ИИ для дела

У компании Антропик вышел отчёт о неправомерном использовании клод кода. На картинке список мировых злодеев по количеству упоминаний. В США конечно никто не использует клод код в плохих целях. Точно точно!

Убрать RAG, упростить систему и сократить стоимость перевода в 72 раза

Недавний рабочий кейс. Работала система переводов на основе RAG. Модель gpt 5.4. В целом всё было нормально. Текст переводился, иногда конечно были недочёты но как без них? Переводчики тогда заскучают. Цена перевода 1000 знаков $0.05641. А это, на минуточку, примерно в 100 раз дешевле человека.

Но мне показалось что можно сделать дешевле.

Шаг 1.

Переносим все инструкции по переводу в систем промпт. Там грамматические правила для конкретного языка и очень много словосочетаний для перевода вида: словосочетания на английском - перевод. Что это даёт? Использование кэша. После первого запроса весь систем промпт попадает в кэш. При последующих запросах чтение из кэша большого систем промпт в 10 раз дешевле.

Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 2 раза и стала $0.02579
- количество запросов на один перевод снизилось с 5-6 (всякие около RAG запросы) до 1
- время перевода снизилось, но это не критичный тут параметр

Шаг 2.

Меняем модель на gpt 5.6 luna.

Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 72 раза относительно RAG варианта (или в 5726 раз дешевле человека, лол) и стала $0,000789
- качество перевода осталось таким же, как и с моделью 5.4

Перед этим конечно были построены правильные евалы на основе вхождений контрольных словосочетаний для перевода. Чтобы можно было программно сравнивать качество перевода между собой. Картинка как раз иллюстрирует такое сравнение. По оси X выборка текстов для перевода. По оси Y контрольные словосочетания. Но финальная проверка конечно за переводчиком.

Итого. Система стала проще. И дешевле. RAG имеет очень узкую область применения. Часто можно обойтись совсем без него. Иногда мне кажется, что RAG нужно использовать только в крайнем случае, когда больше уже ничего не помогает.

Я иду на AI-конференцию Community Sprints 8-10 сентября.

Три дня про то, как AI-native команды внедряют ИИ: реальные кейсы, разборы и практика от людей из международного бигтеха. Бесплатно и онлайн.

Присоединяйтесь: https://communitysprints.ru/aiconf-september/?utm_source=share&utm_campaign=aiconf-sept&utm_medium=referral&utm_content=u213566116

Небольшие ачивки на сайте. 600 кликов с поиска и 22 обращения в день.

Rust и конвертер в md файлы

Прочитал что вышел конвертер для 14 форматов документов который конвертит их все в md формат.

https://github.com/firecrawl/anydoc

Мне такое нужно подумал я. У меня как раз есть простая библиотека которая с помощью агентского поиска ищет по md файлам вместо всяких сложных рагов. Да ещё и супер дёшево.

Конвертер написан на расте и заявляют что работает сильно быстрее уже существующих. Судя по таблицам в ридми в 100 или даже 1000 раз быстрее. Но разработчикам мы, конечно же, верить не будем, и проверим самостоятельно.

Проверю два кейса с помощью anydoc и других конвертеров:
1. перегнать несколько файлов в md
2. поискать что-то на лету с помощью ugrep и сравнить с anydoc + grep

Итого. Разница действительно есть, но не такая фундаментальная как заявлено. Возможно у меня слишком маленькая выборка.

Ну и коротенько:
- При конвертиции файлов примерно на 30% быстрее других конвертилок
- При конвертации на лету на 20% быстрее
- Удобно что один инструмент для всего
- При anydoc конвертации многострочные конструкции засовываются в одну строку, другие обычно оставляют как есть, отсюда такая большая разница в строках

Так что использовать можно, но всё не так радужно, как заявляется.

Секрет человечного текста, если пишете посты нейронкой

Для проекта с новостройками нужно вести много соц сетей: телеграм, публиковать статьи, тредс, инстаграм и ещё кучу всего. Там не особо художественные тексты, главное факты, поэтому можно использовтаь нейронки чтобы писать тексты. Но они всё равно пишут так, что сразу понятно что это генеренный текст. Есть большая статья на википедии как палится нейро текст https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing

На основе этой статьи я и написал скилл хуманайзер, которые делает текст более человечным. В первой итерации агент правил всё за один раз. Получалось корявенько. То штампы пропустятся, то ритм хромает.

