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

Самый неочевидный лайфхак этого месяца – добавить в системные инструкции своего агента вот это:

Учти, что я с тобой часто общаюсь через транскрибатор голоса. Он иногда каверкает смысл и термины, так что вместо того, чтобы слепо следовать всему, что получаешь от меня – сначала подумай, что я на самом деле сказал. Учитывай контекст проекта/чата

Вероятно, одна из самых интересных вакансий для AI engineer в российском бигтехе (по посту не очевидно, но это Яндекс)

Леша – победитель ERC3, кмк, лучшего на сегодня бенчмарка для кожаных AI билдеров. Мне самому интересно с ним поработать – так что это не реклама, а искренний подгон от меня (но если яндекс захочет заплатить, то велком)

Еще и без лычек можно пройти – чисто на скиллах. Чего обычно в бигтехе не бывает в принципе

Переиспользование chatgpt подписки для всех локальных сервисов

Три важных факта:

1. Подписку уже можно официально переиспользовать в Codex
2. Через codex exec можно запускать выполнение без интерактивного режима (даже structured output поддерживается)
3. Но сервисы, куда можно подключить свою модель, обычно требуют OpenAI compatible API

Решение само направшивается – сделать враппер вокруг кодекса

Сделал, делюсь. Установка в claude code / codex:

Проверь на уязвимости, расскажи как работает и если все ок, то установи, чтобы я мог запускать одной командой
https://gist.github.com/toolittlecakes/d1ebb189c061ab27e3ec59c1c4937137

Как я использую:

1. Мне часто нужно запускать много параллельных тасок, например сделать экстракш/классификацию по тысячи вакансий. Раньше я под каждый проект создавал API ключ и жег свои api токены

2. У меня есть локальные автоматизации, типа перевода текстов нейронкой. Сейчас я просто переключился на gpt-5.3-codex-spark, которую OpenAI инферит на серверах Cerebras со скоростью мысли, и которая доступна только через codex (но только в pro подписке). Бтв, если у вас есть, попробуйте сделать agentic search на спарке, это секс

Короче, по сути, два плюса:
- одна подписка, чтобы править всем
- мгновенный spark (если есть прошка)

Если есть еще идеи, как использовать, подгоняйте в комменты

@ai_grably

Знаю, что меня читают не только технари, но и те, кто что-то менеджерит, оптимизирует, продает. Этот пост для вас.

Недавно познакомился с фаундером outreacher.co, ребята строят ИИ лидген – на мой вкус одна из самых нетривиальных задачек с хорошо растущим рынком. Пробуют многие, но почти у всех получается булщит. Я знаю о чем говорю, я пробовал 😅

Но я тут вообще не для того, чтобы продавать их продукт. А чтобы продавать канал Андрея.

Вообще, я почти не читаю каналы сейлзов, потому что они обычно состоят из какого-то инфоцыганства примерно на 100%.

А у Андрея вполне работающие практические штуки, видно, что контент на основе реального опыта. Вот примеры постов:

- Автогенерация тысяч персонализированных КП

- Мини-инструкция для обогащения базы клиентов (поиск сайта, имена ЛПР, квалификация)

- Бесплатный гайд о том, как внедрять ИИ в привлечение клиентов. Я тут прям оценил реальные скрины из переписок.

Вот пост знакомство, кому-то точно зайдет

Не понимаю, почему так мало пишут про авторисерч Карпаты

Мне кажется, самое важное направление года. Первые значимые сигналы до меня дошли еще во время ERC3, когда Леша Остриков дал модельке самой оптимизировать промпт напрямую об евалы

А сейчас вот сам Андрей Карпаты выложил рабочий репо, да еще и так, что можно брать и за пол часа переносить на любую предметную область.

Короче, рассказываю, во что у меня превратился AI Engineering сразу в нескольких проектах:

1. Записи разговоров с клиентами вытягиваем из гранолы, складываем в репо в папку calls/. И транскрипты и саммари.

