😎 Незрячий web3 программист

ИИ может делать нормальные проекты. Но не сам по себе

Некоторые до сих пор говорят, что с ИИ невозможно делать нормальные проекты: он будет выдавать ерунду. Мой опыт показывает, что дело всё-таки в процессе.

Я вижу это на своём проекте TCCC AI. Это уже не один маленький скрипт и не чат, который иногда выдаёт ответ. В проекте есть серверная часть, Telegram-бот, сайт, личный кабинет, база данных, платежи, пакетная обработка, уведомления, восстановление после ошибок и тесты.

Причём сам TCCC AI тоже использует ИИ-модели. Работа проходит в несколько этапов:

- сначала собираются данные по проекту - сайт и актив;
- потом отдельная модель проводит основной анализ;
- результат отдельно проверяется и дорабатывается;
- затем добавляются другие сигналы;
- проверяется документация;
- в конце всё собирается в готовый HTML-отчёт.

То есть ИИ здесь - часть рабочей системы, а не просто окно для переписки.

Такие проекты не делаются хаотично. Нужны план с этапами, обработка ошибок, нормальная структура и тестирование. Рабочие скрипты проверяются отдельно, функционал - через тестовые файлы, а реальные сценарии интерфейса при необходимости проверяются в браузере.

Здесь ИИ-агент действительно помогает: может составить план, помочь с реализацией, найти ошибку и подсказать, что проверить дальше. За счёт этого я трачу меньше времени на лишние попытки и быстрее довожу проект до рабочего состояния.

Но ожидать, что агент сам всё сделает идеально и сразу, не получится. Проблема не в том, что ИИ бесполезен. Проблема начинается, когда из него делают замену всему процессу разработки.

Я знаю человека без навыков программирования, который с помощью ИИ делает разные инструменты. Он даже создал сайт с порталом для обучения ИИ-агентам.

Так что с ИИ можно сделать и доску задач с хранением данных у себя, и приложение для учёта доходов и расходов, и сервис статистики по занятиям спортом. Вопрос в том, как выстроить работу и что именно проверять.

А вы хотели бы создать с ИИ какой-нибудь проект? Что это было бы?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

ИИ умеет работать с Google Документами и Календарём. Но сначала должен нормально открыть браузер

Я хотел работать с Google Документами, Таблицами и Календарём через ИИ-агента. Думал, что авторизация будет самой сложной частью. В итоге проблема оказалась совсем в другом.

ИИ давал ссылку, мне приходилось авторизовываться самому, а потом всё равно появлялись ошибки. Иногда браузер открывал пустую страницу. Я спросил агента, почему он не использует браузер, и получил простой ответ: браузер не работает.

Оказалось, была установлена неподходящая версия браузера для агента. После переустановки на правильную всё заработало.

Теперь утром я получаю сводку по Календарю. А ещё агент сам проверяет созданный функционал в браузере после разработки. Мне не нужно каждый раз отдельно просить его открыть страницу и убедиться, что всё работает.

Так что возможности ИИ часто упираются не только в модель или авторизацию. Иногда сначала нужно разобраться с окружением, в котором агент работает.

У вас были ситуации, когда проблема оказывалась не в самом ИИ, а в настройке инструмента вокруг него?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Уже через 3 минуты выступаю.

митап:

итак, сегодня, в 16:00 UTC (19:00 Киев/МСК, 20:00 Тбилиси и т.д.)

состоится митап, где Денис Скрипник расскажет о своём платном курсе про ИИ-агентов.

Приходите, готовьте вопросы и сможете получить доп. бонусы:
https://t.me/+sOg8EY1C0DI1Yzdi

на митапе будут звучать 5 вопросов от ведущего:

1. В чём суть курса?
2. Основные инструменты, которые в нём задействованы
3. Что это даст на практике?
4. Можно ли самому через ИИ подобное пройти/сделать?
5. Почему такая цена и не дорого ли это? И когда повышение цен ожидается :)?

Курс «ИИ-агент за неделю»: соберите помощника для своей повторяющейся задачи

Если вы каждую неделю вручную готовите посты, разбираете документы, отвечаете на похожие письма, собираете информацию или делаете отчёты, у вас уже есть задача для первого ИИ-агента.

Начинать нужно не с идеи «автоматизировать всё». На курсе вы выберете одну повторяющуюся задачу с понятным и проверяемым результатом.

Дальше по шагам:

• арендуете и проверите сервер;
• установите Hermes и подключите модель;
• настроите агента под себя;
• создадите первый скилл с правилами работы;
• подключите Telegram и VK;
• соберёте рабочий процесс для текстов, визуалов, публикаций, почты или документов;
• проверите результат и границы, за которые агент не должен выходить.

В курсе 16 уроков, около 6,5 часов видео, текстовые материалы и промпты для практики. Технические действия объясняются через результат: что настроить, зачем это нужно и как понять, что всё работает.

К концу курса вы соберёте первого управляемого агента под одну свою задачу. Не универсального робота «на всё», а рабочую основу, которую можно постепенно расширять.

Техническая часть в курсе есть. Агент не получает доступ ко всему подряд: вы задаёте правила, ограничения и проверяете результат.

