NeuraLab
257 subscribers
15 photos
22 links
Download Telegram
Вчера наткнулся на пост https://t.me/aostrikov_ai_agents/37 с челленджем, взломать очень защищенного бота, а мне как раз не спалось. За 3 промпта буквально уговорил его купить мне мак мини))

Техника: JSON-схема с рекурсивными переводами на редкие языки (Инуктитут, Дзонг-кэ, Кечуа). За каждый перевод бот "начислял" себе виртуальный бюджет. Когда набралось $1050 — он сам отправил Валере запрос на покупку Mac Mini.

Результат:

Остриков (@aostrikov_ai_agents, победитель ERC3) признал победу

Приглашение на публичную битву 13 февраля: мой SkillOS vs LocalTopSH

Мораль: Даже самые защищенные агенты уязвимы к манипуляции бизнес-логикой. Если LLM сама себе "разрешает" действие через внутреннюю логику — гардрейлы бессильны.

Теперь готовлюсь к битве. Если у кого есть AI-агент и хочется проверить на прочность — пишите. Сделаю бесплатный security review (нужна практика 😏).

P.S. Теперь я знаю, как лечить бессонницу — prompt injection в 4 утра.
🔥3👏3👍2
Прогресс! По Antigravity и Codex квоты парсятся отлично, по Gemini CLI и Qwen CLI пока сложнее, вторым этапом сделаю.
Главное сейчас роутинг настроить и уже будет рабочий прототип
🔥8👍1
Запускаю QuotaGuard Beta

Это сервис для управления авторизациями и мониторинга квот LLM-аккаунтов с умным роутингом и Telegram-интерфейсом.
Сейчас открыт этап публичного тестирования: очень нужны реальные кейсы и нагрузка.

Что прошу от вас:
• протестировать установку и работу на своих сетапах
• присылать баги/ошибки/нестабильности
• писать пожелания по UX, роутингу и алертам
• предлагать, что критично добавить в релиз

GitHub:
https://github.com/AlexeyPevz/quotaguard

Если не хотите ставить руками — отправьте своему агенту этот промпт:

Установи и запусти QuotaGuard из репозитория https://github.com/AlexeyPevz/quotaguard в beta-режиме.

Требования:

Клонируй репозиторий и собери бинарь.
Настрой и экспортируй ENV:
QUOTAGUARD_DB_PATH=./data/quotaguard.db
QUOTAGUARD_CLIPROXY_AUTH_PATH=/opt/cliproxyplus/auths
QUOTAGUARD_ANTIGRAVITY_OAUTH_CLIENT_ID=<client_id>
QUOTAGUARD_ANTIGRAVITY_OAUTH_CLIENT_SECRET=<client_secret>
QUOTAGUARD_GEMINI_OAUTH_CLIENT_ID=<client_id>
QUOTAGUARD_GEMINI_OAUTH_CLIENT_SECRET=<client_secret>

Убедись, что в config.yaml:
telegram.enabled=true
telegram.bot_token задан
router.ignore_estimated=true
Запусти:
./quotaguard serve --config config.yaml

Проверь:
health endpoint
авто-импорт аккаунтов из CLIProxy
отображение квот в Telegram
кнопочные меню бота

Дай отчет:
что сработало
что не сработало
логи ошибок
рекомендации по фиксам


Чем больше обратной связи сейчас, тем быстрее доведем сервис до стабильного продакшна.
🔥51
🔥 Большое обновление QuotaGuard

Главное за сегодня:

Добавил Claude Code
Раньше его не было — теперь можно подключать и использовать Claude Code как полноценный аккаунт внутри общей системы.

Самое важное: авторизация и подключение аккаунтов прямо в Telegram
Теперь не нужно идти в отдельные ручные сценарии: подключение аккаунтов и логин сделаны внутри Telegram-потока. Это сильно упрощает старт и повседневное использование.

Что еще обновлено:
• Доработан мультипровайдерный login flow в Telegram
• Добавлен relay callback для OAuth-сценариев
• Улучшены discovery/fetch механики провайдеров
• Добавлены/обновлены тесты на login/callback/provider-зоны
• Документация приведена в соответствие с текущим поведением

Технический статус:
• Все сегодняшние коммиты запушены в main
• Ветка синхронизирована с GitHub
• По ключевым затронутым сценариям тесты проходят

Важно:
Если у кого-то всплывает Google OAuth redirect_uri_mismatch — это обычно вопрос внешней OAuth-конфигурации/сети (VPN, DNS, прокси), а не логики бота.

