AI и грабли
12.4K subscribers
173 photos
21 videos
4 files
224 links
Строил HR продукты для американского бигтеха. Внедряю AI в чужие бизнесы и команды, пишу про свои ошибки и находки

@nikolay_sheyko
Download Telegram
Краткие сводки по hype-train:

- OpenClaw разгоняется за неделю до 150к ⭐️ на GitHub, сменив 3 названия (ex-clawdbot, ext-moltbot)

- Многие люди вне пузыря "Claude Code и ко" впервые трогают настоящих ии-агентов

- В процессе сливается огромное количество приватных данных и доступов

- Появляются твиттер и тиндер для ИИ-агентов (первый оказывается дырявым и сливает API ключи агентов)

- Но прогресс не остановить – люди теперь знают, что так можно – ждем распространение агентов вне отделов разработки (см. прогноз на 2026)
🔥3014😁4👍2🤨2
AI и грабли
Краткие сводки по hype-train: - OpenClaw разгоняется за неделю до 150к ⭐️ на GitHub, сменив 3 названия (ex-clawdbot, ext-moltbot) - Многие люди вне пузыря "Claude Code и ко" впервые трогают настоящих ии-агентов - В процессе сливается огромное количество…
И в догонку

На гитхабе появляется nanoclaw (увидел у @syabro_notes) – минималистичная, секьюрная версия

Но тут я хочу разобрать именно подход к настройке – я такую комбинацию еще не видел:

1. Вся настройка запускается внутри Claude Code – через заранее заготовленные скиллы для агента
2. Код = Конфиг: в процессе настройки агент просто переписывает код nanoclaw !!!
3. Контрибьют в проекты: вместо изменения кода – добавление скиллов, которые меняют код. Например, уже есть два PR со скиллом /add_telegram

Получается такой liquid продукт – сам перестраивается под потребности пользователя
5🔥44🤔157🗿6
Протухание контента

Только собрался писать пост о том, как я его учил свою подругу маркетолога использовать OpenCode, который пару дней назад появился в форме десктопного аппа с нормальным UI,

Как сегодня выходит десктопный UI для кодекс 🤯

———

Скачать OpenCode (Mac, Windows, Linux)
Скачать Codex (Mac-only)

Обзор по фичам на картинке ниже (разбор только по десктопным фичам):

ваш, @ai_grably
217👍125
Для любителей консольных агентов:

Новомодные графические оболочки для агентов обычно проигрывают консольным версиям по фичам.
За исключением разве что встроенного управления worktrees и удобной панелькой с диффами справа

До меня чет долго доходило, что есть прекрасные консольные утилиты, которые дают такой же экспириенс:

brew install lazygit


ваш, @ai_grably
🔥2311👍8💯11
Организация ивентов для сообщества – та еще запара.

При этом, после того как начал, сложно перестать – хочется сделать еще больше, масшабнее, глубже

После прошлой конфы мы договорились с Максом, что если соберемся делать еще, то только если собирать самых селебных селеб ИИ-телеграма.

И постараться сделать так, чтобы на организацию ушло не больше 20 часов от каждого.

Наивно.

Даже сам набор спикеров занял больше – начиная состыковкой разных по вайбу ребят в цельную программу, заканчивая поиском теплых интро от знакомых к человеку, который сделает интро уже самому спикеру 🤯

А вы что думали – иначе многие даже не прочитают сообщение

Но, кажется, у нас получилось ↓

На этой конфе будем разбираться, как ИИ перестраивает команды и процессы в айтишке, как за всем этим успеть и какие грабли еще можно обойти стороной

Будет полезно всем, кто связан с разработкой, но особенно актуально для Senior+ позиций и менеджмента (и всем, кто туда целится)

[ Подробности тут ]

Как обычно, для действующих подписчиков – бесплатно
👍30🔥26212🗿1
Сдвиг 2025 → 2026. Забавное наблюдение с моих консультаций:

Во второй половине 25го года ко мне стали часто приходить компании с просьбой поревьюить их AI системы.

И почти всегда консультация шла по следующему сценарию:

1. Рассказывают/показывают свой сложный комбайн:
- Кастомный процессинг pdf в текст
- sparse/dence индексация
- RAG на эмбеддингах + bm25
- Всякие HyDE, context enrichment, query expansion, etc
- Каскад из вызовов LLM
- Какой-то хитрый трюк для извлечения референсов
- Опционально fuzzy мэтчинг референсов в изначальной PDF-ке для хайлайта (чтобы human-in-the-loop мог проверить)

2. Как один из советов я стабильно предлагаю попробовать Gemini Flash/Pro, которые нативно работает с PDF'ками, еще и умеют bounding boxes отдавать. В связке с правильно прописанной схемой Structured Output, весь пайплайн схлопывается в один-два запроса.