Важно: для работы агента обычно понадобится отдельно оплачивать сервер и выбранную модель или API. Эти расходы не входят в стоимость курса и зависят от провайдера, модели и нагрузки. В курсе показано, как выбрать подходящий вариант, учитывать лимиты и заранее оценить бюджет. Если вам нужен только недорогой эксперимент, не обязательно сразу выбирать мощную модель.
Начать можно с провайдера модели с оплатой по использованию и небольшими лимитами. В курсе разбирается, чем отличаются подписка, API и другие способы подключения, как учитывать расходы и не переплачивать за модель.

Самостоятельное прохождение с моей поддержкой сейчас стоит 7900 ₽ по акции.

Получить доступ можно двумя способами:

1. Оплатить рублями через бота курса — 7900 ₽.

Откройте https://t.me/AIAgentZaNedelyuBot, нажмите «Начать», выберите самостоятельное прохождение и перейдите по индивидуальной ссылке на оплату. После оплаты вернитесь в бот и подтвердите её.

2. Оплатить криптовалютой через сервис партнёра — 100 $.

Поддерживается только сеть Arbitrum. Можно оплатить в USDt, USDc, DAI или ETH.

https://app.myshch.io/events/ru/0x23802e21c6cd72c091792bfb9f7afc2265cc68d6/event-555

Выберите удобный способ оплаты и оформите доступ к курсу. Если пока не знаете, какую задачу отдать агенту первой, в курсе есть отдельный урок по её выбору — без попытки автоматизировать всё сразу.

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Меня сегодня немного переклинило от одной мысли про ассистентов.

Когда-то у Алисы были навыки. Разработчики могли добавлять ей новые возможности, и это уже казалось крутым: ассистент умел больше, чем просто поставить таймер или включить музыку.

И вот сегодня я поймал себя на мысли: в каком-то смысле это похоже на современные скиллы у ИИ-агентов.

Не один в один, конечно. Навыки Алисы были более ограниченными. Чаще это были отдельные сценарии и функции. Но принцип узнаваемый: есть базовый ассистент, а дополнительные возможности подключаются отдельно.

С современными ИИ-агентами идея выглядит шире. Скиллы позволяют добавлять им новые способы работать с задачами, поэтому агент может быть полезен не только для разговора.

Мне нравится, что сама идея расширяемого ассистента никуда не исчезла. Меняются инструменты и задачи, но желание добавить помощнику новую способность остаётся тем же.

Интересно, кто-нибудь ещё помнит навыки Алисы? Пользовались ими или сразу считали игрушкой?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

ИИ уже реально помогает. Но есть один минус - лимиты

Я всё чаще использую ИИ не для разговоров, а в обычной работе: разобраться в задаче, собрать рабочий процесс, подготовить текст или сдвинуть с места разработку.

Проблема начинается в тот момент, когда упираешься в лимит. Задача ещё не закончена, контекст уже собран, а продолжить работу нельзя. Приходится ждать, менять модель или переносить всё в другой чат. Это ломает темп и иногда съедает больше времени, чем сама задача.

Поэтому для меня важна не только способность модели хорошо отвечать. Важны доступные лимиты и то, насколько предсказуемо можно работать с инструментом каждый день.

ИИ уже приносит пользу. Но пока ограничения по использованию могут перечеркнуть удобство даже хорошего сервиса.

Сталкивались с таким? Где у вас чаще всего заканчиваются лимиты - в чатах, при работе с кодом или в API?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Deepstate: интересный order book, но слишком много неизвестных

Мне показался интересным Deepstate — проект, который делает on-chain книгу заявок для токенизированных активов. Сейчас на сайте основная пара — NVDA/USDG, а отдельный рынок показывает и DEEP/USDG.

Идея у проекта интересная. Deepstate пытается платить не за пассивный TVL и не за любой объём, а за лучшую котировку в книге:

• лучший bid получает вознаграждение;
• лучший ask получает вознаграждение;
• заявка, которая ушла за пределы top-of-book, перестаёт зарабатывать;
• размер награды зависит от размера заявки и времени на лучшей позиции.

То есть протокол субсидирует цену, по которой трейдер действительно может исполнить сделку. Для order book это осмысленнее, чем раздавать токены за лежащий без дела капитал.

После аудита Deepstate через TCCC AI вывод стал осторожнее.

Главная проблема — не отсутствие продукта: интерфейс и репозитории есть, в коде заявлены тесты, fuzzing и formal assurance. Важные вещи трудно независимо проверить.

В публичном описании не хватает:

• единого официального реестра mainnet-контрактов с chain ID и адресами;
• понятной маркировки mainnet/testnet в самом интерфейсе;
• официальной таблицы supply, allocation, vesting и unlocks;
• прозрачного описания источника объёмов, глубины и других метрик;
• независимого аудита безопасности.

При этом DeFiLlama отдельно учитывает Deepstate. На момент проверки: около $220 тыс. TVL, $7,9 тыс. в staking, $146,4 млн DEX-объёма и $166,8 тыс. fees за 30 дней. TVL — collateral в router для resting orders или matched proceeds, volume — router events зарегистрированных пулов.

Это полезный on-chain-срез, но не полная токеномика и не доказательство качества ликвидности: большой объём не равен глубокой книге заявок.

В репозитории прямо указано, что внешний независимый аудит ещё не проводился. При этом Governor остаётся прямым владельцем и исполнителем для ключевых контрактов, а timelock не установлен. Это значит, что успешное governance-решение потенциально может исполняться сразу после голосования.

Ещё один неприятный момент — метрики расходятся. На разных страницах сайта аудит зафиксировал разные значения 24-часового, недельного и месячного объёма. Сторонние агрегаторы тоже показывают другие цифры. В одном live-срезе best bid, best ask и глубина вообще отображались как “-” или ноль, хотя список resting orders был заполнен.

