Кактус | ИИ для команд и бизнеса

Учимся Гуглу заново через 30 лет после рождения веб-поиска...

Выше вы попросили рассказать лайфхаки про Antigravity и подписку Google AI Pro (напоминаю зачем она может быть вам нужна). Но инструкцию про Antigravity для россиян напишу завтра.

А сегодня — про то, что может пригодиться всем — в т.ч. не имеющим международной карты и не готовым пока к работе с агентами типа Antigravity.

✨Google как чат-бот
➖➖➖➖➖➖➖
Да, речь именно www.google.com, а не про Gemini.

С одной стороны, у gemini.google.com есть преимущества перед другими чатботами.
🔵Имхо главное — это обработка ссылок на youtube + высокоточная обработка картинок (особенно в режиме Thinking).
🔵Да и Deep Research у Gemini хороший, только многословный (вот зачем он может быть нужен). Он точно в разы лучше Perplexity Deep Research (который еще и ухудшился в феврале!).

Но и недостатки у Gemini тоже есть, и это не только "в России надо включать VPN". Gemini надо прямо заставлять выдавать гиперссылки, на основе которых он отвечает... А ведь без этого не проверить валидность ответов.

📍Поэтому я не пользуюсь Gemini для ИИ-поиска с уточнениями. Для этого вместо Perplexity вернулся к поисковику Гугла 😄

Вот мой лайфхак, который делает Google чат-ботом, а не просто поисковиком (разница этих инструментов в том, что к чату можно вернуться и продолжить без лишних кликов):

🔗 Добавьте в закладки вот такую ссылку https://www.google.com/search?udm=50 — она откроет поиск сразу в AI Mode (Режим ИИ). Я кликаю эту ссылку, когда ищу недавний чат, чтобы взять оттуда нечто или продолжить терзать ИИ без повторного ввода всего контекста.
Но ссылка НЕ требуется для нового запроса в AI Mode (можно добиться того же результата через Tab + Enter вместо Enter — после ввода запроса в адресной строке Chrome).

🔗 Если же вы купите подписку Google AI Pro, то вам наверняка захочется без лишних кликов пользоваться Pro в поиске Google AI Mode. Тогда ваша ссылка в закладках другая: https://www.google.com/search?nem=143.
Pro там означает не только думающую модель Gemini Pro вместо Flash, но и "продвинутую разметку ответа".

Продолжение следует (уже про агенты)

@aidea4work #инструменты #чатботы

Куда уходить с Perplexity — часть 2 (вот часть 1, но за 2 месяца многое изменилось).

Теперь пишу для тех, кто готов платить доллары за "хороший ИИ" вместо Perplexity Pro. Так как халявная ~400-рублевая годовая подписка на Перплексити у многих заканчивается уже в ~марте (либо уже была отменена как незаконная).

▶️Это ведь только раньше было нормально чатиться с небольшими локальными моделями ("все равно они лишь на полгода-год отстают от моделей-лидеров"). Нормально чатиться, но не работать полноценно! И даже мощные китайские модели типа Qwen3-Max помогают лишь в качестве чат-ботов.

▶️Сейчас нужны самые лучшие рассуждающие модели — как "движки" к универсальным автономным агентам от лидеров: Claude Code от Anthropic, Codex от OpenAI и Antigravity от Google.
🔵И если смотреть с точки зрения личной выгоды, стало осмысленно покупать хотя бы 20-долларовую подписку от одного из этих трёх лидеров. Поскольку это "ИИ-экосистемы", а не просто чат-боты или агенты типа Cursor.
🔵Эти подписки в разы выгоднее, чем платить за API, особенно Claude API.
🔵И они выгоднее подписок Cursor и других небогатых стартапов.

➖➖➖
Что конкретно лучше выбрать за $20/мес?

🔹 Если вы нередко вайбкодите софт, вам нужно как минимум Claude Pro или ChatGPT Plus. Или даже обе этих подписки, так как у Claude Code и Codex свои достоинства по части кодинга (и их отличия в двух словах не опишешь — нужно пробовать самим или хотя бы читать холивары в чатах девелоперов 😊). Кстати, подписку ChatGPT Plus можно использовать не только в агенте Codex, но и в OpenCode.ai (который ближе к Claude Code).

🔹 Если у вас не столько софт, сколько тексты/аналитическая работа (включая "ИИ в роли ко-фаундера"), то выбирайте Claude Pro, чтобы работать с очень умной моделью Opus. Например, вот пост про Opus 4.6 или вот свежий кейс про финансовую, продуктовую и прочую аналитику c Claude Pro.

🔹 Если же вы хотите универсальный ИИ-комбайн с кучей инструментов, рекомендую покупать Google AI Pro за те же 20$. Я давно использую Gemini Pro как основную модель, поскольку с версии 2.5 она дает стабильно хороший результат во всех моих не-кодерских задачах (то же можно было бы сказать про Opus, но это очень дорогая модель).

