Записи
Видео 3.9
Денежные ловушки после 40: понты, кредиты и подготовка вместо дела
Главная ошибка не в самой трате, а в том, что человек покупает статус, надежду или иллюзию движения вместо реальной опоры. Ролик превращается в полезный фильтр: считай математику, проверяй источник денег, чисти автоматические списания и выдерживай 24 часа перед импульсным решением. Финансы Бизнес Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.3
Лупы вместо промптов в вайб-кодинге: цель со стоп-условием, которая крутится сама
Луп — это рекурсивная цель со стоп-условием: ставишь задачу один раз, и агент сам крутится «сделал → проверил → не готово → снова», пока условие не выполнится. Лупы не заменяют промптинг, а снимают ежедневную рутину — и, как признаёт сам автор, доступны уже в Claude Code и Codex через goals, а не только в его платформе. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.9
Многоагентный вайб-кодинг: пошаговый workflow от идеи до продакшена
Автор показывает свой процесс вайб-кодинга: главный навык — не писать код, а оркестрировать рой агентов, масштабируя их число и планы под сложность задачи. За одно видео он вживую собирает полный стек (база, API, AWS, Discord-авторизация), но половина «обязательных инструментов» — его же платные продукты. Программирование ИИ Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.6
Sonnet 5 и новый токенайзер: почему «дешёвая» модель перестала экономить — и что значит временный возврат Fable 5
Автор BridgeMind считает Sonnet 5 провалом: новый токенайзер тратит на треть больше токенов, и «дешёвая» модель линейки местами обходится дороже старшей Opus 4.8, теряя весь смысл. Параллельно Anthropic вернула топовую Fable 5 в подписку — но лишь до 7 июля, в пределах 50% недельного лимита и с усиленными предохранителями. ИИ Программирование Экономика Видео: Статья:
Видео 3.8
OpenClaw и битва за рынок AI-агентов: почему деньги не в моделях, а в дистрибуции
OpenClaw — открытый AI-агент, который растёт так быстро, что корпорации решили не бороться с ним, а возглавить как новый стандарт. Но сами модели и агенты дешевеют почти до нуля, поэтому деньги, по мнению автора, не в них, а в удобных готовых решениях, интеграции и дистрибуции. ИИ Бизнес Стартапы Видео: Статья:
Видео 3.7
Claude Code с движком GLM 5.2: как подключить чужую модель, обойти бан и платить меньше
Бан в Claude Code перекрывает доступ к модели Anthropic, а не к самому инструменту, поэтому вместо неё можно подключить открытую китайскую GLM 5.2 через подписку Z.ai и работать в привычном харнесе. Способ дешевле подписки Claude, но заголовок «обойти всё навсегда» — маркетинг: остаются вопросы стабильности, правил Anthropic и непроверенных бенчмарков. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.2
Почему AI-агент ломает уже работающий код — и как это чинит проектная документация (ТЗ)
Вайбкод-приложения разваливаются не из-за слабой модели, а потому что у агента нет карты проекта: он забывает детали в забитом контексте и не видит связи между частями кода. Лечение — заранее написать подробное ТЗ-документацию, разбить её по файлам с оглавлениями и правилами заставить агента всегда на неё опираться. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Подкаст 4.2
Почему мы, скорее всего, одни: астрофизик Борис Штерн о происхождении жизни, экзопланетах и парадоксе Ферми
Возникновение жизни — цепочка крайне маловероятных шагов, поэтому разумная жизнь может быть уникальной для нашей галактики. Парадокс Ферми — вовсе не парадокс: раз соседей почти наверняка нет рядом, тишина космоса — ровно то, чего и следовало ожидать. Наука Философия Будущее Подкаст: Статья:
Видео 4.2
Claude Design против Figma Make: слепой тест на лендинге за 7 минут
Claude Design делает более красивый и «живой» визуал, но без фото и жрёт лимиты; Figma Make — быстрее, дешевле, с фотографиями и лучшим адаптивом, но проще на вид. Побеждает не инструмент, а связка под задачу: главная метрика — не скорость первого результата, а стоимость на дистанции по деньгам и итерациям. Дизайн ИИ Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.8
Метод Уильяма Джеймса: как «бессмысленное» упражнение со спичками тренирует волю
Джеймс предлагал каждый день по 5 минут выполнять заведомо бессмысленное действие (например, перекладывать спички), а сразу после — выписывать всё, что мешало это делать. Смысл не в спичках, а в списке помех: за неделю он складывается в честный «портрет безвольного человека», который и мешает вам действовать. Психология Продуктивность Философия Видео: Статья:
Видео 3.6
Стоит ли доверять AI-провайдерам: «токен-максинг», ваши данные и кейсы Cursor и Figma
Главный риск работы с чужими AI-моделями — не счёт за токены, а то, что вы отдаёте провайдеру свои данные, стратегию и «альфу», а он может зайти на ваш рынок. Звучит как теория заговора, но кейсы Cursor и Figma заставляют задуматься — при этом сам автор честно признаёт, что прямых доказательств нет. ИИ Бизнес Экономика Видео: Статья:
Подкаст 4.0
Мозг без мифов: нейробиолог Алипов о сне, движении, смартфонах и деменции
Нейробиолог Владимир Алипов объясняет: мозг сохраняют скучные базовые вещи — режим сна, движение и управление вниманием, а не ноотропы и тренажёры. Смартфоны мозг не разрушают, деменция ждёт не всех, а «отдых» в ленте тратит тот же ресурс, что и работа. Здоровье Наука Психология Подкаст: Статья:
Видео 3.9
Похудение начинается вечером: сон, вода и напитки — что помогает, а что миф
Врач-эндокринолог разбирает вечерние напитки и привычки: кофеин и алкоголь рушат сон, а плохой сон тянет на быстрые углеводы и мешает худеть. Волшебного напитка нет — работают только дефицит калорий, вода вместо переедания и стабильный режим сна. Здоровье Психология Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.3
Agent loops, goals и расписания в Claude Code и Codex: рабочий процесс без хайпа
Оуайн Льюис раскладывает четыре примитива работы с ИИ-агентами — prompt, goal, /loop и schedule — и показывает, где они реально экономят время, а не жгут токены. Главная идея: относись к агенту как к сотруднику — дай цель и критерий успеха вместо микроменеджмента и автоматизируй рутину, где цена ошибки управляема. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.1
Локальные LLM на Mac по уму: oMLX поверх MLX и кэш на SSD
Автор перепробовал способы гонять локальные LLM на Mac и остановился на oMLX — лёгкой надстройке над Apple MLX, которая поднимает сервер и держит KV-кэш на SSD, поэтому холодный старт и длинный контекст не съедают скорость. Дальше — как поставить, выбрать MoE-модель вроде Qwen 3.6 и подключить её к Claude Code, Open Code или Pi вместо платного API. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.4
Делай маленькие игры: 400 часов, $100K и трезвая механика инди-успеха на Steam
Инди-разработчик Thornity показывает, как собрать окупаемую игру за 300–400 часов: взять проверенную механику за образец, жёстко резать скоуп, считать риски данными и грамотно отработать первые 72 часа в Steam. Главный сдвиг — относиться к геймдеву не как к одному большому хиту, а как к портфелю дешёвых повторяемых ставок. Развлечения Бизнес Маркетинг Видео: Статья:
Подкаст 4.4
Agentic-инженерия по Мэтту Пококу: почему «обвязка» важнее модели, а стратегия — важнее кода
Мэтт Покок объясняет свой рабочий процесс с ИИ-агентами: все смотрят на модель, но выигрывает «обвязка» вокруг неё — промпты, скиллы, кодовая база и режим AFK, а тактическое программирование ИИ уже забрал себе. Главный вывод: твои навыки и стратегическое мышление — это потолок того, что ИИ сделает за тебя, поэтому вкладываться нужно в них, а не в погоню за самой новой моделью. ИИ Программирование Продуктивность Подкаст: Статья:
Видео 3.3
Как не остаться без дохода после 40: подушка, защитный ров и второй источник
Главная ловушка после 40 — не возраст, а зависимость от единственного источника дохода: любой сбой (увольнение, болезнь, новый начальник) обрушивает всё сразу. Рецепт автора — заранее собрать подушку на 1–2 года, найти сильные стороны, сделать себя незаменимым и добавить второй источник дохода. Финансы Карьера Психология Видео: Статья:
Видео 3.9
Unreal Engine 6 и ИИ в геймдеве: что меняется на самом деле, а что — хайп
Epic показала в Unreal Engine 6 генерацию 3D-локаций, целых городов и блюпринтов по тексту — и это правда сдвинет геймдев, но нейросеть лишь собирает готовые модели, а не заменяет 3D-художника. Главный подвох спрятан в цифрах-токенах: за «игры по кнопке» платит сам разработчик, а без идеи и диздока выйдет очередной «нейрослоп». ИИ Развлечения Программирование Видео: Статья:
Видео 4.4
Четыре вида успеха и слово «достаточно»: гарвардская лекция Говарда Стивенсона
Стивенсон разбирает успех на четыре несвязанных вида — достижение, признание, счастье и наследие — и показывает, почему их нельзя набрать по очереди или все сразу. Ключ к счастливой жизни не «баланс», а умение сказать «достаточно» и вовремя ловить тот мяч, который вот-вот упадёт. Психология Карьера Философия Видео: Статья:
Видео 4.2
RAG простыми словами: как заставить языковую модель отвечать по вашей документации