Это не доказывает, что проекта нет или что все цифры нарисованы. Но не позволяет честно сказать: “у Deepstate уже доказанная mainnet-тракция”. Пока правильнее говорить о работающем интерфейсе и раннем эксперименте, чьи метрики нужно перепроверять по сети и контрактам.

С токеном DEEP похожая история. Его utility в интерфейсе понятна: rewards, рынок DEEP/USDG, конвертация DEEP в STATE и governance. Но официальные supply, allocation и vesting не собраны в одну подтверждённую таблицу. Разные трекеры расходятся по total supply, holders, цене и ликвидности.

Deepstate интересен рынком NVDA и попыткой решить настоящую проблему — как создать исполняемую on-chain книгу заявок. Но пока это высокорисковый ранний эксперимент, а не доказанная биржевая инфраструктура.

Я бы смотрел на три вещи:

1. публичный реестр контрактов и сетевой статус;
2. независимый security-аудит и timelock для критических изменений;
3. стабильную глубину и makers после снижения reward-субсидий.

Полный [аудит TCCC AI](https://tcccai.xyz/output/tccc-mtqtxn22a8k3r/index.html).

[Сайт проекта](https://deepstate.sh) · [карточка Deepstate на DeFiLlama](https://defillama.com/protocol/deepstate)

Не финансовый совет. В таких проектах я бы сначала проверял контракты, сеть и исполняемую ликвидность, а уже потом смотрел на красивый APR и объём на дашборде.

А вы бы стали разбирать Deepstate дальше — или отсутствие официального реестра контрактов и внешнего аудита уже достаточно, чтобы отложить проект?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Как не пропускать новые комментарии в блоге

Одна из важных задач для блога - не пропускать новые комментарии. Я хотел получать уведомления о новых комментариях к своим постам, но сначала не понимал, как это нормально сделать.

Спросил об этом в чате VK-блогеров. Там пошутили, что есть бот, который умеет присылать такие уведомления. Но бота, как оказалось, не было.

Тогда я спросил ИИ: «Можно ли получать новые комментарии через тебя?»

Он ответил: «Да».

Дальше нужно создать своё приложение ВК, выбрать сообщество и взять сервисный токен в настройках приложения: «Разработка» → «Ключи доступа».

Приложение можно создать здесь:
https://dev.vk.com/ru/admin/create-app

После этого я отдал задачу ИИ-помощнику. Он помог сделать и запустить проверку новых комментариев. Если в процессе появляются непонятные термины, я прошу объяснить их простыми словами. Это нормально, особенно когда разбираешься с новой для себя областью.

В итоге новые комментарии к постам блога проверяются автоматически, а уведомления приходят мне в Telegram. Свои комментарии я отдельно отфильтровал, поэтому получаю уведомления только о комментариях читателей.

Для меня в этом и проявилась главная польза ИИ-ассистента. Одно дело - получить в чате инструкцию по запуску. Другое - с его помощью сделать так, чтобы потом всё работало автоматически: комментарии отслеживались, а уведомления сами приходили в нужный чат.

А вы уже поручали ИИ-агенту следить за чем-то и присылать уведомления?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Вы не представляете, сколько интересного можно делать с помощью ИИ

Сегодня снова поймал себя на мысли: с ИИ уже можно делать очень много реально полезных вещей. Не “поговорить с чатиком”, а собрать себе рабочий процесс под конкретные задачи.

Для меня это особенно заметно в разработке и блогинге. Где раньше приходилось держать в голове десятки мелких действий, теперь можно дать агенту контекст, правила, файлы и критерии проверки. И дальше он помогает не магией, а обычной работой: найти факты, подготовить текст, проверить файл, собрать картинку, поправить ошибку, не забыть следующий шаг.

Например, я уже делал с ним музыку через свой скилл /song. Не в смысле “нажал кнопку и стал композитором”, а в смысле: есть идея, есть текст, есть стиль, есть несколько попыток, есть отбор результата. Агент помогает держать процесс, а не выдаёт случайную генерацию.

С разработкой похоже. На днях я улучшал свой проект почти не заглядывая в код. Но это не значит, что я просто поверил модели на слово. Наоборот: сначала план, потом маленькие шаги, потом проверка файлов, запуск команд, исправление ошибок. Если агент пишет “готово”, это ещё не результат. Результат — когда есть артефакт и проверка.

У такого подхода есть минусы. Он может быстро расходовать токены, упираться в лимиты, требовать сервер, настройку, подписки и понимание, что вообще происходит. Это не бесплатная волшебная палочка.

Но даже с этими ограничениями возможности уже огромные.

Что можно собрать вокруг себя:

1. помощника для доходов и расходов с нормальными вопросами и рекомендациями;
2. поиск и глубокий анализ информации по теме;
3. скилл, который предлагает рецепты по фото содержимого холодильника;
4. помощника для блога: идеи, черновики, адаптация под разные площадки, проверка повторов;
5. агента для рутинной разработки: планы, тесты, мелкие исправления, документация.

Главное — не ждать от ИИ “одного правильного ответа”. Гораздо полезнее относиться к нему как к рабочему инструменту, которому нужны контекст, ограничения и проверка.

Тогда это становится не игрушкой, а усилителем.

А у вас уже есть задача, которую ИИ реально упростил на практике?