➖➖➖
Для живущих в России вариант 🔹 сложнее всех, но и плюшек очень много:

✅ большие лимиты на NotebookLM — уникальный инструмент для чатов с коллекциями файлов/ссылок и для их преобразования в необычные форматы (например, видео-пересказ),
✅ огромные лимиты на лучшую в мире картиночную модель Nano Banana,
✅ ИИ в Google Docs/Sheets/Slides (правда, у Claude инструменты для Excel/PowerPoint ещё лучше),
✅ отличный видео-генератор Veo,

✅ и главное — возможность работать в локальных воркспейсах с универсальным агентом Antigravity.
🔵Важно, что там не только Gemini, но и Claude-модели (у Claude и Codex модели только свои).
🔵Ну, и по удобству подстройки агента к вашим рабочим процессам Antigravity имхо лучше даже Claude, не говоря уже про Codex (который поддерживает только Skills, но не Commands/Workflows)

➖➖➖
Ставьте 👌, если хотите, чтобы я рассказал про тонкости Google AI: лайфхак "чтобы было как в Perplexity", а главное — как из России создать аккаунт для Antigravity и других продвинутых инструментов Google (обычный VPN тут не поможет).

@aidea4work #инструменты #агенты

👨‍💻 Войти в айти ИИ.

Я тут затеял у нас в СкрамТреке поголовную вайб-революцию — каждый должен (прям КАЖДЫЙ и прям ДОЛЖЕН) будет научиться радикально повышать эффективность процессов в своей зоне ответственности с помощью ai-инженерии. Про то, как мы к ней готовимся и как она будет происходить отдельно напишу.

А пока я собрал для нас и вам отдаю мини-курс, прям точку ноль чтобы начать понимать что вообще происходит.

За 3-4 часа поможет:
- установить и настроить всё нужное - vscode/cursor/etc, гитхаб, докер, днс и весь остальной минимальный джентельменский набор (причём объяснив зачем оно всё)
- собрать простой сайт
- и полностью пройти процесс от покупки домена, аренды хостинга, настройки и до деплоя

Курс тут: https://github.com/slip-pro/vibecoding-intro/

PS Cursor выбрал потому что он доступен без VPN, но, в целом, можно пользоваться чем угодно
PSS Если зайдёт, то могу ещё вторую часть отдать, более глубокую - уже про сам вайб-кодинг. Про инструкции, плагины, скиллы, хуки, работу с контекстом и так далее

❓ ИИ несовместим с Agile? Актуальны ли ценности типа "люди важнее инструментов" теперь, когда реальны риски замены людей на ИИ?

Ровно 25 лет прошло с момента подписания Agile Manifesto — и посты на эту тему сводятся либо к "Agile мертв", либо к "Agile жив" 🤷‍♂️

Вместо эмоций давайте попробуем сформулировать конкретно — что сейчас меняется в сравнении с оригинальным Agile-манифестом? Моё скромное мнение:

➿➿➿
1️⃣Командное взаимодействие важнее личного использования инструментов

Это почти как в Манифесте. И это спорный тезис во времена, когда один умный разработчик с агентами может заменить команду из десятерых. Но верю, что ИИ-агенты должны добавляться как члены команды, а не как сугубо личные инструменты. Например, так. Иначе — bus factor и много чего еще плохого для бизнеса.

2️⃣Замкнутый цикл обратной связи важнее работающего продукта ❓

Быстро сделать "работающий продукт" сейчас с ИИ проще, чем когда-либо, и главный челлендж — настроить быстрый процесс сбора ОС и ее учёта в продукте.

Пока лишь разработчики софта научились замыкать свой feedback loop так, что фичу можно реализовать за минуты, а от людей требуется на порядок меньше ОС, чем раньше.

Даже если вы не из IT, самое время подумать, как сократить время вашего цикла ОС.

3️⃣Сотрудничество с заказчиком важнее согласования условий контракта

Тут за 25 лет изменилось только одно: заказчик и исполнитель сейчас гораздо чаще в одной организации. Если вы заказчик, и у вас не так — возможно, вы проиграете конкуренцию. Даже самый гибкий контракт является тормозом в эпоху гипер-быстрых изменений.

4️⃣ Готовность к изменениям важнее всего

Общая неопределенность и связанное с ИИ ускорение требуют этого сейчас больше, чем раньше. Но если ИИ-ускорение кратное (как скоро ожидается в разработке ПО), то Скрама для такой скорости уже не хватит (ну разве что Scrum применять к ИИ-агентам, а не к людям). Недельный спринт уже кажется медленным, а если короче — люди не вынесут.

➿➿➿
👉 Итого: кажется, что ценности гибкой разработки продуктов поменялись лишь на ~30-40%. И главное изменение, на мой взгляд, — смещение фокуса с Delivery (о чем Agile) на Discovery (см. выше мою формулировку ценности 2️⃣).

Ну, а конкретные процессы работы, связанные с Agile, могут уступать место новым, еще более эффективным.

➿➿➿
А что вы думаете? Что в Agile-манифесте стало неважным из-за ИИ, а что сохранило свою актуальность для людей и для бизнеса? Пишите, обменяемся мнениями 💬

@aidea4work #люди #тренды

🚀 500 человеко-лет за 3 недели и 3 уровня AI-инженерии

История первая

Недавно в Claude Code добавили команду /insights — генерирует отчёт о том, как вы его используете, стату плюс какие-то наблюдения и даже советы.

И цифра в 2,3 млн строк кода за 3 недели нас, конечно, мягко говоря, впечатлила. Gemini говорит, что это примерно 1млн человеко-часов (да, в целом метрика мусорная, но всё же какие-то есть бенчмарки).
Я потом его попросил ещё в деньги перевести — получилось около 4 миллиардов рублей 😁


История вторая

Недавно на закрытом мероприятии рассказывал про "Вайб-кодинг" и свой опыт в нём. И в нарративе выстроились три этапа через которые я прошёл:

👨‍💻 AI-разработчик: в фокусе внимания код, вы держите его под контролем. Для меня был очень полезен такой режим работы, с точки зрения самообучения. Но, так как всё-таки никогда не был программистом, а только руководителем команд, то довольно быстро отказался от этого подхода работы, потому что реализация была медленная, плюс моё качественное вовлечение в процесс закончилось тогда, когда я стал делать чуть более сложные вещи, чем сайт kkts.ai.

💡 AI-продакт: в фокусе внимания уже не код, а сам продукт. Контроль над кодом "отпускается", агентам больше автономности, вы выдыхаете и больше времени проводите в режиме планирования и приёмки, чем работы. Тут очень сильно аналитические и предпринимательские навыки пригодились. Что нужно делать? Как это должно работать? Как отличить "хорошую" реализацию от "плохой". Ваша скорость возрастает, вы уже можете делать 2-3-5 проектов одновременно.

🛠 AI-менеджер (архитектор, скрам-мастер, не знаю кто): в фокусе внимания процесс. Как выстроить пайплайн работы над задачами, как сделать его эффективным? Как поднять качество? Как выстроить петли обратной связи, как сделать саморефлексию? Обвешиваешься скиллами, плагинами, хуками..

И вот так и получается, что половину времени тратишь на проектирование и планирование, а половину — на постоянно улучшение процесса. Ну а код... Если правильно выстроить процесс, то довольно таки качественный выходит (в жизни не видел настолько покрытых тестами и задокументированных продуктов 😉).

И, как результат — 500 человеко-лет за 3 недели.

@aidea4work #вайбкодинг #навыки

Вы бы уволили помощника, которому сначала передали большую задачу, а потом молча забраковали результат? 🤷‍♂️
А ведь с ИИ большинство поступает именно так (хотя это и дико для менеджеров-подписчиков этого канала).

Успешная работа с ИИ — не столько промптинг, сколько классический менеджмент: декомпозиция задач, контроль качества, итеративные улучшения и т.п.

Я послушал недавно видео на эту тему от Nate B. Jones. Очень понравилась там плотность полезных идей и советов. Поэтому сделал структурированный пересказ видео на русском в статье Почему люди бросают ИИ и как это исправить 👈

Вот что там:
⚫️ Причина отказа 80% сотрудников от ИИ
⚫️ Модели успешной работы с ИИ: «Кентавры» и «Киборги»
⚫️ За счет чего менеджеры более успешны в этом
⚫️ Почему к ИИ лучше относиться как к человеку, и что это означает на практике
⚫️ 6 навыков ИИ-мастера, которые часто упускают
⚫️ Почему нельзя, чтобы за внедрение ИИ отвечал ИТ-отдел
⚫️ Как строить «нетехнические» ИИ-лаборатории в компаниях и про что нельзя забывать

Читайте обо всем этом в статье нового формата. Формат — ИИ-пересказ, сделанный мной в общении с Antigravity и несколькими Agent Skills (как-нибудь расскажу об этом подробнее).

👍Лайками обозначайте, если формат понравился — тогда будем его использовать для переводов не только видео, но и полезных статей.

@aidea4work #люди #внедрение #навыки #обучение

Как повышать продуктивность, если вы не готовы увольнять большинство сотрудников?

По отношению к ИИ менеджмент делится на два лагеря:

🔸 Воодушевленные идеей замены людей на ИИ-агентов. В основном, это технические фаундеры и CEO небольших компаний: "Зачем мне команда маркетинга, если Claude Code делает 80% их работы? Зачем разработчики, если я могу вайбкодить с агентами в 10 раз быстрее и в 100 раз дешевле?".

🔸 Считающие ИИ не более чем средством ускорения людей. Те, кто внедряет ИИ по аналогии с любыми другими новшествами — чтобы сотрудники работали эффективнее.

И пропасть между ними все больше, т.к. для этих двух видений будущего нужны совсем разные подходы.

➖➖➖
🔗 В новой статье я описал 5 орг. подходов к повышению продуктивности сотрудников — для тех, кто исповедует второе видение (без фанатизма по увольнениям).

Надеюсь, там мне удалось показать, что рост продуктивности больше зависит не от самих ИИ-инструментов, а от управленческих решений и культуры работы с ИИ.

Спойлер про увольнения: даже "общепризнанно бесполезная в эпоху ИИ" категория сотрудников может повышать продуктивность команд.

➖➖➖
Для крупных компаний, конечно, не стоит вопрос замены на ИИ целых ролей/профессий, будь то маркетологи или разработчики. Менеджеры здесь понимают, что этот подход приведет к увольнению их самих (свежий кейс увольнения менеджеров). Их типичная цель — повысить продуктивность части сотрудников каждой профессии и уволить остальных... это в рамках видения №2.

Но для остальных компаний уже пора задуматься о выборе направления: автономно работающие часами универсальные агенты вместо сотрудников 🔸 или агенты-копилоты для сотрудников 🔸.

📌 Почему сложно повысить продуктивность людей с ИИ — и как именно это сделать БЕЗ автономных агентов — читайте в статье

@aidea4work #внедрение #люди #статья

Инструкция по "ИИ в квадрате": как вайбкодить no-code?

Думаю, у вас есть свои идеи ИИ-инструментов для ускорения работы — например, для ускорения Discovery, как в кейсе из прошлого поста.

Но как делать такие инструменты быстро? Понятно, что делать надо в паре с ИИ, но неужели обязательно становиться вайбкодером?

👉Мой бот из прошлого поста работает на ноу-код системе n8n, чтобы его могли понимать и править не-вайбкодеры. Но делал я его не в n8n (там это было бы намного дольше!).
Я делал его почти как вайбкодер, но вместо кода ИИ мне создавал n8n JSON-файл (который я не читал, конечно).

Оказалось, что ИИ-агент (c Gemini 3 Pro) хорошо знаком с best practices реализации ИИ-агентов в n8n! Когда я посмотрел на его творение в виде схемы 👆, я даже узнал кое-что новое про n8n.

🔗Вот подробная инструкция для тех, кто хочет сделать нечто подобное (автоматизацию без Web UI).
Что внутри:
🔷 файлы для импорта в n8n + описание, как настроить сохранение в вашу базу и подключить удобный вам ИИ;
🔷 на что именно ушёл мой день при создании бота;
🔷 как менять этого бота под свои задачи или "вайбкодить" других ботов по той же методике.

Ставьте 👍 если считаете, что для автоматизации работы не всем обязательно вайбкодить именно код 😇

@aidea4work #вайбкодинг #nocode #howto

✋Блокеры уже не там: кейс автоматизации ScrumTrek.

С ростом автономности AI coding агентов стало ясно: этап Build больше не ограничивает скорость создания систем.

В прошлом посте Серёжа Липчанский рассказал, что за 4 дня разработал большую систему, заменившую 5 SaaS-сервисов в нашей компании. Эта магия стала возможна благодаря вайбкодингу + известным требованиям в голове Серёжи: как ScrumTrek COO, он знал, что компании нужно.

Но Серёжа идёт дальше — он уже начал заменять наш легаси-мега-сайт с системой регистрации на мероприятия и курсы. В эту многократно улучшавшуюся систему вложено много человеко-лет аналитики и разработки. Она сложнее и мощнее всяких Таймпадов, потому что для нас критичны юзабилити для корп. клиентов и максимальная автоматизация.

❗️И теперь узкое место в разработке таких сложных систем сместилось с Delivery на Discovery.
В голове одного Серёжи не могут быть все хотелки, документация устарела, а две трети legacy-кода, скорее всего, уже не работает. Поэтому не выйдет просто попросить ИИ скопировать требования из кода старой системы в новую. Хотелки нужно выяснять у многих сотрудников, и это обычно долго.

➖➖➖
Одно из решений в таком кейсе — ИИ-бот, который заменяет младшего продакта/аналитика и не заставляет людей писать. Я с ИИ сделал такого бота за день, без кода. Бот:
⚫️ выявляет требования из голосовых сообщений и превращает их в базу Job Stories;
⚫️ ищет истории, помогает их править, даёт прикреплять скриншоты и комменты.

🔗 Ссылка на демо-версию бота — для тех, кто хочет проверить, может ли простой ИИ с хорошим промптом заменить аналитика.

Голосом быстрее, чем текстом. Поэтому бот позволяет за пару недель собрать детальные юз кейсы / истории по реально нужным функциям — от разных сотрудников и от тех, кто "голос клиентов". Дальше это идёт на имплементацию к AI coding агентам.

➖➖➖
Ставьте 👍 если хотите статью о том, почему Discovery с ИИ занимает на намного больше времени, чем Delivery с ИИ, и как это время сокращать.

@aidea4work #внедрение #инструменты #discovery

Новая редакция известной книги "Фигак-фигак и в продакшен" 🤪

вайб-кодинг!
как я провёл каникулы
7 советов по разработке с помощью AI

Я тут на каникулах размышлял над тем, как AI изменит рынок софта. Что будет в мире разработки, когда быстрее СДЕЛАТЬ ПРОДУКТ С НУЛЯ под себя, чем бороться с готовыми решениями.

