Основательно!

New ERA ✨

Чуть не пропустил, у нас новости 😉🤟🦾

Рубрика «Навайбкодили»🚀

Всем вайб привет!

Я решил начать больше писать про искусственный интеллект и про то, что я делаю. Я каждый день занимаюсь разработкой проектов: пробую, тестирую, глубоко погружаюсь. Знаете, не потому что мне нечего делать, это так не работает. У меня просто куча идей, и меня привлекает, что я могу что-то придумать и сразу же воплотить.😍

Поэтому я решил объединить новости про AI с более понятными пояснениями для тех, кто не глубоко в этой теме.

Сейчас я веду разработку порядка 10–15 проектов. Мне супер интересно выпустить две полноценные игры. Одна — тактическая RPG. Другую кто-то сравнивает с Worms, кто-то с Angry Birds: хочу сделать мультиплеерную игру для мобильных платформ и для десктопа, может быть, чтобы она была опубликована в Steam. Обожаю игры. Всегда мечтал побывать в этом бизнесе, и вот с помощью AI у меня появилась возможность эту мечту воплотить.👻

Чтобы со всем этим работать эффективнее, нужен AI: модели, которые помогают писать код и совершенствовать продукты. Напомню, что есть несколько топовых разработчиков таких моделей: OpenAI, Claude и Grok Илона Маска. А ещё есть очень сильные китайские модели: DeepSeek, Kimi, GLM.

За сентябрь вышли просто топовые модели: те, что лучше выполняют задачи и лучше понимают контекст. Вот главное, с пояснениями:

Claude Opus 5.5 и Sonnet 5.5 от Anthropic: Opus вышел 22 сентября, Sonnet — 28-го. Opus — флагман, Sonnet гораздо дешевле и делает примерно то же самое. По данным Anthropic, Sonnet 5.5 отвечает больше, чем на 30% быстрее прежнего Sonnet 5 и до 30% дешевле за задачу: 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за миллион выходных. Токен — это кусочек текста, по ним модели и считают цену. В тестах агентного кодирования Sonnet обходит Opus только в одном из трёх. Зато киберзащитные меры, которые раньше стояли только на флагмане, Anthropic впервые распространила и на Sonnet: по словам компании, его киберспособности сопоставимы с Opus 5.

OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol. По ряду тестов она приближается к самой топовой модели, GPT-6 Astra, а стоит в разы дешевле: по данным OpenAI, 2 доллара за миллион входных токенов против 10 у Astra и 10 против 50 за выходные.

В тот же день, 29 сентября, OpenAI показала Dots. Это постоянно работающие агенты на базе Astra. Агент — это AI, который сам ведёт задачу по шагам, а не отвечает на один вопрос. У каждого Dot свой облачный компьютер, он подключается больше, чем к 4 000 приложений и сервисов, и может работать круглосуточно. Пользователь заранее задаёт правила: что агент делает сам, что только после «да» от человека, а что нельзя никогда.

Про китайские модели интересно смотреть отчёт Mozilla от 15 сентября: он про открытые модели, и китайские там заметная часть. Открытые, вроде Kimi (это те, что можно скачать и запустить у себя), по оценке Mozilla отстают от закрытых примерно на четыре месяца. На рейтинге Artificial Analysis от 1 сентября Kimi K3 набрал 60 баллов, Claude Fable 5 — 62, а по цене за токены Kimi стоит около 30% от Fable.

Для тех, кто пишет код с AI, 11 сентября в Claude Code (версия 2.1.269) появилась команда claude plugin eval. Плагин — это надстройка над Claude, которую ставят, чтобы он лучше справлялся с задачами. Команда проверяет, есть ли от неё толк: прогоняет каждую задачу в чистой сессии три раза с плагином и три раза без и показывает два балла и разницу. Anthropic сама разбирает случай, когда оба балла 1,0: задача решена, но плагин тут ни при чём.

И про то, что бывает, когда код пишут агенты. 21 сентября Linear рассказала, что переделала свой CI — систему, которая автоматически проверяет каждый кусок нового кода. Причина: агенты стали писать код быстрее, чем команда успевала его проверять. По цифрам самой компании, набор тестов с начала года почти учетверился, сейчас добавляют около 2 000 тестов в неделю, и большинство пишут агенты. Агентов тормозить не стали, занялись самой проверкой, и ожидание даже чуть сократилось: с шести с лишним минут до чуть больше пяти.

Но там вообще много всего, углубляться я сейчас не буду. Смысл в том, что эти решения действительно позволяют выпускать продукты на совершенно ином уровне, чем даже два или три месяца назад, не говоря о том, что было год назад. Поэтому, если интересно, буду постепенно делиться этапами своей разработки и выкладывать проекты.

Не забываю постоянно совершенствовать и проекты внутри компании. В частности, допилили нашу CRM для отдела продаж. Пытаюсь построить управляемый контур операционной системы компании. Это оказалось самой сложной задачей, даже не с точки зрения разработки, а с точки зрения того, как сделать так, чтобы контекст и информация друг другу не противоречили и всем этим было удобно пользоваться.

И из интересного — то, что я делаю сейчас на нашем сайте. Постоянно его обновляю, поэтому заходите, пишите мне, если будут предложения или что-то ещё. Будет супер интересно получить от вас обратную связь.

Так что начинаем с понедельника. Точнее, начинаем понедельник вместе с AI, естественно.

В неравном бою ножка кровати победила мой палец на ноге.

Итог- перелом. Месяц без нагрузок и тренировок🥹

Морали не будет, разве что не торопится и быть внимательнее ⛹️🎾

Сразу две близким мне темы будем сейчас разбирать: AI + retail

Сеть «Реми» на Дальнем Востоке — Приморье, около 120 магазинов — с августа 2026 тестирует AI-агента, который сам ставит людям задачи. Пилот делает вместе с компанией InfoVizion, агент встроен в уже работающую у сети систему (Быстродел), а не подключён отдельным продуктом сбоку.

Это пока что редкий пример из известных, потому просто разберу его немного и дам свои мысли.
1️⃣Первый сценарий:
каждый день он разбирает дефицит по топовым SKU, ищет причину — не довезли, не заказали, сбой в логистике или на планограмме — и сам ставит категорийному менеджеру задачу с дедлайном. Раньше это делал человек сам: открывал отчёт, разбирался, что не так, и сам решал, кому и что поручить.

2️⃣Второй сценарий:
агент ранжирует магазины по потенциалу продаж и готовит территориальному директору чек-лист перед визитом — вместо того чтобы тот сам перелопачивал отчёты накануне поездки.

Смысл сдвига тут вот в чем: вместо отчета, который как то еще нужно разобрать и интепритировать- сразу закрытая задача с именем и сроком. Мечта?

Почему они подошли к задаче таким образом, в целом я соглашусь, что пускать модель напрямую в сырые данные ритейлера ненадёжно. Поэтому между данными и агентом стоит промежуточный выверенный аналитический слой с бизнес-правилами (грубо говоря контекст наше все) — архитектура из четырёх слоёв: данные, аналитика, процессы, дообучение.

И тут же они приводят цифру:

такая связка на 100+ магазинах и десятках тысяч SKU обходится в десятки тысяч рублей в месяц — против примерно миллиона, если гонять сырые данные через модель напрямую.

Пилот стартовал недавно, результатов пока нет.🏪

С архитектурой тут все понятно как божий день — про свои четыре слоя сейчас много кто говорит. Точнее это вообще относится к любой задаче, где вы пускаете агентов и модели. Тут важнее как это все заработает, но я очень оптимистично настроен что ребята идут в этом направлении.

Что ж, подождем результатов, будет что обсудить!

СДЭК начал продавать свой кофе. В зёрнах, дрип-пакетах, и ещё злаковые
батончики — на Ozon и в собственном интернет-магазине.

Обнаружили это по
карточкам товара журналисты Shopper's 25 сентября, сама компания запуск
никак не анонсировала и на вопросы издания не ответила.

Это не первый заход СДЭК в кофе — направлению уже пять лет. С ноября 2021
года у компании работает CDEK Coffee: мини-кофейни самообслуживания в
пунктах выдачи, бесплатная аренда кофемашин офисам (партнёр платит только
за зерно), вендинговые станции в бизнес-центрах. Новое здесь — конкретный
шаг: пятилетний внутренний проект упаковали в розничный бренд и вынесли на чужую площадку.

Причём сам кофе СДЭК не делает. Зёрна и дрип-пакеты производит московская
«Харар», батончики — новосибирская «Здоровое питание» (у неё, кстати, уже
есть свои бренды Say Yes и More Life). Заказывает всё это компания
«СДЭК-проекты». То есть свой у СДЭК остаётся только бренд и место, где его
и так видят каждый день, — сеть пунктов выдачи по всей стране.

Момент выбран не случайно.

В первом полугодии 2026 продажи кофе в зёрнах в
сетях упали на 8%, батончиков — на 12% (данные NTech).
А онлайн-продажи
кофе, наоборот, растут: зёрна +17%, молотый +10%, растворимый +11% («Чек
Индекс»).
СДЭК заходит именно в растущий канал — и почти без собственного
производственного риска: если не пойдёт, закрыть такой проект намного
проще, чем закрыть цех условно.

Что дальше и окупится ли это — компания не говорит вообще.

Мне здесь интереснее всего не кофе, а сама механика. Чтобы зайти в новую
товарную категорию, оказывается, не обязательно строить производство.

Обязательно — иметь место, где твой бренд уже на виду каждый день, и найти
того, кто физически всё сделает за тебя. То есть дистрибуция.

Думаю что за ними последуют и другие компании.

Решил подкрепить свой пост вот такой вот красотой, ну на мой взгляд.
Придумано и создано - вашим покорным слугой.
....за 5 минут с помощью Opus 5.5 ♣️

✨

Не мог пройти мимо новости от Retail.ru

X5 отчиталась: кофепойнты стоят уже в 88% её магазинов. В «Пятёрочке» за первое полугодие продали 104 млн чашек, на 40% больше, чем год назад. В «Перекрёстке» 9 млн, плюс 30%. Капучино впервые обогнал латте, а треть всех продаж — большой американо.

Ещё X5 X5 Group рассказывает про качество. В «Пятёрочке» бленд из 100% арабики (Бразилия, Колумбия, Эфиопия). У «Перекрёстка» и Select своя лаборатория вместе с Плехановским вузом: проверяет каждую партию от зелёного зерна до готового напитка и выдаёт цифровой паспорт качества. «Перекрёсток» делает ставку на спешелти по доступной цене. А половина чеков с кофе, по словам сети, уходит вместе с выпечкой.

Цифры правда впечатляют. Кофе теперь есть почти в каждом магазине у дома: у «Магнита» 5 000 точек (год назад было 3 000), «Лента» поставила кофе во все 270 гипермаркетов, «Дикси» за два года утроила продажи на точку. (но у них была низкая база, так что это нельзя не отметить).

Но я смотрю на это изнутри (мы в DrinkX делаем кофейные системы для сетей), и картина там другая.

Средний кофепойнт в российском ритейле продаёт около 25 чашек в день. Это наша внутренняя цифра по рынку. «Дикси» Дикси, кстати, молодцы, но росли они с маленькой базы: было 12–15 чашек, стало 40. Отсюда и «утроили».

Теперь простая арифметика. Возьмём капучино за 79 ₽. Минус НДС, кофе, молоко, стакан, эквайринг — у сети остаётся примерно 14 ₽ с чашки. 25 чашек × 14 ₽ × 30 дней ≈ 10,5 тысячи в месяц на точку. И из них ещё платить за машину, сервис, химию и время сотрудников. (Считал сам по средним ценам сырья, так что плюс-минус.)
То есть по сути всё это работает в минус.

А поднять цену нельзя. Кофе в магазине сейчас держится на одном: он дешёвый. Плюс 10 рублей — и покупатель уходит, потому что за сервис он пока не платит. Никто ещё не доказал, что ему есть за что платить.

Почему так вышло? Мне кажется, кофе в сетях строили как полку: поставили машину, подключили к интернету (и то не всегда), отчитались о пенетрации в чек. Ошибки на пути к формату — это нормально, никто его сразу правильно не строит. Но при таких объёмах напитки уже не полка. Это отдельный бизнес внутри бизнеса сети, и заниматься им нужно как бизнесом.

Я бы начинал с трёх вещей.

1. Эспрессо. Суперавтомат на каждый напиток готовит по-разному: влажность, температура, помол, состояние машины. В сети на тысячи точек получаются тысячи разных чашек, а парк у большинства — недорогие машины, которые стабильностью не славятся. Мы предлагаем перенести эспрессо с точки на завод: основа приезжает готовой, на точке только собирается напиток. Спешелти-кофейню в магазине у дома никто не строит, поэтому повторяемость важнее всего.
Вот поэтому лаборатория с цифровым паспортом партии меня не очень впечатляет. Можно сколько угодно проверять зерно, но всё это рушится на последней миле, в недорогой кофемашине на точке. И «спешелти по доступной цене» звучит странно: спешелти как раз про то, что дёшево не бывает (редкое зерно, выверенное приготовление, супер обучение персонала). Иначе это просто хорошая арабика, что тоже неплохо, но называется по-другому.
С выпечкой в чеке тоже не всё так просто. Кофе тянет за собой другие покупки, только пока машина работает и напиток сегодня такой же, как вчера. Люди возвращаются за повторяемостью. А её сейчас никто не гарантирует.

2. Меню.
Люди привыкли к кофейне: альтернативное молоко, сиропы, холодные напитки. Сети сейчас этого дать не могут. Не везде нужно 10 видов молока, но выбор нужен.

3. Управление.
Сервис, качество, рецептуры и продажи в одном контуре, из коробки, как айфон. Без пяти подрядчиков, которые что-то докручивают на коленке.
Тогда появляется то, чего сейчас нет: стабильное качество, за которое не стыдно брать цену кафе. А у напитков появляется своя команда и свой P&L.
Мы это уже проходили вместе с сетями. В «Пятёрочке» вместе с нами в Москве продажи выросли кратно. Во «ВкусВилле» автоматизировали «ВкусВилл Кафе» и «ВкусВилл Self-service», и сеть смогла поднять цены до уровня кафе. Работаем с Яндекс Лавкой Яндекс Лавка, сейчас начинаем с «Лентой» Лента.

Я не к тому, что X5 что-то делает не так. 88% — огромная работа. Просто следующий шаг уже не в том, чтобы поставить машину ещё в одном магазине, а в том, чтобы она начала зарабатывать.

А вы бы заплатили за кофе в магазине на 30-50 рублей больше, если бы он каждый раз был как в кофейне?