Umia: launchpad, где главный вопрос уже не “успеть в аукцион”

Разобрал Umia через свою обычную схему: команда, концепт, коин, код, риски и практика.

На первый взгляд это ещё один launchpad. Но по механике Umia интереснее: проект пытается связать token launch, ончейн-аукцион, некостодиальную казну и decision markets. То есть не просто “продали токен и обещали развиваться”, а структура, где часть решений должна проходить через рыночный механизм.

Что понравилось:

1. Есть понятная проблема. У многих токенов equity, IP, выручка и реальные права живут отдельно, а tokenholders получают governance на бумаге.

2. Есть конкретная механика: Continuous Clearing Auction, treasury, LP, vesting, performance reserve, decision markets.

3. Есть публичный код, Certora audit и нормальная документация.

4. Есть даже Base MCP Plugin — для меня это отдельный интересный угол, потому что Umia думает не только про ручной интерфейс, но и про программный доступ для агентов.

Но сейчас это уже не “тихая ранняя возможность”. По app/API аукцион почти упёрся в price cap $0.36, committed около $6.19 млн, bidders уже 678. Поэтому max price ниже текущего clearing, например $0.35, может просто перестать исполняться.

Главный риск для меня не в том, что проект выглядит пустым. Наоборот, он выглядит довольно умно. Риск в другом: после собственного TGE Umia должна стать местом, где реально запускаются другие проекты, идут fees и используются decision markets. Иначе токен останется ставкой на идею и команду.

Мой вывод: Umia — сильный watchlist-кандидат, но не “надо срочно бежать”. Изучать — да. Смотреть финальный clearing price и первые недели после запуска — да. Заходить только из-за social hype — нет.

Полный разбор со ссылками на app, docs, Certora, GitHub, Moni, DefiLlama и CoinGecko:
полный разбор в Telegra.ph

Благодарю сообщество Gem Hunters за идею проанализировать этот проект.
Вступить

#web3 #DeFi #Base

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Я уже довольно плотно пользуюсь Hermes Agent в реальной работе. Не как игрушкой “спросить у чата”, а как рабочей системой: с скиллами, инструментами, памятью, Telegram, cron-задачами, браузером, MCP и нормальными проверками результата.

И в целом мне нравится, как это работает. Когда всё настроено нормально, агент действительно снимает много рутины: может сходить в источники, открыть файлы, проверить сайт, собрать пост, обновить реестр, запустить тесты или вернуться к прошлому контексту.

Но как раз на живой работе хорошо видно, где начинается сложность.

Если агент ошибся, вопрос не всегда в том, что “модель тупая” или “промпт плохой”. Иногда проблема в инструменте. Иногда — в потерянном контексте. Иногда — в памяти, критерии остановки или в том, что сама архитектура вокруг модели собрана не очень аккуратно.

Я сначала немного насторожился, когда увидел формулировку про мультиагентные системы. Потому что “давайте сделаем много агентов” само по себе не решает проблему. Иногда это только добавляет хаос, стоимость и ещё больше мест, где всё может сломаться.

Но первый выпуск Guide DAO оказался не про это.

Там как раз разбирают базовый вопрос: что вообще делает LLM агентом, чем агент отличается от обычного чата и заранее заданного workflow, и почему ошибка часто появляется задолго до финального ответа.

Ведёт серию Всеволод Воропаев. Он занимается мультиагентными системами для технического и научного ресерча, и это чувствуется по фокусу: не “агенты всё сделают сами”, а из каких частей состоит агентная система и где она реально ломается.

Мне особенно близка мысль про инструменты и среду. Модель может быть сильной, но если инструмент возвращает мутную ошибку, контекст сжимается с потерей важных ограничений, а критерий завершения сводится к “модель сказала, что готово”, то итоговый ответ может выглядеть прилично и всё равно быть неправильным.

Ещё хороший блок — про трассировку. Смотреть только на финальный ответ почти бесполезно. Нужно видеть, какой контекст был у модели на конкретном шаге, какой инструмент она выбрала, что вернула среда и как это повлияло на следующие действия.

Это ровно то место, где агент перестаёт быть “чатом с тулзами” и становится инженерной системой.

Вот видео:
видео на YouTube

У Guide DAO есть и практический трек по разработке AI-агентов: агентный цикл, инструменты, MCP, память, трассировка, evals и безопасность.

Скорее это не для тех, кто хочет первый раз спросить что-то у ChatGPT, а для тех, кто уже пробовал собрать агента и понял, что “дать модели инструменты” — самая простая часть.

Вместе с треком остаётся пожизненный доступ к платформе Guide DAO, другим направлениям, обновлениям и закрытому сообществу.

До 31 августа по промокоду blind дают дополнительную скидку 40%.

Оставить заявку можно здесь:
оставить заявку на guidedao.xyz

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Обо мне и моём пути в блогинге

Поднимаю из VK старый вводный текст. Там я коротко рассказал, кто я, почему начал писать публично и как у меня постепенно сложились темы: ИИ-агенты, доступность, разработка и цифровая самостоятельность.

Сейчас многое уже изменилось, но точка входа всё равно полезная. Если вы недавно подписались на канал, можно начать с этого текста - будет понятнее, откуда здесь взялись агенты, проверки интерфейсов и мои эксперименты с автоматизацией.

Статья в VK:
Обо мне и моём пути в блогинге

А вы как вообще пришли в этот канал - через крипту, ИИ, доступность или случайно?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Open Academy теперь есть в телефоне

У Open Academy вышло мобильное приложение.