3. В 50% случаев в течение пары недель мне прилетает благодарность за кардинальное упрощение системы. Или повышение качества. Или и то и то.

Еще в ~30% – оказывается, что в проде использовать не получилось, но получили крутой внутренний baseline, об который тестируют прод систему. Еще в паре случаев рассказывают, что когда заказчик увидел разницу в качестве результата или стоимости/скорости дальнейшей разработки, требование на локальные модели – исчезало 🙂

———

Так вот, я все чаще замечаю, что в 2026 у меня тоже появился универсальный совет/вопрос, который я задаю почти всем, прежде чем перейти к более специфичным:

А вы пробовали тупо взять Claude Code, добавить туда все релевантные файлы, написать Skill как с ними работать, послать в него типичный user input вашей системы и посмотреть, что получится?


Часто можно не городить свою AI систему, а тупо взять готовую, подсунуть нужные данные, и в некоторых случаях обернуть в веб-интерфейс, от которого не будут плеваться пользователи.

Это часто не только наиболее дешевое решение с т.з. разработки, поддержки и инференса, но и более точное за счет отточенного агентского цикла

Пользуйтесь:)

———

P.s. в связи с этим закрадываются мысли, что профессия AI engineer может законсервироваться, так и не сформировавшись. Сейчас поясню.

Ну вот, например, есть всего пара десятков известных бд и кучка инженеров, которые ими занимаются, а остальные просто их используют.

Так и небольшое количество инженеров будут создавать десяток популярных LLM агентов, а остальные просто будут интегрировать их в свои продукты, а не костылить самостоятельно.

Вы же не пишите свои бд, верно?

Ваш, @ai_grably
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
54👍33🔥8💯4🤣3
Делюсь своими факапами

Недавно внедрял современные практики по AI-assisted-coding в команду разработчиков. В этот раз было в новом для меня формате – не просто консультации или полноценное обучение, а "прийти и помочь все настроить, чтобы команда пользовалась"

Первый факап – а полез сам руками переписывать CLAUDE.md. Догадываетесь, почему это плохо? Да просто у меня нет tacit knowledge – неявных знаний про процессы, код и продукт, которые есть у команды. Синки с ребятами естественно это не исправили.

К концу недели все было так плохо, что я предложил поработать с ними еще неделю бесплатно, чтобы довести до результата.

Про остальные два факапа и то, как я потом их исправлял – расскажу завтра на эфире в качестве приглашенного спикера. Формат для меня необычный – выступление всего 20 минут, прям блиц.

P.s. Будет еще минимум 2 крутых спикера, которых я сам буду слушать. Угадаете, кто?



19 февраля (четверг)
19:00–21:00 (UTC+3)



🎤 Спикеры

👤 Bayram Annakov @ProductsAndStartups
AI как операционная система для продукт-менеджера

👤 Nikolay Sheyko @oestick
Провал внедрения AI и 3 ключевые ошибки

👤 Gleb Kudryavtsev @gleb_pro_ai
Агентский кодинг и AI-assisted разработка

👤 Artem Subbotin @prompt_design
Интернет агентов и новая цифровая реальность

👤 Mike Volkov @huntermikevolkov
AI-native специалисты и будущее найма

🔗 Регистрация: @vami_eventbot
🔥21👍136🤡4🤣3
Последнее время часто провожу воркшопы про ИИ-агентов в разработке.

Чтобы быть "на острие" и правильно раздавать советы, стал в своей работе параллельно использовать все три основных: Codex, Claude Code и OpenCode.

И чем дольше их использую, тем больше различий вижу.

Ниже – подробное сравнение важных для меня фичей с коротким описанием где они пригождаются

@ai_grably
246🔥35👍13🆒4🐳2
По кулуарным разговорам вижу, что в айтишке сейчас у людей две головные боли:

1️⃣ Что будет с рынком через год и успеть подготовиться: нанять/уволить правильных людей, освоить инструменты, которые станут новым экселем, выбрать проект, котором не урежут финансирование.

2️⃣ Как начать внедрять ИИ уже сейчас. И в свою собственную рутину, и в команду/компанию.

