vlad kooklev — ai & agents

почему я не использую openclaw и вам тоже не стоит

немного статистики: за последние 7 дней в main ветку прилетало в среднем 90 коммитов в сутки. в пиковый день прилетело 67к строк кода

это огромный успех с точки зрения воплощения человеческих идей и прогресса. но максимально неустойчиво с точки зрения системы, которой вы хотите доверить свою жизнь

задайте себе вопрос. я знаю, какие изменения туда прилетают? какие прилетят за следующую неделю? какая цель, насколько все контрибьюторы alligned этой цели? нужны ли вам все эти фичи? как туда добавить свои изменения и aligned ли они с остальной системой?

это нормально, что сейчас нет ответов ни у вас, ни у openclaw, это все болячки молодого проекта и молодой системы, часть из них обезательно исправят

но я выбираю для себя другой подход - я уже несколько месяцев разрабатываю свою систему оркестрации агентов. в моменте openclaw оказался сильно впереди, но я вместе этого взял их репо и забрал оттуда все лучшие механики и архитектуры. сделал их частью своей системы, при этом оставил за собой контроль. а сегодня я повесил ежедневную задачу смотреть апдейты в их репо за сутки и присылать мне саммари, чтобы забирать лучшее регулярно

мы живем в мире, где стоимость репликации стремится к нулю. самая выгодная стратегия в этом мире - не быть инноватором и тем, кто ищет вкладывается в поиск решений. а быстро находить и адоптить чужие лучшие практики в свою систему над которой имеешь контроль

а так конечно openclaw это прекрасная стартовая точка, и нормально с нее начинать при всех мерах предосторожности

последние 2 месяца я каждый день разрабатываю и использую агентов, и вот что я понял

openclaw — это конечно круто и прорывная штука с точки зрения адопшена агентов. я даже выступал на днях и рассказал в чем именно там прорыв

но также правда в том, что все его главные возможности — доступны в голом claude code последние ~ 9 месяцев, и мир за это время не рухнул. claude code можно запустить на сервере, дать автономность, прикрутить крон, длинные сессии и телеграм интерфейс, и получить тот же самый moltbow / openclaw. ребята просто сделали это удобнее из коробки + получили виральность

при этом лично мне ближе голый claude code - нахожусь ниже уровнем, имею больше контроля за инструкциями, данными, понимаю почему что-то идет не так

именно так я собрал для себя за эти месяцы личный совет директоров (агентов), которые мне каждый день помогают принимать решения

здоровье - про стратегию питания и спорта, а также данные из вупа, базриуется на протоколах хубермана и питера аттиа

исследовать - каждый день автоматически рисерчит для меня тренды и рынки. есть и много других ролей - они на скрине

а вчера выкатил через hive - закидываю вопрос в общий чатик с агентами, и даю им возможность обсудить с разных сторон

следующие дни я буду подробнее рассказывать, как строю агентов и делиться опытом. а в конце зашэрю свои основные архитектурные наработки на гитхабе - с вас только реакции

😊 Неделя запусков — курс и конференция по вайбкодингу

Настало время анонсов! Уже завтра вечером проводим конференцию по вайбкодингу от Vibecon, выступят четыре практикующих спикера:

— Сева Устинов покажет, как навайбкодил себе в Cursor личную CRM и телеграм-бота к ней;

— Алексей Писаревский расскажет, как сделал свой апп в Replit, который выдерживает боевой трафик и боевые нагрузки. А также покажет, как в одиночку собрал в Cursor, Supabase и Preset целую BI систему с дашбордами, для которой раньше нужны были разработчики и аналитики;

— Кирилл Гурбанов покажет своего финансового агента, который рассчитывает зарплаты и дашборды. А также как они работают с вайбкодингом в команде;

— Мари Афонина расскажет и покажет, как завайбкодила платформу для своего курса, которой пользуется уже больше 1000 человек;

Бесплатно, за подписки на спикеров. Зарегистироваться можно через бота. Тема очень горячая, собрали уже 600 регистраций.

