Постимулировать фантазию на выходных:

The world by 2030: A new world order, AI, Climate Change: How to Prepare
Gerd Leonhard рисует картинку не то чтобы радостную, но полную хотя бы локального — для Европы — оптимизма, который я аккуратно хочу поддержать

2025: The end of our world as we know it | Peter Leyden

Хотели бы настройку, чтобы регулировать соглашательство вашего ИИ? via

Claude здорово обновили артефакты. Теперь там можно создавать приложения, которые используют сам Claude — не знаю более просто способа начать делать свои ИИ-приложения.

Для примера, собрал опросник Quality of Life Scale (про него). Можете пройти опросник, а в конце поговорить с Клодом в чате про ваши результаты.

По-русски и по-английски. (Перевод на русский язык автоматический.)

Попробовать

«В конечном счёте моя работа сопряжена с неопределённостью: каждый её аспект непредсказуем.

В радиологии ситуация такая же. Все элементы моей деятельности пронизаны неопределённостью. Добавление инструмента, который лишь имитирует определённость — например, электронной таблицы — практически не решает проблему.

Для контекста: я работаю врачом уже 25 лет. Недавно в новостях появились сообщения о будущем радиологов, вызвавшие бурное обсуждение. Если заглянуть на ImageNet, можно увидеть комментарии в духе «радиология обречена». По сути, утверждается, что биопсии при подозрении на рак кожи больше не понадобятся: достаточно будет сфотографировать родинку, и система поставит диагноз. Но это игнорирует необходимость клинического суждения: нужно решить, делать ли биопсию и с какого участка кожи брать материал.

Примечательно, что сами радиологи охотно приняли ИИ, рассматривая его как очередную технологическую ступень, подобно появлению новых аппаратов МРТ или обновлений компьютерной томографии (КТ) от GE.

Сегодня многие профессии характеризуются высокой неопределённостью или сводятся главным образом к обработке исключений. Когда говорят об «автоматизации налогов», часто забывают, что налоговое законодательство представляет собой сложную каскадную систему условий «если — то» и исключений. Чтобы автоматизировать этот процесс, нужно заранее учесть все возможные варианты. А если вы вводите исключения вручную, то фактически по-прежнему заполняете декларацию вручную.»

https://youtube.com/shorts/SWQVIladhNU?si=LRaBnaLoVTpHTgoE

former Microsoft executive Steven Sinofsky

Перевод — ChatGPT (о4-о4-3о)

В четверг поучаствую классном формате — буду показывать свой подход к работе с ChatGPT

Сделал подход к созданию todo-менеджера для людей с СДВГ. Одним куском надиктовываешь задачи, ИИ сам их разбивает, категоризирует, а дальше можно запустить таймер на полный экран по любой задаче. Все данные хранятся локально (в localstorage вашего браузера).

Под капотом next.js, whisper на groq и llama. Есть даже генерация картинок к задачам через Gemini.

Коротенькое демо → https://screen.studio/share/K0g7VkBb

Это приложение я хочу довести до продакшна, поэтому если вам интересно → сделал группу для бета-тестеров.

Я абсолютно уверен, что такие (и гораздо более сложные) приложения каждый из нас будет делать под себя сам, постепенно дорабатывая, или даже давая каким-то внешним агентам дорабатывать их под наши паттерны использования.

Однако сейчас поддерживать полноценное приложение, развивать его и выпускать апдейты все же очень сложно, даже при помощи самых агентнвых и автономных инструментов вроде Cloud Code.

Где-то в LinkedIn увидел мысль: это совершенно разные навыки — быстро набросать прототип и поддерживать и развивать удобное, устойчивое, красивое и безопасное приложение.

Пока не хватает больших фреймворков, которые унифицировали бы работу и с фронтом, и с бэком. На код я смотрю мало, а вот интерфейсы получаются очень грязные (когда не в один шот что-то создаешь, а много итерируешь).

При этом именно в области интерфейсов, по-моему, сейчас огромный пробел и причина низкой discoverability возможностей ИИ — просто глядя на интерфейс чата понять, что он умеет, крайне сложно (и спрашивать у него самого тоже не всегда помогает)

У новых компаний, стартапов слишком много времени уходит на утряску коммуникций и форматов взаимодействия. На то, что принято называть развитие мягких навыков. Любая работа с людьми «шумная», хаотичная, настроить её эффективно — занимает время. Поэтому купить готовую команду всегда эффективнее и быстрее. Я пару раз работал в быстрорастущих компаниях — it’s the worst. (Почему быстрый рост команды иногда патаются выдать за преимущество — загадка.)

ИИ-сотрудник будет сразу взаимодействовать с тобой в том формате, на том языке и в том контексте, который тебе привычен и понятен. Если ты — или кто-то другой, этот контекст собирает и передает.

Если раньше казалось, что этот контекст будет каким-то гигантским датасетом, то сейчас видно, что это, возможно, будет чем-то вроде model card + десяток страниц текстового и другого контекста.

Попросил ChatGPT про меня сделать model card по взаимодействию со мной. Мне понравилось.

Промт

Если вы готовы делиться своими данными с OpenAI (помня, конечно, про это), то API можно пользоваться бесплатно

→ Up to 1 million tokens per day across gpt-4.5-preview, gpt-4.1, gpt-4o, o1 and o3

→ Up to 10 million tokens per day across gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano, gpt-4o-mini, o1-mini, o3-mini, o4-mini, and codex-mini-latest

Настраивается здесь https://platform.openai.com/settings/organization/data-controls/sharing, опция называется Share inputs and outputs with OpenAI (можно выбрать отдельные проекты).

Повайбкодить самое то

Попробовал Codex, кодинг-агент OpenAI. Работает через веб или приложение ChatGPT с вашим кодом на Github.


Очень любопытный опыт — то, что это удаленный агент, имеет свои преимущества.

Комп дома.

Дал Codex доступ к Гитхаб-репозиторию с моим ADHD GTD тулом. Codex сам поискал ошибку, нашёл пару штук и исправил.

Дальше я создал для Codex новую задачу — описал через приложение ChatGPT, что хочу сделать. Минут 10 он поработал (план предварительно не показав и не задав вопросы), и корректно, пусть и не очень красиво, с первой попытки реализовал новую фичу.

Отправил PR на гитхаб, там его принял и смёржил, и вуаля — инструмент обновился, фича работает.

Я сделал это полностью с мобильного телефона и, при желании, мог бы только голосом. Почему-то вот это сочетание — автономности и мобильности, меня всё ещё восхищает (ну и пугает).

Я работал в командах, где ровно то, что cделал Codex, выполнял человек — и часто не лучше.

Упоминал, что использую Claude code для управления знаниями: собираю и обрабатываю источники, транскрипты встреч, генерирую и обрабатываю множество связанных файлов, которые в основном просматриваю Obsidian.

А при необходимости экспортирую прямо из Claude Code пдфки. Code запускает pandoc для текстов или marp для презентаций.

По умолчанию текстовые PDF страшные. Как сделать их более красивыми?

Шаги:

1. Идём в o3, просим сделать подборку шаблонов по нашим критериями. В моём случае — фокус на типографику, чтобы подходило для генерации научных статей (картинка 1). (Этот шаг claude code может выполнить сам, но мне нравится вручную.)

2. Проходимся по ссылкам, смотрим, что нравится. Я остановился на этих шаблонах, но также супер-интересно выглядит Typst (а ещё автора в Берлине)! Эстетические выборы всегда должен делать человек!

3. Идём в Claude code и говорим ему использовать понравившийся шаблон

for pdf conversion use templates from https://github.com/enhuiz/eisvogel

Всё! Теперь можно просто просить claude code сгенерировать pdf, и получать симпатичные и сложно свёрстанные pdf.

Вот, например, PDF по мотивам встречи про ChatGPT (ссылки внутри кликабельны). Для чего-то, сделанного за несколько минут, по-моему хорошо

Еще не успел толком попробовать новую модель Kimi 2, но отчёты очень впечатляющие. Открытая модель, которая на 80% дешевле ближайшего конкурента, намекает нам, что это теперь — нижний порог открытых моделей, то есть хуже уже точно не будет, будет только лучше. (А ещё что это модель уже навсегда всех rogue actors в мире.)

И её можно подключить в claude code! Очень интересно будет попробовать её на задачах по работе с документами — язык всё-таки не то же самое, что код, и Kimi пока что не ризонинг-модель.

Как обычно, Jason AI показывает, как этим пользоваться:

https://www.youtube.com/watch?v=Y4VEAI04W_U

В видео Джейсон делает сложный рабочий интерфейс IDE и простенькую версию Марио, а здесь Wes Roth ван-шотит 3д-модель Земли очень хорошего качества — до генеративных игр уже чуть-чуть.

Удивляет не то, что у каждого из нас теперь есть армия маленьких проджектов Маккинзи, дотошных факт-чекеров, систематизаторов и декораторов, а то, насколько мало кому это оказывается интересно. Мы все еще early adopters. Запись эфира о том, как я пользуюсь ChatGPT (и немного plaud и superwhisper)