Во второй итерации сделал три агента, которые работают параллельно и смотрят на текст с разных сторон, а потом чётвёртый собирает всё в кучу. Стало сильно лучше. Один ищет типовые оброты, второй смотрит на ритм, третий проверяет что ещё можно добавить: цифр, имён, личного опыта, авторской позиции.

Понятно что текст получается не идеальный и такой метод не заменит редакторских правок, но стало по крайней мере не отвратительно.

Если нужно писать много текстов где не очень важна литературная составляющая, то держите скилл:

https://github.com/tjvjk/humanizer

В начале июля навайбкодил агрегатор новостроек. Как у него дела? Медленно но верно трафик идёт вверх.

262 клика из поиска -> 17 заявок. CR получается 6,5%.

Список того, что хочется сделать растёт пугаеще быстро. Приходится бить себя по рукам и брать только то, что (по моему мнению) приведёт к росту трафика.

Продолжаю наблюдать

Найди курицу на картинке

В магазине https://yerevan-city.am есть русский язык (спасибо им за это). Но поиск работает плохо. Типичная проблема на картинке. Я подумал, что можно же попросить клода или кодекс собрать корзину за тебя. Он знает и армянский, и русский, и английский. В каком-то точно окажется подходящее написание. В итоге сделал MCP для Ереван Сити. А если бы такой функционал был на самом сайте, было бы вообще отлично.

https://github.com/tjvjk/yerevan-city-mcp

Читал как-то, что Вкусвилл сделал:

первый в российском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов

Получается я сделал первый в армянском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов.

Я недолюбливал мультиагентные системы

Почему? Потому что прежде чем использовать мультиагентные системы, нужно ответить на прекрасные вопросы, которые задал автор канала Этихлид у себя в, не менее прекрасном, посте:

- зачем в флоу каждый конкретный блок?
- сколько будет 0.9⁵ и при чём тут это?
- как передаётся контекст между агентами?
- как замеряете "хорошесть" результата и его повторяемость?
- как находите, где процесс свернул не туда?
- на каких шагах требуется участие человека (HITL)?
- где берёте одного агента, а где всё-таки мультиагентный сетап?
- а что можно было бы обычным детерминированным скриптом сделать?

В общем я их всячески старался избегать и не использовать без крайней необходимости. Не люблю героически преодолевать трудности там, где их можно избежать.

И вот недавно на консультации с клиентом увидел как он использует мультиагентную систему, чтобы принимать решения на сотни миллионов рублей. И таких решений десятки. Понятно что там не всё оптимально было и мы как раз вместе разбираем все эти вопросы. Но вот сам факт. Вот наконец кейс, где такое можно использовать.

В общем из этой консультации родилась идея фреймворка для мультиагентных систем. Который позволит избежать возможных граблей.

А что за фреймворк, расскажу как-нибудь позже. А сейчас пойду отдыхать, суббота же.

Недавно писал как запустил агрегатор недвижимости. Прошло 10 дней после запуска. 50 кликов из поиска. И первая заявка на партнёрство.

Я человек простой, если кто-то меня рекомендует, я рекомендую его в ответ.

t.me/tkhychs

Знакомьтесь, это Андрей. Он невероятно успешный сеошник. Один из самых успешных, что я знаю. А ещё у Андрея потрясающий слог. С ним очень приятно гулять по городу и разговаривать о всяком важном. И он тоже любит Пелевина, как и я. В общем крайне рекомендую подписаться на Андрея.

Навайбкодил агрегатор недвижимости за выходные, залил, пошёл заниматься другими делами. Про сео вообще не думал в моменте, просто отправил сайтмап в гугл и забыл. Результат на скрине через несколько дней
_______

Обычно так начинаюся все посты про вайбкодинг. Моя реальность немного иная. Я потратил примерно два месяца чтобы сделать новый сайт. Забавно, что практически ни с чем из этого (кроме SEO) я раньше не работал. Слава нейронкам!

Стек и фундамент
- Фреймворк — Astro 6 вместо самописного статического генератора
- Данные — SQLite как единый источник вместо разрозненных JSON на диске
- Стили — Tailwind CSS v4 через @tailwindcss/vite
- Карты — MapLibre GL (не Leaflet/Google Maps) — vendor-independent, свой basemap
- Изображения — sharp
- Скрапинг источников — cheerio
- Хостинг — Cloudflare Pages/Workers
- Тесты — Vitest с coverage (v8)
- Качество кода — ESLint + Prettier + husky + lint-staged (pre-commit хуки), добавлено на самом старте

Локализация
- Сразу 3 языка (i18n на 3 локали) с самого первого коммита
- Автоопределение языка браузера и редирект на нужную локаль

SEO
- Schema.org JSON-LD на всех типах страниц
- Ручная проработка title/description под каждый тип страницы, с ключевыми словами
- sitemap + robots.txt
- Open Graph превью для соцсетей
- SEO-паттерн для тайтлов

А результат действительно на скрине. Буду держать в курсе, как развиваются события.

Я немного занимаюсь SEO по выходным. На скрине то что было на моей сетке сайтов, сейчас увы остались одни слёзы.

Так вот, по теме SEO. Навеяно двумя постами про будущее программирования https://t.me/junior_pm/444 и настоящее в SEO https://t.me/oshestakovdigital/1518

Эпитафия сеошникам

Традиционный сеошник старого толка должен исчезнуть. Не маркетолог. Не человек, который думает спросом, интентом, бизнесом и продуктом. А именно сеошник, который до сих пор считает, что его главная ценность — руками собирать семантику привычным способом и вручную проставлять теги.

ИИ не убивает качество поиска. Он убивает рутину и оправдания. Уже июнь 2026 года, запомните этот пост:
- Собрать семантику и кластеризовать — база
- Настроить регулярный аудит — база
- Знать, что такое Core Web Vitals и техничка — база
- Думать про интент, структуру и E-E-A-T — база
- Делать работу, которая раньше занимала месяц, за день-два — база
- Вести пару проектов параллельно — база

Раньше это называли высоким уровнем экспертизы. Теперь это минимальная гигиена.

Странно руками лазить по выдаче и вручную парсить конкурентов, если агент может пройти топ, снять структуры, проверить заголовки, найти пробелы и принести гипотезу. Странно руками писать мета-теги. Вы же простыни текста руками уже не пишете? А что так? Интент first, структура first, ТЗ first, проверка уникальности first — агенту вообще по барабану, ему не лень. Странно руками собирать перелинковку, robots, sitemap, микроразметку, редиректы и шаблоны title, когда это давно должно генерироваться, проверяться и фикситься автоматически. Это совершенно обычный сетап.

Традиционный сеошник говорит: ИИ пишет текст не так, как я люблю. И что? Тексты под выдачу и так давно пишутся по структуре, а не по вдохновению. Ты просто раньше платил за это копирайтерам. А тут увидел сгенеренный черновик и начал защищать не качество, а свой вкус.

Позиции — это побочный продукт спроса, интента, структуры, авторитета, технички и поведенческих. Работы с продуктом и аудиторией в общем.

Хороший сеошник теперь не тот, кто лично собрал каждый ключ. Хороший сеошник тот, кто построил систему, где агент может быстро собирать семантику и контент, аудиты ловят ошибки, регламенты держат качество, мониторинг режет мусор, эксперименты снижают риск, аналитика показывает последствия, а структура сайта не расползается после третьего апдейта.

ИИ генерит слоп — да. Люди тоже льют воду и штампуют простыни ни о чём. В моём опыте даже чаще. Просто раньше вы называли это контентом, а теперь внезапно стали эстетами смысла.

Наша ниша слишком сложная, ИИ не поймёт — значит вы плохо, видимо, разбирались, если тематика вдруг сложная и непостижимая для агента со специальными обвязками вроде базы интентов, графа запросов и внешней памяти фактов о нише.

Кто-то скажет: я не хочу работать с тем, что не контролирую вручную — значит, пора учиться выстраивать систему и процессы, а не дёргать каждый тег руками. В 2026 вопрос уже не внедрять ИИ или нет в SEO. Вопрос: что нужно поменять в себе, команде, процессах, структуре и продукте, чтобы ИИ стал нормальной частью продвижения.

——

Здесь лежит традиционный сеошник. Он вычитывал каждый текст вручную, спорил с агентом про вхождения, боялся массовой генерации, презрительно говорил «фу, нейроконтент», ломал своими правками чужую структуру и не мог написать ТЗ копирайтеру быстрее, чем за неделю, любил три недели вылизывать семантику, но до последнего был верен тому, что его призвание — руками собирать идеальное ядро.

Я человек простой, если кто-то рекомендует или шерит мой блог, я рекомендую в ответ.

t.me/maximaffiliate - пример человека который зарабатывает на своих сайтах. Думаю сильно больше среднего программиста в десятки раз. Один из топовых сеошников, которых я знаю. Особенно впечатляет, что Макс делает миллион экспериментов и разбирается как что работает самостоятельно. Думаю поэтому и зарабатывает отлично. В общем крайне рекомендую подписаться на Макса. Макс крутой.

Очередное подтверждение что RAG не нужен

Гугл пару дней назад анонсировал Open Knowledge Format. Это формат для базы знаний которая будет доступна агенту и человеку одновременно. И это простые текстовые файлы. Вот несколько принципов из их статьи:

- Anyone can produce, without an SDK
- Anyone can consume, without an integration
- Survives moving between systems, organizations, and tools
- Lives in version control alongside the code it describes
- Is readable by humans and parseable by agents: the same file, no translation layer

К слову клод код прекрасно ищет по простым текстовым файлам. Тут тот же самый принцип. ИИ агенты уже достаточно хорошо справляются с таким поиском. При этом файлы остаются читаемые и для человека.

Я ещё в январе сделал простую библиотеку для AI поиска по файлам. Получается смотрел в будущее.

С этой библиотекой под капотом работает бот для помощи легализации в Армении https://t.me/ponaehaliam_bot Который я тоже сделал. Недавно обновил LLM на которой он работает. Поставил Gemini 3 Flash Preview. Раньше была Grok 4.1 Fast. Стоимость одного поиска осталась в районе 2 центов, но скорость сократилась до нескольких секунд. Фидбек от 5000 сообщества крайне положительный.

Мне RAG как организация поиска по базе знаний никогда не нравился. Конечно я его настраивал, именно поэтому и не понравился с инженерной точки зрения. Слишком много движущихся частей. Слишком много мест, где что-то может сломаться. Я за простые, рабочие и дешёвые инструменты.

Code must not be written by humans
Code must not be reviewed by humans
(с)

Возможно ли такое вообще? И если возможно, то где о таком можно говорить в приличном обществе?

Даже если компании и признаются что пишут код с помощью ллм или строят процессы с помощью агентов, но всё равно говорят что финальный ревью за человеком. Это нужно чтобы сохранить лицо. Кому понравится когда их приватная переписка окажется где-нибудь на гитхабе в пулл реквесте? Наверняка клод код пишется с помощью клод кода. Но Антропик всё равно нанимает инженеров.

Если ты уже преисполнился и у тебя «аж пальцы горят» чтобы уже убрать из процессов людей и заменить их ллм болванчиком, что же делать?

Тут есть варианты:

1. Менеджмент понимает что есть риски, но есть и выгоды (вероятно). Есть карт бланш на всё. Тут вопросов нет.

2. Прямого разрешения нет, есть всякие полиси. Тут тоже есть вариант. Запили что-то такое, что сильно забустит компанию. А потом когда выяснится, что там оно всё само крутится и все данные улетали в Антропик или ОпенАИ, моли о прощении. И аппелируй к выгоде.

3. Страдать.

4. Найти другую компанию.

5. Стать соло пренером и показать всем кузькину мать! Запилить своего единорога! Ведь кодить теперь просто! Но тут нужно понимать, что кодинг это примерно 15% успеха, остальное дистрибуция, маркетинг и продажи.

Цитата в начале поста взята с сайта https://factory.strongdm.ai/ Парни сделали software factory. Интересно что тут есть аналогия с дарк китчен. Какая разница кто тебе готовит (пишет софт) и где? Главное результат. Об этом поговорим в следующий раз.

Что такое ИИ нейтив компании?
(по версии Y combinator)

Один человек + ИИ вместо команд из разных людей.

ИИ делает продукт, собирает метрики и потом улучшает продукт на основе метрик.

Вся компания должна быть ИИ читаемой: таск трекер, переписка, база знаний, дашборды.

Фабрика софта. Человек пишет только спецификации и тесты. ИИ сам пишет код и подгоняет под тесты. «Это открывает эпоху инженеров с производительностью х1000 и х10000».

Мидл менеджеры не нужны - их заменит ИИ. У ИИ есть весь контекст.

Максимизация токенов, а не штата. «1 человек с ИИ = гугл инженер Х 1000» «Если ваш счета за АПИ вам комфортны, вы не дорабатываете»

Новым компаниям проще стать ИИ нейтив, потому что нет легаси и «благодаря этому двигаться в 1000 раз быстрее конкурентов».

Вот такое вот оно светлое будущее.

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=EN7frwQIbKc

Расскажи что такое агент, как будто мне 10 лет

- Папа, а что такое агент?
- Ну это когда в компьютере есть специальная программа, которая может принимать реше... (тут у сына очевидно потерялся фокус) шшшш ш ш шшшшшш ш ш шш шшшшшш ш ш ш шшшш ш ш ш ш
- А, это как фиксики которые могут управлять компьютером?
- Нууу да

Из семейных диалогов