Хакатон для ВШЭ

Совсем забыл написать, что на прошлых выходных провел хакатон для ВШЭ.

10 лет назад я мечтал поступить в ВШЭ, сначала на бакалавриат, потом думал идти на магистратуру, но судьба решила иначе.

Теперь я сам был преподавателем для магистрантов и закрыл некий гештальт по этому направлению.

Мы собрали около 50 человек и 15 команд, каждая из которых успела собрать работающее решение на стеке Bolt + Supabase + n8n (потому что Lovable вероломно перестал открываться за день до хакатона)

Наш 2-ух часовой хакатон по итогу вышел даже более живым и продуктивным, чем часовой хакатон хегай, на котором я был в жюри неделей ранее.

Это отличный пример того, что в наше время человек с минимальным техническим опытом может разработать MVP продукта в течении всего пары часов.

Может быть организовать свой хакатон или интенсив по контент-заводам, что думаете?
____

Если хотите изучить этот стэк - присоединяйтесь к сообществу

Самообучающиеся агенты

На днях разбирал winning solution с конкурса ERC3 по построению ИИ-агентов. Парень выиграл с системой, где агенты сами себя улучшают - без человека.

Архитектура довольно простая: основной агент на Anthropic SDK с Claude Opus 4.5, все инструменты описаны в одном файле, динамические HTTP-запросы к API бенчмарка. Ничего сложного.

Системный промпт собрал все правила из корпоративной вики в компактный алгоритм: проверить личность, верифицировать права, собрать данные, вернуть результат.

Но самое интересное - это три агента, которые работают в связке.

Первый агент запускает бенчмарк и решает задачи, логирует всё подряд. Второй анализирует логи проваленных задач и формулирует гипотезы, что пошло не так. Третий читает эти гипотезы, решает что внедрить и генерирует новую версию промпта.

Получается замкнутый цикл: прогнал бенчмарк → проанализировал ошибки → пропатчил промпт → повторил.

Финальный промпт, который пошел в продакшн, был 80-й генерацией. Он автоматически эволюционировал из базовой версии через десятки итераций, каждая из которых фиксила конкретные паттерны ошибок.

Никакого ручного prompt engineering. Просто агенты, улучшающие агентов.

Как вам такой подход? Пробовали что-то похожее?

Прочитали пост выше? А теперь самое интересное - я написал его с помощью самообучившегося ИИ-агента. ХА

В чем вообще фишка - когда вы просите улучшить что-то в ChatGPT, то он запоминает это лишь на ближайшее время, далее память сжимает все что было до короткого саммари.

Таким образом “обучение” ИИ-агента возможно через память, системный промпт или файнтюнинг. К файнтюнингу прибегают очень редко, а вот память и промпт являются по сути главным рычагом влияния на агента. При этом и память, и системный ромпт одно и то же - это инпут, который вы отправляете вместе со своим сообщением.

Системный промпт в итоге остается мозгом ИИ-агента и именно через его улучшение вы можете добиться более хороших результатов.

Поэтому так важны разработки самообучающихся агентов, которые могут улучшать свой промпт по ходу разговора.

Я решил собрать такого бота на n8n - это достаточно просто. Я вручил агенту инструмент, который является еще одним агентом для обработки изменений и обновления системного промпта.

Каждый раз, когда мне что-то не нравится, агент идет менять свой “мозг” и далее выдает более релевантные результаты “навсегда”, а не только насколько хватит ему памяти.

В итоге, используя систему с такими агентом, каждый ваш чат будет автоматически затачиваться под определенную задачу и самообучаться на вашей обратной связи.

Так и вышел предыдущий пост - сначала я скормил решение и попросил сделать пост, а далее дал обратную связь и пример моего поста, чтобы скорректировать формат. ИИ-агент скорректировал не только сам текст, но и свой промпт и теперь в следующий раз он будет писать как надо.

UPD: мини-гайд https://www.loom.com/share/4cb014a8894b4ab2b81755031e8020e6
____

Готовый шаблон уже в сообществе

Creatomate - сервис для рендеринга

Продолжаю работать над курсом по контент-заводам. Сегодня добавил часть по Creatomate - это крайне удобный сервис, который позволяет монтировать сложные ролики по API.

Кроме стандартных шаблонов, в которые вы можете подставлять свои динамические данные (картинки, текста, видео, музыку), сервис позволяет монтировать сложные сценарии через JSON, накладывая нужные эффекты - отличная альтернатива ffmpeg.

Прикрепил пример сложного ролика, который мы копировали для себя.
____

Курс по контент-заводам будет доступен в сообществе

Бесплатный GPT

Где-то полгода назад я делал воркшоп на тему создания ИИ-психолога. Тогда мало что из этого вышло, своего ИИ-психолога я забросил через время.

Но сценарий с ним я оставил включенным и какого было мое удивление, когда я обнаружил, что все это время им активно пользуется человек.
Так что меня можно считать успешным стартапером с одним пользователем.

Также недавно меня попросила мама дать ей доступ к ИИ в каком-либо виде и я сделал для нее простенького ТГ бота.

Моя установка - ИИ надо раздавать в массы и поэтому шарю этого бота для вас.
Вот ссылка на него - @gn_gptai_bot

Если вы пропустили, то у меня есть еще 2 открытых бота - один для генерации картинок с нано бананой (@gn_content_bot), а другой для анализа информации с ютуба (@gn_youtube_bot).
____

Научиться создавать своих ИИ-ботов можно в нашем сообществе

Предсказание о будущем старой прорицательности 1635 года:

Придет время, когда человек создаст Голема из невидимых нитей, у которого не будет ни плоти, ни крови, но разум его будет острее любого меча.

И случится тогда великое чудо и великое падение:

Разные народы заговорят друг с другом, не уча чужой речи. Слова будут влетать в одно ухо как гортанный лай, а вылетать из другого как ангельское пение. Но за этот дар люди заплатят своим языком - он станет ленивым, и древние наречия иссохнут, как трава в засуху.

Каждый будет носить в кармане черное зеркальце, в котором заперты все знания мира. Люди перестанут смотреть на звезды и друг другу в глаза, ибо лик зеркальца будет ярче лика брата.

Перо более не будет скрипеть по пергаменту. Невидимый дух станет писать картины и слагать оды за людей. И поднимется спор: чья душа вложена в сей труд - человека или беса, сокрытого в медных жилах?

Когда же все языки сольются в один шепот, истинный смысл слов начнет ускользать, и люди, понимая звук, перестанут понимать сердце друг друга

Ищу проект

Новый год начался и я открыт для новых проектов или долгосрочного партнерства.

Кто я - независимый эксперт по ноукод автоматизации с 6-летним опытом работы в области создания продуктов, бизнес-анализа, разработки и тестирования.

Некоторые из проектов, которыми я руководил:

- Контент-фабрика, достигшая более 5 млн просмотров для крупной компании, занимающейся приложениями для знакомств

- Внутренняя CRM-система для инвестиционного фонда в США для управления ежемесячными выплатами на сумму около $500 тыс.

- Система анализа звонков с использованием ИИ в Нидерландах, обработавшая более 5000 звонков

Я специализируюсь на сложных, комплексных системах высокого качества с реальным влиянием на бизнес.

Стек технологий: n8n, Supabase, OpenAI, Lovable и сотни API-интеграций.

Если вы владелец бизнеса или агентство, ищущее специалиста, который сможет взять на себя управление всей системой - пишите (@low_code).

Рассказывать нечего - пишу треки, генерирую картинки в свое удовольствие.

На подходе десяток (реально десяток) проектов, но пока они не начались я просто кайфую от затянувшихся выходных.

А у вас как начался новый год?

Молчу, потому что вписался в стартап и потихоньку делаю его.

Собираем весь опыт в кулак - анализ перфоманс маркетинга, трендвотчинг органики с инсты/тиктока, генерация контента (говорящая голова пока что). Все на одной платформе и в красивой обертке.

Если вам что-то из этого интересно - пишите, посотрудничаем

В промежутках между работой вписался в движ с роликами для продвижения недвижимости - удалось собрать такой ролик за 3 часа с клингом и нано бананой.

Что скажете?
Пишите, если нужно что-то похожее (@low_code)

Советы по n8n - день 1

Пока разрабатываю продукт, собираю разные полезные практики, которые накопились за годы.
Именно они помогают делать системы, которые легко масштабировать и не стыдно открывать через полгода.

В ближайшие дни буду делиться такими короткими советами, заодно покажу немного изнутри, как устроен наш продукт.

Сегодня - про одну тонкую, но важную вещь:
как отслеживать успешные срабатывания сценариев, которые запускаются по расписанию.

Я проектирую систему модульно - каждый сценарий отвечает за одну функцию и передаёт результат дальше. Многие из них запускаются по крону и просто проверяют, есть ли нужные условия.

В итоге, 95% запусков ничего не делают - просто проходят проверку и останавливаются. А если мне нужно найти, когда реально что-то произошло - приходится пролистывать кучу логов и ориентироваться только на время исполнения.

Решается это очень просто:
достаточно в конец сценария добавить ноду Execution Data с любым параметром, который будет срабатывать только если был результат.

Теперь можно в интерфейсе фильтровать executions по этому параметру и сразу находить только «позитивные» срабатывания.
Просто, удобно и сразу видно, когда система реально что-то сделала.

Советы по разработке — день 2

Нейминг - самое недооценённое “оружие” разработчика.
Большинство игнорирует, а потом теряет часы на то, чтобы вспомнить, “что тут вообще происходит”.
Правильные имена - это документация, которая пишет себя сама.

⸻

1. Сценарии и вебхуки
Я всегда начинаю с указания триггера - откуда приходит запрос (вебхук, крон, ручной запуск), как часто он срабатывает и какое главное действие выполняет. Например - [Trigger - Lovable] Create new user

Все сценарии раскладываю по папкам.

С недавнего времени стал задавать кастомные имена вебхукам, совпадающие с названием сценария - так проще видеть, как взаимодействуют модули.
Про модульность подробнее напишу отдельно.

⸻

2. Нейминг нод

Каждая нода должна отражать конкретное действие и субъект этого действия:
таблицу, сервис, статус или сущность, с которой идёт работа.

Не “Supabase”, а “Insert user into users”.
Не “HTTP Request”, а “Send invoice to Stripe”.

Это занимает буквально пару лишних секунд, но в будущем:
- вы читаете сценарий как текст,
- другому разработчику не нужно разбираться с нуля,
- ИИ проще анализировать структуру,
- документирование упрощается в разы.

Фактически сценарий превращается в самодокументируемую схему.

⸻

3. Нейминг в базе данных (Supabase)

У меня свой базовый стандарт:
- snake_case
- таблицы - во множественном числе
- внешние ключи — table_name_id
- одинаковые по смыслу поля - называются одинаково во всех таблицах

Это выглядит скучно, но экономит огромное количество времени.
Особенно когда переносишь архитектуру в новый проект - не нужно заново придумывать структуру, всё уже привычно и предсказуемо.

⸻

Нейминг - это мелочь, на которую не хочется тратить время.
Но именно из таких мелочей и складывается ощущение “чистой” системы.

А кто нибудь сидит на Polymarket?
Увидел в твиттере посты про ботов, которые торгуют на нем, думаю о том, чтобы тоже поковыряться с ИИ.

Сделать бота для торговли на Polymarket оказалось тем ещё геммороем.
Но мы и не с таким сталкивались.

Проблемы, которые встретились по пути:

1. Поиск нужного события

Я хочу торговать 15-минутные события по биткоину (выше/ниже цены).
Такие события можно получить через series id, но там нет нормальной фильтрации - в ответ прилетает вообще вся история за всё время существования.

Файл - около 41 МБ. Работать с этим нереально.

Решение оказалось немного “хакерским” - использовать slug события. В нём зашит timestamp в ISO-формате, который обновляется каждые 15 минут. (https://polymarket.com/event/btc-updown-15m-1771325100)

ChatGPT написал JS-функцию, которая:
- считает ближайший 15-минутный интервал
- формирует нужный slug
- достаёт конкретное событие

2. Невозможность нормально использовать Python в n8n

Запустить кастомные библиотеки на Python оказалось больно.
В итоге проще было вынести логику в AWS Lambda.

3. Lambda - тоже не подарок

Библиотеки там подключаются вручную:
нужно скачать зависимости, собрать их в zip и загрузить.

У меня Mac, а архитектура Lambda — другая.
Поэтому сборку пришлось делать через Docker на сервере, где крутится n8n.

4. Блокировка по IP

Когда всё уже заработало — Polymarket начал отклонять сделки.
Причина: запросы идут из запрещённой юрисдикции (у них список из ~30 стран).

Решения два:
- прокси
- сменить регион сервера

Я выбрал смену региона функции.

⸻

В итоге бот может открывать сделки прямо из n8n.

Дальше план такой:
- передавать боту историю его сделок
- данные по движению BTC (Binance)
- текущий баланс
- цены и стакан Polymarket

На основе этого он будет принимать решение:
ставить или пропускать ход.

Посмотрим, получится ли собрать что-то устойчивое.