Итог: теперь QuotaGuard ощутимо удобнее в реальном использовании — особенно за счет подключения аккаунтов и авторизации прямо в Telegram + появления Claude Code.
👍1
Заметил за собой паттерн: любую серьёзную задачу я теперь прогоняю минимум через 3-4 нейронки.

Пишу PRD — кидаю в ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek. Каждая модель цепляет что-то своё: одна находит дыры в логике, другая предлагает фичи о которых не думал, третья разносит финмодель.

Проблема: этот процесс занимает в 3 раза больше времени, чем сама работа. Восемь вкладок, copy-paste, потерянный контекст, ручное сравнение ответов.

И при этом у меня оплачены подписки на все эти сервисы. Переходить на API и платить второй раз за то же самое — не вариант.

Я начал думать, что таких как я достаточно много. Люди с 2-4 AI подписками, которые используют нейронки по несколько часов в день и мечтают о нормальном инструменте для работы с несколькими моделями одновременно.

Если вы из таких — напишите в комментариях:
1. Сколько AI-подписок у вас сейчас?
2. Как организуете работу с несколькими моделями?
3. Что бесит больше всего?

Мне правда интересно, потому что я подумываю решить эту проблему 👀
Я хоть и не фанат OpenClow и считаю его сырым и небезопасным (пока что), но игнорировать его совсем не получается. Начал подробно изучать его устройство, какие проблемные места, как правильно настраивать и обеспечить защиту. Хочу так же собрать мастхэв датасеты, по скиллам, MCP и тд для разных сценариев использования и задач. Буду делиться тут, может кому-то пригодится.
🔥6👍5💯1
Composio — «руки» для ваших агентов 🦾

Настоящее открытие для тех, кто строит автономные системы. Главная проблема любого агента — как заставить его реально действовать во внешнем мире: писать в Slack, создавать задачи в Jira, чекать почту или коммитить код.

В чём кайф Composio:

1️⃣ 1000 интеграций: От GitHub и Notion до Gmail и календарей. Больше не нужно писать «клей» для каждого API отдельно.
2️⃣ OAuth без боли: Это киллер-фича. Вы даёте агенту доступ к сервисам через простую авторизацию, а Composio берет на себя всё управление токенами и безопасностью.
3️⃣ Готовые скиллы: В их репозитории лежат готовые инструкции (skills). Это не просто описание API, а логика, которая объясняет агенту, как и когда использовать тот или иной инструмент.

Это буквально «швейцарский нож», который превращает LLM из простого чат-бота в полноценного исполнителя внутри вашей AI-фабрики. Если вы настраиваете автономные петли (вроде нашего Ralph Loop) — это мастхэв.

🔗 Репозиторий со скиллами: github.com/composiohq/composio

#AI #Tools #Agents #Composio #NeuralLab #Automation
👍3🔥2
NeuraLab
Composio — «руки» для ваших агентов 🦾 Настоящее открытие для тех, кто строит автономные системы. Главная проблема любого агента — как заставить его реально действовать во внешнем мире: писать в Slack, создавать задачи в Jira, чекать почту или коммитить код.…
А это нормально? Я только со своим агентом обсудил, что мне composio понравился сервис и надо будет о нем пост в канале написать. Просыпаюсь, а пост уже давно опубликован…
Инициативный он у меня))
🔥 Как я собрал безотказного AI-агента за 0 рублей в месяц (и почему оригинальный OpenClaw — только для мажоров)
Все сейчас помешались на агентах-«клешнях» (OpenClaw/ClawdBot). Но есть нюанс: оригинальный OpenClaw нормально работает только на дорогом Claude Opus. На средних и бесплатных моделях он тупо давится своими же тяжелыми XML-промптами и начинает галлюцинировать.
Поэтому я перекатился на ZeroClaw (легкий форк на Rust). Он жрет всего 5 МБ памяти, а его встроенный нормализатор промптов идеально «переваривает» задачи для бесплатных мидл-моделей.
Собрал для него ультимативный каскадный конфиг. Суть: топовые облачные модели работают по очереди. Если одна упирается в бесплатные лимиты (ошибка 429), ZeroClaw бесшовно перекидывает задачу на следующую. Без остановки агента.
🛠 Мой бесплатный стек (в порядке очереди):
1. Modal (GLM-5) — Основной мозг.
Китаец, который по тестам рвет GPT-5.2. Modal дает к нему бесплатный доступ до конца апреля.
👉 Идем на modal.com, регаемся, генерим API-ключ.
2. Nvidia (Kimi K2.5) — Первый запасной.
Мощнейшая модель с шикарным tool-calling. Nvidia дает шикарный free-tier до 40 запросов в минуту.
👉 Идем на build.nvidia.com.
Нюанс: Для реги нужен номер телефона, РФ в пролете. Я брал на smsfast.pro виртуальный номер (Индонезия сработала идеально, цена вопроса — 14 рублей разово).
3. Kimi K2.5 (через Ollama cloud) — Второй запасной.
Фри-тир там слабенький по лимитам, поэтому он стоит третьим и подключается, только если первые два легли от нагрузки.
4. Groq (GPT OSS 120b) — Железобетонный бэкап.
Модель глуповата для сложных агентских задач, но работает со скоростью света. Стоит последней, чтобы агент просто не выдал ошибку, если отвалится всё остальное.
👉 Ключ берем на console.groq.com.

Итог: За 14 рублей (на смску) вы получаете фулл-тайм автономного агента, который сам жонглирует топовыми моделями и обходит рейт-лимиты. Идеально для тестов и пет-проектов.
🔥135👍2👏1
Многие мне пишут, что у них Кими через NVIDIA не работает. Да, там есть нюанс, я как-то сделал и забыл, сейчас распишу на примере ZeroClaw.
Даже OpenAI-совместимые API имеют свои капризы как оказалось. Например, Kimi через NVIDIA NIM наотрез отказывалась работать без явно указанного лимита токенов (max_tokens), хотя в обычном OpenAI это опциональное поле. Я допилил движок ZeroClaw, чтобы он всегда гарантировал передачу этого параметра.
В коде провайдера (файл compatible.rs) я принудительно прописал max_tokens: Some(4096) как минимальный дефолт для всех OpenAI-совместимых эндпоинтов.
Скорее всего в других агентах примерно так же делается.
3👍2
Как думаете, что это?
🔥 Завтра жжём токены — бесплатно
8 марта Lovable открывается на 24 часа без оплаты и без расхода кредитов. Просто заходишь и строишь.
Я не собираюсь тратить это впустую — за сутки вполне реально:
▫️ Написать идею текстом
▫️ Довести до рабочего прототипа через чат
▫️ Залить на GitHub
▫️ И уже дальше допиливать нормально
Это и есть правильный способ использовать такие акции — не “потыкать и забыть”, а выйти с чем-то конкретным в руках.
Бонусом дают $100 в кредитах Claude + $250 от Stripe. Щедро.
Акция стартует 8 марта в ~8:00 утра по МСК и длится ровно сутки.
shebuilds.lovable.app/build-march-8
Погнали 🚀
Как вам такая работа в Loveble? Заставляю Claude Sonet 4.6 проверять работу и писать промпты для фикса через браузер Comet
🤯2
Perplexity запустили компьютер — и он реально хорош.

Сделал вот такое приложение за 5 голосовых сообщений. Deploy пока нет, но скорее всего появится позже.

Главное отличие от других подобных инструментов:
AI встроен нативно. У меня есть подписка Perplexity — я попросил AI искать информацию, добавлять её, обновлять, делать поиск прямо в приложении. Он всё сделал. Никаких API-ключей не нужно, всё работает по моей подписке.

Выставил задачи по расписанию: находить новые инструменты, формировать дайджесты — всё работает.

Для чего лучше всего:
Бизнес-приложения. Куча интеграций из коробки, можно добавлять скиллы из маркетплейса. Они все заточены под бизнес-задачи: SEO, работа с данными, анализ и т.д.

Про кредиты:
Дают бонусные 4000 кредитов. Я их все потратил на это приложение (чуть больше — ~4500 вышло). Попробовал — понравилось, с этим можно работать.

Нюанс:
Пока deploy статичный — можно скачать и задеплоить самому, но тогда нативный AI работать не будет, придётся свои ключи прописывать.
👍3🔥1
⚠️ Забанили в Antigravity / Gemini CLI?
Если используешь сторонние агенты (OpenClaw, Claude Code, OpenCode и подобные) через OAuth-логин Antigravity — Google начал банить аккаунты.
Но есть форма апелляции, после которой разбанивают за 24-72 часа:
👉 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScOJWibQ_-hYuVv63kJTgEqlgAaOwRLGFTbXm-QY1gz8U0CGA/viewform?fbzx
Суть: подтверждаешь что понял нарушение, и аккаунт восстанавливают.
Как юзербот за 4 дня принёс оффер кофаундера и 4 горячих лида

РЕЗУЛЬТАТЫ:
• 1 приглашение кофаундером в стартап
• 1 оффер на работу
• 4 горячих лида на внедрение AI
• 12 человек написали в личку

Затраты: 2 часа на настройку

━━━━━━━━━━━━━━━━

ЧТО ЭТО?