Быстрее, чем объяснять менеджеру условной CRM, которой вы пользуетесь, ОДНУ ФИЧУ, которую вы хотите, потом ждать пока он объяснит разработчику и потом ещё ждать, когда он в итоге сделает НЕ ТО, что тебе нужно.

Ну а теперь я эти измышления подтверждаю на собственном опыте — это очень даже реально. Вот он я, за 4 дня прошёл путь от "я короче не сдержался", до презентации готовой системы на всю компанию.

Результат этих 4 дней:
❌ amo
❌ jalvis
❌ anavi
❌ kaiten
❌ toggl
❌ notion
✅ ScrumTrek CRM & ERP

Я "навайбкодил", я сделяль большой сложный продукт. И это, конечно, уже сильно более продвинутая работа чем "малыш, ну сделай красиво" — в жизни не видел настолько покрытого тестами продукта 😁

За 4 дня работы (плотной, часов по 8-10 в день) я создал систему, которая заменяет нам 7 сторонних продуктов: crm, базу знаний, доски, управление проектами, транскрипты,...

Что мы получили в итоге:
👉 Почти zero-cost (агенты тоже кушать хотят): мы больше не тратим на эти системы $.
👉 Hyper-custom: получаем продукт заточенный под себя. Причём он уже сейчас в AI-фичах на голову выше тех, которые мы заменили.
👉 Time-to-market фич: От 30 минут до суток. Пользователь говорит: "Вот бы такую кнопочку" — через 30 минут она там. "Вот бы смотреть 95-й перцентиль времени выполнения задач" — на следующий день готово.

Дальше по плану — запустить у нас внутри компании образовательный проект-хакатон "вайбкодим вместе сайт ST".
И пользу получим и получим ещё 5-7-10 таких же человек, которые, через какое-то время, смогут так же, сделать за 3 часа модуль, который полгода делал внешний разработчик за 3 млн рублей.

PS Ну а про 7 советов по вайб-кодингу напишу тоже как-нибудь

@aidea4work #вайбкодинг

#дайджест постов в канале @aidea4work

✔ ИИнструменты и лучшие практики
🔵Как выбирать ИИ-инструмент под задачу?
🔵Как быстро делать крутые промпты?
🔵Как избегать галлюцинаций ИИ?
🔵Что вместо Perplexity Pro?

💡 Внедрение ИИ в компаниях
🔵С чего начинать ИИ-автоматизацию?
🔵Что означает полная ИИ-автоматизация и реальна ли она?
🔵Почему я не вижу двукратного ускорения, если 50% кода теперь генерится? (Кейс от Сбера)

🔥Актуально
🔵Записи всех наших ИИ-митапов и вебинаров
🔵Бот, обучающий эффективному общению с ИИ
🔵Курс ИИ-чемпионов с 19 марта
🔵Курс по вайб-кодингу с 2 февраля 6 апреля
🔵Приглашаем в сообщество ИИ-практиков🔹

❓ Вопросы на подумать
🔵Куда уходит время, сэкономленное с ИИ?
🔵Что означают увольнения под флагом ИИ?
🔵Что останется линейным и middle менеджерам в эпоху ИИ?
🔵Кому будет доступен лучший ИИ?

ИИ — подарок каждому?

Как заметил Андрей Карпаты, такие технологии как LLM (например, компьютеры или интернет) раньше распространялись сверху вниз: сначала их осваивали организации, а лишь затем обычные люди.

🎁 Но LLM — пока что подарок для всех: их использование в личных целях идет активнее и дает больше пользы, чем на работе. За деньги нельзя купить «намного лучший ИИ».

Карпаты пишет: сейчас мощь ИИ доступна каждому почти бесплатно, но в будущем, возможно, лишь элиты смогут позволить себе «лучший интеллект».

➖➖➖
Я бы ещё добавил: будущая польза больше связана не с новыми ИИ-моделями, а с ИИ-агентами и продвинутыми копилотами, встроенными в нашу жизнь. У них есть руки, глаза и уши, а не только язык и мозг.

Как с компьютерами: главное не «железо» и не «операционка» (≈LLM), а крутые приложения, которые подстраиваются под нас. Только в случае с ИИ мы можем сами создавать себе такие «приложения» (агенты)!

В отличие от LLM, маловероятен «почти бесплатный доступ для всех» к полноценным адаптивным ИИ-агентам. Чтобы пользоваться этими главными плодами ИИ-революции, нам придется либо тратить кучу денег, либо создавать свои прикладные агенты, удобные именно для нас 🤘 Те, кто сможет и захочет это делать — имеют возможность стать той самой «элитой»...

➖➖➖
💙 Желаю вам в новом году научиться реально экономить время с ИИ. А для этого за год выстроить собственные AI workflow — например, через вайбкодинг, ноукодинг, MCP, Agent Skills и т.д.

Ну, а для тех, кто еще не достиг уровня продвинутого пользователя ИИ, у меня подарок — обучающий бот с тремя упражнениями, которые помогут ускорять общение с ИИшками.