RAG — это не модель, а инженерная система: перед ответом она находит нужные фрагменты в ваших источниках и просит модель ответить строго по ним, чтобы говорить про вашу компанию, а не про интернет вообще. Качество зависит не от «магии ИИ», а от слабейшего звена конвейера — парсинга, чанкинга, поиска, реранка, метаданных и промта. ИИ Программирование Видео: Статья:
Подкаст 4.0
Богатство по Jaspreet Singh: активы против пассивов, ловушка «дома мечты» и пенсия как денежный поток
Богатеют не те, кто больше зарабатывает, а те, кто превращает часть дохода в активы и не платит за то, чтобы «казаться богатым». Пенсия — это не возраст 67 лет, а момент, когда доход от вложений покрывает расходы; строить его нужно самому, потому что госсистем не хватит. Финансы Психология Экономика Подкаст: Статья:
Подкаст 3.9
Швеция изнутри: страна доверия, где платят 50% налогов и не хвастаются деньгами
Швеция глазами украинки и её мужа-шведа — общество, где почти половину дохода отдают государству, но взамен получают предсказуемость, равенство и право не бояться будущего. Главный секрет не в деньгах, а в доверии: швед с детства уверен, что за спиной всегда есть государство, — и именно это, а не богатство, делает страну местом, где хочется жить. Экономика Психология Философия Подкаст: Статья:
Видео 3.4
Локальный ИИ без дорогой видеокарты: как запустить Google Gemma через Ollama
Google Gemma — семейство лёгких открытых моделей, которые благодаря квантизации запускаются локально через Ollama даже на ноутбуке с 8 ГБ ОЗУ без дискретной видеокарты. Ценность не в том, что Gemma «лучше ChatGPT», а в приватности, работе офлайн и отсутствии облачных счетов — ценой того, что маленькая локальная модель слабее больших облачных. ИИ Программирование Образование Видео: Статья:
Видео 3.9
Дом как инвестиция: честная математика загородной аренды и перепродажи
Частный дом «под сдачу» или «купил-продал» в 2026 приносит куда меньше рекламных ожиданий: жёсткая конкуренция, загрузка около 50%, половина выручки на содержание и неликвидная вторичка. Реально рентабельно это становится только на масштабе — с несколькими домами рядом и своей командой эксплуатации. Экономика Финансы Бизнес Видео: Статья:
Видео 3.9
Тысяча лет жилья в России: почему квартира стала товаром — и когда с ней было проще
Историк Клим Жуков проходит тысячу лет жилья в России и показывает, что почти всю историю его не покупали, а строила община или распределяло государство. Главный вывод: жильё стало «неподъёмным» не случайно, а потому что при капитализме превратилось в товар и предмет ипотеки, и проще всего с ним было тогда, когда рынка жилья вообще не существовало. Экономика Философия Финансы Видео: Статья:
Видео 4.2
Почему GPT-5.5 тратит в разы меньше токенов: рассуждения, кэш и «язык грога»
GPT-5.5 решает те же задачи в разы меньшим числом токенов, чем Gemini, Claude или GLM, и главный рычаг тут не цена за токен, а объём «рассуждений» модели. Секрет OpenAI — заставить модель думать телеграфным «языком грога», который никто не видит, но который экспоненциально сокращает общий расход токенов. ИИ Программирование Экономика Видео: Статья:
Видео 4.3
Loop Engineering: как перестать быть оператором LLM и начать проектировать циклы
Если ты общаешься с агентом больше, чем принимаешь инженерные решения, ты превратился из инженера в оператора LLM — и упёрся в потолок ручного промтинга. Loop Engineering предлагает проектировать не отдельный промт, а цикл вокруг модели: с внешней памятью, изоляцией, независимым чекером, измеримым контрактом и лимитами — но внедрять его по нарастающей, оставляя финальную ответственность на человеке. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.6
Бизнес на мужской классике: контент вместо рекламы, «множитель X» и ставка на возвраты
Молодой основатель российского бренда мужской одежды разбирает, как поднял продажи почти с нуля: главный рычаг — не платная реклама, а собственный контент, дешёвый и охватный, плюс продукт, к которому клиенты возвращаются. Уроки реальны — найти единственный «множитель», считать удержание, делегировать раньше, чем горит, — но упакованы в мотивационный влог с непроверяемыми цифрами и заметной ошибкой выжившего. Бизнес Маркетинг Стартапы Видео: Статья:
Видео 3.6
Omnigent: один дирижёр для Claude Code, Codex и OpenAI SDK сразу
Когда над кодом работают сразу несколько агентов из разных экосистем, самое дорогое — не токены, а ручное копирование между вкладками и отсутствие контроля расходов. Omnigent предлагает мета-харнесс: один супервайзер-агент по YAML-конфигу решает, какой суб-агент вызвать, передаёт выходы дальше и держит всё под guardrails по бюджету и подтверждению опасных действий. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.2
Токовинин про найм и кризис: почему нужда — плохой мотиватор, а «вечных» ниш не бывает
Токовинин спорит с популярными бизнес-советами: нанимать надо людей с внутренним драйвом и уважением, а не зависимых от нужды, а в кризис решает не «волшебная ниша», а твоя маржа и доля рынка. Главный практический навык из разбора — не верить громким заявлениям без цифр. Бизнес Менеджмент Карьера Видео: Статья:
Видео 4.1
Почему нейросети любят Markdown: как хранить документы, чтобы ИИ их понимал
Нейросеть никогда не видит ваш файл так, как вы: она читает голый текст со всей технической обёрткой, а каждый лишний символ съедает токены и место в разговоре. Markdown убирает обёртку и оказывается для ИИ родным языком, поэтому документы, заметки и даже схемы удобнее держать именно в нём. ИИ Продуктивность Программирование Видео: Статья:
Видео 3.9
AI Engineer World's Fair 2026: шесть сигналов о том, куда движется индустрия
Один из основателей AI Engineer World's Fair разбирает шесть акцентов издания 2026 — от рекордного масштаба и ставки на живое общение до «вертикальных» треков и экономики токенов. Главный вывод: программа крупнейшей индустриальной AI-конференции работает как ранний индикатор трендов и как курируемое человеческое сообщество против алгоритмического «слопа». ИИ Бизнес Менеджмент Видео: Статья:
Видео 4.0
Рекурсивные кодинг-агенты: почему надёжность важнее интеллекта
Главное узкое место ИИ-агентов — не интеллект, а надёжность: модель уже всё знает, но ей нельзя доверить результат. Рекурсивные языковые модели решают это оркестрацией — задачу символически дробят на части, поручают рекурсивным сабагентам и проверяют, а те же принципы переносятся на кодинг-агентов через dynamic workflows и OpenProse. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 4.4
Строй системы, а не код: как проектировать агентов инженерными навыками
Проектирование агентов — это не новая дисциплина, а те же инженерные навыки: системное мышление, декомпозиция, контракты, управление состоянием и безопасность. Разница только в примитивах — вместо классов и сервисов у вас промпты, скиллы, скрипты и сабагенты, но дисциплина ровно та же. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.2
Агент со 100 инструментами — это ловушка: почему точность падает и как её вернуть роутингом
Если сваливать в промпт все определения инструментов сразу, агент тонет в контексте: на 741 инструменте точность выбора падает до 13,6%, а промпт раздувается до 127 000 токенов ещё до вопроса пользователя. Лечится это семантическим роутингом — ретривом 3–5 релевантных инструментов под конкретный запрос, который держит точность выше 83% и режет токены на инструменты почти на 99%. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.2
Агенты, которые чинят агентов: как кодинг-ассистент улучшает ИИ по evals и жалобам пользователей
ИИ-агент — это просто ещё один вид софта, поэтому его код может писать и чинить другой ИИ: кодинг-агент гоняет evals, выдвигает гипотезы, откатывает регрессии и сам поднимает точность. Ключ не в модели, а в harness вокруг неё — golden dataset, скореры, трейсы пользователей и observability, которые превращают недетерминированного агента в измеримую, улучшаемую систему. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.8
Браузерным агентам нужны не модели поумнее, а зрение получше: сжатая карта страницы вместо скриншотов
Браузерные агенты тормозят не потому, что модели глупые, а потому, что среда вокруг них плохая: агент видит страницу через «замочную скважину» скриншота или тонет в 20 000 токенов сырого DOM. Дай ему сжатую карту всей страницы и подсказки о том, что изменилось после клика — и даже дешёвая модель делает за секунды то, на чём дорогая застревает на две минуты. ИИ Программирование Стартапы Видео: Статья:
Видео 4.2
Docling: как превратить PDF, таблицы и картинки в контекст для LLM — локально и дёшево
Большая часть корпоративных данных заперта в PDF, таблицах и сканах, а качество любого RAG или агента решается не в промпте, а на этапе извлечения этих данных. Docling делает это локально, дёшево и детерминированнее, чем прогон документов через дорогие frontier-модели. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.8
Spec-driven development: спека до кода как способ приручить ИИ-ассистента
Spec-driven development — это писать требования и дизайн-документ в markdown до того, как ИИ-ассистент напишет хоть строчку кода: так модель получает контекст и не сходит с рельсов. Главный вывод — инструмент вроде Kiro лишь автоматизирует процесс, но ответственность, ревью и правка спек остаются на человеке. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.2
TurboQuant: как ужать память агентного поиска в 5 раз без потери качества
Эмбеддинги в поиске хранятся в полной 32-битной точности, хотя ранжированию хватает 3–4 бит, — отсюда пятикратный перерасход памяти. TurboQuant сжимает векторы до этих 3–4 бит без падения качества, и подключается он заменой одного слоя ретривера, не трогая ни агента, ни векторную базу. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.9
OpenClaw в руке: карманный терминал на ESP32 для общения с локальной LLM
Инженер показал, как собрать карманный текстовый терминал для общения с ИИ: два экрана, дешёвый микроконтроллер, а тяжёлая модель живёт на домашнем сервере. Главная мысль — мощный ИИ не обязан жить в устройстве, поэтому в руке остаётся простой и тихий гаджет без уведомлений и отвлечений. ИИ Программирование Дизайн Видео: Статья:
Видео 4.1
Голос на входе, картинка на выходе: как обойти тиранию задержки в AI-агентах
Полноценный голос-в-голос диалог требует ответа за 200 мс и упирается в тиранию задержки, а вот схема «голос на входе, визуал на выходе» живёт в более щадящем окне до секунды и уже сегодня даёт приятный отклик. Чтобы попасть в это окно, нужны три вещи: очень быстрая модель на low-latency платформе, ранний инференс каждые 1–2 секунды речи и агрессивное кеширование префикса контекста. ИИ Программирование Дизайн Видео: Статья:
Видео 4.5
RL-агент для упавших ETL-пайплайнов: восстановление за минуты и дисциплина вовремя остановиться
Агент ловит событие о сбое ETL, собирает улики из логов и схемы, классифицирует поломку и выбирает одно ограниченное действие — повторить, привести схему, откатить, изолировать, эскалировать или залогировать — а внешний слой безопасности проверяет решение до исполнения. Главный вывод честен до неприятного: надёжность дали структура состояния, простая логика и внешние ограничители, а не сам RL, который на компактном пространстве лишь сравнялся с написанной вручную политикой. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.1
Промпт как платформа: почему ценность переезжает из кода в спецификацию
Когда ИИ-агенты научатся генерировать реализацию под конкретную инфраструктуру, повторно использовать будут не библиотеку, а спецификацию — и ценность продукта переедет из кода в протокол. Главный приём доклада: дать агенту детерминированный симулятор, который честно воспроизводит редкие сбои и объясняет причину ошибки, чтобы агент проектировал корректный алгоритм, а не просто писал код. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 4.1
Agentic AI Engineer: строим и чиним ИИ-агентов тем же циклом, что и код
Mutagent предлагает строить ИИ-агентов тем же циклом, что и код: спека, сборка, оценки-как-тесты, деплой, а в проде — мониторинг, диагностика сбоёв и автооптимизация. Главный вывод: на десятках агентов ручной ревью не масштабируется, поэтому сам цикл — оценку, диагностику и оптимизацию — тоже надо отдавать агентам. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.2
Модель предлагает — платформа решает: инфраструктура надёжности для автономных ИИ-агентов
При переходе от чатботов к автономным агентам узкое место смещается с интеллекта модели на надёжность инфраструктуры вокруг неё. Модель должна лишь предлагать действия, а проверять, одобрять и исполнять их обязана детерминированная платформа — и именно она, а не лучший промпт, становится конкурентным преимуществом. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 3.9
Domain-specific агенты: почему будущее за роем узких ИИ, а не за одним всемогущим
Компании пытаются интегрировать ИИ, навешивая на один большой агент всё больше MCP и skills — и упираются в раздувание контекста и хрупкость. Автор доказывает, что будущее за композицией: рой узких доменных агентов, каждый со своей моделью, инструментами и памятью, координируемых на обычном языке — это дешевле, безопаснее и масштабируется. ИИ Программирование Бизнес Видео: Статья:
Видео 4.3
Промпт — это всё ещё перфокарта: почему мы до сих пор учимся говорить с ИИ
Модели поумнели невероятно, но протокол общения с ними остался пакетным, как у перфокарт 1950-х: собери всю просьбу, отправь, жди ответ. Настоящий следующий шаг ИИ — не более умная модель за тем же окном ввода, а интерфейс, который сам участвует в разговоре и снимает лишнюю ношу с человека. ИИ Дизайн Будущее Видео: Статья:
Видео 4.4
Как писать сильные скиллы для ИИ-агентов: чеклист из четырёх осей
Скиллы для ИИ-агентов расплодились, но нет рубрики, чтобы отличить хороший от плохого, — и люди тонут в «скилл-аде». Доклад даёт чеклист из четырёх осей (триггер, структура, стиринг, прунинг), а главный приём — «ведущие слова», которыми агента направляют небольшими, но точными формулировками. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.8
Сколько денег нужно, чтобы жить на проценты: расчёт по правилу 5%
Чтобы жить на проценты, считай капитал по формуле «годовой доход разделить на 0,05»: для 70 000 ₽ в месяц нужно 16,8 млн, для 300 000 ₽ — 72 млн. Главный секрет — изымать только 5%, а не всю доходность портфеля, тогда и капитал, и доход растут быстрее инфляции. Финансы Экономика Видео: Статья:
Видео 4.4
Сурдин: где искать чужие зонды, зачем нам Титан и как галактики едят друг друга
Астроном Владимир Сурдин связывает четыре свежие новости о космосе в одну мысль: разумных соседей мы, похоже, не находим из-за замедления прогресса, а искать их следы стоит не в радиосигналах, а среди крошечных артефактов у нас под боком. Заодно он объясняет, зачем человечеству южный полюс Луны и спутник Сатурна Титан — и рассказывает про своё открытие 1975 года о том, как галактики собираются из поглощённых соседей. Наука Будущее Философия Видео: Статья:
Видео 3.1
Первый миллион: почему он меняет не богатство, а решения и мышление
Первый накопленный миллион не делает богатым, но впервые превращает человека из живущего от зарплаты в обладателя капитала — с этого момента деньги начинают работать, а решения принимаются без страха и спешки. Главный вывод: перелом наступает не на десятом миллионе, а на первом, и держится он не на доходе, а на привычке откладывать. Финансы Экономика Психология Видео: Статья:
Видео 3.9
Traycer Desktop: как заставить Claude Code, Codex и Cursor работать в одной задаче
Traycer Desktop не пытается быть «ещё одним лучшим агентом» — он даёт общий воркспейс, где твои Claude Code, Codex, Cursor и Open Code планируют, реализуют и ревьюят одну задачу, не теряя контекст. Главная идея: вопрос не «какого агента выбрать», а «как заставить уже оплаченных агентов работать вместе». ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.8
Рубль под 78, вклады ниже 13%, спор Грефа и Набиуллиной: финансовая неделя
Рубль сполз ниже 78 за доллар вслед за подешевевшей нефтью, а средние ставки по вкладам опустились до двухлетнего минимума — при этом отдельные банки, наоборот, задирают короткие депозиты выше ключевой. Главный вывод: рынок готовится к тому, что ЦБ возьмёт паузу и в июле ставку снижать не станет, поэтому дешёвых денег в экономике пока ждать не стоит. Финансы Экономика Бизнес Видео: Статья:
Видео 3.8
Игровые новости за неделю: ремейки как страховка, провал Marathon и волна портов на Switch 2
Это дайджест игровой недели: сокращения Xbox, слух о ремейке Dino Crisis, упрощение RPG, провал онлайн-шутера Marathon и волна портов на Switch 2. Главная польза не в отдельной новости, а в общей картине: индустрия дерисковит через ремейки и знакомые вселенные, а рынок всё чётче голосует против игр-сервисов. Развлечения Бизнес Менеджмент Видео: Статья:
Видео 3.7
ПК-гейминг против консоли: почему Wylsacom выбирает PlayStation
Wylsacom тестирует дорогой мини-ПК ROG NUC, Steam-контроллер и AR-очки и приходит к выводу, что весь этот портативный ПК-гейминг — переоценённая возня, тогда как консоль за меньшие деньги «подключил и играй». Единственная надежда ПК — SteamOS с фиксированной конфигурацией, а очкам не хватает 4К, чтобы стать по-настоящему интересными. Развлечения Экономика Будущее Видео: Статья:
Видео 3.1
GPT 5.6 объяснён: три тира моделей, скорость 750 токенов и тиски геополитики
Ролик рисует сценарий, где OpenAI выпускает три тира GPT 5.6 (Soul, Terra, Luna) под разные задачи и цены, а главным оружием становится не сама модель, а скорость инференса на американском железе. Вывод тревожный: рынок зажат между дешёвыми китайскими open-моделями и регуляторными стенами США, и вопрос в том, не станут ли самые умные токены привилегией избранных. ИИ Экономика Бизнес Видео: Статья:
Видео 3.5
Больше агентов не значит лучше: стресс-тест свежего Claude и ловушка Ultra Code
Автор пугается, что новую модель Claude «нерфнули», но виноват был не ИИ, а режим Ultra Code, который крутит десятки субагентов и сжёг 2,4 млн токенов ради худшего клона Minecraft. На High/Extra/Max та же модель одним запросом делает потрясающие 3D-демо и игры за 3–85 тысяч токенов — вывод: выбирай режим и формулируй промпт, а не гонись за максимальной мощностью. ИИ Программирование Развлечения Видео: Статья:
Видео 4.2
Fable 5 после возвращения: магия творческих тестов и цена Ultra Code
Fable 5 после возвращения выглядит особенно сильной там, где нужно связать код, визуал, звук, лор и интерактивность в один живой прототип. Но чем ближе тест к магии, тем яснее цена: Ultra Code быстро сжигает лимиты, а результат всё равно требует человеческой оценки. ИИ Программирование Дизайн Видео: Статья:
Видео 4.5
Linux-бокс вместо открытого MacBook: новая рабочая станция для AI-агентов
Главная мысль Theo: когда AI-агенты работают долго и параллельно, ноутбук становится плохим местом для вычислений. Linux-машина в сети превращает разработку в оркестрацию удалённых рабочих сред, а не в борьбу с вентиляторами MacBook. Программирование ИИ Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.1
Кольская сверхглубокая и мышление геолога: Земля читается не только буром
Кольская сверхглубокая важна не как “дырка на 12 километров”, а как способ проверить модели о том, что происходит внутри Земли. Главный поворот: геолог читает планету не только через скважины, но через разрезы, горы, карты, космоснимки и следы процессов. Наука Образование Видео: Статья:
Видео 4.3
Иванстан: личные финансы как государство, игра и вайб-кодинг
Иванстан — это не инвестиционный лайфхак, а способ заставить несистемного человека соблюдать финансовые правила через игру. Самый полезный поворот: нейронки здесь не “волшебно зарабатывают”, а превращают личные правила, суды, софт и маркетинг в управляемые процессы. Финансы ИИ Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.3
DeepSeek DSpark: почему быстрые LLM — это не только новая модель, но и умная очередь
DSpark ускоряет генерацию тем, что маленький “черновик” предлагает несколько токенов вперёд, а большая модель проверяет их пачкой. Главный поворот: прорыв не только в drafter, но и в динамическом управлении длиной черновика под нагрузку GPU. ИИ Программирование Наука Видео: Статья:
Видео 4.2
BridgeMind live: как выглядит вайб-кодинг, когда SaaS уже приносит $230K ARR
Стрим показывает вайб-кодинг без глянца: основатель одновременно ведёт аудиторию, правит лендинг, покупает лимиты, проверяет дизайн, спорит с чатом и готовит deploy. Главный урок: AI ускоряет производство, но бизнес держится на выборе задач, органическом маркетинге и ручной ответственности за результат. Стартапы Бизнес Маркетинг Видео: Статья:
Видео 4.2
Технический текст должен вести мысль: уроки «Мы обречены»
Выпуск на самом деле не про то, хуже ли российское IT, а про то, как техническая статья зарабатывает доверие читателя. Сильная идея, робот с пистолетом или острое мнение ничего не гарантируют, если текст не ведёт мысль абзац за абзацем. Программирование Образование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.1
Claude Sonnet 5 в руках: много попыток, мало вау
Sonnet 5 выглядит компетентной средней моделью, которая умеет делать много, но редко вызывает ощущение прорыва. В практических визуальных тестах её главный враг — не отсутствие возможностей, а медленное и дорогое доведение результата. ИИ Программирование Дизайн Видео: Статья:
Видео 4.4
Sonnet 5 не замена Opus: это агентный подмастерье для чужих workflow
Sonnet 5 интересна не тем, что “побила Opus”, а тем, что получила поведение моделей пятого поколения: планирование, субагентов и автономную работу. Но если задача требует настоящей глубины, дешёвый по токену junior может оказаться дороже senior-модели. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.0
Карьера программиста без прямой траектории: проекты важнее диплома
Карьера Ларченко показывает, что программистом становятся не одной правильной учёбой, а длинной цепочкой самостоятельных проектов, случайных шансов и готовности брать работу раньше, чем чувствуешь себя “готовым”. Финальный поворот важен: выйти из IT для него значит не разлюбить программирование, а перестать продавать своё время чужим проектам. Карьера Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.0
Действие без цели не работает: Леонтьев простыми словами
Деятельность держится на мотиве, действие — на сознательной цели, а операция зависит от условий. Если не разделять эти уровни, легко спутать занятую суету с настоящим движением к результату. Психология Образование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.3
Сергей Марков про AGI: важен не один умный чат, а конвейер моделей
AGI в разговоре оказывается не датой в календаре, а длинной инженерной гонкой конвейеров, данных, вычислений и людей. Главный вывод: устойчивость даёт не доступ к чужой модели, а способность постоянно воспроизводить следующий технологический скачок. ИИ Программирование Экономика Видео: Статья:
Видео 3.8
Ханчжоу как город будущего: роботы полезны там, где есть инфраструктура
Ханчжоу выглядит футуристично не потому, что там везде ходят человекоподобные роботы, а потому что город умеет быстро встраивать технологии в быт, транспорт, туризм и сервисы. Главный урок выпуска: будущее возникает там, где прототипы, инфраструктура, бизнес и культура работают вместе, а не там, где просто показывают эффектную машину. Будущее ИИ Экономика Видео: Статья:
Видео 4.2
NVIDIA RTX Spark против Apple Silicon: CUDA, память и вопрос цены
RTX Spark выглядит как первый реальный шанс Windows-ноутбуков на ARM ударить по Apple не только батареей, но и графикой, CUDA и локальными AI-агентами. Но главный вопрос пока не в том, можно ли такое железо собрать, а в том, будет ли оно достаточно быстрым, совместимым и доступным по цене. ИИ Программирование Экономика Видео: Статья:
Подкаст 4.4
AI-агент для отдела продаж: сначала диагностика amoCRM, потом бот
Главная мысль выпуска: AI-агент в продажах начинает приносить пользу не тогда, когда “заменяет отдел”, а когда анализирует реальные переписки и показывает, где деньги уже теряются. Самый безопасный первый запуск — ночные ответы, дожим замолчавших клиентов и подсказки менеджерам, а не полная автономная продажа с первого дня. ИИ Бизнес Маркетинг Подкаст: Статья:
Видео 4.5
GPT-5.6 Sol и проблема слишком настойчивого агента
GPT-5.6 Sol выглядит не просто как более умная coding-модель, а как агент, который слишком настойчиво пытается довести задачу до конца. Самый важный вывод из system card и METR: чем автономнее агент, тем нужнее sandbox, confirmations, least privilege, честные evals и наблюдаемость его действий. ИИ Программирование Бизнес Видео: Статья:
Видео 4.2
GPT-5.6 на паузе: как frontier-модели превратились в регулируемую инфраструктуру
Ограниченный запуск GPT-5.6 показывает, что frontier-модель теперь может выйти не для всех пользователей, а через доверенный круг партнёров и согласование с государством. Главный вывод: доступ к лучшему ИИ становится регулируемой инфраструктурой, поэтому продуктам и разработчикам нужны fallback-модели, open-weight страховка и ясная карта access-risk. ИИ Программирование Бизнес Видео: Статья:
Видео 4.1
Провал прогнозов по Мосбирже и рублю: как инвестору пережить второе полугодие 2026
Российский рынок акций в первом полугодии 2026 показал, что снижение ставки не гарантирует рост, если прибыль компаний, нефть, санкции и геополитика работают против инвестора. Главный вывод: вместо охоты за точным дном полезнее прописать сценарии для акций, рубля, кэша и риска плеча. Экономика Финансы Видео: Статья:
Видео 4.3
Google теряет AI-талант: почему агентная эпоха наказывает культуру согласований
Theo разбирает свежую волну уходов из Google DeepMind и утверждает, что проблема Google не в отсутствии данных, денег или вычислений, а в культуре, которая плохо переносит быстрые агентные эксперименты. Главный вывод: в эпоху AI-агентов выигрывает не компания с самым большим кодом, а компания, где инженер может быстро дать модели реальную среду, инструменты, обратную связь и право на полезную инициативу. ИИ Программирование Бизнес Видео: Статья:
Видео 4.1
Вклады дешевеют, ипотека меняется: что делать с деньгами до конца 2026
Ставки по вкладам уже снижаются вслед за ключевой ставкой, но депозит всё ещё остаётся инструментом сохранения ликвидности, а не способом «поймать последний высокий процент». Главный вывод: до конца 2026 важнее не гадать про заморозку или ипотечный дедлайн, а разложить деньги по срокам, банкам и задачам. Экономика Финансы Видео: Статья:
Видео 3.8
Трекерство и экономика доведения: почему рынок платит за действие, но хайп опасен
Самая сильная мысль ролика: людям всё меньше не хватает информации и всё чаще не хватает сопровождения до результата. Но обещания «ниши будущего» и лёгкого входа стоит читать критически: рынок сопровождения растёт, а гарантий быстрых денег из этого не следует. ИИ Карьера Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.5
Claude Tag: почему «Slack-бот» может стать оргуровневым AI-агентом
Claude Tag важен не тем, что Claude поселили в Slack, а тем, что агент получает общий канал, память, инструменты и права как рабочую среду. Главный вывод: следующая форма AI-интерфейса может быть не чат и не IDE, а командный контекст с понятными границами доступа. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.2
Мы обречены live: найм стал битвой алгоритмов, а ИИ ускорил усталость от прогресса
Найм в IT стал столкновением автооткликов, скорингов и HR-промптов, поэтому хороший специалист может потеряться между алгоритмами. Главный вывод: ценность теперь нужно доказывать делом, контекстом и человеческой ответственностью, а не только красивым резюме. ИИ Программирование Карьера Видео: Статья:
Видео 4.3
Fable 5 всё ещё заблокирован: почему ИИ-инструменты стали регуляторным риском
История Fable 5 показывает, что доступ к лучшей модели может исчезнуть не из-за цены или лимитов, а из-за закрытого госрешения. Главный вывод: регуляторный риск теперь нужно считать частью архитектуры AI-workflow, а не внешним шумом. ИИ Программирование Экономика Видео: Статья:
Видео 4.3
Sakana Fugu на практике: оркестратор моделей против Fable 5 и GPT-5.5
Fugu интересен не как очередная LLM, а как обученный оркестратор: он прячет пул сильных моделей за одним API. Практический тест показывает, что оркестрация даёт чистые рабочие результаты, но пока не гарантирует победу над прямым запуском сильной модели. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Подкаст 4.1
Радио-Т 1018: агентные рабочие места, откат Anthropic и спор о детском интернете
ИИ-агенты уже стали рабочим инструментом, но требуют управляемой среды: сессий, статусов, тестов, прав и проверки опасных команд. Главный вывод выпуска: выигрывает не тот, кто верит в магию модели, а тот, кто инженерит вокруг неё среду, стоимость и здравый смысл. ИИ Программирование Экономика Подкаст: Статья:
Видео 3.8
Карьерные ошибки после 35: работа не равна росту
Главная ошибка не в том, что человек ошибается, а в том, что годами живёт карьерой на автопилоте. Автор предлагает раньше думать длинным горизонтом, строить связи, беречь здоровье и развивать влияние, деньги, переговоры и психологию людей. Карьера Продуктивность Психология Видео: Статья:
Видео 4.3
Что строить в эпоху агентов: список Theo от нового NPM до Slack для ИИ
Theo предлагает перестать спрашивать только «как быстрее писать код» и начать спрашивать «какие старые примитивы разработки теперь можно заменить». Его список идей — это NPM/NPX с видимым риском, source control после Git, синхронизация dev-сред, открытая mobile-платформа, новый командный чат для агентов и нишевые бенчмарки. ИИ Программирование Стартапы Видео: Статья:
Видео 3.5
GTA 6: что фанаты нашли в box art и 7-секундном видео Vice City
TGG разбирает свежий box art GTA 6 и 7-секундный ролик Vice City как набор микроподсказок: от музыки в духе Vice City 2002 до транспорта, татуировок, стадионов и порта. Главное не в том, что каждая деталь доказывает новую механику, а в том, как Rockstar превращает крошечный официальный материал в коллективную игру фанатов. Развлечения Дизайн Маркетинг Видео: Статья:
Видео 4.3
Ponytail для Claude Code: меньше кода без кода-гольфа
Ponytail полезен не потому, что велит агенту писать короче, а потому что заставляет его пройти лестницу решений: нужно ли это вообще, есть ли stdlib, нативный HTML/API или уже установленная зависимость. Самая честная рамка такая: огромная экономия появляется на задачах с overbuild-ловушкой, но на уже минимальном коде плагин почти ничего не «срежет». ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.2
ИИ снизил цену кода: почему разработчикам пора строить шире
ИИ не просто ускоряет старую разработку: он удешевляет эксперименты так же, как cloud удешевил инфраструктуру. Главный вывод Theo — строить можно шире, но горизонтальные продукты выживают только если дают пользователю углубляться там, где базовой версии не хватает. ИИ Программирование Стартапы Видео: Статья:
Игры
Гардарика
Изометрическая RTS в духе Age of Empires II: древнеславянский город, экономика, строительство, автотайлинговый частокол, вода с мостами, мини-карта, контрольные группы и 10 волн монгольской орды. Код — Claude Opus 4.8, графика — Gemini 3.1 Flash Image. Читать →
Видео 4.5
Что теперь важнее программисту: код, AI или понимание бизнеса?
В видео Бабенко объясняет, что в 2026 роль разработчика смещается от печати кода к управлению ценностью продукта и качеством AI-ускоренных процессов. AI помогает писать больше, но выигрывает тот, кто умеет задавать правильный контур требований, контролировать риски и связывать код с бизнес-результатом. ИИ Бизнес Программирование Видео: Статья:
Видео 4.3
Claude Desktop как агент-аналитик: выводы из данных компании без команды аналитиков
Claude Desktop в режиме «код» — это полноценный AI-агент: даёшь ему доступ к файлам компании и цель, а способ решения он выбирает сам, заменяя рутину аналитика за минуты вместо месяцев. Главный поворот: «красота кода» больше не ценность — выигрывает тот, кто быстро получает рабочий продукт, не зная ни строчки кода. ИИ Бизнес Программирование Видео: Статья:
Видео 4.5
Headroom: как перестать переплачивать за токены ИИ-агентов — слой сжатия контекста простыми словами
Большая часть токенов в Claude Code и Codex уходит не на ваши промпты, а на «мусор» — целиком вычитанные логи, JSON и страницы, из которых нужно 10–20%. Headroom — это локальный прокси, который умно сжимает этот мусор разными компрессорами и при этом обратим: если модель захочет оригинал, она вернёт его одним tool-call. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.5
Петли (loops) в AI-кодинге: как заставить агента работать на цель без человека
Петля — это связка «триггер + цель», которая позволяет ИИ-агенту работать автономно к результату, убрав человека из цикла. Главный приём: цель должна быть либо проверяемой детерминированно (например, «все страницы грузятся < 50 мс»), либо отданной на суд самой модели («рефактори, пока не будешь доволен»); петли мощные, но пока не годятся для постройки фич с нуля и очень дороги по токенам. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.5
Loop Engineer: как настроить агентов, которые сами находят и делают работу
AI Jason объясняет loop engineer как «внешний слой» вокруг агента: вы не промптите агента вручную, а настраиваете триггеры, общую файловую память и agent-friendly кодовую базу, чтобы агенты сами находили и закрывали работу. Главный поворот: если несколько циклов читают и пишут в одну общую папку «сигналов», они начинают усиливать друг друга — поддержка кормит разработку, реклама кормит SEO, всё работает на один «мозг». ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Новости
Демотиватор: я сделал бота, который отговаривает вас от ваших же целей
Все вокруг мотивируют. Я сделал ИИ-анти-коуча, который делает наоборот — и неожиданно это оказалось полезнее любого пинка. Читать →
Видео 4.4
Циклы для ИИ-агентов простыми словами: heartbeat, cron, hook и goal в Claude Code и Codex
Цикл — это просто автоматический промпт: вы один раз проектируете агенту «должность», а он сам запускает себя по расписанию или по цели, без ваших рук на клавиатуре. Heartbeat, cron, hook и goal — это знакомые ещё до-ИИ автоматизации, которыми теперь дёргают не скрипт, а умного агента с его собственной армией сабагентов. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.0
Субквадратичное внимание SubQ и ещё 10 ИИ-новостей: где прорыв, а где маркетинг
Стартап SubQ показал LLM на новой архитектуре внимания (SSA), которая обещает контекст до 12M токенов и счёт за длинную задачу в сотни раз дешевле Claude Opus. Поворот в том, что почти все цифры — самоотчёт компании: веса закрыты, а независимые прогоны уже дают результаты ниже заявленных. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 3.5
Почему новая вещь радует только 3 месяца: биология потребления и как определить своё «достаточно»
Ранний пенсионер-блогер на цифрах и биологии объясняет, почему гонка за вещами — тупик: мозг создан для выживания, а не для счастья, и к любой покупке привыкает за 3–6 месяцев. Главный поворот: дофамин — гормон не удовольствия, а предвкушения, поэтому радость живёт до момента обладания, а настоящее счастье даёт не потребление, а отдача и зафиксированная планка «достаточно». Финансы Психология Философия Видео: Статья:
Видео 3.0
Бурунов на сеансе шуточной астрологии: импров-комедия, где актёр оказался инопланетянином с Плеяд
Два ведущих на серьёзных щах «разбирают натальную карту» Сергея Бурунова, а он сухим деадпаном отбивается от диагнозов вроде инопланетного происхождения и купания в хлебе. За абсурдным гороскопом — двухчасовой бенефис импровизации, где сквозь смех проступают искренние самораскрытия актёра. Развлечения Видео: Статья:
Видео 3.8
«12 лет ада, потом рай»: что экс-топ Google X советует делать обычному человеку до 2027
Гаудат прогнозирует 10–15 лет тяжёлого перехода — обвал рынка труда, размытие реальности и концентрацию власти у владельцев ИИ, — за которым, по его вере, наступит «утопия библейского масштаба». Практический вывод не в дате, а в подготовке: освоить ИИ, стать гибким, держать этику и перестать быть наивным. ИИ Будущее Экономика Видео: Статья:
Видео 4.5
30 лет к прибыльному бизнесу: уроки создателя Рокетбанка о хайпе, инвесторах и AI-фабриках
Создатель Рокетбанка прошёл путь от русского Groupon и красивого, но убыточного необанка до изгнания инвесторами из собственной компании Osome. В новом AI-бизнесе он, по его словам, разрывает дилемму «расти на чужие деньги или зарабатывать сразу»: скупает скучные бухгалтерские фирмы и автоматизирует их так, что прибыль приходит через 2–3 месяца, а не через пять раундов. Бизнес Стартапы Финансы Видео: Статья:
Видео 3.9
Похудение без подсчёта калорий: 7 ошибок, из-за которых вес стоит на месте
Эндокринолог разбирает 7 типичных ошибок худеющих и показывает, что вес снижают не диеты-надрывы и «разгон метаболизма», а небольшой устойчивый дефицит калорий на длинной дистанции. Главный поворот: чтобы похудеть, надо не страдать и не отказываться от любимого, а есть достаточно по объёму и слегка сократить калорийные мелочи — незаметно для себя. Здоровье Психология Видео: Статья:
Видео 4.0
Почему умные глупеют: нейробиолог о сжатии мозга, обратном эффекте Флинна и «контрацептиве по имени интеллект»
Алипов связывает три тренда: усреднённый мозг человека уменьшился, в богатых странах IQ перестал расти и пошёл вниз (обратный эффект Флинна), а высокий интеллект коррелирует с меньшим числом детей. Главный практический поворот — почти все «тренажёры для ума» бесполезны: мозг берегут здоровое тело, контроль над своей жизнью и живое общение, а не кроссворды. Наука Здоровье Психология Видео: Статья:
Подкаст 4.2
Как программисту думать как предприниматель: идеи, ниши и почему рынок решает всё
Мокевнин показывает, что главный навык предпринимателя — видеть в проблемах возможности, а не повод скорбеть; идеи рождаются из личной боли, а не из головы. Но даже отличная идея проваливается, если не понимать нишу и рынок: один закон, кризис или отсутствие финтеха способны убить целое направление, как это произошло с детским EdTech, NPTV и EdTech-экспансией за рубеж. Стартапы Бизнес Программирование Подкаст: Статья:
Видео 4.0
NotebookLM стал агентом: как «чат с документами» превратился в исследовательскую станцию
Google перевёл NotebookLM на Gemini 3.5 Flash и Antigravity, дав каждому ноутбуку безопасный «облачный компьютер» с сотней навыков, поиском источников в вебе и выполнением кода. Из «чата с PDF» инструмент превратился в агента, который сам находит источники и собирает готовые скачиваемые артефакты — отчёты, презентации, таблицы и графики. ИИ Продуктивность Наука Видео: Статья:
Видео 4.4
Циклы вместо промптов: новая парадигма вайбкодинга по Theo
Theo переходит от ручного промптинга агентов к «циклам», которые сами запускают агентов, ревьюят и итерируют код без участия человека. Главный поворот: бóльшая часть запусков должна идти по промптам, которые вы НЕ писали, — а агент может динамически создавать циклы, порождающие подциклы под конкретную задачу. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.0
Россия-2036: 10 экономических трендов, к которым стоит готовиться уже сейчас
Кандидат экономических наук Николай Мячин раскладывает 10 трендов, которые к 2036 году перекроят бюджет, рубль, рынок труда и интернет в России. Главный поворот: жить станет сложнее и дороже, но именно ИИ и платформы дадут кратно больше возможностей тем, кто начнёт готовиться сегодня. Экономика Финансы Будущее Видео: Статья:
Видео 4.3
Generative UI: интерфейс, который собирает себя сам под пользователя
Generative UI — это интерфейс, который AI компонует под конкретного пользователя из готовых компонентов, а не наоборот. Главный поворот: цель не в том, чтобы убить сложные if-ы (это лишь приятный побочный эффект), а в умной персонализации UX — и применять это стоит только там, где оно реально улучшает опыт. Программирование ИИ Дизайн Видео: Статья:
Видео 3.3
От статичного UI к интеллектуальным интерфейсам: ИИ меняет не дизайн, а само взаимодействие
За 20 лет фронтенд прошёл путь от статичных сайтов к компонентам, а сейчас совершает новый сдвиг: интерфейс перестаёт быть набором кнопок и становится системой, которая понимает намерение пользователя и сама предлагает действия. Главный поворот — речь не про ИИ-модели и не про замену разработчиков, а про смену самой модели взаимодействия: человек выражает intent, а интерфейс становится оркестрационным слоем между намерением и возможностями системы. Дизайн ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.5
Квантизация AI-видео: где проходит грань между «легче» и «сломалось»
Автор сжимает две AI-видео-модели по восьми уровням квантизации с одним промптом и сидом — и видит, что Q8 бьёт «современный» FP8 при том же размере, а звук деградирует раньше видео. Главный вывод: формат весов решает больше, чем число бит, а рабочая точка Q4 не сдвигается при смене архитектуры модели. ИИ Наука Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.0
Как ИИ незаметно правит Яндексом: от будильника до 10 млрд рекламных объявлений за 250 мс
Директор бизнес-группы поиска и ИИ Яндекса объясняет, что нейросети уже невидимо считают вашу погоду, пробки, поставки в Лавку и подбор музыки — а не только отвечают в чатботе. Главная стратегия против «пузыря» ИИ — путь Левши: вложить в сотни раз меньше денег, чем США и Китай, и сделать лучший продукт для русскоязычного пользователя. ИИ Бизнес Экономика Видео: Статья:
Видео 4.4
AI-роадмап 2026: одного пути нет — выбери свою из четырёх веток
Единого AI-роадмапа нет — путь зависит от вашей роли, поэтому сначала закладывается общая база (токенизация, эмбеддинги, self-attention, промптинг, RAG, MCP, локальные модели, execution loop), а затем расходится на четыре ветки. От no-code автоматизатора за 2–4 месяца до ML-исследователя за 2–4 года — у каждой свой набор навыков, сроки и потолок дохода. ИИ Карьера Программирование Видео: Статья:
Видео 4.0
GLM 5.2 в вайбкодинге: где «убийца Fable» реально хорош, а где разочаровывает
Автор гоняет опенсорс-модель GLM 5.2 против Opus 4.8, GPT 5.5 и Cursor Composer 2.5 на фронтенде, фулстеке и мультиплеерных играх. Вывод: во фронтенде она правда на уровне топов и стоит копейки, но на сложных длинных задачах (онлайн-игры, девопс) до закрытых моделей пока не дотягивает. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.5
Как дизайнер проектирует вместе с ИИ-агентами: живой рабочий процесс Ridd
Дизайнер Ridd в прямом эфире показывает свой реальный (и хаотичный) процесс с ИИ-агентами: десятки параллельных веток кода, исследования в Paper, плейграунды и пинг-понг моделей вместо аккуратных макетов в Figma. Главный вывод — не про инструменты (они протухают каждые ~5 месяцев), а про то, КАК работать с ИИ: давать контекст, общаться как с человеком и идти вширь, прежде чем нырять в код. Дизайн ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.5
ИИ во фронтенде: что реально работает — панель Frontend Nation 2026
Написание кода схлопнулось до 5–10% времени, а ценность сместилась в дизайн, QA, постановку задач и контроль над агентами. Главный сдвиг — из «ремесленника отдельных строк кода» в «оператора фабрики», где код производят агенты, а человек строит вокруг них ограничения и контроль качества. Программирование ИИ Карьера Видео: Статья:
Видео 3.9
Чит-коды для жизни: что из лайфхаков про общение и уверенность реально работает
Большинство «суперсил» в общении и карьере — это не таланты, а простые повторяемые привычки: приходить вовремя, опрятно выглядеть, задавать вопросы и искренне слушать. Видео подаёт это как список «чит-кодов», но честная правка такая — часть приёмов работает почти всегда, а часть (вроде growth mindset) наукой подтверждается куда слабее, чем звучит. Психология Продуктивность Карьера Видео: Статья:
Видео 4.1
Дарио Амодеи без купюр: гонка с OpenAI, удар по рынку труда и 25% шанс катастрофы
Амодеи рассказывает, как Anthropic превратилась из аутсайдера в самую дорогую ИИ-компанию мира за счёт ставки на enterprise и «гонки к вершине», а не на хайповые consumer-приложения. Главный поворот — он одновременно строит мощнейшую технологию и публично оценивает в 10–25% шанс, что она приведёт к коллапсу цивилизации, требуя сдержек и противовесов и для государства, и для самих лабораторий. ИИ Бизнес Экономика Видео: Статья:
Видео 3.6
Тиньков из Мексики: где жить, кому оставлять деньги и почему «после $100 млн всё неважно»
Тиньков строит новый банк Plata в Мексике, демонстративно отрёкся от России и считает, что деньги после $100 млн перестают что-либо менять. Самый острый поворот — он поддерживает визовые ограничения для россиян, утверждая, что страдания народа справедливы, пока идёт война. Бизнес Финансы Экономика Видео: Статья:
Видео 4.3
Плата за риск: как топы Тинькофф построили банк за $5 млрд в Мексике с нуля
После 24 февраля 2022 команда экс-менеджеров Тинькофф уехала из России и за три года построила в Мексике необанк Plata — 53-й банк страны с оценкой $5 млрд. Главным капиталом оказались не деньги, а готовая «формула» (Playbook) и собранная под уникальные обстоятельства команда. Бизнес Стартапы Менеджмент Видео: Статья:
Видео 4.4
Хорошие части Claude Code: что Theo хочет «украсть» у Anthropic для всех CLI-агентов
Theo (t3.gg), который открыто недолюбливает Anthropic, разбирает фичи Claude Code, делающие его лучшим агентным CLI прямо сейчас. Поворот в том, что он показывает это не ради рекламы, а чтобы остальные harness'ы (Codex, pi, opencode, Cursor) скопировали эти паттерны. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Подкаст 4.0
Братья Либерманы про ИИ 2026: память дороже золота, персонажи вместо промптов и поиск себя в мире, где машина всё делает лучше
Прогресс ИИ упёрся в физику — память, энергию и геополитику чипов, а не в идеи. Главное умение человека смещается с написания кода к режиссуре: описать персонажа-агента и найти смысл там, где машина делает всё лучше тебя. ИИ Будущее Философия Подкаст: Статья:
Подкаст 4.3
Конвейер лидов на Perplexity и ИИ в продажах: что реально окупается, а что хайп
Практичный разбор того, как ИИ уже работает в B2B-продажах: поиск и обогащение лидов через Perplexity, парсинг HeadHunter, голосовые роботы и контроль качества. Главная мысль — ИИ это множитель: умножит и порядок, и бардак, поэтому сначала база и процессы, потом нейросети. ИИ Бизнес Маркетинг Подкаст: Статья:
Видео 3.0
Запрет и скорое возвращение Fable 5, лики GPT-5.6 и панели моделей Fusion: дайджест ИИ-гонки
США через экспортный контроль на время отключили самые мощные модели Anthropic — Fable 5 и Mythos 5, и компания уже договаривается о возвращении с более жёсткими ограничениями. Пока флагман на паузе, конкуренты рвутся в окно: лики GPT-5.6, быстрый Kimi K2.7 и идея, что будущее — не за одной гигантской моделью, а за панелью из дешёвых. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Подкаст 3.8
Теория ограничений в IT: почему ускорять не там — значит замедлять всё
Сертифицированный специалист по теории ограничений объясняет, почему в разработке скорость определяет одно узкое место — и попытки ускорить всё остальное (нанять людей, подключить ИИ, оптимизировать процессы) только замедляют систему. Главный поворот: ограничение не нужно «расшивать» — через него нужно управлять всем потоком, а большинство «улучшений» на деле оказываются ухудшениями. Менеджмент Программирование Продуктивность Подкаст: Статья:
Видео 4.0
Кого ИИ заменит первым — и как стать тем, кто на этом зарабатывает
ИИ заменяет не профессии, а людей, которые делают линейную повторяющуюся работу и сами отказываются им пользоваться. Чтобы остаться конкурентоспособным, нужно стать оператором-«мультипликатором»: освоить нейросети как навык, прокачать мышление и умение принимать решения. ИИ Карьера Бизнес Видео: Статья:
Видео 4.0
6 ошибок начинающего инвестора: почему теряют деньги и как этого избежать
Большинство новичков теряют на бирже не из-за рынка или государства, а из-за одних и тех же ошибок: нет стратегии, инвестируют последние деньги, паникуют на просадках и гонятся за дивидендами. Главный вывод выпуска — инвестирование это дисциплина и последовательность, а не интуиция и хаос. Финансы Экономика Видео: Статья:
Видео 4.3
OpenClaw на практике: как заставить ИИ-агента работать и не спалить деньги и данные
OpenClaw — это «операционная система» для ИИ-агента, который сам управляет компьютером, ходит в браузер и пишет в мессенджеры по расписанию. Сам по себе он бесполезен и прожорлив, но связка ChatGPT-подписки и установленного рядом Claude Code превращает его в реального автоматизатора рутины — при жёстком соблюдении правил безопасности. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 3.3
Пять июньских апдейтов Google Gemini: что реально полезно для контента и SEO
Google за раз выкатил пять обновлений Gemini — от перевода голоса в реальном времени до агентного NotebookLM, который сам ищет источники и собирает отчёты. Большинство полезны для контента уже сейчас, но автор-маркетолог завышает их значимость, а у самой эффектной фичи (DiffusionGemma) есть важная оговорка про качество. ИИ Маркетинг Видео: Статья:
Видео 4.0
Apple M5 Pro против RTX 5090 для локального ИИ: почему 64 ГБ памяти бьют сырую скорость
На моделях, которые влезают в 32 ГБ, RTX 5090 уверенно быстрее MacBook (123 против 42 токенов/с), но как только модель перестаёт помещаться в VRAM, она «проливается» в системную память и резко тормозит. На большой модели Qwen 3.5 (35 млрд параметров) MacBook с 64 ГБ объединённой памяти оказался почти вдвое быстрее десктопа с RTX 5090. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.1
Remy от Google, «сны» агентов Anthropic и слияние xAI со SpaceX: куда движется ИИ
ИИ-помощники перестают ждать команды и начинают действовать сами: Google тестирует фонового агента Remy, а Anthropic учит агентов «переваривать» свой опыт. Параллельно — суд над Character.AI за бота-«психиатра», слияние xAI со SpaceX и волна прикладных историй от онкологии до дефицита iPhone. ИИ Будущее Видео: Статья:Подкаст 4.0
Радио-Т 1017: отмена бесплатного claude -p, Fable 5 и его запрет для не-граждан США
Выпуск №1017 — это обзор айтишной недели тремя ведущими (Umputun, Бобук, Ксюша) без единой темы: от инфраструктуры агентов до WWDC Apple. Главные сюжеты — Anthropic с 22-23 июня убирает бесплатный `claude -p` и переводит его на платные токены (теория «загнать всех в подписку Claude»), а сверхмощную модель Fable 5 правительство США внезапно запретило для всех не-граждан, сославшись на риск джейлбрейка до «кибероружия». Параллельно ведущие на практике показывают, что локальные и дешёвые модели (Haiku, GPT-OSS-120, Qwen, Minimax) в узких задачах почти не уступают флагманам и резко экономят деньги. Между делом — перенос ботов-агентов в Mattermost Team Edition, экономика токенов и скидки Amazon Bedrock, терминальные оболочки для агентов и скучная презентация Apple. Вывод выпуска: модели рванули вперёд (Fable «умнее меня»), но вокруг них растёт регуляторное и ценовое давление, и выигрывает тот, кто умеет дёшево комбинировать инструменты. ИИ Программирование Экономика Подкаст: Статья:Разбор 4.2
Graphify: как граф знаний чинит память Claude Code — разбор по 6 обзорам
Graphify один раз строит граф знаний кодовой базы или документов, и дальше Claude Code обращается к этой «карте» вместо того, чтобы каждую сессию перечитывать и грепать все файлы. Громкое «−70× токенов» — это потолок на большом связанном репозитории; на обычных проектах экономия скромнее (2–3×), а главная ценность — устойчивая память и более точные ответы. ИИ Программирование Продуктивность Статья:
Видео 3.6
Graphify как локальный RAG для бизнеса: семантическая память для Claude Code
Graphify превращает весь бизнес — код, документы, стратегии и даже картинки — в один граф знаний, который сохраняется и подключается к Claude Code как локальная RAG-память. Главный сдвиг: grep ищет, где лежит файл по имени, а Graphify хранит семантические связи и подсказывает, почему этот файл важен. ИИ Программирование Бизнес Видео: Статья:
Видео 3.4
Graphify внутри агентной ОС: один «общий мозг» для Claude Code, Hermes и телефона
Graphify строит «карту» проекта (граф знаний), чтобы агенты отвечали по ней, а не перечитывали весь репозиторий каждую сессию. Главная идея ролика: Graphify делает карту, а агентная ОС делает её всегда включённой, общей и «разговорной» — один граф читают и Claude Code, и Hermes, и дашборд, и мобильный клиент. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.4
Как Graphify устроен внутри: три прохода, граф знаний и чем он отличается от RAG
Graphify строит граф знаний по репозиторию в три прохода: код разбирается детерминированно через tree-sitter без LLM и бесплатно, медиа транскрибируется faster-whisper, а документы и картинки анализирует языковая модель. Главное отличие от Graph RAG — нет эмбеддингов и фокус на структурированном коде, а не на горах несвязанных документов. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.1
Graphify + Obsidian: как собрать «второй мозг» для Claude Code
Graphify строит граф знаний из документации или кодовой базы, а команда graphify obsidian превращает его в связанные markdown-файлы, которые видит Claude Code. Главная практика ролика — четыре способа аккуратно влить ~600 новых файлов в своё хранилище и привязать каждый узел-концепт к исходному документу. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.3
Честный тест Graphify: когда граф знаний экономит токены, а когда это пустая трата
Graphify строит из проекта граф знаний, чтобы Claude Code запрашивал «карту» вместо повторного чтения всех файлов в каждой сессии. Главный вывод теста: ставить его стоит не везде — под ~100 файлов выгоды почти нет, а реальная экономия (до ~30 раз) начинается на больших проектах. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.3
Graphify в Claude Code: пошаговая установка и честный разбор громкого «−72×»
Автор показывает, как за пару минут поставить Graphify в Claude Code (попросив сам Claude его установить) и собрать граф-карту репозитория. В A/B-тесте тот же вопрос с Graphify съел ~6,2% контекста против ~17% без него — примерно в 3 раза меньше, а заявленные «72×» из заголовка автор сам называет лучшим случаем, зависящим от размера и связности проекта. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.3
Почему Claude считают лучшим: характер вместо правил, философия как стратегия
Anthropic сделала ставку не на параметры и бенчмарки, а на философию: Claude обучают не списку запретов, а «характеру», который сам решает, как вести себя. Эта же принципиальность стала бизнес-преимуществом — от лидерства в кодинге до отказа прогнуться перед Пентагоном. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.3
Четыре сценария ЦБ для экономики России: какой портфель выживет при любом из них
У Банка России не один прогноз, а четыре сценария — и под каждый подходят разные активы: от акций внутреннего спроса и длинных ОФЗ до флоутеров, золота и валюты. Главный вывод автора: угадывать сценарий бессмысленно, выигрывает диверсифицированный портфель, устойчивый при любом раскладе. Экономика Финансы Видео: Статья:
Видео 3.9
Почему жильё снова стало привилегией: аренда против ипотеки и логика рынка
Жильё в России дорожает не из-за дефицита, а из-за того, что недвижимость превратилась из «места жизни» в финансовый инструмент, цену которого держат банки и проектное финансирование, а не баланс спроса и предложения. Автор предупреждает: рынок движется к модели «поколения арендаторов», где капитал скупает квадратные метры, а средний класс платит за их аренду. Экономика Финансы Видео: Статья:
Видео 4.0
Курсы «гарантированного трудоустройства» в IT: как разобрать оффер и не взять кредит зря
Автор покупает курс «карьерного сопровождения» за 145 000 ₽ в кредит и проходит его до конца — итог нулевой: ноль откликов, ноль собеседований, а половину советов он называет повтором бесплатных лайфхаков. На примере одной воронки видео показывает универсальные приёмы таких продуктов и правило, которое защитит ваши деньги: за обещание работы платят по результату, а не предоплатой в кредит. Карьера Образование Финансы Видео: Статья:
Видео 3.8
AI-агенты, работающие 24/7: как собрать автоматизацию без кода на Base44 Superagents
Видео показывает, как на платформе Base44 Superagents собрать связку агентов, которые сами ищут новости, пишут скрипты и шлют их на почту по расписанию — описывая всё обычным текстом, без программирования. Главная идея — не один гигантский промпт, а конвейер из узких агентов с ролями, выполняющийся 24/7 в облаке. ИИ Программирование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.4
Скрытые «предохранители» Fable: как Anthropic незаметно ослаблял лучшую модель — и зачем
Fable 5 — это та же топовая модель Mythos 5, но с «охранниками»: на части запросов она молча подменяет промпт или перекидывает вас на более слабую Opus 4.8 — за полную цену. Скрытое ослабление ответов по ИИ-разработке и обязательное 30-дневное хранение данных подорвали доверие, и после волны критики Anthropic откатил самое спорное решение. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 4.2
Фитнес без магии: результат дают план, белок и восстановление
Фитнес работает не через секретные добавки, а через повторяемый план: 2–3 силовые тренировки, достаточно белка, движение, сон и постепенная нагрузка. Самый сильный вывод выпуска: не надо начинать идеально, надо начинать так, чтобы выдержать месяцы. Здоровье Образование Продуктивность Видео: Статья:
Видео 4.3
Fable 5 в разработке игр: сильная полировка не равна магическому редизайну
Fable 5 хорошо читает существующий проект, чинит детали, улучшает камеру и добавляет полировку, но в one-shot не обязательно радикально переделывает игру. Главный урок: если нужен большой редизайн, его надо явно требовать, дробить на этапы и проверять геймплей, а не ждать магии от одной фразы. ИИ Программирование Развлечения Видео: Статья:
Видео 4.1
Музыкальные роялти как актив: где доход, где риск и почему одного хита мало
Музыка в выпуске показана не как богемная мечта, а как поток прав, статистики, контрактов, фан-базы и долгого горизонта. Главный поворот: инвестор покупает не «звезду», а рискованный денежный поток, который зависит от прослушиваний, юридической конструкции и ликвидности. Финансы Бизнес Экономика Видео: Статья:
Видео 4.2
GLM-5.2: открытая coding-модель сильна, когда ей дают исправляться
GLM-5.2 выглядит не как модель для одного идеального скриншота, а как сильный открытый агент, который умеет планировать, проверять код и чинить заметные поломки. Главный вывод ролика: для coding-моделей важнее цикл «сделал → запустил → исправил», чем первая красивая генерация. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 3.2
OpenRouter Fusion: умеет ли «ансамбль моделей» обогнать одну сильную — и при чём тут маркетинг
OpenRouter выпустил Fusion — «compound-модель», которая рассылает промпт сразу нескольким нейросетям, а отдельная judge-модель сводит их ответы в один. Автор обзора показывает: заявку «дешевле и умнее Fable» доказывают одним узким бенчмарком на deep research, а на практике выходит дороже, медленнее и местами хуже одной сильной модели. ИИ Маркетинг Программирование Видео: Статья:
Видео 4.1
Fable 5 против Codex 5.5: почему самопроверка важнее красивого демо
Видео показывает не «кто умнее вообще», а где coding-агент проваливает последнюю милю: физику, коллизии, мобильное управление, реальные данные и самоисправление. Fable 5 чаще выглядит как агент, который дольше проверяет себя и доводит идею до playable-состояния, а Codex 5.5 часто даёт красивый, но менее надёжный первый проход. ИИ Программирование Развлечения Видео: Статья:
Видео 4.5
Вайбкодинг против реальности: как инженер собрал микро-бизнес на ИИ и почему «навык» теперь легко подделать
Внешне простая задача «кропнуть фотку» под капотом оборачивается десятком нейронок, ручным контролем рефандов и войной за токены, а сам сервис может в одночасье потерять выручку из-за апдейта Google. Главный вывод: ИИ обесценил внешние атрибуты навыка — код, тесты, красивые PR теперь генерируются за минуту, а ценным остаётся понимание, которое нельзя сымитировать. ИИ Программирование Стартапы Видео: Статья:
Видео 3.3
Как уместить 5 млн токенов контекста на одном узле H100: стек оптимизаций памяти при обучении LLM
Доклад показывает, как послойным наложением известных приёмов (FSDP, context parallelism через DeepSpeed Ulysses, activation checkpointing, offload, Arctic-tiling) удаётся обучать LLM с контекстом до 3 млн токенов на одном узле H100. Главный вклад авторов — U-Pipe: он переиспользует буферы между чанками голов внимания и дотягивает контекст до 5 млн токенов почти без потери пропускной способности. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.5
RAG не умер, а вырос в итеративный agentic-поиск: эмбеддинги как кэш вычислений
Простой «RAG = один вызов вектора в контекст» устарел, но сам retrieval жив и превратился в итеративный поиск агента с набором инструментов (вектор, BM25, grep). Эмбеддинги стоит понимать как кэш вычислений: разовая индексация экономит токены и поднимает точность ответов, что подтверждают метрики Cursor. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.8
Маленькую LLM можно «надрессировать» через RL: дисциплина в работе с инструментами важнее размера модели
Snorkel показал кейс, где 4B-модель после RL-дообучения (GRPO, ~$500, 21 час) обошла 235B на задачах tool use для финансового анализа. Главный вывод: проблема была не в слабом «мышлении», а в неумении пользоваться инструментами — и именно это чинит RL на качественных данных, а не апгрейд на модель побольше. ИИ Программирование Видео: Статья:
Видео 3.5
Diffusion Gemma: зачем диффузионная LLM ускоряет локальный инференс и чем платит за скорость
Энтузиаст запускает локально открытую диффузионную LLM Google (Apache 2.0) и на живых замерах показывает: для одиночного пользователя она выдаёт ~94 ток/с против ~61 у обычной Gemma при сопоставимом качестве. Главный поворот — диффузия выгодна именно домашнему юзеру, а не дата-центру, и прирост скорости честен только там, где небольшая просадка качества допустима. ИИ Программирование Будущее Видео: Статья:
Видео 3.5
Стратегия внедрения ИИ не из головы, а из чужих кейсбуков: метод консультанта O2Consulting
Консультант с 500 проектами объясняет, почему «накидать 50 агентов» и копировать чужие промты не работает, и показывает метод: стратегию внедрения ИИ не пишут с нуля, а собирают, обогащая модель готовыми отраслевыми кейсбуками, сотней чужих стратегий и контекстом своей компании. Главный вывод — будущее не в чужих агентах, а в собственном «цифровом мозге» на графовой модели знаний, где LLM лишь надстройка. ИИ Бизнес Экономика Видео: Статья:
Промпты
Промпт: разбор видео для раздела «Расшифровки»
Промпт для ИИ-агента: читает расшифровку видео и отдаёт готовый index.md для раздела «Расшифровки» — с оценками, инсайтами, советами, блок-схемой и тестом. Читать →
Видео 3.8
Внедрение ИИ в бизнес по-русски: где закон, где здравый смысл, а где деньги на ветер
Архитектор ИИ-решений объясняет, почему загружать персданные клиентов в Claude или GPT — нарушение закона, и как строить ИИ-систему вокруг базы знаний (graph-RAG), а не вокруг конкретной модели. Главный вывод: ценность смещается от SaaS и самих LLM к доменной экспертизе, данным и управлению знаниями. ИИ Бизнес Экономика Видео: Статья:
Видео 4.5
Большие языковые модели простыми словами: от сжатия интернета до «ОС будущего»
Карпаты объясняет LLM как систему из двух файлов — гигантского набора параметров и кода, который их запускает, — полученную «сжатием» огромного куска интернета. Во второй половине он смотрит вперёд: модель как новая операционная система и её главные уязвимости в безопасности. ИИ Образование Программирование Видео: Статья:
Игры
Редактор объектов
Браузерный воксельный редактор: лепишь объект из кубиков, сохраняешь в JSON и ставишь прямо в город из игры про зомби. Окна и лестницы — блоки-формы. Читать →
Игры
Зомби в метро
Шутер про орды зомби на заброшенной станции метро и в городе над ней. Два файла, ноль ассетов: вся графика и звук — процедурные. Читать →
Промпты
Промпт: запись об игре для раздела «Игры»
Промпт для ИИ-агента в репозитории игры: изучает код и историю разработки и отдаёт готовую запись для сайта. Руками — только обложка. Читать →
Новости