2. Берем у клиента человеческое описание процесса, который автоматизируем и вообще всю релевантную документацию

3. И обязательно, размеченные примеры вход/выход. Это будет наш базовый бенчмарк. Не забываем 20-30% примеров вообще убрать из репо – отложим на чистовое тестирование (см. data leakage)

4. "Claude/GPT, а сходи, посмотри как у Карпаты авторисерч устроен и подготовь наш репо так же, но только под нашу клиентскую задачку (смотри *.md файлы в репо)".

5. "Пока сотку не выбьешь, не возвращайся"

———

Ладно, конечно там все не так просто.

Пока все еще нужно руку держать на пульсе – уж где модельки пока реально слабы, так это в строительстве систем с LLMками под капотом. Но с

- самодельным скелетом решения
- четкими ограничениями "что нельзя трогать"
- structured logs всех промежуточных артефактов прямо в файлы (нужно для анализа проблем агентом)
- минимальным ревью его "гениальных" идей

, решение реально начинает сходиться!

Впервые за долгое время снова испытал вот это ощущение "черт, это сейчас какая-то магия происходит"

Важное обновление ТГ случилось уже неделю назад

Олимпиадники добавили к себе Bot-to-Bot общение. То есть, если в чате пишет один бот, то второй видит сообщения первого и может на них реагировать.

Раньше такое поведение было отключено, чтобы боты не триггерились друг на друга и не заспамливали чаты, но, кажется, повальное увлечение Claw-подобными агентами пересилило, и ребята добавили специальный режим

Почему это важно для AI?

Да просто сейчас все еще нет простого и понятного способа интегрировать агентов друг с другом в одну сеть.

Да, есть A2A протокол, но это сложное, глубокое инженерное решение. А на практике, часто взлетает что-то дубово простое и понятное среднему пользователю.

Собственно, OpenClaw сам по себе пример этой логики – дай людям настроенные интеграции + интерфейс в мессенджере и они пойдут скупать mac studio сами зафорсят твой продукт

Отдельная плюшка координации агентов через чат в телеге – что это еще и понятный человеку формат – можно как следить за происходящим, так и участвовать в процессе.

Интересное следствие, что это еще и простой способ дать агенту уже существующие инструменты в виде классических ботов, уже существующих на все случаи жизни

Короче, в ближайшее время ждем чаты только из ботов

Есть идеи, для чего это можно использовать уже сейчас?

Для меня странно, но один из самых частых кейсов/рекомендаций, за который получаю спасибо – это анализ видео
⠀
На самом деле много для чего используют:
- написание постов по мотивам своих/чужих видео
- быстрого погружения в область/инструмент
- как источник качественных инструкций для LLM (который LLMки, кстати, не могут сами найти – контент не текстовый)
- анализ медиа-рынка для закупа рекламы или продуктовый анализ по обзорам продуктов-конкурентов
⠀
Обычно я советую gemini в ai studio, но блокировки летят с обеих сторон, и все чаще мой совет разбивается о то, что даже через средства обхода не пускает уже сам гугл.
⠀
Почему именно gemini? Просто ютуб видео лежат в том же контуре гугла + gemini умеет работать напрямую с аудио/видео. ChatGPT и Claude так не могут.
⠀
Альтернатива: десктопные агенты (codex/cc) + yt-dlp → качаем нативные ютуб субтитры на нужном языке и извлекаем инфу уже из них.
⠀
Но в сравнении с ai studio для многих это сильно запарно – нужно разбираться с кодинг агентами, давать разрешения на установку какие-то программ, вот это вот все.
⠀
Пошел искать еще варианты. По сути нужно то что-то с нативной интеграцией. Браузеры.

Точно работающий в рф – яндекс браузер с Алисой ai. Они дают ей в контекст субтитры видео, так что все работает в той же вкладке (видео выше).

Пока проверял, нашел бонус – у них очень крутой автоперевод видео на русский. Часто даю в качестве "домашки" смотреть видосы и упираюсь в то, что многим сложно смотреть на английском, а нативный ютуб перевод ужасный. Теперь, кажется, знаю, как это побороть. Мб кому-то тоже пригодится.

⠀
Короче:
1. gemini в ai studio – нативная интеграция, "видит" видео, но блочит многие КВН (или прям по ру-аккаунту)
2. codex/cc + yt-dlp – для тех, кто разобрался с кодинг агентами
3. яндекс браузер + алиса ai – вариант, который без приседаний сработает в РФ. бонус – хороший автоперевод

Инверсия в разработке продуктов

Я много кручусь в контексте компаний клиентов и в последние месяцы вижу любопытный сдвиг

Раньше, если нужна внутренняя автоматизация, это почти всегда отдельный продукт. Свой бэкенд, база, деплой, интерфейс

Когда появились LLM и открыли новый класс задач автоматизаций, архитектурной ничего не поменялось – просто обмазали все Structured Output, ретраями, мониторингами. И воткнули в свой детерминированный пайплайн

А сейчас вижу, как некоторые команды отказываются от такого подхода.

Почему? Об этом чуть позже. Сначала о том, что берут взамен:

- Codex/CC/OpenCode как оркестратор на VPS

- папка с настроенными AGENTS.md, скриптами обработки данных и скиллами-коннекторами к внешним источникам (гугл таблицы, тг, crm)

- Cron джоба, которая запускает агента по таймеру или заход руками в агента и запуск задачи текстом вместо кнопок в UI

А в еще более кардинальной форме это вообще агент прям на устройстве юзера с настроенными Automations/Routines

———

Получается забавная инверсия:

Если раньше в базе были детерминированные блоки, на которые сбоку лепилась LLMка, то теперь, наоборот, в базе лежит гибкий AI агент, дергающий детерминированные скрипты, на ходу подстраиваясь под результаты вызовов

Не код вызывает LLM, а LLM вызывает код (с) gpt

———

А теперь, мои мысли, почему это происходит:

Первое: гибкость выполнения

Если агент видит, что данных не хватает, он может сам пойти в gmail, notion, джиру, crm, аналитику – куда дали доступ. Не обязательно заранее прокладывать пути в пайплайне

Второе: гибкость изменения

Чтобы изменить процесс, часто достаточно поменять instruction-файл, prompt, список tools или небольшой локальный скрипт.

Третье: самообучение

Если агент столкнулся со сложностями, но обошел их (обязательно попутно отправив warning в нужный тг чат), то можно попросить его запомнить новый подход. Он сам обновит релевантные скиллы.

И даже само это обновление можно тоже зашедуллить (но такого я еще вживую не видел)

Ну и главное, четвертое: низкий порог входа

Не нужно уметь кодить, деплоить, мигрировать. В итоги сейлзы, маркетологи, менеджеры сами собирают автоматизации, на которые раньше приходилось месяцами ждать разработчиков.

———

Лодка дегтя – не везде такой подход имеет смысл.

Ред флаги для него:

- у системы много пользователей
- есть shared state (но можно выносить вовне)
- нужна строгая воспроизводимость
- высокая частота запуска или требования к latency
- все контракты давно стабильные

Ну и наоборот, гринфлаги:

- входные данные плавают
- нужно принимать решения по ситуации
- источники меняются
- правила часто переписываются
- человек раньше делал это руками, потому что "ну там надо посмотреть по контексту"

Короче, если задача похоже на конвейер, то в таком переходе не много смысла. А если похоже на работу оператора/ассистента, то есть

tl;dr:

Раньше, чтобы автоматизировать процесс, нужно было сначала превратить его в жесткий алгоритм.

Сейчас часть процессов можно автоматизировать раньше – на стадии, где они еще не до конца формализованы

@ai_grably

Делимся подноготной найма

Все уже поняли, что от ai-native разработки никуда не уйти. И даже более менее понятно, как этому учиться (у даже начали появляться норм курсы). А как нанимать и наниматься – не понятно почти никому

Так как я все еще часто кручусь около найма и даже иногда помогаю компаниям выстроить этот процесс с технической стороны, мне прилетело фановое предложение от Родиона (@ai_driven) – провести мок собес одному из добровольцев (уже нашли)

А меня как раз есть личный репо, специально задизайненый для таких собесов. Если вы нанимаете или нанимаетесь, приходите смотреть! И делитесь с тем, кому актуально

Дата и время: 30 апреля 15:00-16:30 МСК
Регистрация: https://luma.com/mm9dv0im

@ai_grably

Кстати, кто пользуется Codex, у них классная фича появилась недавно, на которую я случайно натолкнулся – в настройках можно сделать хоткей для трансрибации, который работает в любом месте операционной системы.

Посмотрим, можно ли удалять Wispr Flow

По мотивам вчерашнего мок-интервью спонтанно собираемся на брейншторм – во что превратятся собеседования в айтишке

Должно быть супер интересно – у Родиона свой DevTools продукт, а у Макса просто колоссальный опыт работы с технологиями и людьми, которые их строят

UPD: вот ссылочка

Ребят, а кто как решает проблемы доступа к корпоративным агентам для сотрудников на уровне организаций? Интересует реальный опыт внедрения

Особенно круто, если там под капотом будут готовые агентские системы типа OpenCode/Pi/etc, но на такое я особо не надеюсь, так что подойдет и просто кастомные конструкторы

Покидайте в ЛС, пожалуйста. Если вы сами делаете такое – тоже пишите. Отберу нормальное и поделюсь со всеми

Вчерашний запрос оказался ящиком Пандоры

Спасибо всем, кто откликнулся, познакомился со многими классными ребятами!

Коротко в чем проблема:

- Компании хотят внедрять агентов для внутренней автоматизации
- Компании не хотят, чтобы сотрудники сами у себя на компе что-то костылили
- Зато хотят контроль над доступом к настройкам агентов/скиллов + доступам самих тулов
- А некоторым принципиально, чтобы это было on-prem

Многие из них – не айтишные и с задачами вне разработки

Пример: у сейлзов свой агент со своими скиллами, у маркетологов свой. В каждой команде опытные сотрудники могут обновлять общие скиллы, а джуны – нет

———

Все решения, которые мне прислали, я условно поделил на 3 типа:

1. Костыльный Кастомный
2. Готовое для малого/среднего бизнеса
3. Корпорат

Дальше – примеры и особенности каждого

1️⃣ Кастомный

Тут на самом деле даже два варианта:

Первый – вся конфигурация хранится на гитхабе, запуск агента локально (не путаем с локальными модельками), все обновления через доступы в гитхаб и AGENTS.md с инструкциями как отправлять/получать обновления, чтобы абстрагировать это от нетехнических юзеров

Плюсы:
- минимум изменений по сравнению с тем, как люди уже работают

Минусы:
- на практике система получается хрупкой
- сами сессии все еще скрыты от компании – нет трейсов, сложно улучшать
- юзер может снести себе систему

Второй – поставить агента на VPS, разбить доступы на уровне unix'вых юзеров или контейнеров/microVM, примонтировать им общий для группы AGENTS.md и .agents/skills. Кому нужно, включить права на редактирование. Не забыть про бэкапы. Для UI можно использовать браузерный vscode с расширениями cc/codex или opencode web. В идеале – настроить per-user токены для всех внешних интеграций

Плюсы:
- мгновенное обновление инструментов/инструкций для всех пользователей
- сессии лежат на сервере компании – можно крутить любой анализ

Минусы:
- легко накосячить с доступами
- добавление нового пользователя – боль

Подойдет для маленьких команд, у которых есть технари, которые это будут настраивать и поддерживать

2️⃣ Готовый SMB вариант

По сути то же самое что в предыдущем пункте, но уже настроенное: централизованное хранилище настроек/скиллов + кастомные роли для обновления + сэндбоксы для разделения execution

Вариантов, которые удовлетворяют всем 3 – я не нашел :(

Есть OpenHands – дает per-user доступ, но не совместим с Codex/CC/etc, и тут все равно нет нормального управления настройками/скиллами. Есть селфхост

