История о том, как я подружил две AI-модели

Как вы знаете, рынок сейчас не в лучшей фазе для рядового юзера. Но именно в такие периоды важно держать руку на пульсе: внимательно смотреть, что происходит на рынке, какие проекты появляются и какие возможности формируются на ранней стадии.

Проблема в том, что пропустить нужную информацию очень легко. Поток новостей огромный: десятки Telegram-каналов, сотни твитов и постоянные анонсы новых активностей. Поэтому я решил автоматизировать ресёрч и через OpenClaw собрать AI-агента, который в лайве мониторит 100+ Telegram-каналов, следит за трендами в X и выбранными профилями, чтобы первым ловить интересные сигналы.

Я сделал три версии агента. Все работали, но находились в стадии «беты» и требовали постоянной доработки. С учётом моего опыта в разработке я понимал, что довести всё до нормального состояния можно, но это съест слишком много времени, которого у меня просто нет.

Поэтому решил попробовать другой подход.

Я взял Codex-агента, дал ему доступ к терминалу и через SSH подключил к серверу с OpenClaw. Дальше с помощью ChatGPT расписал пошаговые задачи для агента — и они буквально начали кодить вместе.
Один агент ставил задачи и проверял выполнение, второй писал код и разворачивал систему.

Проснулся утром, выдал новые задачи и ушёл на тренировку.

Сейчас этот AI-сетап экономит мне 5–7 часов в день на ресёрче. Всё, что раньше приходилось вручную читать, фильтровать и анализировать, теперь делает система.

И знаете, что самое интересное — тот AI, который был ещё в прошлом году, уже ощущается как прошлый век. Если вы активно пользуетесь новыми инструментами, то понимаете, о чём я говорю. Прогресс в этой сфере идёт буквально семимильными шагами, и чем раньше вы начнёте изучать и применять AI-инструменты в своих задачах, тем быстрее будете расти практически в любой сфере.

Если вы не хотите однажды оказаться тем самым дедом, которому внуки помогают разобраться с телефоном, то начинайте изучать AI уже сейчас.

Telegram | Чат | W3E Прокси