—————

А в четверг стартует второй поток нашего с Лешей курса по вайбкодингу для не-разработчиков. Вы могли уже заметить, что это единственная тема, про которую пишу посты, и все мое внимание правда направлено туда.

Я писал и буду продолжать писать, что на мой взгляд команды должны состоять наполовину из вайбкодеров, а на другую половину из AI-разработчиков. Этот курс для первой половины команды: продакты, дизайнеры, маркетологи, CEO, методисты, финансисты. Для всех вас я вижу массу кейсов, чтобы улучшать работу при помощи AI и вайбкодинга. Мы упаковали наше видение и опыт в курс, провели тестовый первый поток, учли его ошибки, пересобрали. И вот получился этот новый запуск.

Когда я запускал в 2017 свой первый курс по Python, то ставил себе цель, чтобы каждый участник выходил с первой недели с телеграм-ботом. Время идет, цели становятся глобальнее, а достигаются быстрее — уже после первого воркшопа участники получат навайбкоженный продукт, задеплоенный на сервер.

Программа, расписание, инструменты — все доступно на сайте.

🤯 Мои инсайты из года внедрения AI в разработку (ч.2)

Для меня это во многом личная история. Я начинал карьеру, как разработчик и до 2020 писал код фуллтайм и мне это нравилось, но тянуло в продуктовую сторону. Дальше был переход в продакт-менеджеры. Я продолжил любить код, но времени на него не осталось, а со времнем и сам навык постепенно теряться. Каждый заход «накодить» что-то после перерыва становился все более тяжелым.

Я все еще мог накидать архитектуру, соединить с продуктовым видением, отгрузить в виде спеки, но дальше его реализовать могли только разработчики. Так было до начала 2024, когда я плотно подсел на Cursor. Там еще не было агента, но уже можно было писать код в 2-3 раза быстрее промтами.

А дальше наступила agentic-code революция, апдейты моделей от claude с 3.5 до 4. Я все также могу накидать спеку и соединить с продуктовым видением, только код за меня пишет теперь агент вместо разработчика. Продумываешь, подгатавливаешь документ, декомпозируешь, отгружаешь агенту и забываешь. Время от идеи до реализации сократилось до часов. А я оказался наконец на своем месте: работаю с кодом каждый день, реализую идеи, не теряя при этом фокуса на продукте и продажах.

Забавный факт, таким образом получается работать паралельно над несколькими продуктами за счет того, что уровень абстракции поднимается ниже и не нужно думать о деталях реализации конкретного места в коде. В этом я вижу наибольший потенциал для трансформации IT-команд, но напишу про это отдельно.

Нет более заезженной фразы, чем «будущее уже здесь, просто оно неравномерно распределено», но именно разработка это то место, где это сильнее всего заметно.

🤯 Мои инсайты из года внедрения AI в разработку (ч.1)

У меня главный фокус последнего года — это обучение команд разработки и внедрение AI в их процессы. Я поработал с разными компаниями — стартапами и корпорациями; и с разными ролями — СEO, СТО, продакт-менеджеры и разработчики. И мне есть, что рассказать.

Для начала разделим эту историю на два понятных стрима:

1. Для команд разработки я помогаю выстраивать системный процесс, rules-management, spec-driven development, итд. Главная задача — выстроить процесс так, чтобы AI стабильно доставлял код, а метрики росли по всей воронке доставки, без просадок по качеству или стабильности релизов. Это направление я называю AI-driven development.

2. Для нетехнических професионалов (продакты, маркетологи, СЕО компаний и многие другие) набор навыков и инструментов отличается. Это тот самый вайбкодинг — навык быстро проверять гипотезы, автоматиировать рутину, все те ситуации, где раньше для реализации идеи нужно было искать для себя технического партнера или обращаться к команде разработки, а теперь можно сделать все самому. С этим мы работаем в Vibecon.

И вот мой главный инсайт на текущий момент: вы либо вайбкодите свой продукт без команды разработки; либо у вас есть команда разработки, но она безоговорочно использует AI на всех этапах разработки и ускорена за счет этого.