🎄 Поздравляю с наступающими праздниками, во время которых не грех прокачаться в чем-то новом и полезном! 🎉

@aidea4work #люди #инструменты #обучение

💚💚💚💚 про любимый чат-бот.

Многие почти задаром покупали здесь в рублях подписку Pro на Perplexity — на очень удобный для россиян чат-бот, где есть даже Пространства (аналог Проектов от ChatGPT). Pro дает доступ почти ко всем крутым моделям.

Так вот: это окно в мир мощных LLM закрывается. Уже многим пришли письма об отключении Pro, так как перепродажа промоушен-подписки незаконна 💚

💚💚💚
И где теперь взять удобный ИИ💚

💚Лично для меня основным воркспейсом для работы с ИИ вместо Perplexity станет Cursor (вот тут я подробно описывал, чем обычные чатботы хуже для работы).

💚Но более простое решение — это, конечно, chat.qwen.ai. Там хорошая модель Qwen3-Max, есть "Проекты", а интерфейс даже поудобнее Perplexity. Qwen3 сейчас точно лучше, чем чересчур болтливый галлюцинирующий DeepSeek.

Я теперь буду пользоваться Квеном для простых-но-многоэтапных задач, которые хочется сохранить в истории чатов.

💚💚💚
А вы где пользуетесь мощными ИИ-моделями без VPN? Яндекс Алису и GigaChat пока сложно назвать мощными...

@aidea4work #новость #инструменты #LLM

Куда уходит время?!

Если верить ноябрьскому исследованию Anthropic, ИИ ускоряет выполнение отдельных задач в 5 раз 🤔
Но мы знаем, что реальная продуктивность людей пока растёт слабо (например, см. исследование офисных работников) или даже падает (исследование разработчиков).

Почему такой парадокс ❔

Одни считают, что освободившееся время просто съедает лень и doom scrolling. Другие винят деградацию мышления при работе с ИИ. Хотя, по-моему, у того меньшинства, кто уже сейчас активно использует ИИ в работе, всё наоборот. Мозг тренируется еще активнее — за счет поиска галлюцинаций в ответах ИИ, перехода на более высокие уровни мышления и т.д.

Почему же у нас, "ранних последователей ИИ", ускорение задач не превращается в свободное время?

Думаю, потому что много времени уходит не на конкретные задачи, а на "сбор контекста"❗️

➿➿➿
Конкретный контекст типа требований к задачам и правил работы мы еще можем упаковывать в системные промпты и базы знаний для ИИ (что само по себе трудозатратно, ведь этот контекст нужно нередко обновлять).

Но есть две важные для работы вещи, которыми продолжаем заниматься сами, без ИИ (и правильно делаем, я считаю).

1️⃣ Сбор косвенного контекста.
Мы ходим на встречи, следим за новостями компании и постоянно обновляем в голове все, что влияет на работу: как устроены процессы, какие негласные правила работают, в чем особенности разных коллег.

Именно это позволяет работать не просто «качественно», а уместно. В т.ч., делать нужные задачи и не делать лишнее. Недостаток косвенного контекста сразу виден в работе новичков.

2️⃣ Постоянное развитие. Раньше профессии менялись годами, теперь — месяцами. А ИИ меняется еще быстрее. Поэтому большое количество времени уходит на чтение проф. новостей, мини-эксперименты с новинками и изменения рабочих процессов (как минимум, своих).

Если не тратить время на проф. тренды и изменения работы, мы будем работать по старинке — и кажется, в этом десятилетии мы не можем себе этого позволить. ИИ не знает, что из нового важно именно для нашей работы и как уместно его применить.

➿➿➿
Не знаю как у вас, но я встречал руководителей, которые смотрят на работу подчиненных упрощённо. Мол, если человек профи, он все знает, и 90-100% его времени должно уходить на решение конкретных задач.

На практике же 20–30% времени интеллектуального труда уходит на нововведения и сбор косвенного контекста.
А у ИИ-энтузиастов в текущей ситуации — больше 50% 😊

Я думаю, что это не потеря эффективности, а нормальная цена за то, чтобы работа оставалась осмысленной, актуальной и полезной бизнесу.

А вы как считаете? И может, вы видите другие причины, по которым ИИ пока отнюдь не в разы ускоряет даже тех, кто работает с ИИ "правильно"?

@aidea4work #люди #продуктивность

Сообщество GenAI-практиков: результаты первой встречи

Мы запустили открытую инициативу — сообщество практиков, занимающихся внедрением и использованием генеративного ИИ.

Была первая встреча в понедельник в формате закрытого воркшопа для экспертов из разработки, консалтинга и бизнеса.

Зафиксировали реальные проблемы рынка и придумали, какие артефакты и договорённости сейчас действительно нужны.

