🎓 Коллеги, помогите с поиском преподавателя!
Нужен преподаватель для ВАВТ (MBA, суббота) по дисциплине "Оценка правовых рисков на разных этапах жизненного цикла компании".
Может, кто-то из ваших знакомых юристов/консультантов подойдет (репостните им)?
Пишите в комментарии или ЛС 👇
Нужен преподаватель для ВАВТ (MBA, суббота) по дисциплине "Оценка правовых рисков на разных этапах жизненного цикла компании".
Может, кто-то из ваших знакомых юристов/консультантов подойдет (репостните им)?
Пишите в комментарии или ЛС 👇
Пока некоторые покупают ChatGPT Pro за $200/месяц, умные готовятся к обвалу цен: DeepSeek планирует выпустить агента в Q4-2025 — себестоимость на 95% ниже.
Микросигнал из Bloomberg предсказал смену эпох: китайцы переходят от чат-ботов к автономным агентам. (Здесь и далее оставил ссылки на пруфы)
Что я вижу в будущем:
• Пока все фокусируются на GPT-5, DeepSeek тихо строит систему, которая учится на своих ошибках и выполняет задачи без вашего участия.
• Цепная реакция: если агент DeepSeek стоит $3/месяц вместо $200, рынок AI-инструментов схлопнется за 6 месяцев.
• Геополитический сдвиг: к 2026 году Китай может контролировать 60% рынка доступных AI-агентов.
📈 Почему это произойдет именно сейчас
3 конвергентных тренда:
1. MoE-архитектура: DeepSeek-V3.1 активирует только 37B из 671B параметров — скорость x3 при той же мощности
2. Агентный переход: их August-релиз уже назвали "первым шагом к эре агентов"
3. Ценовое давление: себестоимость разработки на 90-95% ниже западных конкурентов
🔬 Данные, которые все пропускают
Технические характеристики DeepSeek-V3.1:
• Скорость: 60 токенов/сек (против 25 у GPT)
• Контекст: 128K токенов (паритет с топ-моделями) — это кажется мало, НО - зачем каждый раз пихать в прмпт полное собрание сочинений Толстого, может стоит подумать и оптимизировать сначала постановку задачи?! Хотя бы использовать метод структурированного вывода или по примерам…
• Функции агента: многошаговые задачи, self-learning, tool calling
• API совместимость: Anthropic format из коробки
Финансовая математика:
Если агент заменяет 1 ассистента ($3000/мес), а стоит $30/мес — ROI 10,000%. Массовый переход неизбежен.
🛠 Как подготовиться к волне
3 шага для опережения рынка:
1. Начните тестировать агентные сценарии уже сейчас — изучите DeepSeek-V3.1 через их API, чтобы быть готовыми к полному релизу
2. Пересмотрите AI-бюджеты на 2026 — заложите снижение затрат на 70-80%, но увеличьте scope задач в 5 раз
3. Диверсифицируйте поставщиков — не ставьте всё на OpenAI, когда китайская альтернатива может стоить в 20 раз дешевле.
А вдруг что то сделают и наши любимые: Яндекс, Сбер и Т-банк. Последний особенно заточен на оптимизации ИИ-запросов (каждые полгода выигрывают какие то международные конкурсы по алгоритмам оптимизации ИИ - вот недавно от них - с библиотекой на гитхабе). А это не только снижение требований к GPU, но и в целом меньше атомных электростанций по земному шару придется строить).
❓ Вопрос на миллион
Готовы ли вы к миру, где мощный AI-агент стоит как Netflix подписка, а выполняет работу целого отдела?
Прогноз: 70% текущих AI-подписок станут неоправданно дорогими к лету 2026.
Какую бизнес-модель вы пересмотрите первой, когда это случится?
Сегодня как то так получилось даю несколько точек зрения на то где мы с AI сегодня и куда идем)
Микросигнал из Bloomberg предсказал смену эпох: китайцы переходят от чат-ботов к автономным агентам. (Здесь и далее оставил ссылки на пруфы)
Что я вижу в будущем:
• Пока все фокусируются на GPT-5, DeepSeek тихо строит систему, которая учится на своих ошибках и выполняет задачи без вашего участия.
• Цепная реакция: если агент DeepSeek стоит $3/месяц вместо $200, рынок AI-инструментов схлопнется за 6 месяцев.
• Геополитический сдвиг: к 2026 году Китай может контролировать 60% рынка доступных AI-агентов.
📈 Почему это произойдет именно сейчас
3 конвергентных тренда:
1. MoE-архитектура: DeepSeek-V3.1 активирует только 37B из 671B параметров — скорость x3 при той же мощности
2. Агентный переход: их August-релиз уже назвали "первым шагом к эре агентов"
3. Ценовое давление: себестоимость разработки на 90-95% ниже западных конкурентов
🔬 Данные, которые все пропускают
Технические характеристики DeepSeek-V3.1:
• Скорость: 60 токенов/сек (против 25 у GPT)
• Контекст: 128K токенов (паритет с топ-моделями) — это кажется мало, НО - зачем каждый раз пихать в прмпт полное собрание сочинений Толстого, может стоит подумать и оптимизировать сначала постановку задачи?! Хотя бы использовать метод структурированного вывода или по примерам…
• Функции агента: многошаговые задачи, self-learning, tool calling
• API совместимость: Anthropic format из коробки
Финансовая математика:
Если агент заменяет 1 ассистента ($3000/мес), а стоит $30/мес — ROI 10,000%. Массовый переход неизбежен.
У меня вообще есть ощущение, что будущий год пройдет под знаком оптимизации токеномики (экономика токенов). Лучшие агенты будут иметь встроенные инструменты анализа экономики расчетов, чтобы оптимизировать практику.
🛠 Как подготовиться к волне
3 шага для опережения рынка:
1. Начните тестировать агентные сценарии уже сейчас — изучите DeepSeek-V3.1 через их API, чтобы быть готовыми к полному релизу
2. Пересмотрите AI-бюджеты на 2026 — заложите снижение затрат на 70-80%, но увеличьте scope задач в 5 раз
3. Диверсифицируйте поставщиков — не ставьте всё на OpenAI, когда китайская альтернатива может стоить в 20 раз дешевле.
А вдруг что то сделают и наши любимые: Яндекс, Сбер и Т-банк. Последний особенно заточен на оптимизации ИИ-запросов (каждые полгода выигрывают какие то международные конкурсы по алгоритмам оптимизации ИИ - вот недавно от них - с библиотекой на гитхабе). А это не только снижение требований к GPU, но и в целом меньше атомных электростанций по земному шару придется строить).
❓ Вопрос на миллион
Готовы ли вы к миру, где мощный AI-агент стоит как Netflix подписка, а выполняет работу целого отдела?
Прогноз: 70% текущих AI-подписок станут неоправданно дорогими к лету 2026.
Какую бизнес-модель вы пересмотрите первой, когда это случится?
ai-rockstars.com
DeepSeek to develop AI agents by 2025 - New competition for OpenAI - ai-rockstars.com
The Chinese AI company DeepSeek is preparing a direct attack on OpenAI’s market leadership and is developing an AI agent system to be released by the end of 2025. DeepSeek, founded by hedge fund manager Liang Wenfeng, is positioning itself for significant…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Gemini добавили поддержку аудиофайлов. Теперь можно получать саммари подкастов и лекций за считанные секунды.
Помимо пересказов можно попросить собрать хайлайты и главные выводы либо получить текстовую расшифровку всей записи. Работает даже с русским языком.
Тестим прямо в браузере. Только с иностранными IP-адресами.
Помимо пересказов можно попросить собрать хайлайты и главные выводы либо получить текстовую расшифровку всей записи. Работает даже с русским языком.
Тестим прямо в браузере. Только с иностранными IP-адресами.
🔥3
💡 «Дирижабль!» — крик, после которого ясно: брейншторм мёртв
С 90-х замечаю феномен: как только 15 человек три часа «генерят» идеи, кто-то встаёт и сияет: — «Давайте запустим ДИРИЖАБЛЬ!» Это наше стоп-слово. Значит, магии не будет — пора расходиться.
История провала-и-поворота
Июль 2023. Компания ищет концепт корпоратива для 2,000 сотрудников.
Классика: ✗ 3-часовой «штурм» с флипчартами ✗ Девиз «Не бывает плохих идей!» ✗ Итог: квесты, тимбилдинг… и дирижабль
Бюджет на агентство — 300,000 ₽. Результат — шаблонный праздник.
Я предложил эксперимент «антидирижабль»: 40-минутная прогулка + лист А4 на 64 ячейки (Crazy 8×8). Три человека вернулись с 12 живых концепций, ивент живёт до сих пор.
Кейc Даши: диктофон сильнее студии
Даша пишет музыку всего полгода. Уже 20 достойных треков, тысячные прослушивания и приглашение в федеральный конкурс «Прослушка» от Юрия Бардаша — продюсера, который «чу́ет» хит.
Главные инструменты Даши с детства: 🎙 Диктофон — записывать всё странное 📱 Заметки iPhone — фиксировать фразы
Один из её припевов возник, когда она услышала в парке: «Какая красивая девочка!» — мгновенно нажала Rec. Так рождаются крючки, а не в переговорках. Кстати - уже пишет новый трек.
Почему рождаются «дирижабли»
🧠 Долгая групповая дискуссия → страх ошибиться → безопасные идеи 🚶♂️ Отсутствие движения → дефолт-сеть мозга спит, креативность −60% (Stanford) 🤖 Начало с ChatGPT → 83% не помнят, что создали (MIT)
Формула «антидирижабль»
1️⃣ Охота за парадоксами
Что делаем: Диктофон ON при выходе из дома. В заметках раздел «Странное».
Чеклист: □ Записал банальность → придумал противоположное □ Заметил «все так делают» → ищу как делать наоборот
2️⃣ 40-минутная прогулка
Что делаем: 2-3 человека, первые 15 минут молчание. Пульс 60-70% max.
Чеклист: □ Телефоны в авиарежим □ Маршрут без светофоров □ Запрет на обсуждение первые 15 минут
3️⃣ Crazy 8×8 (16 минут)
Что делаем: 64 ячейки, 15 секунд на идею, только схемы.
Чеклист: □ Заполнено ≥45 ячеек □ «Глупые» мысли обязательны □ Никаких слов — только рисунки
4️⃣ Тест на банальность
Что делаем: Отбираем 5 идей, задаём 4 вопроса:
• Это уже делали 100 раз?
• Это первое, что приходит «экспертам»?
• Это безопасная идея?
• Это можно объяснить одним словом?
Любая «дирижабельность» — в корзину.
5️⃣ ИИ-усилитель (5 минут)
Включаем GPT только после отбора!
Готовые промпты
🔄 «Парадокс» "Возьми идею: [текст]. Добавь 3 неожиданных поворота — прямо противоположных очевидному."
⚡️ «Антибанальность» "Что в этой концепции делают все? Предложи 5 способов сделать наоборот, сохранив суть."
🔮 «Тест на свежесть» "Как эта идея будет выглядеть через 5 лет? Дай 3 приёма, чтобы не устарела."
Зачем это тебе
✅ Получить рабочий анти-шаблон вместо «дирижаблей» ✅ Увидеть пример Даши: диктофон + заметки → приглашение к Бардашу ✅ Забрать полный научный гайд (MIT + Stanford) с шаблонами, формулами пульса, трекером Flow
Как помочь себе
1. 📎 Сохрани, чтобы не потерять чеклисты
2. 🔄 Репость другу, который опять зовёт на «креативный» штурм
3. ➕ Плюс в комментариях — пришлю PDF-гайд «Прокачай мозг»
Когда в следующий раз услышишь «Дирижабль!», улыбнись и достань диктофон. Ведь лучшие идеи — это всегда парадокс.
#креативность #идеи #мышление #инновации #парадокс
С 90-х замечаю феномен: как только 15 человек три часа «генерят» идеи, кто-то встаёт и сияет: — «Давайте запустим ДИРИЖАБЛЬ!» Это наше стоп-слово. Значит, магии не будет — пора расходиться.
История провала-и-поворота
Июль 2023. Компания ищет концепт корпоратива для 2,000 сотрудников.
Классика: ✗ 3-часовой «штурм» с флипчартами ✗ Девиз «Не бывает плохих идей!» ✗ Итог: квесты, тимбилдинг… и дирижабль
Бюджет на агентство — 300,000 ₽. Результат — шаблонный праздник.
Я предложил эксперимент «антидирижабль»: 40-минутная прогулка + лист А4 на 64 ячейки (Crazy 8×8). Три человека вернулись с 12 живых концепций, ивент живёт до сих пор.
Кейc Даши: диктофон сильнее студии
Даша пишет музыку всего полгода. Уже 20 достойных треков, тысячные прослушивания и приглашение в федеральный конкурс «Прослушка» от Юрия Бардаша — продюсера, который «чу́ет» хит.
Главные инструменты Даши с детства: 🎙 Диктофон — записывать всё странное 📱 Заметки iPhone — фиксировать фразы
Один из её припевов возник, когда она услышала в парке: «Какая красивая девочка!» — мгновенно нажала Rec. Так рождаются крючки, а не в переговорках. Кстати - уже пишет новый трек.
Почему рождаются «дирижабли»
🧠 Долгая групповая дискуссия → страх ошибиться → безопасные идеи 🚶♂️ Отсутствие движения → дефолт-сеть мозга спит, креативность −60% (Stanford) 🤖 Начало с ChatGPT → 83% не помнят, что создали (MIT)
Формула «антидирижабль»
1️⃣ Охота за парадоксами
Что делаем: Диктофон ON при выходе из дома. В заметках раздел «Странное».
Чеклист: □ Записал банальность → придумал противоположное □ Заметил «все так делают» → ищу как делать наоборот
2️⃣ 40-минутная прогулка
Что делаем: 2-3 человека, первые 15 минут молчание. Пульс 60-70% max.
Чеклист: □ Телефоны в авиарежим □ Маршрут без светофоров □ Запрет на обсуждение первые 15 минут
3️⃣ Crazy 8×8 (16 минут)
Что делаем: 64 ячейки, 15 секунд на идею, только схемы.
Чеклист: □ Заполнено ≥45 ячеек □ «Глупые» мысли обязательны □ Никаких слов — только рисунки
4️⃣ Тест на банальность
Что делаем: Отбираем 5 идей, задаём 4 вопроса:
• Это уже делали 100 раз?
• Это первое, что приходит «экспертам»?
• Это безопасная идея?
• Это можно объяснить одним словом?
Любая «дирижабельность» — в корзину.
5️⃣ ИИ-усилитель (5 минут)
Включаем GPT только после отбора!
Готовые промпты
🔄 «Парадокс» "Возьми идею: [текст]. Добавь 3 неожиданных поворота — прямо противоположных очевидному."
⚡️ «Антибанальность» "Что в этой концепции делают все? Предложи 5 способов сделать наоборот, сохранив суть."
🔮 «Тест на свежесть» "Как эта идея будет выглядеть через 5 лет? Дай 3 приёма, чтобы не устарела."
Зачем это тебе
✅ Получить рабочий анти-шаблон вместо «дирижаблей» ✅ Увидеть пример Даши: диктофон + заметки → приглашение к Бардашу ✅ Забрать полный научный гайд (MIT + Stanford) с шаблонами, формулами пульса, трекером Flow
Как помочь себе
1. 📎 Сохрани, чтобы не потерять чеклисты
2. 🔄 Репость другу, который опять зовёт на «креативный» штурм
3. ➕ Плюс в комментариях — пришлю PDF-гайд «Прокачай мозг»
Когда в следующий раз услышишь «Дирижабль!», улыбнись и достань диктофон. Ведь лучшие идеи — это всегда парадокс.
#креативность #идеи #мышление #инновации #парадокс
🔥1
Alibaba выпустила Qwen3-ASR — модель для распознавания речи с поддержкой русского языка
Qwen3-ASR умеет расшифровывать речь, песни и даже рэп, справляясь с низким качеством записи и шумом.
Поддерживается 11 языков: русский, английский, китайский, арабский, испанский, корейский и др. Можно задать список имён и ключевых слов, чтобы они распознавались корректно.
Стоимость — 0.000032 доллара за секунду аудио через API.
Демо: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
Qwen3-ASR умеет расшифровывать речь, песни и даже рэп, справляясь с низким качеством записи и шумом.
Поддерживается 11 языков: русский, английский, китайский, арабский, испанский, корейский и др. Можно задать список имён и ключевых слов, чтобы они распознавались корректно.
Стоимость — 0.000032 доллара за секунду аудио через API.
Демо: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышла Seedream v4, достойный конкурент НаноБананы
Выдает 4K, можно закидывать в генерацию до 6 референсных изображений (ну и, разумеется, повторять эти циклы до бесконечности).
Можно тестить на:
Freepik / Fal / Replicate / Krea
#imageGenerative@TochkiNadAI
#ImageEditing@TochkiNadAI
Выдает 4K, можно закидывать в генерацию до 6 референсных изображений (ну и, разумеется, повторять эти циклы до бесконечности).
Можно тестить на:
Freepik / Fal / Replicate / Krea
#imageGenerative@TochkiNadAI
#ImageEditing@TochkiNadAI
Второй день наблюдаю за прикольным тредом на Реддите. Там чувак рассказывает, что решил в эти выходные проанализировать расходы компании и обнаружил, что на API OpenAI они тратят 1200 долларов в месяц. Процитирую:
Дальше парень хвастается тем, что просто переключил всё на gpt-4o-mini и счёт снизился до 200 долларов, такой вот он мамкин оптимизатор.
Но в первом же комментарии у него спросили, а не считает ли он странным использовать LLM для изменения регистра текста или извлечения номеров телефонов из писем? Возможно, более умным решением было бы попросить у ChatGPT поискать или написать решение для этого. Ну и там полетел холивар на сотни комментариев.
А я читаю всё это и понимаю, что знаю как минимум десяток компаний, которые используют LLM-ки примерно для таких же задач и абсолютно счастливы.
И не нужен им никакой «design doc» с описанием изменений — зачем они нужны (мотивация), каковы цели и нецели (что сознательно не делаем), какие метрики, логирование, зависимости и прочее. Ну и инженерное ревью тоже не делается, просто платят OpenAI деньги за API, потому что всё это многократно перекрывается выручкой компании. А когда перестанет, можно и штатное расписание пересмотреть.
Подсмотрел, 💯 согласен!
«Я, честно говоря, думал, что это просто издержки бизнеса, пока не посмотрел, на что мы на самом деле используем gpt-4. И это же серьёзная трата денег: извлечение номеров телефонов из имейлов, проверка текста на ненормативную лексику, переформатирование JSON и, буквально, перевод текста в ВЕРХНИЙ РЕГИСТР».
Дальше парень хвастается тем, что просто переключил всё на gpt-4o-mini и счёт снизился до 200 долларов, такой вот он мамкин оптимизатор.
Но в первом же комментарии у него спросили, а не считает ли он странным использовать LLM для изменения регистра текста или извлечения номеров телефонов из писем? Возможно, более умным решением было бы попросить у ChatGPT поискать или написать решение для этого. Ну и там полетел холивар на сотни комментариев.
А я читаю всё это и понимаю, что знаю как минимум десяток компаний, которые используют LLM-ки примерно для таких же задач и абсолютно счастливы.
И не нужен им никакой «design doc» с описанием изменений — зачем они нужны (мотивация), каковы цели и нецели (что сознательно не делаем), какие метрики, логирование, зависимости и прочее. Ну и инженерное ревью тоже не делается, просто платят OpenAI деньги за API, потому что всё это многократно перекрывается выручкой компании. А когда перестанет, можно и штатное расписание пересмотреть.
Подсмотрел, 💯 согласен!
👍1
Ого, генератор видео Hailuo рассщедрился и дает каждому бесплатно и безлимитно создавать видео целую неделю. Так, что если вам нужно для какого-то проекта нафигачить контента - хватайте. Я там обычно за деньги генерирую, качество мне очень нравится.
Подсмотрел
Подсмотрел
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎯 ЭКСПЕРИМЕНТ: Как ИИ изменит подготовку лекций?
В ближайшую субботу Финансовый университет пригласил меня прочитать лекцию по цифровой трансформации бизнеса (офисного и промышленного) для MBA. Решил кардинально поменять подход к подготовке!
Старый способ: 8-12 часов мучений со старыми презентациями 😅
Не люблю, когда на лекциях всплывают факты 2-3-летней давности. Стыдно(
Новый способ с ИИ:
📱 Мозговой штурм (во время шведской ходьбы 60-80 минут)→ наговариваю мысли на диктофон → структурирую ИИ-ем в perplexity (он распознает аудио)
📊 Ревизия архива → загружаю прошлогодние PDF → автоматическая разметка слайдов
У меня 800+ слайдов с крутыми картинками и графиками. 80% подойдет — максимум поправить текст и обновить данные
🔍 АНАКОНДА → анализ трендов в соцсетях экспертов по теме, YouTube-разведка → поиск роликов → транскрибация → синтез идей
⚡ Сборка презентации → ИИ создает скелет из старых слайдов + дает справку что откуда взять
Можно взять Gamma App, но пока делаю слайды вручную красивее: (https://t.me/startobus/4303), (https://t.me/startobus/4088), (https://t.me/startobus/3264)
‼️ Сеанс критики → проверка фактов, ритма презентации (чтобы не зевали), полноты раскрытия темы
✅ Домашние задания → разработка по плану лекции
Цель: уложиться в 4 часа вместо 8-12. Засекаю время с завтрашней утренней прогулки.
Вопрос аудитории: Думаете, получится быстрее и качественнее? Или живые мозги всё-таки лучше? 🤔
Если зайдет — поделюсь подробным отчетом с цифрами, промтами и самой презентацией.
Ставь ❤️ если интересно узнать результат!
P.S. Если провалится — всегда можно вернуться к "ночи перед лекцией" 😄
В ближайшую субботу Финансовый университет пригласил меня прочитать лекцию по цифровой трансформации бизнеса (офисного и промышленного) для MBA. Решил кардинально поменять подход к подготовке!
Старый способ: 8-12 часов мучений со старыми презентациями 😅
Не люблю, когда на лекциях всплывают факты 2-3-летней давности. Стыдно(
Новый способ с ИИ:
📱 Мозговой штурм (во время шведской ходьбы 60-80 минут)→ наговариваю мысли на диктофон → структурирую ИИ-ем в perplexity (он распознает аудио)
📊 Ревизия архива → загружаю прошлогодние PDF → автоматическая разметка слайдов
У меня 800+ слайдов с крутыми картинками и графиками. 80% подойдет — максимум поправить текст и обновить данные
🔍 АНАКОНДА → анализ трендов в соцсетях экспертов по теме, YouTube-разведка → поиск роликов → транскрибация → синтез идей
⚡ Сборка презентации → ИИ создает скелет из старых слайдов + дает справку что откуда взять
Можно взять Gamma App, но пока делаю слайды вручную красивее: (https://t.me/startobus/4303), (https://t.me/startobus/4088), (https://t.me/startobus/3264)
‼️ Сеанс критики → проверка фактов, ритма презентации (чтобы не зевали), полноты раскрытия темы
✅ Домашние задания → разработка по плану лекции
Цель: уложиться в 4 часа вместо 8-12. Засекаю время с завтрашней утренней прогулки.
Вопрос аудитории: Думаете, получится быстрее и качественнее? Или живые мозги всё-таки лучше? 🤔
Если зайдет — поделюсь подробным отчетом с цифрами, промтами и самой презентацией.
Ставь ❤️ если интересно узнать результат!
P.S. Если провалится — всегда можно вернуться к "ночи перед лекцией" 😄
❤4
не прошло и полугода, а GPT наконец-таки зарелизили MCP в своем чате.
раньше он был доступен только через агентский API.
OpenAI добавила полную поддержку MCP в ChatGPT. Правда, в десктопном приложении вы этого, разумеется, не найдете, впрочем, там много чего нет. А в настройках вебчата надо в пункте «Connectors» найти Advanced Settings, включить там Developer Mode и тогда появится возможность добавить «unverified connectors that could modify or erase data permanently. Use at your own risk». И тогда появится возможность нажать «Create» в списке коннекторов и указать там все параметры обычных MCP серверов.
В общем, enjoy.
https://platform.openai.com/docs/guides/developer-mode
тестирую, работает с публичными mcp серверами, но не локальными.
раньше он был доступен только через агентский API.
OpenAI добавила полную поддержку MCP в ChatGPT. Правда, в десктопном приложении вы этого, разумеется, не найдете, впрочем, там много чего нет. А в настройках вебчата надо в пункте «Connectors» найти Advanced Settings, включить там Developer Mode и тогда появится возможность добавить «unverified connectors that could modify or erase data permanently. Use at your own risk». И тогда появится возможность нажать «Create» в списке коннекторов и указать там все параметры обычных MCP серверов.
В общем, enjoy.
https://platform.openai.com/docs/guides/developer-mode
тестирую, работает с публичными mcp серверами, но не локальными.
❤2
Мы начинали с рисунков на скале.
Я давно перестал печатать.
90% моих текстов — это распознанный голос. Использую сервис VoiceHotkey, его сделал мой друг. Я просто говорю, а машина превращает речь в текст и команды.
Результат в цифрах выглядит так: пишу ~100 сообщений в день (чат/почта). На каждое раньше уходило +/- 2 минуты. Итого: 3+ часа, без учета создания больших документов.
А если говорить голосом — эти часы возвращаются. Их можно вложить в что угодно: в дело, в идеи, в жизнь.
---
Почему голос → сильнее с ИИ
Разговаривая с AI, я убираю один из слоёв кодирования и декодирования. Я не сжимаю мысль в символы, я отдаю её целиком — с оговорками, уточнениями, контекстом. ИИ слышит не только результат, но и путь к нему. И отвечает точнее, ближе к сути.
Как в меме: «А у меня лапки» 🐾 — вот я и не «печатаю лапками», а просто говорю.
Это уже более прямой канал между человеком и машиной.
---
Следующий шаг — непрерывное взаимодействие
Друг показал мне демо следующей версии: устройство слушает непрерывно. Он шёл на кухню и между делом отправил сообщение в мессенджере. Просто высказал вслух свое пожелание, жуя яблоко и не доставая смартфон из кармана.
Так общение со своей сетью становится фоновым, естественным. Это как сместиться с бумажного письма к чату, с чата к голосу, а дальше — к непрерывному взаимодействию с миром. Мы узлы в сети. Мы не люди за устройствами, а сама связка потоков: мысль — речь — действие.
---
Дальше — субвокализация и внутренняя речь
MIT показал AlterEgo — гарнитуру, которая ловит едва заметные сигналы речевого аппарата. Ты не говоришь вслух, ты только «шепчешь внутри» — и команда уходит в систему.
Учёные из Стэнфорда пошли дальше: пару недель назад в Cell опубликована работа, где научились декодировать внутреннюю речь с точностью до 74% и встроили «ментальный пароль» — чтобы система включалась только по твоему намерению.
Это не фантастика. Это работающие прототипы. Сегодня они помогают некоторым, завтра — станут нашим повседневным интерфейсом.
---
Мы уже люди Х
Мы начинали с рисунков на скале. Потом — письмо, клавиатура и мышь. Сегодня — жесты и голос. Завтра — мысленные команды.
Каждый шаг сокращает дистанцию между намерением и результатом.
Мир превращается в интерфейс: я думаю — и объект в любой точке планеты действует.
Клавиатура закончивается. Начинается артикуляция намерений.
__
Подсмотрено
Я давно перестал печатать.
90% моих текстов — это распознанный голос. Использую сервис VoiceHotkey, его сделал мой друг. Я просто говорю, а машина превращает речь в текст и команды.
Результат в цифрах выглядит так: пишу ~100 сообщений в день (чат/почта). На каждое раньше уходило +/- 2 минуты. Итого: 3+ часа, без учета создания больших документов.
Средняя скорость печати — 30–50 слов в минуту. Средняя скорость речи — 150 слов в минуту. То есть в 3–5 раз быстрее. Экономия — часы в день.
А если говорить голосом — эти часы возвращаются. Их можно вложить в что угодно: в дело, в идеи, в жизнь.
---
Почему голос → сильнее с ИИ
Разговаривая с AI, я убираю один из слоёв кодирования и декодирования. Я не сжимаю мысль в символы, я отдаю её целиком — с оговорками, уточнениями, контекстом. ИИ слышит не только результат, но и путь к нему. И отвечает точнее, ближе к сути.
Как в меме: «А у меня лапки» 🐾 — вот я и не «печатаю лапками», а просто говорю.
Это уже более прямой канал между человеком и машиной.
---
Следующий шаг — непрерывное взаимодействие
Друг показал мне демо следующей версии: устройство слушает непрерывно. Он шёл на кухню и между делом отправил сообщение в мессенджере. Просто высказал вслух свое пожелание, жуя яблоко и не доставая смартфон из кармана.
Так общение со своей сетью становится фоновым, естественным. Это как сместиться с бумажного письма к чату, с чата к голосу, а дальше — к непрерывному взаимодействию с миром. Мы узлы в сети. Мы не люди за устройствами, а сама связка потоков: мысль — речь — действие.
---
Дальше — субвокализация и внутренняя речь
MIT показал AlterEgo — гарнитуру, которая ловит едва заметные сигналы речевого аппарата. Ты не говоришь вслух, ты только «шепчешь внутри» — и команда уходит в систему.
Учёные из Стэнфорда пошли дальше: пару недель назад в Cell опубликована работа, где научились декодировать внутреннюю речь с точностью до 74% и встроили «ментальный пароль» — чтобы система включалась только по твоему намерению.
Это не фантастика. Это работающие прототипы. Сегодня они помогают некоторым, завтра — станут нашим повседневным интерфейсом.
---
Мы уже люди Х
Мы начинали с рисунков на скале. Потом — письмо, клавиатура и мышь. Сегодня — жесты и голос. Завтра — мысленные команды.
Каждый шаг сокращает дистанцию между намерением и результатом.
Мир превращается в интерфейс: я думаю — и объект в любой точке планеты действует.
Клавиатура закончивается. Начинается артикуляция намерений.
__
Подсмотрено
P.S. Пост не мой, но сам много пользуюсь аудиозаметками и именно по причине того, что нет задержки на конвертацию идей во ввод текста. А значит важные нюансы не пропадают. Когда меня спрашивают как узнать инсайты - я всегда говорю слушать и записывать на диктофон, а потом транскрибировать - это даст 2% но самой важной информации которая даст 80% понимания и даст правильно двигаться. Хотя не меньше могли бы давать эскизы и рисунки - но это не для всех - этому мы все научены чуть меньше чем говорить. А если действительно хотите дать своим детям развитие в будущее - 2 навыка - рисовать и слушать/создавать музыку! UPD Нет - еще один - читать большие книги (больше 500 страниц) и художественные - не технические. Это помогает развивать ваш мозг — переваривать большие объемы информации. Краткие пересказы и сериалы - это не то(
Топ-новости AI (9-11 сентября 2025)
🇷🇺 Wildberries запустил виртуальную примерочную на AI
Крупнейший российский маркетплейс Wildberries интегрировал виртуальную примерочную на основе искусственного интеллекта. Новая функция позволяет покупателям "примерять" одежду онлайн до покупки, используя AI-алгоритмы для подбора размеров и визуализации посадки. Это часть расширения AI-инструментов для клиентов и продавцов платформы.laotiantimes
🔧 Google Firebase добавил новые AI Logic возможности
Google расширил Firebase AI Logic поддержкой Gemini Developer API в дополнение к Vertex AI Gemini API. Теперь разработчики получают расширенный мониторинг AI-вызовов и улучшенные возможности интеграции AI в мобильные и веб-приложения. Обновление делает Firebase более универсальной платформой для AI-разработки. firebase
🚀 10 агентных AI-инструментов трансформируют бизнес
Опубликован рейтинг топ-10 агентных AI-инструментов сентября 2025, включая SuperAGI ($2,500+/месяц), Microsoft Copilot Studio, NTT Smart AI Agent Ecosystem и другие автономные решения. Эти инструменты действуют как цифровые сотрудники, самостоятельно управляя сложными рабочими процессами без постоянного надзора. aiapps
🎨 8 новых AI-инструментов для креатива от Imagen 4 до Krea AI
Представлены 8 ключевых AI-инструментов сентября 2025: Google Imagen 4 с поддержкой 2K, Base44 для no-code разработки, n8n с неограниченными воркфлоу, Nano Banana от Google, Ideogram Character для консистентных персонажей, Imarena для 3D-рендеринга, Krea AI Real-time Video (12+ fps) и Wan.Video 2.2 от Alibaba. amitsony
Отобрал для вас/себя несколько важных новостей ИИ в России и мире.
🧠 Подписывайтесь на @startobus — актуальные AI-новости без шума
Обновлено: 11 сентября 2025, 09:12 МСК
🇷🇺 Wildberries запустил виртуальную примерочную на AI
Крупнейший российский маркетплейс Wildberries интегрировал виртуальную примерочную на основе искусственного интеллекта. Новая функция позволяет покупателям "примерять" одежду онлайн до покупки, используя AI-алгоритмы для подбора размеров и визуализации посадки. Это часть расширения AI-инструментов для клиентов и продавцов платформы.laotiantimes
🔧 Google Firebase добавил новые AI Logic возможности
Google расширил Firebase AI Logic поддержкой Gemini Developer API в дополнение к Vertex AI Gemini API. Теперь разработчики получают расширенный мониторинг AI-вызовов и улучшенные возможности интеграции AI в мобильные и веб-приложения. Обновление делает Firebase более универсальной платформой для AI-разработки. firebase
🚀 10 агентных AI-инструментов трансформируют бизнес
Опубликован рейтинг топ-10 агентных AI-инструментов сентября 2025, включая SuperAGI ($2,500+/месяц), Microsoft Copilot Studio, NTT Smart AI Agent Ecosystem и другие автономные решения. Эти инструменты действуют как цифровые сотрудники, самостоятельно управляя сложными рабочими процессами без постоянного надзора. aiapps
🎨 8 новых AI-инструментов для креатива от Imagen 4 до Krea AI
Представлены 8 ключевых AI-инструментов сентября 2025: Google Imagen 4 с поддержкой 2K, Base44 для no-code разработки, n8n с неограниченными воркфлоу, Nano Banana от Google, Ideogram Character для консистентных персонажей, Imarena для 3D-рендеринга, Krea AI Real-time Video (12+ fps) и Wan.Video 2.2 от Alibaba. amitsony
Отобрал для вас/себя несколько важных новостей ИИ в России и мире.
🧠 Подписывайтесь на @startobus — актуальные AI-новости без шума
Обновлено: 11 сентября 2025, 09:12 МСК
ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 1
Ранжировано по популярности, качеству бенчмарков и свежести релизов
🧠 ТОПОВЫЕ LLM И ЧАТБОТЫ
1 ChatGPT-4o — золотой стандарт LLM, Arena Score 1447, лидер бенчмарков
2 Claude 4 Sonnet — лучший для кодинга, SWE-bench 72.5%, Arena Score 1447
3 Perplexity Pro — лидер AI-поиска с цитированием, работает без VPN в России
4 Grok 3 — новый лидер от xAI, 4.9/5 рейтинг с миллионом отзывов пользователей
5 Chad AI — российский AI-комбайн с доступом к западным моделям, полная поддержка русского
6 GigaChat 2.0 — топ российская LLM с reasoning от Сбера
🇨🇳 КИТАЙСКИЕ ЛИДЕРЫ
7 GLM-4.5 — №3 в мире после Grok и o3, превосходит DeepSeek по эффективности
8 Qwen3 235B — обогнал DeepSeek R1 в LiveBench, лидер open-source моделей
9 DeepSeek-V3 — эффективная стоимость обучения, Arena Score 1380
10 Ernie 4.5 — Baidu открыла исходный код под Apache 2.0
🎬 ВИДЕО ГЕНЕРАЦИЯ
11 Hailuo 02 (MiniMax) — новый лидер универсальных видеомоделей, сильная физика
12 Google Veo 3 — короткие клипы с синхронным звуком для соцсетей
13 Runway Gen-3 Alpha — профессиональное решение для видеопродакшна
14 Kling AI 2.1 — китайский лидер по соотношению производительность/цена
15 Luma AI Dream Machine — 3D-видео с глубиной, Ray-трейсинг стабильность
16 Midjourney Video — запущена видеомодель с художественным качеством
🎨 ИЗОБРАЖЕНИЯ И ДИЗАЙН
17 Midjourney V7 — лидер художественной выразительности, открытая бета
18 Tripo AI 3.0 — хит Product Hunt: создание 3D-моделей из текста за секунды
19 DALL-E 3 — интеграции с ассистентами OpenAI, высокое качество
20 Leonardo AI — универсальный инструмент для визуального контента
21 Adobe Firefly 3 — интеграция с Creative Suite, корпоративное решение
22 Canva AI — быстрое создание креатива для бизнеса
🔥 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 1):
🇨🇳 Китайское доминирование — GLM-4.5 и Qwen3 захватывают топ рейтингов, обгоняя западные модели
💻 Новые лидеры в кодинге — Windsurf обогнал Cursor по удобству, Google купил таланты за $2.4 млрд
🎬 Видео с аудио — Google Veo 3 и Hailuo 02 добавили синхронный звук
🇷🇺 Российские решения крепнут — Chad AI, GigaChat 2.0 показывают конкурентоспособность
💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ (ЧАСТЬ 1):
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor
• Chad AI — бесплатный тест всех западных моделей
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный доступ без ограничений
📊 Поддержка русского: Chad AI, GigaChat 2.0, YandexGPT — полная; западные — через VPN
Ранжировано по популярности, качеству бенчмарков и свежести релизов
🧠 ТОПОВЫЕ LLM И ЧАТБОТЫ
1 ChatGPT-4o — золотой стандарт LLM, Arena Score 1447, лидер бенчмарков
2 Claude 4 Sonnet — лучший для кодинга, SWE-bench 72.5%, Arena Score 1447
3 Perplexity Pro — лидер AI-поиска с цитированием, работает без VPN в России
4 Grok 3 — новый лидер от xAI, 4.9/5 рейтинг с миллионом отзывов пользователей
5 Chad AI — российский AI-комбайн с доступом к западным моделям, полная поддержка русского
6 GigaChat 2.0 — топ российская LLM с reasoning от Сбера
🇨🇳 КИТАЙСКИЕ ЛИДЕРЫ
7 GLM-4.5 — №3 в мире после Grok и o3, превосходит DeepSeek по эффективности
8 Qwen3 235B — обогнал DeepSeek R1 в LiveBench, лидер open-source моделей
9 DeepSeek-V3 — эффективная стоимость обучения, Arena Score 1380
10 Ernie 4.5 — Baidu открыла исходный код под Apache 2.0
🎬 ВИДЕО ГЕНЕРАЦИЯ
11 Hailuo 02 (MiniMax) — новый лидер универсальных видеомоделей, сильная физика
12 Google Veo 3 — короткие клипы с синхронным звуком для соцсетей
13 Runway Gen-3 Alpha — профессиональное решение для видеопродакшна
14 Kling AI 2.1 — китайский лидер по соотношению производительность/цена
15 Luma AI Dream Machine — 3D-видео с глубиной, Ray-трейсинг стабильность
16 Midjourney Video — запущена видеомодель с художественным качеством
🎨 ИЗОБРАЖЕНИЯ И ДИЗАЙН
17 Midjourney V7 — лидер художественной выразительности, открытая бета
18 Tripo AI 3.0 — хит Product Hunt: создание 3D-моделей из текста за секунды
19 DALL-E 3 — интеграции с ассистентами OpenAI, высокое качество
20 Leonardo AI — универсальный инструмент для визуального контента
21 Adobe Firefly 3 — интеграция с Creative Suite, корпоративное решение
22 Canva AI — быстрое создание креатива для бизнеса
🔥 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 1):
🇨🇳 Китайское доминирование — GLM-4.5 и Qwen3 захватывают топ рейтингов, обгоняя западные модели
💻 Новые лидеры в кодинге — Windsurf обогнал Cursor по удобству, Google купил таланты за $2.4 млрд
🎬 Видео с аудио — Google Veo 3 и Hailuo 02 добавили синхронный звук
🇷🇺 Российские решения крепнут — Chad AI, GigaChat 2.0 показывают конкурентоспособность
💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ (ЧАСТЬ 1):
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor
• Chad AI — бесплатный тест всех западных моделей
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный доступ без ограничений
📊 Поддержка русского: Chad AI, GigaChat 2.0, YandexGPT — полная; западные — через VPN
ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 2
Разработка, автоматизация и специализированные решения
🛠️ РАЗРАБОТКА И КОДИНГ
23 Windsurf — обогнал Cursor по UI/UX, агентный AI-редактор кода, $15/месяц против $20 у Cursor
24 Cursor — классический лидер IDE с AI, но проигрывает Windsurf по интуитивности интерфейса
25 GitHub Copilot — новые модели кода, лидер по интеграциям с IDE
26 Replit Agent 3 — самый автономный агент для создания продакшн-приложений, тестирует свой код
27 Blackbox AI — 10M+ пользователей, рейтинг 86% likeliness to recommend, OCR кода из изображений
28 Qodo (ex-Codium) — качественная генерация тестов, анализ кода, поддержка MCP
29 Bolt.new — веб-IDE от StackBlitz, создание приложений в браузере за $9/месяц
30 Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее обычного кодинга
🤖 АВТОМАТИЗАЦИЯ И АГЕНТЫ
31 n8n — гибкие интеграции с AI, самохостинг для корпораций
32 Make — no-code автоматизация с AI-компонентами
33 Zapier AI — широкий каталог интеграций с AI-помощниками
34 LangChain Agents — фреймворк мультиагентных решений
35 CrewAI — специализированные мультиагентные роли
🎭 АВАТАРЫ И ПЕРСОНАЖИ
36 HeyGen — лидер аватаров, дубляж и перевод видео
37 Synthesia — корпоративные аватары для обучения
38 D-ID — talking heads из фото, простота использования
39 VidAU — топ Product Hunt сентября для AI-видео
📝 КОНТЕНТ И КОПИРАЙТИНГ
40 Rytr — AI-копирайтинг для маркетинга
41 Copy.ai — автогенерация коммерческих текстов
42 Jasper — контент-маркетинг enterprise-уровня
43 Grammarly — улучшение грамматики и стиля письма
44 Wordtune — переформулирование и улучшение тектов
📊 ПРЕЗЕНТАЦИИ И БИЗНЕС
45 Gamma — лучший генератор презентаций с AI
46 Tome — AI-презентации с использованием ChatGPT и DALL-E
47 NotebookLM — ассистент для исследований от Google
48 Beautiful.ai — авто-расстановка и дизайн презентаций
🔥 ГОРЯЧИЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 2):
• Windsurf победил Cursor — более интуитивный UI, дешевле на $5/месяц
• Replit Agent 3 — тестирует свой код, 3x быстрее Computer Use Models
• Blackbox AI — достиг 10M+ пользователей, добавил OCR для кода
• Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее
💡 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ (ЧАСТЬ 2):
💻 Смена лидерства в AI-IDE — Windsurf обогнал Cursor благодаря лучшему UX
🤖 Автономные агенты — Replit Agent 3 сам тестирует и исправляет код
📱 No-Code революция — Bolt.new и Lovable делают разработку доступной всем
🔄 Интеграционные экосистемы — сервисы объединяются в единые рабочие пространства
Разработка, автоматизация и специализированные решения
🛠️ РАЗРАБОТКА И КОДИНГ
23 Windsurf — обогнал Cursor по UI/UX, агентный AI-редактор кода, $15/месяц против $20 у Cursor
24 Cursor — классический лидер IDE с AI, но проигрывает Windsurf по интуитивности интерфейса
25 GitHub Copilot — новые модели кода, лидер по интеграциям с IDE
26 Replit Agent 3 — самый автономный агент для создания продакшн-приложений, тестирует свой код
27 Blackbox AI — 10M+ пользователей, рейтинг 86% likeliness to recommend, OCR кода из изображений
28 Qodo (ex-Codium) — качественная генерация тестов, анализ кода, поддержка MCP
29 Bolt.new — веб-IDE от StackBlitz, создание приложений в браузере за $9/месяц
30 Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее обычного кодинга
🤖 АВТОМАТИЗАЦИЯ И АГЕНТЫ
31 n8n — гибкие интеграции с AI, самохостинг для корпораций
32 Make — no-code автоматизация с AI-компонентами
33 Zapier AI — широкий каталог интеграций с AI-помощниками
34 LangChain Agents — фреймворк мультиагентных решений
35 CrewAI — специализированные мультиагентные роли
🎭 АВАТАРЫ И ПЕРСОНАЖИ
36 HeyGen — лидер аватаров, дубляж и перевод видео
37 Synthesia — корпоративные аватары для обучения
38 D-ID — talking heads из фото, простота использования
39 VidAU — топ Product Hunt сентября для AI-видео
📝 КОНТЕНТ И КОПИРАЙТИНГ
40 Rytr — AI-копирайтинг для маркетинга
41 Copy.ai — автогенерация коммерческих текстов
42 Jasper — контент-маркетинг enterprise-уровня
43 Grammarly — улучшение грамматики и стиля письма
44 Wordtune — переформулирование и улучшение тектов
📊 ПРЕЗЕНТАЦИИ И БИЗНЕС
45 Gamma — лучший генератор презентаций с AI
46 Tome — AI-презентации с использованием ChatGPT и DALL-E
47 NotebookLM — ассистент для исследований от Google
48 Beautiful.ai — авто-расстановка и дизайн презентаций
🔥 ГОРЯЧИЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 2):
• Windsurf победил Cursor — более интуитивный UI, дешевле на $5/месяц
• Replit Agent 3 — тестирует свой код, 3x быстрее Computer Use Models
• Blackbox AI — достиг 10M+ пользователей, добавил OCR для кода
• Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее
💡 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ (ЧАСТЬ 2):
💻 Смена лидерства в AI-IDE — Windsurf обогнал Cursor благодаря лучшему UX
🤖 Автономные агенты — Replit Agent 3 сам тестирует и исправляет код
📱 No-Code революция — Bolt.new и Lovable делают разработку доступной всем
🔄 Интеграционные экосистемы — сервисы объединяются в единые рабочие пространства
ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 3
Бизнес-процессы, коммуникации и специальные решения
📧 КОММУНИКАЦИИ И ПОЧТА
49 Superhuman — AI для почты, экономит до 4 часов в неделю
50 SaneBox — умная сортировка электронной почты
51 Shortwave — AI-ассистент для email
52 Tidio AI — обслуживание клиентов с чатботами
🏢 БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
53 Notion AI — всё-в-одном с AI-ассистентом, работает на GPT-4 и Claude
54 Asana AI — управление проектами с AI-помощником
55 ClickUp AI — комплексное управление задачами с AI
56 Reclaim AI — AI-планирование времени
57 Clockwise — фокус-время с AI-оптимизацией
📋 ФОРМЫ И ОПРОСЫ
58 Fillout AI — формы и опросы под ключ с 40+ типами вопросов
59 Tally — формы как обычный текст, простота Google Docs
60 Typeform — интерактивные формы с AI-аналитикой
💼 HR И РЕКРУТИНГ
61 Textio — оптимизация вакансий с помощью AI
62 CVViZ — AI-рекрутинг и скрининг резюме
63 Kickresume — конструктор резюме с AI
64 Teal — карьерная платформа с AI-резюме
📱 МОБИЛЬНАЯ РАЗРАБОТКА И NO-CODE
65 UI Bakery — low-code платформа для внутренних инструментов, высокие рейтинги пользователей
66 Bubble — no-code платформа для веб-приложений
67 Bravo Studio — создание приложений из Figma без кода
🎯 СПЕЦИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ
68 Cron Calendar — профессиональный AI-календарь
69 Loopin — AI-помощник для встреч, записи и итоги
70 tl;dv — транскрибация и ассистенты встреч
71 Otter.ai — расшифровка речи в реальном времени
🔥 ФИНАЛЬНЫЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ:
• UI Bakery AI — прорыв в создании интеллектуальных внутренних инструментов
• Fillout AI — 40+ типов интеллектуальных вопросов для форм
• Notion AI обновления — улучшенная интеграция с GPT-4 и Claude
• Superhuman AI — экономия до 4 часов в неделю на email
💡 ИТОГОВЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ 2025:
🇨🇳 Китайское AI-доминирование — GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 захватывают топ-рейтинги
💻 Революция в кодинге — Windsurf обогнал Cursor, Replit Agent 3 тестирует свой код
🎬 Видео с аудио — прорыв Google Veo 3 и Hailuo 02 в синхронном звуке
🤖 Автономные агенты везде — от кодинга до бизнес-процессов
📱 No-Code для всех — Bolt.new, Lovable, UI Bakery делают разработку доступной
💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ФИНАЛ:
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor, лучший UX
• Chad AI — бесплатный доступ ко всем западным моделям
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный без ограничений
• Lovable — строит приложения в 20x быстрее за $25/месяц
🎯 РЕГИОНАЛЬНАЯ ДОСТУПНОСТЬ:
🇷🇺 Россия: Chad AI, GigaChat, YandexGPT — полная поддержка; Windsurf, Notion, UI Bakery — работают; западные — через VPN
🇨🇳 Китай: GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 — новые мировые лидеры по качеству
🇪🇺 Европа: Mistral AI, акцент на приватности, NVIDIA поддержка 25 языков
🇺🇸 США: ChatGPT, Claude, Perplexity — стабильные лидеры, но теряют позиции китайским моделям
71 инструмент покрывает все потребности современного специалиста. Актуально на 11 сентября 2025.
Бизнес-процессы, коммуникации и специальные решения
📧 КОММУНИКАЦИИ И ПОЧТА
49 Superhuman — AI для почты, экономит до 4 часов в неделю
50 SaneBox — умная сортировка электронной почты
51 Shortwave — AI-ассистент для email
52 Tidio AI — обслуживание клиентов с чатботами
🏢 БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
53 Notion AI — всё-в-одном с AI-ассистентом, работает на GPT-4 и Claude
54 Asana AI — управление проектами с AI-помощником
55 ClickUp AI — комплексное управление задачами с AI
56 Reclaim AI — AI-планирование времени
57 Clockwise — фокус-время с AI-оптимизацией
📋 ФОРМЫ И ОПРОСЫ
58 Fillout AI — формы и опросы под ключ с 40+ типами вопросов
59 Tally — формы как обычный текст, простота Google Docs
60 Typeform — интерактивные формы с AI-аналитикой
💼 HR И РЕКРУТИНГ
61 Textio — оптимизация вакансий с помощью AI
62 CVViZ — AI-рекрутинг и скрининг резюме
63 Kickresume — конструктор резюме с AI
64 Teal — карьерная платформа с AI-резюме
📱 МОБИЛЬНАЯ РАЗРАБОТКА И NO-CODE
65 UI Bakery — low-code платформа для внутренних инструментов, высокие рейтинги пользователей
66 Bubble — no-code платформа для веб-приложений
67 Bravo Studio — создание приложений из Figma без кода
🎯 СПЕЦИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ
68 Cron Calendar — профессиональный AI-календарь
69 Loopin — AI-помощник для встреч, записи и итоги
70 tl;dv — транскрибация и ассистенты встреч
71 Otter.ai — расшифровка речи в реальном времени
🔥 ФИНАЛЬНЫЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ:
• UI Bakery AI — прорыв в создании интеллектуальных внутренних инструментов
• Fillout AI — 40+ типов интеллектуальных вопросов для форм
• Notion AI обновления — улучшенная интеграция с GPT-4 и Claude
• Superhuman AI — экономия до 4 часов в неделю на email
💡 ИТОГОВЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ 2025:
🇨🇳 Китайское AI-доминирование — GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 захватывают топ-рейтинги
💻 Революция в кодинге — Windsurf обогнал Cursor, Replit Agent 3 тестирует свой код
🎬 Видео с аудио — прорыв Google Veo 3 и Hailuo 02 в синхронном звуке
🤖 Автономные агенты везде — от кодинга до бизнес-процессов
📱 No-Code для всех — Bolt.new, Lovable, UI Bakery делают разработку доступной
💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ФИНАЛ:
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor, лучший UX
• Chad AI — бесплатный доступ ко всем западным моделям
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный без ограничений
• Lovable — строит приложения в 20x быстрее за $25/месяц
🎯 РЕГИОНАЛЬНАЯ ДОСТУПНОСТЬ:
🇷🇺 Россия: Chad AI, GigaChat, YandexGPT — полная поддержка; Windsurf, Notion, UI Bakery — работают; западные — через VPN
🇨🇳 Китай: GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 — новые мировые лидеры по качеству
🇪🇺 Европа: Mistral AI, акцент на приватности, NVIDIA поддержка 25 языков
🇺🇸 США: ChatGPT, Claude, Perplexity — стабильные лидеры, но теряют позиции китайским моделям
71 инструмент покрывает все потребности современного специалиста. Актуально на 11 сентября 2025.
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
От теории к практике: первые результаты «английского эксперимента»
Неделю назад рассказывал про историю из 2027 года и 15-минутную практику с Perplexity. Сегодня — первые результаты! 📊
Что произошло за 7 дней:
✅ Отработал произношение ключевых терминов Flyber:
• Electromagnetic pitch control system — /ɪˌlektrəʊmæɡˈnetɪk pɪtʃ kənˈtrəʊl ˈsɪstəm/
• Composite monocoque cabin — /ˈkɒmpəzɪt ˈmɒnəkɒk ˈkæbɪn/
• Autonomous cargo operations — /ɔːˈtɒnəməs ˈkɑːɡəʊ ˌɒpəˈreɪʃənz/
✅ Perplexity научилась объяснять сложные концепции простыми словами
✅ Уверенность в техническом английском выросла на 300%
Неожиданный бонус:
Вчера легко объяснил принципы работы автожира коллегам из Индии. Без заминок и поиска слов. Просто потому что 7 дней подряд говорил об этом с ИИ, а не читал про это.
Секрет в том, что новая голосовая функция Perplexity не просто переводит — она тренирует мышечную память речи. Как спортзал, только для языка.
Неделю назад рассказывал про историю из 2027 года и 15-минутную практику с Perplexity. Сегодня — первые результаты! 📊
Что произошло за 7 дней:
✅ Отработал произношение ключевых терминов Flyber:
• Electromagnetic pitch control system — /ɪˌlektrəʊmæɡˈnetɪk pɪtʃ kənˈtrəʊl ˈsɪstəm/
• Composite monocoque cabin — /ˈkɒmpəzɪt ˈmɒnəkɒk ˈkæbɪn/
• Autonomous cargo operations — /ɔːˈtɒnəməs ˈkɑːɡəʊ ˌɒpəˈreɪʃənz/
✅ Perplexity научилась объяснять сложные концепции простыми словами
✅ Уверенность в техническом английском выросла на 300%
Неожиданный бонус:
Вчера легко объяснил принципы работы автожира коллегам из Индии. Без заминок и поиска слов. Просто потому что 7 дней подряд говорил об этом с ИИ, а не читал про это.
Секрет в том, что новая голосовая функция Perplexity не просто переводит — она тренирует мышечную память речи. Как спортзал, только для языка.
AI в бизнесе: почему 95% буксуют, а 5% уже зарабатывают
У мня выше спорили по этим отчетам (AI-похмелье, альтернатива). Даже спрашивали и что же я имею ввиду)
Спасибо знакомому Андрею Суднику - все аккуратно разложил по полочкам.
MIT говорит: 95% компаний не видят пользы от AI. Источник →
Google говорит: 74% компаний уже получают ROI. Источник →
Кто врёт? Никто. Просто надо читать не заголовки, а сами отчёты.
———
MIT → Эффектов нет, потому что это всё ещё пилоты
- Изучали массовый срез компаний, которые только тестируют AI.
- Мерили: реальный P&L-эффект.
- Вывод: у ~95% — 0 отдачи. Лишь ~5% пилотов реально приносят деньги.
- Проблема не в моделях, а в том, как (и куда) AI встраивают.
- Методология: 300 кейсов, 52 интервью, 153 компании.
———
Google → ROI есть, потому что AI уже в продакшене
- Изучали компании, где AI уже работает, а не только тестится.
- Мерили: возврат инвестиций от продвинутых внедрений.
- Вывод: 74% видят ROI уже в первый год.
- Из них 39% запустили больше 10 агентов.
- Методология: 3 466 опрошенных топ-менеджеров.
———
Итого: отчёты не спорят, а описывают разные этажи одного лифта.
- MIT: низ — хаос пилотов без стратегии.
- Google: верх — процессы, которые уже перестроили.
📉 95% — всё ещё пробуют.
📈 5% — уже научились зарабатывать.
———
Так где кнопка "вверх"?
Точечные шаги без стратегии часто превращаются в хаотичные эксперименты. В том числе и это фиксирует MIT. Как из пилота получить систему? Начни с внятной архитектуры изменений👇
Стратегия сверху: начинаем с конкурентной модели и стратегического контекста.
Точечные пилоты снизу: выбираем 2–3 приоритетных процесса с измеримыми KPI.
Дорожная карта: параллельно распространяем массовые инструменты (ChatGPT, Copilot'ы) для сотрудников, готовим инфраструктуру, раскачиваем культуру, наводим порядок в данных, строим сквозные дата-потоки и улучшаем общий data governance.
Масштабирование: из работающей малой системы вырастают новые уровни — сеть агентов, редизайн процессов, интеграции.
Успешные компании не просто играются с AI — они ищут, где он должен заработать, и строят это системно. Они не суетятся под FOMO, а спокойно играют в долгую: стратегия сверху → прицельные пилоты снизу → масштабирование. Всё остальное — в мусорное ведро корпоративной памяти.
У мня выше спорили по этим отчетам (AI-похмелье, альтернатива). Даже спрашивали и что же я имею ввиду)
Спасибо знакомому Андрею Суднику - все аккуратно разложил по полочкам.
MIT говорит: 95% компаний не видят пользы от AI. Источник →
Google говорит: 74% компаний уже получают ROI. Источник →
Кто врёт? Никто. Просто надо читать не заголовки, а сами отчёты.
———
MIT → Эффектов нет, потому что это всё ещё пилоты
- Изучали массовый срез компаний, которые только тестируют AI.
- Мерили: реальный P&L-эффект.
- Вывод: у ~95% — 0 отдачи. Лишь ~5% пилотов реально приносят деньги.
- Проблема не в моделях, а в том, как (и куда) AI встраивают.
- Методология: 300 кейсов, 52 интервью, 153 компании.
———
Google → ROI есть, потому что AI уже в продакшене
- Изучали компании, где AI уже работает, а не только тестится.
- Мерили: возврат инвестиций от продвинутых внедрений.
- Вывод: 74% видят ROI уже в первый год.
- Из них 39% запустили больше 10 агентов.
- Методология: 3 466 опрошенных топ-менеджеров.
———
Итого: отчёты не спорят, а описывают разные этажи одного лифта.
- MIT: низ — хаос пилотов без стратегии.
- Google: верх — процессы, которые уже перестроили.
📉 95% — всё ещё пробуют.
📈 5% — уже научились зарабатывать.
———
Так где кнопка "вверх"?
Точечные шаги без стратегии часто превращаются в хаотичные эксперименты. В том числе и это фиксирует MIT. Как из пилота получить систему? Начни с внятной архитектуры изменений👇
Стратегия сверху: начинаем с конкурентной модели и стратегического контекста.
- Стратегия дифференциации (примеры: Яндекс; Тинькофф; Apple) → ищем велью от AI в исследованиях и разработке, клиентском опыте, создании уникальных цифровых сервисов.
- Стратегия лидерства по издержкам (примеры: «Победа»; Fix Price; Walmart) → максимальная автоматизация цепочек поставок, стандартизация операций, низкая цена как базовое обещание клиенту.
- Стратегия фокусирования (примеры: Bosco; Mercury Luxury Group; Tesla) → нишевые решения и премиальный сегмент, использование AI для персонализации клиентского опыта, создания уникальных креативных предложений и концептуальных сервисов.
Точечные пилоты снизу: выбираем 2–3 приоритетных процесса с измеримыми KPI.
Дорожная карта: параллельно распространяем массовые инструменты (ChatGPT, Copilot'ы) для сотрудников, готовим инфраструктуру, раскачиваем культуру, наводим порядок в данных, строим сквозные дата-потоки и улучшаем общий data governance.
Масштабирование: из работающей малой системы вырастают новые уровни — сеть агентов, редизайн процессов, интеграции.
Так работает закон Галла: сложная рабочая система может родиться только из простой рабочей системы.
Успешные компании не просто играются с AI — они ищут, где он должен заработать, и строят это системно. Они не суетятся под FOMO, а спокойно играют в долгую: стратегия сверху → прицельные пилоты снизу → масштабирование. Всё остальное — в мусорное ведро корпоративной памяти.
Битва титанов.
81-летний Ларри Эллисон на днях ненадолго обогнал Илона Маска и стал самым богатым человеком планеты. Акции его компании Oracle взлетели после того, как компания пообещала увеличить выручку от облачной инфраструктуры в 14 раз к 2030 году. С 10 миллиардов до 144 миллиардов долларов – такую хоккейную клюшку нечасто увидишь.
Почему именно эти двое сейчас борются за звание богатейшего? Маск считает Эллисона одним из самых умных людей, которых встречал. Эллисон вложил миллиард в Tesla и даже посидел в совете директоров. Оба поддержали Трампа. Оба визионеры, хотя и с разными горизонтами планирования. И оба не боятся выглядеть сумасшедшими. Но на этом сходство, пожалуй, заканчивается.
Эллисон – гениальный ловец трендов. Он вынюхивает возможности как акула кровь в воде, а если упускает что-то, то очень быстро навёрстывает. Его Oracle, как известно, не изобрела реляционные базы данных – зато сделала первую коммерчески успешную версию. Когда Эллисон пропустил интернет-бум, он быстро купил нужные компании. А когда опоздал в облака – развернул Oracle в нужном направлении и сделал её востребованным поставщиком для AWS, Microsoft и Google в эпоху ИИ.
Маск действует иначе. Он не ищет тренды – он их создаёт. Электромобили были мёртвой нишей, пока Tesla не сделала их сексуальными. Частные космические полёты считались фантастикой, пока SpaceX не начала сажать ракеты на баржи. Маск смотрит на много лет вперёд и методично строит будущее, которое воображает в своей голове.
Oracle под управлением Эллисона – это корпоративная машина поглощений. PeopleSoft, Siebel Systems, Sun Microsystems – десятки конкурентов исчезли в её чреве. Эллисон превратил агрессивные поглощения в искусство. Его философия проста: зачем изобретать, если можно купить, улучшить и сделать частью корпорации?
Маск предпочитает строить с нуля. Tesla, SpaceX, Neuralink, Boring Company – почти всё это выросло из его головы, а не из чужих активов. Даже купив Twitter, он не встроил его в империю, а попытался перестроить под своё видение, начав со смены названия (получилось так себе, но это отдельная история).
У обоих есть чёткие управленческие принципы, но какие же они разные. Эллисон верит, что инновация – это не изобретение, а улучшение существующего. Не нужно быть первым, достаточно стать лучшим. Его главное правило – всегда подвергать сомнению общепринятые взгляды и искать в них изъяны. Когда все идут в одну сторону, он ищет обходной путь.
Для Маска существуют только законы физики, всё остальное – условности, которые можно нарушить. Его знаменитый подход: сначала усомнись во всех требованиях, потом безжалостно удали лишнее, затем упрощай, ускоряй и только в конце автоматизируй. Большинство делает наоборот – и проигрывает.
Почему именно эта парочка оказалась на вершине списка самых богатых? Не Безос с его помешанностью на клиентах. И не Цукерберг с его соцсетями и метавселенными.
Возможно, дело в том, что оба лучше умеют работать с будущим. Эллисон чует, куда дует ветер, и первым ставит паруса. Маск создаёт ветер сам. Один адаптируется к изменениям быстрее всех, второй эти изменения инициирует.
В наше время, когда технологические сдвиги происходят каждые пять лет, а не раз в поколение, именно такие подходы оказываются выигрышными. Умение либо предвидеть волну и оседлать её, как Эллисон, либо создать собственное цунами, как Маск.
Оба подхода работают. Oracle стоит почти триллион долларов, хотя все уже десять раз её похоронили. Tesla и SpaceX изменили целые индустрии, хотя все говорили, что это невозможно.
В общем, нужно либо видеть дальше всех, либо двигаться быстрее всех. В идеале – и то, и другое. А если не получается – хотя бы не стоять на месте.
P. S. Кстати, оба миллиардера – известные филантропы, а Маск вообще собирается потратить всё состояние на колонизацию Марса. Может, поэтому они и самые богатые – потому что деньги для них не цель, а инструмент?
Подсмотрено, 💯 согласен
81-летний Ларри Эллисон на днях ненадолго обогнал Илона Маска и стал самым богатым человеком планеты. Акции его компании Oracle взлетели после того, как компания пообещала увеличить выручку от облачной инфраструктуры в 14 раз к 2030 году. С 10 миллиардов до 144 миллиардов долларов – такую хоккейную клюшку нечасто увидишь.
Почему именно эти двое сейчас борются за звание богатейшего? Маск считает Эллисона одним из самых умных людей, которых встречал. Эллисон вложил миллиард в Tesla и даже посидел в совете директоров. Оба поддержали Трампа. Оба визионеры, хотя и с разными горизонтами планирования. И оба не боятся выглядеть сумасшедшими. Но на этом сходство, пожалуй, заканчивается.
Эллисон – гениальный ловец трендов. Он вынюхивает возможности как акула кровь в воде, а если упускает что-то, то очень быстро навёрстывает. Его Oracle, как известно, не изобрела реляционные базы данных – зато сделала первую коммерчески успешную версию. Когда Эллисон пропустил интернет-бум, он быстро купил нужные компании. А когда опоздал в облака – развернул Oracle в нужном направлении и сделал её востребованным поставщиком для AWS, Microsoft и Google в эпоху ИИ.
Маск действует иначе. Он не ищет тренды – он их создаёт. Электромобили были мёртвой нишей, пока Tesla не сделала их сексуальными. Частные космические полёты считались фантастикой, пока SpaceX не начала сажать ракеты на баржи. Маск смотрит на много лет вперёд и методично строит будущее, которое воображает в своей голове.
Oracle под управлением Эллисона – это корпоративная машина поглощений. PeopleSoft, Siebel Systems, Sun Microsystems – десятки конкурентов исчезли в её чреве. Эллисон превратил агрессивные поглощения в искусство. Его философия проста: зачем изобретать, если можно купить, улучшить и сделать частью корпорации?
Маск предпочитает строить с нуля. Tesla, SpaceX, Neuralink, Boring Company – почти всё это выросло из его головы, а не из чужих активов. Даже купив Twitter, он не встроил его в империю, а попытался перестроить под своё видение, начав со смены названия (получилось так себе, но это отдельная история).
У обоих есть чёткие управленческие принципы, но какие же они разные. Эллисон верит, что инновация – это не изобретение, а улучшение существующего. Не нужно быть первым, достаточно стать лучшим. Его главное правило – всегда подвергать сомнению общепринятые взгляды и искать в них изъяны. Когда все идут в одну сторону, он ищет обходной путь.
Для Маска существуют только законы физики, всё остальное – условности, которые можно нарушить. Его знаменитый подход: сначала усомнись во всех требованиях, потом безжалостно удали лишнее, затем упрощай, ускоряй и только в конце автоматизируй. Большинство делает наоборот – и проигрывает.
Почему именно эта парочка оказалась на вершине списка самых богатых? Не Безос с его помешанностью на клиентах. И не Цукерберг с его соцсетями и метавселенными.
Возможно, дело в том, что оба лучше умеют работать с будущим. Эллисон чует, куда дует ветер, и первым ставит паруса. Маск создаёт ветер сам. Один адаптируется к изменениям быстрее всех, второй эти изменения инициирует.
В наше время, когда технологические сдвиги происходят каждые пять лет, а не раз в поколение, именно такие подходы оказываются выигрышными. Умение либо предвидеть волну и оседлать её, как Эллисон, либо создать собственное цунами, как Маск.
Оба подхода работают. Oracle стоит почти триллион долларов, хотя все уже десять раз её похоронили. Tesla и SpaceX изменили целые индустрии, хотя все говорили, что это невозможно.
В общем, нужно либо видеть дальше всех, либо двигаться быстрее всех. В идеале – и то, и другое. А если не получается – хотя бы не стоять на месте.
P. S. Кстати, оба миллиардера – известные филантропы, а Маск вообще собирается потратить всё состояние на колонизацию Марса. Может, поэтому они и самые богатые – потому что деньги для них не цель, а инструмент?
Подсмотрено, 💯 согласен
Alibaba показала Qwen3-Next — новую гибридную модель
У модели 80 миллиардов параметров, но при запросе активируется только 3 миллиарда. В стандартном режиме она работает примерно на уровне Qwen3-235B, а в рассуждающем показывает результаты чуть лучше, чем Gemini 2.5 Flash Thinking.
Главное не в бенчмарках, а в архитектуре: Qwen3-Next превзошла Qwen3-32B, при этом обучение потребовало в 10 раз меньше ресурсов, а эффективность работы выросла в 10 раз.
Протестировать можно тут: chat.qwen.ai
У модели 80 миллиардов параметров, но при запросе активируется только 3 миллиарда. В стандартном режиме она работает примерно на уровне Qwen3-235B, а в рассуждающем показывает результаты чуть лучше, чем Gemini 2.5 Flash Thinking.
Главное не в бенчмарках, а в архитектуре: Qwen3-Next превзошла Qwen3-32B, при этом обучение потребовало в 10 раз меньше ресурсов, а эффективность работы выросла в 10 раз.
Протестировать можно тут: chat.qwen.ai