AI для продакта 🧠🚀

✖️ Чем активнее мы работаем с AI-агентами, тем больше появляется новых понятий. Промпт, цель, скилл, агент, субагент. И не всегда понятно, где заканчивается одно и начинается другое.

В статье на Хабре «От промптов к циклам» хорошо показан сам переход: для короткой задачи достаточно обычного запроса, но для повторяющейся работы агенту нужно заранее задать не только что сделать, но и какой результат считать готовым, в каких границах работать, как проверять результат и когда остановиться.

➡️Если коротко:
⚫️Промпт — инструкция или запрос, с которого начинается задача.
⚫️Цель — проверяемый критерий результата.
⚫️Скилл — сохранённая инструкция для повторяющейся процедуры.
⚫️Агент — выполняет задачу в несколько шагов, используя инструменты и проверки.
⚫️Субагент — отдельный агент, которому передают часть общей задачи.

Главное изменение — мы постепенно переходим от ручного управления каждым следующим запросом к описанию всего процесса: задача → действие → проверка → следующая попытка или завершение.

Как это связано между собой и что важно задавать агенту — разобрали на карточках.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты #Агенты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

⚡️ Глобальная премьера: AI Future Forum 2026 в Дубае! ⚡️

1–2 декабря в рамках Blockchain Life 2026 — одного из самых масштабных мировых событий по Web3, майнингу, криптовалютам и AI — состоится премьера AI Future Forum, международного форума, посвященного искусственному интеллекту, робототехнике, технологиям будущего и новой цифровой экономике.

Форум объединит более 15 000 участников из 130+ стран, 200+ спикеров и станет глобальной точкой притяжения лидеров AI, Web3 и криптоиндустрии.

Что ждет участников?
◽️Целая неделя живого нетворкинга с ключевыми игроками рынка со всего мира: 2 дня форума, сотни сайд-ивентов, эксклюзивные встречи и финал Гран-при Формулы 1.
◽️ 200+ топовых спикеров: ведущие эксперты в области AI, основатели технологических компаний, инвесторы, представители крупнейших AI-стартапов и лидеры цифровой индустрии. В центре обсуждения — практическое применение AI, его интеграция с криптоиндустрией и бизнесом, а также технологии, формирующие новую цифровую экономику.
◽️ Масштабная экспо-зона: 200+ ведущих компаний в области робототехники, AI-разработки, Web3-проектов и самых прогрессивных стартапов.
◽️ Легендарная Afterparty в одном из лучших клубов с хедлайнером, известным на всю мировую арену.
◽️ Startup Pitch — возможность представить свой проект международному сообществу и привлечь внимание инвесторов и фондов.

🎧 Синхронный перевод всех выступлений на русский язык включен в билет.

Билет на AI Future Forum также включает участие в Blockchain Life.

🥳 Мы едем — так что, если тоже собираетесь, увидимся на Форуме.

➡️Билеты можно приобрести со скидкой 10%. Наш промокод: aiforproduct
➡️Заходить сюда

#ИИ #AI #Нейросети
———
#События
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Почему чужая нейросеть стала вашей работой

🧑‍💻 Коллега присылает длинный ответ ИИ, толком не разобравшись в нём. Теперь вам приходится искать главное и выяснять, что из написанного он вообще предлагает. Работу, которую отправитель пропустил, приходится делать получателю.

Шон Гёдеке разбирает этот перекос в статье о workslop. Он предлагает получателю несколько способов защитить своё время.

1) Прямо попросить больше так не делать, если отношения позволяют. С руководителем это может быть сложнее.
2) Давать коллеге задания как агенту. Если тот просто передаёт ваши сообщения нейросети и возвращает результат, можно использовать его как посредника.
3) Подключить свой ИИ для выжимки или ответа. Правда, во втором случае, признаёт автор, вы сами становитесь частью проблемы.
4) Предложить созвон. Тогда собеседнику тоже придётся потратить время на обсуждение.
5) Иногда не отвечать. Например, отложить длинный статусный отчёт. Если дело важное, считает Гёдеке, человек объяснит его своими словами.

У автора есть оговорка. Если отправитель сам серьёзно поработал над содержанием, текст с ИИ ещё не становится workslop. Претензия возникает, когда собственного внимания пожалели, а чужого требуют.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Как помочь команде освоить ИИ

👍 Разобрали гайд Дарьи Золотухиной, HRD Яндекса, о внедрении ИИ в повседневную работу. Выбрали пять мыслей, которые пригодятся.