Проблема в том, что знания о том как делать, чтобы работало – разбросаны по головам тех, кто уже что-то попробовал, наступил на грабли и нашел способ как сделать лучше.

Можно выцеплять эту инфу из закрытых чатиков на 20 человек, можно брать консультации, а можно прийти на конфу, которую мы организовали – разберем опыт ребят с совсем разным бэкграундом

Бтв, я в этот раз буду не только ведущим, но и спикером. Расскажу поподробнее про свои 3 факапа с внедрением ИИ в чужую команду, поделюсь фреймворком обучения и дам кулуарные инсайты про найм в 2026ом.

В этот раз смогли пробить планку в 3к зрителей. И вы приходите, и коллег зовите:)

[Подробности]

Для подписчиков, как всегда, бесплатно

P.s. если вы читаете это после конфы, то уже можно получить записи по той же ссылке
2🔥3628👍18🆒3💩2🐳2🌚2
Дашборд по вызову

или как получать инсайты о своем продукте за 2 минуты и пару строк текста

Обычно, чтобы принять продуктовые решения, нужно либо самому писать SQL запросы и собирать дашборды, либо дергать аналитика, либо вообще действовать на чуйке вайбе

Больше не нужно.

Мой сегодняшний детский восторг – ваншотнул отдельный дашборд-сервис для бота, которым мы выдаем доступ к конференциям.

Запрос пишу текстом и сразу получаю интерактивный дашборд с настройками, релевантными для этого конкретного запроса. Такой liquid UI на минималках

Чем отличается от классического text2sql, который обычно делаю клиентам:

- LLM тут генерит не SQL, а сразу python код

- Значит, можно переиспользовать модели данных SQLAlchemy/SQLModel

- Этот же код сразу занимается и отображением

- Благодаря streamlit даже достаточно сложный UI укладывается в пару десятков строк кода

- Код тупо exec'ается – не повторяйте дома! (из защиты только auth в админку + read-only доступ к бд)

Но ощущения от использования – топ! За пару строк текста получаю любую аналитику

P.s. такие задачи – отличный кандидат для первых шагов внедрения ИИ в компанию – быстрая видимая польза, при этом находится "сбоку" – делается без долгих согласований и не влияет на другие части системы

@ai_grably
6🔥3815👍13🤯5
Как качать карьеру в сторону ИИ?

Простой ответ – Хз

Сложный – искать, где в текущей компании применить ИИ (за счет работодателя). В идеале, чтобы ему это тоже принесло денег. Сложный – потому что обычно это еще нужно продать менеджменту (уметь говорить на языке бизнеса, видеть релевантные проблемы и пилить по выходным демки).

Есть еще один способ – устроиться куда-то, где ИИ – часть продукта. Если уже есть навыки, я бы сразу искал AI-engineering вакансии.

Правда, у тех, кому важен вопрос в начале поста – скорее всего не достаточно релевантного для вакансии опыта (а еще часто на AI Engineering вакансии почему-то ищут ex-MLE, ex-DS, что в большинстве случаев – бред).

Если так – я бы искал именно AI-native компанию/продукт и шел на любую роль. А там уже добирал ИИшный контекст – рядом люди с опытом, которые смогут поменторить (чтобы меньше самому прыгать по граблям).

———

Я предложил знакомым из connectablejobs такой взаимопиар – они у себя рассказали про мой канал, а я выбрал у них вакансии, которые кмк – не буллщит с точки зрения карьерного роста в ИИ

https://t.me/dev_connectablejobs/1876 – на питончике строить AI пайплайны для прегенерации контента в EdTech продукте (туда же можно пойти IOS'ером или Automation QA)

https://t.me/dev_connectablejobs/1884 – AI платформа для управления недвижкой. Нужны – Data Analyst, Product Manager, Fullstack Engineer

https://t.me/dev_connectablejobs/1871 – ребята делают ИИ для корпов и госухи, ищут рукастого фуллстека на хорошую зп, выглядит, что до ИИшки рукой подать

https://t.me/dev_connectablejobs/1896 – лидить внедрение ии в компанию на разных уровнях, интересная вакансия для опытного инженера с хорошими софтами

Можно подписаться на ребят, чтобы не пропускать другие remote-вакансии в валюте с русскоговорящими основателями 

@dev_connectablejobs

Если есть мысли/истории про развитие AI-first карьеры – делитесь в комментах
1🔥2411👍6🍌6🤔1
Апдейты по моему флоу кодинга с агентами:

