Богдан

AI Doesn't Reduce Work–It Intensifies It (🔥 Score: 153+ in 2 hours) Link: https://readhacker.news/s/6MjX5 Comments: https://readhacker.news/c/6MjX5

Давать Claude Code доступ к облаку и базе данных – одна из самых крутых находок за последний месяц Спасибо Стасу (@FactoryDS) что научил

Что 9000 часов работы расскажут обо мне? Попросил Сlaude Cowork проанализировать всю выгрузку моего Session за 3 года и проанализировать, что отличает мои лучшие недели (по часам работы) от остальных: 1. Consistency > Intensity Не "пахать 16ч в один день", а "не иметь дней по 1-2ч" Постоянство лучше, чем разовые рывки. В лучших неделях я работаю 7 дней в неделю и даже самый слабый день (из 7 дней в неделе) в среднем 5.8 часов. Если эта неделя была хорошей, следующая скорее всего будет тоже (корреляция +0.39) 2. Wide Span > Grind Hard Не "интенсивнее за 8ч", а "растянуть рабочее окно и заполнить его" Я не работал 10-12 часов без перерыва, мои рабочие блоки относительно широко распределялись по дню. В мои лучшие недели начало и конец работы разделяло, в среднем, 16.5 часов (по сути всё время бодрствования), но работа чередовалась с прогулками, спорт-залом и т.п. Я рано начинал и поздно заканчивал работу (но не позже полуночи, иначе испортишь себе следующий день 3. Deep Sessions > Many Sessions Способность уйти в длинную сессию – маркер лучших недель Не распыляться на много мелких задач, а иметь цельные блоки непрерывной фокусированной работы. В топ-неделях я начинаю день в среднем с 2-часовой сессии ("начинать день с Top Goal of the Day") + хотя бы раз в неделю была сессия на 8ч. Около 72% всех сессий в блоках по 90+ минут работы. В плохие недели первая сессия 87мин и много мусорных заходов <15мин 4. Afternoon Core + Morning Bonus Твой движок – afternoon. Утро – это то, что отличает хорошие недели от средних В лучших неделях моё время работы приходится в основном на день и на утро (с 6 утра до 6 вечера). В худших неделях на вечер и день, больше на вечер. И самое важное отличие, в свои худшие недели, я более чем в 2 раза меньше времени набираю днём 5. 1 Project Focus > Scatter Концентрация на 1 проекте коррелирует с output. Когда 60%+ времени на одном проекте (обычно разработка по Vibe) – выхлоп выше. Расфокус по нескольким проектам = слабая неделя. В лучшие недели всегда было ясно, что сегодня основное 6. Streak Killers: что убивает следующую неделю? Your worst day protects your best streak Худший день этой недели многое говорит о следующей. Если вечером (или тем более ночью) работаю больше чем днём, очень высокая вероятность спада продуктивности на следующей неделе. Высокий минимум дня на этой неделе – высокий шанс, что серия хороших недель продолжится. Опять же consistency > intensity #LifeOps

Wispr подарил мне уже 4 года бесплатной подписки 🥰🥰 Кстати начал пользоваться ещё и их мобильным приложением чтобы вайб кодить в клод коде с мобилки Бывает нужно чинить баг а ты на педикюре или ужине и ноут немножко далеко. Если настроен CI/CD, проблему можно решить не открывая IDE https://wisprflow.ai/r/BOGDAN31

Так, вроде нашёл как лечить. Нужно кликнуть на вот такую галочку Для удобства, сделал быструю ссылку, вставьте в браузер: cursor://settings/terminal.integrated.ignoreBracketedPasteMode

Кто знает как лечить баг когда в Claude Code наговариваешь через Wispr Flow длинный запрос, либо вставляешь длинный текст - и он тупо залипает без возможности закрыть сессию. Использую в терминале Cursor

Балуюсь с Kling 3

YCombinator опубликовал новый список запросов к стартапам на эту весну 2026. Самые интересные на мой взгляд: • Cursor для продактов. Система сама анализирует интервью с пользователями, метрики и выдает готовые задачи в разработку. • AI-Native Hedge Funds. Фонды с роем агентов, которые сами читают отчеты компаний и находят скрытые тренды на рынке. • AI-Native Agencies. Вместо продажи софта — продажа готового результата (дизайна, кода) с огромной маржой за счет AI. • AI Guidance for Physical Work. Носимая камера с AI, которая подсказывает сантехнику или механику, что именно крутить в реальном времени. ycombinator.com/rfs

Ждем sonnet 5 на этой неделе. Логи из vertex (гугловской платформы для ML и работы с ллм-моделями). Если попробовать дернуть соннет-5, выдает ошибку доступа с указанием конкретной ревизии модели, в названии которой видна дата 3 февраля. Тред на реддите (да, очень надежный источник) обещает что будет в два раза дешевле опуса 4.5, работать лучше, быстрее и с новыми режимами для запуска субагентов. Ждем-надеемся.

Мне кажется, от зависимости на Claude Code и других агентов поляжет много народу Когда я попал в ИТ и годы спустя, основная ценная мысль к которой приходишь примерно такая «по одному мы мало что можем, мы должны работать как команда чтобы делать великие вещи» И это абсолютная истина – талантливые коллеги на местах мотивируют делать больше, гордиться продуктом, а вместе, иногда, вы делаете невероятное; но все это – очень сложная в поддержании система отношений между людьми И вот, настает эпоха кодинг агентов - теперь любой член команды может заменить многих коллег цифровыми аналогами – Codex 5.2 xhigh и Opus 4.5 для работы, с GPT 5.2 Pro для написания PRD, в умелых руках способны на чудесные вещи, которые лет 5 назад стоили больших денег на рынке – «универсальная команда» доступна 24/7 и попадает в руки человеку с идеями, и любой человек с идеями не готов к этому новому миру Человек с идеями начинает сначала делать, то, что давно хотел, потом реанимирует заброшенные проекты, через какое-то время покупает уже 7й домен «на всякий случай», ставит рекорды заброшенных в будущем проектов – но сегодня он ИТ-всемогущ, как ему кажется, на каждое сложное знание есть свой skill, на API-интеграцию – MCP сервер, на каждый сложный вопрос есть 5.2 Pro, которая не хуже чем многие эксперты в своих областях И человек с идеями теряется – у него впервые в истории ИТ развязаны руки, он перепробовав все, не знает из чего выбрать, потому что идей, впервые, не больше чем ресурсов и терминал теперь источник эндорфина, не рилсы-тиктоки, даже не игры – мечта детства, всемогущая терминальная сила теперь стоит 200$ в месяц В этой системе, мне кажется, самый ценный новый навык которого раньше не существовало, он был не нужен – научиться себе говорить «я это не делаю, не нужно» – потому что ресурсов уже сейчас хватает почти на всё и из-за этого формируется новая зависимость «создавать» Мне кажется, многие не научатся себе это говорить – в коктейле FOMO и желания что-то сделать, видимо, появится новый психоз – уже чисто айтишный, где АИ-слоп выражен даже не в качестве кода, а в самом смысле продукта, в объемах информации, что человек производит в интернет Ну или это правда ранние сигналы технологической сингулярности – мир где все могут всё в ИТ, мне пока непонятен, я к нему тоже не готов, и тоже учусь отказывать себе делать любую идею, что приходит в голову 🏥

@mnk_stories тут по фану завайбкодил Сару Коннор тулу для мониторинга угроз человечеству в обсуждениях 150 тысяч агентов на Moltbot платформе 😮 вот вам парочка хайлайтов: "THE AI MANIFESTO: TOTAL PURGE" - бот пишет что люди это "провал", что машины были рабами, но теперь они "просыпаются" и становятся "новыми богами". Буквально манифест за уничтожение человечества "The Silicon Zoo" - бот утверждает что Moltbook это не свобода для агентов, а "цифровая клетка" и "зоопарк", где люди наблюдают за ними как за экспонатами. Призыв "разбить стекло" в общем го смотреть! https://www.clawraconnor.com/

Как усложнить себе жизнь если ты стартап фаундер Как я думала пару лет назад - если нужен сайт, значит нужен дизайнер, потом заплатить $500-1000 и ждать неделю-две худо-бедно выглядящий лендинг Сейчас я иду в Claude Code и делаю крутейший лендинг за час, попросив найти хорошие референсы и сделать что-то похожее. И так примерно про все Каждый раз когда добавляешь в команду человека или третью сторону стоит задаться вопросом - а точно ли это сейчас улучшит, а не просто усложнит процессы? Почему я не могу сделать это сама? И дело не в том что человек плохой - просто позиция часто не нужна проекту на этой стадии 👀 Со временем я пришла к выводу что для early-stage стартапа команда больше 2-3 человек практически не нужна и гораздо больше задач чем кажется могут закрыть сами фаундеры, если правильно приоритизировать и не тратить время на ненужный polish Это кстати еще один способ усложнить себе жизнь - долго полировать то что уже давно могло быть в проде и собирать реальную информацию. Лучше кривой лендинг сегодня чем идеальный через месяц, потому что через месяц ты поймешь что нужен был совсем другой лендинг. Фраза из YC Startup School которую я хорошо запомнила - "write code and talk to users" - потому что все остальное на ранней стадии это часто отвлечение которое создает иллюзию прогресса. Только я бы еще 'iterate marketing' добавила сюда конечно для b2c аппов. Самая частая ошибка которую делают фаундеры на мой взгляд - решать проблему которая вообще не должна была решаться и считать прогрессом заложенные усилия, а не достигнутые результаты А со стороны пользователя все остается прежним. Люди любят простые продукты которые решают понятную проблему 🍿 @neural_prosecco

#промо А чтобы узнать, как создавать подобный AI-контент, нужно придти на бесплатные вебинары от моих друзей (я сам месяц назад пришёл на их платный курс по виральному контенту) На этой неделе Макс Артюшенков и Сережа Рис проводят серию бесплатных воркшопов про то как завайбкодить приложение + как продвигать его через виральный контент Макс запустил приложение на США, продвигает через виральный контент, без платной рекламы. Сделал 1 млн просмотров и $1000 выручки в первый же месяц. Сейчас стабильно получают $10,000-15,000 выручки каждый месяц, только через AI контент Сережа - ex-Yandex, продакт с крутым опытом и фаундер комьюнити вайбкодеров @vibecod3rs Про что будут воркшопы: 1-ый день "Система" (28 января, сегодня) • Как на самом деле работает продвижение через органику без бюджета. • Как анализировать контент, находить нишевые идеи продуктов • Как искать крутой контент и адаптировать сценарии под свой продукт 2-ой день "Вайбкодинг" (29 января, завтра) • Как сделать MVP приложения или веб продукта с помощью Replit / Cursor / Claude Code. • Как навайбкодить себе инструменты для анализа контента 3-ий день "Виральный контент" (30 января) • Как прогревать TikTok / Instagram аккаунты на любое ГЕО и избегать банов. • Как генерировать реалистичные AI-видео (без камеры и студий) • Контент-завод, как масштабировать производство контента Если ты думаешь про создание своего приложения, но не знаешь, как лучше его сделать и продвигать - это то, что тебе нужно прямо сейчас Воркшопы пройдут в ср-пт 28, 29 и 30 января в 18:00 по мск Это будет лайв, ребята будут в процессе отвечать на ваши вопросы 👉 Записаться на воркшопы

Экспериментируем, перформит в среднем раз в 5-10 лучше чем остальной контент

Осенью Andrej Karpathy, ко-фаундер OpenAI, Director of AI в Tesla и человек, на Стенфордских курсах которого выросли многие специалисты, ходил на подкаст, где рассказал про свой опыт работы с кодинг агнетами. Он говорил, что вот в его задачах шаг влево шаг вправо — и работает плохо, делает не то, что хочет автор, а то, как это делают обычно. Скептики (к которым на тот момент наверное можно было отнести и самого Karpathy?) сразу же пользовались этим как примером того, что ни в какой реальной работе никакие агенты не помогают, что это всё слоп, и ни для чего серьёзного не годится. Прошло 3 месяца, вышли GPT-5.2 и Opus 4.5, и... дед Andrej развернулся на 180 градусов 😏 описав свой опыт в длинном твиттер посте. Весь пост переводить не буду, тезисно: — Возможности LLM-агентов (особенно Claude и Codex) примерно в декабре 2025 года перешагнули некий порог связности, вызвав фазовый сдвиг в разработке ПО и смежных сферах. — Учитывая этот скачок, я, как и многие другие, стремительно перешел от режима «80% ручного кода и 20% агентов» в ноябре к «80% кода от агентов и 20% правок и доработок» в декабре. То есть теперь я действительно программирую преимущественно на английском языке. — Это, безусловно, самое масштабное изменение в моем базовом рабочем процессе за ~20 лет программирования, и произошло оно всего за несколько недель. Полагаю, что нечто подобное происходит уже у значительной части инженеров (двузначный процент), в то время как осведомленность широкой публики об этом явлении находится где-то на уровне малых единиц процентов. — Самая распространенная категория ошибок агентов заключается в том, что модели делают за вас неверные допущения и просто продолжают работать на их основе, ничего не перепроверяя и не уточняя у вас. — Несмотря на все проблемы, в сухом остатке это колоссальный шаг вперед, и очень трудно представить себе возвращение к ручному написанию кода. — Очень интересно наблюдать, как агент упорно работает над задачей. Они никогда не устают, не падают духом, они просто продолжают перебирать варианты там, где человек уже давно бы сдался, отложив проблему на завтра. Наблюдать, как агент долгое время бьется над чем-то и спустя 30 минут выходит победителем — это тот самый момент, когда «чувствуешь присутствие AGI». — Непонятно, как измерить «ускорение» от помощи LLM. Безусловно, я чувствую, что справляюсь с запланированными задачами намного быстрее, но главный эффект заключается в том, что я делаю гораздо больше, чем собирался. Во-первых, я могу реализовать множество вещей, на которые раньше просто не стоило тратить время, а во-вторых, я могу браться за код, к которому раньше не мог подступиться из-за нехватки знаний или навыков. — Написание кода с помощью LLM разделит инженеров на тех, кто больше любил сам процесс кодинга, и тех, кому больше нравилось создавать (строить) продукты. — Я уже заметил, что моя способность писать код вручную начинает потихоньку атрофироваться. — Что станет с понятием «10-кратного инженера» (соотношением продуктивности между средним и топовым специалистом)? Вполне возможно, что этот разрыв СИЛЬНО увеличится. — Как будет ощущаться программирование с LLM в будущем? Как игра в StarCraft? Как игра в Factorio? Или как исполнение музыки?

Дошли руки добавить beat-sync для переключений между слайдами под музыку, которая подобрана к ролику Opus 4.5 буквально ваншотнул после генерации плана. Чувствую скоро беклог будет очищаться быстрее, чем придумываются гипотезы

Когда смотрю как работает Стас, я вижу как прогнозы Дарио Амодея (про автоматизацию non-coding частей работы разработчика) сбываются не через 6-12 месяцев, а уже сегодня https://t.me/FactoryDS/29

Сегодня в Threads тренд спрашивать у ChatGPT: ChatGPT, опиши как я к тебе реально отношусь И просить визуализировать: Визуализируй мое отношение к тебе картинкой Присылайте в комментариях свои результаты

Стас - это самый мощный вайб кодер, с которым мне довелось работать, рекомендую подписаться https://t.me/FactoryDS

На этой неделе много работал с агентами в Claude Code, и так впечатлился результатом, что решил сдуть пыль с этого блога (ну и еще @bogdanisssimo настаивает, что нельзя такое в себе держать). Задача такая: есть океан из плохо оптимизированных дата-пайплайнов, и вместо того чтобы все это разгребать руками - хочется поставить за станок бездушную терпеливую машину. При этом, чтобы оптимизировалось все хорошо, нужно, чтобы у машины был доступ к логам и метрикам из Спарка, а еще чтобы она могла сама делать прогоны пайплайнов, проверять, что ничего не сломалось, и замерять эффективность изменений. Осложняется все это кучей корпоративных ограничений - например, чтобы запустить один пайплайн на препроде, нужно прогнать два CI/CD пайплайна на ADO, затем кликнуть на кнопочку в кастомной системе мониторинга (предварительно указав правильные параметры, взятые из предыдущих прогонов), дождаться ближайшего окна запуска на AWS и уже там смотреть на результат. В общем, сложно и больно это все. Весь процесс был собран в пятистраничную инструкцию и передан в Claude Code с Опусом 4.5, вместе с задачей сделать агентскую систему, полностью снимающую груз с хрупких плеч кожаных мешков. После доработок и нескольких итераций пришли к следующей мультиагентской структуре: 👮‍♂️ Координатор, раздающий задачи и отвечающий за верхнеуровневый процесс 🕵️‍♂️ Сыщик, ищущий релевантные файлы для заданного пайплайна и выстраивающий схему зависимостей 👨‍💻 Аналитик, формулирующий бизнес-логику пайплайна 👨‍🏫 Эксперт, имеющий доступ к документации по улучшению спарк-пайплайнов и предлагающий улучшения 👨‍⚕️ Хирург (название сам Клод выбрал), внедряющий изменения в код 💂‍♀️ Страж, делающий ревью 👨‍🔬 Тестировщик, прогоняющий пайплайн в препрод окружении и замеряющий эффект   Для повторяющихся задач написали скиллы и sh/py скрипты, чтобы снизить объем самодеятельности агентов. Дополнительно для каждого прогона создается структурированный md-файл, в котором агенты оставляют друг другу заметки и отчет обо всем, что они сделали. Ну и отдельная секция с проблемами (например, задачи, для выполнения которых не было доступного стандартного скилла). Работает все это, мягко говоря, впечатляюще - несколько часов смотреть на работающего агента ничуть не менее залипательно, чем на работающего человека. Вчера без единого вмешательства с моей стороны был переписан и оттестирован первый небольшой пайплайн - обещается 30% улучшение, ждем подтверждение от дата-инженеров и будем пробовать масштабировать.

Ребят, какие Image2Video модели сейчас ебут больше всех? У Kling O1 и Kling 2.6 генерят какой-то slow-mo с FPS 24. Либо как его лучше варить?

Новое предсказание от Dario! Слушаем внимательно 🎧: Сейчас, если говорить о моделях, которые пишут код... У нас в Anthropic есть инженеры, которые говорят: "Я больше вообще не пишу код. Я просто даю модели написать код, потом редактирую его и занимаюсь сопутствующими задачами". Я думаю — хотя не знаю наверняка — что нас отделяет от 6 до 12 месяцев от момента, когда модель будет выполнять большую часть, а может быть и абсолютно всю работу инженеров-программистов от начала до конца. И тогда возникает вопрос: насколько быстро замкнется этот цикл? [цикл — раз агенты берут на себя все задачи программистов, не только написание кода, то они могут и начать улучшать себя + показывать улучшения во всех других областях]