1. Первый кейс можно выбрать без грандиозных планов. Выпишите повторяющиеся задачи команды и посмотрите, какие возникают часто, а попробовать ИИ в них недорого. Лучше взять ту, где вы умеете проверять результат и ошибка не обойдётся слишком дорого.

2. До запуска полезно выяснить, что придётся объяснить агенту. Где описание продукта, шаблоны, договорённости? По каким признакам задача считается готовой? Если всё это живёт только в головах, агенту останется додумывать. Подготовка к внедрению заодно помогает привести в порядок сам процесс.

3. Человеку, который помогает всем с ИИ, нужно выделить время. В гайде эту роль называют AI-champion. Ему необязательно знать о моделях больше всех. Важнее помогать коллегам решать реальные задачи и делиться рабочими приёмами. Но интерес к ИИ — ещё не согласие на дополнительную нагрузку поверх основной работы.

4. На обучение стоит приходить со своей задачей. В Яндексе для этого проводят недельные ИИ-спринты: три встречи по 90 минут, больше 60% времени занимает практика. Участники работают над собственными задачами и составляют план, как применять получившийся сценарий дальше. Так между обучением и работой становится на один шаг меньше.

5. Неудачные попытки тоже стоит разбирать вместе. Автор предлагает регулярно делиться тем, что попробовали, что сработало и что не получилось. Если коллега уже выяснил ограничение агента, остальным незачем заново тратить время на тот же тупик.

➡️В гайде ещё есть выбор инструментов, безопасность, метрики и план на 90 дней. Читать целиком тут.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Рекомендательная система должна одновременно учитывать интересы пользователя, задачи бизнеса и потенциал роста продукта — и находить баланс между ними.

О том, как команды решают эту продуктовую задачку, поговорим 16 сентября на продуктовом RecSys-митапе от hh team.

Встречаемся с 19:00 до 21:30 по адресу: Москва, ул. 2-я Брестская, 48. На сцене — эксперты hh.ru, Авито и Циан.
Кто и о чём расскажет:

➡️ Яна Семененя, руководитель поисковых и рекомендательных продуктов, hh.ru
Кому отдать следующий показ: балансируем релевантность и бизнес-цели в RecSys

➡️ Андрей Демидов, Head of DS Products, Авито
От стрижки до элитной недвижки: развитие алгоритмов монетизации рекомендательной выдачи Авито

➡️ Катя Лунина, продакт поиска и рекомендаций вакансий, hh.ru
От описания желаемой работы до подходящих вакансий: как мы построили диалоговый LLM-поиск

➡️ Саша Павленко, Head of product Search and Recommendations, Циан
RecSys в недвижимости: специфика домена и что она меняет в продукте

Живое общение, интерактивы с призами, еда, напитки и нетворкинг с коллегами по цеху 🦀

Участие бесплатное, офлайн и онлайн.
Регистрируйтесь по ссылке 🥰

Реклама. ООО "Хэдхантер", ИНН 7718620740 erid: 2VtzqxL9mkg

👀 Как находка одного агента помогает другим

OpenAI заявила о решении задачи Навье—Стокса, одной из задач тысячелетия, и описала, как организовала исследование.
Сначала группам агентов дали разные варианты задачи. Они искали решение разными путями.

Затем исследователи с помощью Codex собирали полезные находки и включали их в следующие задания другим группам.

❗️Такой обмен можно попробовать в продуктовой разведке. Допустим, ищем новую услугу для интернет-магазина техники. Одна группа изучает причины возвратов, другая разбирает сервисы помощи покупателям при выборе.

Предположим, первая группа обнаружила, что покупатели возвращают исправные товары, потому что те не подходят к уже имеющейся технике. ➡️ Передаём эту находку второй группе.

Теперь она выясняет, как существующие сервисы проверяют совместимость до покупки и чего им не хватает. ➡️ Вместо общего обзора помощников по выбору ищет возможность решить конкретную проблему покупателей.

⚡️Подробнее разберём работу с субагентами в отдельном материале. А пока можно изучить инструкции для Codex и Claude Code.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

🔉 Тайп — голосовая клавиатура для Windows и macOS
Установить можно тут.

Для распознавания речи используется GigaAM от Сбера. Бесплатна для бета-тестеров, мобильные версии на сайте не представлены.