Я так часто слышал аргументы против применения AI в разработке и в 99% это упирается в skill issue. Галлюцинирует модель? Научитесь прокидывать контекст и писать спеку перед тем, как нести агенту. Спефичиные подходы к разработке в команде? Распишите рулы для AI-агента и раскатите на всю компаню. Так можно долго продолжать.

Я тратил месяцы своей карьеры на фичи или продукты, которые сейчас создаю за 1-2 вечера. Впервые в жизни я чувствую, что могу реализовать любую свою идею, и мне для этого не нужен дизайнер или разработчик.

И это невероятное чувство 😊

🕺 Да уж, ну я и наобещал вам тут

Снова много, что есть рассказать, работал...

Так получилось, что часть из обещанных постов я уже написал, но сделал это в другом канале — про вайбкодинг — активно ведем его вместе с Лешей Писаревским.

Например:
1. Мой реальный кейс вайбкодинга своего продукта
2. Вайбкодим AI-продукт бесплатно (nano banana / gemini под капотом)
3. Взламываем сайты вайбкодеров

А еще посты про N8N, Atlas, вайб-дизайн и все вот это.

Ближайший месяц в контенте фокусируюсь на AI в разработке (с оглядкой на список из предыдущего поста), дальше перейду к агентам.

Писать буду в оба канала, так что подписывайтесь, чтобы не пропустить 😘

Если еще интересны какие-то темы, то пишите в комменты

😎 Ну как вы там без меня? Справлятесь?

Сорри, что долго не писал, работал...

Вчера вот выступал для рабочей группы по генеративному AI от R-Founders с классной темой про агентов. Получил хороший отклик и сразу захотелось написать пост.

Но на самом деле у меня набралось уже пару десятков таким тем и нет сил больше молчать. Пока дефолтные аи-каналы кормят новостями про новые модели и бенчмарки, расскажу вам про реальный опыт использования и улучшение метрик.

Но давайте договоримся: вы накидываете 100 реакций на этот пост, а с меня за следующий месяц посты по темам:

1. Увольняйте своих разработчиков, если они не используют Cursor
2. Стоит ли разрабатывать сейчас своего AI-агента? (Спойлер: нет)
3. Каким должен быть профессионал в эпоху AI-агентов
4. Системное внедрение Cursor в разработку (даже с кучей существующей кодбазы)
5. Вайб-кодинг — главный скилл продакта (стартапера?) в 2025
6. Как AI-сотрудники мне помогают строить агенство
7. Биохакинг в эру AI. Как я использую 50+ метрик организма для принятия решений.

Если какая-то из тем интереснее других, то пишите в комменты 👉👈

🤑 One Person One Billion Dollar Company

Летом я рассказывал, как провел исследование. Там я в том числе спрашивал профессионалов, что их мотивирует обучаться в сфере AI. Многие ссылались на концепцию «one person one billion dollar company» от Сэма Альтмана. К тому моменту я уже слышал про нее, но решил разобраться еще глубже.

В начале года в интервью Сэм упомянул, что в своем микро-комьюнити tech-CEO они считают, что в ближайший год мы увидим компанию из одного человека + AI-агентов, которая будет оценена в 1 миллиард $.

Посмотрим объективно: текущее состояние агентов пока далеко от того, чтобы они взяли на себя большую часть функций внутри компании. Сэм явно делает ставку на тренд. Он понимает, что текущее качество агнетов раскладывается на понятные рычаги: cтоимость и скорость инференса, качество ризонинга, количество инструментов, которые облегчают разработку. С момента интервью мы уже увидели две новые модели — 4o и 4o1. Сэм явно также знает, какие модели нас ждут впереди. В будущем явно маячит точка, где это становится правдой.

Хотя Сэм и прав про агентов, но само их появление в нашей жизни не станет одним лишь фактором успеха. Если у всех будут такие агенты, то ценность созданных продуктов быстро обесценится. Все будет также упираться в скорость, дистрибуцию, знание рынка и пользователя. Это нас возвращает к одному из моих последних постов. Важно быть первым.

💪 Я лично верю, что агенты позволят многим людям собрать продукты вокруг своей экспертной ниши, проявиться и раскрыть потенциал. Разбираешься в нутрициологии, фитнесе, IFS или том как проводить публичные выступления — сделай цифровую версию себя. Productize Yourself.

Уже знаете какой продукт вы бы запустили, если бы вам со всем помогала команда AI-агентов?

🏗 AI в 2024 — это кубики Лего

Дисклеймер: этот пост я впервые написал год назад, но сейчас он мне кажется еще более актуальным, делюсь снова без редактуры.

Технологии развиваются сегодня быстрее, чем когда-либо. Если раньше AI был конкурентным преимуществом, то сейчас это такой же базовый уровень, как удобный интерфейс. Ниже я расскажу, почему я разделяю классический ML и AI, который доступен сейчас.

ML устарел: раньше для решения любых AI-задач требовались ML-инженеры и долгие месяцы на эксперименты. Теперь же часто достаточно запроса в API. Эндрю Ынг— один из главных людей в ML-индустрии. Теперь он делает курсы по промптингу и рассказывает про это так: «Даже мне, опытному ML-щику, раньше нужны были 2 недели, чтобы решить задачу классификации. Теперь же достаточно написать промпт.».

Почему конструктор: по интернету разбросаны разные кубики и главная задача — их умело собрать. Именно про это я говорил в посте про AI-инженеров. Технологии распознования и синтеза голоса, качественные промпты, генерация изображений, ноукод-тулы для создания цепочек запросов в LLM — все это кубики.

Как я применяю это: в феврале я применил стратегию «кубиков» и запустил расширение для продаж в LinkedIn за два часа. Дальше я интегрировал эту же технологию в процесс привлечения аутстафинг-агенства. Так мы смогли рассылать в 3 раза больше сообщений кандидатам. Я применил этот подход на >10 проектов и везде «AI как сервис» выигрывал у «классического ML» по скорости итераций и проверки гипотез.

🤩 Прямо сейчас происходят огромные инвестиции в индустрию. Только вчера GPT научился видеть и говорить, а в следующем году уже может научиться генерировать видео. Мы неминуемо идем к миру, где технологии стоят дешево и доступны всем.

@prod1337

⏰ У вас есть только одна попытка в эпоху AI

Сегодня необычный пост с отсылкой к мультфильму «Суперсемейка» и злодею оттуда. В какой-то момент он произносит фразу «если все супергерои, то никто не супергерой». Немного переделаю ее с учетом нашей специфики — «если у всех есть доступ к универсальным AI-агентам, то ни у кого нет конкурентного преимущества за счет этого».

Каждый день сложные вещи становятся доступнее: код, иллюстрации, дизайн, знания, операции классификации и саммаризации. В моменте может быть сложно оценить влияние этого на экономику, но легко нарисовать график на котором одна линия будет идти вниз — «стоимость разработки продукта», а другая расти — «количество продуктов на рынке». В какой-то момент продуктов станет так много, что привлечь людей туда станет практически невозможно.

С одной стороны это значит, что важно фокусироваться не на том, что агенты сейчас не могут, а быть первым, кто сможет вытаскивать из них ценность с учетом ограничений. Не забывать при этом и про дистрибуцию — где я возьму первые 10-100-1000 пользователей?

С другой стороны — это значит, что нужны будут новые навыки — менеджерские. Если агент может делать всё, то знания и навыки уже не так важны. Важно будет то, как вы распределяете ресурсы и находите точки, которые дают 10-100х результата. Такой навык можно заработать только практикой.

🫡️️️️️️ Полчуается, что если вы планируете успеть заработать деньги на AI, то начинать нужно сегодня: собирать вокруг себя аудиторию, разбираться в технологиях, экспериментировать с агентами. Еще никогда не было так дешево воплотить свою идею в жизнь. Если вам нужен был сигнал, то пускай это будет он.

@prod1337

🫡 Не стоит переживать из-за недостатков ИИ, действуйте

У меня есть стандартный слайд, который использую во всех выступлениях — «что мешает людям начать использовать ИИ?». Первыми всегда идут «галлюцинации» и «я попробовал, получилось не очень, для моей задачи не работает». На этом отваливаются и разработчики, и предприниматели и продакты. Казалось бы, ИИ и правда галюцинирует, правда ошибается — что тут не так? Но мне больше нравится другой подход.

Когда я подступаюсь к задаче, то смотрю на нее так «нет галлюцинаций и проблем, а есть недостаточная проработка промпта и пайплайна». За 30+ проектов агентства и за кучу консультаций я пока не встретил ни одного кейса, где ИИ не давал бы достаточное качество при правильном подходе. Их чаще всего два: декомпозиция задачи до набора простых задач, чтобы ИИ точно справился + промпт-инжиниринг.

Так смотреть даже просто выгоднее: я заранее себя не ограничиваю никакими установками. Это особенно важно, когда технология новая, постоянно меняется, любая установка быстро становится неактуальной. Я могу поверить на слово автору телеграм-канала, а могу пойти попробовать сам на своей задаче, получить реальный опыт.

Другая сторона, что применение подходов может занять действительно много времени. То есть ИИ решит задачу с достаточным уровнем качества, но какой ценой. Вполне нормальное решение — не идти в разработку пайплайна, а посадить студента, который будет делать эту работу руками. Но научиться принимать такое решение эффективно мы можем тоже только через прокачку насмотренности, что снова нас возвращает к моей призме восприятия — делать, а не переживать.

❓ А какую задачу вы хотите решить следующей при помощи AI?

@prod1337

💫 Как я стал AI-консультантом

C начала года я провел в 10 раз больше консультаций, чем за всю жизнь до этого. Повлияли на это два фактора: рост подписчиков и взлет AI-хайпа.

👋 На скриншоте Артем, он директор по продукту. Мы созваниваемся уже полгода каждую неделю. На звонках мы генерируем и валидируем вместе AI-гипотезы, ищем дешевые способы внедрения в продукт, обсуждаем и подбираем лучшие на рынке AI-инструменты.

С каждого такого звонка я выхожу счастливым и полным энергии. При этом, я все время относился к консалтингу как к чему-то стыдному: на канале ни одного упоминания, все запросы на консультацию пришли самостоятельно. На это повлиял базовый нарратив окружения — «нужно делать и развивать продукты, а не продавать свое время по часам» и что-нибудь рядом обязательно про leverage и Навала Равиканта.

Вчера я снова круто провел консультацию — на этот раз для одной из крупнейших консалтинговых фирм. На этом моменте даже мой внутренний критик решил отойти в сторону — из этого родился пост с простым достаточно смыслом. Если вам нужна консультация по AI, то напишите мне:

👇 Ниже список запросов, с которыми ко мне обращаются чаще всего:
- Архитектура AI/LLM-продуктов;
- Мы хотим внендрить куда-нибудь, не знаем куда;
- Я пропустил весь AI-хайп, помоги наверстать;
- Продуктовая стратегия для AI-продукта;
- (и также масса других запросов);

📆 Начать можно со звонка-знакомства, его можно забукать по ссылке. Если пока не уверены или есть вопросы, то просто напишите.

🤑 Как я сэкономил 50 часов за месяц во время JBTD-исследования (показываю AI-пайплайн)

За последние полтора я плотно занялся улучшением своих продуктов. В рамках этого я провел 40+ JBTD-интервью про AI в работе. Сами звонки занимают ~50 минут, при этом еще больше часа уходило на расшифровку записи — работа при этом не самая приятная. В этот раз я решил подойти из AI-first подхода и построил пайплайн, который сэкономил мне все эти часы.

Что умеет текущая система:
- Автоматически приходит на звонки из календаря и собирает транскрипт;
- Транскрипт складывается на страницу звонка в базе знаний;
- Генерируется общее AI-саммари на странице звонка, выделяется список задач;
- В шаблон интервью подставляются ответы респондента;
- Генерируются JBTD-сценарии из заполненного шаблона интервью и инструкций;

Как я это реализовал:
- Для AI-транскрипта и саммари я использую AI-агента от Tana, но подойдет любой аналогичный сервис — обычно я рекомендую mymeet;
- Для базы знаний, база транскриптов звонков я тоже использую Tana — она легко интегрируется с календарем и списком контактов — для меня работает идеально. Могу зайти в сущность человека и найти все наши звонки, быстро наверстать контекст;
- Для заполнения шаблона и финальной обработки я использую Sonnet 3.5. По моему опыту он лучше справляется с длинными текстами, а еще мне нравится их XML-like промптинг.

Какие слабые места:
- AI все еще плохо справляется с выделением смыслов во время генерации JBTD-сценариев. Это сложная и креативная задача — мало, кто из людей умеет это делать правильно, так что не удивительно;
- Всю логику работы с Claude я пока что делаю вручную, хотя у Tana есть API и я могу легко к нему подключиться;

Какие следующие шаги:
- Склеить Tana и Claude, автоматизировать весь процесс;
- Упаковать внедрение AI-first-meetings в услугу и начать внедрять в процессы компаний. Если интересно уже сейчас, то пишите;

На выходе AI мне позволил автоматизировать всю рутину, оставила для меня только самые и креативные задачи. К такому мы сейчас стремимся во всех рабочих сферах.

@prod1337

🤖 Я создал AI-агента, который помогает готовиться к звонкам

Каждую неделю я провожу не меньше 10 зум-звонков с незнакомыми людьми. Обычно это запросы на консультации или люди с аутрича. Я по своему опыту знаю насколько сильно портит впечателение неподготовленность собеседника. Даже 5 минут подготовки дают преимущество, но даже они не всегда есть.

В один из моментов, я спешно гуглил собеседника перед встречей и осознал, что делаю всегда примерно одни и те же шаги. Так я решил разработать своего AI-агента, который собирает репорты для меня. Ниже расскажу, что он умеет.

Агент подключен к почте: за час до каждого звонка мне в телеграм приходит продвинутый отчет о собеседнике. Агент проходится по 8 источникам данных, ходит по сайту компании, гуглит (запросы для поиска агент составляет самостоятельно) и ищет нужную информацию на сайте компании.

Агент подстраивается: в настройках я указываю мои текущие цели, а агент адаптирует отчет под них. Он также подстраиватеся и под собеседника: легко разделяет инвесторов и фаундеров. Например, для инвесторов больше фокуса будет на последние сделки, а для фаундеров на общий бэкграунд: первый ли это опыт запуска компании, какие позиции занимал в найме. Агент также анализирует, что человек писал в соцсетях в последнее время.

С агентом можно общаться: если в изначальном репорте информации недостаточно, то ее всегда можно уточнить. В этот момент агент может продолжить сбор информации. Обычно я прошу сгенерировать список айсбрейкеров, чтобы начать с них диалог или больше деталей про компанию.

🚀 Дальше больше: планирую интегрировать агента с моим хранилищем расшифровок звонков, чтобы при подготовке к звонку учитывать контекст прошлой встречи. Рынок автоматического рисерча кажется интересным: можно дальше уходить в поиск интервью или подкастов с этим человеком, конкретных цитат, которые можно использовать, уходить на много уровней вглубину.

Хотели бы себе такого агента? Ставьте 🦄, если да

👨‍💻 Как научить команду разработки применять AI

С таким вопросом ко мне часто приходят компании. Для одних это просто желание конкретного менеджера ускорить доставку фичей, а у кого-то это KPI на уровне всей компании по количеству AI-сгенерированного кода.

Раньше я мог помогать компаниям только через консультации, а теперь могу поделиться ссылкой на мое мартовское выступление. Я пробежался там по основным слоям внедрения AI в процесс разработки: от базового промптинга до мульти-агентских систем.

На видео неожиданно уже набролось 7.5к просмотров за несколько дней, но чувствую, что тема зайдет для намного большего количества людей. Даже если вам не актуально, то рекомендую закинуть в ваш чат с разработчиками, это лучший способ «начать внедрять AI в процессы» и начать доставлять фичи быстрее.

https://www.youtube.com/watch?v=JAWhQ4FpL8c

Снова большой перерыв без постов, буду исправляться. Насыпьте реакций ❤️, если интересно, над каким AI-продуктом я работал последние месяцы.