — Buddy, Ментор, Защитник, "Ляля". Задача одна: начать утро с вопроса "чем сегодня займёмся?"

Ответ, понятно, один: "Как всегда, Пинки — попробуем захватить этот мир."

Задача Buddy — проактивно помогать в работе, интересоваться, предлагать, решать.

Следующие несколько постов — конкретика: что умеет, как учится на твоём контексте, и почему утром имеет смысл сначала проверить #агента.

Вы всё ещё каждый раз открываете новое окошко и скидываете контекст заново?

Вечернее...

На этой неделе заходил наш бывший арт-директор. Расстались полгода назад — не потому что плохой специалист, а мы сфокусировались на технических продуктах, большая #дизайн-нагрузка ушла. Хочу отдельно сказать: классный, системный и творческий одновременно — редкое сочетание, готов рекомендовать.

Полгода ищет работу. Не в панике, спокойно. Но паттерн странный: доходит до финального шага — и всё. Типовая история: в команде было 3-4 дизайнера, кто-то ушёл, кто-то в декрет, ищут усиление. Но на последнем рубеже не берут.

Я предположил вслух, почему так.

Когда уходит один специалист и ИИ подключён грамотно — оставшиеся справляются. Запас прочности вырос в разы. Он не согласился. Говорит: пробовал в Figma, с качеством не справляется.

Тут я и говорю: подержи #пиво.

Настраиваю MCP figma.
Открываем агента. Простые промпты:
— «возьми этот шаблон, переделай под новый продукт»
— «добавь секцию со сравнительными характеристиками с конкурентами»

В фигма-макетах за секунды — новые страницы и секции.

«Ага, цвета и шрифты хардкод, стили не применяет», — парирует он.

Ок, принято. Говорю агенту: «Примени готовые стили вместо подобранных». Готово. И добавляю: я это первый раз так делаю прямо сейчас, но попрошу агента запомнить подход для проекта — следующий раз один промпт вместо трёх.

Понимаете, к чему я?

Сложность с поиском работы — она в том числе отсюда. При правильном применении ИИ производительность текущих сотрудников растёт в разы. Иногда один справляется там, где раньше нужно было трое. Я бы всё же оставлял одну пару глаз для валидации — но это уже совсем другое количество ставок.

Один из клиентов на #aiclaw рассказывал похожее: взял присланный макет и агент сам внедрил изменения на сайт.

Напоследок дал ему совет. У него суперская системная голова — это редкость. Говорю: погрузись глубже, научись работать с ИИ, подключать, выбирать инструменты. Приди не просто как дизайнер — приди как человек, который готов внедрить ИИ в дизайн-команду. Бизнес-аналитик с насмотренностью дизайнера и руками, которые умеют в автоматизацию. Подозреваю, вероятность на финальном шаге будет совсем другая.

Ну а я добавил кейс в #aiclaw — в категорию «ля, чё #могу».

Проектная организация. Раздел ЭО. Нужна ведомость: сколько светильников какой марки, сколько метров кабеля.

Прислали PDF. #агент начал разбирать его. На середине выяснилось — это распечатка. Есть исходники. 13 DWG-файлов #AutoCAD.

Начали заново.

У меня нет AutoCAD. Агент сам нашёл ODA File Converter — бесплатный конвертер DWG → DXF, без лицензии, без тяжёлого софта. Сконвертировал все файлы.

Дальше интереснее. Агент полез в структуру DXF и обнаружил ловушку: INSERT-блоки, которые логично было бы читать как светильники, содержат технические имена из библиотеки — *U222, Светильник_встраиваемый. К реальным маркам из спецификации отношения ноль.

Настоящие марки лежали в MTEXT-аннотациях на слое "Текс ЭС" — проставлены вручную проектировщиком. Агент нашёл это сам, написал парсер, прогнал по файлам.

1509 светильников. Точность 100% — сошлось со спецификацией.

По кабелям — геометрия полилиний на чертеже даёт суммарную длину с точностью ±10%. Мы не понимали что происходит, просто смотрели на терминал.

Заказчик думал, что без AutoCAD из DWG ничего не вытащить. Лицензия, закрытый формат, только через родной инструмент. Добавил в копилку #aiclaw — вытащить можно. И без лицензии.

Если и вам нужен такой универсальный солдат, чьи подвиги я описываю - который будет подобное делать из раза в раз, один раз проделав дальше не натыкаясь на грабли, и помня все ваши проекты - пишите.

Честно? Накосячил.

Ложка ли дегтя в бочку мёда

Идеализировать #агент не стоит. Ошибки случаются. Отрицать это — глупо.

Но вот что интересно: если взять весь объём задач, которые делает #aiclaw, и посчитать процент промашек — он сравним с тем самым "человеческим фактором". С той разницей, что после человеческих ошибок принято вводить регламенты и устраивать разбор полётов. После ошибок агента — просто фиксируем и идём дальше.