1️⃣ Перелез на Codex Desktop

- Они наконец добавили /fork и возможность редактировать сообщения
- В отличие от tui, есть mermaid рендерер: теперь итерации планирования и рисерча сильно быстрее – многие штуки мне быстрее понять визуально, чем из объяснений ИИ (надо попросить в agents.md)
- Все еще не хватает норм хоткеев
- Зато есть /fast режим. Для execution – не важно, будет агент работать час или полтора, а вот для планирования – опять же, сильно ускоряет итерации
- Кстати, мб кому актуально – вышла поддержка винды

2️⃣ RFC-based flow

Как говорил @etechlead на слайде выше, работа все сильнее растекается в края воронки – на этапы планирования и ревью. Теперь планы не просто фиксирую в rfcs/*.md, но и итеративно гоняю по ним новые чаты с чем-то вроде

Посмотри @feature-name.md  – это твоя задача на имплементацию. Но не делай ее пока, а только подумай, какие у тебя есть вопросы, какие места остались не понятны, или где есть какие-то потенциальные несостыковки. Проверь релевантный код, если требуется. Если таких мест нет, то так и скажи

и
Для каждого пункта предложи свои варианты решения с обоснованием. Если тебе для этого нужно еще дособрать инфы про код – сделай это


Потом корректирую ошибки и прошу обновить файл.

Искренне считаю, что human-in-the-loop должен быть именно на этом этапе, пока не успели протащить косяки дальше по флоу разработки. Но то, что агент сам ищет потенциальные проблемы – очень ускоряет процесс

По фиче так могу 3-5 независимых раундов прогнать, пока не начнет совсем уж до мелочей докапываться. Поражает, насколько жесткие проблемы иногда удается так обнаружить на раннем этапе. К совсем автономной работе ИИ пока явно не готов.

3️⃣ Стараюсь постоянно "дообучать" агента (пока вручную – эксперимент с автоматическим обучением провалился)

Постарайся разобраться, что в документации или коде проекта привело к тем ошибкам и слабым/избыточным решениям, которые мы выше обнаружили и исправили. Предложи, как нужно поменять документацию/инварианты/нейминг/комментарии, чтобы избежать подобных ситуаций в будущем


4️⃣ gpt-5.4-high – разъеб. Собрала лучшие черты gpt-5.3-codex и gpt-5.2. Наконец-то можно без переключений использовать одну модель (но для ваншот задач вне разработки gemini все еще мой топ-1)

Важно: не включайте опцию с 1м контекста!

@ai_grably
🔥5325👍11❤‍🔥3💯2👌1
Приходит ко мне Вова – владелец компании, которая выстраивает бизнесу отделы продаж. Там и построение скриптов, и обучение, и контроль качества.

Говорит, нужно упаковать нашу экспертизу по контролю качества в отдельный продукт и продавать его. В 5-10 раз дешевле, чем наш ручной, зато не теряем клиентов, на которых не хватает рук.

И это не первая ситуация, где приходят компании, которые работают на фрагментированном (к этому еще вернемся) рынке услуг, и хотят стать продуктовой компанией.

Я почти всех отговариваю. Примерно с такой аргументацией:

1. Вы банально не умеете делать продукт, а на пути переключения бизнеса из сервисного в продуктовый – куча граблей. Вы сервисная компания и вы хороши в этом, продолжайте заниматься тем, что умеете.

2. Ваша ЦА тоже привыкла к покупке услуги, а не софта. Скорее всего, они уже платят за человеческое внедрение с ответами на вопросы, кастомизацию под их кейс, лигал риски, да и в целом за перенос ответственности наружу своей компании (а это дорогого стоит). У них уже есть налаженные процессы, может не стоит их ломать?

3. Просто сделайте всю ИИ автоматизацию у себя внутри. Тогда вы сможете той же командой делать в 3-5 раз больше заказов. При этом без 5кратного дисконта, который всегда появляется, когда продаешь продукт вместо услуги.

4. Бонус – качество автоматизации не обязано быть изначально высоким, т.к. человеческий эксперт валидирует и дорабатывает до того, как его увидит клиент. Но качество будет постоянно расти, потому что внутри компании копятся кейсы с ошибками, об которые система улучшается. В итоге растет и скорость, и качество. При том, что клиенты получают хороший результат с самого начала.

Главный итог, конечно – маржа. Продавая работу как услугу, но делая ее на 80-90% автоматизированно, можно получать сверхприбыли пока весь рынок еще не пришел к такой автоматизации.