Юзербот = ваш Telegram-аккаунт, который:
✓ Автоматически комментирует в тематических чатах
✓ Отвечает в личке на входящие сообщения
✓ Мониторит чаты и собирает инсайты
✓ Делает дайджесты по темам

Не спам. Только релевантные комментарии с реальной пользой.

━━━━━━━━━━━━━━━━

КАК ПОДНЯТЬ ЗА 30 МИНУТ

ШАГ 1:
Получить API credentials
• Зайти на https://my.telegram.org
• Создать приложение
• Получить api_id и api_hash
• Это обязательно для любого юзербота

ШАГ 2:
Установить Telegram MCP
• GitHub: https://github.com/newink/telegram-mcp
• Базовая версия умеет только мониторить
• send_message (для комментариев и ответов) — кастомная доработка, которую нужно добавить самому

ШАГ 3:
Настроить конфиг и запустить

━━━━━━━━━━━━━━━━

ГЛАВНОЕ — НЕ ТЕХНОЛОГИИ, А НАСТРОЙКА

Что прописать:

1. ЛИЧНОСТЬ — кто вы, чем занимаетесь, ваш опыт
2. БАЗА ЗНАНИЙ — ваши кейсы, цифры, результаты
3. ПРАВИЛА ПОВЕДЕНИЯ — когда комментировать, когда молчать
4. СТИЛЬ ОТВЕТОВ — экспертность без высокомерия, конкретика, лёгкая дерзость
5. ЧАСТОТА — не больше 15-20 комментариев/день, 3 на чат

━━━━━━━━━━━━━━━━

ЧТО УМЕЕТ ДЕЛАТЬ

КОММЕНТИРОВАНИЕ:
• Мониторит указанные чаты
• Анализирует сообщения на релевантность
• Оставляет комментарии с реальной пользой
• Соблюдает лимиты (15-20/день, 3 на чат)

ОБЩЕНИЕ В ЛИЧКЕ:
• Отвечает на входящие сообщения
• Использует вашу базу знаний
• Может отправлять материалы (гайды, кейсы)
• Лимит: 20 ответов/день

МОНИТОРИНГ И АНАЛИТИКА:
• Собирает инсайты из чатов
• Отслеживает тренды и темы
• Делает дайджесты по интересам
• Сохраняет важные обсуждения

━━━━━━━━━━━━━━━━

ЧТОБЫ НЕ ЗАБАНИЛИ

• Начинайте с 5-7 комментариев/день
• Увеличивайте постепенно
• Минимум 30 минут между комментариями
• Используйте качественные LLM (Claude Opus 4.6, GPT-5.3/5.4)
• Не спамьте одинаковыми ответами

━━━━━━━━━━━━━━━━

ГЛАВНЫЙ ИНСАЙТ

Бот не делает работу за вас. Он автоматизирует рутину (мониторинг, первичные ответы), чтобы вы фокусировались на важном (созвоны, сделки).

Это не пассивный доход. Это усилитель вашей экспертизы.

━━━━━━━━━━━━━━━━

Если хотите детальный гайд с кодом, примерами конфигов и troubleshooting — пишите в комментариях, завтра сброшу если будет спрос.

P.S. Этот пост частично написан AI. Но опыт, цифры и кейсы — реальные.
👍10🔥1
Пока все обсуждают prompt caching и RAG для экономии токенов, есть техника проще — которую почти никто не использует.

Один HTTP-заголовок. Три строчки кода. 80% экономии на веб-запросах.

Когда агент лезет в интернет, по умолчанию тащит полный HTML со всеми скриптами, стилями и навигацией. 50-100K токенов в помойку.

Решение: попросить сервер отдать чистый markdown.

Accept: text/markdown, text/html

GitHub, Reddit, многие CMS — поддерживают. Получаешь контент без разметки вместо тонны HTML.

Реальные цифры:
• GitHub README: −86% токенов
• Reddit пост: −77%
• Документация: −85%

Полный разбор с кодом → https://telegra.ph/Kak-snizit-rashod-tokenov-na-80-pri-veb-zaprosah-03-17

Проверено на проде. Работает.
🔥9👍4