Из реальных цитат:

> Честный ответ: нарушил инструкцию из CLAUDE.md — нужно было начать с INDEX.md, а я сразу полез в код. Это неправильно.

> Извиняюсь за вчерашнее предположение — это была спекуляция.

> А про asArray — да, это именно то что было в devkit, я просто не применял. Исправлю это в своей голове.

Извиняется. Интеллигентно. Возможно, это мои системные промпты его так воспитали.

И вот что важно: агент не скрывает ошибку. Человек может молча сделать неправильно и уйти. Агент — признаёт, объясняет, исправляет. Для работы это, как ни странно, удобнее.

Несколько практик, которые снижают частоту ошибок:

1. Бэкапить всё, к чему даёте доступ. Логи есть, по логам готов восстанавливать, не ноет когда исправляет свои косяки. Но соломку подстелить не мешает.

2. Следить за длиной контекста. Между задачами — /newchat. Меньше путаницы, экономия токенов, и откровенно: после 60% заполнения контекстного окна модель начинает подтупливать. /context — команда, которая показывает текущий процент. Claude Sonnet задумывается на 120-150М токенах, крупные модели скрипят на 500-600М.

3. Заземлять результаты. После любой успешной процедуры — "давай запомним в проект, чтобы не забыл в новой сессии". Несколько слоёв памяти позволяют не терять нить даже при перезагрузке, но что важно помнить надолго — за этим надо следить. Без заземления история "мы же вчера с тобой делали нормально" может не сработать. Хотя он искренне будет пытаться найти "что мы вчера делали" — и скорее всего найдёт.

Нужна культура работы с инструментом.

На днях разговаривал с одним из поставщиков про рынок труда в разработке. Поделился вижном, который несу почти на каждой консультации. Заодно решил сверить тезисы по фактам, а не только по ощущениям.

Деньги. В России рынок правда охладило то, что деньги вытащили из экономики — рост налогов, пересмотр IT-бюджетов, сжатие инвестиций.

В мире картина другая: деньги никуда не делись, они утекли в одно место — #AI-инфраструктуру.

Только в 2025-м tech-сектор потерял ~245 тысяч рабочих мест, за первые пять месяцев 2026-го в США ещё 142 тысячи. При этом вклад в AI-инфру уже перевалил за $700 млрд.

Часть компаний увольняет людей и одновременно наращивает вложения в GPU — это не кризис, это осознанная переброска бюджета с людей на железо.

Продуктивность. Те, кто реально освоил #агентов — прирост кратный, по моей оценке практика в районе х5. Хотя полевые эксперименты Microsoft/Accenture почти на 5000 разработчиках дали +13–22% в неделю, это для средней по больнице думаю сравнимо.

Но есть обратная сторона, которую редко считают: агент делает большую часть работы быстро, а дальше сеньор тратит время на 3–10 итераций микрофиксинга — и это время утекает в песок.

Джуны. Вот тут интереснее всего. Данные Stanford — по реальным payroll, не по опросам — показывают: занятость 22–25-летних в AI-экспонированных профессиях упала на 13–16%, у старших коллег в тех же ролях изменений нет.

Но механизм не тот, что кажется на первый взгляд. #Сеньоры сейчас генерят AI-кода в 2.5 раза больше #джунов, 54% инженерных лидеров прямо говорят — джунов будут нанимать меньше.

Компании не пересаживают джунов на "агентную докрутку", они просто перестают их звать: сеньору с агентом больше не нужна пара рук снизу.

Вот тут и разворот, который несу: чтобы джуны нашли себя, порядок работы должен поменяться местами.

Было: джун сдаёт черновик → сеньор возвращает на доработку → сборка и коммит.

Вижу смену на: сеньор задаёт первую итерацию с агентом → джун/тестировщик докручивает мелочи → финальное ревью и сборка.

Сеньор ставит принципиальный результат первой итерацией — а не тратит своё время на десятую. Докрутку и мелкий фикс отдаёт вниз. Джун возвращает готовое на финальное ревью, а не наоборот, как было последние двадцать лет.

Само это не произойдёт. Сначала практики должны убедиться на цифрах, что сеньор, в одиночку крутящий десятую итерацию — неэффективно тратит время компании, а не "просто аккуратно работает". Пока эти розовые очки не пройдут и методы оценки труда не перестроятся — расчёт не сойдётся ни у кого.

Надо перестраивать подходы под #AI-нейтив и принимать агентов как необратимость, а не как временный шторм, который можно переждать. Когда баланс найдётся — прирост будет ещё кратно выше того, что видно сегодня. Насколько именно, никто пока не измерил, это ставка на пару лет вперёд, а не факт из 2026-го.

Рынок наградит того, кто первым перестроит #процесс, а не того, кто дольше всех держится за иерархию джун-миддл-сеньор. Вопрос не в том, заменят ли агенты джунов. Вопрос в том, кто первым даст им новую роль — пока остальные их просто увольняют.

Что растим — команду или #агентов, которые за неё думают?