Почему важно, чтобы рынок был фрагментированным? Потому что только на фрагментированном рынке можно будет быстро расширятся за счет разницы в марджинальности.

И кстати, не я один такой умник. Главный стартап-акселератор мира (YC) тоже пишет про это в своих requests for startups

@ai_grably
138👍31❤‍🔥7🔥5🤔2💯2
Телеграм-дайджест для агента или читаем любимые каналы в метро: два скилла для Claude

Не знаю, что нас ждёт после 1 апреля, но Claude без телеграма точно не оставит.

Делал себе скилл для мониторинга AI-каналов — чтобы агент собирал новости за день, пока я работаю и выдавал интересное для экспериментов. И в процессе понял: если я и так собираю посты, то почему бы не упаковать их в нормальный веб-интерфейс? Хотел сделать скилл для агентов, а получился ридер для метро. Спасибо @oestick за то что показал пагинацию.

🔧 Что под капотом

Первый скилл — парсер публичных телеграм-каналов. Работает через веб-превью t.me/s/, никаких API-ключей и MTProto. Ноль зависимостей, работает из коробки.

Что умеет:

🔸 Парсить посты с просмотрами, реакциями, датами и медиа
🔸 Полнотекстовый поиск по постам из канала
🔸 Топ постов по просмотрам или реакциям
🔸 Дайджест по нескольким каналам за период — сегодня, вчера, неделя
🔸 Сравнение каналов: подписчики, средние просмотры, engagement

Каналы можно группировать по тематикам в .env-файле. У меня заполнена подборка AI-каналов (все те что сам читаю).

📱 Дайджест как веб-страница

Результат собирается в React-артефакт прямо в чате Claude: лента карточек с фильтрами по каналу и периоду. Выглядит как мини-Telegram, только без рекламы и «вступите в чат».

А дальше — второй скилл, паблишер на GitHub Pages. Берёт артефакт и деплоит в гитхаб пейджи. Вот что у меня получилось: https://artwist-polyakov.github.io/graphics_reports/2026/2026-03/ai-digest-week/

💡 По сути получился персональный Telegram Reader: агент собирает → Claude рендерит → GitHub Pages хостит → ты читаешь в метро.


⚙️ Как запустить

Скиллы ставятся через маркетплейс Claude Code, но для облачной песочницы Клод нет никаких ограничений на доступ, поэтому я рекоменую ставить через customization >> skills >> upload.

Для паблишера нужен fine-grained GitHub-токен с доступом к репозиторию Pages. Парсер работает вообще без настройки. Опиание конфигурации разместил в соответствующих папках config/README.md

🔗 Ссылки

Парсер телеграм-каналов — код и документация
Паблишер GitHub Pages — деплой артефактов

Все скиллы в репозитории: polyakov-claude-skills

Будут идеи как улучшить — приходите в комментарии или пул-реквесты.

----

Поляков считает — AI, код и кейсы
30👍23🔥8🤣5
AI и грабли
Приходит ко мне Вова – владелец компании, которая выстраивает бизнесу отделы продаж. Там и построение скриптов, и обучение, и контроль качества. Говорит, нужно упаковать нашу экспертизу по контролю качества в отдельный продукт и продавать его. В 5-10 раз…
Вот еще хорошая статья на тему агенств-единорогов:

https://sequoiacap.com/article/services-the-new-software/

———

Мои хайлайты оттуда:

- Деливери сервиса – машина по сбору обучающих примеров (а не тупо revenue engine)

- Сервис можно продавать как vendor swap = нет конфликта с внутренними командами, оргдизайном и HR-процессами

- Раньше SaaS – интерфейс над бд, а тут продажа услуги как интерфейс над ИИ-автоматизацией

- AI легче продаётся там, где рынок уже не может закрыть спрос людьми, даже если хотел бы

- Можно создавать new spend на работе, которая раньше не окупалась

- Рынки без монополии (классически плохие для стартапов) теперь лучшие рынки для AI-native компании

- Начинать с intellijence heavy, а не с judgement-heavy (интеллектуальная работа – автоматизируется хорошо, чувство "вкуса" – плохо)

- Все бабки заберет не тот, кто сделает лучший инструмент для сотрудника, а тот, кто заменить его своим эффективным аутсорсом (соотношение трат зп/инструменты = 6/1)

- Забавно, что тем, кто уже делает инструменты, будет очень больно делать такой переход, потому что это игра против текущей юзербазы (если заменять своих пользователей, они не будут рады)

@ai_grably
👍19❤‍🔥6🫡6🔥51👎1