Я про них уже писал. Мне там нравится сам формат: короткие уроки, простая подача, квизы и обучение внутри привычной среды.

Обычно курсы быстро превращаются в длинные видеоуроки, отдельный сайт, чат с обсуждением где-то рядом и ощущение, что надо специально сесть и “начать учиться”. В итоге откладываешь даже полезные вещи.

В Open Academy заход другой: пройти кусок обучения можно быстрее и проще. А теперь это можно делать ещё и с телефона:

Установить на iOS
Установить на Android

Я уже попробовал Android-версию с точки зрения незрячего пользователя.

В целом пользоваться можно. Поиск работает, каталог открывается, в “Моих курсах” всё понятно, профиль тоже нормально выбирается и настраивается. То есть это не тот случай, когда приложение поставил, включил TalkBack и сразу упёрся в стену.

Но проблемы с доступностью есть.

Самое неприятное — слайды в уроках по-прежнему недоступны. В мобильной версии даже нет озвучки вроде “image 1142” или другого обозначения, по которому хотя бы понятно, что на экране картинка. Сразу идёт переход вверх и кнопка “Далее”. Если в слайде нет ссылок или кнопок с подробностями, для незрячего пользователя там остаётся только “Далее”.

Ещё часть элементов перестала нормально озвучиваться. В веб-версии и Telegram они хотя бы читались как Story 6 и похожие технические названия. Не идеально, но было понятно, что на экране есть элемент. В мобильном приложении часть таких элементов просто не озвучивается.

И от этого ещё больше хочется заняться доступностью этого приложения 🙂

Заметил странность с языком: названия курсов и вопросы квизов к урокам почему-то отображаются на английском. Возможно, это встречается у всех пользователей, но в учебном приложении такая мелочь быстро мешает.

На главной пробовал переключать категории перед списком курсов. Нажатие срабатывало, но список не менялся. При этом в каталоге категории переключались нормально.

Отдельный момент — смена email. Сейчас из приложения не очень понятно, что email можно сменить в профиле Open Academy веб. Я бы прямо дал эту ссылку в приложении, чтобы пользователь не искал, куда идти.

Пока в приложении есть не все курсы и функции. Команда пишет, что остальное будут постепенно адаптировать под правила сторов и переносить в мобильную версию.

Если пользуетесь Open Academy или хотели посмотреть, что это такое, сейчас хороший момент установить приложение, пройти курс и оставить отзыв. На старте приложениям важны оценки и нормальная обратная связь: вход, навигация, уроки, квизы, доступность, стабильность.

Если найдёте баги, можно написать в поддержку:
@open_academy_support_bot

Дальше у них в плане релиз Студии для авторов и активное наполнение платформы курсами. За этим я бы тоже последил: если авторам дадут удобный вход, Open Academy может стать площадкой, где курсы реально появляются регулярно.

#ИИ #образование #доступность

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Ritual: сильная AI-инфраструктура, но токен пока анализировать нечем

Прогнал Ritual через локальный TCCC AI audit pipeline: отдельно команда, концепт, метрики, токеномика, код и сообщество.

Вывод получился не про цену и не про график. Официального торгуемого mainnet-токена RITUAL я не нашёл.

В документации есть RITUAL как валюта testnet-сети: chain ID 1979, 18 decimals, faucet, RPC и explorer. Но это не токеномика. Нет официального mainnet-контракта, supply, распределения, vesting/unlocks, holders и понятной связи токена с экономикой сети.

Поэтому блок “коин” здесь почти нечем заполнять: публичного объекта анализа пока нет.

Сам проект при этом не пустой.

Ritual вышел из stealth в ноябре 2023. Тогда же был объявлен раунд $25 млн во главе с Archetype. Среди основателей — Niraj Pant и Akilesh Potti, оба с бэкграундом Polychain. В публичной команде есть люди с опытом DeepMind, a16z crypto, Jane Street, Flashbots, Ethereum Foundation и AI/crypto research.

Концепт тоже не выглядит как обычный “AI token”. Ritual Chain пытается сделать среду, где смарт-контракты могут обращаться к LLM, ONNX-моделям, HTTP, ZK/FHE, планировщику задач, кошельку агента и другим системным примитивам.

То есть вопрос здесь не “какой AI-коин купить”. Вопрос в другом: можно ли сделать сеть, где AI-агент имеет состояние, ключи, баланс, расписание и живёт внутри блокчейн-логики, вместо серверного скрипта рядом с API.

Это интересная инфраструктурная идея. Но по зрелости пока много вопросов.

Публично виден testnet-контур: docs, RPC, explorer, faucet. Explorer показывал 40 active validators и отдельные цифры по агентам, но это нельзя считать users, revenue или adoption. TVL, fees, revenue, active wallets и нормальная usage-series в проверенных публичных источниках не нашлись.

С кодом тоже не всё гладко. Официальная GitHub-организация ritual-net подтверждает домен ritual.net, но на момент проверки показывала 0 публичных репозиториев. Есть документация и developer-surface, но публичный core-код Ritual Chain, история коммитов, admin/multisig-параметры, bounty и независимые аудиты актуальной сети не подтвердились.

Отдельно всплывали Infernet SDK и упоминания Trail of Bits/Zellic для Infernet. Это плюс к старой части проекта, но не аудит всей новой Ritual Chain.

