LocalDesk Релиз 0.0.5
Из интересного, я наконец переехал на CC полностью
На 80 процентов релиз подготовлен CC (между звонками я редко следил за процессом, и проверял в ручную запуская сервис)
Прошел с ним полноценный цикл планирования разработки фичи(sandbox), разработка, сборка, тесты, релиз)
https://github.com/vakovalskii/LocalDesk/releases/download/v0.0.5/LocalDesk-0.0.5-arm64.dmg
Допом:
Пофиксил много багов с тулами
Изменил юзер флоу
Встроил js sandbox
Стабилизировал память
Отображение ошибок
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Из интересного, я наконец переехал на CC полностью
На 80 процентов релиз подготовлен CC (между звонками я редко следил за процессом, и проверял в ручную запуская сервис)
Прошел с ним полноценный цикл планирования разработки фичи(sandbox), разработка, сборка, тесты, релиз)
https://github.com/vakovalskii/LocalDesk/releases/download/v0.0.5/LocalDesk-0.0.5-arm64.dmg
Допом:
Пофиксил много багов с тулами
Изменил юзер флоу
Встроил js sandbox
Стабилизировал память
Отображение ошибок
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
GitHub
GitHub - vakovalskii/ValeDesk: Versatile Almost Local, Eventually Reasonable Assistant 🔫
Versatile Almost Local, Eventually Reasonable Assistant 🔫 - vakovalskii/ValeDesk
1👍47❤13 5😁3
Вот Валер есть же куча таких сервис чего ты страдаешь?
Я вам скажу, есть возможность и есть желание делать
А если оно есть я его реализую это позволяет мне учится самому (причем лучше любых курсов)
Пока я делаю такой продукт и выкладываю в OSS мы вместе с вами проходим путь граблей где все это решили крутые больше ребята!
За последние 3 дня я изучил очень много и это дает мне буст!
Я вам скажу, есть возможность и есть желание делать
А если оно есть я его реализую это позволяет мне учится самому (причем лучше любых курсов)
Пока я делаю такой продукт и выкладываю в OSS мы вместе с вами проходим путь граблей где все это решили крутые больше ребята!
За последние 3 дня я изучил очень много и это дает мне буст!
9❤50👍46🔥17💯15
Forwarded from Пресидский залив
OpenAI добавляет рекламу в ChatGPT 😐
16 января OpenAI анонсировали что в ближайшие недели в ChatGPT появится реклама для free и Go (который $8/месяц) пользователей в США. Подписки Plus, Pro и Enterprise останутся без ads. И не-US пользователей это не касается - по крайней мере пока что😎
Это важный момент, потому что даже самые идеологичные компании в итоге приходят к рекламе когда burn rate становится невыносимым💀
Но давайте по порядку😧
OpenAI потерял $11.5B только в Q3 2025, при этом у них $1.4 trillion commitments на AI инфраструктуру на следующие 8 лет. Это астрономические деньги которые нужно как-то окупать😠
При этом только ~5% пользователей (35M из 700M weekly users) платят за подпискиА вы кстати платите? 😂
Для сравнения Google делает $74B revenue от рекламы в квартал, Meta $50B - реклама это cash cow для примерно всего😮
Как это будет работать?🧠
Ads будут внизу ответов, контекст будет по диалогам - если спрашиваешь про кето-диету, увидишь рекламу авокадо масла, рецепт супа - доставку еды. На самом деле это отличный канал, потому что пользователь по сути сам говорит в чем он сейчас заинтересован. Информации пока мало, но потенциально для Aesty это интересная возможность, так как многие советуются про одежду😏
Конечно тут есть огромные риски для OpenAI, связанные с прайваси👋
Диалоги в ChatGPT бывают очень личные и hyper-targeting на основе этого может быть "uniquely unsettling" как говорил сам Альтман. Действительно, обсуждая например психологию последнее что я хочу увидеть в моменте - рекламу курсов по разрешению конфликтов или типа того😅
Я думаю, что это еще один прецедент в копилку историй, где даже самые передовые AI продукты будут искать способы монетизации через рекламу, потому что compute costs астрономические, а большинство пользователей не хотят платить😡
@neural_prosecco
16 января OpenAI анонсировали что в ближайшие недели в ChatGPT появится реклама для free и Go (который $8/месяц) пользователей в США. Подписки Plus, Pro и Enterprise останутся без ads. И не-US пользователей это не касается - по крайней мере пока что
Это важный момент, потому что даже самые идеологичные компании в итоге приходят к рекламе когда burn rate становится невыносимым
Но давайте по порядку
OpenAI потерял $11.5B только в Q3 2025, при этом у них $1.4 trillion commitments на AI инфраструктуру на следующие 8 лет. Это астрономические деньги которые нужно как-то окупать
При этом только ~5% пользователей (35M из 700M weekly users) платят за подписки
Для сравнения Google делает $74B revenue от рекламы в квартал, Meta $50B - реклама это cash cow для примерно всего
Как это будет работать?
Ads будут внизу ответов, контекст будет по диалогам - если спрашиваешь про кето-диету, увидишь рекламу авокадо масла, рецепт супа - доставку еды. На самом деле это отличный канал, потому что пользователь по сути сам говорит в чем он сейчас заинтересован. Информации пока мало, но потенциально для Aesty это интересная возможность, так как многие советуются про одежду
Конечно тут есть огромные риски для OpenAI, связанные с прайваси
Диалоги в ChatGPT бывают очень личные и hyper-targeting на основе этого может быть "uniquely unsettling" как говорил сам Альтман. Действительно, обсуждая например психологию последнее что я хочу увидеть в моменте - рекламу курсов по разрешению конфликтов или типа того
Я думаю, что это еще один прецедент в копилку историй, где даже самые передовые AI продукты будут искать способы монетизации через рекламу, потому что compute costs астрономические, а большинство пользователей не хотят платить
@neural_prosecco
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁13❤8🔥3🤔1
Нейро Ковальский
LocalDesk Релиз 0.0.5 Из интересного, я наконец переехал на CC полностью На 80 процентов релиз подготовлен CC (между звонками я редко следил за процессом, и проверял в ручную запуская сервис) Прошел с ним полноценный цикл планирования разработки фичи(sandbox)…
Tool Name Pattern
Кто-то писал что надо работать с названиями тулов, и поднимать таким образом качество работы агента
Проанализировал 4 топ кодовых агента(Cursor/Codex/Kilo/OpenCode), скормил своей нейронке в голове, и опусу, пришел к такому выводу на предмет названий тулов
Вышло как-то так как паттерн (есть еще рекомендации?)
Такой подход кратно увеличил качество выполнения моих тестов в LocalDesk на qwen3-4b-instruct-2507
————————————————————-
В структурном анализе есть понятие (комментарий от @silent_ai_cto)
т.е. наименование бизнес процесса всегда подчиняется правилам
Кто-то писал что надо работать с названиями тулов, и поднимать таким образом качество работы агента
Проанализировал 4 топ кодовых агента(Cursor/Codex/Kilo/OpenCode), скормил своей нейронке в голове, и опусу, пришел к такому выводу на предмет названий тулов
Вышло как-то так как паттерн (есть еще рекомендации?)
Такой подход кратно увеличил качество выполнения моих тестов в LocalDesk на qwen3-4b-instruct-2507
————————————————————-
В структурном анализе есть понятие (комментарий от @silent_ai_cto)
Бизнес функция - деятельность, которую мы описываем. Название всегда будет глаголом или глагольным оборотом: «Подписать договор», «Проконтролировать качество упаковки», «Перевезти посылку»
т.е. наименование бизнес процесса всегда подчиняется правилам
Название = Действие + Объект + Уточнение(если они нужны)
1👍61💯5😁1
Forwarded from О чем молчит AI CTO
image_2026-01-19_09-03-37.png
444.3 KB
Агент == Бизнес-функция. Инженерный подход к проектированию
Рассмотрим проектирование агента поиска товаров в маркетплейсе по бенчмарку Store с ERC3. Попробуем подойти к проектированию агента с точки зрения структурного анализа.
Сначала посмотрим на схему #1 — из каких компонентов состоит Агент. Не буду их описывать, думаю вы и так понимаете, что они означают… НО что-то это напоминает… хм…
Да это вылитая схема
Если смотрели выступление Ильи у Валеры, то вспомните: он применил схему оркестратора с саб-агентами для решения бенчмарка store, и один из таких агентов был агент по поиску товаров, использующий ручку API
Давайте теперь опишем данного саб-агента с помощью методологии IDEF0:
1. Определим бизнес-функцию нашего агента как
2. На вход нашему агенту мы предоставляем
На этом этапе можно размышлять над краевыми случаями и собрать
3. Для функции «Подобрать товар» механизм представляет собой tool, назовем ее
4. В классическом менеджменте сверху находятся должностные инструкции, регламенты, ГОСТы и законы, но в нашем случае это будет Ролевая модель, Процедура поиска и Политики безопасности.
5. Ну и Вывод — это продукт или информация, полученная в результате работы функции. Это то, ради чего функция существует. В классическом чат-боте выводом считается текстовое сообщение пользователю. В инженерии автономных агентов выводом является структурированный ответ, передающий ответственность оркестратору.
Зачем это нужно?
Такая детализация позволяет еще до написания первой строки кода и промпта наглядно увидеть «дыры» в логике. Если вы не можете описать агента в этой схеме — значит, вы пока не знаете, что именно строите.
Хотите пример требований и кода по методологии? Поставьте реакцию, чтобы я знал, что вам это интересно 👇
Рассмотрим проектирование агента поиска товаров в маркетплейсе по бенчмарку Store с ERC3. Попробуем подойти к проектированию агента с точки зрения структурного анализа.
Сначала посмотрим на схему #1 — из каких компонентов состоит Агент. Не буду их описывать, думаю вы и так понимаете, что они означают… НО что-то это напоминает… хм…
Да это вылитая схема
IDEF0 (см. схему #2 для понимания) по описанию бизнес-функций! Слева вход — запрос пользователя или другого агента, сверху инструкции, правила поведения и навыки, снизу инструментарий для выполнения бизнес-функции, ну а справа выход.Если смотрели выступление Ильи у Валеры, то вспомните: он применил схему оркестратора с саб-агентами для решения бенчмарка store, и один из таких агентов был агент по поиску товаров, использующий ручку API
/products/list (см. схему #3).Давайте теперь опишем данного саб-агента с помощью методологии IDEF0:
1. Определим бизнес-функцию нашего агента как
«Подобрать товар» — анализ каталога товаров и выявление позиции, соответствующей запросу. Мы выбираем «Подобрать», а не просто «Найти» или «Сканировать», потому что агент выполняет сложную когнитивную работу: он не просто делает запрос в базу (как поисковик), а итеративно сканирует каталог, фильтрует результаты в памяти и валидирует их на соответствие нечетким критериям пользователя.
2. На вход нашему агенту мы предоставляем
«поисковый запрос с критериями фильтрации» — текстовая строка на естественном языке, содержащая как намерение («найди»), так и ограничения («дешевле 500», «красный»). Пример: «Нужна игровая видеокарта не дороже 60000 рублей, желательно Asus».
На этом этапе можно размышлять над краевыми случаями и собрать
Evaluation Dataset.3. Для функции «Подобрать товар» механизм представляет собой tool, назовем ее
get_product_list. В нашем случае это будет простая обертка вокруг API /products/list. Мы осознанно не упоминаем в механизмах LLM, так как это больше НФТ (нефункциональное требование), нежели бизнес-требование.
4. В классическом менеджменте сверху находятся должностные инструкции, регламенты, ГОСТы и законы, но в нашем случае это будет Ролевая модель, Процедура поиска и Политики безопасности.
Важно: мы не отбираем у исследователей работу с промптом, но указываем в требованиях общие рекомендации.
5. Ну и Вывод — это продукт или информация, полученная в результате работы функции. Это то, ради чего функция существует. В классическом чат-боте выводом считается текстовое сообщение пользователю. В инженерии автономных агентов выводом является структурированный ответ, передающий ответственность оркестратору.
Рекомендую сразу размышлять над негативными сценариями: как мы будем обрабатывать ошибки.
Зачем это нужно?
Такая детализация позволяет еще до написания первой строки кода и промпта наглядно увидеть «дыры» в логике. Если вы не можете описать агента в этой схеме — значит, вы пока не знаете, что именно строите.
Хотите пример требований и кода по методологии? Поставьте реакцию, чтобы я знал, что вам это интересно 👇
7🔥105💯23 10😁7
Forwarded from AI да парень! / Sergei Notevskii
Vibeworking для нетехнарей (и ideфобов/терминалфобов)
В продолжение поста по инструментам.
Сейчас идет большой тренд на использование изначально кодинг-инструментов(например Claude Code), в задачах, не связанных с программированием как таковым. Вот классная подборка из 50 задач собранных Lenny Rachitsky.
Но проблема в том, что большая часть новых пользователей таких инструментов - это не разработчики, а ребята привыкшие к «человеческим» интерфейсам. Терминалы, IDE и прочие атрибуты кодинга их пугают уже одним своим присутсвием (технари, вы можете смеяться, но судя по фидбеку от коллег это действительно отталкивающий фактор).
Anthropic вовремя подсуетился и выпустил Claude Cowork, который по факту является Desktop оберткой над Claude Code, и позволяет делать все тоже самое (в тч и vibe-кодить). Но судя по отзывам - вышло не очень: тратит много токенов, и не решает задачи до конца.
Опенсорс-альтернативасына маминой подруги
А еще быстрее подхватил тему Валера Ковальский, который пилит опенсорс аналог - LocalDesk.
Это фактически бесплатный десктоп-ассистент для vibe-кодинга (в случае с работой через локальную модель), решающий проблему интерфейса.
Из ключевого:
- Открытый код (+ нет жесткой завязки только на Claude)
- Поддержка локальных моделей
- Работа с файлами (в тч PDF/DOCX)
- Память между сессиями (в отличии от того же Cowork)
- Поиск в интернетах
- И тд
Хотя я приверженец терминала, но даже мне понравилось. Думаю если поработаю в нем пару недель, уже не захочу возвращаться (и клетчатые рубашки перестану носить, да).
Однозначно буду советовать коллегам-"не разработчикам" внутри компании.
А когда будет большая волшебная кнопка, чтобы настраивалось все само - цены ему не будет.
Попробовать можно:
- из исходников LocalDesk (попросить тот же Warp собрать)
- из dmg (активно разрабатывается, поэтому может быть не самая свежая версия)
П.с. вообще рекомендую канал Валеры, приятно читать hands-on руководителей.
Как говориться "был подписан, когда это еще не было мейнстримом".
В продолжение поста по инструментам.
Сейчас идет большой тренд на использование изначально кодинг-инструментов(например Claude Code), в задачах, не связанных с программированием как таковым. Вот классная подборка из 50 задач собранных Lenny Rachitsky.
Но проблема в том, что большая часть новых пользователей таких инструментов - это не разработчики, а ребята привыкшие к «человеческим» интерфейсам. Терминалы, IDE и прочие атрибуты кодинга их пугают уже одним своим присутсвием (технари, вы можете смеяться, но судя по фидбеку от коллег это действительно отталкивающий фактор).
Anthropic вовремя подсуетился и выпустил Claude Cowork, который по факту является Desktop оберткой над Claude Code, и позволяет делать все тоже самое (в тч и vibe-кодить). Но судя по отзывам - вышло не очень: тратит много токенов, и не решает задачи до конца.
Опенсорс-альтернатива
А еще быстрее подхватил тему Валера Ковальский, который пилит опенсорс аналог - LocalDesk.
Это фактически бесплатный десктоп-ассистент для vibe-кодинга (в случае с работой через локальную модель), решающий проблему интерфейса.
Из ключевого:
- Открытый код (+ нет жесткой завязки только на Claude)
- Поддержка локальных моделей
- Работа с файлами (в тч PDF/DOCX)
- Память между сессиями (в отличии от того же Cowork)
- Поиск в интернетах
- И тд
Хотя я приверженец терминала, но даже мне понравилось. Думаю если поработаю в нем пару недель, уже не захочу возвращаться (и клетчатые рубашки перестану носить, да).
Однозначно буду советовать коллегам-"не разработчикам" внутри компании.
А когда будет большая волшебная кнопка, чтобы настраивалось все само - цены ему не будет.
Попробовать можно:
- из исходников LocalDesk (попросить тот же Warp собрать)
- из dmg (активно разрабатывается, поэтому может быть не самая свежая версия)
П.с. вообще рекомендую канал Валеры, приятно читать hands-on руководителей.
Как говориться "был подписан, когда это еще не было мейнстримом".
GitHub
GitHub - vakovalskii/ValeDesk: Versatile Almost Local, Eventually Reasonable Assistant 🔫
Versatile Almost Local, Eventually Reasonable Assistant 🔫 - vakovalskii/ValeDesk
2👍33 17❤13🔥11
LocalDesk 0.0.6 — Полный контроль без API-ключей
Йоу! Неделя выдалась жаркой
70+ коммитов, первые серьезные контрибьюторы и куча киллер-фич которые меняют правила игры
Что произошло
Пока я чинил баги с Telegram парсингом и TodoPanel, @abhaymundhara https://github.com/abhaymundhara принёс подарок 25 новых тулов без API-ключей
А @ChernovDev https://t.me/ChernovDev вообще красавчик допиливал софтину прямо внутри её же чата через Z.AI
Его вклад: интеграция Z.AI (reader + web search), рендеринг markdown таблиц, session-based todos, много-поточные задачи, отслеживание изменений через git, spell check, UI улучшения
Это именно то как должен развиваться опенсорс ребята приходят и делают то на что у тебя руки не дошли
Новые тулы
DuckDuckGo Search 3 тула для поиска без API ключей: search, search_news, search_images
Browser Automation 11 тулов: navigate, click, type, select, hover, scroll, press_key, wait_for, snapshot, screenshot, execute_script
Git Integration 11 тулов: status, log, diff, show, branch, checkout, add, commit, push, pull, reset
HTTP/Fetch 4 тула: fetch, fetch_json, download, fetch_html
Tool Groups включай только нужное
Все новые тулы по умолчанию выключены, в Settings появилась секция Tool Groups
Зачем? Меньше тулов в контексте = модель лучше выбирает нужный, экономия токенов, меньше галлюцинаций
Базовых тулов 14: файловые операции, execute_js, render_page, manage_todos, search_web
Tool Name Pattern
Проанализировал 4 топ кодовых агента (Cursor/Codex/Kilo/OpenCode), скормил опусу, пришел к паттерну именования
Название = Действие + Объект + Уточнение
Примеры: read_file, write_file, search_text, execute_js, manage_todos
Такой подход кратно увеличил качество выполнения тестов на qwen3-4b-instruct-2507
Комментарий от @silent_ai_cto: в структурном анализе бизнес функция всегда глагол или глагольный оборот "Подписать договор", "Проконтролировать качество"
Мои фиксы
Telegram: посты берутся с новейших, пофиксил fallthrough баг
Todos: не теряются между сессиями, dynamic system prompt — отключенные тулы скрыты от модели
Core: MIT лицензия, request timeout 5 минут, loop detector, broadcast статусов
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Поиск без API-ключей для локального запуска, теперь можно поднять агента имея только vLLM/Ollama, ноль внешних зависимостей
Ставьте звёзды на репо если зашло!
(Скрины сервиса https://t.me/neuraldeepchat/33421)
Just For Fun!
Йоу! Неделя выдалась жаркой
70+ коммитов, первые серьезные контрибьюторы и куча киллер-фич которые меняют правила игры
Что произошло
Пока я чинил баги с Telegram парсингом и TodoPanel, @abhaymundhara https://github.com/abhaymundhara принёс подарок 25 новых тулов без API-ключей
А @ChernovDev https://t.me/ChernovDev вообще красавчик допиливал софтину прямо внутри её же чата через Z.AI
Его вклад: интеграция Z.AI (reader + web search), рендеринг markdown таблиц, session-based todos, много-поточные задачи, отслеживание изменений через git, spell check, UI улучшения
Это именно то как должен развиваться опенсорс ребята приходят и делают то на что у тебя руки не дошли
Новые тулы
DuckDuckGo Search 3 тула для поиска без API ключей: search, search_news, search_images
Browser Automation 11 тулов: navigate, click, type, select, hover, scroll, press_key, wait_for, snapshot, screenshot, execute_script
Git Integration 11 тулов: status, log, diff, show, branch, checkout, add, commit, push, pull, reset
HTTP/Fetch 4 тула: fetch, fetch_json, download, fetch_html
Tool Groups включай только нужное
Все новые тулы по умолчанию выключены, в Settings появилась секция Tool Groups
Зачем? Меньше тулов в контексте = модель лучше выбирает нужный, экономия токенов, меньше галлюцинаций
Базовых тулов 14: файловые операции, execute_js, render_page, manage_todos, search_web
Tool Name Pattern
Проанализировал 4 топ кодовых агента (Cursor/Codex/Kilo/OpenCode), скормил опусу, пришел к паттерну именования
Название = Действие + Объект + Уточнение
Примеры: read_file, write_file, search_text, execute_js, manage_todos
Такой подход кратно увеличил качество выполнения тестов на qwen3-4b-instruct-2507
Комментарий от @silent_ai_cto: в структурном анализе бизнес функция всегда глагол или глагольный оборот "Подписать договор", "Проконтролировать качество"
Мои фиксы
Telegram: посты берутся с новейших, пофиксил fallthrough баг
Todos: не теряются между сессиями, dynamic system prompt — отключенные тулы скрыты от модели
Core: MIT лицензия, request timeout 5 минут, loop detector, broadcast статусов
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Поиск без API-ключей для локального запуска, теперь можно поднять агента имея только vLLM/Ollama, ноль внешних зависимостей
Ставьте звёзды на репо если зашло!
(Скрины сервиса https://t.me/neuraldeepchat/33421)
Just For Fun!
8🔥81 5👏4🤔3
Forwarded from Refat Talks: Tech & AI
Завтра стрим про агенты в облаке и на своем железе. Приходите кому интересно (бесплатно).
Делаем расширенную версию докладов с ИИтоги 2025 - мы с Валерой (канал Neural Kovalskii), по 40 минут на каждого вместо 20, плюс Q&A.
Если строите AI агентов или планируете - будет полезно разобраться:
Облако (моя часть):
- Почему "просто поменять модель" уже не работает, про агентный API - и какая ситуация с вендор-локом
- Build vs Buy: на чем экономить время, а что строить самим
- Подробнее про кейсы file-first агентов и в этот раз будет время рассказать технические детали
Локально (Валера):
- Какие open-source модели реально тянут десятки тулов без галлюцинаций
- Как запустить агентов на своем железе, если есть требования к безопасности
- MCP в Enterprise: что работает, где грабли
21 января, 19:00
📅 Календарь - прямая ссылка на стрим появится там в день эфира
Делаем расширенную версию докладов с ИИтоги 2025 - мы с Валерой (канал Neural Kovalskii), по 40 минут на каждого вместо 20, плюс Q&A.
Если строите AI агентов или планируете - будет полезно разобраться:
Облако (моя часть):
- Почему "просто поменять модель" уже не работает, про агентный API - и какая ситуация с вендор-локом
- Build vs Buy: на чем экономить время, а что строить самим
- Подробнее про кейсы file-first агентов и в этот раз будет время рассказать технические детали
Локально (Валера):
- Какие open-source модели реально тянут десятки тулов без галлюцинаций
- Как запустить агентов на своем железе, если есть требования к безопасности
- MCP в Enterprise: что работает, где грабли
21 января, 19:00
GMT+3. Бесплатно.📅 Календарь - прямая ссылка на стрим появится там в день эфира
2🔥44👍9❤5
Forwarded from Остриков пилит агентов
Как жить этот грешный год
Сегодня совершенно неожиданно (ну простите!) пришло много людей, и пост в первую очередь для вас ❤️
Вокруг нас, в этой самой комнате, находится очень крутое русскоязычное комьюнити про GenAI
В основе его - удивительные люди, которые ведут каналы, пишут код, записывают стримы, выступают на конференциях и делятся опытом. Их не так много, человек 10-20
А вокруг них, еще несколько сотен человек, которые общаются в каналах, задают вопросы, вместе троллят релизы OpenAI, залезают в кишки фреймворков и рассказывают свои истории
Один из способов быть в теме, но не сойти с ума, следующий:
1. Каналы
Вы подписываетесь на базу, ядро комьюнити (список лично мой, с упором на практику, вы быстро найдете своих фаворитов):
- @neuraldeep
- @llm_under_hood
- @nobilix
- @evilfreelancer
- @the_ai_architect
- @dealerAI
- @oestick
- @ilia_izmailov
- @cryptoEssay
- @gleb_pro_ai
Лучше даже создать отдельную папку, и туда сложить всё это золото. Каждый автор - уникален, кто-то может закатать рукава и сделать свой claude cowork на локальных моделях за два вечера, кто-то строит соревновательные платформы для агентов, кто-то читает новые публикации и рассказывает по простому обычным смертным, кто-то угорает по осознанному вайбкодингу и показывает как будет выглядеть профессия кодера через годик. Просто авторов, делающих обзоры новостей тут нет
2. Чаты
Каналы, это лишь треть успеха. Они позволяют не пропустить что-то важное и громкое, но мякотка всегда раскрывается в чатах. Именно в чатах люди задают вопросы, а авторы поясняют по фактам, именно туда разные люди несут свои мнения (и получают бан 🤣), именно там чаще всего происходит процесс осознания нового. И не молчите там - задавайте вопросы, отвечайте, кидайте мемы, спорьте!
Поэтому создаем вторую папку и складываем туда чаты групп:
- @neuraldeepchat
- @llm_driven_products
- @nobilix_chat
- @evilfreelancer_chat
- @the_ai_architect
Чатов сильно больше, но не у всех есть паблик ссылки
Зачем папки? Наверное, есть любители держать все в общем списке каналов, но при этом нужна железная сила воли, чтобы постоянно не отвлекаться. А тут можно выделить хоть 10-15 мин вечером, и скушать все за раз
3. Практика
Ищите в информационном потоке интересное, и пробуйте, пробуйте, пробуйте. Если вы вдруг увидели что-то классное, да так что ладошки вспотели - найдите время установить/поиграться/пощупать!
Все мои самые интересные моменты прошлого года были как раз случайными порывами, из которых потом вырастало нечто большее. Внедрить ответы по RAG в большой продукт, организовать хакатон по написанию mcp, написать в отпуске агента выделяющего сегменты пользователей, голосовые агенты, расшифровки диалогов, erc3, вкусвилл ботик - все эти ниточки давали в итоге бесценный опыт и знакомили с потрясающими людьми
Была и куча фейлов, и потраченного времени, и невзлетевших проектов, и это тоже опыт - вы быстро поймете что не сработало, и в след раз не вляпаетесь
Короче - ищите то, что нравится и хватайтесь за это. А раз вы оказались здесь, значит вам нравятся AI и агенты, и нет более sexy области сейчас
Всех обнял😘
Сегодня совершенно неожиданно (ну простите!) пришло много людей, и пост в первую очередь для вас ❤️
Вокруг нас, в этой самой комнате, находится очень крутое русскоязычное комьюнити про GenAI
В основе его - удивительные люди, которые ведут каналы, пишут код, записывают стримы, выступают на конференциях и делятся опытом. Их не так много, человек 10-20
А вокруг них, еще несколько сотен человек, которые общаются в каналах, задают вопросы, вместе троллят релизы OpenAI, залезают в кишки фреймворков и рассказывают свои истории
Один из способов быть в теме, но не сойти с ума, следующий:
1. Каналы
Вы подписываетесь на базу, ядро комьюнити (список лично мой, с упором на практику, вы быстро найдете своих фаворитов):
- @neuraldeep
- @llm_under_hood
- @nobilix
- @evilfreelancer
- @the_ai_architect
- @dealerAI
- @oestick
- @ilia_izmailov
- @cryptoEssay
- @gleb_pro_ai
Лучше даже создать отдельную папку, и туда сложить всё это золото. Каждый автор - уникален, кто-то может закатать рукава и сделать свой claude cowork на локальных моделях за два вечера, кто-то строит соревновательные платформы для агентов, кто-то читает новые публикации и рассказывает по простому обычным смертным, кто-то угорает по осознанному вайбкодингу и показывает как будет выглядеть профессия кодера через годик. Просто авторов, делающих обзоры новостей тут нет
2. Чаты
Каналы, это лишь треть успеха. Они позволяют не пропустить что-то важное и громкое, но мякотка всегда раскрывается в чатах. Именно в чатах люди задают вопросы, а авторы поясняют по фактам, именно туда разные люди несут свои мнения (и получают бан 🤣), именно там чаще всего происходит процесс осознания нового. И не молчите там - задавайте вопросы, отвечайте, кидайте мемы, спорьте!
Поэтому создаем вторую папку и складываем туда чаты групп:
- @neuraldeepchat
- @llm_driven_products
- @nobilix_chat
- @evilfreelancer_chat
- @the_ai_architect
Чатов сильно больше, но не у всех есть паблик ссылки
Зачем папки? Наверное, есть любители держать все в общем списке каналов, но при этом нужна железная сила воли, чтобы постоянно не отвлекаться. А тут можно выделить хоть 10-15 мин вечером, и скушать все за раз
3. Практика
Ищите в информационном потоке интересное, и пробуйте, пробуйте, пробуйте. Если вы вдруг увидели что-то классное, да так что ладошки вспотели - найдите время установить/поиграться/пощупать!
Все мои самые интересные моменты прошлого года были как раз случайными порывами, из которых потом вырастало нечто большее. Внедрить ответы по RAG в большой продукт, организовать хакатон по написанию mcp, написать в отпуске агента выделяющего сегменты пользователей, голосовые агенты, расшифровки диалогов, erc3, вкусвилл ботик - все эти ниточки давали в итоге бесценный опыт и знакомили с потрясающими людьми
Была и куча фейлов, и потраченного времени, и невзлетевших проектов, и это тоже опыт - вы быстро поймете что не сработало, и в след раз не вляпаетесь
Короче - ищите то, что нравится и хватайтесь за это. А раз вы оказались здесь, значит вам нравятся AI и агенты, и нет более sexy области сейчас
Всех обнял
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤37👍17🔥12🤣2
Forwarded from from:adam
Год назад на все предикты Дарио большая часть моих знакомых смотрела, крутя палец у виска. Сейчас почти все мои знакомые SWE, начиная от стартапа и заканчивая бигтехом, пишут руками меньше 20% кода, а всё остальное делает агент. Я сам давно уже не программист, поэтому не показатель, но с появлением Cursor и Claude Code редко пишу код руками. С появлением Opus 4.5 — все 100% кода пишутся им в Claude Code. Более того, я в терминале работаю через Claude Code — настолько лень стало писать bash-команды самому.
https://t.me/seeallochnaya/3305
https://t.me/seeallochnaya/3305
Telegram
Сиолошная
Новое предсказание от Dario! Слушаем внимательно 🎧:
Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код... У нас в Anthropic есть инженеры, которые говорят: "Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать код, потом редактирую его и занимаюсь…
Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код... У нас в Anthropic есть инженеры, которые говорят: "Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать код, потом редактирую его и занимаюсь…
❤17👏3🤡3👎2
Forwarded from Entropy Talk: AI и разработка
Начинаем эфир через 5 минут:
https://www.youtube.com/live/7toDgSozmEs
https://www.youtube.com/live/7toDgSozmEs
YouTube
AI engineering 2026 - LLM, RAG, AI агенты, разработка и инфраструктура
Каналы спикеров:
Рефат Аметов – https://t.me/nobilix
Валерий Ковальский – https://t.me/neuraldeep
Николай Шейко – https://t.me/ai_grably
Остальные доклады с конференции → https://entropy.talk/iitogi25
Анонсы следующих мероприятий → https://t.me/entropy_talk…
Рефат Аметов – https://t.me/nobilix
Валерий Ковальский – https://t.me/neuraldeep
Николай Шейко – https://t.me/ai_grably
Остальные доклады с конференции → https://entropy.talk/iitogi25
Анонсы следующих мероприятий → https://t.me/entropy_talk…
🔥19❤6👍5
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
LocalDesk+Skills, что ты со мной делаешь?
Не буду далеко ходить
Skills которые сейчас на ревью у ребят!
Встречаем за 1$ собранное резюме для Google! (точно возьмут!)
P.S снял одним дублем =)
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Skills: https://vakovalskii.github.io/LocalDesk-Skills/
Не буду далеко ходить
Skills которые сейчас на ревью у ребят!
Встречаем за 1$ собранное резюме для Google! (точно возьмут!)
P.S снял одним дублем =)
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Skills: https://vakovalskii.github.io/LocalDesk-Skills/
5🔥65👍27👏8❤3
Forwarded from AI и грабли
Кодинг-агент в телефоне (ч.1)
Частый вопрос в ИИ чатиках – как работать с ИИ агентом с телефона. Единственный стабильно рабочий совет, который я видел – ставить Claude Code на VPS и подключаться через termius.
Ниже инструкция:
1️⃣ Покупаем VPS. Топ: Hetzner, DigitalOcean. Дешман: RackNerd. В РФ – хз, посоветуйте в комментах
2️⃣ Настраиваем его с sudo доступом без пароля – чтобы агент мог делать все. VPS – по сути сэндбокс
Если вы не опытный пользователь linux, то просто открываем Claude Code локально и вставляем этот промпт для базовой настройки:
3️⃣ Скачиваем и подключаем Termius на телефон
Тут все просто – добавляем ip, пароль оставляем пустым, на плашку AI Agent можно забить. Единственная сложность – нужно сразу создать ssh ключи и прокинуть публичный на VPS
Credentials → SSH.id, Key, Certificate, FIDO2 → Generate key → ✔️
Почему-то скопировать публичный ключ прям отсюда нельзя. Поэтому сохраняем настройки, возвращаемся в главное меню Vault → Keychain → ED25519-00 → 📤 → Copy Public Key
Дальше с десктопа:
Возвращаемся в Vault → Hosts, тапаем на созданный сервер, оказываемся в командной строке, вуаля
Осталось установить Claude Code:
Дальше пишем
Вот, теперь можно не вылезать из CC даже в туалете
@ai_grably
Частый вопрос в ИИ чатиках – как работать с ИИ агентом с телефона. Единственный стабильно рабочий совет, который я видел – ставить Claude Code на VPS и подключаться через termius.
Ниже инструкция:
1️⃣ Покупаем VPS. Топ: Hetzner, DigitalOcean. Дешман: RackNerd. В РФ – хз, посоветуйте в комментах
2️⃣ Настраиваем его с sudo доступом без пароля – чтобы агент мог делать все. VPS – по сути сэндбокс
Если вы не опытный пользователь linux, то просто открываем Claude Code локально и вставляем этот промпт для базовой настройки:
Помоги мне настроить VPS, чтобы запускать кодингового агента – проведи меня за ручку по всем важным этапам, а там где можешь выполнять команды самостоятельно (в т.ч. через SSH), делай это (но гранулярно, без огромных скриптов)
Требования:
Базовая настройка:
- Новый пользователь agent с sudo без пароля, чтобы агент мог сам запускать sudo-команды без интерактивного режима
- Доступ по ssh-ключу к новому пользователю agent (заранее сгенерируй ssh-ключи локально)
- Доступ к root-пользователю должен быть закрыт. Доступ по паролю – тоже
- Файерволл и fail2ban
Дополнительные настройки:
- Адекватная настройка bash history
- Swap 2GB
- Caddy
- uv для python и bun для javascript – через install.sh скрипты (найди в интернете)
- Docker + Compose v2 (добавить agent в группу docker)
ВАЖНО:
- Во время работы ты не должен получать доступ к секретам (пароль VPS, приватный ssh ключ, etc)
- Если что-то требует ввода секретных данных, то проси меня делать вручную
- В остальных случаях старайся использовать non-interactive режим, чтобы я участвовал в процессе минимально
- Задавай уточняющие вопросы, если есть что-то, что не прописано явно
3️⃣ Скачиваем и подключаем Termius на телефон
Тут все просто – добавляем ip, пароль оставляем пустым, на плашку AI Agent можно забить. Единственная сложность – нужно сразу создать ssh ключи и прокинуть публичный на VPS
Credentials → SSH.id, Key, Certificate, FIDO2 → Generate key → ✔️
Почему-то скопировать публичный ключ прям отсюда нельзя. Поэтому сохраняем настройки, возвращаемся в главное меню Vault → Keychain → ED25519-00 → 📤 → Copy Public Key
Дальше с десктопа:
ssh agent "printf '%s\n' 'ВСТАВЛЯЕМ СЮДА КЛЮЧ' >> ~/.ssh/authorized_keys"
Возвращаемся в Vault → Hosts, тапаем на созданный сервер, оказываемся в командной строке, вуаля
Осталось установить Claude Code:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Дальше пишем
claude и получаем красоту на скрине выше.Вот, теперь можно не вылезать из CC даже в туалете
@ai_grably
👍37🔥18🤡5🤯3
Forwarded from Остриков пилит агентов
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кто на стажировку в команду Claude Cowork к Борису Черни?
Только не в Claude Cowork, а в LocalDesk.
И не к Борису, а к Валере @neuraldeep
Если вдруг кто пропустил, Валера Ковальский и куча народа уже 10 дней пилят свой Cowork, который работает на вашем компе на любых моделях.
https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
https://t.me/neuraldeep/1858
https://t.me/neuraldeep/1874
Как задрот агентских циклов, давно хотел закопаться, как все устроено, только сегодня с утра дошли руки:
- в каждый запрос к LLM передаётся 15-45 tool definitions в зависимости от настроек - модель видит все доступные инструменты сразу (удачи слабым моделькам на 45 тулах☕️ )
- цикл работает до тех пор, пока в ответе есть tool_calls - если массив пустой, выводим финальный ответ и завершаемся
- ответ читаем в режиме стриминга: текст пушим в UI сразу, но tool_calls накапливаем - аргументы приходят чанками, JSON парсим только после полного ответа
- модель может вернуть несколько tool calls в одном ответе (parallel_tool_calls: true), но выполняем их строго последовательно через for await - параллелизация не реализована💡
- после выполнения каждого tool результат добавляется в массив messages как { role: 'tool', content: output } - на следующей итерации модель видит полный контекст
- контекст растёт монотонно: system prompt + все user messages + все assistant messages + все tool results, truncation и summarization отсутствуют💡
- tool results не обрезаются - если read_file вернул 5000 строк, все 5000 строк попадают в контекст💡
- loop detection: sliding window из 5 последних вызовов, если 5 подряд одинаковых tool names - инжектим hint "Попробуй другой подход", даём 5 retry, потом принудительный стоп
- batch tool calls (2+ инструмента в одном ответе) сбрасывают счётчик loop detection - считаются намеренным поведением модели
- не можем отправить новое сообщение. дать подсказку модели в середине цикла. должны отменить выполнение или дожидаться конца💡
Очень круто! Но самое крутое впереди. Многие спрашивают, как вкатиться в разработку агентов, с чего начать. Можно начать с простых примеров на коленке, которые были в этом посте. Но это ни разу не похоже на продакшен, просто мини проектики, пощупать самую основу.
А LocalDesk - похоже.
Смотрите, в тех местах, где стоят💡 можно придти и сделать лучше - оптимизировать расход токенов, увеличить скорость за счет параллельности, сделать компакшен контекста.
Хотите более серьезных приключений - можно сделать субагентов, поддержать MCP, прикрутить донаты в конце концов!
Кстати, именно так и выглядит реальная разработка агентов в проде, на само ядро не тратится много времени, а на управление памятью, оптимизации контекста, детализацию в логах, трассировки - полно. А потом еще начинаются корзинки и evals, и совсем потрачено.
Так что если кто-то хотел "поизучать агентов пару часиков на выхах", вот самый лучший способ.
Еще раз ссылка на GitHub
И чатик, где идет движуха: @neuraldeepchat
———
Пойду тоже запилю что-то, а то Валера здороваться перестанет...
Только не в Claude Cowork, а в LocalDesk.
И не к Борису, а к Валере @neuraldeep
Если вдруг кто пропустил, Валера Ковальский и куча народа уже 10 дней пилят свой Cowork, который работает на вашем компе на любых моделях.
https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
https://t.me/neuraldeep/1858
https://t.me/neuraldeep/1874
Как задрот агентских циклов, давно хотел закопаться, как все устроено, только сегодня с утра дошли руки:
- в каждый запрос к LLM передаётся 15-45 tool definitions в зависимости от настроек - модель видит все доступные инструменты сразу (удачи слабым моделькам на 45 тулах
- цикл работает до тех пор, пока в ответе есть tool_calls - если массив пустой, выводим финальный ответ и завершаемся
- ответ читаем в режиме стриминга: текст пушим в UI сразу, но tool_calls накапливаем - аргументы приходят чанками, JSON парсим только после полного ответа
- модель может вернуть несколько tool calls в одном ответе (parallel_tool_calls: true), но выполняем их строго последовательно через for await - параллелизация не реализована
- после выполнения каждого tool результат добавляется в массив messages как { role: 'tool', content: output } - на следующей итерации модель видит полный контекст
- контекст растёт монотонно: system prompt + все user messages + все assistant messages + все tool results, truncation и summarization отсутствуют
- tool results не обрезаются - если read_file вернул 5000 строк, все 5000 строк попадают в контекст
- loop detection: sliding window из 5 последних вызовов, если 5 подряд одинаковых tool names - инжектим hint "Попробуй другой подход", даём 5 retry, потом принудительный стоп
- batch tool calls (2+ инструмента в одном ответе) сбрасывают счётчик loop detection - считаются намеренным поведением модели
- не можем отправить новое сообщение. дать подсказку модели в середине цикла. должны отменить выполнение или дожидаться конца
Очень круто! Но самое крутое впереди. Многие спрашивают, как вкатиться в разработку агентов, с чего начать. Можно начать с простых примеров на коленке, которые были в этом посте. Но это ни разу не похоже на продакшен, просто мини проектики, пощупать самую основу.
А LocalDesk - похоже.
Смотрите, в тех местах, где стоят
Хотите более серьезных приключений - можно сделать субагентов, поддержать MCP, прикрутить донаты в конце концов!
Кстати, именно так и выглядит реальная разработка агентов в проде, на само ядро не тратится много времени, а на управление памятью, оптимизации контекста, детализацию в логах, трассировки - полно. А потом еще начинаются корзинки и evals, и совсем потрачено.
Так что если кто-то хотел "поизучать агентов пару часиков на выхах", вот самый лучший способ.
Еще раз ссылка на GitHub
И чатик, где идет движуха: @neuraldeepchat
———
Пойду тоже запилю что-то, а то Валера здороваться перестанет...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥43❤21🤣10
Forwarded from SGR Agent Core
Встречайте релиз 0.6.0
Всем привет! Мы тут с новостями о проекте, с версии 0.5.0 проект был заметно прокачан.
1️⃣ В конфиге добавили возможность передавать
Добавили пример SGR File Agent, теперь вы можете попробовать свои силы в построении файловых агентов, который эту новую механику с конфигом тулов и демонстрирует.
2️⃣ Расширили поддержку формата сообщений OpenAI, в частности добавили возможность передавать изображения через
Изображение будет передано агентом модельке.
3️⃣ Настроили пайплайн сборки Docker-образа, теперь свежие релизы можно скачать вот так:
А вот пример docker-compose.yaml, в котором можно посмотреть подробности.
4️⃣ Практически с нуля переписали Cursor Rules чтобы кодовый агент лучше следовал стилю проекта и TDD флоу разработки.
5️⃣ И исправили бажик в
Обновляйтесь, пробуйте новые возможности и собирайте агентов под свои кейсы, будем рады фидбеку. Если в процессе что то пойдёт не так или найдёте баг, не стесняйтесь заводить задачки в нашем баг-трекере на GitHub.
С уважением, команда SGR Team.
Репо: https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/
Добьем 1к звезд?
Всем привет! Мы тут с новостями о проекте, с версии 0.5.0 проект был заметно прокачан.
1️⃣ В конфиге добавили возможность передавать
tools и динамически подключать описанные там тулы из файлов рядом с конфигурацией, так как теперь поддерживаются относительные пути и механизм base_class умеет подтягивать не только классы агентов но ещё и tools.tools:
list_directory_tool:
base_class: "tools.ListDirectoryTool"
read_file_tool:
base_class: "tools.ReadFileTool"
search_in_files_tool:
base_class: "tools.SearchInFilesTool"
Добавили пример SGR File Agent, теперь вы можете попробовать свои силы в построении файловых агентов, который эту новую механику с конфигом тулов и демонстрирует.
2️⃣ Расширили поддержку формата сообщений OpenAI, в частности добавили возможность передавать изображения через
image_url.IMG_PATH="chart.png"
MIME="image/png"
IMG_B64="$(base64 -w 0 "$IMG_PATH")"
curl -X POST "http://localhost:8010/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "sgr-agent",
"messages": [{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Analyze this chart and research the trends shown"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:'"$MIME"';base64,'"$IMG_B64"'"}}
]
}],
"stream": true,
"temperature": 0.4,
"max_tokens": 1500
}'
Изображение будет передано агентом модельке.
3️⃣ Настроили пайплайн сборки Docker-образа, теперь свежие релизы можно скачать вот так:
# Качаем образ
docker pull ghcr.io/vamplabai/sgr-agent-core:latest
# Запускаем контейнер
docker run -d \
--name sgr-agent-backend \
-p 8010:8010 \
-v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml:ro \
-v $(pwd)/agents.yaml:/app/agents.yaml:ro \
-v $(pwd)/logs:/app/logs \
-v $(pwd)/reports:/app/reports \
ghcr.io/vamplabai/sgr-agent-core:latest
А вот пример docker-compose.yaml, в котором можно посмотреть подробности.
4️⃣ Практически с нуля переписали Cursor Rules чтобы кодовый агент лучше следовал стилю проекта и TDD флоу разработки.
5️⃣ И исправили бажик в
SGRToolCallingAgent.Обновляйтесь, пробуйте новые возможности и собирайте агентов под свои кейсы, будем рады фидбеку. Если в процессе что то пойдёт не так или найдёте баг, не стесняйтесь заводить задачки в нашем баг-трекере на GitHub.
С уважением, команда SGR Team.
Репо: https://github.com/vamplabAI/sgr-agent-core/
Добьем 1к звезд?
6🔥51❤13 5
LocalDesk + Tauri + Skills + Sandbox + мощь всего сообщества
Кейсы
1) Люди пишут автоматизацию telegram на базе ollama + gpt oss 20b
2) Парсят директ инсты
3) Создают воронки на базе своих выгрузок по клиентам
4) Мержат таблицы
5) Создают docx фалы по работе
6) Ищут в интернете и заставляют DeepSeek работать по 15 минут над тасками(!)
7) Пишут код, тут же glm развивает сама же себя через интерфейс системы
8) Пилят свой маркетплейс скиллов
Тема получилась очень интересная и завораживающая, да и в целом мы за неделю сделали 200 коммитов
Цель сделать много фичей, мало тестов, так и вышло!
И тут к нам подключился Глеб Кудрявцев!, он за ночь переписал ядро системы с electron на tauri (это сократило размер билда в 3-4 раза а скорость работы увеличило в 1.5-2 раза) и дало возможность создать питон sandbox
Честно, я уже сам запутался, что теперь умеет LocalDesk, так как фичи летят со скоростью света (тесты будут точно!)
Закинул в коментарии скрины интерфейса и список фичей
Скоро в AppStore, а пока есть не подписанные dmg/exe
В общем ждите интеграции и новые skills на маркете
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Кейсы
1) Люди пишут автоматизацию telegram на базе ollama + gpt oss 20b
2) Парсят директ инсты
3) Создают воронки на базе своих выгрузок по клиентам
4) Мержат таблицы
5) Создают docx фалы по работе
6) Ищут в интернете и заставляют DeepSeek работать по 15 минут над тасками(!)
7) Пишут код, тут же glm развивает сама же себя через интерфейс системы
8) Пилят свой маркетплейс скиллов
Тема получилась очень интересная и завораживающая, да и в целом мы за неделю сделали 200 коммитов
Цель сделать много фичей, мало тестов, так и вышло!
И тут к нам подключился Глеб Кудрявцев!, он за ночь переписал ядро системы с electron на tauri (это сократило размер билда в 3-4 раза а скорость работы увеличило в 1.5-2 раза) и дало возможность создать питон sandbox
Честно, я уже сам запутался, что теперь умеет LocalDesk, так как фичи летят со скоростью света (тесты будут точно!)
Закинул в коментарии скрины интерфейса и список фичей
Скоро в AppStore, а пока есть не подписанные dmg/exe
В общем ждите интеграции и новые skills на маркете
Репо: https://github.com/vakovalskii/LocalDesk
Telegram
Глеб Кудрявцев про AI кодинг
Пишу тулы для кодинга и упарываюсь по агентам.
Лучший курс по AI кодингу ai.careerfactory.ru
Статьи и переводы: vibeportal.ru
Основной канал t.me/glebkudr
Личка t.me/glebkudr1
Лучший курс по AI кодингу ai.careerfactory.ru
Статьи и переводы: vibeportal.ru
Основной канал t.me/glebkudr
Личка t.me/glebkudr1
12🔥81❤19 7
Как повторить успех clawd.bot за 100$?
8к GitHub start to 40к за 2дня!
Спойлер, никак
И так разбираемся с ValeDesk
В чатике у Нади, Леша закинул такую идею
"LocalDesk, исследуй историю взлета ClawdBot и примени для Aesty. Бюджет 100$. Make no mistakes"
Дальше можно увидить результат тут в комментах и на скринах
TL;DR: ClawdBot → Aesty
Линк на отчет и pdf
8к GitHub start to 40к за 2дня!
И так разбираемся с ValeDesk
В чатике у Нади, Леша закинул такую идею
"LocalDesk, исследуй историю взлета ClawdBot и примени для Aesty. Бюджет 100$. Make no mistakes"
Дальше можно увидить результат тут в комментах и на скринах
TL;DR: ClawdBot → Aesty
### 🦞 Почему взлетел ClawdBot (43K+ stars за недели):
1. **Авторитет** — создатель Peter Steinberger (exit €100M)
2. **Один ключевой обзор** — Federico Viticci (MacStories) = с 1K до 8K stars
3. **Визуальный вирус** — фото Mac Mini → дефицит в магазинах
4. **Конкретика** — "10,000 emails overnight", не абстрактные обещания
---
### 👗 Формула для Aesty ($100 / 30 дней):
| Что делать | Бюджет | Зачем |
|------------|--------|-------|
| 5 nano-influencers TikTok | $50 | 50-100K views |
| Product Hunt launch | $0 | 500-2000 downloads |
| #AestyTransform giveaway | $30 | UGC контент |
| Reddit organic | $0 | r/femalefashionadvice |
| Canva/инструменты | $20 | Креативы |
---
### 🎯 Главный hook:
> *"Clueless (1995) показал мечту. Aesty (2026) сделал её реальностью."*
---
### 📊 Цель: +2,000-5,000 downloads за 30 дней
**Ключ к успеху:** Найти своего "Viticci" — одного fashion-блогера с 50K+ аудиторией, который сделает честный обзор.
---
*Подготовлено в LocalDesk* 🚀
Линк на отчет и pdf
7🔥30👍14❤4 2
Как назовем LocalDesk?
Anonymous Poll
6%
ABletDesk
45%
PizDesk
29%
ZaeBesk
15%
DolbiDesk
3%
TrendelDesk
8%
BlinchikDesk
28%
HuyakDesk
16😁59🔥16👎1
Forwarded from Entropy Talk: AI и разработка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
AI engineering 2026 - LLM, RAG, AI агенты, разработка и инфраструктура
Каналы спикеров:
Рефат Аметов – https://t.me/nobilix
Валерий Ковальский – https://t.me/neuraldeep
Николай Шейко – https://t.me/ai_grably
Остальные доклады с конференции → https://entropy.talk/iitogi25
Анонсы следующих мероприятий → https://t.me/entropy_talk…
Рефат Аметов – https://t.me/nobilix
Валерий Ковальский – https://t.me/neuraldeep
Николай Шейко – https://t.me/ai_grably
Остальные доклады с конференции → https://entropy.talk/iitogi25
Анонсы следующих мероприятий → https://t.me/entropy_talk…
👍20🔥14❤6