Ставите курсор в нужное поле, зажимаете сочетание клавиш и говорите. Отпускаете — получаете текст там, где собирались печатать. На видео — Google Docs; можно диктовать и в мессенджерах.

В нашем тесте короткие фразы обрабатывались быстро, после длинной диктовки приходилось заметно ждать. Результат нужно перечитать, в текст попало даже «и-и-и».

➡️ Аналоги:

• Wispr Flow — Windows, macOS, iPhone, Android. На компьютере бесплатно 2 000 слов в неделю.

• Superwhisper — Windows, macOS, iPhone/iPad. Диктовка на моделях Whisper бесплатна; Pro — $8,49/мес.

• Handy — Windows, macOS, Linux. Бесплатная локальная диктовка, модель нужно скачать.

#ИИ #AI #Нейросети #Тайп
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

🤖 Voca — это iOS-приложение, в котором английские слова учатся из настоящих YouTube-видео: сериалов, интервью и шоу. Смотришь видео с субтитрами, тапаешь незнакомое слово — оно уходит в словарь, а потом приложение само возвращает его на повторение по методу интервальных повторений. Плюс есть тренировки на слух, shadowing и голосовые игры.

Делимся разбором автора приложения — Ivan Bannikov — о том, как он собрал Voca практически в одиночку с помощью AI.

На всё у Ивана ушло около двух месяцев. Получилось порядка 20 тысяч строк Swift, 9 тысяч строк Python и база из 111 видео, 7,6 тысяч слов и 44 тысяч таймкодов. Дизайнер, бэкендер, лингвист и художник в проекте — один человек с Claude. Вот где AI реально тащил.

1. Код. Почти весь SwiftUI написан в Claude Code. На Иване были продукт, дизайн в Figma и ревью. Через MCP Claude сам смотрит макет в Figma, вытаскивает цвета, шрифты и отступы и пишет экран. Так же с бэкендом на Supabase: схема базы, миграции, права доступа — всё через агента, Иван только читает и правит.

2. Контент — самая интересная часть. Чтобы YouTube-видео стало учебным материалом, для каждого слова из субтитров нужно понять, в каком значении оно употреблено (bank — банк или берег?), найти фразовые глаголы и идиомы и привязать всё это к таймкоду.
Пайплайн такой: yt-dlp тянет субтитры с YouTube, spaCy локально и бесплатно режет текст на слова с таймкодами, а дальше Claude в headless-режиме (claude -p) разбирает значения.

⏩Лайфхак от Ивана: он гоняет это на обычной подписке, а не по API. Пришлось обрезать контекст каждого вызова с 26k до 1,4k токенов и упаковывать по 10 слов в один запрос — расход упал в разы.

3. AI внутри приложения. Под любой репликой в видео есть кнопка «Объяснить фразу»: функция берёт реплику вместе с соседними строками и названием видео, идёт в LLM и объясняет, что здесь имелось в виду, — на английском и на родном языке пользователя.

Переводы слов тоже делает LLM, причём не слова вообще, а именно того значения, в котором оно прозвучало в сцене. Ответы кэшируются: первый пользователь платит за запрос, все остальные читают готовое.

4. Арт. В приложении есть голосовая игра Word Wizard: на экране волшебник, к нему идут монстры, а над волшебником в облачке — картинка или описание слова. Произносишь слово вслух в микрофон — молния бьёт по монстру. Ошибся или замешкался — проиграл.

Для игры нужны были пиксельные иконки на 200+ слов. Генерировать по одной дорого, поэтому Иван генерирует сетку 4×4 одним запросом и режет её скриптом — в 8 раз дешевле за иконку.

Итого 232 картинки, 2,5 МБ, лежат прямо в приложении и работают офлайн.

Скачать приложение в AppStore

#ИИ #AI #Нейросети #Voca
———
#Кейсы
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Кто больше сжёг токенов

Рынок сейчас проходит лестницу из трёх ступеней. Учится не путать использование ИИ с продуктивностью, а продуктивность разработки с результатом для бизнеса.