Ключевые проблемы:

🔺Нет общих стандартов и опорных артефактов. Технологии развиваются быстрее, чем появляются проверенные методологии, шаблоны и гайдлайны, на которые можно опираться при внедрении GenAI в компаниях.
🔺Неопределённость с эффектом и ROI. Большинство организаций сталкиваются с трудностями в оценке реальной бизнес-ценности GenAI-инициатив, что приводит либо к завышенным ожиданиям, либо к быстрому разочарованию.
🔺Дефицит AI-грамотности. Во многих компаниях, особенно в среднем сегменте, уровень понимания ИИ остаётся низким — что напрямую влияет на вопросы безопасности, комплаенса и качества решений.

Дальнейшие направления работы сообщества:

Договорились сфокусироваться на создании практических, применимых артефактов — в первую очередь для среднего бизнеса и внутренних AI-лидеров (AI champions, product / tech leads, руководителей функций).

В качестве первых рабочих артефактов пока выбрали такие:

1️⃣ Формирование критериев и уровней AI-грамотности (AI Literacy) для разных ролей в компании.
2️⃣ Разработка реалистичной и применимой методологии оценки ROI проектов в области GenAI.
3️⃣ Проработка подходов к переосмыслению бизнес-процессов с учётом возможностей генеративного ИИ, а не поверхностной автоматизации.

Если интересно, присоединяйтесь ))
https://www.openplaybook.ai/

#openplaybook #meetup

Будущее менеджера — просто вдохновлять сотрудников и получать по шапке от руководства? 🤔

(Это продолжение поста про фокус менеджмента)

Понятно, что ИИ НЕ может делать за нас двух вещей — мотивировать сотрудников и отвечать за их результат перед начальством.

👀 Но что ещё останется от классического People Management в эпоху ИИ?

➖➖➖
🔵 Увольнение/найм.
🔵Как обсуждалось в посте Асхата, ИИ вместо менеджеров уже отбирает "худших" людей для увольнения.
🔵А на этапе найма ИИ используют уже давно. Пусть это чаще на уровне HR-скрининга, чем менеджерских решений, но все равно влияние ИИ на результат найма получается больше, чем влияние руководителя! 🤦‍♂️

🔵 Продуктивность сотрудников (задать ожидания, оценить успехи, дать фидбек).
🔵В части мотивации / вдохновления — да, руководитель незаменим. Например, признание заслуг из уст ИИ никто не воспримет всерьёз.
🔵Но в остальном это рутинное 1-on-1 общение. И кажется, что большие языковые модели в формулировках ожиданий и даже фидбека уже сейчас круче многих менеджеров. А общая ИИ-зация организаций неизбежно приведет к тому, что у ИИ для выполнения этих функций будет полный и качественный контекст.

🔵 Развитие и рост сотрудников.
🔵В теории, это креативная работа, для которой у ИИ вряд ли когда-нибудь будет достаточно контекста.
🔵Но по факту здесь роль менеджера часто сводится к одобрению запрошенного сотрудником обучения и простым повышениям в должности/грейде 🤷‍♂️ И тогда ИИ-зация здесь будет проста и вполне оправдана.

➖➖➖
❓ Неужели линейным и middle руководителям в перспективе останется всего лишь быть вдохновителями людей и формальными ответственными за этих людей? (при том, что многие рычаги влияния на людей постепенно уплывают...)

То есть, останется лишь "танцевать" перед сотрудниками, чтобы не разбегались и перформили, и "танцевать" перед вышестоящим руководством, чтобы не назначило крайним? Грустно, если так.. 😢

➖➖➖
Что вы думаете — какие еще функции руководителей точно никуда не денутся в компаниях, прошедших через ИИ-трансформацию?
Пусть это не близкая перспектива (у большинства реальное внедрение ИИ еще не началось!). Но кажется, что стоит задуматься над этим уже сейчас, чтобы корректировать вектор своего развития 🤔

@aidea4work #лидерство #люди

Всем привет!

Делился тут недавно, что навайбкодил страничку с записями мероприятий и прилетело два вопроса о саммари — типа качественное, не просто пересказ, расскажи как делал.
А два — это уже больше чем один, это уже массовый запрос, так что решил поделиться.


📝 Итак, процесс, как рождались продвинутые саммари к записям выступлений:

1️⃣ Надо вытащить транскрипт.
Раньше у меня стояло расширение для хрома YouTube Summary (от glasp.co), бесплатной версии хватало чтобы в 1 клик на странице ролика получить полный транскрипт, скопировать его и утащить куда-то дальше. Теперь проще — с какого-то времени gemini (у меня это инструмент первого выбора) умеет напрямую кушать ссылки на ютуб ролики и работать с ними, так что вопрос транскрипта закрыт.

2️⃣ Дальше нужно сырой транскрипт превратить в саммари.
Так как транскриптов больше 1 -> значит задача массовая -> значит нужно написать системный промпт один раз и сделать gem-бота (аналог GPTs в chatGPT или Spaces в perplexity).

3️⃣ Окей, надо написать промпт.
У меня для этого есть другой gem-бот, которому я закидываю мысли, он меня мучает вопросами уточняющими и выдаёт готовый (ага, ща, прям так сразу и готовый, разбежался) промпт.