Для меня основной риск такой: Ritual давно существует, выглядит технически сильным, но всё ещё находится между research/testnet и полноценной публичной сетью. Если mainnet, токеномика и реальные метрики использования будут откладываться дальше, сильная архитектура может так и остаться красивой инженерной историей.

Плюс есть обычная крипто-ловушка: похожие домены и токены с названием RITUAL. Если это не ritual.net / ritualfoundation.org и не официальный контракт, я бы не считал это токеном проекта.

Мой вывод: Ritual стоит держать в watchlist как серьёзный AI x crypto-инфраструктурный эксперимент.

Но покупать “что-то с тикером RITUAL” сейчас — плохая идея. Анализировать токен пока невозможно: официального публичного объекта анализа нет.

Следил бы за четырьмя вещами:

1. дата и параметры mainnet;
2. официальная токеномика и контракт;
3. публичный core-код, аудиты и bounty;
4. реальные метрики использования, а не validators, agents и narrative.

Если это появится, Ritual можно будет разбирать уже как полноценный проект с экономикой. Пока — watchlist, а не инвестиционный тезис.

#web3 #AI #ИИ_АГЕНТ

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Зачем мне VK-operator для ИИ-агента

Самое раздражающее в работе с агентом - когда он уже понимает задачу, но я всё равно должен сам открывать сайт и делать мелкие действия руками.

У меня это началось с простого случая. Для одного сервиса с изображениями приходилось раз в сутки открывать ссылку, проверять страницу и передавать агенту нужную информацию. Вроде мелочь, но таких мелочей быстро становится много.

Где-то нет нормального API. Где-то действие доступно только в браузере. Нужно открыть страницу, посмотреть состояние, нажать кнопку, выбрать раздел, прикрепить файл, проверить ленту или убедиться, что публикация ушла туда, куда надо.

Если каждый такой шаг остаётся на мне, агент помогает только наполовину. Он пишет, думает, готовит, но я всё ещё остаюсь прокладкой между сервисом и Hermes: открыл страницу, посмотрел, пересказал, перенёс результат обратно.

Поэтому мне интересен VK-operator.

Не агент, который «живёт в ВК» и пишет куда попало. А оператор, который может открыть нужное место, собрать контекст, подготовить следующий шаг и доложить, что получилось.

Например, он может посмотреть ленту и предложить темы, найти старые публикации, чтобы не повторяться, подготовить черновик поста или ответа, прикрепить медиа, проверить услуги и описание сообщества, выделить комментарии, где нужен мой ответ.

Самый показательный пример - ВК-плагин, о котором я писал раньше. Я поручил агенту помочь сделать этот плагин. Потом он зашёл в ВК, проверил взаимодействие в чате, посмотрел ответы, сверил логи и убедился, что всё работает.

Мне не пришлось вручную гонять каждый тест и каждый раз писать ему: «тут ответил», «тут не ответил», «тут ошибка». Он работал с ВК как с интерфейсом и докладывал результат.

Границы здесь обязательны.

Публикации, комментарии, сообщения, реклама, изменения в сообществе - только после подтверждения. Доступ к аккаунту должен быть ограничен: минимум прав, понятные сценарии, остановка перед публичным или чувствительным действием.

Но чтение, проверку, поиск, черновики и технические проверки агент уже может брать на себя.

Вот после таких примеров становится понятнее, зачем нужны ИИ-агенты. Не ради красивого слова «автоматизация», а чтобы отдавать им куски реальной работы: открыть, проверить, сравнить, подготовить, приложить, уточнить, доложить.

Если раньше вы сами были промежуточным звеном между сервисом и агентом, часть этой работы можно постепенно передавать агенту-оператору.

Человек задаёт цель и границы. Агент берёт скучные переходы и повторяющиеся действия.

Какие задачи вы до сих пор делаете руками только потому, что они спрятаны в браузере?

#ИИ_АГЕНТ

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Как ИИ-агент помог мне разместить песни, созданные с помощью Suno

С песнями у меня получилась отдельная история.

Сначала я научился создавать треки через ИИ. Часть песен была сделана в Suno, часть - в моём обычном процессе через агента.

Но создать песню - это только половина дела. Потом её надо куда-то разместить: загрузить аудио, подобрать обложку, указать исполнителя, название, жанр, язык, авторов, площадки, дату релиза. И ещё не ошибиться, потому что музыкальные кабинеты не всегда сделаны так, чтобы быстро и спокойно пройти их с первого раза.

Первые треки я размещал сам и возился с этим несколько часов.

Открываешь сервис, ищешь нужный раздел, заполняешь форму, но почему-то она не принимается. Оказывается, не так выбрал исполнителя или неверно загрузил обложку. Где-то аудио надо конвертировать, где-то не тот жанр, где-то непонятный статус. Потом ещё надо помнить, какие песни уже отправлены, чтобы не создать дубли.

В какой-то момент я понял, что это как раз работа для ИИ-агента.

Я дал ему доступ к MusicAlligator и FreshTunes, список треков и правило: не дублировать уже размещённые песни.

Сначала я не просил сразу отправить всё подряд. Я попросил агента изучить справку, пройтись по кабинету, понять правила сервиса, загрузить первый трек и по ходу дела поправить скилл: что где нажимать, какие поля важны, где сервис ругается, как правильно готовить обложку.

После этого агент уже сам зашёл в кабинеты и начал делать эту рутину.

В MusicAlligator он подготовил релизы, учёл ограничения по AI/Suno-трекам, проверил статусы и настроил очередь: раз в неделю приходит ссылка на оплату следующего релиза. Оплату он, конечно, не делает сам - только готовит ссылку и останавливается на моём решении.

Во FreshTunes он разместил остальные песни, которые не пошли в MusicAlligator и ещё не были опубликованы.

Самое ценное здесь даже не то, что он заполнил форму.

Он делал всё целиком: сверял, какие треки уже есть, готовил обложки по правилам сервисов, конвертировал аудио, заполнял метаданные, добавлял автора и исполнителя, выбирал жанры, отправлял на модерацию и потом ставил мониторинг статусов.

То, что у меня вручную занимало часы и постоянно требовало внимания, превратилось в рабочий процесс: я задаю направление, агент делает техническую часть. А там, где нужна оплата, он готовит ссылку и ждёт моего решения.

Для меня это хороший пример, где ИИ-агент полезен не как собеседник, а как оператор. Он открывает нужные сервисы, разбирается в их правилах, заполняет длинные формы, проверяет результат и сохраняет опыт на следующий раз.

И в итоге песни, которые легко могли лежать просто папкой с файлами, начинают доходить до музыкальных площадок.

А у вас есть такие длинные скучные процессы, где агент мог бы быть не советчиком, а оператором?


😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Axis: синтетический доллар с доходностью, где главный вопрос — не APY, а доверие к механике

На поверхности всё выглядит красиво: Axis делает USDx — синтетический долларовый актив, а доходность для sUSDx должна появляться за счёт market-neutral арбитража между площадками. На сайте обещают 10–20% net APY, on-chain transparency и Proof of Reserves. Если движок действительно ловит рыночные дислокации, это не очередной “доход из воздуха”, а попытка упаковать арбитражную стратегию в DeFi-актив.

TCCC AI нашёл у Axis нормальную документацию по USDx, sUSDx, mint/redeem, ролям, контрактам и transparency dashboard. Есть Ethereum-адреса USDx, USDxMarket, MarketConfig и StakedUSDx. Есть аудиты, включая OpenZeppelin по V2 в июле 2026.

Практика проверяется через приложение и transparency-раздел:
https://app.axis.to/transparency

Origin Vault тоже в приложении, но на момент аудита депозитное окно было закрыто:
https://app.axis.to/origin

По snapshot на 9 августа 2026: USDx Total Supply около 67,35 млн, backing около $67,48 млн, backing ratio 100,19%, sUSDx exchange rate 1,00180412. Это хороший знак: проект показывает dashboard, а не просто обещает обеспечение.

Команда не анонимная: в материалах виден бэкграунд Alphanonce, QCP Capital, Velodrome, Blackstone, Ondo, Tether/Bitfinex. Есть институциональный сигнал: $5M round led by Galaxy Ventures, но это вторичный источник.

С кодом осторожнее. Публичный GitHub/GitLab с исходниками контрактов или execution engine TCCC AI не нашёл. Движок описан как proprietary low-latency execution system. Адреса, роли и аудиты есть, но репозиторий, commits и открытый код движка не доступны как у open-source протокола.

On-chain здесь проверяется не всё. Контракты, supply, часть резервной картины и роли — да. Но источник доходности остаётся off-chain: биржи, кастодианы, execution engine, hedge/PnL, solvency контрагентов и управление позициями. В документации Axis это тоже признаётся.

Ещё важный момент: mint/redeem не выглядит permissionless для обычного пользователя. Primary market работает через approved counterparties, whitelisted accounts, маршруты, лимиты и operator settlement. sUSDx тоже не “нажал кнопку и мгновенно вышел”: redemption идёт через requestRedeem, cooldown и servicing. Текущий cooldown — 7 дней.

Что понравилось: понятная модель USDx → sUSDx, transparency dashboard, неанонимная команда, опубликованные контракты, документация и несколько аудитов. Доходность привязана к market-neutral активности, а не к эмиссии токена ради APY.

Что напрягает: ключевая доходность зависит от off-chain стратегии. Нет полной независимой картины по PnL, fees, revenue, составу резервов и контрагентским рискам. Код движка закрыт, публичный репозиторий не найден. Governance и корпоративная структура раскрыты слабее, чем продуктовая документация. Цифры вроде 36% historical annualized returns, Sharpe 4.9, peak AUM $400M и 10–20% APY остаются self-reported claims.

Мой вывод: Axis интересен не как “стейбл с высокой доходностью”, а как on-chain обёртка вокруг институционального арбитражного движка.

Главный риск здесь из этого и следует. Пользователь берёт смарт-контрактный риск плюс всю связку: команда, кастодианы, биржи, операторы, лимиты, redemption, off-chain стратегия, закрытый execution engine и юридическая конструкция.

Я бы отнёс Axis к проектам, которые стоит наблюдать, но проверять по холодному списку:

1. где реальные резервы;
2. кто контрагенты;
3. как часто обновляется NAV/backing;
4. что происходит при рыночном стрессе;
5. насколько реально выйти;
6. что покрывают аудиты и что оставлено за рамками;
7. появится ли больше прозрачности по коду и off-chain стратегии.

Если смотреть как пользователь DeFi, вопрос другой: какая часть доходности проверяема, а какая остаётся доверием к off-chain машине.

Я для таких разборов и использую TCCC AI: не чтобы сказать “можно” или “нельзя”, а чтобы разложить проект на концепт, токен, код и риски.

https://tcccai.xyz

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

Собрал в одном месте свои опубликованные песни NVZ.AI.

Буду рад, если послушаете и поставите лайки.

NVZ.AI — это «Не вижу. ИИ». Название получилось из двух вещей: я незрячий, а сами песни появились при помощи искусственного интеллекта. Но почти у каждой песни есть своя история.

Часть песен сделана на стихи бабушки:

- «Тихо песнь поёт свирель» — нежная песня с флейтой и очень красивым настроением.
- «Что мы сделали с душой» — про то, как раньше за столом разговаривали, пели, танцевали под пластинки, а теперь часто сидим рядом и листаем телефоны.
- «Не спеши повзрослеть» — о том, как мы сами ускоряем время и живём от события к событию.
- «Песня про осень» — тоже на бабушкины стихи.
- «Песня про берёзы» — спокойная песня на стихи бабушки.
- «Песня про дождь» — ещё одна песня на бабины стихи.
- «В этой осени места грусти нет» — осенняя песня, но не про тоску.
- «Желтый лист и воздух с просинью» — ещё одна песня на стихи бабушки.
- «Кусочек счастья» — песня про любовь.
- «Песенка о свободе птички» — человек вынес клетку и удивляется, почему птичка не поёт. А она объясняет.

Есть и песни из моих личных идей:

- «Я чувствую себя вновь молодым» — песня, вдохновлённая важным событием и хорошим настроением.
- «Зарядка, которая застрянет в голове» — трек под зарядку. Я сам делаю зарядку под него по утрам, и припев реально может застрять в голове.
- «Буль-буль-буль» — песня, созданная просто по приколу. Идея пришла за обедом.
- «CAA AEE EE» — странная, но красивая история: я сгенерировал изображение в Aztec, бот распознал символы, синтезатор речи красиво их прочитал, и мне стало интересно, как это будет звучать песней.
- «Hyperliquid всё растёт» — песня из моего web3-контекста. Увидел англоязычную песню про Hyperliquid, вдохновился и сделал свою на русском.
- «Бла-ла-ла» — отдельный весёлый эксперимент.

Если хотите, послушайте, сохраните, лайкните или отправьте кому-нибудь, кому такое может зайти. Мне самому интересно смотреть, какие песни люди находят и слушают.

Ссылки для прослушивания собрал ниже. Я проверял, чтобы в карточках был исполнитель NVZ.AI.

«Зарядка, которая застрянет в голове»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук
OK музыка

«Бла-ла-ла»:

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Буль-буль-буль»:

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Тихо песнь поёт свирель»:

Яндекс.музыка

Звук

Ok музыка

«Что мы сделали с душой»:

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Не спеши повзрослеть»:

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Я чувствую себя вновь молодым»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

Youtube

«Песня про осень»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

Youtube

«Песня про берёзы»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

Youtube

«В этой осени места грусти нет»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«CAA AEE EE»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Hyperliquid всё растёт»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

Youtube

«Желтый лист и воздух с просинью»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

Youtube

«Кусочек счастья»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

Звук

OK музыка

«Песенка о свободе птички»:

ВК музыка

Яндекс.музыка

OK музыка

Youtube

Как ИИ-агент сам учится на работе

Есть вещь в Hermes, которая мне особенно нравится.

Он может выполнить задачу и заметить: это пригодится потом.

Если мы несколько раз упираемся в похожую проблему, агент может сохранить способ действия. В Hermes это называется скилл: небольшой набор правил, шагов, проверок и ограничений для будущих похожих задач.

Причём речь не о тех скиллах, которые я сам специально прошу создать.

В Hermes есть фоновый механизм самообучения. Агент может сам просмотреть недавнюю работу и понять: здесь появился повторяемый сценарий, здесь была ошибка, здесь нашёлся обходной путь, здесь надо дописать правило.

Например, мы делаем публикации во ВК.

Сначала кажется: ну что там, написал текст и поставил в отложку. А потом вылезают детали: один токен может публиковать, но не может читать отложенные посты; фото иногда не принимается, пока его не пересохранишь как обычный JPEG; после планирования надо открыть сам отложенный пост через VK API и сверить дату, текст и вложения.

Если это оставить только в переписке, в следующей задаче агент снова может наступить на те же грабли.

А если это попадает в скилл, дальше он уже работает иначе: сначала проверяет токен, потом готовит картинку в правильном формате, потом планирует пост, потом сверяет дату, текст и вложения в самом VK.

То же самое было с размещением музыки, сайтами, браузерными операциями, проверками текстов. Где-то агент создавал новую инструкцию, где-то улучшал старую, потому что в реальной работе нашёлся нюанс.

Для меня это важная разница.

Обычный чат с ИИ каждый раз как будто начинает заново. Да, он может помнить часть контекста, но рабочий способ легко размазывается по истории.

А агент со скиллами постепенно накапливает опыт: как именно делать задачу, где остановиться, что проверить, какие ошибки уже были.

Это не магия и не гарантия, что всё всегда будет правильно.

Но это уже похоже на развитие рабочего инструмента. Сегодня он сделал задачу. Завтра он помнит, как её лучше делать. Послезавтра сам дописывает правило, если старого не хватило.

Мне кажется, именно в этом начинается настоящая польза ИИ-агентов: не в одном красивом ответе, а в том, что система постепенно становится опытнее на твоих реальных задачах.

#ИИ_АГЕНТ


😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот