Вау. Жесть. Звучит абсолютно нереально. Но это реально, даже если горе-комментаторы попытаются это оправдать доступными им способами самоутвердиться.
https://x.com/sama/status/1899535387435086115
https://x.com/sama/status/1899535387435086115
Чем больше я использую ИИ, тем меньше у меня времени
Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.
При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?
Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.
Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.
Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.
ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.
Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.
При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?
Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.
Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.
Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.
ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.
Новый Gemini Flash это первая модель которая поддерживает нативную мультимодальную генерацию. Вот, например, я сделал игру за ~9 секунд на основе аватарки своего канала.
С нетерпением жду хакатона Virtuals и впечатляющих агентских проектов. 2025 действительно год агентов. Буду судьей на этом хакатоне.
Регистрация открыта, спонсоры Virtuals и Base, больше $100,000 призовой фонд
Регистрация открыта, спонсоры Virtuals и Base, больше $100,000 призовой фонд
Virtuals Hackathon
Недавно говорил о том, как ИИ не просто автоматизирует существующие процессы, а открывает принципиально новые возможности. Проблема в том, что большинство учится использовать эти инструменты хаотично, путем проб и ошибок.
В этом фоне хочу рассказать про проект моих коллег — [AI Mindset], запускающих 24 марта практическую лабораторию по исследованию AI. Это полноценная среда для экспериментов, где участники 4 недели работают с живыми проектами под руководством практиков.
Если вы читаете мой канал, то наверняка уже знаете об AI Mindset — я не раз о них упоминал. Но сейчас у них появился новый формат с параллельными треками исследований помимо основной программы. Каждый трек — это отдельная мини-лаборатория с собственным экспертом, который глубоко погружен в конкретную тематику. Вот парочка из них.
🔎 research track: системный поиск и обработка информации с помощью AI. Структурирование исследований, работа с данными, выявление скрытых закономерностей.
⚙ automation track: создание личной системы автоматизации рутинных задач. Не просто набор скриптов, а комплексная экосистема для высвобождения когнитивных ресурсов.
🔃 startup track: как быстро пройти путь от идеи до работающего MVP с помощью AI. Что самое интересное, этот трек работает как мини-акселератор для стартапов: участники получают доступ к инвесторам и создают свои продукты под руководством менторов и технических консультантов.
Дополнительно у ребят есть отдельная лаборатория по управление знаниями в Obsidian + AI, которая стартует 18 марта. Для тех, кто хочет полностью пересмотреть свою работу с информацией, проанализировать свою продуктивность – на что тратится внимание и энергия, прояснить, из чего строится ваша модель мира, и начать активно её уточнять и дорабатывать.
Лично для меня главная ценность современных AI-инструментов — не просто выполнять задачи быстрее, а делать то, до чего раньше не доходили руки, и видеть новые возможности. Именно на этом фокусируется AI Mindset.
[подробнее на их канале]
#реклама
В этом фоне хочу рассказать про проект моих коллег — [AI Mindset], запускающих 24 марта практическую лабораторию по исследованию AI. Это полноценная среда для экспериментов, где участники 4 недели работают с живыми проектами под руководством практиков.
Если вы читаете мой канал, то наверняка уже знаете об AI Mindset — я не раз о них упоминал. Но сейчас у них появился новый формат с параллельными треками исследований помимо основной программы. Каждый трек — это отдельная мини-лаборатория с собственным экспертом, который глубоко погружен в конкретную тематику. Вот парочка из них.
Дополнительно у ребят есть отдельная лаборатория по управление знаниями в Obsidian + AI, которая стартует 18 марта. Для тех, кто хочет полностью пересмотреть свою работу с информацией, проанализировать свою продуктивность – на что тратится внимание и энергия, прояснить, из чего строится ваша модель мира, и начать активно её уточнять и дорабатывать.
Лично для меня главная ценность современных AI-инструментов — не просто выполнять задачи быстрее, а делать то, до чего раньше не доходили руки, и видеть новые возможности. Именно на этом фокусируется AI Mindset.
[подробнее на их канале]
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В интересные времена живем. Инфраструктура интернета — созданная для людей с толстыми пальцами, ограниченным вниманием и памятью — вот-вот будет поглощена роем ИИ-агентов.
По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?
— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.
Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.
Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.
По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?
— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.
Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.
Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Идея → дизайн → сайт за 1,5 минуты
С помощью Figma MCP сервера для Курсора, я сделал с нуля дизайн и вёрстку страницы на основе созданного в Фигме стиля с нужным мне контентом.
Что важно:
— это первый прототип технологии, через 6 месяцев она сможет создавать многостраничные и мультимодальные приложения на лету
— это бесплатно и не требует никаких навыков, кроме умения печатать
— это приведет к созданию эфемерного just-in-time веба, в котором все сайты и приложения создаются под вас, в вашем любимом стиле с персонализированными текстами и графикой
— попробовать можно прямо сейчас (в видео я голосом рассказываю как это работает)
— кожаным останется создавать дизайн-системы или просты выбирать наиболее красивые из сотен тысяч вариантов созданных ИИ
С помощью Figma MCP сервера для Курсора, я сделал с нуля дизайн и вёрстку страницы на основе созданного в Фигме стиля с нужным мне контентом.
Что важно:
— это первый прототип технологии, через 6 месяцев она сможет создавать многостраничные и мультимодальные приложения на лету
— это бесплатно и не требует никаких навыков, кроме умения печатать
— это приведет к созданию эфемерного just-in-time веба, в котором все сайты и приложения создаются под вас, в вашем любимом стиле с персонализированными текстами и графикой
— попробовать можно прямо сейчас (в видео я голосом рассказываю как это работает)
— кожаным останется создавать дизайн-системы или просты выбирать наиболее красивые из сотен тысяч вариантов созданных ИИ
Сделал сайт со списком
— необходимых слоев и компонентов для построения агентской экономики
— бизнес-моделей и value capture механизмов для них
А именно, как получить следующее:
— Вместо приложений и сайтов мы будем взаимодействовать с искусственным интеллектом
— JIT софт вместо традиционного SaaS
— Экономические взаимодействия будут преимущественно между агентами за людей
https://viz-opal.vercel.app/compact-view
Детали: https://x.com/sgershuni/status/1902015142302449836
— необходимых слоев и компонентов для построения агентской экономики
— бизнес-моделей и value capture механизмов для них
А именно, как получить следующее:
— Вместо приложений и сайтов мы будем взаимодействовать с искусственным интеллектом
— JIT софт вместо традиционного SaaS
— Экономические взаимодействия будут преимущественно между агентами за людей
https://viz-opal.vercel.app/compact-view
Детали: https://x.com/sgershuni/status/1902015142302449836
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня пробую Blender MCP: ИИ создает за меня 3D сцены по заданному промту (или картинке).
Установить и попробовать (бесплатно) можно тут.
Установить и попробовать (бесплатно) можно тут.
Как создавать актуальные AI-продукты в 2025 году
Время написания промптов уходит в прошлое. Пользователи не хотят составлять многостраничные инструкции — они хотят просто загружать свои документы, изображения или другие данные и получать результат. Если вы строите AI-продукт сегодня, думайте о том, как упростить взаимодействие пользователя с моделью. Контекст по-прежнему важен, но способ его предоставления стремительно меняется.
Создавайте продукты с учётом того, что модели становятся умнее, быстрее и дешевле. Это ключевой принцип. Если ваша основная ценность выиграет от этих улучшений — вы на правильном пути. Особенно перспективными направлениями сейчас являются генерация видео, компьютерные агенты и инструменты для программирования. Не пытайтесь просто добавить AI в существующий продукт — подумайте о принципиально новых рабочих процессах, которые станут возможными благодаря этим технологиям.
Стройте технологии, которые усиливают человеческое творчество, а не заменяют людей. Это создаст ценность не только сегодня, но и для будущих поколений.
Экспериментируйте с бизнес-моделями. Традиционные подписки могут не работать для ресурсоёмких AI-технологий. Рассмотрите модели, где пользователи платят за конкретный результат, а не за время использования. Для видеогенерации, например, клиенты могут быть готовы платить за финальный продукт определённого качества, независимо от затраченных вычислительных ресурсов.
Не недооценивайте силу долгосрочного контекста и памяти в AI-системах. Чем больше ваш продукт "помнит" о пользователе и его действиях, тем более ценным он становится. Представьте коммуникацию, где достаточно малейшего намёка, чтобы AI поняла ваше намерение — как с близким человеком, который знает вас годами. Такие продукты создают невероятно сильную связь с пользователем и становятся незаменимыми. Инвестируйте в эту область сейчас, пока конкуренты всё ещё сосредоточены на базовых функциях.
некоторые идеи вдохновлены последним эпизодом Training Data
Время написания промптов уходит в прошлое. Пользователи не хотят составлять многостраничные инструкции — они хотят просто загружать свои документы, изображения или другие данные и получать результат. Если вы строите AI-продукт сегодня, думайте о том, как упростить взаимодействие пользователя с моделью. Контекст по-прежнему важен, но способ его предоставления стремительно меняется.
Создавайте продукты с учётом того, что модели становятся умнее, быстрее и дешевле. Это ключевой принцип. Если ваша основная ценность выиграет от этих улучшений — вы на правильном пути. Особенно перспективными направлениями сейчас являются генерация видео, компьютерные агенты и инструменты для программирования. Не пытайтесь просто добавить AI в существующий продукт — подумайте о принципиально новых рабочих процессах, которые станут возможными благодаря этим технологиям.
Стройте технологии, которые усиливают человеческое творчество, а не заменяют людей. Это создаст ценность не только сегодня, но и для будущих поколений.
Экспериментируйте с бизнес-моделями. Традиционные подписки могут не работать для ресурсоёмких AI-технологий. Рассмотрите модели, где пользователи платят за конкретный результат, а не за время использования. Для видеогенерации, например, клиенты могут быть готовы платить за финальный продукт определённого качества, независимо от затраченных вычислительных ресурсов.
Не недооценивайте силу долгосрочного контекста и памяти в AI-системах. Чем больше ваш продукт "помнит" о пользователе и его действиях, тем более ценным он становится. Представьте коммуникацию, где достаточно малейшего намёка, чтобы AI поняла ваше намерение — как с близким человеком, который знает вас годами. Такие продукты создают невероятно сильную связь с пользователем и становятся незаменимыми. Инвестируйте в эту область сейчас, пока конкуренты всё ещё сосредоточены на базовых функциях.
некоторые идеи вдохновлены последним эпизодом Training Data