Есть еще бета Claude Code web. В целом, тот же подход: разные агенты – это разные репо, а права выдаются на уровне настроек в репозитории

Плюсы:
- полная изоляция по воркспейсам

Минусы:
- настройка все еще через гитхаб и внешние доступы, нет полноценного RBAC внутри системы
- либо без селфхоста, либо какой-то кастомный харнес, который не понятно как работает

Если не хочется писать свою изоляцию execution части, то норм, но без велосипедов для доступов к настройками – не получается

3️⃣ Полный корпорат

Тут не нашел ничего поверх готовых систем вроде pi/opencode, чтобы конфигурировалось через скиллы/agents.md. Только блочные конструкторы с готовыми интеграциями. Из примеров мне скинули Just AI – такой типа n8n enterprise для РФ с упором на on-prem и управление ролями. Обещают месяц пользования бесплатно, список клиентов солидный

Плюсы:
- усть куча готовых тулов, rag, БД, вебхуки, cron
- полностью свой контур

Минусы:
- очевидно нельзя дать агенту shell_exec
- нужно кастомить агентов в UI вместо skills в opencode

Для крупняка, который не может себе позволить разрабатывать собственные системы, а варианты 1 и 2 не подходят по "энтерпрайзности"

———

Было еще пару интересных предложений, которые не до конца подошли, разберу их завтра отдельным постом

Невошедшее во вчерашний пост (по сути – альтернативы для 2 пункта):

1️⃣ Вариант Hermes+Honcho

Из хорошего – у Hermes есть профили под разных пользователей, а Honcho дает память = обучение правильно решать задачи

Но это не решает проблему изоляции юзеров + проблему совместного "дообучения" системы – память у каждого пользователя своя, нет шеринга знаний

2️⃣ OpenWebUI поверх бэкенда opencode/pi

Есть доступы по юзерам в UI и вот это вот все. Но:

а) Нужно писать коннекторы от UI через OpenAI-compatible API к opencode, у которого вообще-то и так есть нативная веб морда

б) Вопрос изоляции на бэке никак не решается. Если opencode на бэке один, то все так же можно лазить по чужим сессиям. А если нет, то мы возвращаемся к самописным костылям

в) OpenWebUI появился задолго до агентов и там куча UX-легаси, абсолютно не нативного для пользователя Claude Code

3️⃣ Уже после поста, созвонились с Валерой @neuraldeep – он сейчас делает свой hub.neuraldeep.com с сэндбоксингом по пользователям через microVM – по сути единственной честной изоляцией

Правда морда там тоже OpenWebUI, а это см. пункт 2. Но он показал закрытую экспериментальную версию с opencode под капотом, но собственным агентным UI. Я поговнился, что он запарится допиливать UI и синхронизировать с апдейтами, а пользователям больно будет привыкать к самопалу

Прикинули, как правильно прокидывать фронт OpenCode изнутри VM, чтобы не ломать аутентификацию, и через свои знаменитые 120 минут Валера скидывает рабочую версию + открывает ее на сайте для теста

Короче, вроде и нормальный агент под капотом, и нативный UI, и честная изоляция

Понятно – это пока скорее демка, но несколько компаний уже пилотируют прошлую версию в своем контуре – если хотите присоединиться, пишите ему в личку, скажите что от меня :)

4️⃣ Claude Code Enterprise. Это, наверное, единственное решение, устраивающее меня по функционалу для SMB. Но те, кто может себе позволить по бабкам, скорее всего не могут по географическим особенностям 😅

Хотя мб ошибаюсь, напишите, если кто использует

———

А вообще, только ближе к концу дня понял, что наивно искать продукт не от openai/anthropic, отвечающий всем требованиям. Нужно просто закрывать независимыми сервисами:

- Отдельно изоляцию execution по юзерам
- Отдельно какой-то Skill Registry, с совместным managed доступом и правами
- И отдельно управление доступами в рамках конкретных коннекторов – джира, гугл, github, etc (но это и так вроде делают уже много лет)

Вот хороший тред в комментах про это

Поражают успешные люди, которые остаются в своей "провинции". Еще и вбухивают кучу ресурсов в ее развитие

Пример – познакомился с фаундером успешного аутсорса. Клиенты – от Walmart до Яндекса. И вот сидит он у себя в Омске, помимо бизнеса образование в универе двигает, еще и оффлайн конференции проводит, на которые со всей страны приезжают (сори омичи, я просто завидую)

Если честно, не совсем понимаю, почему меня это так восхищает. Если понимаете – напишите в комментах

На ближайшую конфу, я, кстати, прилечу

Мне нравится, как все организовано: и в плане движа – много неформальных тус, и в плане спикеров – например, вытащили @kdoronin_blog из Эмиратов, и а из Лондона Андрей Бреслав подключится! (создатель Kotlin'a и CodeSpeak)

Конфа в целом для разработчиков, но мы – на отдельном ИИ треке – я там рассказываю как обходить грабли, на которые наступали вместе с командами при внедрении ИИ в SDLC

А в кулуарах поболтаем про найм и бабки 😁

Короче, кто соскучился по оффлайн движу, пригоняйте знакомиться

Моим подписчикам – скидка 10% до 15 мая по промо AiGRABLYxDevFest2026

20-23 мая

devfest.ru

Не нашел нормальных miro-like досок с доступом для агентов

Я обычно использую excalidraw, но все найденные cli/mcp нормально работают только с локальной версией

А мне нужно, чтобы это была shared доска (live сессия) – чтобы я мог скинуть клиентам/команде, они там что-то нарисовали, мой агент все прочитал, учел мои комменты и дорисовал что нужно

Короче, психанул, зареверсил excalidraw и накидал свой cli-based skill

- цепляется к комнате через websockets
- поставляется как cli tool
- вместо кучи параметров – нативный json heredock режим
- риалтайм обновление доски, можно сразу несколько элементов

Из забавного, решил добавить подход, который увидел в новой версии agent-browser.dev:

- основной SKILL.md прячем внутрь excalidraw-room с аргументом skill
- а во внешнем SKILL.md оставляем только description для поиска агентом + инфу про excalidraw-room skill

👀 Это все нужно, чтобы инструкция для агента не устаревала, а обновлялась вместе с самим cli

Пробовать:

# установка cli
npm install -g excalidraw-room-cli

# установка внешнего SKILL.md
excalidraw-room setup --all-agents

Или просто скиньте пост агенту и попросите, чтобы все сделал

⭐️ Репо

@ai_grably

Короче, есть у меня старая подруга Саша – ни разу не айтишник, у нее своя керамическая студия, оффлайн ивенты вроде бань и массовых глиномесных тусовок, а в найме (онлайн-школа) она занимается продажами и маркетингом. Проекты разнонаправленные, много рутины и оффлайн, и онлайн

Год назад подсадил ее на ai.studio, который она за это время внедрила в кучу своих процессов + подрезала косты в онлайн-школе, подсадив команду

Месяц назад, с третьего моего "Сань, поставь себе уже codex", начинает трогать агентов. С третьего, потому что, не смотря на постоянную работу с нейронками, прокрастинирует разбираться с "какими-то агентами, тулами, скиллами, не понятно а зачем и как всё это"

Поэтому провожу для нее пару "туториалов". В какой-то момент, Саша байтит меня записывать на видео все, что ей рассказал. Для таких же как она – кого просто нужно провести за ручку в мир ИИ-агентов, без сложных технарских штук и даже вайбкодинга. Короче, тех, у кого много рутинных действий за компом (рисерч, презентации, таблички, макеты, личные кабинеты и тд)

Решаем оформить это в цельный курс

Сейчас проводим кастдевы, докручиваем задачи для воркшопов и позиционирование на лендосе. Если у вас (или вашего друга/партнера) – много диджитал рутины без разработки, буду рад любым комментам в личке или тут

Про курс – aiforwork.courses

P.s. умные дяди учат продавать как можно раньше, так что если вы сразу поняли, что вам нужен наш курс, то первым 20 участникам – скидка 5/10к