1️⃣ Первая ступень. Amazon захотел, чтобы ИИ каждую неделю использовали больше 80% разработчиков, и завёл внутренний рейтинг по расходу токенов. Сотрудники быстро научились поднимать цифры ненужными задачами. Через месяц рейтинг свернули. Как это выглядело изнутри

2️⃣ Вторая. DORA объясняет, почему так вышло. «Количество токенов само по себе измеряет только вход». Видно, сколько ИИ использовали, но не стало ли от этого больше пользы. Отсюда переход на деплои, закрытые задачи, скорость поставки. Разбор DORA

3️⃣ Третья. Сергей Паращенко, управляющий партнёр Product Vision, идёт дальше и считает на цифрах. Компания проверяла 100 гипотез в квартал, 20 срабатывали. С агентами стала проверять 300, но Discovery и качество данных втрое не выросли, поэтому удачных стало 30 вместо 20. Производство выросло втрое, результат на 50%.

Медленная разработка раньше работала фильтром идей, а когда она подешевела, фильтр исчез. «Мы утроили производительность. Почему бизнес-результат не утроился?»

Статья свежая, мысли тоже. ➡️ AI-Disrupt PDLC на Хабре

Как думаете, а что вообще стоило бы мерить?

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Метрики
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

😎 Маршрут из шести шагов, как стать AI-инженером

Собрали бесплатную подборку материалов для самообучения на AI-инженера. Подробнее о профессии посмотреть тут.
Логика маршрута: сначала учитесь делать рабочее, потом качественное, потом надёжное.

Мы предлагаем взять одну идею и провести её по всем шагам, чтобы на выходе получился готовый продукт.

0. Если с Python совсем никак
Нужен минимум: функции, работа с файлами, обработка ошибок, установка библиотек, Git и терминал.
Python с нуля, с упражнениями и финальным проектом (Harvard CS50)
Терминал, Git, отладка, скрипты в оболочке (MIT Missing Semester)

1. Вызвать модель из своего кода
Основы работы с API: ключ, параметры модели, стриминг ответа (Anthropic)
21 урок по сборке приложений на LLM, с кодом на Python (Microsoft)

2. Промпты
Интерактивный курс по промптингу, 9 глав с упражнениями (Anthropic)
Актуальные рекомендации под нынешние модели (Anthropic)
Промптинг под реальные задачи, сложные составные промпты (Anthropic)

3. Evals
Как строить систему оценки под свою предметную область (Хамель Хусейн)
Курс по оценке промптов, метрики и регрессионные тесты (Anthropic)

4. Данные
Заметки по 13 сессиям: контекст, ретривал, системы (Хамель Хусейн):
Уроки про эмбеддинги и поиск по документам, внутри курса (Microsoft)

5. Инструменты и MCP
Вызов инструментов моделью, схемы и валидация (Anthropic):
Курс по MCP, свой сервер и клиент, сертификация бесплатная (Hugging Face)

6. Агенты и продакшн
Курс по агентам, четыре юнита плюс бонусные, с сертификатом (Hugging Face)
18 уроков по агентам: продакшн, память, MCP, безопасность (Microsoft)

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты #Обучение
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Началась борьба за контекст телефонного звонка

Apple хочет забирать его на уровне ОС. Google и Samsung — на уровне устройства. SK Telecom и LG U+ — на уровне оператора. Теперь туда идёт Яндекс со своей экосистемой.

💬 Причём в Яндекс Сим речь не просто о расшифровке и саммари отдельного звонка. Помощник может сохранить контакт, создать событие или напоминание, а несколько разговоров собрать в единый контекст.

То есть ставка здесь потенциально не на «ИИ умеет расшифровывать звонки», а целую цепочку: звонок ➡️ память ассистента ➡️ действие в экосистеме.

И в этом смысле продолжающаяся гонка AI-ассистентов будет не только за лучшую модель, но и за доступ к контексту. Телефонный звонок тут следующий.

Конкуренция вырисовывается интересная. Пользователь будет смотреть уже не технически на тех, кто умеет, а кому вообще разрешит это делать. То есть кому он доверяет больше.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты #Яндекс
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

Восемь упражнений от Anthropic, чтобы ИИ не поддакивал

У них вышла книга с основами для фаундеров. Теория там довольно базовая, а вот упражнения хорошие, если вы не хотите построить никому не нужное.

1️⃣ Формулируйте гипотезу для проверки. «Договоры согласовывают слишком долго» — ни о чём. «Юристы среднего бизнеса тратят три дня на правки, потому что версии теряются в почте» — уже гипотеза.

2️⃣ Просите ИИ не доказать идею, а сломать её. Не «найди аргументы за», а «найди данные, после которых от этой идеи стоит отказаться».

3️⃣ Заставьте конкурентов победить. Выпишите прямых, непрямых и смежных конкурентов. Потом по каждому спросите ИИ, почему клиент выберет их, а не вас.

4️⃣ Идите читать чужие плохие отзывы. Если одна и та же боль повторяется снова и снова, а никто её нормально не закрыл, смотрите сюда.

5️⃣ Проверьте вопросы для интервью. «Вы бы пользовались таким продуктом?» - почти бесполезно. Лучше: «Расскажите про последний раз, когда вы столкнулись с этой проблемой».

6️⃣После пяти интервью сделайте два списка. Что подтверждает гипотезу, и что ей противоречит. Если первый заметно длиннее, то стоит проверить: на самом деле так, или это просто вы хотели так услышать.

7️⃣ Найдите три вещи, в которые вы просто верите. Например: клиент заплатит, канал сработает, нужного человека получится нанять.
И по каждой спросите ИИ, что будет, если это окажется неправдой.

8️⃣ Исчезните на неделю/месяц. Что остановится без вас? Вот там, скорее всего, и находится узкое место.

На всю книгу у них главный принцип - агента надо постоянно разворачивать, и его надо специально ставить против себя.

➡️Книга тут, полчаса чтения.

#ИИ #AI #Нейросети
———
#Инструменты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

ВкусВилл первым в российском ритейле пустил ИИ-агентов к своим товарам. Даёте своему помощнику ссылку и «подключи мне ВкусВилл». И всё. Дальше озвучиваете пожелание по блюдам, а на выходе готовая корзина с продуктами.

Правда, собирает агент по наличию в целом по сети, а не по вашему городу или магазину. Но работает красиво, прямо скажем.

👆Внутри семь инструментов.

⚫️Поиск товаров. По слову, с сортировкой по цене, рейтингу, новизне или популярности.
⚫️Карточка товара по id.
⚫️Аналоги для любого товара
⚫️Акции и скидки, со старой ценой, процентом и сроком действия.
⚫️Магазины, адрес, координаты, телефон, режим работы, особенности.
⚫️Рецепты, с пошаговыми инструкциями и id товаров внутри.
⚫️Ссылка на корзину, до 30 позиций.

#ИИ #AI #Нейросети #ВкусВилл
———
#Агенты
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

SkyReels V3 vs MiniMax H3: сколько стоят бесплатные нейросети для генерации видео

Есть открытые китайские видеомодели: SkyReels (обновление январь 2026) и MiniMax H3, умеет генерировать видео сразу со звуком (обновление август 2026). Их веса можно скачать и запускать у себя без оплаты за каждую генерацию. Если есть подходящая видеокарта — платите только за своё железо. Если нет — GPU можно арендовать по часам.

Мы проверили, насколько это вообще рабочий вариант. Задача была не просто получить красивый пятисекундный ролик, а сделать последовательный пролёт камеры по одной квартире, чтобы модель не забывала сцену между кусками.

Поставили SkyReels V2, SkyReels V3 и MiniMax H3. Для наших конфигураций понадобилась карта примерно с 48 ГБ видеопамяти.

Что получилось:
🔹 SkyReels V2 держит нормальную картинку около 4 секунд, дальше она разваливается. Управления камерой в открытой версии пока нет.
🔹 SkyReels V3 первый пролёт сделала нормально. Но на продолжении начала рисовать пространство заново и в итоге зациклилась.
🔹 MiniMax H3 сделала два последовательных куска по 5 секунд с первого раза, сохранила сцену между ними, отработала движение камеры и сама добавила звук.

💰 По деньгам тоже получилось интересно. У SkyReels около 80% расходов пришлось на сам расчёт видео. У MiniMax — только 31%, остальное съел первый запуск и загрузка модели.

У MiniMax первые 10 секунд с запуском с нуля обошлись нам примерно в $0,019 за секунду. Если модель уже загружена, непосредственно генерация при той же скорости — около $0,006 за секунду.

➡️Т.е. MiniMax выгоднее не поднимать ради одного ролика, а сразу прогонять всю серию.

В видео результаты экспериментов.

📌А в Дзене разобрали подробнее: какое железо нужно, сколько стоит аренда, какие веса и где скачивать и что в итоге имеет смысл ставить.

#ИИ #AI #Нейросети #SkyReels #MiniMax
———
#Инструменты #видео
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct