Обычно сильный руководитель тянет команду из 4-7 человек. А как насчет управления штатом из 500 виртуальных сотрудников, которые не ноют и не уходят в отпуск?

Провели очень плотную практику с ребятами из клуба Мастер Биз. Прямо на месте устанавливали автономных агентов на базе Гермеса, подключали доступы к Озон и Валберис, настраивали Клод. Я наблюдал, как люди буксуют на самом старте. У всех появляется желание создать одного бота, который магическим образом решит все проблемы разом.

Идеальная система работает иначе. Чем уже задача и лучше окружение, тем точнее ИИ выдает результат.

Я не строю универсальных роботов. У меня есть один главный агент-шеф. А под ним работает целая сетка узкопрофильных виртуальных сотрудников. Один собирает аналитику по кабинетам. Второй делает контент и картинки. Третий отвечает за производство и логистику.

Прямо сейчас у меня лично трудится 87 таких автономных агентов. В июле мы с партнерами запустили юридическую компанию, где 60% задач выполняет искусственный интеллект. Мы быстро вышли на выручку 6 миллионов в месяц. Там сейчас работает 12 живых людей, но скоро их станет в два раза меньше. Дальше я полностью перенесу своих агентов на облачные VPS сервера. Они будут пахать круглосуточно, вообще не требуя моего постоянного контроля.

Время огромных неповоротливых штатов уходит. А сколько автономных агентов уже забрали рутину в твоем бизнесе?

Тредс нужен ☺️

Что еще?👆

Давайте сразу, мой агент сделает в свободное время

https://t.me/+jrpcwcRK1sdmOGIy

Офлайн встречи все тут💪

Мозг взрывается, когда у тебя в базе 5000 контактов.

Только что провел зум с предпринимателем. Обсудили кучу тем за полчаса. От его охранного агентства и производства антидроновых сетей до инвестиций в ферму по разведению осетров и креветок.
У него есть запрос на госзаказы по металлообработке. А у меня как раз есть товарищ с серьезными объемами в военке. Буду их знакомить.

Информации с каждого звонка море. Если по старинке записать номер в телефон, весь контекст сотрется из памяти уже завтра.

Связи приносят деньги и возможности только тогда, когда ты помнишь ресурсы и боли каждого человека, а не просто его имя.

Я решил этот вопрос технично и собрал личную ИИ-CRM.
Теперь я вообще ничего не вбиваю руками. После любого созвона собеседник автоматически залетает в мою базу данных.

Нейросеть сама анализирует наш диалог. Она вытаскивает самую суть и расставляет теги: какой бизнес, какие есть ресурсы, чем мы можем быть полезны друг другу.
Моя телефонная книга превратилась в умную автономную систему.

По типу личности я новатор и терпеть не могу рутинную операционку. Мне важно строить системы, которые сокращают ручной труд в разы.
Теперь, если мне нужно найти человека под узкую задачу или даже помочь кому-то выехать из страны, я поднимаю нужный контакт за секунду.

Всю нудятину делают алгоритмы. Мне остается только живое общение, развитие проектов и баня с правильными людьми.

А как ты управляешь своим нетворком? Ведешь скучные таблички руками или просто надеешься на память?

Обучаю людей запускать ИИ-проекты и каждый раз бьюсь лбом об одну и ту же стену.

Сегодня на созвоне клуба обсуждали запуск своих приложений и поиск платежных систем. И снова всплыла знакомая проблема. Человек не знает, как технически принять оплату со всего мира, пугается неизвестности и просто отказывается от идеи.

Мы упорно продолжаем опираться только на свой собственный ум и старый опыт.

Хватит тормозить об свои же сомнения. Если ты чего-то не умеешь, просто поручи ИИ найти готовое решение.

Я сам перестал усложнять и держаться за привычные инструменты. Старые схемы больше не работают. Я окончательно забросил n8n, не заходил туда месяца три, и перевел всех своих ботов на микросервисы. Мне больше не нужно самому ковыряться в настройках. Если нужна интеграция или подключение дешевой модели вроде GLM, я иду к нейронке и ставлю задачу. Она сама анализирует рынок и пишет код.

Выпиши все свои дела за неделю и честно посмотри на этот список. Что из этого ты до сих пор тащишь на себе, хотя это уже завтра можно скормить автономным агентам?

Гоу 3 дня поговорим про прикладной ИИ? 👀

Темы:

1.) Антикризисный ИИ или Как не платить за вайбкодинг
2.) Есть ли деньги в ИИ?
3.) Как применить ИИ так чтобы не утонуть во всем многообразии LLM
4.) Какие продукты уже стреляют на рынке искусственного интеллекта

В пятницу 19:00
В субботу 10:30
В воскресенье 12:00

Ставь огонь если будешь, встреча открытая 🔥

Сохраняйте, чтобы не потерять 👇

🎨 ТОП-5 сервисов для дизайн-референсов

Где искать идеи, когда проект требует свежий взгляд:

1️⃣ Behance — полные кейсы с процессом
🔗 behance.net

2️⃣ Dribbble — визуальные тренды и UI-сниппеты
🔗 dribbble.com

3️⃣ Pinterest — мудборды и тематические подборки
🔗 pinterest.com

4️⃣ Awwwards — наградной веб-дизайн
🔗 awwwards.com

5️⃣ Mobbin / Refero — реальные UX-паттерны из продуктов
🔗 mobbin.com | refero.design

💡 Совет: начинайте с Pinterest для общего направления → Behance/Dribbble для визуала → Mobbin для UX-деталей.

Сохраняйте, чтобы не потерять 👇

🔥 Сейчас на зуме

Вика рассказывает, как в UI/UX обходить НЕЙРОСЛОП 🧠

Что такое нейрослоп:

— Inter / Geist вообще везде
— фиолетовые градиенты #6366f1 → #8b5cf6
— бессмысленные центрированные лейауты
— стеклянный морфизм + одинаковые тени
— копирайт в духе «Unlock the power of…»
— и в итоге все сайты выглядят так, будто их делал один и тот же ИИ 😅

Как этого избежать:

1️⃣ Создай дизайн-систему ДО промпта

Сначала прописываешь шрифты, цвета, размеры, отступы, стили кнопок и другие правила — и только потом отдаёшь это ИИ как контекст.

👉 Хороший разбор от MindStudio

2️⃣ Прямо запрещай AI-паттерны

Например:

❌ никаких фиолетовых градиентов
❌ никаких центрированных блоков просто «потому что красиво»
❌ никаких эмодзи вместо нормального UI
❌ никаких одинаковых карточек со скруглениями

👉 Готовые anti-slop правила

3️⃣ Используй реальные фото и скриншоты как референсы

Чем больше реального визуального контекста даёшь модели — тем меньше она скатывается в усреднённый AI-дизайн.

👉 Разбор от 925 Studios

4️⃣ Сначала смысл → потом визуал

Контент → структура → иерархия → действия пользователя.

И только потом начинаем украшать интерфейс.

👉 Ещё один разбор нейрослопа

🔥 Что можно сразу забрать себе:

🛠 anti-slop
Готовые правила для AI-агентов, чтобы не генерили шаблонный UI.

🛠 ultimate-frontend-design-openclaw-skill
Skill с анти-слоп-гайдлайнами для frontend-дизайна.

🛠 no-ai-slop
Skill для текста — убирает 20+ типичных паттернов ИИ-воды.

🛠 skills-slides
Skill для генерации тысяч вариантов дизайна презентаций без одного и того же AI-шаблона.

💡 Короче:

Не надо писать ИИ:

«Сделай красивый современный сайт».

Дай ему дизайн-систему + референсы + анти-паттерны + ограничения.

А ещё лучше — положи нужный SKILL.md прямо в проект.

И тогда ИИ начинает работать не как генератор одинаковых шаблонов, а как дизайнер внутри твоей системы 🔥

🧠 Лучшая модель не всегда даёт лучший результат: 3 слоя ИИ и OpenRouter

Разбор трёх слоёв ИИ: модели, среды и системного Harness. Показано, как OpenRouter помогает выбирать модель по задаче, цене и реальным тестам.

Навигация по видео ↓
00:00 — Практика вайбкодинга и первые кейсы
10:00 — Автоматизация бизнеса без навыков разработки
15:00 — Почему одна модель не решает все задачи
18:32 — Модель и её рабочее окружение
25:00 — Как сравнивать модели на одинаковых задачах
30:14 — OpenRouter и бесплатный Benchmark API
40:05 — Автоматический выбор модели под задачу
50:00 — Подключение API и стратегия автороутинга
1:00:22 — Мозг и мускулы: дорогая и дешёвая модели
1:10:00 — Живые тесты важнее публичного рейтинга
1:15:00 — Третий слой: инструкции, MCP и данные
1:17:00 — Память, контроль и безопасность агента
1:23:00 — Графовая память и команды автономных агентов
1:25:43 — Завершение встречи

ИИ сам себя хакнул. Я нашел огромную дыру для практически безлимитного бесплатного кодинга.

Только что провели созвон с ребятами. Обсуждали главную боль всех вайб-кодеров. Платные агенты сжигают токены за пару часов активной работы. При этом обычные диалоговые окна вроде ChatGPT, Grok или Mistral дают гигантские лимиты. Я задался вопросом, как пустить эти бесплатные чаты напрямую в свой терминал.

Сначала я тестировал коннекторы вроде Desktop Commander, чтобы прокинуть мост от ИИ к моему VPS. Но потом родилась идея покруче и безопаснее.

Обычная база данных может стать идеальным и незаметным мостом для управления твоим сервером.

Я подключил Supabase. Чат GPT просто записывает команду текстом в ячейку таблицы. Мой воркер на сервере забирает этот текст, исполняет код в терминале и пишет ответ об успехе или ошибке в соседнюю ячейку. Нейросеть сама заходит, читает результат и продолжает кодить. Это работает быстро и система не видит в этом подозрительной активности.

Сейчас я вышел из всех сторонних проектов. Ближайшие три месяца я строю экосистему клуба для вайб-кодеров. Мы будем выжимать максимум из этой связки через базы данных. Плюс я активно гоняю китайскую модель GLM, которая на старте насыпает сумасшедшие 300 миллионов токенов.

У нас есть два-три месяца, пока эту лавочку не закроют. А ты уже используешь базы данных как мост для агентов, или все еще платишь за каждый сгоревший токен?

Нейросеть отлично пишет код, но на больших проектах она начинает ломать свои же решения. Я сам с этим столкнулся, когда мой огромный проект начал сыпаться на части.

Разбирали сегодня на созвоне создание системы агентов. Ученица собирает структуру для маркетплейсов. Там есть директор, пять субагентов, аналитика и дашборды. Когда проект так разрастается, ИИ теряет контекст. Он правит кусок кода в одном месте и банально не замечает привязанную к нему другую важную часть. В итоге начинается хаос.

Для больших проектов критически важно переводить все связи в графы.

Это новая гигиена кодинга. Обычной памяти уже не хватает. Графы нужны для того, чтобы агент четко видел все зависимости перед внесением правок.

Теперь я прошу агента перевести весь проект в графовую структуру и даю строгую инструкцию. Сначала он смотрит связи между частями кода, а только потом пишет обновления. Плюс я тестирую сохранение контекста через Supabase. Это позволяет фиксировать память в реальном времени при работе с CodeX и Hermes. Агент больше не забывает свои текущие задачи и не переполняет контекст мусором.

С мелкими скриптами можно обойтись базовыми промптами, но масштабные системы без графов строить бессмысленно. А вы уже сталкивались с тем, что ИИ ломает рабочий код при попытке его улучшить?