4️⃣ Дальше начинается традиционная отладка этого промпта.
Потому что как бы круто LLM не сгенерировала промпт — всё равно это будет не мой промпт, он не будет сразу работать так, как мне нужно. Зачастую процесс выглядит таким образом: 10 минут сгенерировать системный промпт, 1-2-3-5-8-13-20-... часов на отладку (в зависимости от сложности задачи, я реально тут несколько дней отлаживал промпт для агента-оркестратора).

5️⃣ Ну а дальше всё, промпт готов и в целом просто механическая работа.
Закинуть ссылку -> получить саммари -> выложить на сайт. Так как это задача массовая, но не прям уж МАССОВАЯ, то дальше автоматизировать не стал, остановился на этом уровне. Если бы надо было, то можно было бы пойти дальше и доделать до уровня "закинул ссылку боту в телеге" -> "на сайте появилось саммари".

PS Сам получившийся промпт засунул в первый комментарий, а то он большой
PSS Интересны ли такие посты? Дайте что ли комментов-реакций чтобы понять, актуален ли такой контент.

@aidea4work #промпты #инструменты

Малыш, ну сделай красиво 🙏

Мы тут собрали все записи наших AI-митапов в одном месте на нашем сайте, заходите.
Причём каждая запись теперь обогащена - там не только видео, а сразу ссылка на презентацию и продвинутое саммари (для тех, кто предпочитает быстро читать).

🚀 Кстати, о скорости.
Весь этот раздел сайта (и админка, и база знаний, и вся эта структура, где автоматически подтягиваются данные) был собран мной за пару вечеров. Не три месяца работы разработчкика, а просто несколько часов кодинга с AI-агентом.
В чем тут фокус? В том, что современный разработчик — это уже не тот, кто сидит и пишет код с нуля. Это архитектор и менеджер в одном лице, который описывает и ставит задачу агенту в VS Code (ну или где вы там с кодом работаете) и тот пишет код за него.

Хотите так же? Есть нюанс. Да, можно, конечно, просто написать "Малыш, ну сделай красиво", но результат будет соответствующий. Без вот этой вот базовой "менеджерско-архитектурной" части, без понимания, как оно там всё примерно работает, крутой результат не получится.

Так вот, я упаковал свой опыт (дцать лет управления командами разработки и пару-тройку лет общения с ИИшками) в курс по Vibe-Coding — приходите.

PS Ларисе Долиной в посещении курса по вайб-кодингу отказано!

@aidea4work #видео #обучение #вайбкодинг

Что важно понимать, чтобы получать точные не выдуманные ответы от ИИ?

Это продолжение прошлого поста — более продвинутые вопросы, которые стоит задать себе, если ИИ "выдумывает факты и цифры".

5️⃣Какого типа и размера ИИ-модель? Большие LLM (сотни млрд параметров) реже фантазируют, а рассуждающие умеют корректировать свои фантазии (если логика не слишком сложна). Многие модели, включая Qwen, Gemini и GPT-5, сами решают, рассуждать им или нет. Но всегда полезно запромптить так: Перед ответом подумай и проверь найденные тобой факты через другие источники.

6️⃣Не перегружен ли ИИ контекстом? Лучшие модели имеют контекстное окно ~1 млн токенов, но это не значит, что его можно заполнять полностью (подробнее об этом). Даже у них риск галлюцинаций и прочих проблем будет ниже при контексте 5 тыс. токенов, чем при 50 тыс. (1 токен ~ 2-2.5 символов русского языка). И тут возникает следующий вопрос:

7️⃣Какой инструмент дает вам доступ к LLM? Чтобы наполнять контекст ИИ-модели значимой информацией, нужен RAG, память и саммаризация контекста длинных чатов, и эти механизмы могут быть реализованы плохо. Если инструмент (чат-бот) добавил в контекст не ту информацию из большого файла, веб-поиска или длинного чата — это риск галлюцинаций, а не только нерелевантных ответов. К сожалению, в Гигачате и корпоративных чат-ботах это случается чаще, чем в Perplexity, Qwen или ChatGPT.

8️⃣Зачем вы хотите цифры именно от ИИ? Большинство неустранимых галлюцинаций — про числа. Лучше попросить ИИ формулу для Excel или даже программный код под ваши данные, чем заставлять его выискивать и рассчитывать нужные числа. Нерассуждающие модели ошибаются в простейших расчетах, и не стоит "забивать гвозди этим микроскопом".

➿➿➿
Эти 8 пунктов — про личное использование ИИ вами и вашими сотрудниками. На уровне компании есть другие рецепты борьбы с галлюцинациями, начиная от улучшения RAG и проверки AI-текстов спец. людьми и заканчивая AI-powered актуализацией корп. данных.

➿➿➿
Насколько вы умеете управлять контекстом и качеством ответов ИИ?
👉 Перейдите по ссылке на наш бот, чтобы проверить себя и заодно копнуть чуть глубже в эту тему. На этот раз бот не для обсуждений с ИИ, но всё равно дает подробный фидбек!

@aidea4work #чатботы #LLM #обучение